[논문]부정맥 환자의 진단 및 치료를 위한 ICD 알고리즘 및 시뮬레이터 구현

신광수; 김진권; 신항식; 이충근; 이명호

부정맥 환자의 진단 및 치료를 위한 ICD 알고리즘 및 시뮬레이터 구현
Implementation of ICD(Implantable Cardioverter Defibrillator) Algorithm and Simulator for Detecting and Treatment of Patient with Arrhythmia 원문보기

신광수 (연세대학교 전기전자 공학과) , 김진권 (연세대학교 전기전자 공학과) , 신항식 (연세대학교 전기전자 공학과) , 이충근 (연세대학교 전기전자 공학과) , 이명호 (연세대학교 전기전자 공학과)

현대인의 생활 습관 및 고령화 사회의 도래에 따라 심장질환자의 수는 기하급수적으로 늘어가고 있으며 특히 정맥 환자는 그 중에서 가장 큰 분포를 차지하고 있다. 따라서 심장질환의 검출 및 치료를 위한 기기의 개발 및 발전이 시급하다고 볼 수 있다. 그 중 본 고에서는 인체 이식형/삽입형 Pacemaker인 ICD(Implantable Cardioverter Defibrillator)의 알고리즘을 소개하고자 한다. 본 고의 전체적인 구조는 ICD 기술의 필요성을 제시하고 본론에서는 부정맥(Arrhythmia) 소개 및 구현 대상, ICD 알고리즘 관련 국내외 현황, 빈맥의 검출 및 치료, 서맥의 검출 및 치료, 시뮬레이터 구현의 내용을 담았다 또한 알고리즘의 모듈 단위 구성도와 시뮬레이터(Simulator) UI(User Interface)를 제시하였다.

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문제 정의

본 고에서는 ICD 기술의 필요성을 제시하고 부정맥(Arrhythmia) 소개 및 구현 대상, ICD 알고리즘 관련 국내외 현황, 빈맥의 검출 및치료, 서맥의 검출 및 치료, 시뮬레이터 구현의 내용을 소개하였다.
따라서 초소형, 초 전력형 ICD의 개발이 시급하며 또한 이를 통한 경쟁력 확보를 통하여 국내의 ICD 기술의 향상을 도모하여야 한다. 본 고에서는 이러한 IC D 상에서의 부정맥 진난 알고리즘 및 검증을 위한 시뮬레이터를 제시하고자 한다.

제안 방법

본 알고리즘에서는 NBG Pacing Code로 AAI, AAIR, WI, VVI R, DDD, DDDR를 Smart Mode Change의 방범으로 구현하였다. Mo de Change 후에 심박의 안정화를 위한 Stabilization Module올 구현하였고 서맥 상황에서 Pacing 후 안정화 모듈을 구현함으로써 심장 상태의 안정화도 추구하였다. 또한 Pacin理의 패턴에 따라 Pacing Rat e를 적웅제어(Adaptive Contr시)하기 위하여 Rate Response Module 을 구현하였으며 모듈의 결합도는<그림 3>과 같다.
서맥으로는 동성서맥(Sinus Bradycardia), 동방결절 기능 부전군(Sick Sinus Bradycardia), 방실결절 기능 부전군(H eart Block)이 있다.[2], [6] 본 알고리즘에서는 심방성 빈맥(Atrial Tac hycardia), 심방 조동(Atrial Flutter), 심방세동(Atrial Fibrillation), 심실 빈맥(Ventricular Tachycardia)과 심실 세동(Ventricular Fibrillatio n)의 빈맥을 고려하였고 서맥 구현에 있어서는 동방결절(Sinus Nod e)과 방실결절(Atrioventricular Node)의 차단패턴에 따라 Smart Mod e를 통한 치료를 구현하였다.
또한 Pacin理의 패턴에 따라 Pacing Rat e를 적웅제어(Adaptive Contr시)하기 위하여 Rate Response Module 을 구현하였으며 모듈의 결합도는과 같다.
Single Chamber가 아닌 Dual Chamber 형태로 구현함에 따라 Pacin g Mode를 각각 Sensing , Pacing , Pacing point, Rate Response 의 4가지의 모듈로 표시 가능하게 하였다《셰: DDDR mode) Dual-cham ber pacemaker는 AV의 조화를 맞주어 심박조율을 할 수 있으므로혈역학적으로 도움을 크게 줄 수 있고 심실 기능이 저하된 환자에게보다 효율적인 Pacing 치료를 제공할 수 있다. 또한 Smart Mode Ch ange를 통하여 환자의 상황, 즉 동방결절(Sinus Node)과 방실결절(A trioventricular Node)의 상由의 변화에 따라 Mode가 변하도록 하였다. 본 알고리즘에서는 NBG Pacing Code로 AAI, AAIR, WI, VVI R, DDD, DDDR를 Smart Mode Change의 방범으로 구현하였다.
본 시뮬레이터는 EGM 신호 패턴에 따른 알고리즘의 검증을 위하여 만들어졌으며에서 보듯이 상부의 Signal Flow Window에는 심방신호(Atrial Signal)가 하부의 Signal Flow Window에는 심실 신호(Ventricular Sig曲)를 기반으로 하고 있다.
본 시뮬레이터의 구현에서는 빈맥 뿌만 아니라 서맥에 대한 검출 및 치료 또한 가능하게 하였으며 서맥의 적절한 치료를 위하여 Mode Change Module을 통한 Dual Chamber 기반의 Mode를 구현하였다. Single Chamber가 아닌 Dual Chamber 형태로 구현함에 따라 Pacin g Mode를 각각 Sensing , Pacing , Pacing point, Rate Response 의 4가지의 모듈로 표시 가능하게 하였다《셰: DDDR mode) Dual-cham ber pacemaker는 AV의 조화를 맞주어 심박조율을 할 수 있으므로혈역학적으로 도움을 크게 줄 수 있고 심실 기능이 저하된 환자에게보다 효율적인 Pacing 치료를 제공할 수 있다.
또한 Smart Mode Ch ange를 통하여 환자의 상황, 즉 동방결절(Sinus Node)과 방실결절(A trioventricular Node)의 상由의 변화에 따라 Mode가 변하도록 하였다. 본 알고리즘에서는 NBG Pacing Code로 AAI, AAIR, WI, VVI R, DDD, DDDR를 Smart Mode Change의 방범으로 구현하였다. Mo de Change 후에 심박의 안정화를 위한 Stabilization Module올 구현하였고 서맥 상황에서 Pacing 후 안정화 모듈을 구현함으로써 심장 상태의 안정화도 추구하였다.
선체적인 구조를 살펴보면, EGM(Intracardiac Electrogram)신호에서 R peak를 검출해 내고, Cross Talk를 방지하는 R Peak Detection 부분과 이를 바탕으로 진단에 필요한 정보를 만들어내고 현재 심장의 상태를 기록하는 AV Pattern linformation 부분, 그리고 이런 정보들을 활용하여 부정맥을 판별하는 Detection Episode 부분, 상심실성 빈맥과 심실성 빈맥을 구별하는 PR logic, Stability, Onset 모듈들이 있으며, 그에 대한 치료로써 ATP(Antitachycardia Pacing), CV(Cardiov ersion), Defibrillation가 구현 되었다. 또한 각종 counter, 부정맥 종료검출 모듈들로 이루어져 있다.

대상 데이터

본 시뮬레이터의 Test Data는 Intracardiac Data 중 ANN ARBOR 에서 제공하고 있는 EGM Database# 기본으로 하고 있으며 아래의 시뮬레이션 상황은 Database의 A377b91 Data의 심실세동 상태를 나타내고 있다. 일반적으로 의료진들이 심장의 이상유무를 검진하기 위해 ECG를 많이 사용하고 있고 EGMe 획득의 어려움으로 인해 사용하는 경우가 적지만 ICD의 경우와 같이 심장 내부에 센서를 삽입한 경우 EGM 신호롤 검진에 사용하고 있다.

성능/효과

미국의 경우 심장질환으로 인한 사망자 수는 2002년 75만명 정도로 추정되며, 700만명 정도의 미국인들이 병원에 내원하고 있다고 보고되었다.[3] 우리나라의 경우에도 심장질환자의 총수는 1996년 5만 4534명에서 2002년 16만 9576명으로 약 3.1 배 증가하였으며 2006년 국내 사망 원인 중 심장 질환이 83%로 3위를 차지 하였다.[1] 특히 심근 경색과 협심증의 빈도가 커지고 있으며 이는 부정맥과 심부전을 비롯하여 여러가지 질환들을 유발하고 있다.

후속연구

따라서 ICD의 기술개발은 복합적인 성장을 도모할 수 있으며 또한 BAN(Body Area Network)을통하여 외부에서 개인의 생체정보를 관리하게 함으로써 u-Hea!th 기술과 연동한 개인의 맞춤형 건강관리가 가능해 질 것으로 예상된다. 본 고를 통하여 제시된 ICD 알고리즘이 우리나라 ICD 기술 및 발전에 기여하길 기대한다.

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