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[기고] PPG 신호를 사용하는 맥박 변이도 분석 기법을 위한 박동 간격 검출 알고리즘 (下)

  • 등록 2019.04.04 15:25:56
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[첨단 헬로티]


ADI 손목 착용 워치 플랫폼을 사용한 시험 결과

이 PPG 박동 간격 알고리즘 결과를 ECG 최고점 검출용으로 잘 알려진 알고리즘인 판-톰킨스(Pan-Tompkins) 알고리즘[20]을 사용한 결과와 비교했다. 이를 위해 ADI의 VSM(Vital Signs Monitoring) 손목 착용 워치 플랫폼을 사용해서 데이터를 수집했다. ADI VSM iOS 애플리케이션을 사용해서 블루투스 연결을 통해 이 워치에 접속했다.


이 ADI 워치는 PPG 센서를 내장하고 있으므로, 이를 사용해서 피시험자의 손목에서 PPG 신호를 수집했다. 이 ADI 워치로부터 ECG 신호도 수집했다. 3개의 ECG 전극을 피시험자의 가슴 부위에 부착했다.


이들 전극으로부터의 와이어를 ADI 워치로 연결하고 PPG 신호와 동시에 처리 및 기록했다. 그러므로 이 플랫폼은 PPG 신호와 ECG 신호를 동시적으로 제공할 수 있다. 그림 3a는 데이터 수집에 사용된 ADI 워치이고, 그림 3b는 iOS 앱 인터페이스와 이 플랫폼에서 포착한 샘플 신호이다.


▲ 그림 3: ADI 플랫폼과 툴


평가 지표와 결과

결과를 비교하기에 앞서 먼저 판- 톰킨스 알고리즘과 이 PPG 박동 간격 알고리즘 출력에서 최고점이 누락되거나 추가된 이상 수치를 제거하는 과정이 필요했다. 이 과정을 거치지 않으면 박동 간격이 비정상적으로 나타나고 부정확한 결과를 얻게 된다. 판-톰킨스 알고리즘에 의해 제공되는 연속적 박동 간격을 검사해서 ECG 신호에서의 이상 수치를 식별했다.


박동 간격이 20% 이상 차이가 나는 ECG 최고점은 이상 수치로 분류했다. 그 다음에는 각각의 ECG 최고점을 PPG 신호의 최고점과 상관화해서 PPG 신호에 있어서 누락되거나 추가된 최고점을 찾아냈다. PPG 최고점이 ECG 최고점과 시간적으로 근접해 있으면 PPG 최고점을 ECG 최고점과 상관화했다. ECG 최고점과 근접한 영역에서 PPG 최고점이 확인되지 않거나 또는 너무 많은 최고점이 식별될 때는 이상 수치로 분류했다.


일련의 지표들을 사용해서 이번에 제안한 알고리즘과 판-톰킨스 알고리즘의 박동 간격 값을 비교했다. 이러한 지표들은 (i) 커버리지(공식 1), (ii) 감도 Se(공식 2), (iii) 양성 예측도 P+(공식 3), (iv) RMSSD(공식 4)이다. 그림 4는 비교에 사용된 값들을 시각화한 것이다.


 (1)

(2)

(3)

(4)


이 공식에서 TP(true positive)는 PPG 알고리즘으로 정확하게 식별된 심박 개수이고, FP(false positive)는 ECG의 실제 심박과 일치하지 않는 PPG 심박 개수이며, FN(false negative)은 PPG 알고리즘이 놓친 심박 개수이다. 심박 간격(interbeat interval, IBI)은 연속적인 ECG 최고점, PPG 최고점, 또는 PPG 시작점 사이의 시간 간격이다.


이 알고리즘을 평가하기 위해서, 각각의 피시험자에 대해서 PPG 신호와 ECG 신호를 동시적으로 수집했다. 서로 다른 연령대, 피부색, 체형의 피시험자들에 대한 데이터들이다. 이는 다양한 인구 집단을 반영하기 위한 것이다. 27명(다양한 피부색의 남성과 여성)의 피시험자들에 대해서 2분 30초간 데이터를 포착했다.


피시험자들에게 절반의 시간에는 서게 하고 절반의 시간에는 앉게 했다. 표 1은 박동 간격 알고리즘용 각각의 측정 지표에 대한 평균적인 결과를 보여준다. ECG 신호 결과와 비교하면 커버리지, 감도, 양성 예측도는 83% 이상이고 평균적인 RMSSD 차이는 20ms 미만이라는 것을 알 수 있다. 


▲ 그림 4: 심박 간격(IBI)을 포함한 ECG 신호와 PPG 신호. 원시 PPG 신호에 대한 박동 알고리즘으로 각각의 최고점과 시작점을 알 수 있다. 


표 1: 항목별 측정 결과



맺음말

이 글에서는 손목 PPG 신호의 PRV 분석을 위한 견고한 최고점 및 시작점 검출 알고리즘을 소개했다. 이 알고리즘은 여러 단계의 전처리 과정들을 사용하며 하이브리드 딜리니에이션 알고리즘을 사용해서 PPG 신호의 기준점들을 검출한다.


이 알고리즘을 시험하기 위한 평가 플랫폼으로서 ADI의 다중 센서 워치를 사용했다. 결과를 보면 ECG HRV와 상당히 일치한다는 것을 알 수 있다. 앞으로도 계속해서 PRV 분석 용으로 모션 제거 알고리즘을 적용하고 박동 누락 문제를 다루는 것을 연구할 계획이다.


[참고문헌]

20 Jiapu Pan and Willis J. Tompkins. “A Real-Time QRS Detection Algorithm.” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, No. 3, p. 230–236, 1985.

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글 / 포루하르 포루잔(Foroohar Foroozan) 아나로그디바이스 의료 사업부 생체 신호 및 가정용 모니터링 시스템 관련 토론토 알고리즘팀 리더, 지안 슈 우(Jian Shu (James) Wu) 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.) 인턴, 마드한 모한(Madhan Mohan) 자스민 인포테크(Jasmin Infotech)

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