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  1. (Dept. of Biomedical Eng., Konkuk University, Korea.)
  2. (JW Pharmaceutical lab, Korea.)
  3. (Dept of Nursing, School of Health Science, Hanseo University, Korea.)



Photo-plethysmography(PPG), cuffless, blood pressure estimation, arterial distention, turbulent generation section, pressure change

1. 연구의 배경

코로나로 인해 만성질환의 환자들이 코로나 바이러스의 감염과 감염 후유증을 걱정하여 병원 방문을 어려워했다. 이후 가정에서의 원격 진료를 진행하게 되었고, 가정용 의료기기 구매 수요가 늘어났다(1). 그 중 기본적인 건강관리 측정 방식으로 쓰이는 신호인 혈압 측정은 활력 징후 중 가장 많이 쓰이는 신호로 손꼽히고 있다. 동맥의 혈압은 활력징후 중에서 많이 쓰이는 신호 중 하나이며, 측정하는 방법은 침습적(Invasive)인 측정 방법과 비침습적(Non–invasive)방법으로 크게 구분된다. 침습적 측정방법의 경우는 도관(Catheter)을 혈관에 삽입하여 혈압을 측정하는 것이고, 비침습적 방법으로는 청진법(Auscultatory)과 오실로메트릭법(Oscillometric)등이 있다. 비침습적 측정 방법 중 청진법은 오래전부터 사용된 표준(Gold Standard) 방법으로 커프(Cuff)를 사용하여 압력의 증가로 혈관을 막은 후 압력을 감소시킬 때 발생하는 코로트코프음(Korotkoff sound)을 이용하여 혈압을 추정한다. 오실로메트릭 법의 경우 커프에 공기압을 가했다가 천천히 공기압을 빼줌으로써 혈관을 변형시키고, 이때 발생하는 혈관의 진동으로 커프 내부 압력변화를 압력센서에 의해 감지하고, 기록하여 동맥의 혈압(수축기 혈압과 이완기 혈압)을 추정하는 방법을 의미한다. 가정에서 많이 사용되는 가정용 커프 혈압계는 오실로메트릭법 기반으로, 오랜 기간동안 가정에서 사용되어 왔으나 커프의 크기에 따른 오차와 상완에 착용으로 커프 압박에 의한 불편함(2)을 유발할 수 있고, 피부의 외상을 유발 할 수(3)-(4) 있으며, 휴대가 불편하다는 단점이 있었다. 그 외에도, 휴대와 측정이 간편한 소형 산소포화도 측정기(Pulse Oximeter)는 산소포화도 및 심박은 신뢰성 있게 추정이 가능하지만,동맥 혈압의 정확한 추정은 그 신뢰성을 확보하지 못하고 있다(5)-(7). 광용적맥파(Photo-Plethys -mography, PPG)는 산소포화도 측정 또는 심박수 측정에 주로 사용되고 있으며, 최근에는 심전도(ECG)와 함께 PTT (Pulse transit time) 기반으로 혈압을 추정하는 연구가 활발히 수행 되었으며(8)-(9), 또 다른 접근방식으로 광용적맥파의 신호를 직접적으로 혈압(수축기,이완기)과의 관계를 신경망기법 (RNN, CNN등의 딥러닝 알고리즘)을 통한 동맥혈압을 추정하는 연구들(10)-(11)도 진행되고 있다. 그러나 PPG 센서를 통한 커프가 없는 혈압 추정은 아직 정확도, 신뢰성 확보에 어려움이 있으며, 주변의 광잡음이나 광센서를 누르는 압력의 영향을 받는 등(12), 추정 혈압의 신뢰성 확보에 많은 시간이 필요 하다. 본 논문에서는 이러한 이유로 휴대가 용이하며 측정이 간편한 신뢰도있는 혈압 추정을 하기 위하여 오실로메트릭 방법에서 커프압력으로 혈관의 크기 변화를 유도시켜 혈압의 진동을 측정하는 대신에 커프 없이 외부 압력의 변화를 사용한 동맥 혈압 추정 연구를 진행하고자 한다. 외부의 압력으로 혈관의 난류를 발생시키고, 난류 발생으로 팽창된 동맥 혈관의 용적을 광용적맥파(PPG)를 이용하여 측정한다. 측정된 광용적맥파의 파형의 변화를 연결하여 포락선의 변곡점을 통한 수축기 혈압 및 이완기 혈압을 추정을 목표로 한다.

2. 연구 기본 이론

2.1 혈관의 혈류학적 특성

2.1.1 혈관의 종류와 혈류속도의 상관성

보통의 순환계의 경우, 분 당 심장에 돌아오는 혈액의 양은 거의 분당 심장에서 나가는 혈액의 양(심박출량)과 같다. 이러한 이유로, 순환계에서 각 단계에서의 혈류 속도는 주로 혈관의 단면적에 의하여 결정 된다. 이것을 수식으로 나타내면 다음과 같다 식(1).

(1)
$V=\dfrac{Q}{A}$

혈류역학(Hemodynamics)에서, 혈관의 한 부분에 단위 시간당 지나가는 혈액의 양을 혈류량(Blood flow rate)이라고 하며, 단위 시간당 단위 거리를 이동한 혈류량을 혈류 속도(Blood flow velocity)라고 하며, 혈류량과 혈류 속도는 상호 비례관계에 있다. 따라서 혈류속도(또는 혈류량)는 두 지점 간의 혈압 차이와 혈관 저항에 밀접한 관계가 있다. 모세혈관의 혈류속도에 영향을 미치는 또 다른 것으로 혈관 내 압력을 들 수 있는데 그림 1과 같이 좌심실(left ventricle)에서 만들어진 혈압은 대동맥(aorta), 동맥(ateries), 세동맥(arterioles)을 거치면서 혈류를 이루기 위해 줄어들고, 모세혈관에 25 mmHg 정도로 공급된다. 혈류의 양이 관의 반지름의 4 제곱에 비례하는 포아즈이유(Poiseuille)의 법칙에 따라서 대부분의 혈압 차는 세동맥과 모세혈관에서 생긴다. 정맥의 혈압은 아주 낮으며, 체순환에 비해서 우심실이나 폐순환의 혈관들은 낮은 압력을 보인다(14). 이런 특성으로 인하여, 모세혈관에서 혈류의 속도는 감쇠한다.

그림. 1. 혈관의 단면적과 혈류의 속력(15)

Fig. 1. cross-sectional area of the blood vessel and blood flow velocity

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig1.png

그림. 2. 혈관에 따른 수축기 혈압의 변화(15)

Fig. 2. Changes in systolic blood pressure based on blood vessels

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig2.png

그림 1, 2와 같이 혈관의 종류와 단면적의 차이에 의한 혈압 및 혈류속도는 혈관의 단면적이 증가함으로서 감쇠하는 경향을 확인할 수 있다(13). 일반적으로 순환계에서의 혈류의 속도는 대동맥에서 약 50㎝/sec, 대정맥에서는 약 15~25㎝/s, 모세혈관에서 혈류의 속도는 약 0.5㎜/s으로 다른 혈관에 비하여 느린것으로 알려져 있다(13). 혈압의 경우, 동맥압은 80~120mmHg의 범위를 가지는 반면, 모세혈관에서는 16~38mmHg 정도로 동맥압의 1/5 정도의 수준이지만 다른 혈관에 비해 혈관에 비해 전체 혈관의 단면적은 가장 크다. 모세혈관의 지름은 평균 30~40µm고 작을 경우에 8µm 정도이며, 적혈구 1개의 지름과 비슷한 정도이다(13).

2.1.2 혈류역학적 혈관저항

혈관에서 혈류의 흐름이 방해받는 정도를 혈관의 저항(vascular resistance)이라 하며, 직접적인 측정은 어렵다. 혈관저항은 하겐 포아쥬의 방정식(HagenPoise- uill equation)에서 나타나 있는 것과 같이 혈관 직경, 혈관 길이, 혈액의 점성과 관련이 있으며, 다음의 식(2)와 같이 정의된다(13). 여기서, $\Delta P$는 감소한 혈압의 크기와 증감을, $\eta$는 점성(viscosity), $L$은 관의 길이를, $Q$는 혈관에서의 유량(volumetric flow rate)을, $r$은 혈관의 반지름을 의미한다.

(2)
$Q=\dfrac{\pi r^{4}}{8\eta L}\triangle P$

따라서, 혈류량($Q$)는 혈관에서 양쪽 끝의 압력 차($\Delta P$)에 비례하며, 이러한 비례계수를 그 혈관 저항($R_{BV}$)으로 식(3)과 같이 정의한다.

(3)
$R_{BV}=\dfrac{\triangle P}{Q}$

혈관의 압력은 혈류속도와 비례하는데 모세혈관의 경우 분기점이 많아 총 단면적이 커지고, 혈관의 압력은 단위 면적당 작용하는 힘으로 정의되므로 모세혈관에서는 혈관의 전체 표면적이 넓어 표면적에 대한 압력은 감소하는 경향을 보이게 된다. 식(2)의 관계를 식(3)에 대입하여 혈관저항 $R_{BV}$의 식을 다시 정리하면 식(4)과 같다. 저항은 반지름 $r$의 네제곱에 반비례하기 때문에 지름이 작을수록 저항이 커지고 지름이 조금만 증가해도 저항은 매우 큰 폭으로 줄어들게 된다.

(4)
$R=\dfrac{8\eta L}{\pi r^{4}}$

2.1.3 혈관에서의 층류와 난류

혈류는 혈관이 매끄러운 정도에도 따라 영향을 받는다. 이는 층류(laminar flow) 와 천이 유동(Transition flow) 그리고 난류(turbulent flow)로 분류 가능하다(13). 층류란 혈액이 혈관 내부에서 흐를때에 외부 또는 내부에 영향을 받지 않아 혈액이 일정하게 흐르는 것을 의미하며, 혈관 근처에서는 혈관 저항의 영향으로 혈류의 속도는 느리고, 혈관 중심에서의 속도는 빠르다. 천이란 층류에서 난류가 되는 과정에 형성되는 구간이다. 난류란 혈액이 혈관 내부 혈관을 막는 물체 주변을 지나가는 경우, 혈액의 방향이 바뀌는 경우, 표면이 거친 구역 근처를 지나가는 경우에 발생한다. 난류가 발생하면 마찰이 커지고 혈류 저항이 급격히 증가한다(39)-(41). 레이놀즈 수(Reynolds number, $Re$)는 관에서의 유체의 움직임에 대해 나타내는데 값의 크기를 통해 난류의 발생 경향을 알 수 있으며(16) 식(5)와 같다.

(5)
$R e=\frac{\rho \cdot v \cdot d}{\eta}$

여기서, $v$는 혈액의 속도를, $d$는 혈관의 지름, $\rho$는 밀도(density), $\eta$는 점성을 의미한다. 이때 레이놀즈수($Re$)는 관의 지름과 유속에 정비례하는 관계를 가진다. 그림 3과 같이 레이놀즈수의 증가에 따라 층류와 천이, 난류의 경계 구분되어지며, 모세혈관은 다른 혈관들에 비해 레이놀즈수가 제일 작은데, 이는 반지름이 작고 속도도 제일 느리기 때문이다. 또한 혈관의 내부에서의 장애물 또는 외부 압력 발생시 혈류 속도 증가 및 난류 발생으로 혈관벽을 진동시키면서 혈관의 탄성이 약화되어 혈관의 팽창으로 이어진다.

그림. 3. 층류와 난류 속도 경계층(17)

Fig. 3. Boundary layer of laminar and turbulent flow velocity

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig3.png

2.2 광용적맥파(PPG)

광용적맥파(PPG)는 말초혈관 조직에서의 광 흡수도의 변화를 측정한 신호를 의미한다. 광용적맥파(PPG)는 Beer -Lambert의 법칙의 광원에서 주어진 파장에 투사되는 경우 매질 통과시 투사된 빛과 통과 후 빛의 강도에 관계를 나타낸 법칙에 의하여 피부의 미세혈관층 특성에 따라 다른 흡광계수를 사용하여 계산한다(21). 혈액에 포함된 옥시헤모글로빈(Oxyhemoglobin)과 디옥시헤모글로빈(Deoxyhemoglobin)을 고려하여 적생광(620 ~ 700nm)과 근적외광(700 ~ 940nm)의 파장대의 빛을 이용하여 적색광의 경우 옥시헤모글로빈을 통과할 때 흡수율은 보다 낮고, 적외광의 경우 통과할 때 흡수율은 보다 큰 현상을 이용한다(22). 심장이 박동하면서 혈압이 변동하고 말초모세혈관 내 혈액의 부피가 달라져 빛의 투과율이 일정 주기로 변하며 이를 통해 혈액의 용적을 측정하면 그림 4.a와 같은 파형을 관측할 수 있다. 측정 방법에는 빛이 손가락을 반사하여 측정하는 방법(그림 4.b)과 투과하여 측정하는 방법(그림 4.c)으로 구분된다(23). 광용적맥파는 심장 활동과 혈액이 혈관을 통과하는 상태에 대한 정보를 제공하기 때문에 혈류에 대한 속도, 이동거리, 도달시간 등의 정량적 혈류지표로 활용되고 있으며 비침습적으로 측정비용이 저렴한 유용한 광학적 심혈관 신호 측정 기술로 알려져 있다. 심장이 박동하면서 혈압이 변동하고 말초모세혈관 내 혈액의 부피가 달라져 빛의 투과율이 일정 주기로 변하며 이를 통해 혈액의 용적을 측정하면 그림 4.a와 같은 신호를 얻을 수 있다.

그림. 4. a. 광용적맥파신호 b. 반사형 PPG c. 투과형 PPG

Fig. 4. a. Photoplethysmography signal b. reflectance PPG c. transmittance PPG

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig4.png

2.2.1 광흡수도

PPG 신호는 흡수도의 변화 옥시헤모글로빈과 디옥시헤모글로빈의 빛의 파장에 따라 다른 흡수 계수를 사용하는데, 적색광의 경우 옥시헤모글로빈을 통과할 때 흡수율은 디옥시헤모글로빈 보다 낮고, 적외광의 경우 통과할 때 흡수율은 디옥시헤모글로빈 보다 크다. 혈액은 다른 조직의 구성물들보다 높은 흡수 계수(absorption coefficient)를 가진다(25)-(26). 흡수도는 시간에 따라 변하며, 수축기에 경우 최고값을, 이완기에서 최저값을 가진다. 이는 혈압에 변화로 인한 혈관에서 혈액의 변동이 발생하기 때문이고, 수축기 혈압에서 적혈구가 조직에 더 많은 옥시헤모글로빈을 운반한다고 할 수 있다. 그러므로 이완기와 비교하여 수축기에서 일시적으로 증가하는 옥시헤모글로빈의 양에 따라 광에서 흡수하는 조직의 일시적인 체적 변화가 생기며, 이로 인한 PPG 센서에서의 출력 전압값이 일시적으로 증가하게 된다. 따라서 PPG의 신호는 일반적으로 동맥혈압의 파형과 유사하다. 그러므로 PPG의 신호는 기본적으로 심박수를 계산할 수 있으며, 산소포화도뿐만 아니라 혈압도 추정이 가능하다고 알려져 있다(27).

3. 실험 구성 및 방법

3.1 실험 배경

PPG 신호는 외부 압력에 영향을 받아 파형의 그래프가 변하는것을 관측할수 있다(12), (28). PPG 신호는 DC 오프셋과 AC 성분으로 구분할수 있는데, 일반적으로 DC 성분은 피부나 뼈 조직등에 의한 반사광으로 알려져 있으며, AC 성분은 동맥의 혈액 맥동에 의한 광의 변화를 나타낸다 (29). 이러한 외부 압력에 의한 PPG의 변화를 지속적으로 측정하여 외부 압력의 변화에 따른 PPG 신호의 변화를 관찰하고자 한다. PPG 측정 시에 외부 압력이 가해지면 PPG 파형에 영향이 일어나게 된다(39)-(41). 그림 5와 같이 외부 압력에 의하여 변형된 PPG 신호는 압력이 증가시에 기존의 PPG 신호보다 높은 DC성분을 가지고 파장을 AC성분은 유지되지만 AC성분의 진폭은 감소하는것을 확인할 수 있다.

그림. 5. 외부 압력 신호에 대한 PPG 신호의 변화

Fig. 5. Changes in the PPG signal in response to external pressure signals

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig5.png

AC 성분의 진폭이 감소하는 이유는 외부 압력에 의해서 혈관의 지름이 줄어들었기 때문이며, 혈관의 팽창 또한 줄어들어 혈관의 변화를 반영하는 PPG 신호의 AC 성분(진폭)의 크기는 감소하게 된다. 이때, 외부에서 인가하는 압력을 일정값 이상으로 증가시키면, PPG 신호는 파형을 구분할 수 없을 정도로 진폭이 감소하는데, 이는 혈관이 폐색될 때까지 줄어들어 변화를 관측하기가 어렵게 된다. PPG 신호는 일정한 외부 압력이 주어진 이후 바로 변화가 반영되지 않는다. 이는 외부 압력에 의해 혈관이 즉시 변형되지 않고 피부와 조직에서 먼저 외부 압력에 의한 영향을 1차적으로 흡수하고, 혈관의 내부 압력보다 외부 압력이 큰 경우에 영향을 반영하는것으로 예측된다. 외부 압력을 그림 6과 같이 일정값 이상으로 점진적으로 증가시키고 다시 압력을 점진적으로 감소시키는 과정에서 AC성분의 진폭이 평상시 측정된 크기보다 먼저 증가한 다음 감소 하는 형태가 관측이 되기 때문이다. 외부 압력의 점진적인 증가는 혈관의 지름을 감소시켜 레이놀즈 수 (Reynold‘s number)의 증가로 난류가 발생하게되고, 난류로 인한 혈관 팽창이 AC성분의 진폭을 일시적으로 증가시켜 혈관벽을 얇게 만든다. 그림 6 이후 진폭이 점점 줄어들어 일정량 이상부터는 PPG 파형을 구분하기 어려울 정도로 진폭의 감소가 생기게 되는데, 이 부분에서 첫 번째 난류가 발생하게 된다.

그림. 6. 외부 압력 증가에 따른 PPG 데이터의 첫 번째 난류 발생 구간

Fig. 6. The first turbulence onset segment of PPG data in response to an increase in external pressure

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig6.png

첫 번째 난류 발생 구간에서 진폭의 크기가 감소하며 신호가 평탄화되는 부분에서 PPG 신호의 진폭의 크기가 변화하는 변곡점의 지점을 "수축기 혈압(Systolic blood pressure)"으로 추정하였다. 외부 압력이 점진적으로 감소하는 경우에는 그림 7과 같이 증가할 때 와는 반대로 막혀있던 혈관이 열리면서 혈관의 지름이 증가하게 되고 혈액이 대랑 유입되어 난류 발생으로 인한 혈관 팽창, PPG 신호의 진폭이 증가, 압력의 감소로 진폭이 감소하는 과정에서 외부의 압력에 의해 내부 압력이 영향받지 않는 지점을 거친 후 정상적인 PPG 신호로 돌아가는 과정을 두 번째 난류 발생 구간으로 정의한다. 이때 변화하는 변곡점을 "확장기 혈압(Diastolic blood pressure)"으로 추정하였다.

그림. 7. 외부압력 감소에 따른 PPG 데이터의 두 번째 난류 발생 구간

Fig. 7. The second turbulence onset segment of PPG data in response to a decrease in external pressure

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig7.png

외부 압력에 영향에 의한 PPG 신호에서 DC신호의 변화는 Beer-Lambert 법칙의 관계에서 식(8) 광 경로 (L)은 투과되어 나온 빛의 강도(I) 와 반비례 하기 때문이다. DC성분에 포함되는 조직과 피부의 투과되는 조직의 길이(L)이 외부 압력에 의해서 단축이 됨으로써 얇아지게 되고 빛의 강도(I)는 커지게 된다. 조직에서의 흡광도는 낮아지고 광 투과율이 증가하여 PPG신호를 통하여 측정되는 값이 증가하게 된다(30)-(32).

(8)
$I=I_{0}e^{-\xi lc}$

3.2 실험 구성

본 실험에 앞서 신호 분석에 필요한 PPG 데이터와 압력 데이터를 습득하기 위하여 그림 8과 같은 제어 부를 중심으로 압력과 PPG 측정 부로 구성된 모듈을 제작하였다.

그림. 8. 본 연구에서 제안한 광용적맥파와 압력 측정을 위한 시스템의 제작

Fig. 8. The fabrication of the photoplethysmography and pressure measurement system proposed in this study

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig8.png

제작된 모듈의 메인제어기는 블루투스(Bluetooth)와 WiFi가 내장된 MCU(ESP32, Espressif Systems, China)를 사용하였고 손가락의 누르는 압력을 측정하기 위하여 로드셀과 증폭기(Hx711, Avia Semiconductor, China)를 연결하여 로드셀이 눌러지는 부분의 압력을 증폭하여 측정 가능하도록 구성하였고 측정부에 PPG 측정을 위한 고감도 산소 포화도 측정센서(MAX30101, Maxim Integrated, USA)를 사용하여 PPG를 측정 가능하도록 구성하였다.

3.3 압력 센서 정확도 비교

커프 혈압계의 경우 상완의 혈관을 인위적으로 막아주는 것과 유사하게, 누루는 압력을 이용하여 손가락 끝 쪽 모세혈관을 막아주기 위해서는 먼저 로드셀 압력 센서를 통하여 얻은 물리량 값을 혈압의 압력 단위로(mmHg)로 변환시켜 주는 과정이 필요하다. 먼저 로드셀의 정확도를 높여주기 위하여 로드셀 증폭기의 민감도(gram 단위)를 조정하여주고, 기준 측정 장치로 미니전자저울(디지털 전자저울 0~ 3,000g±0.1g, China)과 3kg 이하 전용 로드셀의 데이터를 One-sample T-test를 통하여 비교하였다. 그림 9는 100g~3,000g까지 기준값과 측정값 오차의 범위를 보여주며 100g씩 증가하는 측정 데이터의 모든 데이터의 최소값은 0.1756g이며 값이 유의확률 95%(p=0.05)보다 높아 두 측정값의 평균이 서로 같다는 귀무가설을 채택하여 두 개의 측정값이 동일하다고 할 수 있기 때문에 로드셀 압력 센서의 역할을 충분히 수행 가능하다.

그림. 9. 100~500까지 무게별 기준값과 측정값의 오차

Fig. 9. The reference values and measurement errors for weight ranging from 100 to 500.

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig9.png

3.4 압력센서 Calibration

로드셀의 입력신호를 gram 값으로 변환해주었고 이 데이터를 mmHg의 압력단위의 값으로 변환시키기 위해서는 교정(Calibration)이 필요하다. 교정된 값을 얻기 위해서 그림 10과 같은 과정으로 그림 11과 같이 측정실험을 진행하였다. 비침습 혈압 시뮬레이터(CONTEC, MS2000 NIBP simulator, China)에서 50~400mmHg 사이의 일정한 공압을 에어 실린더를 거쳐 압력 센서인 로드셀 압력센서에 인가해주었다.

그림. 10. 로드셀 압력 센서의 교정 과정

Fig. 10. The calibration process of the load cell pressure sensor.

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig10.png

그림. 11. 로드셀 압력 센서 교정 실험

Fig. 11. The calibration experiment of the load cell pressure sensor.

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.11.1449/fig11.png

공기압(mmHg 단위)을 로드셀 압력 센서에 인가하는 교정과정에서 , 공기압의 누설을 방지하기 위해 표면적을 최소화 하였고 최단 길이의 에어 튜브를 사용하여 크기 5ml(=0.6cm)의 에어실린더로 보내 주었다. 에어실린더의 지름과 같은 크기의 고무를 사용하여 PPG 측정부 주위를 감싸주어 PPG 센서에 압력이 직접적으로 전해지지 못하는 동시에 손가락이 누르는 부위의 단면적을 1.131㎠($\pi r^{2}$)의 크기로 만들어 단위 면적당 압력 신호를 측정하였다. 이러한 측정 시스템의 정밀도와 재현성을 확인하기 위하여 측정 시스템 교정에 사용되는 Gage R&R로 분석을 진행하였다. 표 1표 2에서 Operator:Part 값은 0.6259로 유의하지 않기에 부품을 측정하는데 문제가 없으며, StudyVarContrib은 0.0351 < 1%, P/T Ratio totalRR 8.60 < 10%, Number of Distinct Categories(truncated signal–to–noise -ratio) = 40 > 5로 측정시스템으로 사용하는데 문제가 없는 것을 확인할수 있었다.

표 1. 로드셀 압력센서의 Gage R&R ANOVA 분석 결과

Table 1. The Gage R&R ANOVA analysis results for the load cell pressure sensor

Df

Sum Sq

Mean Sq

F-value

Pr(>F)

Operator

2

721

361

8.267

0.000541

Part

8

4003093

500387

11469.482

2e-16

Operator

16

594

37

0.851

0.625935

Residuals

81

3534

44

표 2. 로드셀 압력센서의 Gage R&R 평가 결과

Table 2. The Gage R&R evaluation results for the load cell pressure sensor. Gage R&R

VarComp

VarCompContrib

Stdev

StudyVar

StudyVarContrib

TotalRR

51.39

0.001231

7.17

43.0

0.0351

Repeat ability

42.55

0.001019

6.52

39.1

0.0319

Reproducibility

8.84

0.00212

2.97

17.8

0.0145

Operator

8.84

0.000212

2.97

17.8

0.0145

Operator:Part

0.00

0.000000

0.00

0.0

0.0000

Part to Part

41695.34

0.998769

204.19

1225.2

0.9994

TotalVar

41746.73

1.000000

204.32

1225.9

1.0000

또한 그림 12에서 Components of Variation GR&R의 값이 0에 가까우며, Measurement by Operator에서 측정자간 유의 차가 거의 없고, R-chart에서 측정자별 반복 측정치가 한계선을 넘지 않고 안정화 되어있다. 따라서 Gage R&R의 값과 그래프를 통해서 로드셀을 통한 공압의 변환은 측정시스템으로 사용하는데 만족할 만한 결과를 가진다고 할 수 있다.

그림. 12. 로드셀 압력센서의 Gage R&R 분석 결과

Fig. 12. The Gage R&R analysis results for the load cell pressure sensor.

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3.5 실험 구성 및 방법

실험의 진행은 그림 13과 같이 각각의 사용 단계를 가이드 해주는 사용자 가이드 GUI 프로그램( Python 3.7, pyQt)에 따라 진행하였다.

그림. 13. 사용자 가이드 프로그램의 GUI 화면

Fig. 13. The GUI screen of the user guide program.

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실험 프로토콜은 그림 14와 같으며, 안정을 취한 후 실험자의 오른쪽 팔에 혈압 비교를 위해 사용한 자동전자혈압계(Hativ Bp30, 와이투케이(Y2K), Korea) 를 사용하여 혈압을 획득한다.

그림. 14. 혈압측정 실험의 프로토콜

Fig. 14. The protocol for blood pressure measurement experiment.

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5분간에 휴식 후 왼팔을 사용하여 제작된 모듈을 사용하여 그림 15와 같은 순서로 실험을 진행한다.

그림. 15. PPG 획득 순서도

Fig. 15. The PPG acquisition flowchart.

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GUI에서 “Start” 버튼을 눌러 기록을 시작 후에 손가락의 혈관이 점차 가중되도록 인위적인 압력을 가해주면 압력 센서의 값이 올라가게 되고 GUI의 “Press”(녹색 게이지)의 퍼센트의 값이 그림 16과 같이 올라가게 된다.

그림. 16. GUI 프로그램 화면

Fig. 16. The GUI program screen.

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자동커프혈압 측정 시 증가시키는 압력의 값인 400mmHg까지 압력을 높여주고 녹색 게이지의 퍼센트 값이 100%가 된다면 가중되던 압력을 점차 감소시켜주어 “Raise”(보라색 게이지)의 퍼센트 값이 증가하여 100%에 도달하면 GUI에 “Stop” 버튼을 통해 실험을 종료한다. 측정데이터가 점차 증가하거나 감소하지 않을 경우에 시스템 내부에서 퍼센트의 값이 멈추게 되며, 압력을 증가시키거나 또는 감소시키라는 메세지가 출력된다. 본 실험은 20대 건장한 성인 남성 10명(평균 25±2세)과 10명의 고령자(평균 64±20세)를 대상으로 실험을 수행하였다. 20대 실험자들의 경우 그림 17과 같이 자동혈압계와 비교를, 고령 실험자의 경우에는 정부 지원 사업 지원 아래 그림 18과 같이 한양대학교 병원에서 환자들의 실제 혈압을 사용하였다. 3회씩(각 측정 사이마다 5분간 휴식) 측정하였으며 CSV(Comma-Separated Values) 파일로 저장하였다. PPG와 압력의 측정 시간의 경우 40초 이상 소요된다. 오른팔과 왼팔은 측정 혈압 차이가 발생할 가능성이 있기에(33) 실험의 일관성을 위하여 본 실험에서는 왼팔을 기준으로 혈압을 측정하였다.

그림. 17. 커프 혈압 측정과 제작된 모듈로 데이터 측정 예시

Fig. 17. Example of blood pressure measurement with a cuff and data acquisition using the developed module.

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그림. 18. 환자 데이터의 측정 실험(한양대학교 심혈관 센터)

Fig. 18. Experimental Measurement of Patient Data (Hanyang University Cardiovascular Center).

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4. 신호 분석 및 실험 결과

4.1 데이터 전처리

본 실험에서 사용하고자 하는 광용적맥파 신호는 혈관에서의 팽창을 확인하기 위함으로 광용적맥파 신호의 교류 변화량을 사용하고자 하였다. 광용적맥파의 기저선 변동(Baseline drift)와 호흡 신호의 제거를 위해 0.4Hz 고역 통과(Highpass) 필터와 전원 노이즈, 동잡음 등의 잡음을 제거하기 위해 4Hz 저역 통과(Lowpass) 필터를 사용한 그림 19와 같은 type2 Chebyshev filter(inverse Chebyshev filters)의 0.4~4Hz 범위 정지 리플(stop ripple)값 50dB을 사용한 대역 통과(Bandpass) 필터를 사용하여 1차 가공해주었다.

그림. 19. 0.4~4Hz type2 Chebyshev 대역통과 필터의 주파수 응답

Fig. 19. Frequency response of a 0.4~4Hz type2 Chebyshev bandpass filter.

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그림. 20. PPG 신호의 type2 Chebyshev 0.4~4Hz, 0.4~10Hz 대역통과 필터, Butter 0.4~10Hz 대역통과 필터의 결과 비교

Fig. 20. Comparison of the results of the type2 Chebyshev 0.4~4Hz, 0.4~10Hz bandpass filters, and Butter 0.4~10Hz bandpass filter for PPG signal.

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그림 20과 같이 Butter worth 필터와 type2 Chebyshev 대역통과 필터의 비교시 type2 Chebyshev 대역통과 필터가 더욱 광용적맥파에 적합한 모습을 보여주었기 때문에 Type2 Chebyshev 대역통과 필터를 사용하였다. 광용적맥파의 파형을 제일 잘 보여주는 0.4~10Hz의 type2 Chebyshev 대역통과 필터가아닌 0.4~4Hz의 type2 Chebyshev 대역통과 필터를 사용한 이유는 광용적맥파의 신호는 외부 압력에 영향을 받는데, 외부 압력이 증가 후 감소시에 그림 21에서와 같이 0.4~4Hz의 type2 Chebyshev 대역통과 필터가 전체적인 광용적맥파의 신호를 더 안정적으로 잘 보여주었다.

그림. 21. type2 Chebyshev 필터 0.4~4Hz와 0.4~10Hz 비교

Fig. 21. Comparison between the type2 Chebyshev filter at 0.4~4Hz and 0.4~10Hz.

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그림 22와 같이 필터링된 PPG 신호는 외부 압력에 대한 변화를잘 표현하는 것을 확인 가능하다.

그림. 22. 필터 전후 PPG와 외부압력 비교

Fig. 22. Comparison of PPG and external pressure before and after filtering.

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실험의 목적은 PPG의 제대로된 신호를 보기보다는 혈관이 팽창함에 따라 전체적인 파형이 급변하는 모습을 보기 위함으로 PPG 신호에서의 피크점들을 연결하여 그래프의 변화를 확인하고자 한다. 피크점을 연결한 포락선(envelope)을 얻기 위해서는 가공이 필요하며 가공된 포락선에서 변곡점을 구하고 난류 발생 구간과 비교하고자 한다.

4.2 신호 분석

1차 가공된 PPG 신호에 그림 23과 같이 피크점을 찾아 그래프를 그려주었다. 전체적인 파형을 보기 위하여 피크점을 연결하는 방법에 따라 변곡점의 개수와 위치가 달라진다.

그림. 23. 필터링된 PPG의 피크점과 외부압력 비교

Fig. 23. Comparison of peak points in filtered PPG and external pressure.

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PPG 신호의 피크점은 PPG Sample 수보다 적기 때문에 보간법을 통하여 sample의 개수를 늘려주었다. 선형 보간의 경우에는 각이 생기기 때문에 변곡점을 찾기가 힘들어짐으로 삼차 보간(cubic interpolation)을 사용해주었다. 이후 Smoothing을 통하여 그래프의 부드러운 변화의 모습을 관찰하기 위하여 Savitzky-Golay 필터(34)를 사용해주었다. Savitzky-Golay를 사용하는 이유는 순간적인 피크점에 취약한 moving average 평균값, 짧은 구간안의 윈도우에서 지속적으로 실행되는 다항회귀 모델보다는 효율적이며, 파형의 전체적인 trend를 잘 살려주고 미분과정에서 노이즈에 의한 변화를 제거해 주기 때문이다(35). 그림 24는 cubic interpolation, 고역 통과, Savitzky-Golay를 단일로 사용한 것과 cubic- interpolation 이후 Savitzky–Golay 필터를 사용한 것을 비교한 것이다.

그림. 24. 스무딩 필터별 특성 비교

Fig. 24. Comparison of characteristics among different smoothing filters.

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cubic interpolation이후 Savitzky–Golay 필터를 사용한 그래프가 피크점들의 연결이 제일 부드럽게 연결된 것을 확인 가능하며 변화 또한 잘 표현하기에 cubic interpolation이후 Savitzky–Golay 필터를 사용해주었다. 스무딩된 PPG 피크 그래프의 2차 미분을 통해 변곡점과 난류 발생구간 그리고 가공된 PPG의 time delay를 맞추고 노이즈를 제거를 위한 2Hz 저역 통과된 외부압력 신호의 그래프를 그림 25부터 그림 27까지 Savitzky–Golay Window에 따라 비교해 주었다.

그림. 25. Savitzky-Golay Window 크기가 100일 때 변곡점과 외부 압력 비교

Fig. 25. Comparison between inflection points and external pressure when the Savitzky-Golay window size is 100.

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그림. 26. Savitzky-Golay Window 크기가 500일 때 변곡점과 외부 압력 비교

Fig. 26. Comparison between inflection points and external pressure when the Savitzky-Golay window size is 500.

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그림. 27. Savitzky-Golay Window 크기가 1000일 때 변곡점과 외부 압력 비교

Fig. 27. Comparison between inflection points and external pressure when the Savitzky-Golay window size is 1000.

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그림 25부터 그림 27까지는 Savitzky-Golay Window가 높아질수록 2차 미분에 의한 변곡점의 개수는 줄어든다. 스무딩이 많이 들어가게 되면 그림 28의 피크의 그래프에서 피크점의 변화를 많이 줄여줌으로 난류 발생구간과 비교하여 파형이 변하는 변곡에 대한 정확한 정보를 얻을 수 없기 때문에 수축기 또는 이완기 혈압의 포인트에 대응하는 변곡점의 정확도가 낮아지게 된다. 스무딩이 적게 된다면 그림 25의 피크 그래프와 같이 피크의 변화는 잘 표현하지만 변곡점이 많이 생성된 것을 확인 가능한데, 변곡점이 많기 때문에 수축기와 이완기 혈압의 대응포인트의 정확도는 높으나 정확한 포인트를 집어내기에 어려움이 생길 수 있다.

그림. 28. 난류 발생 구간에서의 Savitzky-Golay Window 크기가 1000일 때 변곡점과 외부 압력에서의 수축기 이완기 혈압 대응점 비교

Fig. 28. Comparison of inflection points in the turbulence onset segment and corresponding systolic and diastolic blood pressure points in external pressure when the Savitzky-Golay window size is 1000.

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그림 29와 같이 첫 번째 난류 발생 구간에서의 필터링된 PPG 신호의 예시를 보면 외부압력이 증가함에 따라 가공된 PPG와 PPG 피크 그래프의 모양은 사람들마다 다르지만 비슷한 모양을 하고 있으며 난류 발생이 끝나는 지점인 수축기 혈압의 포인트와 변곡점을 비교하였을 때 PPG 파형이 작아지는 부분(피크 그래프가가 줄어드는 부분)임을 알 수 있다.

그림. 29. 첫 번째 난류 발생 구간에서의 필터링된 PPG 신호

Fig. 29. The filtered PPG signal in the first turbulence onset segment.

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그림 30는 두 번째 난류 발생 구간에서의 필터링된 PPG 신호의 예시이며 외부압력이 감소함에 따라 가공된 PPG와 PPG 피크 그래프의 모양또한 차이가 있다.

그림. 30. 두 번째 난류 발생 구간에서의 필터링 된 PPG 신호

Fig. 30. The filtered PPG signal in the second turbulence onset segment.

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난류 발생이 끝나는 지점인 이완기 혈압의 포인트와 변곡점을 비교하였을 때 PPG 파형(피크 그래프)이 증가 후 작아지는 부분 또는 그림 30의 b, c, e, f와 같은 증가 후 유지하는 부분임을 알 수 있다. 커프 혈압계의 혈압 측정 방법인 오실로메트릭 방법에서는 커프 압력을 증가 후 감소시키는 부분에서 혈관의 진동을 측정하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 측정한다. 오실로메트릭 방법과 유사하게 그림 30에서 두 번째 난류 발생구간의 PPG 파형(피크 그래프)이 증가하는 부분에서 수축기 혈압 또한 유사도가 매우 높다. 하지만 그림 31에서와 같이 외부압력의 점진적인 감소에서 PPG 피크 그래프의 변화가 거의 보이지 않거나 변화가 작거나 느린 경우가 있을 수 있다.

그림. 31. 변화가 작은 두 번째 난류 발생 구간에서의 필터링 된 PPG 신호

Fig. 31. The filtered PPG signal in the second turbulence onset segment with small changes.

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따라서 첫 번째 난류 발생 구간에서 수축기 혈압의 추정을 하고자 하였으며 첫 번째 난류 발생구간에서의 PPG 파형이 제대로 보이지 않을 경우에 두 번째 난류 발생구간에서 수축기 혈압의 추정 가능하다.

4.3 실험결과

실험자 20명의 데이터를 표 3과 같이 Savitzky-Golay Window 크기가 100일때와 Savitzky-Golay Window 크기가 500일때의 수축기 혈압과 이완기 혈압을 추정하고 커프 혈압 값과 비교하였다. 표 3에서 총변곡점은 변곡점을 구했을 때 나온 변곡점의 숫자이고 외부압력이 250mmHg 이상 50mmHg에서의 변곡점은 제거해 주었다. 커프혈압계로 측정한 혈압과 PPG로 추정한 혈압의 비교를 위하여 표 4와 같이 나타내었다. 젋은 피검자(20대 건장한 성인 남성 실험자:Y)와 고령층 피검자(고령 실험자:O) 모두를 고려한 데이터에서 Savitzky-Golay Window 100일 경우에 수축기/이완기 혈압의 RMSE 오차는 각각 4.6812±5.73 mmHg, 2.7722± 3.59 mmHg가 된다. 20대 젊은 피검자의 경우에는 수축기/이완기 혈압의 RMSE 오차는 각각 3.6878±4.58 mmHg, 2.3664±3.32 mmHg이며, 고령 실험자의 경우는 각각 5.6745±6.88 mmHg, 3.1780±3.87 mmHg 였다. 필터의 Window 크기가 500의 경우에 모든 피검자의 수축기/이완기 혈압의 RMSE 오차는 각각

표 3. 실험 참가자 Savitzky-Golay Window 크기가 100과 500일때의 결과 비교

Table 3. Comparison of the results between participants with Savitzky-Golay Window sizes of 100 and 500.

이 나 S D

름 이 Y I

S A

Savitzky-Golay Window(100)

Savitzky-Golay Window(500)

추 추 총 처

정 정 변 리

S D 곡 후

Y I 점 변

S A 수 곡

추 추 총 처

정 정 변 리

S D 곡 후

Y I 점 변

S A 수 곡

2

0

(Y)

황** 25 122 80

문** 27 121 68

이** 24 124 83

윤** 25 132 85

성** 24 130 80

이** 25 122 80

신** 24 126 89

이** 25 122 80

박** 26 135 78

박** 25 126 73

122 76 43 28

120 68 51 32

121 81 73 40

131 86 36 16

130 79 50 33

126 81 34 20

126 95 68 63

119 80 93 49

141 78 66 32

118 76 58 30

125 84 28 18

129 67 30 23

150 84 38 34

131 82 32 22

129 77 30 24

134 78 13 5

151 89 35 23

118 80 19 8

138 90 22 10

117 76 41 20

(O)

최** 62 163 77

김** 56 179 101

오** 67 191 72

김** 51 138 77

이** 77 107 73

은** 88 155 78

윤** 51 159 73

류** 44 191 72

장** 73 169 95

김** 75 216 79

165 74 40 20

176 105 29 24

180 76 69 45

142 79 43 19

107 72 46 20

152 71 66 27

154 75 72 31

180 72 48 21

170 94 28 21

212 80 13 33

169 74 18 15

173 102 11 8

188 80 21 20

150 69 10 6

109 70 19 15

155 68 31 17

148 73 20 11

204 74 21 17

181 92 27 22

228 73 15 10

10.8438±12.25 mmHg, 4.800±6.30 mmHg가 된다. 20대 젊은 피검자의 경우에는 수축기/이완기 혈압의 RMSE 오차는 각각 12.7043±16.19 mmHg, 4.1593±6.69 mmHg이며, 고령 실험자의 경우는 각각 8.9833±8.31 mmHg, 5.4406±5.91 mmHg 였다.

표 4. 실험 참가자 Window 크기가 100과 500일때의 RMSE 결과

Table 4. RMSE results for experimental participants with window 100 and 500

20대 실험자(Y)

고령 실험자(O)

100

500

100

500

SYS

DIA

SYS

DIA

SYS

DIA

SYS

DIA

RMSE

(Average± STD)

3.6878

±

4.5807

2.3664

±

3.3238

12.7043

±

16.1933

4.1593±6.6893

5.6745±6.8855

3.1780±3.8653

8.9833±8.3127

5.4406±5.9109

표 5. 실험 참가자 나이를 고려한 RMSE 결과

Table 5. RMSE results taking into account the age of experimental participants.

20대 실험자(Y)

고령 실험자

(O)

SYS

DIA

SYS

DIA

Total

RMSE

(Average± STD)

8.1961±

10.3870

3.2629±

5.00065

7.3289±

7.5991

4.3093±

4.8881

표 4에서 Savitzky–Golay Window 크기가 100일때와 Savitzky–Golay Window 크기가 500일때의 비교를 살펴보면, 높은 차수의 필터에 의하여 smoothing이 많이된 경우(Window length=500)에는 Window 크기가 100일때 보다 측정값과 기준값의 차이와 RMSE 오차가 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 연령 차이에 의한 측정 오차는 표 5에서 20대 실험자와 고령층 피검자를 비교하였을 때 고령층 피검자는 수축기 혈압과 이완기 혈압에서의 혈압 차이는 비슷하나 평균 혈압이 높고 추정값의 오차의 값이 큰 경우가 있어 RMSE 오차의 값이 높은 것으로 보인다.

5. 결 론

난류 발생 구간은 외부압력의 선형적인 증가 및 감소에 따른 PPG 원신호 또는 가공된 PPG에서 시각적으로 확인 가능하며 가공된 PPG 신호의 피크점 그래프의 변곡점과 비교하였을 때 수축기 혈압과 이완기 혈압의 추정이 가능하였다. 피크점을 연결하는 과정에서 cubic Interpolation을 사용해서 피크점을 보간 후 Savitzky-Golay 스무딩 필터를 사용하여 Window 크기를 바꿔주며 실험을 진행하였다. 신뢰도 평가 지표로는 Bar plot을 사용하였으며 Window 크기가 100일때 Bar Plot을 통해 얻은 수축기 혈압, 이완기 혈압의 기준 측정값 혈압과 측정값 혈압의 오차의 95% 일치한계 값들은 각각 4.6812±5.73 mmHg, 2.7722± 3.59 mmHg를 얻었다. Window 크기가 500일때는 각각 10.8438± 12.25 mmHg, 4.800±6.30 mmHg를 얻었다. Window가 높아질수록 스무딩이 많이 되어 변곡점이 줄어들면 혈압과 대응하는 변곡점을 추정하기에는 용의하나 정확도가 떨어지고, 반대로 Window를 낮게 설정하여 스무딩이 적게 된 피크점들의 그래프는 다량의 변곡점이 관찰되어 혈압에 대응하는 변곡점을 찾기에는 어려움이 있지만 좀 더 높은 정확도의 혈압을 추정할 수 있었다. 실험자의 나이에 따라 비교한 결과는 20대의 실험자가 고령의 실험자보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 수축기 혈압과 이완기 혈압을 비교 할 경우에는 외부압력의 증가에 따른 첫 번째 난류 발생 구간은 피크점들의 그래프가 감소하는 과정 중에 있어서 수축기 혈압과 대응하는 변곡점을 특정하기에 어려움이 있다. 두 번째 난류 발생 구역은 피크점 들의 그래프가 증가하다가 감소 또는 유지되는 구간이므로 이완기 혈압에 대응하는 변곡점을 찾는데 유리하다. 수축기 혈압과 이완기 혈압의 경우 측정값과 추정값의 차이와 MSE 모두 이완기 혈압이 수축기 혈압보다 추정에 오차가 낮은 것을 확인하였다. 본 연구에서는 커프혈압계 이외의 혈압 측정기를 만들기 위하여 외부 압력의 증가와 감소로 생기는 모세혈관의 난류에 의한 혈관의 팽창을 PPG를 사용하여 관찰하고 수축기 혈압과 이완기 혈압을 추정하고자 하였다. PPG 신호 중 외부압력에 의해 혈관에 영향을 주는 첫 번째와 두 번째 난류 발생 구간을 정의하였고 전처리 과정 후의 PPG의 피크점들을 연결한 포락선의 변곡점을 구하고 외부압력과 난류 발생 구간, 변곡점을 비교하여 혈압을 추정하였다. PPG신호의 피크점 그래프의 스무딩 정도에 따라 변곡점의 개수와 결과값의 차이가 생기기 때문에 스무딩의 적절한 사용이 요구되며 그래프의 정확도는 외부압력에 영향을 받기 때문에 외부압력은 선형적인 증가 및 감소가 필요하다. 추후 이완기 혈압의 추정 정확도가 높은 이점을 활용하여 수축기 혈압 추정에 정확도가 높은 PTT(Pulse Transit Time)(37),(38)와 상호보완하여 사용하거나 LSTM또는 GRU등의 딥러닝을 이용하여 난류 발생 구간에서 혈압과 대응하는 변곡점을 찾아주는 과정이 추가된다면 높은 정확도의 혈압 추정이 가능하여 향후 웨어러블 디바이스 또는 가정용 혈압계를 대체하여 혈압을 추정하는 용도의 활용을 기대한다. 적은 실험자를 통해 연구를 진행 했지만, 상당한 유사성을 보였고, 외부 압력에 의해 발생하는 난류를 기반한 동맥압 추정은 아직 확실하지 않지만, 제안한 아이디어에 대한 혈압과의 유사성은 높아보인다. 따라서 추가 연구를 통해 유효성을 향후에도 검증해나아갈수 있음을 확인할수 있었다.

Acknowledgements

본 과제(결과물)은 2023년도 중소벤처기업부의 재원으로 중소기업 기술개발(R&D)의 지원을 받아 수행된 지역 창업 허브 연계(디딤돌) 과제의 결과입니다.(RS-2023-00277339)

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저자소개

이수연 (Su-Yeon Lee)
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2023년 건국대학교 의학공학과 졸업

2023년~현재 동대학원 석사

문종민 (Jong-Min Moon)
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2021년 건국대학교 의학공학부 졸업

2023년 동대학원 석사

2023년~현재 JW중외제약연구소(연구원)

이상엽 (Sang-Yeob Lee)
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2022년 건국대학교 의학공학과 졸업

2022년~현재 동대학원 석사

윤종서 (Jong-Seo Yoon)
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2023년 건국대학교 의학공학과 졸업

2023년~현재 동대학원 석사

이진수 (Jin-Su Lee)
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2018년~현재 건국대학교 의학공학과 학부 과정

이정은 (Jung-Eun Lee)
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1995년 연세대학교 간호학과 학사

2014년 동대학원 석사,박사(‘19년)

2019년 제주 한라대학교 간호학과 조교수

2022년~현재 한서대학교 간호학과 조교수

이정환 (Jeong-Whan Lee)
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1992년 연세대학교 전기전자공학과 졸업

1994년 동대학원 석사, 박사(‘00년)

2000년~‘04년 삼성전자종합기술원(책임)

2004년~현재 건국대학교 의학공학부 교수