1. 서 론

혈압(Blood pressure)은 혈액이 몸속 혈관을 순환하면서 혈관 벽에 주는 압력으로 혈압 값에 따라 저혈압(Hypotension), 정상 혈압, 고혈압(Hypertension)으로 분류된다. 그중 고혈압은 혈액이 몸 전체로 순환하며 심장뿐만 아니라 뇌, 신장 등 주요 장기에 영향을 주고, 질환을 유발할 수 있다^[1]. 때문에 세계보건기구(World Health Organization)에서는 생활 습관 개선을 통한 혈압 관리와 꾸준하고 규칙적인 혈압 측정을 강조하고 있다^[2].

병원에서는 카테터를 동맥 혈관에 삽입하여 연속 혈압을 측정하는 것이 표준으로 사용되고, 특히 심혈관 수술이나 중환자실에서 주로 사용된다. 이 방법은 연속 혈압을 정확하게 측정할 수 있지만, 측정을 위해 숙련된 임상의를 필요로 하고, 동맥 혈관 내에 침습적으로 측정하는 방식이기 때문에 혈관의 상처가 회복되는 시간도 오래 걸리며 감염(Infection), 색전증(Embolism), 조직 손상(Tissue damage) 등의 위험 가능성도 존재한다^[3].

이러한 단점들 때문에 비침습적 연속 혈압 측정 방법이 개발되었고, 대표적인 방식은 Penaz의 Volume-Clamping 방법이다^[4~5].

이 방식은 적외선 LED와 PD(Photodiode)로 광용적맥파(Photoplethysmography, PPG)를 측정하고 손가락 커프로 PPG 값이 0이 되도록 가압하여 그때 가해진 압력을 혈압으로 계측한다. 비침습적으로 측정하는 방식이지만 커프를 제어하기 위해 실시간으로 PID 제어 알고리즘(Proportional – Integral – Derivative control)이 필요로 하고, 고가의 방식이다. 또한 말초 혈관 질환 혹은 손가락이 휘어진 사람에게는 유효한 혈압 파형을 얻기 어렵다는 단점이 있다^[6].

최근에는 오실로메트릭 파형을 혈관 모델링식(혈관-압력 부피 관계식)으로 해석하여 환자의 수축기, 이완기 혈압뿐만 아니라 혈관 탄성도(Arterial compliance)까지 추정하는 Patient-Specific 오실로메트릭법이 제안되었다^[7~11]. 하지만 이 방법은 간헐적(Intermittent)으로 측정하는 기존 상용화된 오실로메트릭 혈압계와 동일한 방식이기 때문에 연속적으로 혈압을 계측하기에 적합하지 않다.

따라서 본 연구에서는 손목 커프 형식으로 간단하게 Beat-by-beat 혈압을 측정할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 손목에서 오실로메트릭 파형으로 요골 동맥(Radial artery)의 압력-부피 관계식을 추정한 후에, 에어 펌프로 커프에 일정 압력까지 공기를 주입한다. 해당 압력 값이 되면, 솔레노이드 밸브를 닫아 압력 값을 일정하게 맞추는 간단한 동작이며 이 과정을 통해 얻어진 파형으로 혈압을 계산한다. 이 방식은 Volume-Clamping 방식과 달리 복잡한 알고리즘을 사용하지 않아 쉽게 제작을 할 수 있으며, 혈관 압력-부피 관계식을 통해 혈관 탄성도(Artery compliance)도 추정이 가능하다. 더 나아가 병원에서뿐만 아니라 일상생활에서도 일반 사람들이 쉽게 측정할 수 있는 혈압계 형태가 될 것으로 기대된다.

2. 연구 방법

혈압의 변동이 커프의 압력으로 전달되는 과정은 그림 1과 같다.

그림 1. 커프 신호 생성 원리

Fig. 1. The concept of cuff signal generation

1. 혈압 변화로 인해 혈관의 부피가 변한다.

2. 혈관 부피 변화는 커프의 블래더 부피 변화량과 동일하다고 가정한다.

3. 커프 내부의 부피 변화로 인해 커프 오실레이션 발생되는데, 이것이 오실로메트릭 파형이다.

2.3 혈압 측정 장치 구성

그림 2은 Beat-by-beat 혈압을 측정하기 위한 구성 블록도이다.

그림 2. 비트별 혈압 측정 시스템 블록도

Fig. 2. A block diagram of a beat-by-beat blood pressure measurement system

커프의 압력을 측정하기 위한 신호 측정부는 아날로그 압력 센서(XGZP6847-040KPG), 압력 데이터를 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC(ADS1115)로 구성되어 있고, 신호처리 및 시스템 컨트롤을 위한 MCU(Nucleo-L432KC, ST Microelectronics), 그리고 커프 압력을 제어하기 위한 DC 3V 에어펌프, DC 3V 솔레노이드 밸브로 구성된다.

2.6 Beat-by-beat 혈압 추정

혈압 압력-부피 관계식 (2)으로부터 Beat-by-beat 혈압을 추정하는 원리는 그림 3과 같다^[17].

그림 3. 혈관 압력-부피 관계식을 이용한 Beat-by -beat 혈압 추정

Fig. 3. Estimation of beat-by-beat blood pressure from artery pressure-volume relationship

혈관 부피 변화량($\triangle V_{artery}$)은 다음 과정을 통해 구한다.

1. 일정 가압을 통해 측정된 압력 파형은 0.05~40 Hz 4차 버터워스 대역 통과 필터를 통과시켜 압력 오실레이션 파형과 커프 Baseline 압력으로 분리한다.

2. 압력 오실레이션 파형 (Peak-Valley) 값을 계산하여 커프 압력 변화량($\triangle P_{cuff}$)을 계산한다.

3. 커프 $k$($\triangle P/\triangle V$) 값으로 커프 부피 변화량($\triangle V_{cuff}$)을 구하고, 이상적으로 커프의 부피 변화량과 혈관의 부피 변화($\triangle V_{artery}$)가 같다고 가정한다.

맥압($\triangle P_{artery}$, Pulse pressure, 수축기 혈압-이완기 혈압)은 비교 시작 시 측정된 레퍼런스 혈압으로 하였고, 5분 측정 시간동안은 맥압이 일정하다는 조건을 사용하였다. 혈압은 혈관 압력-부피 관계식과 맥압으로 계산된 부피 변화량($\triangle V_{artery}$)의 차이가 가장 최소화되는 TP 지점을 계산한다. 이 TP 지점에서 커프 Baseline 압력을 더하여 이완기 혈압을 추정하였고, 추정 이완기 혈압에 맥압을 더해 수축기 혈압을 계산하였다.

3. 결 과

혈압은 수축기, 이완기 혈압 각각 21,150개 비트의 데이터 세트를 사용하였다. 추정 비트별 혈압과 레퍼런스 혈압은 5개 비트의 이동 평균 필터를 사용하여 비교하였다. 레퍼런스 수축기 혈압과 추정 수축기 혈압은 각각 111.9±11.7, 108.5±11.8 [mmHg] 분포를 가지며, 레퍼런스 이완기 혈압과 추정 이완기 혈압은 68.2±7.3, 64.5±7.9 [mmHg]의 분포를 가진다. 피험자별 혈압 변동 폭은 수축기 혈압 32.7±7 [mmHg], 최대 변동 폭은 54.5 mmHg, 최소 변동 폭은 20 mmHg이다. 이완기 혈압은 23.1±5 [mmHg] 최대 폭은 36 mmHg, 최소 폭은 14.5 mmHg이다.

혈압 추정 시스템의 성능 평가를 위해 실험 결과는 평균 오차(Mean error)와 표준 편차(Standard deviation)으로 계산하였다. 그림 4는 대표 피험자의 비트 당 혈압 비교 그래프이다.

혈압 추정 성능은 수축기, 이완기 혈압의 오차 평균과 표준 편차는 각각 -3.4±7.6 [mmHg], -3.7±5.3 [mmHg]로 AAMI 혈압계 정확성 평가 기준(오차 ＜±5 mmHg, 표준 편차 ＜8 mmHg)을 만족한다(그림 5).

그림 4. 대표 피험자의 비트 별 혈압 비교 그래프

Fig. 4. Estimated beat-by-beat BP with proposed method(Red) and the reference of Finapres BP(Blue) of one representative subject

그림 5. 수축기, 이완기 혈압 Bland-Altman plot

Fig. 5. Bland-Altman plot to SBP, DBP

4. 고 찰

추정 혈압을 레퍼런스 혈압과 비교했을 때, 과소평가되는 경향을 보인 피험자들이 있다. 이는 지속적으로 손목에 압력을 가하면서 시간에 따라 혈관 부피 변화량이 증가하는 것이 원인으로 추정되는데, 그림 6의 피험자 9가 대표적인 예시이다. 피험자 9의 결과, 3분 이후에 초기 혈관 부피 변화량 값(0.13 mL)보다 2배 이상 증가되는 경우가 있다. 이 경우 수축기, 이완기 혈압의 오차와 표준 편차가 –10.6±9.2 [mmHg], –15.5±5.9 [mmHg]로 형성되었다(그림 7). 이는 지속적인 가압 또는 다른 이유들로 인하여 혈관 부피가 변형이 된 것으로 예상되며, 혈압 추정 오차를 유발하는 주요 요소로 판단된다. 이러한 점을 고려할 때, 혈관 부피 변화량이 초기 보정 시 보다 크게 변화하는 경우, 혈관 상태(혈관 압력-부피 관계식)를 재측정할 수 있는 시스템 즉, 보정이 추가적으로 필요하다.

혈관 부피 변화량 계측 방법으로 PPG 신호 측정을 고려해 볼 수 있다. PPG 신호는 혈액이 흐를 때, 혈액이 빛을 흡수하면서 생기는 파형으로 주로 맥박 및 산소포화도 측정용으로 사용되며 현재 웨어러블 디바이스 장치에 활용되면서 각광을 받고 있다. PPG는 소형화된 사이즈로 커프에 비해 측정을 쉽게 할 수 있지만, LED의 광도에 따라 PD에 들어오는 광자의 양이 달라지기 때문에 PPG 파형이 절대적 부피 변화량이라고 말할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 커프 압력-부피 관계를 이용하여 혈관의 부피 변화량을 측정하였고 이를 통해 비트별 혈압을 추정하였다. 하지만 움직임이나 지속적인 가압으로 인한 사용자의 불편함은 여전히 존재하며, 혈관 부피 변화량을 좀 더 편리하게 계측하는 방식을 적용하면 이러한 단점들을 개선할 수 있을 것으로 보인다.

그림 6. 혈관 부피 변화량 증가 예시

Fig. 6. Example of an increase arterial volume variation

그림 7. 혈압 오차가 큰 피험자 예시

Fig. 7. Example of subject with large blood pressure error

5. 결 론

본 연구에서는 손목 혈압계 형태에서 간단하게 Beat-by-beat 혈압을 측정할 수 있는 시스템을 제안하였다. 오실로메트릭 측정을 통해 혈압과 동맥 혈관 압력-부피 관계식 형태를 추정하고, 동시에 혈관 탄성도도 측정할 수 있다. 또한 혈관 압력-부피 관계식으로 추정된 Beat-by -beat 혈압 계측 실험도 AAMI 기준을 만족하는 결과를 확인하였다.

본 연구에서 제안된 이 시스템은 실시간으로 손가락 커프 제어하는 PID 알고리즘을 필요로 하는 Volume-Clamping 방식과 달리 솔레노이드 밸브를 통한 메커니즘으로 비교적 간단하게 재현이 가능하고, 손목 혈압계 형태에 활용되어 일상생활 중 편리하게 측정 할 수 있는 가능성을 제시하였다.

본 연구에서는 5분 동안 맥압이 일정하다는 가정을 하였지만 실제 맥압은 일정하지 않고 약간의 변동(Fluctuation)이 있다. 또한 오랜 시간 동안 손목에 커프로 압력을 가할 경우 혈관 부피 변화량이 시간에 따라 증가하는 경향을 보인다. 따라서 향후 Moens-Korteweg 방정식에 기반한 맥압 계산^[18], 혈관 상태 보정 등의 추가 도입으로 혈압 추정을 개선할 수 있을 것으로 보인다. 또한 이 실험은 젊고 건강한 피험자들로만 진행한 연구이므로, 다른 혈관 특성을 가지는 노인, 아동, 고혈압, 혈관질환자들에게도 추가적인 검증이 요구되며, 혈압 변동이 발생되는 운동, 심호흡, Valsalva maneuver 등의 활동에서도 혈압을 보다 정확하게 추정할 할 수 있는지 추가 실험을 진행해 보고자 한다.