KR101964338B1

KR101964338B1 - 기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취 심도 모니터링 방법

Info

Publication number: KR101964338B1
Application number: KR1020170124810A
Authority: KR
Inventors: 김재관; 최동혁; 김성현; 배재영
Original assignee: 광주과학기술원
Priority date: 2017-09-27
Filing date: 2017-09-27
Publication date: 2019-04-01

Abstract

기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용한 마취 심도 모니터링 방법에 있어서, 대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득하는 단계, 상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득하는 단계, 상기 제1 반사율을 상기 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출하는 단계 및 상기 산출된 반사비에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.

Description

기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취 심도 모니터링 방법{METHOD FOR MONITORING DEPTH OF ANESTHESIA USING fNIRS}

본 발명은 기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취 심도 모니터링 방법에 관한 것이다.

수술 과정에서 환자의 마취 심도 조절은 환자의 신체와 정신의 건강을 위해 매우 중요하다. 마취제를 과도하게 사용하는 경우 환자의 신체에 해가 될 수 있고, 마취제를 부족하게 사용하여 환자가 마취 중 각성하는 경우 환자의 정신에 큰 충격을 줄 수 있다.

따라서, 마취제는 환자의 상태를 지속적으로 모니터링 하면서 투여량을 조절하여야 한다. 하지만, 사람에 따라 약물 감수성이 상이할 수 있으며, 마취제와 함께 사용되는 약물의 종류와 양에 따라 마취제의 효과가 달라질 수 있으므로, 환자의 마취상태를 정확하게 모니터링할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.

환자의 마취상태를 모니터링하기 위한 방법의 일환으로 환자의 뇌파를 통하여 환자의 뇌활성도를 모니터링하는 방법이 널리 사용된다. 환자의 뇌활성도는 환자의 마취상태에 따라 크게 달라지므로, 뇌파를 통한 뇌활성도의 지속적인 모니터링으로 환자의 마취심도를 측정할 수 있다.

하지만, 기존의 뇌파를 이용한 모니터링 방법으로는 마취심도를 판단하기 어려운 마취약물이 존재하며, 또한 뇌파를 이용하는 방법으로는 마취심도를 세분화하기 어려운 문제점이 존재한다.

등록특허공보 제10-1248118호, 2013.03.21 등록

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취 심도 모니터링 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용한 마취 심도 모니터링 방법은, 대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득하는 단계, 상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득하는 단계, 상기 제1 반사율을 상기 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출하는 단계 및 상기 산출된 반사비에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 반사비를 산출하는 단계는, 상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 길고 상기 제2 파장보다 짧은 제3 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제3 파장을 갖는 적외선에 대한 제3 반사율을 획득하는 단계, 상기 제1 반사율을 상기 제3 반사율로 나누어 제1 반사비를 산출하는 단계, 상기 제2 반사율을 상기 제3 반사율로 나누어 제2 반사비를 산출하는 단계 및 상기 제1 반사비를 상기 제2 반사비로 나누어 상기 반사비를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제1 파장은 730nm이고, 상기 제2 파장은 850nm이고, 상기 제3 파장은 800nm인 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 마취 심도를 판단하는 단계는, 마취 약물의 종류, 마취 약물의 주입방식 및 마취 심도에 따라 측정된 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 대상체에 주입된 마취 약물의 종류 및 마취 약물의 주입방식에 대응하는 fNIRS 데이터를 획득하는 단계 및 상기 산출된 RRI 값에 대응하는 마취 심도를 상기 획득된 fNIRS 데이터로부터 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 단계는, 실험체에 주입되는 상기 마취 약물의 농도에 따른 상기 실험체의 RRI 값을 하나 이상 획득하는 단계; 및 상기 획득된 하나 이상의 RRI 값에 선형 회귀분석을 적용하여 상기 마취 약물의 농도에 따른 상기 실험체의 RRI 값의 그래프를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 대상체에 마취 약물을 주입하는 동안, 상기 대상체가 각성상태에서 마취상태로 전환되는 과정에서 측정되는 RRI 값을 획득하는 단계 및 상기 획득된 RRI 값을 이용하여 상기 획득된 fNIRS 데이터를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 대상체의 전두엽의 뇌파(EEG)를 획득하는 단계, 상기 획득된 뇌파의 제1 분석값을 산출하는 단계 및 상기 산출된 제1 분석값 및 RRI 값을 이용하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 분석값은 상기 획득된 뇌파의 파열 억제율(burst suppression ratio, BSR)일 수 있다.

또한, 상기 제1 분석값과 상기 RRI 값의 차가 소정의 기준값 이상으로 증가하는 경우, 상기 대상체가 마취 중 각성한 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, fNIRS를 이용하여 상기 대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈(oxy-Hb) 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈(deoxy-Hb) 농도 변화량을 획득하는 단계 및 상기 획득된 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 상기 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량을 획득하는 단계는, 다음 수학식을 이용하여 상기 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 상기 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량을 산출하는 단계를 포함하고,

상기 수학식에서 Δ[RHb] 는 상기 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량이고, Δ[OHb] 는 상기 산화 헤모글로빈 농도 변화량이고, d는 광원과 검출부 사이의 이격거리(source-detector separation distance)이고, DPF는 미소 경로 거리 지수(differential path length factor)이고, ε은 각 파장(nm)에서의 산화 헤모글로빈(OHb) 및 탈산화 헤모글로빈(RHb)의 흡광 계수(extinction coefficient)이고, ΔOD는 각 파장(nm) 에서의 광학 밀도(optical density)이다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

개시된 실시 예에 따르면, 기능적 근적외선 분광법을 이용함으로써 다양한 약물에 대하여 환자의 마취심도를 구체적으로 판단할 수 있는 효과가 있다.

또한, 뇌파를 이용한 마취심도 판단방법과 기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취심도 판단방법을 함께 활용함으로써 더욱 정확하게 환자의 마취심도를 판단하며, 마취 중 각성상태를 빠르게 판단할 수 있는 효과가 있다.

또한, 기능적 근적외선 분광법을 이용하는 방법 중에서도, 환자의 전두엽의 반사비(RRI) 값을 활용하여, 환자의 뇌 혈류량에 의한 영향을 줄일 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따라 기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취 심도 모니터링 방법을 간략하게 도시한 흐름도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 도 1에 도시된 반사비를 산출하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 3은 근적외선 분광법을 이용하여 획득되는 정보를 활용하여 대상체의 마취 심도를 판단하는 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따라 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 일 실시 예에 따라 뇌파를 이용하여 대상체의 마취 심도를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 마취 중 각성(awaken during anesthesia, AA) 그룹의 실험 결과를 도시한 그래프이다.
도 7은 마취 중 각성하지 않은(not awaken during anesthesia, NAA) 그룹의 실험 결과를 도시한 그래프이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.

개시된 실시 예에서, 대상체는 인체 및 동물을 포함하는 개념으로 이해된다. 대상체는 마취 심도를 판단하여야 할 대상인 환자를 포함하며, 실시 예에 따라 마취 심도를 판단하는 데 이용되는 데이터를 수집하기 위한 실험체를 포함한다.

개시된 실시 예에서, 실험체는 동물 실험체를 포함하고, 실시 예에 따라 마취 심도를 판단하여야 할 환자로부터 획득되는 데이터 또한 추후 본인 또는 다른 환자의 마취 심도를 판단하는 데 필요한 데이터로서 활용될 수 있는 바, 이 경우에는 환자 또한 실험체의 개념에 포함시킬 수 있다.

개시된 실시 예에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 형태의 컴퓨팅 장치를 포함하는 개념으로 이해된다.

개시된 실시 예에서, 기능적 근적외선 분광법(fNIRS) 데이터는 컴퓨터에 의하여 제어되는 적어도 하나의 장치에 의하여 획득된다. 예를 들어, fNIRS 데이터는 컴퓨터에 의하여 제어되며, 대상체에 800~2500㎚ 파장 대역을 갖는 근적외선을 조사할 수 있는 근적외선 조사부 및 근적외선이 조사된 대상체로부터 흡수되는 복사선을 획득하기 위한 수집부를 포함하는 장치에 의하여 획득된다.

개시된 실시 예에서, 대상체의 뇌파 데이터는 대상체의 뇌파를 획득하기 위한 적어도 하나의 전극 및 전극에 의하여 획득되는 뇌파 데이터를 획득 및 전송하는 적어도 하나의 장치에 의하여 획득된다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 일 실시 예에 따라 기능적 근적외선 분광법을 이용한 마취 심도 모니터링 방법을 간략하게 도시한 흐름도이다.

도 1에 도시된 마취 심도 모니터링 방법은, 적어도 하나의 컴퓨터에 의하여 수행되는 동작들을 시계열적으로 나타낸 단계들을 포함한다.

개시된 실시 예에서, 컴퓨터는 기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용하여 대상체의 마취 심도를 모니터링한다. 기능적 근적외선 분광법을 이용하여 획득된 정보는 단독으로 대상체의 마취 심도를 모니터링하는 데 이용될 수도 있고, 대상체의 뇌파 정보 등 다른 정보와 함께 또는 보조적으로 대상체의 마취 심도를 모니터링하는 데 이용될 수도 있다.

단계 S110에서, 컴퓨터는 대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사한다. 컴퓨터는 대상체의 전두엽으로부터 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득한다.

단계 S120에서, 컴퓨터는 대상체의 전두엽에 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사한다. 컴퓨터는 대상체의 전두엽으로부터 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득한다.

단계 S130에서, 컴퓨터는 제1 반사율을 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출한다.

일 실시 예에서, 제1 파장은 730nm이고, 제2 파장은 850nm이다.

단계 S140에서, 컴퓨터는 산출된 반사비에 기초하여 대상체의 마취 심도를 판단한다.

도 2는 일 실시 예에 따른 도 1에 도시된 반사비를 산출하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.

도 1의 단계 S130에서, 컴퓨터는 제1 반사율과 제2 반사율을 이용하여 반사비를 산출한다.

도 2를 참조하면, 단계 S210에서, 컴퓨터는 대상체의 전두엽에 제1 파장보다 길고 상기 제2 파장보다 짧은 제3 파장을 갖는 적외선을 조사한다. 컴퓨터는 대상체의 전두엽으로부터 제3 파장을 갖는 적외선에 대한 제3 반사율을 획득한다.

일 실시 예에서, 제3 파장은 800nm이다.

단계 S220에서, 컴퓨터는 제1 반사율을 제3 반사율로 나누어 제1 반사비를 산출한다.

단계 S230에서, 컴퓨터는 제2 반사율을 제3 반사율로 나누어 제2 반사비를 산출한다.

단계 S240에서, 컴퓨터는 제1 반사비를 제2 반사비로 나누어 반사비를 산출한다.

개시된 실시 예에 따른 반사비는 다음 수학식 1에 의하여 산출된다. 수학식 1에서, 대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈 및 탈산화 헤모글로빈은 이상적인 흡광계수값을 가지는 것으로 가정한다.

상기 수학식 1에서, RRI는 Ratio of Reflectance Intensity, 즉 반사비를 의미한다.

또한, R λ는 각 파장의 적외선을 대상체의 전두엽에 조사한 결과 획득된 반사율을 의미한다. 따라서, R730은 제1 반사율, R 850은 제2 반사율, R 800은 제3 반사율을 각각 의미한다.

대상체의 전두엽으로부터 획득되는 상기 반사비는 대상체의 마취 심도와 특정 상관관계가 존재한다. 따라서, 컴퓨터는 대상체의 전두엽으로부터 획득되는 반사비를 이용하여 대상체의 마취 심도를 판단할 수 있다.

도 3은 근적외선 분광법을 이용하여 획득되는 정보를 활용하여 대상체의 마취 심도를 판단하는 일 예를 도시한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 컴퓨터는 대상체의 마취 심도를 판단하기에 앞서, 적어도 하나의 실험체로부터 대상체의 전두엽으로부터 획득되는 반사비와 대상체의 마취 심도 사이의 상관관계를 획득하기 위한 적어도 하나의 사전 단계를 수행한다.

단계 S310에서, 컴퓨터는 마취 약물의 종류, 마취 약물의 주입방식 및 마취 심도에 따라 측정된 fNIRS 데이터베이스를 획득한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 서로 다른 마취 약물을 이용하여 실험체를 마취시키고, 실험체가 마취되고 깨어남에 따라 나타나는 fNIRS 데이터를 기록함으로써, fNIRS 데이터베이스를 획득한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 동일한 마취 약물에 대해서도 마취 약물의 주입방식에 따라 서로 다른 방법으로 실험체를 마취시키고, 실험체가 마취되고 깨어남에 따라 나타나는 fNIRS 데이터를 기록함으로써, fNIRS 데이터베이스를 획득한다.

예를 들어, 컴퓨터는 마취 약물을 정맥으로 주사하는 경우와, 호흡기로 흡입시키는 경우에 따라 실험체로부터 수집되는 fNIRS 데이터를 기록함으로써 fNIRS 데이터베이스를 획득할 수 있다.

단계 S320에서, 컴퓨터는 단계 S310에서 획득된 데이터베이스로부터 대상체에 주입된 마취 약물의 종류 및 마취 약물의 주입방식에 대응하는 fNIRS 데이터를 획득한다.

일 실시 예에서, fNIRS 데이터는 대상체의 마취 심도에 따른 반사비(RRI) 값을 포함한다.

단계 S330에서, 컴퓨터는 도 1 및 도 2에서 산출된 반사비(RRI) 값에 대응하는 마취 심도를 상기 획득된 fNIRS 데이터로부터 획득한다.

일 실시 예에서, 단계 S310 및 단계 S320에서 획득된 마취 심도에 따른 반사비(RRI) 값은 대상체의 마취 심도에 따른 반사비(RRI) 값과 완전히 일치하지 않을 수 있다.

예를 들어, 데이터를 획득하는 데 사용된 실험 환경과 현재의 환경에 차이가 존재할 수 있으며, 실험체와 대상체의 신체적 특징에 따라 서로 다른 값이 나타날 수 있다.

따라서, 컴퓨터는 획득된 데이터를 대상체 및 대상체 주변 환경의 특성에 맞게 보정해야 할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 대상체에 마취 약물을 주입하는 동안, 대상체가 각성상태에서 마취상태로 전환되는 과정에서 측정되는 RRI 값을 획득한다.

최초에 대상체에 약물을 주입할 때, 주입된 약물의 양 및 약물의 농도에 따라 대상체의 마취상태를 추정할 수 있는 바, 획득된 대상체의 RRI 값을 추정되는 마취상태와 비교함으로써, 대상체의 마취심도에 따른 RRI 값을 어느정도 추정하는 것이 가능하다.

따라서, 컴퓨터는 대상체의 마취과정에서 획득된 RRI 값을 이용하여 단계 S320에서 획득된 fNIRS 데이터를 보정함으로써 대상체의 마취 심도를 더욱 정확하게 판단할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따라 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 방법을 도시한 흐름도이다.

단계 S410에서, 컴퓨터는 실험체에 주입되는 상기 마취 약물의 농도에 따른 상기 실험체의 RRI 값을 하나 이상 획득한다.

한정되지 않는 실시 예로서, 컴퓨터는 아이소플루레인(isoflurane)의 농도에 따른 실험체의 RRI 값에 대한 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 실험체의 각성상태, 아이소플루레인 농도 각 1.0%, 1.5%, 2.0% 및 2.5%와 마취 후 회복상태에서 실험체의 RRI 값을 측정 및 산출하는 실험이 진행되고, 컴퓨터는 상기 각 단계에서의 실험체의 RRI 값을 획득한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 실험체가 정상적으로 마취 후 회복하는 과정에서 각 단계의 RRI 값을 획득한다. 또한, 컴퓨터는 실험체가 마취 중 각성하는 사례에 대한 각 단계의 RRI 값을 획득한다.

단계 S420에서, 컴퓨터는 단계 S410에서 획득된 하나 이상의 RRI 값에 선형 회귀분석을 적용하여 마취 약물의 농도에 따른 실험체의 RRI 값의 그래프를 획득한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 회귀분석을 통해 단계 S410에서 획득되지 않은 마취 약물의 농도에 따른 실험체의 RRI 값 또한 추정할 수 있다.

상기 도 1 내지 도 4에 따른 실시 예와 마찬가지로, 컴퓨터는 대상체의 전두엽에 근적외선을 조사함으로써 대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈(oxy-Hb) 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈(deoxy-Hb) 농도 변화량을 획득하고, 획득된 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량에 기초하여 대상체의 마취 심도를 판단할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 아래 수학식 2를 이용하여 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량을 산출한다.

상기 수학식 2에서 Δ[RHb] 는 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량이고, Δ[OHb] 는 산화 헤모글로빈 농도 변화량을 의미한다. d는 광원과 검출부 사이의 이격거리(source-detector separation distance)이고, DPF는 미소 경로 거리 지수(differential path length factor)를 의미한다. ε은 각 파장(nm)에서의 산화 헤모글로빈(OHb) 및 탈산화 헤모글로빈(RHb)의 흡광 계수(extinction coefficient)를 의미한다. ΔOD는 각 파장(nm) 에서의 광학 밀도(optical density)를 나타낸다.

도 3 및 도 4와 관련하여 설명된 바와 마찬가지로, 컴퓨터는 실험체에 대한 사전 실험을 통해 생성된 탈산화 헤모글로빈 농도의 변화량과, 산화 헤모글로빈 농도의 변화량에 따른 실험체의 마취 심도와 관련된 정보를 획득한다.

컴퓨터는 대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈 농도와 탈산화 헤모글로빈 농도를 측정 및 산출하고, 사전에 획득된 정보로부터 대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈 농도 및 탈산화 헤모글로빈 농도에 대응하는 마취 심도를 획득한다.

다만, 대상체가 마취상태에 있는 동안 대상체의 뇌혈류량의 변화에 따라 NIRS 신호가 영향을 받을 수 있다. 따라서, 개시된 실시 예에 따르면 대상체의 뇌혈류량 변화에 따른 영향을 최소화하기 위하여, 반사비(RRI)값을 이용한다.

대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈 농도와 탈산화 헤모글로빈 농도는 대상체의 전두엽으로부터 획득된 반사비(RRI)값과 함께 이용되거나, 서로 보조적으로 이용되어 대상체의 마취 심도를 정확하게 판단하는 데 활용될 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따라 뇌파를 이용하여 대상체의 마취 심도를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.

단계 S510에서, 컴퓨터는 대상체의 전두엽의 뇌파(EEG)를 획득한다.

단계 S520에서, 컴퓨터는 단계 S510에서 획득된 뇌파로부터 제1 분석값을 산출한다. 예를 들어, 제1 분석값은 뇌파의 파열 억제율(burst suppression ratio, BSR)일 수 있다. 상술한 BSR 값을 산출하는 방법은 예시로서 제공된 것이고, 개시된 실시 예에 따른 뇌파 분석방법은 BSR에 한정되지 않고 BIS (Bispectral Index) 및 Approximate entropy 분석 등 다양한 뇌파 분석방법을 포함한다. 후술되는 실시 예에서도, BSR 값 대신 다른 뇌파 분석방법을 이용하여 획득되는 분석값이 이용될 수 있다.

단계 S530에서, 컴퓨터는 단계 S520에서 산출된 제1 분석값과, 대상체의 전두엽으로부터 산출된 반사비(RRI)값을 이용하여 대상체의 마취 심도를 판단한다.

예를 들어, 컴퓨터는 단계 S510 내지 단계 S520에서 대상체의 전두엽의 뇌파로부터 제1 분석값을 산출하고, 산출된 제1 분석값과 RRI 값을 이용하여 대상체의 마취 심도를 판단할 수 있다. 이 경우, 제1 분석값의 일 예로서 BSR이 이용될 수 있다.

도 6 및 도 7은 실험용 쥐를 이용하여 마취 약물의 농도에 따른 RRI 값과 BSR 값을 획득한 결과를 도시한 그래프이다.

도 6은 마취 중 각성(awaken during anesthesia, AA) 그룹의 실험 결과를 도시한 그래프이다.

도 7은 마취 중 각성하지 않은(not awaken during anesthesia, NAA) 그룹의 실험 결과를 도시한 그래프이다.

도 7을 참조하면, 각성 상태와 회복 상태, 그리고 정상 마취 상태에서 RRI 값과 BSR 값은 유사한 경향성을 보이는 것을 확인할 수 있다.

하지만, 도 6과 같이 마취 중 각성이 있었던 실험군의 경우에는 RRI 값과 BSR 값이 정상상태에 비해 서로 멀어지는 상황이 발생한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 RRI 값이 감소하다가 급증하는 등 RRI 값이 급격하게 변화하는 경우, 대상체가 마취 중 각성한 것으로 판단한다.

이에 더하여, RRI 값과 BSR 값을 함께 이용하는 경우, 컴퓨터는 도 6에 도시된 바와 같이 BSR 값과 RRI 값의 차가 소정의 기준값 이상으로 증가하는 경우, 대상체가 마취 중 각성한 것으로 판단할 수 있다.

일 실시 예에서, 소정의 기준값은 실험체를 대상으로 한 실험 결과에 기초하여 획득될 수 있다.

다른 실시 예에서, 소정의 기준값은 대상체를 마취하는 과정에서 획득되는 RRI 값 및 BSR 값에 기초하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 각성상태에서 대상체가 마취되는 동안의 RRI 값 및 BSR 값을 획득하고, 두 값의 차이를 산출한다.

특정 단계에서 대상체의 RRI 값과 BSR 값의 차이가 소정의 비율 이상 급증하는 경우, 컴퓨터는 대상체가 마취 중 각성한 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims

기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용한 마취 심도 모니터링 방법에 있어서,
대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득하는 단계;
상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득하는 단계;
상기 제1 반사율을 상기 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 반사비에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계; 를 포함하며,
상기 마취 심도를 판단하는 단계는,
마취 약물의 종류, 마취 약물의 주입방식 및 마취 심도에 따라 측정된 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 단계;
상기 데이터베이스로부터 상기 대상체에 주입된 마취 약물의 종류 및 마취 약물의 주입방식에 대응하는 fNIRS 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 산출된 RRI 값에 대응하는 마취 심도를 상기 획득된 fNIRS 데이터로부터 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용한 마취 심도 모니터링 방법에 있어서,
대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득하는 단계;
상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득하는 단계;
상기 제1 반사율을 상기 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 반사비에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계; 를 포함하며,
상기 반사비를 산출하는 단계는,
상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 길고 상기 제2 파장보다 짧은 제3 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제3 파장을 갖는 적외선에 대한 제3 반사율을 획득하는 단계;
상기 제1 반사율을 상기 제3 반사율로 나누어 제1 반사비를 산출하는 단계;
상기 제2 반사율을 상기 제3 반사율로 나누어 제2 반사비를 산출하는 단계; 및
상기 제1 반사비를 상기 제2 반사비로 나누어 상기 반사비를 산출하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제2 항에 있어서,
상기 제1 파장은 730nm이고,
상기 제2 파장은 850nm이고,
상기 제3 파장은 800nm인 것을 특징으로 하는, 방법.
삭제
제1 항에 있어서,
상기 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 단계는,
상기 마취 약물의 농도에 따른 상기 대상체의 RRI 값을 하나 이상 획득하는 단계; 및
상기 획득된 하나 이상의 RRI 값에 선형 회귀분석을 적용하여 상기 마취 약물의 농도에 따른 상기 대상체의 RRI 값의 그래프를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1 항에 있어서,
상기 마취 심도를 상기 획득된 fNIRS 데이터로부터 획득하는 단계는,
상기 대상체가 각성상태에서 마취상태로 전환되는 과정에서 측정되는 RRI 값을 획득하는 단계; 및
상기 획득된 RRI 값을 이용하여 상기 획득된 fNIRS 데이터를 보정하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
제1 항 또는 제2 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 마취 심도를 판단하는 단계는,
상기 대상체의 전두엽의 뇌파(EEG)를 획득하는 단계;
상기 획득된 뇌파의 제1 분석값을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 제1 분석값 및 RRI 값을 이용하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
제7 항에 있어서,
상기 제1 분석값과 상기 RRI 값의 차가 소정의 기준값 이상으로 증가하는 경우, 상기 대상체가 마취 중 각성한 것으로 판단하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
제1 항 또는 제2 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 마취 심도를 판단하는 단계는,
fNIRS를 이용하여 상기 대상체의 전두엽의 산화 헤모글로빈(oxy-Hb) 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈(deoxy-Hb) 농도 변화량을 획득하는 단계; 및
상기 획득된 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 상기 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
제9 항에 있어서,
상기 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량을 획득하는 단계는,
적어도 두개 이상의 서로 다른 파장을 갖는 적외선을 더 획득하여,
다음 수학식을 이용하여 상기 산화 헤모글로빈 농도 변화량 및 상기 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량을 산출하는 단계를 포함하고,

상기 수학식에서 Δ[RHb] 는 상기 탈산화 헤모글로빈 농도 변화량이고, Δ[OHb] 는 상기 산화 헤모글로빈 농도 변화량이고, d는 광원과 검출부 사이의 이격거리(source-detector separation distance)이고, DPF는 미소 경로 거리 지수(differential path length factor)이고, ε은 각 파장(nm)에서의 산화 헤모글로빈(OHb) 및 탈산화 헤모글로빈(RHb)의 흡광 계수(extinction coefficient)이고, ΔOD는 각 파장(nm) 에서의 광학 밀도(optical density)인, 방법.
기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용한 마취 심도 모니터링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치는,
대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득하는 단계;
상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득하는 단계;
상기 제1 반사율을 상기 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 반사비에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계; 를 수행하되,
상기 마취 심도를 판단하는 단계는,
마취 약물의 종류, 마취 약물의 주입방식 및 마취 심도에 따라 측정된 fNIRS 데이터베이스를 획득하는 단계;
상기 데이터베이스로부터 상기 대상체에 주입된 마취 약물의 종류 및 마취 약물의 주입방식에 대응하는 fNIRS 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 산출된 RRI 값에 대응하는 마취 심도를 상기 획득된 fNIRS 데이터로부터 획득하는 단계; 를 수행하는, 컴퓨팅 장치.
기능적 근적외선 분광법(functional Near Infrared Spectroscopy, fNIRS)을 이용한 마취 심도 모니터링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치는,
대상체의 전두엽에 제1 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제1 파장을 갖는 적외선에 대한 제1 반사율(reflectance)을 획득하는 단계;
상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 긴 제2 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제2 파장을 갖는 적외선에 대한 제2 반사율을 획득하는 단계;
상기 제1 반사율을 상기 제2 반사율로 나누어 반사비(Ratio of Reflectance Intensity, RRI)를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 반사비에 기초하여 상기 대상체의 마취 심도를 판단하는 단계; 를 수행하되,
상기 반사비를 산출하는 단계는,
상기 대상체의 전두엽에 상기 제1 파장보다 길고 상기 제2 파장보다 짧은 제3 파장을 갖는 적외선을 조사하여, 상기 제3 파장을 갖는 적외선에 대한 제3 반사율을 획득하는 단계;
상기 제1 반사율을 상기 제3 반사율로 나누어 제1 반사비를 산출하는 단계;
상기 제2 반사율을 상기 제3 반사율로 나누어 제2 반사비를 산출하는 단계; 및
상기 제1 반사비를 상기 제2 반사비로 나누어 상기 반사비를 산출하는 단계; 를 수행하는, 컴퓨팅 장치.