KR102269321B1 - A method for predicting intradialytic hypotension using heart rate variability - Google Patents

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Abstract

본 발명은 투석 중인 환자의 심박변이도를 분석하여 해당 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측하는 방법을 제공한다. 또한, 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치를 제공한다.The present invention provides a method for predicting the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis by analyzing the heart rate variability of the patient. In addition, the present invention provides a device for predicting the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis.

Description

심박변이도로 투석 중 저혈압을 예측하는 방법 {A method for predicting intradialytic hypotension using heart rate variability}{A method for predicting intradialytic hypotension using heart rate variability}

본 발명은 투석 중인 환자들에 있어서 환자들의 심박변이도 파라미터 값을 분석하여 투석 중 저혈압 발생 가능성을 예측하는 방법 및 예측 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and a predictive device for predicting hypotension during dialysis by analyzing heart rate variability parameter values in patients on dialysis.

투석 중 저혈압(intradialytic hypotension, IDH)은 투석 중인 환자에 있어서 매우 위험한 합병증 중 하나이며, 입원 기간의 증가, 사망률 증가, 대뇌허혈(cerebral ischemia), 혈액 접근로 혈전증(vascular access thrombosis), 심혈관 질환 발생과 연관이 있다. 투석 중 저혈압의 정의를 다양하게 사용해 왔기 때문에 투석 중 저혈압의 발생률 또한 다르게 보고되고 있었지만, 최근 K/DOQI 분류법으로 정의한 투석 중 저혈압의 발생률은 9.6%이다. 투석 중 저혈압의 위험원인으로는 고령, 여성, 긴 투석 기간, 당뇨, 동맥경화, 좌심실비대, 투석 전 식사, 높은 체질량지수, 낮은 알부민 수치 등이 보고되고 있다. Intradialytic hypotension (IDH) is one of the most dangerous complications in dialysis patients. It increases hospital stay, increases mortality, cerebral ischemia, vascular access thrombosis, and cardiovascular disease. is related to Since the definition of hypotension during dialysis has been used in various ways, the incidence rate of hypotension during dialysis has also been reported differently. However, the incidence rate of hypotension during dialysis as defined by the recent K/DOQI classification method is 9.6%. Risk factors for hypotension during dialysis include old age, women, long dialysis period, diabetes, arteriosclerosis, left ventricular hypertrophy, diet before dialysis, high body mass index, and low albumin levels.

투석 중 저혈압의 메커니즘은 복잡하지만, 투석 중 발생한 저혈량증이 주요 원인으로 꼽힌다. 저혈량증이 발생하면 심박출과 정맥환류를 유지하는 심장 반응, 말초 저항성을 증가시키는 세동맥 혈관 수축, 조직 사이 및 세포 내 혈장 회복과 같은 몇몇 보상 반응들이 활발하게 일어난다. 자율신경계의 기능장애도 투석 중 저혈압 발생의 주요 원인이다. 이와 관련하여 Kersh 등의 연구에 의하면 정상 자율신경계 기능을 가진 환자에 있어서는 전신 저항성과 심박수 증가가 관찰되었으나, 자율신경계 이상이 있는 환자에 있어서는 심박수가 변하지 않더라도 전신 저항성은 투석 중 저혈압 동안 계속 떨어졌다. Converse 등의 연구에서는 투석 중 저혈압은 자율신경계 이상으로 일어나는데 이는 투석 중 발생한 저혈량증에 부적절한 교감신경 반응을 유발시킨다고 한다.Although the mechanism of hypotension during dialysis is complex, hypovolemia occurring during dialysis is considered the main cause. When hypovolemia occurs, several compensatory reactions occur actively, such as cardiac responses to maintain cardiac output and venous return, arteriolar vasoconstriction to increase peripheral resistance, and intertissue and intracellular plasma recovery. Dysfunction of the autonomic nervous system is also a major cause of hypotension during dialysis. According to Kersh et al., systemic resistance and increased heart rate were observed in patients with normal autonomic nervous system function, but in patients with autonomic nervous system abnormalities, systemic resistance continued to drop during hypotension during dialysis, even if the heart rate did not change. In a study by Converse et al., hypotension during dialysis occurs due to abnormalities in the autonomic nervous system, which induces an inappropriate sympathetic response to hypovolemia that occurs during dialysis.

심박변이도(Heart rate variability, HRV) 측정은 자율신경계 장애를 판단할 수 있는 비침습적이고 신뢰할 수 있는 수단이다. 정상인의 경우, 심박수는 호흡에 따라 변화한다. 심박변이도가 높다는 것은 기능적으로 적절한 자율신경 기능을 갖고 있다는 것을 의미한다. 투석 중에 심박변이도를 관찰한 한 연구에 따르면 투석 기간 동안 교감신경 반응이 활성화된다. 그러나, 투석 중 저혈압 경향이 있는 환자에 있어서 이러한 교감신경 활성화는 투석 후기 단계에서 손상되어 투석 중 저혈압이 발생하게 된다(Pelosi et al, Clin Sci (Lond). 1999 Jan;96(1):23-31). 또 다른 연구에서는 투석 중 심박변이도 측정으로 교감신경 활성이 증가됨을 확인하였으나, 증후성 저혈압이 발생하면 증가된 교감신경이 갑자기 떨어지는 현상을 확인하였다(Barnas et al, J Am Soc Nephrol. 1999 Dec;10(12):2577-84). 최근에는 심박변이도가 투석 중 저혈압의 유용한 지표가 될 수 있다는 연구결과가 있었다(Chang et al, Clin Exp Nephrol. 2016 Aug;20(4):650-659). Heart rate variability (HRV) measurement is a non-invasive and reliable means of judging autonomic disorders. In a normal person, the heart rate changes with respiration. High heart rate variability means that it has functionally appropriate autonomic nerve function. One study that observed heart rate variability during dialysis showed that the sympathetic nerve response was activated during dialysis. However, in patients prone to hypotension during dialysis, this sympathetic activation is impaired at the later stage of dialysis, resulting in hypotension during dialysis (Pelosi et al, Clin Sci (Lond). 1999 Jan;96(1):23- 31). In another study, it was confirmed that the sympathetic nerve activity was increased by measuring heart rate variability during dialysis, but it was confirmed that the increased sympathetic nerve suddenly dropped when symptomatic hypotension occurred (Barnas et al, J Am Soc Nephrol. 1999 Dec;10). (12):2577-84). Recently, a study found that heart rate variability can be a useful indicator of hypotension during dialysis (Chang et al, Clin Exp Nephrol. 2016 Aug;20(4):650-659).

투석 중 저혈압 발생 가능성을 예측할 수 있는 방법은 투석 중 실시간 모니터링을 하는 방법이지만, 이는 많은 간호 인력이 필요하고 복잡한 장치도 필요하므로 이론적인 방법일 뿐이다. 투석 중인 환자에 있어 투석 중 저혈압은 매우 흔하면서 위험한 합병증인만큼 투석 중 저혈압 발생 전에 미리 예측할 수 있는 방법이 절실히 요구된다. A method for predicting the possibility of hypotension during dialysis is real-time monitoring during dialysis, but this is only a theoretical method because it requires a large number of nursing personnel and complex devices. As hypotension during dialysis is a very common and dangerous complication in dialysis patients, a method that can predict hypotension during dialysis in advance is urgently needed.

Pelosi et al, Clin Sci (Lond). 1999 Jan;96(1):23-31Pelosi et al, Clin Sci (Lond). 1999 Jan;96(1):23-31 Barnas et al, J Am Soc Nephrol. 1999 Dec;10(12):2577-84Barnas et al, J Am Soc Nephrol. 1999 Dec;10(12):2577-84 Chang et al, Clin Exp Nephrol. 2016 Aug;20(4):650-659Chang et al, Clin Exp Nephrol. 2016 Aug;20(4):650-659

상기와 같은 문제를 해결하고자 본 발명의 목적은 투석 중인 환자에 있어서 투석 중 저혈압의 발생 가능성을 미리 예측할 수 있는 방법을 제공하는 것으로서, 본 발명에 따른 방법은 투석 환자들의 심박변이도의 파라미터 값 분석하여 해당 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 미리 예측할 수 있다. In order to solve the above problems, an object of the present invention is to provide a method for predicting the possibility of hypotension during dialysis in a patient on dialysis in advance, and the method according to the present invention analyzes parameter values of heart rate variability in dialysis patients. The risk of developing hypotension during dialysis can be predicted in advance.

또한, 본 발명은 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치를 제공한다. In addition, the present invention provides an apparatus for predicting the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis.

본 발명의 일 실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치를 이용한 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법은 투석 중인 환자의 심전도 신호를 측정하는 단계; 상기 심전도 신호를 분석하여 상기 투석 중인 환자의 심박변이도 파라미터 값을 획득하는 단계; 상기 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하는 단계; 상기 단계별 심박변이도 파라미터 값으로부터 초기와 중기 단계 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성하는 단계; 및 상기 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측하는 단계를 포함한다.A method for predicting the risk of hypotension during dialysis using an apparatus for predicting the risk of occurrence of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention comprises: measuring an electrocardiogram signal of a patient undergoing dialysis; obtaining a heart rate variability parameter value of the patient on dialysis by analyzing the electrocardiogram signal; generating a step-by-step heart rate variability parameter value by dividing the time taken for measuring the ECG signal with respect to the heart rate variability parameter value at regular intervals and dividing it into three stages; generating a heart rate variability parameter delta (Δ) value that is a difference between initial and intermediate stage heart rate variability parameter values from the step-by-step heart rate variability parameter values; and predicting the risk of hypotension during dialysis by applying the heart rate variability parameter delta (Δ) value to a preset probability of occurrence of hypotension during dialysis.

상기 심박변이도 파라미터는 평균 심박수(Heart Rate, HR) RR 간격(RR interval, RRI), NN 간격 표준편차(SDNN), 인접한 NN 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 값에 대한 제곱근(RMSSD), 0.003~0.04 Hz 사이의 저저주파 영역의 신호의 강도(VLF), 0.04~0.15 Hz 사이의 저주파 영역의 신호의 강도(LF), 0.15~0.40 Hz 사이의 고주파 영역의 신호의 강도(HF), 토탈파워(TP) 및 LF와 HF의 비율(LF/HF ratio) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. The heart rate variability parameter is the mean heart rate (HR), RR interval (RR interval, RRI), NN interval standard deviation (SDNN), and the square root of the average of the sum of squares for the difference between adjacent NN intervals (RMSSD) , the intensity of the signal in the low-frequency region between 0.003 and 0.04 Hz (VLF), the intensity of the signal in the low-frequency region between 0.04 and 0.15 Hz (LF), the intensity of the signal in the high-frequency region between 0.15 and 0.40 Hz (HF), It may include at least one of a total power (TP) and a ratio of LF to HF (LF/HF ratio).

상기 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 상기 RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF 및 TP 델타(Δ) 값 중 적어도 하나가 증가할수록 상기 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 낮다고 판단할 수 있다. As the preset probability of occurrence of hypotension during dialysis increases at least one of the RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, and TP delta (Δ) values, it can be determined that the patient is less likely to develop hypotension during dialysis.

상기 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 상기 HR 또는 LF/HF ratio의 델타(Δ) 값이 증가할수록 상기 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 높다고 판단할 수 있다. As for the preset possibility of occurrence of hypotension during dialysis, it can be determined that the likelihood of hypotension during dialysis increases as the delta (Δ) value of the HR or LF/HF ratio increases.

상기 파라미터 값을 획득하는 단계는 상기 심전도 신호에서 R피크를 검출하여 RR간격 데이터를 생성하는 단계, 상기 RR간격 데이터에서 이소성 박동을 제거하는 단계, 및 상기 이소성 박동이 제거된 RR간격 데이터를 이용하여 상기 파라미터에 대한 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다. The step of obtaining the parameter value includes the steps of generating RR interval data by detecting the R peak in the electrocardiogram signal, removing the ectopic pulsation from the RR interval data, and using the RR interval data from which the ectopic pulsation is removed. It may include obtaining a value for the parameter.

상기 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하는 단계는 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 5분 간격으로 구분하여, 시작 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 초기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 중간 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 중기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 종료 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 후기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 할 수 있다. In the step of generating the heart rate variability parameter value for each step, the time taken for measuring the ECG signal is divided into 5 minute intervals, the average heart rate variability parameter value for the start 10 minutes is used as the heart rate variability parameter value for the initial stage, and the heart rate for the middle 10 minutes The average value of the variability parameter may be used as the heart rate variability parameter value of the intermediate stage, and the average value of the heart rate variability parameter for the last 10 minutes may be used as the heart rate variability parameter value of the later stage.

본 발명의 일 실시예에 따른 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치는 투석 중인 환자의 심전도 신호를 측정하는 측정부; 상기 심전도 신호를 분석하여 상기 투석 중인 환자의 심박변이도에 대한 파라미터 값을 획득하는 획득부; 상기 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하고, 초기와 중기 단계별 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성하는 생성부; 및 상기 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측하는 예측부를 포함한다. An apparatus for predicting the risk of hypotension during dialysis in a dialysis patient according to an embodiment of the present invention comprises: a measuring unit measuring an electrocardiogram signal of a dialysis patient; an acquisition unit that analyzes the electrocardiogram signal to obtain a parameter value for the heart rate variability of the patient on dialysis; With respect to the heart rate variability parameter value, the time taken for ECG signal measurement is divided at regular intervals and divided into three stages in the initial, middle, and late stages to generate step-by-step heart rate variability parameter values, and heart rate variability, which is the difference between the initial and intermediate-phase heart rate variability parameter values. a generator generating a parameter delta (Δ) value; and a predictor for predicting the risk of hypotension during dialysis by applying the heart rate variability parameter delta (Δ) value to a preset probability of occurrence of hypotension during dialysis.

상기 심박변이도 파라미터는 평균 심박수(Heart Rate, HR) RR 간격(RR interval, RRI), NN 간격 표준편차(SDNN), 인접한 NN 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 값에 대한 제곱근(RMSSD), 0.003~0.04 Hz 사이의 저저주파 영역의 신호의 강도(VLF), 0.04~0.15 Hz 사이의 저주파 영역의 신호의 강도(LF), 0.15~0.40 Hz 사이의 고주파 영역의 신호의 강도(HF), 토탈파워(TP) 및 LF와 HF의 비율(LF/HF ratio) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. The heart rate variability parameter is the mean heart rate (HR), RR interval (RR interval, RRI), NN interval standard deviation (SDNN), and the square root of the average of the sum of squares for the difference between adjacent NN intervals (RMSSD) , the intensity of the signal in the low-frequency region between 0.003 and 0.04 Hz (VLF), the intensity of the signal in the low-frequency region between 0.04 and 0.15 Hz (LF), the intensity of the signal in the high-frequency region between 0.15 and 0.40 Hz (HF), It may include at least one of a total power (TP) and a ratio of LF to HF (LF/HF ratio).

본 발명에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법 및 예측 장치는 투석 중인 환자의 심박변이도 파라미터 값을 분석하여 해당 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 미리 예측할 수 있다. The method and apparatus for predicting the risk of hypotension during dialysis according to the present invention can predict the risk of hypotension during dialysis in advance by analyzing the heart rate variability parameter value of a patient undergoing dialysis.

본 발명의 예측 방법 및 장치는 투석 중에 심전도 측정을 하여 심박변이도 파라미터 값을 분석하는 것으로서 환자가 별도의 시간 및 장소를 할애하지 않아도 되고, 향후 투석 중 저혈압의 발생 위험을 예측할 수 있어 환자를 미리 관리할 수 있다. The prediction method and device of the present invention analyzes heart rate variability parameter values by measuring electrocardiogram during dialysis, so that the patient does not have to dedicate a separate time and place, and it is possible to predict the risk of hypotension during dialysis in the future, so that the patient can be managed in advance can do.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법을 나타낸 순서도이다. 1 is a block diagram of an apparatus for predicting the risk of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for predicting the risk of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention.

이하 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 도면을 참조하여 자세히 설명한다. Hereinafter, specific contents for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치를 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating an apparatus for predicting the risk of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치(100)는 측정부(110), 획득부(120), 생성부(130) 및 예측부(140)을 포함한다. Referring to FIG. 1 , the apparatus 100 for predicting the risk of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention includes a measuring unit 110 , an acquiring unit 120 , a generating unit 130 , and a predicting unit 140 . .

측정부(110)는 투석 중인 환자의 심전도 신호(ECG signal)를 측정한다. 일례로서, 심박변이도 분석용인 휴대용 심전도 모니터링 장치일 수 있으며, T-rex(태웅 메디컬, 대한민국)를 사용하였다. The measurement unit 110 measures an electrocardiogram signal (ECG signal) of a patient undergoing dialysis. As an example, it may be a portable electrocardiogram monitoring device for heart rate variability analysis, and T-rex (Taewoong Medical, Korea) was used.

그리고, 획득부(120)는 측정부(110)의 심전도 신호를 전달받아 심박변이도 파라미터 값을 획득한다. 심박변이도(HRV, heart rate variability) 파라미터는 HR, RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, TP 및 LF/HF ratio 중 적어도 하나를 포함한다. 심전도 신호는 파형을 나타내고 일반적으로 반복된 형태를 나타낸다. 그 중 R 피크는 가장 큰 피크인데, 심박변이도는 R 피크와 다음 R 피크 간격 사이의 시간 변동성을 기준으로 여러 가지 해석 기법을 사용하여 의미를 추론하는 기법으로 일반적으로 심장 질환 평가를 위해 다양하게 사용되고 있다. In addition, the acquisition unit 120 receives the ECG signal from the measurement unit 110 to acquire a heart rate variability parameter value. The heart rate variability (HRV) parameter includes at least one of HR, RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, TP and LF/HF ratio. The electrocardiogram signal exhibits a waveform and usually exhibits a repeating shape. Among them, the R peak is the largest peak. Heart rate variability is a technique for inferring meaning using various interpretation techniques based on the time variability between the R peak and the next R peak interval. have.

Figure 112019062191036-pat00001
Figure 112019062191036-pat00001

HR은 평균 심박수(Heart Rate)이고, 기록시간 동안의 평균 심 박동수를 의미한다. RRI는 RR간격(RR interval), SDNN은 NN 간격 표준편차, RMSSD는 인접한 NN 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 값에 대한 제곱근, VLF는 0.003~0.04 Hz 사이의 저저주파 영역의 신호의 강도, LF는 0.04~0.15 Hz 사이의 저주파 영역의 신호의 강도, HF는 0.15~0.40 Hz 사이의 고주파 영역의 신호의 강도, TP는 토탈파워, LF/HF ratio는 LF와 HF의 비율이다. HR is the average heart rate and means the average heart rate during the recording time. RRI is the RR interval, SDNN is the standard deviation of the NN interval, RMSSD is the square root of the average of the sum of the squares of the differences between adjacent NN intervals, and VLF is the signal in the low-frequency region between 0.003 and 0.04 Hz. Intensity, LF is the signal intensity in the low frequency region between 0.04 to 0.15 Hz, HF is the signal intensity in the high frequency region between 0.15 to 0.40 Hz, TP is the total power, and the LF/HF ratio is the ratio of LF to HF.

그리고, 생성부(130)는 획득부(120)에서 얻은 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하고, 초기와 중기 단계별 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성한다. 생성부(130)는 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하는 구성부와 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성하는 구성부가 하나의 생성부에 같이 포함되어 있거나, 별도로 나누어져 두 개의 생성부가 될 수 있다. Then, the generator 130 divides the time taken for ECG signal measurement with respect to the heart rate variability parameter value obtained by the acquirer 120 at regular intervals and divides it into three phases: initial, intermediate, and late stages to generate step-by-step heart rate variability parameter values. and generates a heart rate variability parameter delta (Δ) value, which is the difference between the heart rate variability parameter values for the initial and intermediate phases. The generator 130 may include a component for generating step-by-step heart rate variability parameter values and a component for generating a heart rate variability parameter delta (Δ) value in one generator, or may be divided into two generators. .

그리고, 예측부(140)는 생성부(130)에서 얻은 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측한다. 예측부(140)는 개별 환자로부터 구한 각각의 심박변이도 파라미터의 델타(Δ)값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성[표 2]에 적용하여 해당 개별 환자의 투석 중 저혈압 위험도를 계산해 낼 수 있는 알고리즘을 포함한다. In addition, the predictor 140 predicts the risk of hypotension during dialysis of the patient on dialysis by applying the heart rate variability parameter delta (Δ) value obtained by the generator 130 to the preset possibility of occurrence of hypotension during dialysis. The prediction unit 140 applies the delta (Δ) value of each heart rate variability parameter obtained from the individual patient to the preset possibility of hypotension during dialysis [Table 2] to calculate the risk of hypotension during dialysis of the individual patient. Includes algorithms.

이하에서는, 도 2를 통해 본 발명의 실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치(100)를 이용한 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법을 설명한다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법을 나타낸 순서도이다. Hereinafter, a method for predicting the risk of hypotension during dialysis using the apparatus 100 for predicting the risk of occurrence of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2 . 2 is a flowchart illustrating a method for predicting the risk of hypotension during dialysis according to an embodiment of the present invention.

단계(210)에서, 측정부(110)는 투석 중인 환자의 심전도 신호를 측정할 수 있다. 단계(220)에서, 획득부(120)는 측정부(110)의 심전도 신호를 전달받아 심박변이도 파라미터 값을 획득할 수 있다. 단계(230)에서, 생성부(130)는 획득부(120)에서 얻은 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성할 수 있다. 단계(240)에서, 생성부(130)는 초기와 중기 단계별 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성할 수 있다. 단계(250)에서, 예측부(140)는 생성부(130)에서 얻은 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측할 수 있다.In step 210 , the measurement unit 110 may measure an electrocardiogram signal of a patient undergoing dialysis. In operation 220 , the obtainer 120 may receive the ECG signal from the measurer 110 to obtain a heart rate variability parameter value. In step 230 , the generator 130 divides the time taken for measuring the ECG signal with respect to the heart rate variability parameter value obtained by the acquirer 120 at regular intervals and divides it into three stages: initial, intermediate, and late stages. You can create parameter values. In operation 240 , the generator 130 may generate a heart rate variability parameter delta (Δ) value that is a difference between heart rate variability parameter values for the initial and intermediate stages. In step 250, the prediction unit 140 applies the heart rate variability parameter delta (Δ) value obtained by the generation unit 130 to the preset possibility of hypotension during dialysis to predict the risk of hypotension during dialysis in a dialysis patient. can

구체적으로 단계(210)에서 투석 중인 환자의 심전도 신호를 측정할 수 있다. 정확한 심박변이도 파라미터 값을 얻기 위하여 환자는 심전도 측정 시 최대한 반듯이 누워 있는 것이 좋고, 투석 시작하면서 심전도 신호를 측정한다. 일반적으로 투석은 4시간 이상 진행하므로 심전도 신호도 4시간 이상 측정하여 수집하는 것이 바람직하다. Specifically, in step 210, an electrocardiogram signal of a patient undergoing dialysis may be measured. In order to obtain accurate heart rate variability parameter values, it is recommended that the patient lie on their back as much as possible during the ECG measurement, and the ECG signal is measured while starting dialysis. In general, dialysis proceeds for more than 4 hours, so it is desirable to measure and collect the electrocardiogram signal for more than 4 hours.

단계(220)에서 심전도 신호를 전달받아 심박변이도 파라미터 값을 획득할 수 있다. 심박변이도 파라미터 값은 [표 1]에서와 같이 HR, RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, TP 및 LF/HF ratio 중 적어도 하나를 포함한다. In operation 220 , the ECG signal may be received to obtain a heart rate variability parameter value. The heart rate variability parameter value includes at least one of HR, RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, TP, and LF/HF ratio as shown in [Table 1].

단계(220)은 심전도 신호에서 R피크를 검출하여 RR간격 데이터를 생성하는 단계, 상기 RR간격 데이터에서 이소성 박동(ectopic beat)을 제거하는 단계, 및 상기 이소성 박동이 제거된 RR간격 데이터를 이용하여 상기 파라미터에 대한 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 이전 RR간격 대비 20% 이상 차이가 나면 이소성 박동으로 취급한다. Step 220 is a step of generating RR interval data by detecting the R peak in the electrocardiogram signal, removing an ectopic beat from the RR interval data, and using the RR interval data from which the ectopic beat is removed. It may include obtaining a value for the parameter. If there is a difference of more than 20% from the previous RR interval, it is treated as an ectopic beat.

단계(230)에서 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성할 수 있다. In step 230 , the time taken for measuring the ECG signal for the heart rate variability parameter value may be divided at regular intervals and divided into three stages, the initial, intermediate, and late stages, to generate staged heart rate variability parameter values.

일례로서, 상기 단계별 심박변이도 파라미터 값은 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 5분 간격으로 구분하여, 시작 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 초기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 중간 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 중기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 종료 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 후기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 할 수 있다. As an example, for the step-by-step heart rate variability parameter value, the time taken for measuring the electrocardiogram signal is divided into 5-minute intervals, the average heart rate variability parameter value for the starting 10 minutes is used as the heart rate variability parameter value for the initial step, and the heart rate variability parameter for the middle 10 minutes The average parameter value may be used as the heart rate variability parameter value of the intermediate stage, and the average value of the heart rate variability parameter for the last 10 minutes may be used as the heart rate variability parameter value of the later stage.

구체적으로 심전도 신호를 4시간(240분) 동안 측정하였다면, 심박변이도 파라미터 값들을 5분 간격으로 나누어 총 48 세그먼트(segment)로 구분한다. 초기, 중기 및 후기의 단계별 심박변이도 파라미터 값은 연속되는 두 세그먼트의 (각 단계별로 10분) 심박변이도 파라미터 값의 평균값이 될 수 있다. 연속되는 두 세그먼트의 심박변이도 값의 평균값을 사용하는 이유는 심박변이도의 높은 변동성 때문이다. 초기 단계 심박변이도 파라미터 값은 세그먼트 1과 세그먼트 2의 심박변이도 파라미터 값의 평균값이 되고, 중기 단계 심박변이도 파라미터 값은 세그먼트 24과 세그먼트 25의 심박변이도 파라미터 값의 평균값이 되고, 후기 단계 심박변이도 파라미터 값은 세그먼트 47과 세그먼트 48의 심박변이도 파라미터 값의 평균값이 될 수 있다. Specifically, if the ECG signal is measured for 4 hours (240 minutes), the heart rate variability parameter values are divided into 5-minute intervals and divided into a total of 48 segments. The initial, intermediate, and late stage heart rate variability parameter values may be average values of the heart rate variability parameter values of two consecutive segments (10 minutes for each stage). The reason why the average value of the heart rate variability values of two consecutive segments is used is because of the high variability of the heart rate variability. The initial stage heart rate variability parameter value becomes the average value of the heart rate variability parameter values of segment 1 and segment 2, the intermediate stage heart rate variability parameter value becomes the average value of the heart rate variability parameter values of segment 24 and segment 25, and the late stage heart rate variability parameter value may be an average value of heart rate variability parameter values of segment 47 and segment 48.

단계(240)에서 초기와 중기 단계별 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성할 수 있다.In operation 240 , a heart rate variability parameter delta (Δ) value that is a difference between initial and intermediate stage heart rate variability parameter values may be generated.

상기 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값은 초기 단계의 심박변이도 파라미터 값에서 중기 단계의 심박변이도 파라미터 값을 뺀 차의 값이다. 투석 중 저혈압이 발생하는 환자의 심박변이도 파라미터의 주요 변화는 초기 단계와 중기 단계 사이에서 관찰되었다. 따라서, 초기와 중기 단계의 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값은 본 발명에 있어 중요한 예측 요소이다. The heart rate variability parameter delta (Δ) is a difference obtained by subtracting the heart rate variability parameter value of the intermediate stage from the heart rate variability parameter value of the initial stage. A major change in heart rate variability parameters in patients developing hypotension during dialysis was observed between the early and intermediate phases. Therefore, the heart rate variability parameter delta (Δ), which is the difference between the heart rate variability parameter values in the initial and intermediate stages, is an important predictive factor in the present invention.

단계(250)에서 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측할 수 있다. In step 250 , the heart rate variability parameter delta (Δ) value may be applied to a preset possibility of hypotension during dialysis to predict the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis.

상기 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 [표 2]와 같다. The possibility of occurrence of hypotension during the preset dialysis is shown in [Table 2].

[표 2]의 투석 중 저혈압 발생 가능성은 투석 중인 환자들을 대상으로 심박변이도를 장기간 모니터링 후, 투석 중 저혈압을 나타내는 환자들의 심박변이도 파라미터 값의 특징을 분석하여 도출한 것이다. The possibility of hypotension during dialysis in [Table 2] was derived by analyzing the characteristics of the heart rate variability parameter values of patients exhibiting hypotension during dialysis after long-term monitoring of heart rate variability in patients on dialysis.

구체적으로 71명의 투석 환자를 모집하여 1달에 동안 관찰하였다(순천향대학교 천안 병원 인공 신장 센터). 모집 환자들은 18세 이상이었고, 최소 3개월 이상 일주일에 3회씩 투석을 받고 있는 환자들이었으며, 급성 질환으로 이전 한달동안 입원을 하지 않은 환자를 대상으로 했다. Specifically, 71 dialysis patients were recruited and observed for one month (Soonchunhyang University Cheonan Hospital Artificial Kidney Center). Recruited patients were 18 years of age or older, who had been receiving dialysis 3 times a week for at least 3 months, and patients who had not been hospitalized for the previous month due to acute illness.

71명의 환자 중 최소 1회의 투석 중 저혈압(IDH)이 발생한 환자는 28명이었고(IDH 그룹), 48명은 투석 중 저혈압이 발생하지 않았다(non-IDH 그룹). 투석 중 저혈압은 K/DOQI 가이드라인에 따라 정의하였다. IDH 그룹은 한달 동안 평균 2회(1~3.8회) 투석 중 저혈압이 발생하였다. 환자 각 명당 1달에 12회 투석을 받아서 총 71명 환자를 대상으로 852회 투석을 진행했고, 투석 시작 시점마다 심전도 신호를 3시간 측정하였다(단계 210). 심전도 신호로부터 심박변이도 파라미터 값을 단계(220) 방법으로 획득하였고, 단계별 심박변이도 파라미터 값을 단계(230) 방법으로, 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 단계(230) 방법으로 생성하였다. 투석 환자들 중 투석 중 저혈압이 발생하는 환자(IDH 그룹)의 심박변이도 파라미터의 주요 변화는 초기 단계와 중기 단계 사이에서 관찰되었다. IDH 그룹에서 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값에 따른 투석 중 저혈압 발생 위험비(hazard ratio)는 다음과 같이 구하였다. 1달 동안 발생한 투석 중 저혈압 횟수를 종속 변수로 하여, 각 심박변이도 파라미터 델타 값의 위험도를 구하였다. 음이항 회귀 모델 (negative binomial regression model)을 이용한 단변량 분석을 통하여 구하였고, 그 결과는 [표 2]와 같다. 이를 투석 중 저혈압 발생 위험성을 예측할 수 있는 기준으로 설정하였다. Of the 71 patients, 28 developed hypotension (IDH) during at least one dialysis (IDH group) and 48 did not develop hypotension during dialysis (non-IDH group). Hypotension during dialysis was defined according to the K/DOQI guidelines. In the IDH group, hypotension occurred on average 2 times (1 to 3.8 times) during dialysis per month. Each patient received 12 dialysis per month and dialysis was performed 852 times for a total of 71 patients, and the ECG signal was measured for 3 hours at each start of dialysis (step 210). Heart rate variability parameter values were obtained from the electrocardiogram signal in step 220, step-by-step heart rate variability parameter values were generated in step 230, and heart rate variability parameter delta (Δ) values were generated in step 230. Among dialysis patients, major changes in heart rate variability parameters were observed between the early and intermediate stages in patients who developed hypotension during dialysis (IDH group). The hazard ratio of hypotension during dialysis according to the heart rate variability parameter delta (Δ) in the IDH group was calculated as follows. The risk of each heart rate variability parameter delta was calculated by using the number of hypotension during dialysis as a dependent variable for 1 month. It was obtained through univariate analysis using a negative binomial regression model, and the results are shown in [Table 2]. This was set as a standard for predicting the risk of hypotension during dialysis.

Figure 112019062191036-pat00002
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[표 2]는 투석 중인 환자에 있어 각 심박변이도 파라미터의 델타(Δ)값의 증가량에 따른 투석 중 저혈압 발생 가능성을 나타낸다. 예를 들어, 어느 환자에 있어서 RRI의 델타(Δ)값이 0.1 msec 증가하면 이때 투석 중 저혈압 발생 위험비는 0.44이므로 발생 위험성이 56%가 감소하는 것이다. 위험비가 한 단위 증가 시, 지수만큼의 위험비 증감이 발생한다. 예를 들어 RRI의 델타(Δ)값이 0.2 msec 증가하게 되면. 0.44의 제곱인 0.19로 위험이 감소한다. 즉, 발생할 확률이 81% 감소한다.[Table 2] shows the possibility of hypotension during dialysis according to the increase in the delta (Δ) value of each heart rate variability parameter in dialysis patients. For example, if the delta (Δ) value of RRI increases by 0.1 msec in a patient, the risk ratio of hypotension during dialysis at this time is 0.44, thus reducing the risk by 56%. When the risk ratio increases by one unit, the risk ratio increases or decreases by the exponent. For example, if the delta (Δ) value of RRI increases by 0.2 msec. The risk is reduced to 0.19, which is 0.44 squared. That is, the probability of occurrence decreases by 81%.

또 다른 예로, TP의 델타(Δ)값이 100 msec2 증가하면 이때 투석 중 저혈압 발생 위험비는 0.86이므로 발생 위험성이 14%가 감소한다. 만약, TP 델타값이 200 msec2 증가할 경우, 위험비는 0.86의 제곱인 0.74가 되므로, 약 26%가 감소하게 된다. As another example, if the delta (Δ) value of TP increases by 100 msec 2 , the risk ratio of hypotension during dialysis at this time is 0.86, so the risk of occurrence decreases by 14%. If the TP delta value increases by 200 msec 2 , the hazard ratio becomes 0.74, which is the square of 0.86, and decreases by about 26%.

본 발명의 심박변이도를 이용한 투석 중 저혈압 발생 가능성의 예측력(c-statistics)은 환자의 임상 정보(당뇨, 나이, 고혈압 약 복용 여부 등)를 사용한 예측력 0.726 대비 0.804로 유의미하게 증가하였다. The predictive power (c-statistics) of the possibility of hypotension during dialysis using the heart rate variability of the present invention was significantly increased to 0.804 compared to 0.726 using the patient's clinical information (diabetes, age, whether or not to take antihypertensive drugs, etc.).

이와 같이 단계(240)을 통해 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성한 후, 단계(250)은 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 델타(Δ) 값을 적용하여 해당 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험도를 계산할 수 있다. 이러한 결과로 해당 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측할 수 있는 것이다. After generating the heart rate variability parameter delta (Δ) value through step 240 as described above, step 250 applies the delta (Δ) value to the preset possibility of hypotension during dialysis to generate hypotension during dialysis in the patient. risk can be calculated. These results can predict the risk of developing hypotension during dialysis in the patient.

따라서, 상기 RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF 및 TP 델타(Δ) 값 중 적어도 하나가 증가할수록 해당 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 낮다고 예측할 수 있다. Accordingly, as at least one of the RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, and TP delta (Δ) values increases, it can be predicted that the patient is less likely to develop hypotension during dialysis.

또한, 상기 HR 또는 LF/HF ratio의 델타(Δ) 값이 증가할수록 해당 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 높다고 예측할 수 있다.In addition, as the delta (Δ) value of the HR or LF/HF ratio increases, it can be predicted that the patient is more likely to develop hypotension during dialysis.

한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다. 본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.Meanwhile, the method according to the present invention is written as a program that can be executed on a computer and can be implemented in various recording media such as magnetic storage media, optical reading media, and digital storage media. Implementations of the various techniques described herein may be implemented in digital electronic circuitry, or in computer hardware, firmware, software, or combinations thereof. A computer program may be deployed to be processed on one computer or multiple computers at one site or to be distributed across multiple sites and interconnected by a communications network.

본 발명의 예측 방법 및 장치는 투석 중에 심전도 측정을 하여 심박변이도 파라미터 값을 분석하여 예측할 수 있으므로 환자가 별도의 시간 및 장소를 할애하지 않아도 가능하다. 또한, 1개월 동안 투석 중 저혈압이 발생한 환자들의 심박변이도 파라미터 값을 분석하여 마련한 기준을 적용한 것이므로 향후 1개월내에 투석 중 저혈압의 발생 위험성을 예측할 수 있어 해당 환자를 미리 관리하거나 대처할 수 있는 장점이 있다. The prediction method and apparatus of the present invention can make predictions by taking electrocardiogram measurements during dialysis and analyzing heart rate variability parameter values, so that the patient does not need to dedicate a separate time and place. In addition, since the criteria prepared by analyzing the heart rate variability parameter values of patients who developed hypotension during dialysis for one month are applied, the risk of hypotension during dialysis can be predicted within the next one month, so it is possible to manage or cope with the patient in advance. .

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.On the other hand, the embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely presented as specific examples to aid understanding, and are not intended to limit the scope of the present invention. It is apparent to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains that other modifications based on the technical spirit of the present invention can be implemented in addition to the embodiments disclosed herein.

100 : 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치
110 : 측정부
120 : 획득부
130 : 생성부
140 : 예측부 100: device for predicting the risk of hypotension during dialysis
110: measurement unit
120: Acquisition
130: generation unit
140: prediction unit

Claims (11)

투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치를 이용한 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법에 있어서,
투석 중인 환자의 심전도 신호를 측정하는 단계,
상기 심전도 신호를 분석하여 상기 투석 중인 환자의 심박변이도 파라미터 값을 획득하는 단계,
상기 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하는 단계,
상기 단계별 심박변이도 파라미터 값으로부터 초기와 중기 단계 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성하는 단계, 및
상기 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 투석 중 저혈압 발생 위험을 예측하는 단계를 포함하며,
상기 심박변이도 파라미터는 평균 심박수(Heart Rate, HR) RR 간격(RR interval, RRI), NN 간격 표준편차(SDNN), 인접한 NN 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 값에 대한 제곱근(RMSSD), 0.003~0.04 Hz 사이의 저저주파 영역의 신호의 강도(VLF), 0.04~0.15 Hz 사이의 저주파 영역의 신호의 강도(LF), 0.15~0.40 Hz 사이의 고주파 영역의 신호의 강도(HF), 토탈파워(TP) 및 LF와 HF의 비율(LF/HF ratio) 중에서 적어도 하나를 포함하는 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법.A method for predicting the risk of hypotension during dialysis using a device for predicting the risk of occurrence of hypotension during dialysis,
measuring an electrocardiogram signal of a patient on dialysis;
obtaining a heart rate variability parameter value of the patient on dialysis by analyzing the electrocardiogram signal;
generating a step-by-step heart rate variability parameter value by dividing the time taken to measure the ECG signal with respect to the heart rate variability parameter value at regular intervals and dividing it into three stages;
generating a heart rate variability parameter delta (Δ) value, which is a difference between initial and intermediate-phase heart rate variability parameter values, from the step-by-step heart rate variability parameter values; and
predicting the risk of hypotension during dialysis by applying the heart rate variability parameter delta (Δ) value to a preset probability of occurrence of hypotension during dialysis;
The heart rate variability parameter is the mean heart rate (HR), RR interval (RR interval, RRI), NN interval standard deviation (SDNN), and the square root of the average of the sum of squares for the difference between adjacent NN intervals (RMSSD) , the intensity of the signal in the low-frequency region between 0.003 and 0.04 Hz (VLF), the intensity of the signal in the low-frequency region between 0.04 and 0.15 Hz (LF), the intensity of the signal in the high-frequency region between 0.15 and 0.40 Hz (HF), A method for predicting the risk of hypotension during dialysis, including at least one of total power (TP) and LF/HF ratio. 제1항에 있어서,
상기 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 상기 RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF 및 TP 델타(Δ) 값 중 적어도 하나가 증가할수록 상기 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 낮다고 예측하는 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법. According to claim 1,
The preset probability of occurrence of hypotension during dialysis indicates that as at least one of the RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, and TP delta (Δ) values increases, the hypotension during dialysis predicted that the patient is less likely to develop hypotension during dialysis How to predict the risk of occurrence. 제 1항에 있어서,
상기 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 상기 HR 또는 LF/HF ratio의 델타(Δ) 값이 증가할수록 상기 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 높다고 예측하는 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법.The method of claim 1,
The preset possibility of occurrence of hypotension during dialysis is a method for predicting the risk of hypotension during dialysis in which the probability of occurrence of hypotension during dialysis increases as the delta (Δ) value of the HR or LF/HF ratio increases. 제 1항에 있어서,
상기 파라미터 값을 획득하는 단계는, 상기 심전도 신호에서 R피크를 검출하여 RR간격 데이터를 생성하는 단계, 상기 RR간격 데이터에서 이소성 박동을 제거하는 단계, 및 상기 이소성 박동이 제거된 RR간격 데이터를 이용하여 상기 파라미터에 대한 값을 획득하는 단계를 포함하는 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법.The method of claim 1,
The step of obtaining the parameter value includes generating RR interval data by detecting R peak in the electrocardiogram signal, removing the ectopic pulsation from the RR interval data, and using the RR interval data from which the ectopic pulsation is removed. A method for predicting the risk of hypotension during dialysis, comprising the step of obtaining a value for the parameter. 제1항에 있어서,
상기 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하는 단계는, 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 5분 간격으로 구분하여, 시작 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 초기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 중간 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 중기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 종료 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 후기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하는 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 방법. According to claim 1,
In the step of generating the heart rate variability parameter value for each step, the time required for measuring the electrocardiogram signal is divided into 5 minute intervals, the average heart rate variability parameter value for the start 10 minutes is used as the heart rate variability parameter value for the initial stage, and the heart rate variability parameter value for the middle 10 minutes A method for predicting the risk of hypotension during dialysis in which the average heart rate variability parameter is used as the heart rate variability parameter value in the intermediate stage, and the average heart rate variability parameter value for 10 minutes after the end of the period is used as the heart rate variability parameter value in the late stage. 투석 중인 환자의 심전도 신호를 측정하는 측정부,
상기 심전도 신호를 분석하여 상기 투석 중인 환자의 심박변이도에 대한 파라미터 값을 획득하는 획득부,
상기 심박변이도 파라미터 값에 대해 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 일정 간격으로 구분하여 초기, 중기 및 후기 3 단계로 나누어 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하고, 초기와 중기 단계별 심박변이도 파라미터 값의 차인 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성하는 생성부; 및
상기 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성에 적용하여 상기 투석 중인 환자가 투석중 저혈압 발생 위험을 예측하는 예측부를 포함하며,
상기 심박변이도 파라미터는 평균 심박수(Heart Rate, HR) RR 간격(RR interval, RRI), NN 간격 표준편차(SDNN), 인접한 NN 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 값에 대한 제곱근(RMSSD), 0.003~0.04 Hz 사이의 저저주파 영역의 신호의 강도(VLF), 0.04~0.15 Hz 사이의 저주파 영역의 신호의 강도(LF), 0.15~0.40 Hz 사이의 고주파 영역의 신호의 강도(HF), 토탈파워(TP) 및 LF와 HF의 비율(LF/HF ratio) 중에서 적어도 하나를 포함하는 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치. A measuring unit that measures the electrocardiogram signal of a patient on dialysis;
an acquisition unit that analyzes the electrocardiogram signal to obtain a parameter value for the heart rate variability of the patient on dialysis;
With respect to the heart rate variability parameter value, the time taken for ECG signal measurement is divided at regular intervals and divided into three stages in the initial, middle, and late stages to generate step-by-step heart rate variability parameter values, and heart rate variability, which is the difference between the initial and intermediate-phase heart rate variability parameter values. a generator generating a parameter delta (Δ) value; and
and a predictor for predicting the risk of hypotension in the dialysis patient by applying the heart rate variability parameter delta (Δ) value to a preset probability of occurrence of hypotension during dialysis;
The heart rate variability parameter is the mean heart rate (HR), RR interval (RR interval, RRI), NN interval standard deviation (SDNN), and the square root of the average of the sum of squares for the difference between adjacent NN intervals (RMSSD) , the signal strength in the low-frequency region between 0.003 and 0.04 Hz (VLF), the signal strength in the low-frequency region between 0.04 and 0.15 Hz (LF), the signal strength in the high-frequency region between 0.15 and 0.40 Hz (HF), A device for predicting the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis, comprising at least one of total power (TP) and LF/HF ratio. 제 6항에 있어서,
상기 예측부의 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 상기 RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF 및 TP 델타(Δ) 값 중 적어도 하나가 증가할수록 상기 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 낮다고 예측하는 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치. 7. The method of claim 6,
The probability of occurrence of hypotension during dialysis preset by the predictor is that as at least one of the RRI, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, and TP delta (Δ) values increases, the patient predicts that the likelihood of hypotension during dialysis is low. A device for predicting the risk of developing hypotension during dialysis in patients on dialysis. 제 6항에 있어서,
상기 예측부의 미리 설정한 투석 중 저혈압 발생 가능성은 상기 HR 또는 LF/HF ratio의 델타(Δ) 값이 증가할수록 상기 환자는 투석 중 저혈압 발생 가능성이 높다고 예측하는 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치.7. The method of claim 6,
The predictor's preset probability of occurrence of hypotension during dialysis predicts the risk of hypotension during dialysis in a dialysis patient who predicts that the patient is more likely to develop hypotension during dialysis as the delta (Δ) value of the HR or LF/HF ratio increases Device. 제 6항에 있어서,
상기 획득부는, 상기 심전도 신호에서 R피크를 검출하여 RR간격 데이터를 생성하는 단계, 상기 RR간격 데이터에서 이소성 박동을 제거하는 단계, 및 상기 이소성 박동이 제거된 RR간격 데이터를 이용하여 상기 파라미터에 대한 값을 획득하는 단계를 포함하는 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치.7. The method of claim 6,
The acquisition unit, generating RR interval data by detecting the R peak in the electrocardiogram signal, removing the ectopic pulsation from the RR interval data, and using the RR interval data from which the ectopic pulsation is removed for the parameter A device for predicting the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis, comprising obtaining a value. 제 6항에 있어서,
상기 생성부에서 단계별 심박변이도 파라미터 값은 심전도 신호 측정에 소요된 시간을 5분 간격으로 구분하여, 시작 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 초기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 중간 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 중기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하고, 종료 10분간의 심박변이도 파라미터 평균값을 후기 단계의 심박변이도 파라미터 값으로 하는 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치. 7. The method of claim 6,
The step-by-step heart rate variability parameter value in the generation unit is divided into 5-minute intervals for the time taken to measure the electrocardiogram signal, the average heart rate variability parameter value for the start 10 minutes is used as the heart rate variability parameter value for the initial stage, and the heart rate variability parameter value for the middle 10 minutes A device for predicting the risk of hypotension during dialysis in a patient on dialysis, in which the average parameter value is used as the heart rate variability parameter value in the intermediate stage, and the average heart rate variability parameter value for 10 minutes after the end is used as the heart rate variability parameter value in the late stage stage. 제 6항에 있어서,
상기 생성부는 단계별 심박변이도 파라미터 값을 생성하는 구성부와 심박변이도 파라미터 델타(Δ) 값을 생성하는 구성부가 하나의 생성부에 같이 포함되어 있거나, 별도로 나누어져 두개의 생성부가 되는 투석 중인 환자의 투석 중 저혈압 발생 위험 예측 장치. 7. The method of claim 6,
The generator includes a component that generates step-by-step heart rate variability parameter values and a component that generates heart rate variability parameter delta (Δ) values together in one generator, or is divided into two generators. A device for predicting the risk of developing moderate hypotension.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102541362B1 (en) * 2021-04-30 2023-06-12 서울대학교산학협력단 Apparatus for predicting intradialytic hypotension using AI and method thereof
CN115359632A (en) * 2022-07-28 2022-11-18 苏州盈迪信康科技股份有限公司 Real-time early warning device for low and medium blood pressure in dialysis and monitoring and early warning method thereof
KR20240028047A (en) 2022-08-24 2024-03-05 한국전자통신연구원 System and method for predicting hypotension during patient dialysis

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012530577A (en) 2009-06-26 2012-12-06 ガンブロ・ルンディア・エービー Apparatus, computer program product, and method for data extraction

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006031186A1 (en) * 2004-09-13 2006-03-23 Gambro Lundia Ab Detection of drastic blood pressure changes
CA2652709C (en) * 2006-06-07 2017-03-14 Gambro Lundia Ab Prediction of rapid symptomatic blood pressure decrease

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012530577A (en) 2009-06-26 2012-12-06 ガンブロ・ルンディア・エービー Apparatus, computer program product, and method for data extraction

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Ya-Ting Huang 외 10명, Heart rate variability during hemodialysis is an indicator for long-term vascular access survival in uremic patients, PLOS ONE, March 1, 2017

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240022865A (en) 2022-08-12 2024-02-20 가톨릭대학교 산학협력단 Method for predicting occurrence of intradialytic hypotension and system thereof

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