KR20030084290A

KR20030084290A - 연속 심장기능 변수 모니터링을 위한 신호처리 방법

Info

Publication number: KR20030084290A
Application number: KR1020020022943A
Authority: KR
Inventors: 송철규
Original assignee: 송철규
Priority date: 2002-04-26
Filing date: 2002-04-26
Publication date: 2003-11-01

Abstract

본 고안은 휴대용 심박출량 모니터링 장치에 있어서, 심장기능 변수인 일회 심박동량, 심근수축력, 심박출량,좌심실의 수축기동안의 시간, 단위 표면적당 심박출량등을 실시간 산출하기 위한 신호 평균법에 관한 고안이다. 본 고안의 신호분석을 위한 앙상블 평균법은 생체에서 얻어지는 여러 주기의 혈류 임피던스 신호를 평균함에 따라 발생하는 생체 임피던스 신호의 피크 값이 스므딩되는 현상을 없애 주므로, 종래의 방법과 보다 더 정확하게 심박출량 등의 심장기능 변수를 산출하게된다.

Description

연속 심장기능 변수 모니터링을 위한 신호처리 방법{Signal processing method for continuous ambulatory cardiac function monitoring}

비 관혈적인 방법의 임피던스 방식 연속 심박출량, 심근 수축력, 일회 심박동량의 측정은 순환기 계통의 진단과 운동부하에 따른 심장기능의 분석을 통해 관상동맥질환, 심근장애, 대동맥협착 및 혈관계 질환환자의 모니터링에 매우 유용하며, 스포츠 의학 및 운동생리분야에서 널리 적용될 수 있는 분야이다. 이를 위해 종래에는 임피던스 심장기록기를 이용하여 모니터링을 하는데 이때 적용되는 신호처리 방법이 앙상블 평균법이다. 이 신호처리 방법은 심전도와 임피던스 신호인 dz/dt신호가 동기가 됨을 이용하여, 심전도의 R점을 찾은 후 일정한 R-R시간 간격 만큼씩 임피던스 신호를 수집하여 여러주기를 평균하게 된다. 이러한 평균 신호는 움직임 잡음과 호흡잡음이 제거되므로 효율적으로 파라메터 해석이 가능하게 된다. 그러나 평균을 취함으로서 발생되는 단점으로서 최종적으로 얻어진 평균된 임피던스 신호의 피크점이 스므딩이 됨으로서, 파라메터 연산을 통해 구해진 심박출량 값이 실제 보다 작아진다는 문제점이 있다. 따라서 본 고안에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있는 새로운 앙상블 평균법을 고안하였다.

종래의 심장기능변수 추출을 위한 앙상블 평균법은 평균을 취함으로서 평균된 임피던스 신호의 피이크가 스무딩 됨으로서 심장기능 변수의 값이 실제 보다 작게 계산되어지므로 정확한 심장기능변수의 모니터링에 한계가 있다. 본 고안에서는 이를 개선하기 위해 평균을 위한는 매 프레임의 시작점을 임피던스 신호의 피이크 점으로 설정함으로서 종래의 문제점을 극복할 수 있다.

도1은 본 고안의 신호처리 방법의 흐름도이다. 생체에서 얻어진 혈류량 임피던스 신호는 많은 잡음이 섞여 있어서, 신호분석이 어렵게 된다. 따라서 일정한 주기동안 평균을 취하는데, 이때 종래의 방법과 임피던스 신호 dz/dt 피이크 점을 찾아서 평균을 취하는 기준점으로 삼았다.

도2는 휴대용 생체 혈류량 정보를 얻기 위한 회로 구성과 전극부착 위치를 나타내는 그림이다.

도3은 혈류량 생체 임피던스 신호의 예시도이다.

도4는 종래의 앙상블 평균을 위한 생체 임피던스 신호처리 예시도이다.

도5는 본 고안의 생체임피던스 신호처리 방법을 설명하는 예시도이다.

도6은 종래의 방법과 고안한 방법을 비교하고 본 고안의 우수성을 나타내는 예시도이다.

도7은 종래의 방법과 본 고안에 의한 심장기능변수 추출 값의 비교를 나타내고 있다

도8, 도9는 은 종래의 평균법과 고안한 평균법의 비교를 위한 파워스펙트럼비교 결과를 나타내는 그림이다.

고안된 알고리듬을 적용하기 위한 생체 임피던스 추출을 위한 하드웨어의 구성은 도2와 같다. 도 2에서 인체에 인가하는 자극 정전류원을 전극 1과 5를 통해 인체에 흘려주고 전극 2,3을 통해 심장에서 대동맥으로의 심박출에 따른 혈류 임피던스 변화값을 ICG(impedance cardiograph)회로를 통해 전압값으로 얻게된다. 그리고 심전도는 전극 1,4,5를 통해 ECG(electrocardiograph)회로를 통해 얻게된다. 이렇게 ECG와 ICG를 동시에 얻는 이유는 ICG 신호인 dz/dt를 해석하기 위한 레퍼런스 신호로서 심전도신호를 이용하기 위함이다. 이렇게 얻어진 임피던스 신호와 심전도 신호를 이용하여 본 고안에서 발명된 신호처리 방법에 의해서 연속적인 심장기능 변수를 모니터링 할 수 있게된다. 본 고안의 방법 및 구성은 도 1과 같다.

도3은 동시에 얻은 심전도와 임피던스 신호 dz/dt신호를 나타네는 예시도이이다. 도 3에서와 같이 심전도의 R파가 발생된 직후에 임피던스 신호 dz/dt의 피크(dz/dt_max)가 발생하게 된다.

심장기능변수 산출을 위한 기존의 심전도 R점을 이용한 앙상블 평균법은 심전도 신호에서 R점을 먼저 찾은 후, 그 R점의 시간과 동일한 임피던스 신호 dz/dt를 찾아, 평균을 위한 각 주기의 시작점으로 하여 매 주기의 임피던스 신호 dz/dt를 평균하였다. 그러나 도 4는 종래의 임피던스 신호처리 방법을 나타내는 그림이다. 도 4에서 ECG신호의 각각의 R-R간격이 다양하게 나타나고 있다. 종래의 평균 방법은 먼저 심전도에서 R점을 찾아내고, R-R간격을 심전도에서 추출한 후 최소R-R 간격의 시간을 계산한 후, 찾아낸 매 주기의 R점에 해당하는 임피던스 신호를 평균을 취하는 시작점으로 설정한 후 최소 R-R간격 만큼 임피던스 신호를 선택하여 첫번째 주기로 샘플링한다. 그 다음 두번 째의 심전도 R점을 찾은 후 심전도의 R점이 발생될 때의 임피던스 신호 dz/dt를 찾은 후 그 점을 평균을 취하기 위한 두번째 주기의 시잠점으로 하고, 최소 R-R간격 만큼 임피던스 신로를 샘플링하여 평균을 취하기 위한 두번째 주기로 샘플링한다. 이처럼 반복하여 임피던스 신호에서 20여 주기를 샘플링 한 후 평균을 취하여 평균된 파형값을 얻게된다. 이러한 파형으로 부터 도3과 같이 B,C,X점을 찾아 일회 심박동량 계산을 수행하게 된다. 심박동량의 계산은 다음과 같다.

윗 식에서 LVET는 도 3의 임피던스 신호에서 b,x간의 거리이고 단위는 msec이다. L은 도 2의 전극 2,3간의 거리이며 단위는 cm이다. Z는 전극 2와 3사이의basal impedance이며, 흉부의 임피던스 값이다(DC성분). 단위는 ohm이다.

얻어진 일회 심박동량의 단위는 ml/beat이다. 심박출량(cardiac output)의 계산은 (일회 심박동량 x 1분동안의 심박동수)로 얻어진다.

Cardiac Index는 (심박출량/신체 표면적)이다.

신체표면적은 다음과 같이 계산된다.

CI는 단위 표면적당 심박출량을 나타낸다.

Heather Index는 심든수축력에 대한 실제 혈액의 부피의 변화를 상대적으로 표시한다. 이 때의 계산은 (dz/dt의 최대치 / 심근수축력)와 같다. 도 3에서 심전도의 R파와 임피던스 신호 dz/dt의 최대치간의 시간 간격으로 구해진다.

도5는 본 고안의 신호처리 방법을 나타내고 있다. 순서는 다음과 같다. 먼저 심전도신호의 첫번째 주기에서 R점을 찾은 후, 일정한 시간의 시간 창(time window)을 설정하여 그 창안에서 최대값을 갖는 임피던스 신호를 찾는다. 찾아진 값이 첫번째 주기의 dz/dt의 최대값이 된다. 찾아진 dz/dt 최대값에서 부터 심전도의 최소 R-R간격의 시간만큼 임피던스 신호 dz/dt를 잘라내고, 잘라낸 데이터를 평균을 취하기 위한 첫번째 프레임으로 설정한다. 그 다음 두번째 주기에서도 첫번째 주기에서 했던 것처럼 R점을 찾은 후, 일정한 시간의 시간 창(time window)을 설정하여 그 창안에서 최대값을 갖는 임피던스 신호를 찾는다. 찾아진 값이 두번째 주기의 dz/dt의 최대값이 된다. 찾아진 dz/dt 최대값에서 부터 심전도의 최소 R-R간격의 시간만큼 임피던스 신호 dz/dt를 잘라내고, 잘라낸 데이터를 평균을 취하기 위한 두번째 프레임으로 설정한다. 이렇게 N 주기 동안에서 평균을 취하기 위한 dz/dt신호 N 개의 프레임을 구한후 평균을 취하게 된다. 최종적인 평균된 파형은 도 5에서와 같다. 이렇게 얻어진 평균 파형으로 부터 여러가지 파라미터를 구하여 심장기능 변수를 연산하게 된다. 도 2는 도 5에서 나타낸 고안 방법의 설명을 흐름도의 형태로 나타낸 그림이다.

도6은 본 고안의 효과를 보여주는 예시도이다. 발명의 효과를 검증하기 위해 얻어진 데이터는 트래드밀 운동중의 피검자에게서 얻은 심전도 신호와 임피던스 신호 dz/dt이다. 도 6 (c)와 (d) 신호의 첫째 주기는 도 6 (b)의 제 1,2 주기 동안의 데이터를 평균시킨 파형이고, 도 6 (c)와 (d) 신호의 둘째 주기는 도 6 (b)의 제 1,2, 3주기 동안의 데이터를 평균시킨 파형이다. 도 6 (c)와 (d)에서 보면, 약 10개이상의 평균을 취한 후 부터 파형이 안정되어 감을 알 수 있다. 도 6 (c)는 종래의 앙상블 평균방법이고, 도6 (d)는 본 고안에 의한 앙상블 평균법에 의해 구한 신호이다. 두가지 방법을 비교한 결과 종래의 방법보다 고안안 방법에 의한 앙상블 평균방법에서 dz/dt 피이크 값이 스무딩 되지 않고 약 8% 정도 크게 나타남을 알 수 있다. 심박출량 계산시에 dz/dt피이크 값은 중요한 변수이기 때문에 평균에따른 스무딩 현상을 제거하는 것은 매우 중요하다. 도 7은 종래의 방법과 본 고안에 의한 심장기능변수 추출 값의 비교를 나타내고 있다. 결과적으로 본 고안에서의 방법이 dz/dt의 피이크 값의 스무딩을 방지 함으로서 도 7의 SV(stroke volume;일회 심박동량)의 값이 더 정확하게 계산되어짐을 의미한다. 도 8은 안정상태에서 피검자에게서 얻은 임피던스 신호(a), 종래의 방법에 의한 평균법(b), 본 고안에 의한 평균법(c)에 의한 파워밀도 스펙트럼의 비교를 나타내고 있다. 도 8의 (a), (b), (c)에서 각각 제 1, 제2 피이크는 심장 박동에 의한 신호의 에너지이고, DC근처의 에너지는 호흡잡음에 의한 에너지이다. 또한 도8(c)가 도8(b)에서 보다 DC근처의 에너지가 더 작게 나타났는데 이것은 본 고안의 방법이 호흡잡음을 억제하는데 더 효과적임을 알 수 있다. 도 9는 운동시작 후 6분 후에 피검자에서 얻은 임피던스 신호(a), 종래의 방법에 의한 평균법(b), 본 고안에 의한 평균법(c)에 의한 파워밀도 스펙트럼의 비교를 나타내고 있다. 도 8과 같이 도9(c)가 도9(b)에서 보다 DC근처의 에너지가 더 작게 나타났는데 이것은 본 고안의 방법이 호흡잡음을 억제하는데 더 효과적이며 본 고안의 우수성을 입증하고 있다.

Claims

정확한 심장기능 변수 산출을 위한 신호처리 방법
효율적인 호흡잡음 제거에 의한 심장기능 변수 산출을 위한 신호처리 방법
심장기능변수 산출을 위한 dzdt피이크 점 검출에 의한 앙상블 평균법