KR20160035318A - SampEn를 이용한 공황장애도 측정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 SampEn를 이용한 공황 장애도 측정 방법에 관한 것으로, (1) 미리 설정된 시간 동안 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호를 수신하는 단계; (2) 상기 수신된 신호를 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)로 변환하는 단계; (3) 상기 변환된 심박 변이도(HRV)에서 스펙트럼 분석을 통해 SampEn를 측정하는 단계; 및 (4) 측정된 SampEn 값을 대조군의 평균값과 비교하여 측정된 SampEn 값이 상기 평균값보다 적을수록 공황장애도가 높은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공황 장애도 측정 방법이다. 본 발명은 일반인의 공황장애 정도를 객관적으로 평가할 수 있으며, 이를 통하여 대규모 스트레스 선별검사, 또는 기분장애 고위험군 선별검사에 객관적인 지표로 활용이 가능하다.

Description

SampEn를 이용한 공황장애도 측정 방법{Methods of measuring the degree of panic disorder by using SampEn}

본 발명은 SampEn (sample entropy)를 이용한 공황 장애도 측정 방법에 관한 것이다.

일반인을 대상으로 하는 공황증상 평가는 현재까지 일반인을 대상으로 하여 공황증상을 평가를 할 때 객관적인 지표가 없는 상태로 증상에 대한 자가설문조사 결과를 바탕으로 하여 평가하였다.

자가설문조사의 문제점은 설문지 및 조사자의 신뢰도에 문제가 있었다. 신뢰도면에서는 설문내용에 대한 축소 보고로 신뢰성이 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 일반인의 공황 증상도를 객관적으로 평가할 필요가 있었다. 본 발명자들은 일반인의 SampEn 지표를 이용하여 객관적으로 공황증상의 정도를 평가할 수 있음을 발견하고 본 발명을 완성하였다.

본 발명의 제 1 의 목적은 SampEn를 이용한 공황 증상도 측정 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 제 2 의 목적은 SampEn를 이용한 집단의 스트레스도를 측정하는 방법을 제공한다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은

(1) 미리 설정된 시간 동안 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호를 수신하는 단계;

(2) 상기 수신된 신호를 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)로 변환하는 단계;

(3) 상기 변환된 심박 변이도(HRV)에서 스펙트럼 분석을 통해 SampEn를 측정하는 단계; 및

(4) 측정된 SampEn 값을 대조군의 평균값과 비교하여 측정된 SampEn 값이 상기 평균값보다 적을수록 공황 장애도가 높은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공황 장애도 측정 방법을 제공한다.

보다 더 구체적으로 본 발명은 SDNN 또는 CSE20을 추가적으로 측정할 수 있으며, 주관적 불안도와 상기 SDNN 또는 CSE20이 음의 상관관계에 있다.

본 발명의 또 다른 발명은 (1) 어떤 집단을 선정한 후 집단 구성원 개별적으로 미리 설정된 시간 동안 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호를 수신하는 단계;

(2) 상기 수신된 신호를 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)로 변환하는 단계;

(3) 상기 변환된 심박 변이도(HRV)에서 스펙트럼 분석을 통해 SampEn를 측정하는 단계; 및

(4) 측정된 SampEn 평균값을 대조 집단의 평균값과 비교하여 측정된 집단의 평균 SampEn 값이 상기 대조 집단의 평균값보다 적을수록 집단의 스트레스가 높은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 집단 스트레스 측정 방법을 제공한다.

보다 더 구체적으로 본 발명은 CSE20 또는 SDNN을 추가적으로 측정할 수 있으며, 공황장애도와 상기 CSE20 또는 SDNN은 음의 상관관계에 있다.

본 발명은 일반인의 공황 장애도를 객관적으로 평가할 수 있으며, 이를 통하여 대규모 스트레스 선별검사에 객관적인 지표로 활용이 가능하다.

이하에서는 본 발명을 실시예를 통하여 설명한다. 그러나 본 발명의 실시예는 본 발명의 구현 형태를 보이는 것이므로, 본 발명의 권리범위를 한정하는 의미로 해석되어서는 안된다. 본 발명이 속한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 요지를 통하여 다양한 형태의 구현예를 만들어 낼 수 있다. 따라서 본 발명의 권리범위는 본 발명의 특허청구범위에 기재된 내용으로 해석되어야 한다.

(실시예 1) 공황 장애도의 측정

실험대상

구조화된 진단도구인 M.I.N.I.를 이용하여 DSM-IV 진단 기준 상 정신과적 질환이 없는 20-40대 남자 성인 114명을 대상으로 실험하였다. 상기 피험자는 서울시 및 경기도내 기업, 학교, 병원에서 모집 광고를 통해 모집하였다. 면담 및 약물 투약력 조사를 통하여 피험자는 심혈관계 질환, 고혈압, 비만, 당뇨, 갑상선 질환 등 자율신경계의 조절에 영향을 줄 수 있는 의학적 질환이나 약물을 투약하고 있는 경우를 배제하였다. 불안 증상의 경우 벡 불안 척도(Beck anxiety inventory)를 사용하여 측정하였다. 벡 불안 척도의 결과로 요인분석을 시행하여, 스스로 평가하는 불안 증상 중 공황증상 요인을 추출하였으며, 항목은 다음과 같음: 11. 가끔씩 숨이 막히고 질식할 것 같다. 15. 가끔씩 숨쉬기 곤란할 때 가 있다. 16. 죽을 것 같은 두려움을 느낀다. 각 평가 항목은 0-3점으로 평가하게 되어 있으며, 공황증상 요인의 총점은 0-9점의 범위를 갖는다.

본 실험 프로토콜은 서울대병원 윤리위원회의 의해 승인되었으며, 등록 전에 참가자들로부터 서면동의서를 받았다.

(2) HRV 지표의 측정 및 분석

가. 심전도의 측정

심전도는 오전 9시 30분부터 11시 30분, 오후 1시부터 4시 30분사이에 측정하였다. 심전도 측정하기 전 2시간 동안 카페인과 흡연이 금지되고, 금식을 하도록 하였으며, 12시간 이상 알코올 섭취를 금하였다. 심전도를 측정하는 동안 피험자는 움직임을 최소화 하도록 하였고, 편하게 누운 자세에서 눈을 감고 호흡을 규칙적으로 하도록 하였다. 신뢰할 수 있는 호흡 및 ECG 기록 패턴을 확인하기 위해 5분간의 시험기를 가졌으며, 안정시 심박수는 완전한 휴식기에 드러누운 자세에서 10분간 심전도를 측정하였다. EEG 신호는 1000Hz의 샘플링 비율에서 디지털화되었다. Non-stationary effect를 제거하기 위해 인공 산물(artifact)이 없는 5분의 심전도 데이터를 선택하였고, HRV값들은 정상적인 RR 간격에 기초하여 계산하였다.

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나. HRV 측정 지표

각 피험자의 심전도 정보 중 다음의 HRV 측정 지표를 계산하였다.

① Mean RR: 모든 RR interval의 평균값

② SDNN: 모든 RR interval의 표준편차

③ RMSSD: 연속된 RR interval 값의 차이를 제곱한 수의 평균값의 제곱근

④ pNN50: 전체에서 연속된 RR interval의 차이가 50 ms를 초과한 비율

⑤ LF (low-frequency band): 스펙트럼 분석을 통해 얻은 0.04-0.15 Hz 성분으로 교감신경계(sympathetic), 부교감신경계(parasympathetic) 요소를 모두 반영한다.

⑥ LFnu (low-frequency normalized unit): LFnu (low-frequency normalized unit): LF와 HF의 합에서 LF영역의 비율로 LF/(LF+HF)로 계산된다

⑦ HF (high-frequency band): 스펙트럼 분석을 통해 얻은 0.15-4 Hz 성분으로 부교감신경계의 조절(parasympathetic modulation)을 반영한다.

⑧ HFnu (high-frequency normalized unit): LF와 HF의 합에서 HF영역의 비율로 HF/(LF+HF)로 계산된다

⑨ LF/HF (ratio of LF to HF): 자율신경계 조절(autonomic regulation system) 기능을 반영한다.

⑩ ApEn(approximate entropy): 특정 차원의 위상공간에서 데이터의 분포가 그 보다 한 차원 증가된 위상공간에서의 데이터 분포를 비교를 통해 데이터의 규칙성(regularity)를 계산한다.

⑪ SampEn (sample entropy): 상기 기술된 ⑪ApEn에서 제한된 길이에서의 신호 처리가 가능하도록 기본은 보정된 방법이다. 규칙성을 계산하는 지수로 그 값이 작을수록 공간에서의 규칙성이 높음을 의미한다.

⑫ CSE10 (corrected Shannon entropy): 연속된 RR interval의 차이가 10 ms보다 작으면 0, 그 이상이면 1로 재구성된 이진부호화 데이터를 일정길이의 패턴의 엔트로피를 계산하며, 그 값이 작을수록 하나의 HRV 패턴이 리듬 많이 나타남을 의미한다.

⑬ CSE20 (corrected Shannon entropy): 상기 기술된 ⑫CSE10에서 연속된 RR interval의 차이가 20ms인 경우에 해당된다.

⑭ CSE30 (corrected Shannon entropy): 상기 기술된 ⑫CSE10에서 연속된 RR interval의 차이가 30ms인 경우에 해당된다.

⑮ CSE50 (corrected Shannon entropy): 상기 기술된 ⑫CSE10에서 연속된 RR interval의 차이가 50ms인 경우에 해당된다.

다. HRV 측정 지표의 통계적 분석 결과

20-40대 한국 일반인 성인 남성에서 스스로 평가하는 공황증상 평가 척도 점수와 각 HRV의 지표의 상관관계를 spearman correlation 방법으로 분석하였다 (표 1 참조).

심박변이도의 SDNN 지표와 유의미한 상관성이 있었다(Spearman 상관계수 = -0.227p-value=0.025). SampEn 지표와 유의미한 상관성이 있었다(Spearman 상관계수 = 0.213, p-value=0.037). 또한 CSE20지표와 유의미한 상관성이 있었다 (Spearman 상관계수 = 0.240, p-value=0.018).

Linear parameters
Mean RR interval	r	-0.033
	p-value	0.747
SDNN	r	-0.227
	p-value	0.025
RMSSD	r	-0.133
	p-value	0.194
pNN50	r	-0.180
	p-value	0.078
LF	r	-0.188
	p-value	0.066
Lfnu	r	-0.175
	p-value	0.086
HF	r	-0.124
	p-value	0.225
HFnu	r	0.175
	p-value	0.086
LF/HF	r	-0.141
	p-value	0.168
Non-linear parameters
ApEn	r	0.164
	p-value	0.109
SampEn	r	0.213
	p-value	0.037
CSE10	r	0.135
	p-value	0.186
CSE20	r	0.240
	p-value	0.018
CSE30	r	0.098
	p-value	0.339
CSE50	r	-0.122
	p-value	0.232

상기 표 1에서 보이는 바와 같이 다른 HRV 측정 지표중에서 공황 증상과 상관관계가 높게 나타난 것은 SampEn, SDNN, CSE20 지표와 상관이 이었다. 따라서 SampEn는 공황증상 정도를 측정하는데 효과적인 지표가 될 수 있다.

Claims (6)

1. (1) 미리 설정된 시간 동안 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호를 수신하는 단계;
   (2) 상기 수신된 신호를 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)로 변환하는 단계;
   (3) 상기 변환된 심박 변이도(HRV)에서 스펙트럼 분석을 통해 SampEn를 측정하는 단계; 및
   (4) 측정된 SampEn 값을 대조군의 평균값과 비교하여 측정된 SampEn 값이 상기 평균값보다 적을수록 공황 장애도가 높은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공황 장애도 측정 방법.
2. (1) 어떤 집단을 선정한 후 집단 구성원 개별적으로 미리 설정된 시간 동안 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호를 수신하는 단계;
   (2) 상기 수신된 신호를 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)로 변환하는 단계;
   (3) 상기 변환된 심박 변이도(HRV)에서 스펙트럼 분석을 통해 SampEn를 측정하는 단계; 및
   (4) 측정된 SampEn 평균값을 대조 집단의 평균값과 비교하여 측정된 집단의 평균 SampEn 값이 상기 대조 집단의 평균값보다 적을수록 집단의 스트레스가 높은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 집단 스트레스 측정 방법.
3. 제 1 항에 있어서, SDNN를 추가적으로 측정하는 것을 특징으로 하는 공황 장애도 측정 방법.
4. 제 3 항에 있어서, CSE20를 추가적으로 측정하는 것을 특징으로 하는 공황 장애도 측정 방법.
5. 제 2 항에 있어서, SDNN를 추가적으로 측정하는 것을 특징으로 하는 집단 스트레스 측정 방법.
6. 제 5 항에 있어서, CSE20를 추가적으로 측정하는 것을 특징으로 하는 집단 스트레스 측정 방법.