KR20220069904A - Device, method, and program for predicting hypotension in patients during surgery using non-invasive data - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 환자의 저혈압 예측 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a device for predicting hypotension in a patient.
환자를 수술하는 동안 환자에서 발생한 저혈압 쇼크가 장기화될 경우, 장기로 혈액 공급이 감소하여 심근 경색, 뇌졸중, 급성 신손상 등의 중대한 손상이 발생할 수 있다. 환자에게 치명적일 수 있는 저혈압 쇼크는 수술 특성 상 마취제 등의 약물 사용이 제한되며 승압제 등 필요한 장치나 약물을 준비하는 데 5-10 분 이상의 시간이 소요되므로 저혈압 쇼크의 회복조치에 소비되는 시간에 의해 저혈압 쇼크 상태가 지속될 경우, 환자의 예후에 악영향을 미치는 문제점이 있었다. 또한, 저혈압을 예측하기 위해 환자의 동맥에 직접 관을 삽입하여 압력을 측정하는 방식을 통해 환자의 혈압을 측정할 경우, 오히려 삽입한 관 때문에 환자에게 감염 위험 발생하는 문제점이 있었다.If the hypotensive shock that occurred in the patient during the operation of the patient is prolonged, the blood supply to the organs decreases and serious damage such as myocardial infarction, stroke, acute kidney injury, etc. may occur. For hypotensive shock, which can be fatal to the patient, the use of drugs such as anesthetics is limited due to the nature of the operation, and it takes 5-10 minutes or more to prepare the necessary devices or drugs such as vasopressors. If the hypotensive shock state continues, there is a problem that adversely affects the patient's prognosis. In addition, when measuring a patient's blood pressure through a method of measuring the pressure by inserting a tube directly into the patient's artery to predict hypotension, there is a problem in that the patient is at risk of infection due to the inserted tube.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터들을 함께 활용함으로써 환자의 저혈압 예측의 정확성을 높이는 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a method of increasing the accuracy of predicting hypotension in a patient by using the patient's PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data together.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 환자의 감염 위험이 있는 침습적인 방식을 제외하고 비침습 방식으로 얻어진 비침습 데이터만으로 환자의 저혈압을 예측하는 방법을 제공하는 것이다.In addition, the problem to be solved by the present invention is to provide a method for predicting hypotension in a patient only with non-invasive data obtained by a non-invasive method, except for an invasive method in which the patient has a risk of infection.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른 저혈압 예측 장치는, 수술 중인 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및 상기 획득된 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 기반으로 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 환자의 저혈압 예측값을 산출하는 딥러닝부를 포함하며, 상기 딥러닝부는, 상기 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터가 획득된 시점으로부터 n분 후에 상기 환자에게 저혈압이 발생할 확률을 산출하는 것을 특징으로 한다.Hypotension prediction apparatus according to an embodiment of the present disclosure for solving the above-described problems, a data acquisition unit for acquiring PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of a patient undergoing surgery; and a deep learning unit that calculates a hypotension predicted value of the patient by inputting it into a deep neural network based on the acquired PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of the patient, wherein the deep learning unit includes the patient's PPG data, electrocardiogram It is characterized in that the probability of occurrence of hypotension in the patient is calculated n minutes after the data and carbon dioxide partial pressure data are acquired.
또한, 상기 데이터 획득부는 복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고, 상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하는 데이터 처리부를 더 포함하고, 상기 데이터 처리부는 상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 평균 동맥 혈압이 제1 기준 혈압보다 작은 구간이 1분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터로 분류하고, 평균 동맥 혈압이 제2 기준 혈압보다 크거나 동일한 구간이 20분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 정상혈압 데이터로 분류하고, 상기 분류된 저혈압 데이터에서 미리 지정된 제1 구간 및 상기 정상혈압 데이터에서 미리 지정된 제2 구간을 입력 데이터로 추출하고, 상기 딥러닝부는, 상기 저혈압 데이터 및 상기 정상혈압 데이터로 분류된 결과를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 정답 데이터로 입력하고, 상기 추출된 입력 데이터를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출된 상기 환자의 저혈압 예측값을 상기 정답 데이터와 비교하는 것을 특징으로 한다.The data acquisition unit further includes a data processing unit configured to acquire PPG data from a plurality of patients, and to obtain arterial blood pressure data of the plurality of patients by analyzing the acquired PPG data, wherein the data processing unit obtains the obtained arterial blood pressure data. By analyzing the blood pressure data, arterial blood pressure data in which the section in which the mean arterial blood pressure is less than the first reference blood pressure lasts for more than 1 minute is classified as hypotension data, and the section in which the mean arterial blood pressure is greater than or equal to the second reference blood pressure lasts for 20 minutes or more classifying the arterial blood pressure data to be normotensive data, extracting a first section designated in advance from the classified hypotension data and a second section preset from the normotensive data as input data, the deep learning unit comprising: the hypotension data and The result classified as normotensive data is input to the deep neural network as correct answer data, the extracted input data is input to the deep neural network, and the hypotension predicted value of the patient calculated through the deep neural network is the correct answer data characterized in comparison with
또한, 상기 제1 구간은 상기 1분 이상 지속된 작은 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간이고, 상기 제2 구간은 상기 정상혈압 데이터에서 상기 20분 이상 지속된 큰 구간의 발생 시점을 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간인 것을 특징으로 한다.In addition, the first section is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the small section lasting more than 1 minute, and the second section is a large section lasting more than 20 minutes in the normotensive data It is characterized in that it is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence time of .
또한, 상기 데이터 획득부는 복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고, 상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하는 데이터 처리부를 더 포함하고, 상기 저혈압 예측 장치는 상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 상기 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터 및 정상 혈압 데이터로 분류하고, 상기 저혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제1 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하고, 상기 정상 혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제2 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하여, 상기 환자의 n분 이후 저혈압 여부를 예측하기 위한 학습 데이터로 이용하는 것을 특징으로 한다.In addition, the data acquisition unit further includes a data processing unit that acquires PPG data from a plurality of patients, and obtains arterial blood pressure data of the plurality of patients by analyzing the acquired PPG data, wherein the hypotension prediction device includes the obtained PPG data. The arterial blood pressure data is analyzed to classify the arterial blood pressure data into hypotensive data and normotensive data, and from the hypotensive data, data of a predetermined first section before the n minutes are extracted as input data, and from the normotensive data It is characterized in that by extracting the data of the second pre-designated section before n minutes as input data, it is used as learning data for predicting whether the patient has hypotension after n minutes.
또한, 상기 데이터 획득부는 상기 수술 중인 환자의 모니터링 결과를 기반으로 상기 환자의 생체 신호를 획득하고, 상기 획득된 생체 신호를 기반으로 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 획득하는 것을 특징으로 한다.In addition, the data acquisition unit acquires the patient's biosignal based on the monitoring result of the patient in operation, and acquires the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data based on the acquired biosignal do it with
상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른 저혈압 예측 방법은, 저혈압 예측 장치에 의해 수행되는 방법으로, 수술 중인 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 기반으로 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 환자의 저혈압 예측값을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 저혈압 예측값 산출 단계는, 상기 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터가 획득된 시점으로부터 n분 후에 상기 환자에게 저혈압이 발생할 확률을 산출하는 것을 특징으로 한다.Hypotension prediction method according to an embodiment of the present disclosure for solving the above-described problems, a method performed by a hypotension prediction apparatus, comprising: acquiring PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of a patient undergoing surgery; and calculating a hypotension predicted value of the patient by inputting it into a deep neural network based on the obtained PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of the patient, wherein the calculating of the hypotension predicted value includes the patient's PPG data, electrocardiogram It is characterized in that the probability of occurrence of hypotension in the patient is calculated n minutes after the data and carbon dioxide partial pressure data are acquired.
또한, 상기 저혈압 예측 장치는, 복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고, 상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하고, 상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 평균 동맥 혈압이 제1 기준 혈압보다 작은 구간이 1분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터로 분류하고, 평균 동맥 혈압이 제2 기준 혈압보다 크거나 동일한 구간이 20분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 정상혈압 데이터로 분류하고, 상기 분류된 저혈압 데이터에서 미리 지정된 제1 구간 및 상기 정상혈압 데이터에서 미리 지정된 제2 구간을 입력 데이터로 추출하고, 상기 저혈압 데이터 및 상기 정상혈압 데이터로 분류된 결과를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 정답 데이터로 입력하고, 상기 추출된 입력 데이터를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출된 상기 환자의 저혈압 예측값을 상기 정답 데이터와 비교하는 것을 특징으로 한다.In addition, the hypotension prediction apparatus obtains PPG data from a plurality of patients, obtains arterial blood pressure data of the plurality of patients by analyzing the obtained PPG data, and analyzes the obtained arterial blood pressure data to obtain mean arterial blood pressure Arterial blood pressure data in which a section smaller than the first reference blood pressure lasts for more than 1 minute is classified as hypotensive data, and arterial blood pressure data in which a section in which the mean arterial blood pressure is greater than or equal to the second reference blood pressure lasts for 20 minutes or more is considered normotensive data , extracts a first section designated in advance from the classified hypotension data and a second section preset from the normotensive data as input data, and the results classified into the hypotensive data and the normotensive data are obtained by the deep neural network is input as correct answer data, and the extracted input data is input to the deep neural network, and the patient's hypotension predicted value calculated through the deep neural network is compared with the correct answer data.
또한, 상기 제1 구간은 상기 1분 이상 지속된 작은 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간이고, 상기 제2 구간은 상기 정상혈압 데이터에서 상기 20분 이상 지속된 큰 구간의 발생 시점을 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간인 것을 특징으로 한다.In addition, the first section is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the small section lasting more than 1 minute, and the second section is a large section lasting more than 20 minutes in the normotensive data It is characterized in that it is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence time of .
또한, 상기 저혈압 장치는, 복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고, 상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하고, 상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 상기 동맥 혈?? 데이터를 저혈압 데이터 및 정상 혈압 데이터로 분류하고, 상기 저혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제1 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하고, 상기 정상 혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제2 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하여, 상기 환자의 n분 이후 저혈압 여부를 예측하기 위한 학습 데이터로 이용하는 것을 특징으로 한다.In addition, the hypotension apparatus obtains PPG data from a plurality of patients, analyzes the obtained PPG data to obtain arterial blood pressure data of the plurality of patients, and analyzes the obtained arterial blood pressure data to determine the arterial blood pressure? ? Data is classified into hypotensive data and normotensive data, data of a first pre-designated section n minutes before from the hypotensive data is extracted as input data, and a second pre-designated section before the n minutes from the normo-blood pressure data data is extracted as input data and used as learning data for predicting whether the patient has hypotension after n minutes.
이 외에도, 본 개시를 구현하기 위한 실행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 더 제공될 수 있다.In addition to this, a computer program stored in a computer-readable recording medium for execution for implementing the present disclosure may be further provided.
이 외에도, 본 개시를 구현하기 위한 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.In addition to this, a computer-readable recording medium recording a computer program for executing a method for implementing the present disclosure may be further provided.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.According to the present invention as described above, it has various effects as follows.
본 발명은 수술과정에서 모니터링 하는 정보(PPG, ECG, CO2 분압)를 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 활용하여 환자의 저혈압 발생을 예측할 수 있다.The present invention can predict the occurrence of hypotension in a patient by using the information (PPG, ECG, CO2 partial pressure) monitored during surgery as input data of the deep neural network.
또한, 본 발명은 현재 시점 또는 미리 지정된 시간 이후 환자의 저혈압 발생을 예측할 수 있으며 사전에 저혈압 대응 조치를 준비할 수 있어 저혈압 상태의 장기화에 따른 환자의 상태 악화를 최소화할 수 있다.In addition, the present invention can predict the occurrence of hypotension in a patient at the current time point or after a predetermined time, and can prepare countermeasures for hypotension in advance, thereby minimizing deterioration of the patient's condition due to prolonged hypotension.
또한, 본 발명은 단순히 PPG 데이터만 고려하는 것이 아니라 심전도 데이터와 이산화탄소 분압 데이터를 함께 입력 값으로 활용함으로써 저혈압 예측의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있다.In addition, according to the present invention, the accuracy and reliability of hypotension prediction can be improved by using not only PPG data but also electrocardiogram data and carbon dioxide partial pressure data as input values.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 저혈압 예측 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝 기반 환자의 저혈압 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 저혈압을 예측하는 딥러닝 학습 모델을 기계학습하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 모니터링 정보를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝 기반 환자의 저혈압 예측 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 데이터를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥 뉴럴 네트워크를 나타낸 예시도이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for predicting hypotension in a patient according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for predicting hypotension in a patient based on deep learning according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of machine learning a deep learning learning model for predicting hypotension according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating patient monitoring information according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating a method for predicting hypotension in a patient based on deep learning according to an embodiment of the present invention.
6 to 8 are exemplary views for explaining a method of generating learning data according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary diagram illustrating a deep neural network according to an embodiment of the present invention.
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. Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully understand the scope of the present invention to those skilled in the art, and the present invention is only defined by the scope of the claims.
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.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the stated components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various elements, these elements are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the spirit of the present invention.
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.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein will have the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless specifically defined explicitly.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.Spatially relative terms "below", "beneath", "lower", "above", "upper", etc. It can be used to easily describe the correlation between a component and other components. Spatially relative terms should be understood as terms including different directions of components during use or operation in addition to the directions shown in the drawings. For example, when a component shown in the drawing is turned over, a component described as “beneath” or “beneath” of another component may be placed “above” of the other component. can Accordingly, the exemplary term “below” may include both directions below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 저혈압 예측 장치(100)는 획득한 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 이용하여 환자의 저혈압을 예측할 수 있다. 예를 들어, 저혈압 예측 장치(100)는 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 입력값으로 하는 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 저혈압 예측 값을 출력할 수 있고, 환자의 저혈압을 예측할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the
일 실시 예에서, 저혈압 예측 장치(100)는 수술 모니터링 서버, 컴퓨터 또는 의료기기일 수 있고, 딥러닝 학습 모델과 저혈압 예측 방법을 설정할 수 있는 전용 프로그램이 설치될 수 있다. 예를 들어, 저혈압 예측 장치(100)는 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득할 수 있는 데이터 획득부(110), 획득한 데이터들을 전처리할 수 있는 데이터 처리부(120), 학습데이터와 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 기계학습을 수행하고 저혈압 예측 값을 생성하는 딥러닝부(130), 저혈압 예측 값을 통해 환자의 저혈압 발생 여부 및 현재 환자의 상태를 최종 판단하는 저혈압 판단부(140) 및 학습 결과, 딥 뉴럴 네트워크의 구조, 필터 값 및 활성화 함수, 환자 데이터, 저혈압 예측 값 등을 빅데이터화하여 저장할 수 있는 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.In an embodiment, the
한편, 도면에는 도시되지 않았지만 저혈압 예측 장치(100)는 심전도 센서, PPG 센서, EtCO2 센서, 환자 모니터링용 디스플레이, 음향 출력 장치 등을 더 포함할 수 있다.Meanwhile, although not shown in the drawings, the
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝 기반 환자의 저혈압 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 저혈압을 예측하는 딥러닝 학습 모델을 기계학습하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝 기반 환자의 저혈압 예측 방법을 설명하기 위한 블록도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자의 모니터링 정보를 나타낸 예시도이다. 도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 데이터를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥 뉴럴 네트워크를 나타낸 예시도이다. 2 is a flowchart illustrating a method for predicting hypotension in a patient based on deep learning according to an embodiment of the present invention. 3 is a flowchart illustrating a method of machine learning a deep learning learning model for predicting hypotension according to an embodiment of the present invention. 4 is a block diagram illustrating a method for predicting hypotension in a patient based on deep learning according to an embodiment of the present invention. 5 is an exemplary diagram illustrating patient monitoring information according to an embodiment of the present invention. 6 to 8 are exemplary views for explaining a method of generating learning data according to an embodiment of the present invention. 9 is an exemplary diagram illustrating a deep neural network according to an embodiment of the present invention.
도 2 및 도 3의 동작들은 도 1의 환자의 저혈압 예측 장치(100)를 통해 수행될 수 있다.The operations of FIGS. 2 and 3 may be performed through the
도 2 내지 도 9를 참조하면, 일 실시 예에서, 동작 21에서, 데이터 획득부(110)는 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(110)는 환자를 수술하는 동안 환자의 신체를 모니터링할 수 있고, 모니터링 결과에 기반하여 환자의 생체 신호를 획득할 수 있고, 획득한 환자의 생체 신호에 기반하여 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득할 수 있다.2 to 9 , in an embodiment, in
한편, 데이터 획득부(110)는 환자에서 획득한 생체 신호(PPG 신호, 심전도 신호 및 이산화탄소 분압 신호)를 A/D 변환하여 도 4와 같이 PPG 데이터, 심전도 데이터(ECG) 및 이산화탄소(CO2) 분압 데이터를 획득할 수 있다. 따라서, 여기서 말하는 데이터는 생체 신호의 파형 이외에도 생체 신호와 관련된 여러 특징 값들도 포함하는 개념일 수 있다.Meanwhile, the data acquisition unit 110 A/D-converts the biosignals (PPG signal, electrocardiogram signal, and carbon dioxide partial pressure signal) acquired from the patient, and as shown in FIG. 4 , PPG data, electrocardiogram data (ECG), and carbon dioxide (CO2) partial pressure data can be obtained. Therefore, the data referred to herein may be a concept including various characteristic values related to the biosignal in addition to the waveform of the biosignal.
예를 들어, 데이터 획득부(110)는 외부 장치로부터 데이터들을 수신하거나 사용자(예: 의료진)로부터 입력받거나 심전도 센서로부터 심전도 신호를 수신할 수 있다.For example, the
예를 들어, 심전도(Electrocardiogram: ECG) 신호는 심장 계통의 질환을 판단할 때 사용되는 중요한 신호로 심장에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 심장에서부터 전극까지의 전도계통의 이상 유무를 확인하여 질환유무를 판별할 수 있게 하는 신호이다.For example, the electrocardiogram (ECG) signal is an important signal used for judging diseases of the heart system. is a signal that can be identified.
도면에는 도시되지 않았지만, 환자의 저혈압 예측 장치(100)는 심전도 센서를 더 포함할 수 있고, 심전도 센서는 심전도 전극과 기준전극(또는 접지전극)을 포함하여 이루어지며, 심전도 신호를 검출할 수 있다. 경우에 따라서 심전도 전극은 2개일 수 있다. 심전도 센서는 손목, 발목, 흉부, 상체, 하체 등에 장착될 수 있다.Although not shown in the drawings, the
심전도 신호의 발생 원인인 심장박동은 우심방(Right Atrium)에 자리잡은 동방결절(Sinus Node)에서 시작된 임펄스가 먼저 우심방과 좌심방(Left Atrium)을 탈분극(Deploarization)시키며 방실결절(Atrioventricular Node)에서 잠시 지체된 후 심실을 활성화시킨다. 중격(Septum)이 가장 빠르고 벽이 얇은 우심실은 벽이 두꺼운 좌심실보다 먼저 활성화 된다. 푸르키녜 섬유(Purkinje Fiber)까지 전달된 탈분극 파는 심근에서 파도(Wavefront)와 같이 심장내막에서 외 심막으로 퍼져나가면서 심실수축을 일으키게 된다. 정상적으로 전기적 자극이 심장을 통하여 전도되기 때문에 심장은 분당 약 60~100회 수축된다. 각 수축은 1회 심박동수로 나타낸다.The heartbeat, which is the cause of the electrocardiogram signal, is an impulse that starts from the sinus node located in the right atrium, first depolarizes the right and left atrium and is delayed for a while in the atrioventricular node. then activate the ventricles. The thin-walled right ventricle, with the fastest septum, is activated before the thick-walled left ventricle. The depolarized wave transmitted to the Purkinje Fiber spreads from the endocardium to the epicardium like a wave in the myocardium, causing ventricular contraction. Because electrical impulses are normally conducted through the heart, the heart contracts about 60 to 100 times per minute. Each contraction is represented by one heart rate.
예를 들어, 심전도 신호는 P파, QRS 군(complex), ST 분절(segment), T 파 등을 포함한다. 등전위선(isoelectric line)은 심전도파형을 계측하는데 있어 기준이 되는 선이다. 등전위선과 ST 분절 사이의 공간을 ST 영역(area)이라고 한다. 이중 ECG 신호를 분석하기 위하여 중요한 부분이 Q, R, S파로 구성된 QRS 군이다. QRS군은 심장에서 심실에 혈액이 들어갔다 나가면서 수축할 때, 즉 심실에서 분극현상이 일어날 때의 전기적 신호가 발생하는 부분이며, ECG 신호에서 가장 명확하게 신호가 구분되는 부분이므로 심장이 뛰고 있다는 것을 확인할 수 있는 부분이다. QRS 군은 대략 0.06~0.12초 시간에서 발생한다. 이러한 파들은 표준 형태를 갖추어야 심장의 전기적 활성이 정상이라고 볼 수 있다. 표준 형태인지 아닌지를 파악하기 위해서는 각 파가 유지되는 시간, 각 파끼리의 간격(Interval), 각 파의 진폭, 첨도 등의 특징들이 정상 범위에 속하는지를 검사하여야 한다.For example, the electrocardiogram signal includes a P wave, a QRS complex, an ST segment, a T wave, and the like. An isoelectric line is a standard line for measuring an electrocardiogram waveform. The space between the equipotential line and the ST segment is called the ST area. An important part to analyze the double ECG signal is the QRS group consisting of Q, R, and S waves. The QRS group is the part where the electrical signal is generated when blood enters and leaves the ventricle from the heart, that is, when the polarization occurs in the ventricle. part that can be checked. The QRS cluster occurs at approximately 0.06 to 0.12 s time. When these waves have a standard shape, the electrical activity of the heart can be considered normal. In order to determine whether each wave has a standard shape or not, it is necessary to check whether characteristics such as the duration of each wave, the interval between each wave, the amplitude of each wave, and the kurtosis are within the normal range.
예를 들어, 심전도 데이터는 심전호 신호에서 획득한 심박수, QRS기간, PR인터벌, QT인터벌, T파의 유형, 상기 예들 이외에도 각 파가 유지되는 시간, 각 파끼리의 간격(Interval), 각 파의 진폭, 첨도 등의 특징 값들을 포함할 수 있다.For example, the electrocardiogram data includes heart rate, QRS period, PR interval, QT interval, type of T wave obtained from the electrocardiogram signal, in addition to the above examples, the time each wave is maintained, the interval between each wave, and each wave. may include characteristic values such as amplitude and kurtosis of .
예를 들어, 도면에는 도시되지 않았지만, 저혈압 예측 장치(100)는 환자의 PPG를 검출할 수 있는 PPG 센서를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 광용적맥파(PPG)는 혈관의 혈류량이 심박이 뜀에 따라 주기적으로 변화함을 이용한 것으로, 혈류량에 따라 인체 외부에서 입사한 빛이 반사되는 양이 달라짐을 이용하여 반사된 광량을 측정하여 심박을 추정하는 것이다.For example, although not shown in the drawings, the
예를 들어, 심전도 데이터와 같이 PPG 데이터도 각 고유 특성에 대응하는 파형을 가질 수 있고, 각 파형이 유지되는 시간, 각 파형끼리의 간격, 각 파형의 진폭, 첨도 등의 특징 값들을 포함할 수 있다. 또한, PPG 데이터는 파형 이외에도 평균값, 최대값 또는 최소값 등의 대표값도 포함할 수 있다.For example, like electrocardiogram data, PPG data may have a waveform corresponding to each unique characteristic, and may include characteristic values such as the time each waveform is maintained, the interval between each waveform, the amplitude of each waveform, and kurtosis. have. In addition, the PPG data may include a representative value such as an average value, a maximum value, or a minimum value in addition to the waveform.
예를 들어, 도면에는 도시되지 않았지만, 저혈압 예측 장치(100)는 환자의 이산화탄소 분압을 검출하는 EtCO2 센서를 더 포함할 수 있다. EtCO2 센서는 환자의 호기말 이산화탄소 분압을 검출하는 것으로, 폐에서 배출되는 이산화탄소를 비침습적으로 측정하여 심박출량의 간접적인 지표가 된다. 이산화탄소가 측정된다는 것은 심장이 운동을 하고 자발호흡이 있다는 의미가 된다.For example, although not shown in the drawings, the
상기 심전도 데이터와 같이 이산화탄소 분압 데이터도 각 고유 특성에 대응하는 파형을 가질 수 있고, 각 파형이 유지되는 시간, 각 파형끼리의 간격, 각 파형의 진폭, 첨도 등의 특징 값들을 포함할 수 있다.Like the electrocardiogram data, the carbon dioxide partial pressure data may have a waveform corresponding to each unique characteristic, and may include characteristic values such as a time for which each waveform is maintained, an interval between each waveform, an amplitude of each waveform, and kurtosis.
일 실시 예에서, 동작 22에서, 데이터 처리부(120)는 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리부(120)는 도 4에 도시된 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 각각 샘플링(예: 100HZ 다운 샘플링)할 수 있고, PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 동기화할 수 있다. 여기서 동기화란 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 Time step에 따라 정렬하는 것을 의미할 수 있다.In an embodiment, in
동작 23 내지 동작 25를 설명하기에 앞서 딥 뉴럴 네트워크를 기계학습하는 과정을 우선 설명한다. 본 발명의 딥 뉴럴 네트워크는 학습 모델 중 하나로써 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 입력 값으로 활용하여 저혈압 예측 값을 출력 값으로서 생성할 수 있다. 여기서 ground truth(또는 정답 값)으로 활용되는 값은 실제로 저혈압이 발생되어 일정 시간이상 지속된 경우 또는 정상 혈압을 가진 환자 데이터일 수 있다. 저혈압 발생 시점은 현재 시점 또는 n분 후 시점일 수 있다.Before describing
여기서, 저혈압이란 평균 동맥 혈압(mean artery pressure, MAP)이 65mmHg보다 작은 구간이 최소 1분 이상 지속될 경우일 수 있다. 또한 정상 혈압이란 평균 동맥 혈압이 75mmHg보다 크거나 같은 구간이 최소 20분 이상 지속된 경우일 수 있다.Here, the hypotension may be a case in which a section in which the mean arterial pressure (MAP) is less than 65 mmHg continues for at least 1 minute. In addition, the normal blood pressure may be a case in which the mean arterial blood pressure is greater than or equal to 75 mmHg, and the period lasts for at least 20 minutes.
일 실시 예에서, 동작 31에서, 데이터 획득부(110)는 복수의 환자들로부터 각각 PPG 데이터를 획득할 수 있다. In an embodiment, in
일 실시 예에서, 동작 32에서, 데이터 처리부(120)는 PPG 데이터를 분석함으로써 복수의 사용자들 각각의 동맥 혈압 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리부(120)는 PPG 데이터를 통해 환자의 심박수, 체온, 스트레스 정도, PPG 정상 파형 대비 비정상 또는 왜곡된 정도를 분석할 수 있고, 이를 통해 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 PPG 데이터에 기반하여 동맥 혈압 데이터를 획득하는 방법은 기 공지된 방법으로 가능하다.In an embodiment, in
일 실시 예에서, 동작 33에서, 데이터 처리부(120)는 동맥 혈압 데이터를 분석함으로써 동맥 혈압 데이터를 저할압 데이터와 정상 혈압 데이터로 분류할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리부(120)는 동맥 혈압 데이터에서 (b) 구간을 분석하여 저혈압인지 정상혈압인지 확인할 수 있다. 구체적으로, 예를 들어, 데이터 처리부(120)는 획득한 동맥 혈압 데이터를 분석함으로써 (b) 구간의 평균 동맥 혈압이 제1 기준 혈압(예:65mmHg)보다 작은 구간이 1분이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터로 분류하고 평균 동맥 혈압이 제2 기준 혈압(예:75mmHg)보다 크거나 동일한 구간이 20분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 정상혈압 데이터로 분류할 수 있다.In an embodiment, in
일 실시 예에서, 동작 34에서, 데이터 처리부(120)는 저혈압 데이터에서 미리 지정된 제1 구간과 정상혈압 데이터에서 미리 지정된 제2 구간을 입력 데이터로서 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 구간과 제2 구간은 도 6의 (a) 구간일 수 있고, 데이터 처리부(120)는 우선 (b) 구간의 동맥 혈압 데이터가 저혈압 또는 정상 혈압인지 먼저 확인한 이후, 적어도 n분 이전의 (a) 구간의 데이터를 입력 값으로써 추출할 수 있다. 즉, 제1 구간은 1분 이상 지속된 작은 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간이고, 제2 구간은 정상혈압 데이터에서 상기 20분 이상 지속된 큰 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간일 수 있다. n 분 이전의 데이터를 획득하는 이후는 n분 이후의 저혈압 여부를 예측하기 위한 학습이기 때문이다. 물론, 여기서 데이터 처리의 기준으로써 n분 이전을 언급하고 있으나 이는 n분 n초 등 다양한 시간으로 변형될 수 있다.In an embodiment, in
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 데이터 처리부(120)는 동맥 혈압 데이터를 분석하여 평균 동맥 혈압이 1분 이상 지속되는 저혈압 사건을 확인한 경우, 학습 데이터의 입력 값으로써 5분 전이 30초 입력 구간, 10분 전의 30초 입력 구간 및 15분 전의 30초 입력 구간을 추출할 수 있다. 이는 물론 일 예에 불과하고, 학습 데이터의 양을 충분히 확보하고 실제로 몇 분 이전에는 저혈압을 예측해야 효과적인지를 종합적으로 고려하여 몇 분전의 몇초 이상의 입력 구간들을 다양한 길이와 개수로 추출할 수 있다.For example, as shown in FIG. 7 , when the
한편, 도 7에는 도시되지 않았지만, 데이터 처리부(120)는 학습데이터의 입력 값으로써 현재 시점의 30초 입력 구간도 추출하여 활용할 수 있다.Meanwhile, although not shown in FIG. 7 , the
또한, 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 데이터 처리부(120)는 동맥 혈압 데이터를 분석하여 평균 동맥 혈압이 20분 이상 지속되는 정상혈압 구간을 확인한 경우, 학습 데이터의 입력 값으로써 정상 혈압 구간의 중심을 기준으로 5분 간격의 30초 입력 구간, 10분 간격의 30초 입력 구간 및 15분 간격의 30초 입력 구간을 추출할 수 있다. 이는 물론 일 예에 불과하고, 학습 데이터의 양을 충분히 확보하고 실제로 몇 분 간격으로 정상 혈압을 예측해야 효과적인지를 종합적으로 고려하여 입력 값을 추출할 수 있다.Also, for example, as shown in FIG. 8 , when the
한편, 도 8에는 도시되지 않았지만, 데이터 처리부(120)는 학습데이터의 입력 값으로써 현재 시점의 30초 입력 구간도 추출하여 활용할 수 있다.Meanwhile, although not shown in FIG. 8 , the
일 실시 예에서, 동작 35에서, 딥러닝부(130)는 저혈압 데이터와 정상혈압 데이터로 분류한 결과를 딥 뉴럴 네트워크의 정답 데이터로서 적용하고 추출한 입력 데이터를 딥 뉴럴 네트워크에 입력할 수 있다. 예를 들어, 딥 뉴럴 네트워크는 1차원 CNN(convolutioanal neural network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network)일 수 있다.In an embodiment, in
예를 들어, RNN(Recurrent Neural Network)은 한개 이상의 특징값(벡터)가 입력되며, 새롭게 입력된 특징값에 이전에 입력된 특징 값에 대한 은닉층 또는 출력층의 출력값도 함께 입력되는 특징을 가지고 있다. 1차원 CNN(Convolutional Neural Network)은 1차원의 벡터 또는 행렬을 입력으로 받으며, 일반적인 ANN 단계 이전에 Convolution단계 또는 pooling단계 들이 이루어질 수 있다. Convolution 단계에서는 가중치(weight)를 가진 다차원의 행렬과 convolution 연산을 수행한다. pooling 단계에는 max pooling 또는 mean pooling 방식이 있다.For example, in a recurrent neural network (RNN), one or more feature values (vectors) are input, and an output value of a hidden layer or an output layer for a previously input feature value is also input to a newly input feature value. A one-dimensional convolutional neural network (CNN) receives a one-dimensional vector or matrix as an input, and convolution or pooling steps can be performed before the general ANN step. In the convolution step, a multidimensional matrix with weights and a convolution operation are performed. In the pooling step, there are max pooling or mean pooling methods.
예컨대, 1차원 CNN의 경우, 가중치(weight)를 다르게 부여한 1차원 필터를 이용하여 이미지 데이터로부터 1차원적 특징들을 보다 용이하게 추출할 수 있다. 예컨대, 주파수 대역별로 특징이 다른 이미지 데이터가 있는 경우, 각각의 시간 구간에 대하여 주파수 대역별로 다른 가중치를 갖는 1차원 필터를 이미지 데이터에 적용하여 2D CNN에 비해 좀더 세밀하게 주파수에 대한 특징을 추출할 수 있다.For example, in the case of a one-dimensional CNN, one-dimensional features can be more easily extracted from image data by using a one-dimensional filter with different weights. For example, if there is image data with different features for each frequency band, a one-dimensional filter with different weights for each frequency band for each time section is applied to the image data to extract frequency features more precisely than with 2D CNN. can
예를 들어, 딥 뉴럴 네트워크가 1차원 CNN일 경우, 도 9에 도시된 바와 같이 딥뉴럴 네트워크는 7개의 컨벌루션 레이어(convolution layer), 1개의 완전 연결 계층(fully-connected layer), 7개의 맥스 풀링 레이어(max-pooling layer) 및 8개의 드롭 아웃 레이어(dropout layer)를 포함할 수 있다. 또한, 각 컨벌루션 레이어에서 도출된 결과 값에 각각 batch normaization이 적용될 수 있고 ReLu가 활성화 함수로 적용될 수 있다. 여기서 드롭 아웃 레이어는 각각의 컨벌루션 레이어에 배치될 수 있다. 컨벌루션 레이어는 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터(3 x 3000 x L)가 입력될 수 있고 1 x 10 크기의 64개, 32 또는 128개의 필터를 가질 수 있다. 컨벌루션 레이어들은 입력 데이터들에 대해 합성곱을 수행하는 계층이며, 맥스 풀링 레이어는 주어진 영역에서 최대값을 선택하여 정보의 크기를 줄일 수 있고, 드롭 아웃 레이어는 과적합 방지를 위하여 한 레이어의 뉴론들에서 그 다음 레이어의 뉴론들로 연결되는 연결망 중 일정 비율만 선택할 수 있다. 완전 연결 레이어는 한 레이어의 뉴론들과 그 다음 레이어의 뉴론들 모두를 연결하는 변환을 할 수 있다. 이를 통해, 저혈압 예측 값이 출력될 수 있다. 예컨대, 저혈압 예측 값은 0과 1을 가질 수 있고, 0은 정상 혈압이고 1은 저혈압을 의미할 수 있다.For example, when the deep neural network is a one-dimensional CNN, as shown in FIG. 9, the deep neural network has 7 convolution layers, 1 fully-connected layer, and 7 max pooling. It may include a max-pooling layer and 8 dropout layers. Also, batch normaization may be applied to the result values derived from each convolutional layer, respectively, and ReLu may be applied as an activation function. Here, the dropout layer may be disposed in each convolutional layer. The convolutional layer may input PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data (3 x 3000 x L), and may have 64, 32, or 128 filters of 1 x 10 size. Convolutional layers are layers that perform convolution on input data, max pooling layer can reduce the size of information by selecting a maximum value in a given region, and dropout layer is a layer of neurons in one layer to prevent overfitting. Only a certain percentage of the networks connected to neurons in the next layer can be selected. A fully connected layer can perform transformations that connect both neurons in one layer and neurons in the next layer. Through this, the hypotension predicted value may be output. For example, the hypotension predicted value may have 0 and 1, where 0 is normal blood pressure and 1 may mean hypotension.
일 실시 예에서, 동작 36에서, 딥러닝부(130)는 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출한 환자의 저혈압 예측 값을 정답 데이터와 비교할 수 있다. 예를 들어, 환자의 저혈압 예측 값은 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득한 시점 기준으로 n분 후에 환자에게 저혈압이 발생할 확률 또는 발생 여부를 나타내는 값이거나 데이터를 획득한 시점 이후 현재 시점의 저혈압이 발생할 확률 또는 발생 여부를 나타내는 값일 수 있다. 예컨대, 저혈압 예측 값은 저혈압이 몇%의 확률로 발생할 수 있다는 데이터를 포함할 수 있다. 또는 이와 달리 저혈압 예측 값은 0과 1을 가질 수 있고, 0은 정상 혈압이고 1은 저혈압을 의미할 수 있다. 또한, 현재 시점 또는 n분 후는 일 예일 수 있고 다양한 시간으로 설정될 수 있다.In an embodiment, in
일 실시 예에서, 동작 37에서, 딥러닝부(130)는 동작 31 내지 동작 36을 반복적으로 수행함으로써 딥 뉴럴 네트워크를 지속적으로 기계학습할 수 있다. 이를 통해, 딥 뉴럴 네트워크의 필터 값 등을 조정할 수 있고, 저혈압 예측 값의 신뢰성을 높일 수 있다.In an embodiment, in
상기 동작 31 내지 37을 통해 미리 기계학습된 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 하기 동작 23 내지 동작 25가 수행될 수 있다.The following
일 실시 예에서, 동작 23에서, 딥러닝부(130)는 전처리한 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 미리 기계학습한 딥 뉴럴 네트워크에 입력할 수 있다. 예를 들어, 딥 뉴럴 네트워크는 딥 러닝 기술이 적용된 학습 모델로써 동작 31 내지 동작 36에 기반하여 미리 기계학습될 수 있다. 딥러닝부(130)는 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터의 파형의 변화 등을 종합적으로 분석하기 위해 3개의 데이터를 입력 받을 수 있다. 또한, 3개의 데이터는 각각 딥 뉴럴 네트워크에 입력되거나 서로 미리 결합된 이후 하나의 데이터로써 입력될 수도 있다.In an embodiment, in
일 실시 예에서, 동작 24에서, 딥러닝부(130)는 딥 뉴럴 네트워크를 통해 환자의 저혈압 예측 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 환자의 저혈압 예측 값은 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득한 시점 기준으로 n분 후에 환자에게 저혈압이 발생할 확률 또는 발생 여부를 나타내는 값이거나 데이터를 획득한 시점 이후 현재 시점의 저혈압이 발생할 확률 또는 발생 여부를 나타내는 값일 수 있다. 예컨대, 저혈압 예측 값은 저혈압이 몇%의 확률로 발생할 수 있다는 데이터를 포함할 수 있다. 또는 이와 달리 저혈압 예측 값은 0과 1을 가질 수 있고, 0은 정상 혈압이고 1은 저혈압을 의미할 수 있다. 또한, n분 후는 일 예일 수 있고 다양한 시간으로 설정될 수 있다.In an embodiment, in
일 실시 예에서, 동작 25에서, 저혈압 판단부(140)는 환자의 저혈압 판단할 수 있다. 예를 들어, 저혈압 판단부(140)는 딥러닝부(130)에서 산출한 저혈압 예측 값에 기반하여 최종적으로 저혈압 여부를 판단할 수 있고, 저혈압 예측 장치(100)에 구비된 디스플레이 또는 음향 출력 장치를 통해 현재 시점 또는 n 분 후 저혈압 발생 사실을 수술을 진행 중인 의료진에게 알릴 수 있다. 예를 들어, 저혈압 판단부(140)는 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 디스플레이를 통해 실시간으로 표시하면서 저혈압 예측 점수도 함께 표시할 수 있다. 예컨대, 저혈압 고위험군일 경우 도 4와 같이 저혈압 예측 점수를 53.8로 표시하면서 적색으로 하이라이트 표시할 수 있다. 여기서 저혈압 예측 점수는 0~100 범위의 값일 수 있고 0에 가까울수록 저혈압이 발생하지 않고 100에 가까울수록 저혈압 발생 고위험군에 해당할 수 있다.In an embodiment, in
저혈압 쇼크는 앞서 기재한 바와 같이 환자에게 치명적으로 작용할 수 있고 수술 특성 상 마취제 등의 약물 사용이 제한되며 승압제 등 필요한 장치나 약물을 준비하는 데 5-10 분 이상의 시간이 소요될 수 있다. 따라서, 본 발명은 현재 실시간으로 획득한 데이터들에 기반하여 현재 시점 또는 몇 분 후의 저혈압 발생 여부를 정확히 예측할 수 있으므로 저혈압 쇼크를 효과적으로 방지할 수 있다.As described above, hypotensive shock can have a fatal effect on the patient, and the use of drugs such as anesthetics is limited due to the nature of the operation, and it may take 5-10 minutes or more to prepare necessary devices or drugs such as vasopressors. Therefore, the present invention can accurately predict whether hypotension will occur at the present time or several minutes later based on data acquired in real time, thereby effectively preventing hypotensive shock.
또한, 본 발명은 단순히 PPG 데이터만 분석하는 것이 아니라 심전도 데이터와 이산화탄소 분압 데이터를 추가로 고려하므로 저혈압 예측의 정확도 및 신뢰성이 기존보다 높다.In addition, since the present invention not only analyzes PPG data but additionally considers electrocardiogram data and carbon dioxide partial pressure data, the accuracy and reliability of hypotension prediction are higher than before.
본 발명의 효과를 확인하기 위해, 6388명의 수술 환자에서 수집된 임상 및 수술 중 생체 신호 자료 중에서 3487 명의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 선정하였고, 상기 선정한 데이터들에 기반하여 학습 데이터(train data)와 검증 데이터(정답 값, validation data)를 추출하였다. 학습 데이터는 환자 2440명의 사건 28207개로써 정상 혈압 14359건, 저혈압 13848건이고, 검증 데이터는 환자 1047명의 사건 12508개로써 정상 혈압 6198건, 저혈압 6310건이다. PPG 데이터만 이용한 학습 모델과 3개의 데이터(PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터)를 이용한 본 발명의 학습 모델을 비교한 결과, 하기 표 1에 기재한 바와 같이 현재 시점, 5분 후 저혈압 예측, 10분 후 저혈압 예측, 15분 후 저혈압 예측 모두 본 발명의 학습 모델이 PPG 데이터만 이용한 학습 모델에 비해 AUC와 정확도가 모두 높음을 확인할 수 있었다.In order to confirm the effect of the present invention, 3487 PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data were selected from clinical and intraoperative biosignal data collected from 6388 surgical patients, and based on the selected data, training data (train data) and validation data (correct answer value, validation data) were extracted. The training data is 2,440 patients with 28207 events, which are 14359 normotensive events and 13848 hypotension cases, and the validation data is 12508 events with 1047 patients, which are 6198 normal blood pressure and 6310 hypotension. As a result of comparing the learning model using only PPG data and the learning model of the present invention using three data (PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data), as shown in Table 1 below, hypotension prediction at the present time and 5 minutes later, It was confirmed that both the prediction of hypotension after 10 minutes and the prediction of hypotension after 15 minutes showed that the learning model of the present invention had both AUC and accuracy higher than that of the learning model using only PPG data.
본 발명의 일 면에 따른 딥러닝 기반 비침습 데이터를 활용한 사용자의 저혈압 예측 방법은, 상기 사용자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압(CO2 capnography) 데이터를 획득하는 단계; 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 전처리하는 단계; 및 상기 전처리한 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 미리 기계학습한 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 상기 사용자의 저혈압 예측 값을 산출하는 단계;를 포함한다.A method for predicting a user's hypotension using deep learning-based non-invasive data according to an aspect of the present invention includes: acquiring the user's PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure (CO2 capnography) data; preprocessing the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data; and inputting the pre-processed PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data into a machine-learning deep neural network in advance, and calculating the hypotension predicted value of the user through the deep neural network.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터를 획득하는 단계는 상기 환자를 수술하는 동안 획득한 환자의 생체 신호에 기반하여 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the acquiring of the data may include acquiring the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data based on the patient's bio-signals acquired during the operation of the patient. .
다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터를 전처리하는 단계는, 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 각각 샘플링하는 단계; 및 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 동기화하는 단계;를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the pre-processing of the data may include: sampling the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data; and synchronizing the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 저혈압 예측 값은 상기 사용자의 저혈압 예측 값은 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 획득한 이후의 현재 시점에서 상기 사용자에게 저혈압이 발생할 확률일 수 있다.According to various embodiments, the predicted value of the user's hypotension may be the probability that the user will have hypotension at a current time point after the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data are acquired. .
다양한 실시 예에 따르면, 상기 환자의 저혈압 예측 값은 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 획득한 시점 기준으로 n분 후에 상기 환자에게 저혈압이 발생할 확률일 수 있다.According to various embodiments, the hypotension prediction value of the patient may be a probability that hypotension will occur in the patient n minutes after the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data are acquired.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 사용자들로부터 각각 PPG 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득한 PPG 데이터를 분석함으로써 상기 복수의 사용자들 각각의 동맥 혈압 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득한 동맥 혈압 데이터를 분석함으로써 평균 동맥 혈압이 제1 기준 혈압보다 작은 구간이 1분이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터로 분류하고 평균 동맥 혈압이 제2 기준 혈압보다 크거나 동일한 구간이 20분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 정상혈압 데이터로 분류하는 단계; 상기 저혈압 데이터에서 미리 지정된 제1 구간과 상기 정상혈압 데이터에서 미리 지정된 제2 구간을 입력 데이터로서 추출하는 단계; 및 상기 저혈압 데이터와 상기 정상혈압 데이터로 분류한 결과를 상기 딥 뉴러 네트워크의 정답 데이터로서 적용하고 상기 추출한 입력 데이터를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출한 사용자의 저혈압 예측 값을 상기 정답 데이터와 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.According to various embodiments, obtaining PPG data from each of a plurality of users; acquiring arterial blood pressure data of each of the plurality of users by analyzing the acquired PPG data; By analyzing the acquired arterial blood pressure data, the arterial blood pressure data in which the section in which the mean arterial blood pressure is smaller than the first reference blood pressure lasts for 1 minute or more is classified as hypotension data, and the section in which the mean arterial blood pressure is greater than or equal to the second reference blood pressure is 20 classifying arterial blood pressure data lasting for more than a minute as normotensive data; extracting, as input data, a first predetermined interval from the hypotension data and a predetermined second interval from the normotensive data; and applying the result of classification into the hypotension data and the normotensive data as correct answer data of the deep neural network, inputting the extracted input data into the deep neural network, and calculating the user's hypotension predicted value through the deep neural network may include; comparing with the correct answer data.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 각각 PPG 데이터를 획득하는 단계, 상기 분류하는 단계, 상기 추출하는 단계 및 상기 비교하는 단계를 반복적으로 수행함으로써 상기 딥 뉴럴 네트워크를 지속적으로 기계학습하는 단계;를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments, the method may further include continuously machine-learning the deep neural network by repeatedly performing the steps of acquiring, classifying, extracting, and comparing the PPG data, respectively. can
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 구간은 상기 1분 이상 지속된 작은 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간이고, 상기 제2 구간은 상기 정상혈압 데이터에서 상기 20분 이상 지속된 큰 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간일 수 있다.According to various embodiments, the first section is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the small section lasting 1 minute or longer, and the second section is the 20 minutes or longer in the normotensive data It may be a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the sustained large section.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 딥 뉴럴 네트워크는 1차원 CNN(convolutioanal neural network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network)일 수 있다.According to various embodiments, the deep neural network may be a one-dimensional convolutioanal neural network (CNN) or a recurrent neural network (RNN).
다양한 실시 예에 따르면, 딥러닝 기반 환자의 저혈압 예측 프로그램은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장될 수 있다.According to various embodiments, the deep learning-based patient hypotension prediction program is combined with a computer that is hardware, and may be stored in a medium to execute the method of any one of
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.The steps of a method or algorithm described in relation to an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, as a software module executed by hardware, or by a combination thereof. A software module may contain random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
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. As mentioned above, although embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains know that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
100 : 저혈압 예측 장치
110 : 데이터 획득부
120 : 데이터 처리부
130 : 딥러닝부
140 : 저혈압 판단부
150 : 데이터베이스100: hypotension prediction device
110: data acquisition unit
120: data processing unit
130: deep learning unit
140: low blood pressure determination unit
150 : database
Claims (10)
상기 획득된 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 기반으로 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 환자의 저혈압 예측값을 산출하는 딥러닝부를 포함하며,
상기 딥러닝부는,
상기 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터가 획득된 시점으로부터 n분 후에 상기 환자에게 저혈압이 발생할 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 장치.
a data acquisition unit that acquires PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of a patient undergoing surgery; and
and a deep learning unit that calculates a hypotension predicted value of the patient by inputting it into a deep neural network based on the acquired PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of the patient,
The deep learning unit,
characterized in that the probability of occurrence of hypotension in the patient is calculated n minutes after the patient's PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data are acquired,
hypotension predictor.
상기 데이터 획득부는 복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고,
상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하는 데이터 처리부를 더 포함하고,
상기 데이터 처리부는 상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 평균 동맥 혈압이 제1 기준 혈압보다 작은 구간이 1분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터로 분류하고, 평균 동맥 혈압이 제2 기준 혈압보다 크거나 동일한 구간이 20분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 정상혈압 데이터로 분류하고, 상기 분류된 저혈압 데이터에서 미리 지정된 제1 구간 및 상기 정상혈압 데이터에서 미리 지정된 제2 구간을 입력 데이터로 추출하고,
상기 딥러닝부는,
상기 저혈압 데이터 및 상기 정상혈압 데이터로 분류된 결과를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 정답 데이터로 입력하고,
상기 추출된 입력 데이터를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출된 상기 환자의 저혈압 예측값을 상기 정답 데이터와 비교하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 장치.
According to claim 1,
The data acquisition unit acquires PPG data from a plurality of patients,
Further comprising a data processing unit to analyze the obtained PPG data to obtain the arterial blood pressure data of the plurality of patients,
The data processing unit analyzes the acquired arterial blood pressure data to classify arterial blood pressure data in which a section in which the mean arterial blood pressure is smaller than the first reference blood pressure lasts for 1 minute or more as hypotension data, and the mean arterial blood pressure is greater than the second reference blood pressure. or classify the arterial blood pressure data in which the same section lasts for 20 minutes or more as normotensive data, and extract a pre-specified first section from the classified hypotensive data and a pre-specified second section from the normotensive data as input data,
The deep learning unit,
Input the results classified into the hypotension data and the normotensive data as correct answer data to the deep neural network,
Inputting the extracted input data into the deep neural network, characterized in that the patient's hypotension predicted value calculated through the deep neural network is compared with the correct answer data,
hypotension predictor.
상기 제1 구간은 상기 1분 이상 지속된 작은 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간이고,
상기 제2 구간은 상기 정상혈압 데이터에서 상기 20분 이상 지속된 큰 구간의 발생 시점을 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간인 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 장치.
3. The method of claim 2,
The first section is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the small section lasting more than 1 minute,
The second section is characterized in that it is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the large section lasting more than 20 minutes in the normotensive data,
hypotension predictor.
상기 데이터 획득부는 복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고,
상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하는 데이터 처리부를 더 포함하고,
상기 저혈압 예측 장치는 상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 상기 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터 및 정상 혈압 데이터로 분류하고, 상기 저혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제1 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하고, 상기 정상 혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제2 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하여, 상기 환자의 n분 이후 저혈압 여부를 예측하기 위한 학습 데이터로 이용하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 장치.
According to claim 1,
The data acquisition unit acquires PPG data from a plurality of patients,
Further comprising a data processing unit to analyze the obtained PPG data to obtain the arterial blood pressure data of the plurality of patients,
The hypotension prediction apparatus analyzes the acquired arterial blood pressure data, classifies the arterial blood pressure data into hypotension data and normotensive data, and extracts the data of the first predetermined section n minutes before from the hypotension data as input data. and extracting the data of the second predetermined section before the n minutes from the normotensive data as input data, characterized in that it is used as learning data for predicting whether the patient has hypotension after n minutes,
hypotension predictor.
상기 데이터 획득부는 상기 수술 중인 환자의 모니터링 결과를 기반으로 상기 환자의 생체 신호를 획득하고, 상기 획득된 생체 신호를 기반으로 상기 PPG 데이터, 상기 심전도 데이터 및 상기 이산화탄소 분압 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 장치.
According to claim 1,
The data acquisition unit acquires the patient's biosignal based on the monitoring result of the patient in operation, and acquires the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data based on the acquired biosignal ,
hypotension predictor.
수술 중인 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터를 기반으로 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 환자의 저혈압 예측값을 산출하는 단계를 포함하며,
상기 저혈압 예측값 산출 단계는,
상기 환자의 PPG 데이터, 심전도 데이터 및 이산화탄소 분압 데이터가 획득된 시점으로부터 n분 후에 상기 환자에게 저혈압이 발생할 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 방법.
A method performed by a hypotension prediction device, comprising:
acquiring PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of a patient undergoing surgery;
and calculating a hypotension predicted value of the patient by inputting it into a deep neural network based on the acquired PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data of the patient,
The hypotension predicted value calculation step includes:
characterized in that the probability of occurrence of hypotension in the patient is calculated n minutes after the patient's PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure data are acquired,
How to predict hypotension.
상기 저혈압 예측 장치는,
복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고,
상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하고,
상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 평균 동맥 혈압이 제1 기준 혈압보다 작은 구간이 1분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 저혈압 데이터로 분류하고,
평균 동맥 혈압이 제2 기준 혈압보다 크거나 동일한 구간이 20분 이상 지속되는 동맥 혈압 데이터를 정상혈압 데이터로 분류하고,
상기 분류된 저혈압 데이터에서 미리 지정된 제1 구간 및 상기 정상혈압 데이터에서 미리 지정된 제2 구간을 입력 데이터로 추출하고,
상기 저혈압 데이터 및 상기 정상혈압 데이터로 분류된 결과를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 정답 데이터로 입력하고,
상기 추출된 입력 데이터를 상기 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출된 상기 환자의 저혈압 예측값을 상기 정답 데이터와 비교하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 방법.
7. The method of claim 6,
The hypotension prediction device,
acquiring PPG data from a plurality of patients;
Obtaining arterial blood pressure data of the plurality of patients by analyzing the obtained PPG data,
By analyzing the acquired arterial blood pressure data, arterial blood pressure data in which a section in which the average arterial blood pressure is smaller than the first reference blood pressure lasts for 1 minute or more is classified as hypotension data;
Arterial blood pressure data in which the mean arterial blood pressure is greater than or equal to the second reference blood pressure for 20 minutes or longer is classified as normotensive data;
Extracting a pre-designated first section from the classified hypotension data and a pre-designated second section from the normotensive data as input data,
Input the results classified into the hypotension data and the normotensive data as correct answer data to the deep neural network,
Inputting the extracted input data into the deep neural network, characterized in that the patient's hypotension predicted value calculated through the deep neural network is compared with the correct answer data,
How to predict hypotension.
상기 제1 구간은 상기 1분 이상 지속된 작은 구간의 발생 시점 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간이고,
상기 제2 구간은 상기 정상혈압 데이터에서 상기 20분 이상 지속된 큰 구간의 발생 시점을 기준으로 n분 이전의 미리 지정된 길이를 갖는 구간인 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 방법.
8. The method of claim 7,
The first section is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the small section lasting more than 1 minute,
The second section is characterized in that it is a section having a predetermined length n minutes before the occurrence of the large section lasting more than 20 minutes in the normotensive data,
How to predict hypotension.
상기 저혈압 장치는,
복수의 환자로부터 PPG 데이터를 획득하고,
상기 획득된 PPG 데이터를 분석하여 상기 복수의 환자의 동맥 혈압 데이터를 획득하고,
상기 획득된 동맥 혈압 데이터를 분석하여 상기 동맥 혈?? 데이터를 저혈압 데이터 및 정상 혈압 데이터로 분류하고,
상기 저혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제1 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하고, 상기 정상 혈압 데이터에서 상기 n분 이전의 미리 지정된 제2 구간의 데이터를 입력 데이터로 추출하여, 상기 환자의 n분 이후 저혈압 여부를 예측하기 위한 학습 데이터로 이용하는 것을 특징으로 하는,
저혈압 예측 방법.
7. The method of claim 6,
The hypotension device is
acquiring PPG data from a plurality of patients;
Obtaining arterial blood pressure data of the plurality of patients by analyzing the obtained PPG data,
By analyzing the acquired arterial blood pressure data, the arterial blood pressure ?? classify the data into hypotensive data and normotensive data;
In the hypotension data, data of the first predetermined section before the n minutes are extracted as input data, and data of the second section previously designated n minutes before is extracted from the normotensive data as input data, and the patient's Characterized in that it is used as learning data for predicting whether hypotension after n minutes,
How to predict hypotension.
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