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딥러닝 기반의 연속 비침습적 혈압 측정 모델 개발

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Abstract
동맥 혈압은 노인뿐만 아니라 어린이에게도 주요 활력징후 중 하나이다. 혈류역학과 관련하여 동맥 혈압의 정확한 측정은 불안정한 환자에게 최적의 개입을 가능하게 하고 장기 관류를 결정하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 혈압이 높거나 낮은 것과 같은 비정상적인 혈압은 심장마비로 이어지는 심혈관 질환의 주요 위험 인자를 구성하며 실명이나 뇌졸중을 일으킬 수도 있다. 따라서 동맥 혈압은 중환자실 모니터링에서 중요한 파라미터로 인식되며, 비정상적인 혈액흐름이 검출되면 즉시 치료를 수행한다. 또한 중환자실에서 환자의 혈압을 지속적으로 분석하면 잠재적으로 환자의 상태에 대한 추가 정보를 제공할 수 있으며, 회복률과 사망률을 예측할 수 있다.

일반적으로 혈압 측정 기술은 침습적 또는 비침습적 방법으로 분류될 수 있다. 표준 비침습적 혈압(NIBP) 측정 기법에는 측정띠 기반 오실로스코프 방법이 적용되며, 이 접근 방식은 개별 수축기 및 확장기 혈압 결과를 산출한다. 이러한 방법은 큰 위험성이 있지 않지만 정확한 측정이 쉽지 않으며 및 임상적으로 사용하기에 신뢰성이 떨어진다. 침습적 혈압(IBP) 모니터링에서는 바늘형 혈압 센서를 환자의 동맥에 삽입하여 혈압을 지속적이고 정확하게 측정하지만, 이러한 접근 방식은 감염과 출혈의 위험을 수반하며 환자에게 고통을 주기도 한다. 따라서 우리는 위에서 설명한 두 혈압 측정 방법의 장점을 모두 활용하기 위해, 침습적으로 측정한 데이터를 이용하여 지속적인 실시간 측정을 통해 혈압을 간접적으로 모니터링하기 위한 정확한 알고리즘 개발을 목표로 한다.

최근 혈압은 electrocardiogram(ECG), photoplethysmograms(PPG) 시계열 특성을 바탕으로 한 Recurrent neural network(RNN, 순환 신경망)와 형태학적 패턴 변화 특성을 바탕으로 한 convolutional neural network(CNN, 합성곱 신경망) 등의 인공지능 기술을 이용해 측정되고 있다. 본 연구에서는 수작업 없이 ECG 및 PPG 파형을 이용한 실시간 간접 연속 혈압 측정을 위한 딥러닝 기반 혈압 추정 알고리즘을 개발하였다. 개발된 모델은 CNN 모델 중 하나인 Resnet과 RNN 모델 중 하나인 Long Short Term Memory(LSTM)를 결합함으로써 생체 신호의 형태학적 특성과 시계열적 특성에 초점을 맞추어 입력 값의 수축기 혈압(systolic blood pressure, SBP)와 이완기 혈압(diastolic blood pressure, DBP), 중앙 동맥 혈압 (mean arterial blood pressure, MAP)을 추정한다. 환자의 ECG, PPG, 혈압 데이터는 2018년 4월부터 2019년 5월 사이에 심장내과 중환자실(Cardiology Intensive Care Unit)에서 얻어진 데이터를 이용하였다. 환자마다 30분 이상 3시간 이하의 데이터 길이를 가지고 있고 입력 값을 위하여 2초 씩 데이터들을 자르는 전처리를 하였다. 개발된 우리의 모델은 평균 절대 오차(MAE)를 기준으로 성능을 측정했을 때, SBP, DBP, MAP 각각 5.09, 5.55, 4.07로 우수한 값을 성능 수치 값을 보였다. 혈압 추정치가 국제 기준을 충족하는 지 검증을 하였으며, 데이터 보정을 통해서 추가적인 성능 향상 연구 결과와 심방 세동(atrial fibrillation, AF) 환자까지 혈압을 추정할 수 있는 결과 또한 입증하였다.

본 연구는 아시아 단일민족 집단에 한정되어있으며 제안된 모델이 임상 실무에 활용되기 위해서는 다민족 데이터를 이용한 추가적인 외부 검증이 필수적이라는 한계점을 가지고 있다. 또한, AF 환자의 혈압을 추정하는 실험을 하였으나, 정상 ECG 환자에 비해 AF 관련 환자 데이터가 부족하여 신뢰성 있는 결과를 얻지 못했다. 해당되는 문제들은 다민족의 데이터나 더 많은 환자 군의 데이터 수를 늘림으로써 해결이 가능할 것으로 보인다. 한계점에도 불구하고, 짧은 시간의 ECG와 PPG 데이터를 이용하여 중환자실 환자의 혈압을 추정하는 것은 소요되는 시간과 비용을 절감하고, 높은 정확도를 보이지만 감염 등의 위험이 있는 침습적 혈압 측정법의 단점을 보완할 수 있는 측면에서 임상적으로 의의가 있는 것으로 판단된다.
Author(s)
김현빈
Issued Date
2022
Awarded Date
2022-02
Type
dissertation
URI
https://oak.ulsan.ac.kr/handle/2021.oak/9887
http://ulsan.dcollection.net/common/orgView/200000598020
Affiliation
울산대학교
Department
일반대학원 의과학과 의공학전공
Advisor
서명숙
주세경
Degree
Master
Publisher
울산대학교 일반대학원 의과학과 의공학전공
Language
kor
Rights
울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호 받습니다.
Appears in Collections:
Medical Engineering > 1. Theses(Master)
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