스마트폰의 광학적 장치를 이용한 혈관경직도 평가 파라미터 추출에 대한 연구

Abstract

본 연구는 스마트폰을 통해 비침습적으로 검출된 박동성 신호를 분석하여 혈관 경직도 모니터링에 사용되는 파라미터들(b/a, d/a, Aging index)을 검출 및 평가하기 위한 것이다.스마트폰 내부에 장착된 디지털 카메라를 통해 획득한 이미지의 미세한 색 변화는 심장 박동에 따라 변화하는 박동성 신호를 포함하고 있다. 백색 LED 플래시로부터 광원을 피부로 투사한 뒤 디지털 카메라를 통해 획득된 이미지를 처리하는 것은 반사 타입 광용적맥파(Photo- plethysmography)와 흡사하다. 이러한 원리에 기반 하여 혈압, 심박수, 호흡률, 산소포화도를 모니터링 하는 연구가 진행되었지만 혈관의 경직도와 같은 심혈관계 질병을 모니터링 하기 위한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰을 통해 비침습적으로 검출된 박동성 신호를 분석하여 혈관 경직도 모니터링에 사용되는 파라미터들(b/a, d/a, Aging index)을 검출 및 평가하는 것이다. 본 연구에서는 스마트폰의 백색 LED를 광원으로, 카메라를 광 검출부로 사용하여 피검자의 검지로부터 측정된 이미지를 각 프레임 별로 획득하였다. 획득된 이미지를 실시간 영상 신호 처리하여 R, G, B 포맷으로 변환하고 이미지의 미세한 색변화를 등간격화 하여 PPG 파형의 형태로 검출하였다. 모든 처리 과정은 실시간으로 구현 하였으며 사용자의 편의를 고려하여 혈관경직도 평가 애플리케이션을 개발하였다. 또한, 스마트폰의 카메라로부터 검출된 색변화 신호를 처리하여 PPG 이차 미분 파형(Secondary derivative photoplethysmography)으로 변환하였고 혈관 경직도 평가 파라미터들을 검출하였다.논문에서 제안된 애플리케이션을 통해 산출된 SDPTG 파라미터 값과 레퍼런스 값과의 상관성 분석 결과, b/a (r=0.919, p<0.001), d/a (r=0.889, p<0.001), AI (r=0.938, p<0.001)로 통계적으로 높은 상관관계를 갖는 것으로 조사 되었다. 또한 Bland-Altman plot 통계 분석 결과, 통계적으로 유의한 결과를 얻었다. 이러한 결과들을 바탕으로, 본 연구에서 개발된 혈관 경직도 평가 모니터링 애플리케이션을 통하여 시, 공간 및 비용에 따른 제한성이 보완된 혈관경직도 모니터링이 가능할 것이며 예방 중심적 접근이 가능 할 것으로 사료된다. 또한, 스마트폰은 언제 어디서나 사용가능하며 누구나 손쉽게 다룰 수 있기 때문에 심혈관 질병 관리에 큰 기여가 가능 할 것이다.