시-주파수 분석을 이용한 심실세동시 심전도 분석을 통한 제세동 예측에 관한 연구

Abstract

[한글]본 논문은 심실세동시 측정된 심전도의 시-주파수 분석을 통해 얻은 파라미터에 근거한 제세동 성공률 예측에 관한 연구이다. 일반적으로 심실세동을 정지시킬 수 있는 가장 효과적인 방법은 전기적인 제세동을 가하는 것이나 불필요한 제세동의 반복을 피하고 효과적인 제세동 시간을 알기 위해서는 제세동 성공에 대한 예측이 매우 중요하다. 제세동 성공률을 정확하게 예측하기 위해서는 관상동맥관류압(coronary perfusion pressure)이나 심근혈류양(myocardial bloo dflow)과 같은 심장의 혈역학적 변수들을 사용해야 하지만 병원 밖이나 응급 상황에서 측정하기 어려우므로 비관혈적방법으로 측정이 가능한 심전도를 이용하게 된다.

실험동물에 심실세동을 유발시킨 후 4분이 경과한 뒤에 에피네프린 투여와 심폐소생술을 시행하며 대동맥압, 우심방압, 심전도를 측정하였다. 총 15회의 실험을 실시하였으며 그 중 소생에 성공한 실험은 9회, 소생에 실패한 실험은 6회 이었다. 관상동맥관류압은 대동맥압과 우심방압의 산술적인 차이를 이용하여 계산하였고 소생성공(return of spontaneous circulation : ROSC)을 예측하기 위해 심전도의 시-주파수 영역에서 파라미터들을 추출 및 분석하였다.

시-주파수 분석을 위해서 Smoothed pseudo Wigner-Ville distribution(SPWV D)을 이용하였다. 제세동 성공률 예측을 위해 사용할 파라미터를 추출하기 위해 각 시간 축의 파워스펙트럼 밀도에서 중간주파수, 최대주파수, 주파수 거칠기, 1/f 기울기를 구하였으며 주파수 구간들에서의 변화를 알아보기 위해서 2~4㎐, 4~6㎐, 6~8㎐, 8~10㎐, 10~12㎐, 12~15㎐ 주파수 구간 면적을 전체 파워스펙트럼 면적에 대한 비율로 계산하여 모두 10개의 파라미터들을 추출하였다. 소생성공과 소생실패 그룹의 차이를 나타내는 파라미터를 찾기 위해 독립표본 t-검정(independent sample t-test)을 이용한 결과 4개의 파라미터(중간주파수, 1/f 기울기, 2~4㎐, 8~10㎐ 대역비)에서 p<0.05의 유의 수준을 나타내었다. 관상동맥관류압과 네 개의 파라미터들의 상관관계를 분석한 결과에서는 중간주파수, 2~4㎐ 대역비, 8~10㎐ 대역비가 각각 0.56, -0.49, 0.31의 상관계수를 나타냈으며 1/f 기울기는 -0.07로 유의수준의 결과를 보이지 못했다. 추출한 파라미터들과 관상동맥관류압과의 관계를 회귀방정식을 이용하여 계산한 선형회귀분석결과에서 결정계수(R2)가 55%였고 1/f 기울기와 8~10㎐ 대역비가 p<0.05 의 유의성을 보였다. 제세동 성공을 예측할 수 있는 가장 적합한 파라미터의 조합을 찾기 위해서 심전도의 시-주파수 영역에서 추출한 네 개의 파라미터로 여섯 개의 조합을 만들었으며 소생성공과 소생실패 그룹의 분리 및 판별 능력을 linear discriminant an alysis(LDA)와 계층적 군집분석(hierarchial clustering analysis)를 이용하여 평가하였다. 중간주파수와 2~4Hz 대역비의 조합이 전체 실험구간에서 민감도 86.6%, 특이도 85.5%로 가장 높았으며 5분 이후에서는 90%이상의 민감도와 특이도를(민감도:91.2%, 특이도: 95.4%) 나타냈다. 본 연구의 결과로 심전도 파라미터들의 조합을 이용한 분석을 통해 소생성공에 대한 판별이 가능함을 보였으며 실시간 분석을 통한 심실세동시 처치효과 분석, 자동 제세동기 개발 등에 이용될 수 있을 것이다.

[영문]Fibrillation of ventricle of the heart is a result of chaotic electrical activity of the heart chamber, resulting in loss of coordinated myocardial contraction. Electrical defibrillation is the only effective method of terminating the ventricular fibrillation (VF). Previous studies suggested that cardiopulmonary resuscitation (CPR) and epinephrine administration before counter-shock was more effective method than immediate counter-shock to prolonged ventricular fibrillation. Therefore, the method for evaluating the success rate of defibrillation attempt was needed. Coronary perfusion pressure is the best predictor of the success of cardiac resuscitation. In out-of-hospital, however, there is few non-invasive or practical invasive option for measuring coronary perfusion pressure. Therefore, we measured electrocardiogram (ECG) as predictors of restoration of spontaneous circulation (ROSC). The purpose of this study was to predict the defibrillation success of ventricular fibrillation ECG signal using time-frequency analysis. In this study, coronary perfusion pressure and electrocardiogram were measured during CPR. Parameters extracted from time-frequency domain were served as predictor of resuscitation success. The experiment was performed with 15 mongrel dogs(ROSC: 9, non-ROSC: 6). Time-frequency distribution (TFD) of ECG signals was estimated from the Smoothed pseudo Wigner Ville distribution (SPWVD). Median frequency, peak frequency, 1/f slope, frequency band ratios(2~4㎐, 4~6㎐, 6~8㎐, 8~10㎐, 10~12㎐, 12~15㎐) were extracted from each TFD as a function of time. Independent t-test was used to determine the differences in ROSC and non-ROSC groups. In the statistical results, we selected four significant parameters - median frequency, 1/f slope, 2~4㎐ band ratio, 8~10㎐ band ratio. The relationship between coronary perfusion pressure and ECG parameters was analyzed with linear regression analysis. R-square value was 55%. 1/f slope and 8~10㎐ band ratio had the significant relationship with coronary perfusion pressure. We attempted to predict defibrillation success by combining features extracted from TFD. For a given feature combinations, we evaluated discriminant ability using linear discriminant and clustering analysis. The combination of median frequency and 2~4㎐ band ratio gave the best predictive potential (sensitivity: 86.6%, specificity: 85.5%). After 5-min induced VF, the same combination of feature showed a higher predictive potential (sensitivity: 91.2%, specificity: 95.4%). In these results, we proposed a method to evaluate an outcome predictor for ROSC in cardiac arrest animals. On this basis, it is possible to evaluate the effects therapy during VF, development of automated external defibrillator.