http://dx.doi.org/10.5369/JSST.2018.27.6.407 pISSN 1225-5475/eISSN 2093-7563
베게에 삽입된 PVDF센서를 이용한 무호흡증 측정
금동위1 · 김정도2,+
Measurement of Apnea Using a Polyvinylidene Fluoride Sensor Inserted in the Pillow
dong-Wi Keum1 and Jeong-Do Kim2,+
Abstract
Most sleep apnea patients exhibit severe snoring, and long-lasting sleep apnea may cause insomnia, hypertension, car- diovascular diseases, stroke, and other diseases. Although polysomnography is the typical sleep diagnostic method to accu- rately diagnose sleep apnea by measuring a variety of bio-signals that occur during sleep, it is inconvenient as the patient has to sleep with attached electrodes at the hospital for the diagnosis. In this study, a diagnostic pillow is designed to mea- sure respiration, heart rate, and snoring during sleep, using only one polyvinylidene fluoride (PVDF) sensor. A PVDF sensor with piezoelectric properties was inserted into a specially made instrument to extract accurate signals regardless of the pos- ture during sleep. Wavelet analysis was used to identify the extractability and frequency domain signals of respiration, heart rate, and snoring from the signals generated by the PVDF sensor. In particular, to separate the respiratory signal in the 0.2~0.5 Hz frequency region, wavelet analysis was performed after removing 1~2 Hz frequency components. In addition, signals for respiration, heart rate, and snoring were separated from the PVDF sensor signal through a Butterworth filter and median filter based on the information obtained from the wavelet analysis. Moreover, the possibility of measuring sleep apnea from these separated signals was confirmed. To verify the usefulness of this study, data obtained during sleeping was used.
Keywords: PVDF sensor, a sleeping diagnostic pillow, Wavelet, Heart Signal, the respiratory signal, the snoring signal
1. 서 론
정확한 수면 무호흡증의 대표적 진단방법인 수면다원검사는 뇌파(EEG), 안전도(EOG), 근전도(EMG), 심전도(ECG), 호흡된 공기의 흐름, 가슴-배 호흡운동, 혈액산소포화도, 코골이 소리 등의 생체신호를 측정하고 분석하여 수면 중 질환들을 진단한 다[1]. 하지만 병원에서 불편한 장비를 달고 하룻밤을 숙면을 취
해야 할 뿐만 아니라 많은 비용이 발생하는 문제를 가지고 있 다. 다른 진단 방법으로 내시경을 이용해 코골이와 수면 무호흡 의 원인이 되는 폐쇄부위를 찾는 수면 내시경 검사가 있으나, 수면 유도제의 약 기운으로 인해 몽롱함과 어지러움을 느끼는 부작용이 발생할 수 있다.
이러한 복잡한 진단 방법과는 달리 간단한 방법으로 수면을 진단하기 위한 다양한 연구가 여러 연구기관에서 진행되어왔 다. 야마구치 대학에서는 전도성 패브릭 시트와 polyvinylidene fluoride(PVDF) 필름으로 구성된 벨트를 이용해 수면 상태를 모 니터링하고 분석한 바 있으며[2], 핀란드 탐 페레 대학에서는 수 십 개의 PVDF 센서를 메트릭스에 삽입하여 수면 중 호흡과 심 박을 모니터링 하였다[3].
미국의 Point-of-Care 호흡 모니터링 시스템은 PVDF 기반의 센서를 비강 아래에 부착하여 호흡으로 인한 온도의 변화를 모 니터링 하여 수면 무호흡을 측정하고 무호흡 발생 시 경보를 주 어 무호흡을 알려주는 시스템을 개발한 바 있다[4]. 인도의 SRM 대학에서는 MEMS 용량성 압전 센서를 개발하여 비강 기류의 압력 변화를 측정하여 수면 무호흡을 취득하기 위해 연구를 진 행한 바 있다[5].
1호서대학교 전자공학과(Department of Electonic Engineering, Hoseo University)
31499,Hoseo University, 20, Hoseo-ro 79beon-gil, Sechul-ri, Asan-si, Chungcheongnam-do, Korea
2호서대학교 전자공학과(Department of Electonic Engineering, Hoseo University)
31499,Hoseo University, 20, Hoseo-ro 79beon-gil, Sechul-ri, Asan-si, Chungcheongnam-do, Korea
+Corresponding author: [email protected]
(Received: Nov. 7, 2018, Revised: Nov. 28, 2018, Accepted: Nov. 28, 2018)
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본 연구에서는 먼저, 불편한 장비를 부착하고 수면을 취해야 한다는 수면 다원 검사의 문제점을 극복하기 위해 수면 진단 베 개를 설계하고, 편안한 상태에서의 수면 중 PVDF 단일 센서로 부터 생체신호를 취득한 후, 정확한 무호흡의 측정을 위해 이 신호로부터 호흡, 코골이 신호 뿐만 아니라 맥박신호를 분리한 다. 먼저, 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 시간-주 파수 분석을 실시하여 PVDF 센서 신호로부터 호흡, 맥박 및 코 골이 신호의 추출 가능성을 확인하였을 뿐만 아니라 호흡, 맥박 및 코골이 신호의 주파수 정보를 파악함으로써 각각의 신호 추 출을 위한 필터 설계 시 정확한 차단 주파수의 설정이 가능하 도록 하였다.
호흡신호의 추출을 위해서 0.25 Hz 차단주파수를 가진 4차 저역통과 필터를 사용하였다. 또, 맥박신호의 추출을 위해서 10 Hz와 20 Hz의 차단주파수의 4차 고역통과 필터와 4차 저역통 과 필터를 사용한 후, 신호를 제곱한 후에 메디언 필터(Median Filter) 를 사용하여 맥박의 R피크를 검출하였다.
코골이 신호의 추출을 위해 50 Hz 차단주파수의 4차 고역통 과 필터를 사용하여 맥박 신호와 호흡 신호와 같은 저주파 신 호를 제거함과 동시에 3 KHz 부근의 환경 잡음을 제거하기 위 해 500 Hz 차단주파수의 4차 저역통과 필터를 추가로 사용한 후, 메디언 필터를 사용하여 코골이의 포락선만을 추출하였다.
2. 수면 무호흡증 측정 베개의 설계
PVDF 압전 필름은 측정 주파수 범위가 넓으며 감도가 높은 특징을 가지기 때문에 작은 진동에도 크게 반응하여 생체신호 를 측정하기에 적합하다[2-4]. 본 연구에서는 수면다원검사의 단 점을 극복하면서 PVDF센서가 내장되어 생체신호의 측정이 가 능한 수면 진단 베개를 설계하였다. Fig. 1은 수면 중 생체신호 측정을 위해 베개에 삽입된 PVDF 센서의 구조를 보여주고 있 다. PVDF 센서는 수면 중인 사용자의 목 뒤에 위치하며, 수면 중 발생하는 생체신호를 획득한다.
베개 내부에 설치된 기구는 PVDF 센서의 상단에 위치한 고 무패드의 단면적을 늘려주며, 사용자의 뒷목에 맞닿는 면적을 늘려주어 정확한 신호 측정이 가능하도록 하였다. Fig. 2의 수 면진단베개는 메모리폼 소재를 사용하였으며 500×280×95 mm 크기로 설계되었다.
3. 웨이블릿 변환을 이용한 PVDF 신호분석
수면 무호흡증의 진단을 위해 수면 진단 베개에 내장된 PVDF 센서로 수면 중 발생하는 생체신호를 취득한다. Fig. 3은 수면 중 PVDF 센서를 이용하여 30초간 10 kHz로 샘플링한 신호이다. 이 신호에는 베개를 통해 PVDF에 전달된 호흡 신호, 맥박 신호, 코 골이 신호 및 각종 환경잡음을 비롯한 동잡음이 포함되어 있다.
3.1 STFT 분석
Short-time Fourier Transform(STFT) 는 창함수를 사용하여 신 호를 시간-주파수 공간에 표현하여 분석할 수 있다. Fig. 4는 Fig. 3의 수면 중 측정된 PVDF 센서의 신호에 STFT를 적용해 시간-주파수로 표현한 결과를 나타낸다.
Fig. 4의 (a)는 0~5000 Hz의 주파수 구간을 전부 확인한 결 과로 1.5~3 KHz 대역의 고주파 잡음과 0~200 Hz 대역에서 발 생하는 신호를 확인할 수 있으며, Fig. 4의 (b)는 주파수 구간을 0~200 Hz, 10 초간의 시간 구간을 확대한 결과로 불특정하게 발 생하는 코골이 신호와 주기적으로 발생하는 맥박 신호를 확인 할 수 있었으나 맥박과 코골이 신호의 정확한 주파수 특성을 확 인할 수 없었다.
Fig. 1. Appearance and structure of PVDF sensor
Fig. 2. Structure of Sleep Diagnosis Pillow
Fig. 3. Signal of PVDF sensor measured during sleep
3.2 웨이블릿 변환 분석
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 고주파 대역에서는 폭이 좁은 윈도우를, 저주파 대역에서는 폭이 넓은 윈도우를 사용하 여 다해상도 해석이 가능하다.
Fig. 5 는 Fig. 3의 수면 중 측정된 PVDF 센서의 신호에 웨이 블릿 변환을 적용해 시간-주파수로 표현한 결과를 보여준다. x 축은 시간, y축은 주파수를 나타내며 색의 강도는 주파수 성분 의 강도를 나타낸다. Fig. 5로부터 50~125 Hz 사이에서 총 7번 의 코골이가 발생하였음을 의미한다. 이 분석을 통해 코골이 신 호를 충분히 취득할 수 있다는 것을 파악할 수 있다. 또한, 코 골이 신호 바로 밑의 2 Hz와 20 Hz 사이의 주파수를 가진 신 호가 27개 나타난 것을 볼 수 있다. 보통 맥박 신호는 1.0 Hz에 서 20 Hz의 주파수 성분을 강하게 포함하고 있기 때문에, 이 신 호는 맥박 신호 성분으로 파악된다. 총 30초 동안 27개의 신호 가 확인되기 때문에 약 0.9 Hz의 간격으로 맥박 신호가 나타난 것으로 확인할 수 있다.
Fig. 5 로부터 보통 0.5 Hz 이하에서 나타나는 호흡 신호의 존 재를 확인하였으나 신호의 존재를 발견할 수 없었다. 가슴과 배 부위에서 발생하는 호흡신호를 목 부근에서 취득할 경우 추출 되는 신호의 진폭이 줄어 신호가 미약하게 나타날 수도 있다.
이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Fig. 3의 수면 중 측 정한 PVDF 신호를 0.8 Hz의 차단주파수의 4차 버터워스 저역 통과 필터에 입력시켜 고주파 성분을 대부분 제거한 후에, 이 데이터를 이용하여 웨이블릿 변환을 시행한 후에 Fig. 6과 같이
0에서 4 Hz까지의 성분만을 분석하였으며 전 시간대에 걸쳐 0.2~ 0.5 Hz에서 다른 성분보다 높은 진폭이 나타나 흰색으로 표시되는 성분이 존재함을 알 수 있다. 이 성분이 호흡신호이며, Fig. 5 에서 고주파신호를 제거할 경우 전체 시간대에 존재하는 호흡 성분을 추출할 수 있음을 알 수 있다.
4. 생체신호의 측정 및 무호흡 검출
4.1 호흡신호의 측정
Fig. 6 의 wavelet 분석으로부터 약 0.24 ~ 0.5 Hz의 주파수 성 분이 존재한다는 것을 파악하였으나 호흡신호의 경우 대부분 0.3 Hz 이하의 신호이기 때문에 0.3~0.5 Hz의 신호는 호흡 신 호의 주변신호인 것으로 생각된다. 주변신호는 제거하고 0.25 Hz 이하의 신호를 추출하기 위해 차단주파수 0.25 Hz의 4차 버 터워스 저역통과필터를 사용하였다.
버터워스 필터를 통해 측정된 호흡 신호는 Fig. 7과 같다. Fig.
7 은 0.25 Hz의 4차 버터워스 저역통과 필터를 사용하여 얻은 호 흡 신호를 나타낸다.
Fig. 4. Analysis results through STFT (a) 0~5,000 Hz, (b) 0~200Hz
Fig. 5. Analysis results through Wavelet Transform
Fig. 6. Wavelet analysis of low frequency range
Fig. 7. Breathing signals acquired through 4th Butterworth low-pass
filtering (Cut-off Frequency= 0.25 Hz)
4.2 맥박신호의 측정
PVDF 센서의 신호에서 맥박신호를 추출하기 위해 10 Hz 차 단주파수를 가지는 4차 버터워스 고역통과 필터와 20 Hz의 차 단주파수를 가지는 4차 버터워스 저역통과 필터를 사용하였으 며, R피크를 검출하기 위해 필터를 통해 대역통과된 신호를 제 곱한 후에 메디언 필터(Median Filter)를 사용하여 신호의 윤곽 선을 추출하였다. 맥박 신호를 추출하기 위한 전체 구조를 정리 하면 Fig. 8과 같다.
Fig. 9는 n=3250의 메디언 필터를 통과한 결과를 나타낸다.
Fig. 9의 맥박 신호는 심전도의 QRS 신호처럼 검출되는 것이 아닌 동맥의 주기적인 파동을 확인하기 위한 신호이며, 심전도 의 R피크에 해당한다. 맥박 신호는 무호흡증 진단의 참고자료 로 활용될 수 있다.
4.3 코골이 신호의 측정
대부분의 코골이와 수면 무호흡은 수면 중 호흡 기류가 여러 원인으로 좁아진 기도를 지나면서 이완된 기도 주위 구조물에 진동을 일으켜 발생되거나, 비강에서 시작되어 인후두까지 이어 지는 상기도의 공간이 좁아지는 해부학적 이상 증상에 의해 발 생하는 호흡잡음이다. 또한, 목 주위에 지방이 축적되거나 혀, 편도 등의 조직이 비대해진 경우에도 코골이 및 수면 무호흡이 나타날 수 있다. 다양한 원인의 코골이가 존재함에도 불구하고, 코골이는 공통적으로 Fig. 10과 같이 호흡 신호와 동기화되어 나타난다[7].
본 논문에서는 코골이 신호를 추출하기 위하여 50 Hz 차단주 파수를 가지는 4차 버터워스 고역통과 필터를 사용하며, 50 Hz 이하에서 존재하는 맥박에 의한 신호와 호흡 신호 등의 저주파 신호를 제거한다.
Fig. 11 은 4차 고역통과 필터를 통해 얻은 코골이 신호를 보 여주고 있다. 그러나, 4차 고역통과 필터를 통해 획득된 Fig.
11 의 코골이 신호는 0V 부근에서 상당한 두께의 잡음이 포함 되어 있음을 알 수 있다. 이 신호는 Fig. 5의 웨이블릿 분석 에서 나타난 3 KHz 부근의 환경잡음으로 전체 시간대에서 고 르게 존재한다. 그러나, 4차 고역통과 필터를 통해 획득된 Fig.
4.5의 코골이 신호는 0V 부근에서 상당한 두께의 잡음이 포 함되어 있음을 알 수 있다. 이 신호는 Fig. 5의 웨이블릿 분 석에서 나타난 3KHz 부근의 환경잡음으로 전체 시간대에서 고르게 존재한다.
본 논문에서는 이러한 환경 잡음을 제거하기 위해 500 Hz 차 단주파수를 가지는 저역통과 필터를 추가로 사용한다. Fig. 12 는 고주파 잡음이 제거된 코골이 신호를 나타내며, 보다 뚜렷한 코골이 신호를 얻을 수 있다.
Fig. 12 를 통해 얻어진 코골이 신호로부터 포락선만을 추출하 여 코골이를 쉽게 검출하기 위해 메디언 필터를 사용한다. Fig.
13은 n=7600의 메디언 필터를 사용하여 얻어진 코골이 신호의 결과를 나타낸다.
Fig. 8. Structure for extracting heart rate signal
Fig. 9. R-peak detection using median filter
Fig. 10. Snoring signal synchronized with breathing signal
Fig. 11. Snoring signal acquired through 4th HPF
PVDF 센서로 받은 신호는 10 KHz로 샘플링되며, 50Hz와 500 Hz 의 차단주파수를 가지는 4차 대역통과 필터를 사용할 경 우 코골이 신호에 대해 얻을 수 있으며, 코골이 신호에 대한 특 징만을 검출하기 위해서는 메디안 필터를 추가로 사용하여 얻 을 수 있다. 본 논문에서 제안된 코골이 신호의 추출방법을 정 리하면 Fig. 14와 같다.
4.4 무호흡 측정
수면 무호흡은 수면 중에 10초 이상 호흡이 일시적으로 정지 되는 상태를 의미하며, 호흡이 정지됨과 동시에 코골이 현상도 사라진다. 이러한 상태가 7시간 수면 중 30회 이상 계속될 경우 무호흡증후군이라는 병적상태로 진단된다.
코골이 신호는 호흡의 들숨과 날숨이 발생할 때 상기도의
폐쇄로 인해 발생하는 소리이기 때문에 호흡 신호와 동기화되 어 나타나며, 상기도의 폐쇄가 10초 이상 지속되어 호흡이 발 생하지 않을 경우 수면 무호흡증으로 진단 할 수 있다. 또한, 호흡이 재개될 경우 불안정한 호흡, 호흡과 동기화되는 움직 임 및 호흡과 동기화되어 나타나는 코골이 신호가 나타난다.
따라서, 수면 무호흡증의 측정은 호흡과 코골이 신호를 통해 측정이 가능하다.
5. 실험결과
5.1 맥박 신호 검출결과 확인
수면 진단 베개를 이용해 취득한 맥박 신호의 정확성 검증을 위해 ECG 전극을 Biopac사의 MP150 시스템에 연결하여 수면 중 맥박 신호와 비교하였다.
Fig. 15 는 메디언 필터를 이용해 얻은 R피크 검출 신호와 MP150 시스템을 이용해 취득한 심전도 신호를 비교하고 있다.
Fig. 15 에서 볼 수 있듯이 두 개의 R피크 검출 신호가 일치한다 는 것을 확인하였다.
5.2 호흡 신호와 코골이 신호의 검출 결과 확인
4장에서 설명한 바와 같이 모든 코골이는 공통적으로 호흡 신호와 동기화되어 나타나며, 들숨에서 큰 진동을 일으키는 경향이 존재한다. Fig. 16의 (a)는 호흡 신호와 코골이 신호 를 비교하여 나타내며, (b)는 호흡 신호와 메디언 필터를 이 용해 나타낸 코골이 신호를 나타낸다. Fig. 16의 (a)와 (b)의 코골이 신호는 호흡 신호와 동기화되어 연속적으로 나타남과 들숨에서 큰 진동을 일으키는 경향이 일치함을 확인 할 수 있다.
Fig. 12. High-frequency noise-canceled snoring signal
Fig. 13. Median filter obtained snoring signal
Fig. 14. Extraction of proposed snoring signal
Fig. 15. Heart rate signal obtained using Median Filter and heart rate
signal obtained using MP150 system
또한, 코골이 신호인지 잡음신호인지를 구분할 수 있는지를 확 인하기 위해 수면 중 코골이 신호가 아닌 인위적인 소음신호를 발 생시킨 결과와 호흡신호를 비교하였으며, 이를 Fig. 17에 나타내었 다. Fig. 17로부터 코골이 신호로 필터링 된 신호가 잡음 신호일 경 우 호흡 주기와 일치하지 않음을 통해 잡음 신호로 특정 지을 수 있다.
5.3 무호흡 측정 결과
Fig. 18 은 무호흡증 환자를 대상으로 측정한 수면 중 무호흡 이 발생한 60초 구간의 호흡 신호와 코골이 신호를 나타낸다.
Fig. 18 (a)와 (b)의 실험 결과에서는 145~160초 구간에서 호흡 신호와 코골이 신호가 동기화되어 나타남을 확인할 수 있으며, 160~167 초 구간에서는 호흡 신호가 불규칙적이고 움직임으로 인 한 잡음 신호가 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 167~183초 구 간은 약 15초간 수면 무호흡이 발생된 것을 확인 할 수 있으며, 183~195 초 구간은 호흡이 재개됨에 따라 불안정한 호흡이 발생 하고 있다. 200초 이후 구간은 호흡이 안정적으로 나타나며, 호 흡과 코골이 신호가 동기화되어 나타나는 특징을 확인 할 수 있다.
Fig. 19 는 실제 무호흡이 발생한 신호가 아니고, 깨어있는 상 태에서 인위적으로 코골이를 발생시킨 후 호흡을 멈추게 한 신 호이다. 이 그림으로부터 129~140초 구간에서 약 11초간의 무 호흡이 발생하였으나 무호흡이 발생하기 전 코골이가 호흡신호 와 동기화되지 않았다는 점으로부터 실제 무호흡이 아님을 알 수 있다. 실제 무호흡 이후에는 호흡이 거칠어지기 때문에 코골 이와 호흡이 동기화되지 않아야 함에도 Fig. 19는 인위적인 무 호흡이기 때문에 호흡과 코골이가 동기화되고 있음을 알 수 있 다. Fig. 18과 19를 통해, 본 연구에서 제안한 수면 진단 베개를 이용한 수면 무호흡증 측정 방법의 가능성을 확인 할 수 있다.
6. 결 론
본 연구에서 개발한 PVDF 센서를 삽입한 수면 진단 베개는 수면 환경에 영향을 주지 않고 편안한 상태에서의 수면 중 생 체신호 취득이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 호흡 신호와 코 골이 신호가 동기화되는 특징을 이용한 수면 무호흡증 검출 방 법은 수면 무호흡증을 진단하기 위한 하나의 척도가 될 수 있 음을 실험을 통해 증명하였다. 또한 맥박의 추출은 수면 무호흡 증의 진단의 참고자료로 사용될 수 있다.
하지만 수면 진단 베개를 이용한 측정에서 베개에 삽입된 PVDF 센서 위치에서 이탈할 경우 정확한 생체신호의 측정이 이루어지지 않는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제는 PVDF 센 서의 추가적인 설치와 내부에 삽입된 기구를 조정하여 개선이 가능하다고 판단된다.
REFERENCES
