전도성 직물을 이용한 심전도 측정 및
심전도 유도 호흡 추출에 관한 연구
연세대학교 대학원
의료공학협동과정
전도성 직물을 이용한 심전도 측정 및
심전도 유도 호흡 추출에 관한 연구
지도 윤 형 로 교수
이 논문을 석사 학위논문으로 제출함
2005년 12월
일
연세대학교 대학원
의료공학협동과정
의 공 학 전 공
이
계
형
이계형의 석사 학위논문을 인준함
심사위원
인
심사위원
인
심사위원
인
감사의
감사의
감사의
감사의 글
글
글
글
학위과정동안 자상한 충고와 따뜻한 격려로 지도해 주신 윤형로 교수님께 감사 드립니다. 부족한 저의 논문을 지도해 주신 이경중, 윤영로 심사위원 교수님들께 감사드립 니다. 또한 대학원 수학 기간동안 많은 가르침을 주셨던 이윤선 교수님, 김동윤 교수님, 김영호 교수님, 신태민 교수님, 김경환 교수님께 감사드립니다. 의공학과 를 위해 많은 노력을 하시는 김법민 교수님, 김한성 교수님, 정병조 교수님, 김지 현 교수님, 이용흠 연구교수님께 감사드립니다. 수업을 통해 많은 도움을 주신 이중우 교수님과 박영철 교수님께 감사드립니다. 그리고 여러 가지 많은 도움을 주신 안종수 선생님께 감사드립니다. 인생의 선배로서 본보기가 되어 주신 김기원 사장님, 연구실에서 함께 생활하면 서 많은 도움을 주신 염호준 박사님, 전대근 박사님, 임택균 선배님, 김응석 선배 님께 감사드립니다. 그리고 홍수용 선배님, 김동석 선배님, 이정우 선배님, 이성호 선배님, 강동원 선배님, 이찬오 선배님, 문재국 선배님, 김해관 선배님께 감사드립 니다. 한상돈, 서광석, 이현웅, 이광재, 정인철, 김재영, 이진술, 배기수, 최유나에게 도 고마움을 전합니다. 아직 학위과정에 있는 고재일과 이동희에게도 고마움과 격 려를 전합니다. 특히 저를 친동생처럼 여기고, 제가 힘들어 할 때 많은 도움과 격 려를 해주신 박성빈 박사님께 감사드립니다. 함께 생활하면서 많은 도움을 주셨던 신재우 선배님께도 감사드립니다. 대학원 생활 중에 많은 조언을 주신 박호동 선배님, 이전 선배님께 감사드리고, 이균정, 최희석에게도 고마움을 전합니다. 그 외 모든 의공학과 대학원 선배님과 후배님께 감사의 말씀을 드립니다. 고등학교 후배이자 대학교 후배인 하승록에게도 고마움 을 전합니다. 대학원 진학 전, 빈즈메디칼이라는 회사에서 함께 했던, 지정호 선배님, 노동곤 선배님, 박성빈 박사님께 감사드립니다. 서로를 격려하며 지내는 박동권에게도 고마운 마음을 전합니다.손자 손녀를 아끼시고, 증손녀를 보신 외할머니께 감사드립니다. 많은 격려와 보살핌을 주신 친지 여러분께 감사드립니다. 고향을 떠난 저의 빈자리를 대신해준 동생, 민정이에게 감사드립니다. 이 작은 오늘의 결실을 홀로 계시는 아버지와 몸이 편치 않음에도 여전히 일을 놓지 않으 시는 어머니께 바칩니다. 2005년 12월 이계형 이계형 이계형 이계형 드림
차 례
그림 차례 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ iii 표 차례 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ix 국문 요약 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ x 제1장 서 론 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 1 제2장 이론적 배경 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 4 2.1. 심전도 유도 호흡의 이해 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 4 2.2. 단일 리드 심전도 유도 호흡 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 6 2.3. 심전도 유도 호흡신호 추출 방법 ․ ․ ․ ․․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 7 2.3.1. 심전도의 기저선 변동 제거 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 7 2.3.2. QRS 검출, QRS 구간 면적 계산, R-R 간격 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 8 2.3.3. 2점 이동 평균 및 삼차 스플라인 보간 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 8 2.3.4. 다표본 신호처리 및 안티에일리어싱 저역 통과 필터 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 10 2.3.5. 유도 호흡신호의 DC 및 저주파 변동 성분 제거 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 16 제3장 단일 리드 심전도 유도 호흡의 비교 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 17 3.1. 심전도 유도 호흡신호 추출 방법의 적용 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 17 3.2. 심전도 유도 호흡의 평가 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 25 3.3. 심전도 유도 호흡의 결과 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 30 제4장 하드웨어 및 시스템 소프트웨어 구성 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 32 4.1. 하드웨어 구성 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 324.1.1. 전원부 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 32 4.1.2. 심전도 측정 전치 증폭기 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 34 4.1.3. 간접 호흡 측정 증폭기 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 35 4.1.4. 마이크로컨트롤러 및 RS-232 통신부 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 36 4.2. 시스템 소프트웨어 구성 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 37 4.2.1. 비순환 대역 제한 필터를 사용하는 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 39 4.2.1.1. QRS 검출 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 40 4.2.1.2. 비순환 대역 제한 필터 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 40 4.2.1.3. 순환 대역 통과 필터 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 43 4.2.2. 순환 대역 통과 필터를 사용하는 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 44 제5장 실험결과 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 46 5.1. 심전도 증폭기 출력 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 46 5.2. QRS 검출 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 47 5.3. 비순환 대역 제한 필터를 사용하는 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 51 5.4. 순환 대역 통과 필터를 사용하는 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 52 5.5. 흉곽벨트로 측정한 호흡신호와 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 53 제6장 고 찰 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 63 제7장 결 론 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 66 참고 문헌 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 68 영문 요약 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 72
그 림 차 례
그림 2.1 호흡에 의한 QRS의 진폭변조 영향 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 4 (a) 기저선이 제거된 심전도 (b) 호흡신호 변환기로 측정된 신호 그림 2.2 심전도 유도 호흡신호 추출과정 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 7 (a) 삼차 스플라인 보간을 사용하는 기존의 EDR (b) 안티에일리어싱 저역 통과 필터를 사용하는 EDR 그림 2.3 QRS 미분 문턱치 기반 검출 순서도 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 9 그림 2.4 다운샘플링에 의한 주파수 도면에서의 영향 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 10 (a) 샘플링 이론이 적용된 원 신호 (b) 1/2로 샘플링을 줄일 때 , 잔류하는 주파수 영역 (점선 ) (c) 잔류된 주파수 성분이 중첩되어 나타나는 에일리어싱의 결과 그림 2.5 다운샘플링에서 에일리어싱에 대한 신호대역제한 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 11 (a) 샘플링 이론이 적용된 원 신호 (b) 원 신호에서 대역을 제한 시킨 신호 (c) 다운샘플링 후 , 에일리어싱이 발생하지 않은 신호 그림 2.6 업샘플링에 의한 주파수 도면에서의 영향 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 12 (a) 샘플링 이론이 적용된 신호 (b) 1/2 업샘플링에 의해 나타난 가상 성분 그림 2.7 업샘플링 방법 :
업샘플링의 경우 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 13 (a) 원 신호 (b) 원 신호의 데이터 사이에 영을 2개씩 추가 그림 2.8 수정된 업샘플링 방법 :
․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 13(a) 데이터 사이에 영이 아닌 이전 데이터를 3개 추가 (b) 대역 제한된 신호 그림 2.9 업샘플링과 다운샘플링을 동시에 할 때 , 처리과정 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 14 그림 2.10 안티에일리어싱 저역 통과 필터 순서도 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 15 그림 3.1 메디안 필터 처리 과정 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 18 (a) 기저선 변동이 포함된 심전도 (b) 메디안 필터를 거친 기저선 변동 파형 (c) 기저선 변동이 제거된 신호 그림 3.2 심전도 일부 신호와 R파 지점 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 19 그림 3.3 R-R 간격의 이동 평균 및 삼차 스플라인 보간 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 20 (a) R-R 간격을 R파의 시간 위치에 배치 (b) 이동 평균의 적용 (c) 이동 평균에 대한 삼차 스플라인 보간 그림 3.4 과도 응답이 나타난 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 21 (a) R파 유도 호흡신호 초기의 과도응답 (b) QRS 구간 유도 호흡신호 초기의 과도응답 (c) R-R 간격 유도 호흡신호 초기의 과도응답 (d) R-R 간격 유도 호흡신호 말기의 과도응답 그림 3.5 DC 및 저주파 변동 성분 , 과도 응답이 제거된 신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 22 (a) 흉곽벨트로 구한 호흡신호 (b) 코 주위 기류온도 (c) R파 크기로부터 유도한 호흡신호 (d) QRS 구간 면적으로부터 유도한 호흡신호 (e) R-R 간격으로부터 유도한 호흡신호 (f) R-R 간격으로부터 대역 제한 필터와 다운샘플링된 호흡신호 그림 3.6 흉곽벨트 호흡신호와 코 주위 기류온도 호흡신호 및 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ 24
(a) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (b) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (c) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (d) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (e) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) (f) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) (g) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) (h) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) 그림 3.7 흉곽벨트 호흡신호에 대한 유도 호흡신호의 비교 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 27 (a)
,
,
,
의 각 MSE (b)
,
,
,
의 각 Xcorr (c)
,
,
,
의 각 Coherence 그림 3.8 코 주위 기류온도 호흡신호에 대한 유도 호흡신호의 비교 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 29 (a)
,
,
,
의 각 MSE (b)
,
,
,
의 각 Xcorr (c)
,
,
,
의 각 Coherence 그림 4.1 완성된 실시간 심전도 유도 호흡신호 추출 시스템 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 32 그림 4.2 실시간 심전도 유도 호흡신호 추출 시스템의 기능도 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 33 그림 4.3 전원부 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 34 그림 4.4 Instrumentation Amplifier와 오른 다리 구동 회로 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 35 그림 4.5 간접 호흡 측정 증폭기 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 35 그림 4.6 RS-232 통신부 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 37 그림 4.7 다운 샘플링된 흉곽벨트 호흡신호와 부동 소수점 연산으로 구한 두 유도 호흡 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 38(a) 다운 샘플링된 흉곽벨트 호흡신호 (b) 비순환 대역 제한 필터를 사용하는 유도 호흡신호 (c) 순환 대역 제한 필터를 사용하는 유도 호흡신호 그림 4.8 비순환 대역 제한 필터를 사용하는 실시간 심전도 유도 호흡신호 추출 소프트웨어 순서도 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 39 그림 4.9 QRS 검출 순서도 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 41 그림 4.10 비순환 대역 제한 필터의 주파수와 위상응답 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 42 그림 4.11 -3㏈ 주파수 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 43 그림 4.12 순환 대역 통과 필터 주파수 및 위상 응답 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 44 그림 4.13 순환 대역 통과 필터를 사용하는 실시간 심전도 유도 호흡신호 추출 소프트웨어 순서도 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 44 그림 4.14 2차 버터워쓰 대역 통과 필터 주파수 응답 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 45 그림 5.1 접착형의 규격 심전도 전극을 사용한 두 전극 심전도 증폭기 출력 ․ ․ ․ ․ ․ 46 (a) A/D 변환된 심전도 (b) 마이크로컨트롤러에서 5점 이동 평균 필터를 거친 심전도 그림 5.2 전도성 직물을 전극으로 사용한 두 전극 심전도 증폭기 출력 ․ ․ ․ ․ ․ 47 (a) A/D 변환된 심전도 (b) 마이크로컨트롤러에서 5점 이동 평균 필터를 거친 심전도 그림 5.3 전도성 직물에서 얻어진 심전도와 QRS 검출 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 48 (a) 전도성 직물에서 얻어진 심전도 (b) 대역통과 필터를 거쳐 기저선이 제거한 심전도 (c) 검출된 QRS 그림 5.4 QRS 검출 실패와 QRS 검출이 늦어진 경우 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 49
(a) 전도성 직물에서 얻어진 심전도 (b) 대역통과 필터를 거쳐 기저선이 제거한 심전도 (c) 검출된 QRS 그림 5.5 초기 잘못된 문턱치 추정으로 QRS 검출 실패이후 , 적응 가변 문턱치에 의한 QRS 검출 ․ ․ ․ ․ ․ 50 (a) 전도성 직물에서 얻어진 심전도 (b) 대역통과 필터를 거쳐 기저선이 제거한 심전도 (c) 검출된 QRS 그림 5.6 전도성 직물에서 얻어진 심전도와 비순환 대역 제한 필터를 사용하는 실시간 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ 51 (a) 300㎐로 샘플링된 심전도 (b) 4㎐로 얻어진 실시간 심전도 유도 호흡신호 (c) 300㎐로 샘플링된 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.7 전도성 직물에서 얻어진 심전도와 순환 대역 통과 필터를 사용하는 실시간 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ 53 (a) 300㎐로 샘플링된 심전도 (b) 300㎐로 얻어진 실시간 심전도 유도 호흡신호 (c) 300㎐로 샘플링된 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.8 호흡을 임의로 멈추게 한 다음 측정한 호흡신호와 심전도 유도 호흡신호 (1) ․ ․ ․ ․ ․ ․ 54 (a) 전도성 직물에서 측정된 심전도 (b) R-R 간격 (c) 실시간 심전도 유도 호흡신호 (d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.9 호흡을 임의로 멈추게 한 다음 측정한 호흡신호와 심전도 유도 호흡신호 (2) ․ ․ ․ ․ ․ ․ 55 (a) 전도성 직물에서 측정된 심전도 (b) R-R 간격 (c) 실시간 심전도 유도 호흡신호 (d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.10 피험자 A의 186분 수면 동안 측정된 신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 56 (a) 심전도 (b) R-R 간격 (c) 심전도 유도 호흡신호
(d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.11 피험자 A, 측정 후 , 15 ~ 16분 사이에 있는 움직임 구간 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 57 (a) 심전도 (b) R-R 간격 (c) 심전도 유도 호흡신호 (d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.12 피험자 A, 측정 후 , 82 ~ 87분의 신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 58 (a) 심전도 (b) R-R 간격 (c) 심전도 유도 호흡신호 (d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.13 피험자 B의 245분 수면 동안 측정된 신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 59 (a) 심전도 (b) R-R 간격 (c) 심전도 유도 호흡신호 (d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.14 피험자 B, 측정 후 , 69 ~ 72분의 호흡 곤란이 있는 구간의 신호 ․ ․ ․ 60 (a) 심전도 (b) R-R 간격 (c) 심전도 유도 호흡신호 (d) 흉곽벨트 호흡신호 그림 5.15 흉곽벨트 호흡신호와 반전된 심전도 유도 호흡신호 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 61 (a) 심전도 유도 호흡신호 (b) 반전된 심전도 유도 호흡신호 (c) 흉곽벨트 호흡신호
표 차 례
표 3.1 흉곽벨트 호흡신호에 대한 유도 호흡신호의 비교 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 26
표 3.2 코 주위 기류온도에 대한 유도 호흡신호의 비교 ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ ․ 28
국
국
국
국 문
문
문
문 요
요
요
요 약
약
약
약
전도성
전도성
전도성
전도성 직물을
직물을
직물을
직물을 이용한
이용한
이용한
이용한 심전도
심전도
심전도 측정
심전도
측정
측정 및
측정
및
및
및
심전도
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도 호흡
유도
호흡
호흡 추출에
호흡
추출에
추출에
추출에 관한
관한
관한
관한 연구
연구
연구
연구
본 연구는 두 개의 전도성 직물 전극으로부터 획득된 심전도 신호를 이용하여 심전도 유도 호흡 신호를 실시간으로 추출하는 방법 관한 것이다. 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 생체신호 측정에 있어 불편함을 최소화하고 무구속적인 방법이 요구되고 있다. 특히 인간의 일상생활 중, 외부환경의 자극으 로부터 가장 자유로운 수면 동안 무자각적인 생체데이터를 획득할 수 있는 방법 이 필요하다. 심전도 신호를 측정하기 위해 두개의 전도성직물 전극을 이용하였으며, 심전도 측정시 발생하는 동상입력 신호를 제거하기 위해 R과 C로 구성된 오른다리 구동 회로모델을 고안하였다. 측정된 심전도 신호로부터 심전도 유도호흡을 추출하기 위해 호흡에 의한 물리 적 영향을 추출하는 진폭변조 방법과 호흡계와 순환계의 생리학적 상호작용인 호 흡성 동부정맥에 기초한 주파수 변조방법을 이용하였다. 진폭 변조 방식의 경우 R 파의 크기와 QRS 구간 면적에 대해 삼차 스플라인 보간법을 적용하였으며, 주파 수 변조 방식의 경우 R-R 간격에 대해 삼차 스플라인 보간법과 실시간 추출위해 다표본 신호처리(multirate signal processing) 기법을 적용하여 추출하였다.단일 리드 심전도에서 진폭 변조 심전도 유도 호흡과 제안된 주파수 변조 심전 도 유도호흡 추출알고리즘의 성능평가를 위해 14명의 피험자로부터 Biopac을 사용 하여 리드 III의 심전도 및 호흡 신호를 획득하였다. 추출된 유도 호흡신호들을 간 접 호흡 측정 방법인 흉곽벨트로부터 측정된 호흡신호와 직접 호흡 측정 방법인 코 주위의 기류 온도 측정을 통해 얻은 호흡신호에 대해서 각각 평균 제곱 오차,
상관성 및 일관성을 비교 평가하였다. 14명의 피험자로부터 획득된 흉곽벨트 호흡신호와 코 주위 기류온도의 상관성 과 일관성의 평균은 각각 0.6626, 0.9838이었다. 진폭 변조 방식인 R파의 크기로부 터 추출한 심전도 유도 호흡신호와 직접 및 간접 호흡신호의 평균적인 상관성과 일관성은 각각 0.3573, 0.8430이었고, QRS 구간 면적으로부터 추출한 심전도 유도 호흡신호와 직접 및 간접 호흡신호의 평균적인 상관성과 일관성은 각각 0.4375, 0.8740이었다. 주파수 변조 방식인 R-R 간격에 대해 삼차 스플라인 보간을 적용한 심전도 유도 호흡신호와 직접 및 간접 호흡신호의 평균적인 상관성과 일관성은 각각 0.6502, 0.9607이었으며, 다표본 신호처리 기법을 적용한 심전도 유도 호흡신 호와 직접 및 간접 호흡신호의 평균적인 상관성과 일관성은 각각 0.6537, 0.9621이 었다. 진폭 변조 심전도 유도 호흡신호보다 주파수 변조 심전도 유도 호흡이 상관 성과 일관성이 높은 것으로 평가되었으며, 이는 진폭 변조 심전도 유도 호흡신호 의 경우 각 개인의 신체적 특성과 호흡방식에 따른 영향이 리드에 따라 다르게 반영되지만, 주파수 변조 심전도 유도 호흡신호의 경우에는 진폭 변조 심전도 유 도 호흡신호와 같은 리드 종속성이 없기 때문이다. 본 연구를 통해 설계된 심전도 증폭기는 오른 다른 구동회로 모델을 이용하여 전도성 직물전극으로부터 양질의 심전도 신호측정이 가능하였으며, 호흡성 동부정 맥에 기초한 주파수 변조 방식을 이용하는 심전도 유도호흡신호 추출 알고리즘을 적용함으로써 호흡신호를 추출하였다. 또한 유도 호흡신호를 실시간으로 추출하기 위해 다표본 신호처리 기법을 마이크로컨트롤러에 적용함으로써 심전도 및 심전 도 유도 호흡신호를 실시간으로 모니터할 수 있도록 구현하였다. 또한 현재 시스템은 버튼을 작동시킴으로 개인 식별, 측정의 시작과 종료를 알 리지만, 향후에는 위치 검출 및 개인 식별 시스템과 연동시킴으로써 자동으로 모 든 작동이 이루어진다면 무자각 무구속의 생체신호 측정이 가능해 질 것이다. 빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲빲 핵심되는 말 : 심전도 유도 호흡, 진폭변조 심전도 유도 호흡, 주파수 변조 심전도 유도 호흡, 호흡성 동부정맥, 두 전극 심전도 증폭기, 전도성 직물, 실시간 심전도 유도 호흡 추출, 다표본 신호처리
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1 장
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서 론
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본 논문은 피험자의 구속을 최소화하기 위해 전도성 직물(conductive textile)을 전극으로 사용하여 두 전극으로부터 심전도를 획득하고, 획득된 심전도로부터 심 전도 유도 호흡신호(ECG-Derived Respiration, EDR)를 실시간으로 추출하는 방법 에 관한 연구이다. 심전도 유도 호흡신호를 추출하는 방법은 호흡에 의한 물리적 영향인 심전도의 크기 변화로부터 호흡신호를 유도하는 것이 아니라, 이 연구에서 제안하는 방법은 호흡계와 순환계의 생리학적 상호작용으로 나타나는 심박수의 변화로부터 호흡신호를 추출하는 것이다. 심전도를 측정하기 위해서는 접착성의 전해질이 있는 전극이나 흉부용의 흡입 형 전극, 사지용의 집게형의 전극과 케이블을 사용하게 된다. 이런 전극과 케이블 의 사용은 피험자에게 불편함을 줄 수 있다. 그리고 심전도를 측정하기 위해서는 낮 동안의 특정시간을 할애하여 심전도를 측정하는 기기가 있는 곳으로 가야 한 다. 전도성 직물을 이용한 심전도의 측정은 이런 불편함이 없이 수면을 취하는 긴 시간 동안의 심전도를 측정할 수 있게 한다[1-5]. 전도성 직물을 전극으로 사용할 때의 배치는 3가지가 제시 되었다. 첫째는 Ishijima가 사용한 베게 전극과 시트 위 의 하지 전극 및 시트 아래의 격리 전극을 배치한 형태[1], 두 번째는 역시 Ishijima가 사용한 것으로 머리, 몸통, 다리의 세 전극에서 심전도와 호흡신호를 측 정하기 위한 형태[2-4], 세 번째는 양쪽 어깨와 다리에 전극으로 배치하여 일반적 인 3개의 입력 심전도의 형태이다[5]. 이런 형태의 배치는 오른 다리 구동회로를 사용하거나 증폭기와 인체를 접지시켜 잡음을 최소화하기 위한 형태이지만, 3개의 전극을 만들어야 하고, 두 번째와 세 번째 형태의 경우, 상의를 벗어야 한다는 단 점이 있다. 이 연구에서는 베게 전극과 다리 전극만을 사용한다. 두 전극을 사용하여 심전도를 측정하는 방법은 Dobrev가 제시한 방법이 있으나 [6], 접착성의 전해질 전극을 사용한 것이어서 넓은 면적의 전도성 직물을 사용하 는 두 전극 심전도 측정에는 적합하지 않다. 전도성 직물을 사용하는 두 전극 심전도 증폭기는 깨끗한 신호를 얻기 위해 높은 동상입력제거비를 가져야 한다. 그 러나 본 연구에서는 높은 동상입력제거도를 가지는 증폭기 설계에 초점을 두지 않고, 오른 다리 구동 회로의 출력을 전위 측정 전극으로 궤한 시켜 동상입력제거 에 기여함과 동시에 출력이 포화되지 않도록 하는 것에 중점을 두고 마이크로컨 트롤러에서 이산필터로 동상입력잡음을 제거하였다. 3개의 전도성 직물 전극을 사용하여 심전도와 호흡신호를 얻을 때, 호흡신호는 몸통에 놓인 전극에서 나오는 신호 중에서 HF영역 이상의 신호를 제거하여 호흡 신호를 구하게 된다[2-4]. 2개의 전도성 직물 전극을 사용할 경우, 호흡신호는 심 전도에서도 유도된 호흡신호로 얻을 수 있다. 심전도 유도 호흡은 Moody 등에 의 해 알려진 호흡에 의한 심전도 진폭의 변조 영향을 이용한 방법이다[7,9,19]. 이 방 법의 신호처리 과정 중에 사용하는 삼차 스플라인 보간법은 연산량이 많아 심전 도 유도 호흡의 실시간 추출 적용이 어렵다. Dobrev와 Daskalov는 심전도의 R파 와 S파의 크기 차이를 이용하여 각 QRS 구간에 위치시킨 다음 2㎐의 2차 버터워 쓰(Butterworth) 저역통과 필터를 적용하여 실시간으로 호흡을 유도할 수 있는 회 로를 만들었다. 그러나 하드웨어적으로 기저선 변동을 제거하기 위해 5㎐의 고역 통과 필터를 사용하여 심전도의 왜곡이 심하고, 유도한 호흡신호는 호흡의 정확성 보다는 무호흡 구간의 검출을 목적으로 하였다[8]. 심전도에 대한 호흡의 영향은 심전도의 진폭에만 영향을 주는 것이 아니라, 심 장의 박동에도 영향을 준다[13,16,17]. 이러한 호흡에 의한 심장 박동의 변화를 호 흡성 동부정맥(Respiratory Sinus Arrhythmia, RSA)이라 한다. Moody 등이 제안한 방법은 호흡이 심전도에 미치는 진폭 변조를 이용한 심전도 유도 호흡신호 (Amplitude Modulation EDR, AM EDR)이고, 이 연구에서 제안하는 방법은 호흡성 동부정맥을 바탕으로 하는 호흡이 심전도에 미치는 주파수 변조를 이용하는 심전 도 유도 호흡신호(Frequency Modulation EDR, FM EDR)이다. 단일 리드 심전도에 서 호흡성 동부정맥을 이용하여 구한 심전도 유도 호흡신호가 QRS 구간 면적이나 R파의 크기를 이용하는 심전도 유도 호흡신호보다 실제 호흡신호와 상관성이 높 다는 것을 3장에서 확인한다.
주파수 변조 영향이 단일 리드 심전도에서 실제 호흡신호와 상관성이 높다는 것 을 확인하고, 둘째, 두 전극 심전도 증폭기를 설계하고 전해질이 없는 전도성 직 물을 사용하여 목 주위와 다리 주위에서 나오는 두 입력만으로 심전도 리드 Ⅲ에 해당되는 신호를 얻는 것이고, 셋째, 소프트웨어적으로 심전도 유도 호흡을 실시 간으로 얻을 수 있는 시스템을 설계하는 것이다.
제
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제 2
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2 장
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장 이론적
이론적
이론적
이론적 배경
배경
배경
배경
2.1.
2.1.
2.1.
2.1. 심전도
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도
유도 호흡의
호흡의
호흡의 이해
호흡의
이해
이해
이해
심전도 유도 호흡은 호흡 주기에서 공기의 유출입에 따른 흉곽 내 임피던스의 변화가 피부전극으로 측정되는 심전도에 영향을 준다는 것을 이용하여 유도한다 [7,9-11]. 호흡으로 인한 가슴의 확장과 수축의 물리적인 영향이 가슴에 부착된 전 극의 움직임으로 나타나 흉곽 임피던스의 변화로 심전도에 영향을 주게 된다. 흉 곽 임피던스의 짧은 기간 변화는 허파의 공기 유출입을 나타내는 것으로, 임피던 스 체적변동기록의 기초가 되는 것이다. 이런 호흡의 물리적 영향이 그림 2.1처럼 심전도에서 진폭의 변화로 나타난다. 그림 2.1 호흡에 의한 QRS의 진폭변조 영향 (a) 기저선이 제거된 심전도 (b) 호흡신호 변환기로 측정된 신호 들숨에서는 공기의 유입으로 체적이 늘어나 흉곽 임피던스는 증가하게 된다. 증 가된 흉곽 임피던스의 영향에 의해 피부전극으로 측정되는 심전도의 크기는 작아 진다. 날숨에서는 공기의 유출로 체적이 줄어들어 흉곽 임피던스는 감소하게 된 다. 감소된 흉곽 임피던스로 인해 피부전극으로 측정되는 심전도의 크기는 커진 다.일반적인 심전도 유도 호흡을 유도하는 방식은 심전도의 크기가 호흡 주기에 따라 변한다는 것을 이용하고, 두 리드에서 독립 또는 종속의 고정창과 가변창을 사용하여 QRS 구간 면적의 아크탄젠트 비를 구하는 방법[7,9,10,12], 8개의 리드에 서 QRS 크기에 대한 면적 비를 이용하여 호흡성 방향을 찾아 계산하는 방법 등이 있다[11]. 이들 방법들은 모두 QRS 구간 면적 또는 크기를 이용하는 호흡에 의한 진폭변조로부터 심전도 유도 호흡신호를 구하는 방법들이다. 그러나 호흡은 흉곽 내 임피던스 변화로 심전도의 크기에만 영향을 주는 것은 아니다. 호흡은 심장활동에 대해 호흡성 동부정맥도 발생시킨다. 호흡계와 순환계 의 생리학적 상호작용인 호흡성 동부정맥은 호흡과 동기된 심장박동율의 변화로 심전도의 들숨동안 심전도의 R파의 간격이 짧아지고, 날숨에서는 길어지게 한다 [13,16,17]. 호흡성 동부정맥은 1847년 Ludwig가 개에서 호흡과 동기된 심박수와 동맥혈압의 진동을 관찰함으로써 처음 알려졌다. 호흡성 동부정맥은 반사적인 요 인과 중추적인 요인 모두에 의해서 발생된다. 반사적인 요인은 동맥압반사와 폐신 장반사가 있다. 들숨동안에는 흉곽 내 압력의 감소로 오른쪽 심장으로의 정맥환류(venous return)가 증가하고 우심방의 박출량이 증가한다. 좌우심방의 출력에서 호흡성 변 동 성분이 거의 같은 위상을 보인다고 하더라도, Franklin 등의 실험에 의하면, 하 나의 심장주기 지연 이후에 좌심방의 출력이 증가하고 이에 따라 동맥 혈압이 증 가한다. 우심장의 박출량 증가와 좌심장에서의 지연 증가는 일반적인 들숨 동안 좌심방 박출량이 떨어진다는 것에 대한 주요한 설명이다[14,20]. 혈압의 증가는 압 수용체에서의 반사로 심박수를 감소시킨다. 따라서 호흡주파수로 주기적으로 변하 는 동맥 혈압은 압수용체의 반사를 유도하여 심박수에 영향을 주게 된다. 또한 폐 신장수용체에서 발생하는 미주신경 피드백은 동방결절(Sinoatrial Node)로의 원심성 신경 유출을 조절하여 심박수를 조절한다. Taha 등은 폐 팽창이 심박수를 반사적 으로 증가시키는 것으로 보인다고 하였다[21]. 중추적인 요인은 호흡중추가 심장의 자율신경 중추에 직접적인 영향을 주는 것 이다. 뇌간에 존재하는 호흡중추는 호흡을 제어하는 것으로 알려져 있고, 자율신 경 중추와 결합을 통하여 동방결절의 교감신경 및 부교감신경 입력을 변동시켜
심박수를 조절한다. 심박수는 박동조율기가 있는 동방결절의 활동 주파수에 의해서 결정된다. 이 주 파수는 동방결절에서 심장의 교감신경과 미주신경의 활동이 균형을 이루어 정해 지게 된다. 심장에 있는 미주 신경은 호흡에 의해서도 영향을 받는 것으로 알려져 있다[15]. Saul과 그의 동료들의 연구에서 호흡은 모든 주파수 대역(0.05~0.45㎐)에 서 심장의 미주신경 및 교감신경 유출을 조절하지만, 0.15㎐ 이상에서 교감신경 유출에 응답하는 동방결절의 반응 크기가 너무 작으므로 호흡성 동부정맥은 부교 감신경에 의해 지배된다는 결론을 얻었다[30]. 정리하면, 들숨동안 미주신경의 활 동이 감소하여 R파의 간격이 짧아지고, 날숨동안에는 미주신경의 활동으로 R-R 간격이 길어지게 된다. 그리고 들숨과 날숨에서 R-R 간격의 차이는 RSA를 나타내 는 것으로 볼 수 있다. Hayano 등의 연구 결과에 의하면, 호흡성 동부정맥이 호흡 리듬으로 심박을 동기화시킴으로써 에너지 효율적인 폐의 가스교환을 향상시킨다 [16,17]. 이 호흡성 동부정맥은 R-R 간격이 호흡 주기에 따라 변하는 것이다. 제안하는 새로운 유도 호흡신호는 R-R 간격을 보간하여 미주신경의 활동영역인 HF(0.15~0.4 ㎐)에서 호흡신호를 추출한다.
2.2.
2.2.
2.2.
2.2. 단일
단일
단일
단일 리드
리드
리드
리드 심전도
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도
유도 호흡
호흡
호흡
호흡
단일 리드 심전도 유도 호흡신호는 두 개의 리드를 사용하는 방법보다 성능이 좋지 않은 것으로 평가되었지만[7,9], 개인별 호흡 방식과 심장의 위치, 회전 정도 에 따라 심전도를 변조시키는 양상이 다르다는 리드 종속성이 있고, 리드Ⅰ과 리 드Ⅲ가 직교하지 않아[18], 피험자에 따라 단일 리드의 유도 호흡신호가 좋을 수 도 있다[19]. 단일 리드 심전도에서 유도 호흡신호를 추출하는 방법은 R파의 크기와 QRS 구 간 면적을 이용하는 방법과 본 연구에서 제안하는 방법인 호흡성 동부정맥을 이 용하는 방법을 사용할 수 있다.2.3.
2.3.
2.3.
2.3. 심전도
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도
유도 호흡신호
호흡신호
호흡신호 추출
호흡신호
추출
추출 방법
추출
방법
방법
방법
그림 2.2에 삼차 스플라인 보간을 사용하는 유도 호흡신호 추출 방법의 과정과 실시간 유도 호흡신호를 추출하기 위한 안티에일리어싱 저역 통과 필터를 사용하 는 심전도 유도 호흡신호 추출과정을 나타내었다. 각 과정은 두 방법을 함께 설명 한다.2.3.1.
2.3.1.
2.3.1.
2.3.1. 심전도의
심전도의
심전도의
심전도의 기저선
기저선
기저선 변동
기저선
변동
변동
변동 제거
제거
제거
제거
일반적으로 기저선을 제거하기 위해 많이 사용하는 고역 통과 필터 적용이나, 저역 통과 후 원 신호에서 뺀 결과를 이용하는 것이 가장 빠르지만, 원 신호의 QRS 왜곡이 심하여 호흡에 의한 심전도 변조 정보를 변화시킬 수 있다. 원 신호 에 대해 왜곡은 어느 정도 있지만, QRS 왜곡이 상대적으로 작은 비선형 필터로써 영상의 잡음제거에 사용되는 메디안(median) 필터를 사용하여 기저선 변동을 제거 한다. 두 메디안 필터를 사용하여 P파와 T파를 제거하는 방법도 있으나, 기저선만 을 제거하기 위해 하나의 메디안 필터를 사용하는 방법을 사용하였다. 그림 2.2 심전도 유도 호흡신호 추출과정 (a) 삼차 스플라인 보간을 사용하는 기존의 EDR (b) 안티에일리어싱 저역 통과 필터를 사용하는 EDR메디안 필터는 일정 길이의 윈도우를 입력 신호에 적용하여 각 샘플들을 증가 나 감소 순으로 배열하고, 중앙값을 취하는 것으로 윈도우의 길이가 홀수인 경우 와 짝수인 경우에 따라 식(2.1) 같이 구해진다.
(2.1) 기저선 제거를 위해 표본 주파수
의 윈도우 길이를 적용한다. 새로 제안하 는 유도법에서는 정확한 R파의 크기나, QRS 구간 면적을 구하지 않고, R파의 간 격을 이용하기 때문에 고역 통과 필터만을 적용한다.2.3.2.
2.3.2.
2.3.2.
2.3.2. QRS
QRS
QRS
QRS 검출
검출
검출
검출,
,
, QRS
,
QRS
QRS
QRS 구간
구간 면적
구간
구간
면적
면적
면적 계산
계산
계산
계산,
, R-R
,
,
R-R
R-R
R-R 간격
간격
간격
간격
QRS 검출은 미분에 기초한 문턱치 방법을 사용하여 구간에서 가장 큰 값으로 R파를 찾는다. 초기 조건으로 R파와 다음에 오는 R파사이의 시간 조건과 미분된 신호로부터 문턱치를 정한 다음, 미분된 신호에 문턱치를 적용한다. 미분의 부호 가 음(-)인 경우만을 고려하여, 이 지점을 기준으로 60㎳ 구간에서 미분되기 전의 신호에서 가장 큰 값을 찾아 R파를 찾는다. 찾아진 R파에서 ±30㎳ 고정창을 적 용하여 QRS 구간 면적을 구한다. R-R 간격은 각 R파의 위치와 각각의 다음 R파 위치와의 차이로 구한다. 그림 2.3에 matlab으로 작성된 스크립트의 QRS 검출 순 서도를 나타내었다.2.3.3.
2.3.3.
2.3.3.
2.3.3. 2
2
2
2점
점
점 이동
점
이동
이동
이동 평균
평균 및
평균
평균
및
및 삼차
및
삼차
삼차 스플라인
삼차
스플라인
스플라인 보간
스플라인
보간
보간
보간
2점 이동 평균은 호흡주파수의 정확과 흡기와 호기의 구분을 명확하게 하기위 해 사용한다. R파의 크기와 QRS 구간 면적 및 R-R 간격 정보를 R파가 검출된 지 점에 배치한 후, 2점 이동 평균을 취한다. 호흡신호는 주파수 대역이 0.05 ~ 0.7㎐로 대부분 1㎐ 미만의 느린 신호이고, 한 주기의 호흡은 4번에서 10번 정도의 심 박에 해당하는 심전도로부터 유도된다. 호흡신호와 동기화 되고 실제 호흡신호와 유사한 신호를 만들기 위해 Matlab의 내장함수 'interp1'으로 삼차 스플라인 보간 법을 적용하였다. 그 결과 유도 호흡신호 추출과정의 중간신호는 호흡신호의 샘플 링과 같게 된다. 삼차 스플라인 보간의 사용은 많은 연산을 필요로 하기 때문에 마이크로컨트롤러에서는 적용하기 어렵다. 새로 제안하는 유도법의 경우 2점 이동 평균 및 삼차 스플라인 보간을 사용하지 않고, 다표본 신호처리(multirate signal processing) 업샘플링의 개념을 적용한다. 그림 2.3 QRS 미분 문턱치 기반 검출 순서도
2.3.4.
2.3.4.
2.3.4.
2.3.4. 다표본
다표본
다표본
다표본 신호처리
신호처리
신호처리
신호처리 및
및
및
및 안티에일리어싱
안티에일리어싱 저역
안티에일리어싱
안티에일리어싱
저역
저역 통과
저역
통과
통과
통과 필터
필터
필터
필터
하나 이상의 표본 주파수(sampling frequency)에서 데이터를 처리해야 하는 시스 템이 늘어나면서, DSP의 새로운 분야로 다표본 신호처리(multirate signal processing)라는 영역이 개발되었다[23,24]. Crochiere와 Rabiner에 의해 처음 소개 되었고, 이 영역의 주요 동작은 다운샘플링을 하는 하향변환(decimation)와 업샘플 링을 하는 보간(interpolation)이다. 예로, 44.1㎑로 재생된 음악 CD(Compact disk)의 음악을, 48㎑로 재생 DAT(Digital Audio Tape) 플레이어에서 들을 수 있게 옮기고 자 할 때, 즉 44.1㎑로 저장된 데이터를 48㎑로 주파수를 증가시키고, 데이터의 내 용에는 가능한 한 손실 없이 주파수를 바꿔야 할 때 사용한다. 다른 예로는 전원 잡음에 대해 60㎐ 또는 50㎐의 배수로 표본추출 된 데이터를 설계된 시스템에 맞 게 변환할 때 사용된다. 그림 2.4 다운샘플링에 의한 주파수 도면에서의 영향 (a) 샘플링 이론이 적용된 원 신호 (b) 1/2로 샘플링을 줄일 때 , 잔류하는 주파수 영역 (점선 ) (c) 잔류된 주파수 성분이 중첩되어 나타나는 에일리어싱의 결과먼저, 다운샘플링의 경우를 살펴보면, 그림 2.4의 (a)는 샘플링 이론이 적용되어 있는 원 신호이고, 그림 2.4의 (b)는 표본 주파수를
로 줄일 때, 원하는 주파수 영역은 실선, 다운 샘플링으로 실제 남아 있게 될 주파수 영역을 점선으로 표시되 어 있다. 이것은 표본 주파수를 줄이기 전에 신호의 대역폭을 제한하지 않아서 나 타나는 것이다. 그 결과는 그림 2.4의 (c)와 같이 에일리어싱으로 나타나게 된다. 이를 피하기 위해서는 표본 주파수를 줄이기 전에 그림 2.5의 (b)와 같이 하향변환 으로 신호의 대역폭을 줄여, 그림 2.5의 (c)와 같이 에일리어싱이 발생하지 않게 하여야 한다. 그림 2.5 다운샘플링에서 에일리어싱에 대한 신호대역제한 (a) 샘플링 이론이 적용된 원 신호 (b) 원 신호에서 대역을 제한 시킨 신호 (c) 다운샘플링 후 , 에일리어싱이 발생하지 않은 신호 업샘플링의 경우에는 그림 2.6 (b)와 같이 업샘플링에 의해 가상 성분이 나타나 게 된다. 업샘플링을 한 이후, 대역을 제한시켜 에일리어싱이 발생하지 않게 한다.일반적으로 그림 2.7과 같이, 업샘플링 할 인자
에 대해
개의 영(zero) 을 데이터 사이에 추가한다. 그림 2.7은 업샘플링 인자
가 3인 경우, 각각의 데 이터 사이에 2개의 영을 추가한 것이다. 그러나 이 경우에 업샘플링을 한 후 대역 제한을 하게 되면, 신호의 에너지를 변화시키지 않았기 때문에 신호의 크기가
만큼 작아지는 현상이 나타나게 된다. 이를 방지하기 위해서는 업샘플링 할 인자
해당하는 가중치를 주어야 한다. 또 다른 방법으로는 처리 그림 2.7의 (b) 와 같이 데이터 사이에 영을 추가하는 것이 아니라, 그림 2.8의 (a)와 같이 업샘플 링 인자
개의 같은 데이터를 추가하여 대역제한을 시키면 그림 2.8의 (b) 와 같이 된다. 정수(integer) 연산을 하는 경우에는, 정수로 표현할 수 있는 비트범 위를 넘어서는 포화(saturation)의 경우가 있으므로, 그림 2.8의 방법을 사용해야 한다. 그림 2.6 업샘플링에 의한 주파수 도면에서의 영향 (a) 샘플링 이론이 적용된 신호 (b) 1/2 업샘플링에 의해 나타난 가상 성분그림 2.7 업샘플링 방법 :
업샘플링의 경우 (a) 원 신호 (b) 원 신호의 데이터 사이에 영을 2개씩 추가 그림 2.8 수정된 업샘플링 방법 :
(a) 데이터 사이에 영이 아닌 이전 데이터를 3개 추가 (b) 대역 제한된 신호보간(interpolation)은 가지고 있는 정보를 참값으로 가정하고, 그들 사이의 값을 추정하는 것이고, 다표본 신호처리는 동일한 시간 간격으로 샘플링된 데이터에 대 해 적용하는 것이다. 그림 2.8과 같은 업샘플링의 개념은 동일한 시간 간격으로 있는 데이터가 아니더라도 저역통과 필터를 적용한 평활화로 보간을 대신할 수 있다는 것을 보여준다. 기존의 심전도 유도 호흡신호를 구하는 과정에서 사용하는 보간 방법인 삼차 스플라인 보간을 다표본 신호처리의 업샘플링 기법으로 대체하 여 실시간 심전도 유도 호흡신호의 추출을 가능하게 한다. 실시간 심전도 유도 호 흡신호 추출에 사용되는 R파 시계열은 실시간으로 구해져야 한다. 이 R파 시계열 이
와 다른 점은
는 현재의 R파 위치에 다음에 오는 R파와의 시간적 거리를 표시하는 것이고, 실시간 심전도 유도 호흡신호 추출에 사용되는 R파 시계 열은 이전 R파와 현재의 R파와의 시간적 거리를 현재의 R파에서 표시한다는 것이 다. 이 R파 시계열을 저역 통과 필터를 적용으로 평활화 시켜 보간을 대체한다. 표본 주파수를 가변시키는 처리 과정에서 업샘플링 인자 또는 다운샘플링 인자 가 하나인 경우도 있고, 업샘플링 인자와 다운 샘플링 인자가 동시에 사용되어야 하는 경우도 있다. 변환 샘플링 인자가 하나인 경우는 위에서 설명한 방법으로 신 호를 처리하면 되고, 두 변환 샘플링 인자를 동시에 사용해야 하는 경우, 예를 들 면, 60㎐ 전원에 대해 240㎐로 샘플링한 신호를 신호처리를 위해 100㎐로 샘플링 주파수를 변경하는 경우, 업샘플링 인자
는 5이고, 다운샘플링
는 12가 되는 데, 이 때에는 먼저 업샘플링에 대한 신호처리를 한 다음에 다운샘플링에 대한 신 호처리를 해주어야 한다. 그림 2.9에 업샘플링과 다운샘플링을 동시에 처리할 경우, 그 처리과정을 표시 하였다. 여기서
는 대역을 제한하는 필터이다. 이 필터들은 주로 비순환 저역 통과 필터로 설계된다. 그림 2.9 업샘플링과 다운샘플링을 동시에 할 때 , 처리과정Matlab으로 작성한 안티에일리어싱 저역 통과 필터의 순서도는 그림 2.10과 같 다. 다표본 신호처리에서 좀 더 효과적인 연산을 하기 위해 다단 샘플링 주파수 변환 신호처리 기법이 있으나, 이에 대해서는 이 연구의 범위를 벗어나므로 다루 지 않는다.
2.3.5.
2.3.5.
2.3.5.
2.3.5. 유도
유도
유도
유도 호흡신호의
호흡신호의
호흡신호의 DC
호흡신호의
DC
DC
DC 및
및 저주파
및
및
저주파
저주파
저주파 변동
변동
변동 성분
변동
성분
성분
성분 제거
제거
제거
제거
R파의 크기, QRS 구간 면적, R-R 간격 유도 호흡신호는 자체에 포함된 DC와 저주파 변동 성분을 포함하고 있다. 이를 제거하기 위한 방법으로는 고역통과필터 를 이용한 방법, 다항회귀를 이용하는 방법, 웨이브렛(wavelet)을 이용한 방법, 메 디안 필터를 이용하는 방법이 있으나, 여기서는 기저선 제거에 사용한 메디안 필 터를 사용하였다. 이때 사용하는 메디안 필터의 윈도우 길이는 다운샘플링된 주파 수의
이다. 새로 제안하는 방법에서는 4차의 순환 대역 통과 필터로 저주파 성분을 제거하 고 평활화시킨다.제
제
제
제 3
3
3
3 장
장
장
장 단일
단일
단일
단일 리드
리드 심전도
리드
리드
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도
유도 호흡의
호흡의
호흡의
호흡의 비교
비교
비교
비교
단일 리드 심전도에서 유도호흡 신호를 유도하는 경우에 있어, 기존의 R파의 크 기나 QRS 구간 면적을 이용하여 심전도 유도호흡 신호를 구하는 방법과 호흡성 동부정맥을 이용하여 심전도 유도호흡 신호를 구하는 방법을 비교하였다. 피험자는 25~30세 사이의 심장 질환이 없는 14명을 대상으로 Biopac을 사용하여 리드 Ⅲ의 심전도 한 채널을 측정하고, 동시에 호흡의 직접 측정인 코 주위에서의 기류 온도와 호흡의 간접 측정인 흉곽벨트에 의한 호흡신호를 누운 상태에서 30 분간 측정하였다. 신호는 각각 500 sample/sec로 획득하였고, 신호처리를 위해 안 티에일리어싱(antialiasing) 저역 통과 필터를 거쳐 100㎐로 다운샘플링(down sampling) 하였다. 단일 리드 심전도에서 호흡신호 유도에 사용되는 R파 크기 및 QRS 구간 면적 을 기존의 심전도 유도호흡 신호를 구하는 방법인, 기저선 제거, QRS 검출 및 구 간 면적 계산, 삼차 스플라인 보간(cubic spline interpolation), 저주파 변동 성분 제거, 안티에일리어싱 저역 통과 필터를 거친 다운 샘플링의 순서에 따라 구한 신 호인
,
와 R-R 간격을 기존 유도 방법을 적용시킨
, 안티에일 리어싱 저역 통과 필터를 거친 다운샘플링과 저주파 변동 성분 제거와 평활화 (smoothing)를 위한 대역 통과 필터를 사용하여 구한 호흡신호
을 구하였 다.3.1.
3.1.
3.1.
3.1. 심전도
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도
유도 호흡신호
호흡신호 추출
호흡신호
호흡신호
추출
추출 방법의
추출
방법의
방법의
방법의 적용
적용
적용
적용
그림 3.1은 메디안 필터로 기저선을 제거하는 방법을 보인 것이다. 그림 3.1 (a) 는 30분간 누운 상태의 실험에서 수면 중인 피험자의 몸부림으로 인해 기저선 변 동이 생긴 신호이다. 원 신호 (a)에 주파수의
로 메디안 필터 윈도우 길이를 적용하면, 기저선 변동이 대부분 포함된 신호인 (b)의 결과가 얻어진다. 이 신호와 원 신호 (a)의 차이를 구하게 되면, (c)와 같이 기저선 변동이 제거된 신호를 얻게되지만, 완벽하게 기저선 제거를 하는 것은 아니다. 기저선 변동 성분이 일부 포 함되기도 하고, 심전도 성분이 제거되기도 한다. 그림 3.1 메디안 필터 처리 과정 (a) 기저선 변동이 포함된 심전도 (b) 메디안 필터를 거친 기저선 변동 파형 (c) 기저선 변동이 제거된 신호
그림 3.2 심전도 일부 신호와 R파 지점 그림 3.2는 30분간 측정한 심전도에서 일부분의 심전도와 검출된 R파 지점을 표 시한 것이다. 그림 3.3은 R-R 간격을 구하고 이를 2점 평균 이동한 다음 삼차 스플라인 보간 을 적용한 신호이다. R파 크기와 QRS 구간 면적을 이용하는 유도 호흡신호를 유 도한 경우에 삼차 스플라인 보간을 적용하였고, 새로 제안하는 방법에서는 생략된 다.
그림 3.3 R-R 간격의 이동 평균 및 삼차 스플라인 보간 (a) R-R 간격을 R파의 시간 위치에 배치 (b) 이동 평균의 적용 (c) 이동 평균에 대한 삼차 스플라인 보간 신호처리 과정에서, 그림 3.4의 (a), (b), (c), (d) 처럼 유도 호흡신호의 처음과 끝 에서 과도 응답이 생긴다. R-R 간격 유도 호흡신호의 경우, 데이터 수가 R파 크 기와 QRS 구간 면적을 이용하는 유도 호흡신호보다 하나가 작아서 끝부분에서 과 도 응답이 생긴 것이다. 유도 호흡 신호를 부분적으로 처리할 경우에는, 신호의 일부 분만을 처리하면 되지만, 유도 호흡의 평가를 위해서 과도 응답이 있는 신호의 처 음과 마지막 일부분의 신호는 제거해야 한다.
그림 3.4 과도 응답이 나타난 유도 호흡신호 (a) R파 유도 호흡신호 초기의 과도응답 (b) QRS 구간 유도 호흡신호 초기의 과도응답 (c) R-R 간격 유도 호흡신호 초기의 과도응답 (d) R-R 간격 유도 호흡신호 말기의 과도응답 그림 3.5는 DC, 저주파 변동 성분, 과도 응답을 제거한 신호이다. 흉곽벨트로 구 한 호흡신호 및 코 주위 기류온도 신호와 각 유도 호흡신호의 정량적인 비교를 위해서, 각 신호들을 ±1 이내의 값을 갖도록 정규화 시켰다.
그림 3.5 DC 및 저주파 변동 성분 , 과도 응답이 제거된 신호 (a) 흉곽벨트로 구한 호흡신호 (b) 코 주위 기류온도 (c) R파 크기로부터 유도한 호흡신호 (d) QRS 구간 면적으로부터 유도한 호흡신호 (e) R-R 간격으로부터 유도한 호흡신호 (f) R-R 간격으로부터 대역 제한 필터와 다운샘플링된 호흡신호 그림 3.6에서
는 R파의 크기에 대하여 삼차 스플라인 보간을 적용한 유도 호흡,
는 QRS 구간 면적에 대하여 삼차 스플라인 보간을 적용한 유도 호흡,
는 R-R 간격에 대하여 삼차 스플라인 보간을 적용한 유도 호흡이다.
은 R-R 간격에 안티에일리어싱 저역통과 필터와 대역통과 필터된 신호이 다. 그림 3.6에 흉곽벨트로 구한 호흡신호와 각 유도 호흡신호 (a),(b),(c),(d) 및 코주위의 기류온도와 각 유도 호흡신호 (e),(f),(g),(h)를 표시하였다. 유도 호흡신호들 은 실선이고, 흉곽벨트로 구한 호흡신호와 코 주위의 기류온도는 점선으로 나타내 었다. 그림 3.6 (d),(h)는 다른 유도 호흡신호와 달리 위상 지연이 발생하였으며, 이 는 삼차 스플라인 보간의 적용 대신 안티에일리어싱 저역통과 필터 적용으로 생 긴 위상 지연이다. 두 호흡신호를 가장 근사하게 재현한 유도 호흡은 R-R 간격 을 삼차 스플라인으로 보간하여 유도한
이다. 그림 3.6 (g)의 코 주위의 기 류 온도와
의 경우에는 위상 지연이 있다. 그리고 흉곽벨트 호흡신호와 코 주위의 기류온도를 보면 서로 위상이 틀리다는 것을 확인 할 수 있다.
는 R-R 간격을
를 구할 때와 같은 방법으로 구한 것이다.
의 R-R 간격은 현재의 R파 위치에 다음에 오는 R파와의 거리를 나타내는 것이라면,
의 R-R 간격은 실시간으로 구하기 위해 이전의 R파와 현재의 R파의 거리를 현재의 R파 위치에 나타내기 때문이다. 흉곽벨트 호흡신호는 그 크기가 들숨에서 증가하 고 날숨에서 감소하지만, 코 주위 기류 온도는 들숨에서 주위의 온도의 공기가 흡 입되기 때문에 크기가 작아지고, 날숨에서는 몸속에서 더워진 공기가 배출되므로 크기가 커진다. 이런 이유로 두 호흡신호의 위상은 반대가 된다.그림 3.6 흉곽벨트 호흡신호와 코 주위 기류온도 호흡신호 및 유도 호흡신호 (a) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (b) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (c) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (d) 흉곽벨트 호흡신호 (점선 )와
(실선 ) (e) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) (f) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) (g) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 ) (h) 코 주위의 기류온도 (점선 )와
(실선 )3.2.
3.2.
3.2.
3.2. 심전도
심전도
심전도
심전도 유도
유도
유도
유도 호흡의
호흡의
호흡의 평가
호흡의
평가
평가
평가
유도 호흡의 평가를 위해, 평균제곱오차(Mean squared error, MSE), 교차 상관( Cross Correlation, XCorr), 일관성(Coherence)을 비교하였다. MSE는 실제 호흡과의 차이를 수치적 자료로 보기 위함이고, Xcorr와 Coherence는 상관성을 보기 위해 서이다. 각각 식 (3.1), 식 (3.2), 식 (3.3)으로 표현된다. MSE는 0에 가까울수록 두 신호가 일치한다는 것이고, Xcorr와 Coherence는 1에 가까울수록 두 신호의 상관 성이 높다는 것을 의미한다. Xcorr은 시간영역에서 상관성을 보기 위한 것이고, Coherence는 주파수영역에서 상관성을 보기 위한 것이다.
(3.1)
≥
(3.2)
(3.3)Chest belt
MSE Xcorr Coherence
A 0.2046 0.2086 0.0707 0.2122 0.3803 0.1995 0.8377 0.8253 0.7973 0.8065 0.9842 0.9752 B 0.1365 0.1344 0.0620 0.1209 0.4307 0.4114 0.6326 0.3854 0.9223 0.9590 0.9185 0.9287 C 0.3222 0.3693 0.1640 0.2760 0.8157 0.8477 0.7478 0.7929 0.9845 0.9862 0.9764 0.9634 D 0.2039 0.1876 0.1475 0.1753 0.3750 0.4785 0.6529 0.3856 0.8300 0.8930 0.9638 0.9685 E 0.1506 0.1293 0.1172 0.1799 0.1528 0.2595 0.7620 0.8317 0.7615 0.8398 0.9842 0.9851 F 0.1300 0.1515 0.0712 0.1374 0.2084 0.1570 0.6836 0.7788 0.7984 0.6969 0.9745 0.9731 G 0.3265 0.2451 0.2512 0.5246 0.1199 0.4615 0.8694 0.8941 0.7470 0.8790 0.9732 0.9795 H 0.0377 0.0425 0.0500 0.0976 0.5458 0.5823 0.6275 0.5360 0.8082 0.9132 0.8949 0.8940 I 0.3112 0.3026 0.2370 0.2526 0.4189 0.2866 0.5492 0.6711 0.7684 0.7507 0.9231 0.9474 J 0.2677 0.1939 0.2527 0.2474 0.3465 0.4716 0.6144 0.6432 0.8316 0.8396 0.9497 0.9519 K 0.1705 0.1615 0.1007 0.1571 0.4150 0.5440 0.5970 0.6278 0.8785 0.8916 0.9190 0.9047 L 0.1176 0.1159 0.0960 0.2386 0.3816 0.7091 0.6481 0.7193 0.8737 0.9586 0.9559 0.9609 M 0.2891 0.3599 0.2348 0.3861 0.3900 0.5911 0.7686 0.8289 0.8555 0.8819 0.9615 0.9618 N 0.1938 0.2142 0.2658 0.2920 0.4066 0.5815 0.5790 0.7574 0.8775 0.8630 0.9641 0.9590 평균 0.2044 0.2012 0.1515 0.2356 0.3848 0.4701 0.6836 0.6913 0.8382 0.8685 0.9531 0.9538 표 3.1 흉곽벨트 호흡신호에 대한 유도 호흡신호의 비교 참조
: R파 유도 호흡,
: QRS 구간 면적 유도 호흡,
: R-R 간격 유도 호흡,
: 다운샘플링된 R-R 간격 표 3.1은 흉곽벨트 호흡신호와 각 유도 호흡신호를 비교한 것이다. 표 3.1의 값 을 그림 3.7의 그래프로 표시하였다. 그림 3.7 (a)는 MSE에 대하여 나타낸 것이고, (b)는 Xcorr를, (c)는 Coherence를 나타낸 것이다. MSE가 가장 작은 피험자 H의 경우, 상관성이 가장 높을 것으로 예상되지만, (b), (c)에서의 결과는 그렇게 나오 지 않았다. 표 3.1에서 피험자 B의 경우 MSE는
가 작고 Xocrr은
가 높지만, Coherence는 오히려
가 높다. 피험자 C의 경우 MSE는
가 크지만, Xcorr은 높고, Coherence도 높다. 따라서 MSE가 작다고 해서 직접 또는 간접적으로 측정한 호흡신호와 유도 호흡신호 간 상관성이 높은 것은 아니고, 시 간 영역에서의 상관성이 높다고 해서 주파수 영역에서의 상관성이 높다고도 할 수 없으나, 대체로 시간 영역의 상관성이 높으면, 주파수 상관성도 높다.그림 3.7 흉곽벨트 호흡신호에 대한 유도 호흡신호의 비교 (a)
