Development of Continuous ECG Monitor for Early Diagnosis of Arrhythmia Signals

부정맥 신호의 조기진단을 위한 연속 심전도 모니터링 기기 개발

최정현

, 강민호

, 박준호

, 권기구

, 배태욱

, 박준모

1

에어랩,

한국전자통신연구원,

동명대학교 전자및의용공학부

Development of Continuous ECG Monitor for Early Diagnosis of Arrhythmia Signals

Junghyeon Choi

, Minho Kang

, Junho Park

, Keekoo Kwon

, Taewuk Bae

, Jun-Mo Park

1

AIRLab

2

Daegu-Gyeongbuk Research Center, Electronics and Telecommunications Research Institute

3

School of Electronics and Biomedical Engineering, Tongmyong University

요 약 최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있으나, 가장 대표적인 생체 신호 중 하나인 심전도, 특히 부정맥 신호 검출과 관련한 연구는 미비한 현실이다. 부정맥은 그 발병원인이 다양하며 발병이후 예후가 좋지 않으므로 조기진단을 통한 예방치료가 최선이다. 하지만 부정맥을 진단하기 위한 도구인 24시간 홀터 심전계는 사 용지속시간의 제약, 일상생활로 인한 동잡음 분석의 어려움, 위험상황에서 사용자의 실시간 알람 기능에 단점을 보인다. 본 연구 에서는 장시간 연속 측정이 가능한 심전도 및 맥박 모니터링 기기와 실시간 모니터링 앱, 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 측 정한 값의 경향성을 확인하였다. 향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바 탕으로 하는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연구를 진행해야 한다.

• 주제어 : 연속측정, 심전도, 체위, 홀터모니터, 분석앱

Abstract With the recent development of IT technology, research and interest in various bio-signal measuring devices are increasing. But

• Key Words : Continuous measurement, ECG, Body position, Holter monitor, Analysis app

Received 9 February 2021, Revised 20 June 2021, Accepted 25 June 2021

* Corresponding Author Jun Mo Park, School of Electronics and Biomedical Engineering, Tongmyong University, Nam-gu, Busan,

Ⅰ. 서론

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기의 개발이 연구되고 있으며, 무선통신 기술을 활 용한 연속적인 심전도를 측정할 수 있는 패치 형태의 심전도 기기에 대한 관심이 높아지고 있다[1].

생체신호 중 심전도 신호는 심혈관계 질환을 진단하 는 지표로서 가장 많이 연구되고 있는데, 심전도의 지 속적인 모니터링은 개인의 건강상태를 측정하는 중요 한 판단기준으로 작용하기 때문이다. 부정맥 등 심장 질환을 가지고 있는 환자는 갑작스러운 사망의 위험이 높은 것으로 나타난다[2].

부정맥은 고혈압, 관동맥질환과 함께 3대 심장질환 으로 분류되는데, 부정맥은 발병원인에 따라 크게 서 맥성 부정맥과 빈맥성 부정맥으로 나뉘며 심장질환에 의해 이차적으로 발생하는 경우가 많다.[3] 부정맥을 치료하기 위해서는 부정맥의 발병 기전에 따라 심박동 기 삽입, 약물치료, 항혈전요법 등 다른 치료 방법이 적용되나[3], 가장 중요한 것은 부정맥의 조기 진단을 통해 예방하는 것이다.

병원에서 사용하는 24시간 홀터 감시장치의 경우 심 전도 파형의 변화를 지속적으로 저장할 수는 있지만, 파형을 실시간으로 분석하여 응급상황 발생 경고 기능 은 없다는 문제가 제기되었다[2].

최근 다양한 연구자에 의해 통신기술을 활용하여 실 시간으로 심전도 신호를 전송할 수 있는 기술을 개발 하였으나, 해당 연구는 단순히 심전도 신호의 측정 및 전송을 그 목적으로 한다[4-7]. 또한, 일부 연구자에 의 해 가속도 센서 등을 기기 내부에 삽입하여 환자의 동 작을 감지하나, 이는 고령자 및 파킨슨 환자의 안전을 위해 응급구조 신호를 발생하기 위해 사용되는 것이며 신호의 검출 효율성을 높이기 위한 시도가 아니다[8-9].

따라서 본 연구에서는 IMU센서를 이용한 동작감지를 통해 획득 신호의 개선 및 분석 시 발생할 수 있는 오 류 제거를 위한 홀터 심전계를 개발하고자 하였다.

Ⅱ. 연구방법

2.1 연구의 구성

본 연구에서 제안하는 체위변환을 감지하는 홀터 모 니터는 몸에 부착하여 생체신호를 전기적 신호로 변환

하는 패치센서(Patch Sensor), 심전도 및 체위 변환 신 호를 측정하는 SAU(Signal Acquisition Unit), 측정된 신 호를 처리하는 ECU(Electric Circuit Unit), 모바일 앱과 실시간 통신하는 WCU(Wireless Communication Unit), 원데이터를 저장하는 저장부(Storage Unit), 전용 모바 일 앱, 데이터분석용 소프트웨어 등으로 구성된다.

그림 1은 시스템을 구성하는 블록도이다. 말단의 측 정 센서에서 측정된 신호를 제어부의 MCU에서 변환하 여 통신부의 블루투스 칩을 통해 데이터를 통신하도록 설계하였으며 사용된 주요 부품 및 사양을 간략하게 표기하였다.

Fig. 1. System Configuration

2.2 센서 디바이스의 개발

센서 디바이스의 외장은 가로 75mm, 세로 48mm, 높 이 17mm로 피험자의 가슴부위에 부착되어 사용되므 로, 모서리가 둥근 형태의 타원형의 케이스로 설계되 었다. 케이스는 조립 편의성을 고려하여 가장 단순한 형태의 상-하부 결합 구조로 설계되었으며, 접착 패치 센서와는 스냅 버튼으로 결합되도록 하고며 외부 충전 을 위하여 USB 커넥터를 배치하였다. 그림 2는 센서 디바이스의 외장 설계도를 나타낸 것이다.

a. 3D Design(Top) b. 3D Design(Bottom) Fig. 2. Sensor Device Encloser Design

2.2.2 센서 제어 회로 설계

그림 3은 센서로부터 입력되는 피험자의 심전도 및 체위 변환 정보를 인식하고 처리하며, 무선으로 데이터를 송수신하고 원본데이터를 저장하기 위한 것으로 마이크로 컨트롤러 (STM32, STMicroelectronics)와 AFE(MAX30003, Maxim Integrated), IMU 센서(ICM-20948, InvenSense), 블루 투스 모듈(BGM113, Silicon Labs)을 사용하여 컨트롤 보드 를 설계하였다.

MCU로 사용된 STM32는 저전력 소형화 회로를 구성 하기에 용이하며, AFE인 MAX30003은 1채널 ECG 측 정을 제공한다. IMU 센서로 사용된 LSM6DSM은 가로 2.5mm, 세로 3mm의 초소형 IC로 6축 센서로 활용할 경우 약 2.1mW의 소비전력을 나타내어 저전력 소형 디바이스 개발에 적합하다. 무선 통신칩인 BGM113은 다중통신이 가능한 블루투스 4.2버전이며, 안정적인 통 신 결과를 보인다.

Fig. 3. Main Control Circuit Board

2.2.3 센서 디바이스 제작

그림 4는 본 연구에서 심전도 및 체위 측정을 위해 제작한 센서 디바이스를 나타낸다. 케이스는 ABS 소재 를 사용하여 제작하였으며, 스냅버튼은 구리-니켈 소 재의 버튼을 적용하였다.

제작된 홀터 장치는 3개의 전극을 사용하여 인체에 부착하게 된다. ECG 신호 획득을 위한 두 개의 전극 은 T-VO01(Skintact)제품을 사용하였다. T-VO01는 홀 터나 이벤트 레코더용으로 개발된 전극으로 장시간 사 용에도 안정적인 데이터 획득이 가능하며, 부착 위치 에 대한 오프셋이 적용되어 보다 넓은 간격에서 신호 를 획득할 수 있게 만들어 준다. 장치의 전극 간격은 약 26mm이지만, 전극 측정부의 간격은 오프셋에 의해

약 76mm가 된다. VCM에 사용하는 전극은 2223H(3M) 제품으로 일반적인 범용 ECG 전극이다.

홀터 상부에는 1개의 스위치와 1개의 멀티컬러 LED 가 사용되었다. 스위치는 전원 On/Off 기능과 사용자 의 수동 이벤트 기능을 지원한다. 멀티컬러 LED는 장 치의 배터리 충전 및 동작 상태를 표시하는 장치로 사 용된다.

Fig. 4. Sensor Device

그림 5는 디바이스 내부에 삽입되는 PCB를 나타낸 것이다. PCB는 2-layer로 설계되었으며, 1608사이즈의 SMD 부품을 사용하여 제작하였다.

Fig. 5. Printed Circuit Board

2.3 소프트웨어 개발

그림 6은 실시간 심전도 및 맥박을 보기 위한 모바 일 애플리케이션 프로그램이다. 상단에 블루투스 통신 연결을 위한 버튼을 배치하였으며, 사용자들이 직관적 인 사용이 가능하도록 메인페이지에 심전도 신호의 출 력창을 배치하였다. 측정된 심전도 신호를 변환, 신호 처리한 데이터값을 실시간으로 디스플레이 할 수 있도 록 프로그래밍하였다.

a. Mobile App Main Page

b. Mobile App Analysis Page Fig. 6. Mobile Application

2.3.2 PC 애플리케이션 개발

그림 7은 메모리카드에 저장된 심전도 및 맥박 신호 를 분석하기 위한 PC용 애플리케이션 프로그램이다.

홀터 장치에 저장되어 있는 기록을 볼 수 있도록 PC 애플리케이션을 제작하였다. microSD Card에 저장된 내용을 사용하기 때문에 실시간 데이터 확인은 불가능 하나, 장치 사용기간 전체에 대한 원본 데이터 확인이 가능하다. 경고 기준에 따라 발생한 이벤트 내역만 확 인할 수도 있어 사용자의 확인 시간을 줄여주며, 그래 프의 확대 및 축소, 심박수 그래프 표시 및 지정위치 이동 등의 사용자 편의 기능을 제공한다.

Fig. 7. PC Application

2.4 신호 측정

2.4.1 심전도 패치 부착 방법

홀터 장치를 반시계방향으로 약 40° 기울여 RA 전 극이 위로, LA 전극이 아래로 향하도록 한 뒤, RA 전 극이 흉골병 중앙에 위치하도록 부착한다. VCM전극은 RA, LA 전극과 정삼각형이 되도록 좌측 가슴 위쪽에 부착한다.

2.4.2 심전도 신호 측정 방법

심전도 데이터는 125Hz의 Sampling rate로 수집하였 다. 일부 연구자들은 심전도 신호 획득에서 500Hz 이 상의 Sampling rate를 사용하였으나, 최근 연구에서는 원격 모니터링 및 웨어러블 장치로 제작될 경우 배터 리 용량을 고려하여 사용 가능한 낮은 샘플링을 사용 하는 추세이며, 홀터 심전계에는 주로 125Hz를 사용한 다[10-11].

심전도 데이터는 내장된 1st-order Analog High-Pass Filter (cutoff frequency : 0.5Hz), 1st-order IIR High-Pass Filter (cutoff frequency : 0.5Hz), 12-Tap linear phase FIR Low-Pass Filter (cutoff frequency : 40Hz)를 사용하여 필터링하였다.

필터링된 심전도 데이터에 Pan – Tompkins algorithm 을 사용하여 R-peak를 찾았으며[12], 이를 기준으로 심 박수를 계산하였다.

2.4.3 체위 측정 방법

가속도 데이터는 심전도 데이터와 동일한 125Hz의 Sampling rate로 수집하였다. 몸의 움직임에 대한 가속 도 신호는 대부분 20Hz 미만에서 형성된다[4]. 따라서 125Hz의 Sampling rate는 이 움직임에 대한 가속도 신 호를 획득하기에 충분하였다. 가속도 데이터의 full scale은 ±8g로 지정하였으며, 내장된 Digital Low-Pass Filter(cutoff frequency : 34.4Hz)를 사용하여 필터링하 였다. 가속도 센서 데이터를 기반으로 주파수, 신호벡 터 크기를 사용한 인간 행동 인식에 대한 연구는 지금 까지 많이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 신체 활동 정도를 기반으로 심전도 데이터를 분류하기 위해 활동 정도를 눕기/앉기 및 서기/걷기/달리기 네 가지 항목으 로 분류하였으며, 신체 활동 정도를 분류하기 위해 신 호벡터 크기를 기준으로 사용하였다. 눕기/앉기 및 서 기의 구분은 신호벡터 크기 외에 가속도를 기준으로 계산한 각도를 사용하여 구분하였다.

Ⅲ. 연구 결과

본 연구에서는 실시간으로 심전도 및 맥박 신호를 측정하고 24시간 이상 연속 사용이 가능한 홀터 심전 계를 구성하는 센서 디바이스 및 모니터링 소프트웨어 를 개발하였다.

센서 디바이스의 개발을 위해 AFE 및 IMU센서를 포 함하는 회로 및 PCB를 설계하고, 외장 케이스를 제작 하였다. 센서 디바이스는 심전도 신호 측정을 용이하 게 하기 위해 점착성 겔 패치를 이용하여 부착할 수 있도록 하였다.

심전도 및 체위 변화 측정값을 센서에서 측정하여 제어회로를 통해 변환하며, 블루투스를 사용한 무선통 신으로 송수신하도록 하였다. 본 연구를 통해 실시간 으로 심전도를 모니터링 할 수 있는 모바일 앱을 제작 하였으며 별도 제작된 분석 소프트웨어를 통해 사용편 의성을 높였다.

연속 심전도 모티터링 기기 및 소프트웨어 개발을 완료하였으며 측정 테스트를 진행하여, 심전도 및 체 위 변환 측정, 저장 및 통신기능이 정상적으로 출력됨 을 확인하였다.

Ⅳ. 고찰

본 연구를 통해 심전도 및 맥박, 동작 상태를 실시 간으로 측정 및 모니터링 할 수 있는 센서 디바이스를 개발 완료하였다.

개발된 시스템의 테스트 결과 심전도 및 맥박, 체위 측정 신호가 정상적으로 입력되는 것을 확인하였고, 저전력 설계, 통신 프로토콜의 개선을 통해 기존 홀터 모 니터에서 제기되는 측정시간의 한계를 해결할 수 있었다.

향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 하 는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연 구가 필요한 것으로 사료된다.

ACKNOWLEDGMENTS

본 연구는 한국전자통신연구원 김해시보조금사업의 일환으로 수행되었음 [20AD1900, 김해지역 AI 제조혁 신기술 공동개발 및 지원사업]

REFERENCES

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저자 소개

최 정 현 (Junghyeon Choi)

2007년 2월 : 인제대학교 의용공학과(공학사) 2009년 2월 : 인제대학교

의용공학과(공학석사) 2016년 11월~현재 : AIRLab

연구소장

관심 분야 : 재활의료기기, 생체신호, 의료영상

강 민 호 (Minho Kang)

2013년 2월 : 인제대학교 의용공학과(공학사) 2015년 8월 : 인제대학교

의용공학과(공학석사) 2015년 8월~현재 : AIRLab 과장

관심 분야 : 재활의료기기, 생체신호, 의료영상

박 준 호 (Junho Park)

2007년 2월 : 인제대학교 의용공학과(공학사) 2009년 8월 : 인제대학교

의용공학과(공학석사) 2014년 03월~현재 : AIRLab 대표

관심 분야 : 재활의료기기, 인공지능, 의료영상

권 기 구 (Keekoo Kwon)

1997년 2월 : 인제대학교 잔자공학과(공학사) 2000년 2월 : 경북대학교

전자공학과(공학석사) 2004년 2월 : 경북대학교

전자공학과(공학박사) 2004년 03월~현재 : ETRI

관심 분야 : 영상처리, 머신비전, 지능형 차량

배 태 욱 (Taewuk Bae)

2004년 2월 : 경북대학교 잔자공학과(공학사) 2006년 2월 : 경북대학교

전자공학과(공학석사) 2010년 2월 : 경북대학교

전자공학과(공학박사) 2014년 03월~현재 : ETRI

관심 분야 : 의료기기, 의료신호처리

박 준 모 (Junmo Park)

1993년 2월 : 인제대학교 의용공학과(공학사) 1996년 2월 : 인제대학교

의용공학과(공학석사) 2008년 8월 : 부산대학교

의공학협동과정(공학박사) 2018년 3월~현재 : 동명대학교 전자 및 의용공학부 교수 관심 분야 : 신호처리, 뇌 신경계

신호 분석