연제내용

맥파전달시간을 이용한 혈압측정을 위한 다중회귀분석과 신경망의 비교연구

김정이¹⁾, 한영호²⁾, 임수미³⁾, 전명주⁴⁾, 조백환⁵⁾⁶⁾, 이상민⁷⁾, 김인영^*8), 김선일⁹⁾

1)한양대학교 의공학교실
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keyword : Blood pressure, PTT, multiple regression, Neural network

배 경 : 본 연구는 비침습적이며 계속적인 모니터링으로 측정 가능한 맥파전달시간(PTT)과 몸무게, 팔 길이의 측정값으로 혈압을 산출하는데 있어 회귀분석과 신경망 방법의 정확성을 비교하는데 그 목적이 있다. 맥파전달시간은 심전도 R파의 정점과 인체 말초부위에서 측정한 맥파(PPG: Photo plethysmography)의 기준점 사이의 시간으로써, 여러 연구들에서 혈압의 변화를 감지하는 방법으로 제안되고 있다. 그러나 맥파전달시간과 혈압 측정치의 개인차가 커서 맥파전달시간만으로 회귀식을 추출하여 범용적으로 혈압을 산출하는데는 어려움이 있다. 그리하여 본 연구에서는 혈압에 영향을 미치는 것으로 알려져 있는 몸무게와 팔 길이의 인자를 추가하여 다중회귀분석과 신경망 분석한 결과를 비교하였다.

방 법 : 실험 데이터는 20대 정상 남자에서 2∼3회씩 각기 다른 날에 측정하여 총 179개이다. 입력으로는 혈압에 영향을 주는 것으로 알려진 맥파전달시간과 팔길이, 몸무게의 세요인을 이용하였다. 혈압을 산출하는 방법으로, 회귀분석은 종속변수로 혈압을 택하고, 독립변수로 맥파전달시간과 팔길이, 몸무게를 택하는 선형적 다중회귀분석과 각 변인들과 혈압의 산포도 곡선추정을 통하여 R square값이 가장 높은 식들을 합하여 모델링한 비선형적 다중회귀분석을 적용하였다. 그리하여 얻은 혈압치와 실제 혈압계로 측정한 값과의 잔차를 구하여 잔차의 절대값의 평균과 표준편차를 비교하였다. 신경망에서는 입력으로 세 인자의 측정값, 출력으로 혈압수치를 이용하였고, 데이터 중 140개는 학습하고 39개로 테스트하였다. 경험적인 방법으로 시행오차를 거쳐 2개의 은닉층과 각각 7개와 8개의 노드를 가진 신경망 구조를 적용하였다.

결 과 : 39개의 검증데이터로 검증한 잔차의 평균과 표준편차는 표1과 같다. 표1.BP산출방식의 잔차의 평균과 표준편차 ANSI/AAMI 기준치는 잔차의 평균이 ±5mmHg, 잔차의 표준평균이 ±8mmHg이다.

결 론 : 본 연구의 결과에서는 신경망을 이용한 혈압산출의 오차가 회귀분석에 비하여 낮은 것으로 나타났다. 본 연구에 기초하여 앞으로 실험 대상군의 연령, 성별, 질환유무 등에 대하여 광범위한 연구가 필요하다. 또한 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 신경망과의 비교연구도 필요할 것이다.

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