Research & Paper

Impulse-Radio Ultra-Wideband(IR-UWB)
Radar를 이용한 비접촉식 심박 모니터링

Lee Y, Lim YH, CHO SH et al. A Novel Non-contact Heart Rate Monitor Using Impulse-Radio Ultra-Wideband
(IR-UWB) Radar Technology. Sci Rep. 2018 Aug 29;8(1):13053.

최근 들어 지속적인 생명징후(Vital Sign) 모니터링이 여러 분야에서 관심 받고 있다. 비단 중환자 모니터링과 같은 질병을 치료하는 의료영역 뿐만 아니라, 독거노인의 고독사, 신생아 돌연사 예방을 위한 방법에서부터, 개인의 운동 전후의 변화, 수면 중 생체리듬 분석 등 다양한 영역에서 일상 중 신체에서 나오는 여러 신호를 분석하여 이를 산업 전 분야에서 활용하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 예를 들면 착용하는 기구(wearable device)나 이불, 침대, 소파 등을 이용하여 접촉면을 통해 생체신호를 다양한 방법으로 측정해 내고, 빅데이터 및 인공지능을 이용하여 분석하는 등의 노력이 다양하게 시도되고 있다.

의료 현장에서 지속적인 생명징후(Vital sign)의 모니터링을 위해서는 여러가지 센서들이 환자의 몸에 다양하게 부착이 되어야 하고 때로는 침습적 방법이 이용되기도 한다. 하지만 이러한 방법이 간혹 원하지 않는 병원내 감염의 원인이 되고, 특히 미숙아와 같은 경우는 심전도 패드나 반창고로 인해 피부손상이 발생하기도 한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 저자들(한양의대 및 공대팀)은 Impulse-Radio Ultra-Wideband(IR-UWB) Radar를 이용하여 비접촉식으로 생명징후 중 하나인 심박을 모니터링하는 방법 및 알고리즘을 개발하고, 이를 바탕으로 부정맥 탐지가 가능하게 되어 이를 발표한 바가 있어 소개하고자 한다.

IR-UWB radar는 impulse wave form으로 넓은 bandwidth로 인해 high resolution, multipath resistance, good penetration power와 간단한 하드웨어 구조로 인해 많은 장점을 가진 UWB radar를 이용한 시스템이다. 이는 움직임을 찾아내는데 탁월하여 보안현장, 재난구조 등에서 널리 사용된다. 이러한 성질을 이용하여 본 연구진은 초창기 정상인의 호흡수 측정을 IR-UW radar를 이용하여 실시간으로 확인해 보았는데 거의 일치하는 수준을 보였다. 이후 보다 미세하고 빠른 움직임인 심박을 측정하기 위하여, 수차례의 알고리즘 수정을 거친 후, IR-UWB radar와 심전도를 사용하여 정상 심전도(6명)와 심방세동 환자(16명)에서 동시에 심박수 측정을 해 보았다. 아래 그림은 IR-UWB radar에서 얻은 심박 모니터링을 데이터를 처리하는 간략한 모식도(Fig. 1)와 실제 측정데이터 예제(Fig. 2)이다.

Figure 1.
Acquisition and processing of the IR-UWB radar signals from the heart. (A) The experiment was conducted with participants whose clothes were on after 5-10 minutes' rest. To measure the heart signals only, the participants were told to hold their breath for 20 seconds. During the breath-holding, the IR-UWB radar and ECG were measured simultaneously. (B) The IR-UWB radar system transmitted radiofrequency pulse waves and received signals reflected from an object. Analogue signals received from the object were digitalized by an ADC chip embedded in the radar device. The digital data obtained from the radar were sent to MATLAB for further processing. (C) The raw signals passed through a bandpass filter to cancel noise, then were processed to separate clutter signals from target signals. By tracing the target signals during breath-holding, the heart signals were obtained.

Figure 2.
Examples of the heart signal wave forms obtained from the IR-UWB radar. The agreements between the radar and ECG were grossly excellent in both the healthy volunteers with NSR (A) and the patients with AF (B). The red dots indicate the same time points on both the radar waveform and ECG.

이러한 방법을 이용하여 정상인과 심방세동 환자에서 Radar와 심전도로 동시에 반복 측정한 데이터를 분석한 결과는 아래의 그림과 같다. (Fig. 3, 4)

Figure 3.
Comparison of heart rate and RR intervals betwwn ECG and radar in the healthy volunteers with NSR Heart rate (A), average RR interval (B) and individual RR intervals (C) measured with IR-UWB radar highly agreed with those measured with ECG. The mean biases were not significant in any of the 3 parameters. There was a proportional difference in the individual RR intervals between ECG and radar. *All Rs were derived from Pearson's correlation tests. The blue ribbons and the numbers inside the brackets indicate 95% confidence intervals of the mean bias between ECG and radar measurements. ECG,electrocardiography; ICCR, intraclass correlation coefficen R; SD, standard deviation.

Figure 4.
Comparison of heart rate and RR intervals between ECG and the radar in patients with AF. Heart rate (A) and average RR interval (B) showed high agreement, while individual RR intervals (C) showed moderate agreement. The mean biased were not significant in any of the 3 parameters. There was a proportional difference in the average RR interval between ECG and radar. *All Rs were derived from pearson's correlation tests. The blue ribbons and the numbers inside the brackets indicate 95% confidence intervals of the mean bias between ECG and radar measurements. ECG, electrocardiography; ICCR, intraclass correlation coefficient R; SD, standard deviation

정상 동성리듬 군에서는 두 측정방법 사이에 HR(heart rate), average R-R interval, individual R-R interval 등 세가지 방법으로 측정한 일치도(Intraclass correlation coefficient(ICC))가 각각 0.865, 0.997, 0.803으로 측정되었으며, 심방세동 군에서도 역시 각각 0.871, 0.925, 0.697 로 측정되어 우수한 일치도 결과를 확인하였다. 이러한 결과는 IR-UWB radar를 이용하여 비접촉식 방법으로 심박을 비교적 정확히 모니터링하고 부정맥 탐지도 가능하게 되었음을 의미한다. 또한 Radar signal의 frequency domain을 spectrogram을 이용하여 심방세동 탐지가 시각적으로 가능하게 하였다. (Fig. 5)

Figure 5.
Detection of AF using the frequency domain of the radar signals. The signal intensities of the frequencies in the radar raw data were color-coded and plotted on spectrograms of power spectral density in all participants using the method of short-time Fourier transform. There were distinctive patterns in the spectrograms obtained from the healthy volunteers with NSR (A) vs. those obtained from the patients with AF (B). The frequency variation of the peak signal intensity was wider in the patients with AF than those with NSR. The maximum variation in the frequency of the peak signal intensity was significantlyhigher in the patients with AF than in the healthy volunteers with NSR(C). *The data are median (interquartile range).Mann- Whitney U test. The Y-axis is presented on a log scale due to the skewedness of the frequency variation. NSR, normal sinus rhythm; AF, arrial fibrillation; Min, minimal frequency if the peak signal intensity;Max, maximal frequency of the peak signal intensity;△f:maximum frequency variation of the peak signal intensity.

현재까지 다양한 방법의 비접촉식 심장모니터링 방법을 시도하고 있으나 그 결과는 만족스럽지 못하다고 할 수 있다. 물론 지금의 IR-UWB radar를 이용한 측정방법도 측정시 큰 움직임인 호흡을 참아야 보다 정확하게 심전도와 일치하는 것이 한계점이라고 할 수 있다. 하지만 현재는 이러한 단점을 극복하여 호흡을 참지 않고 측정하여, 호흡과 심박을 하나의 radar sensor를 이용하여 비접촉식 방법으로 모니터링하는 것을 지속적으로 연구하여 성과를 거두었고 곧 논문으로 발표할 예정에 있으며, 한 발 더 나아가 비접촉식 지속적 혈압 측정까지 시도하고 있다. 이러한 IR-UWB radar를 이용한 비접촉식 생명징후 모니터링은 향후 병원현장 뿐만 아니라, 일상 속에서도 수면 중 생명징후 모니터링 및 수면 단계 분석, 수면 무호흡 진단 등에도 널리 이용될 수 있으며, 이렇게 수집된 자료들이 병원진료 현장에서 다양한 사물 인터넷과 함께 사용된다면 진단과 모니터링 영역에서 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대된다.