[논문 리뷰] Analysis of Cardiovascular Changes Caused by Epileptic Seizures in Human Photoplethysmogram Signal

Seyede Mahya Safavi, Ninaz Valisharifabad외 7명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 11.

Non-Invasive Vital Sign Monitoring참고 문헌 29인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 손목에 착용하는 장치에서 수집한 광plethysmogram (PPG) 신호를 이용해 주체 독립적이고 혈관운동 기반의 간질 발작 탐지 시스템을 제안한다. 심박수 변동성(HRV)-관련 7개와 혈관운동-관련 5개 총 12개의 PPG 특징을 추출하고, LSTM 신경망을 학습시켜 92%의 민감도와 43%의 양성 예측값, 시간당 0.52건의 위양성 경고를 달성하였으며, HRV 전용 모델보다 뛰어나고, 낮과 밤 간질 발작을 모두 신뢰성 있게 탐지할 수 있다.

ABSTRACT

Objectives: This study examines human Photoplethysmogram (PPG) along with Electrocardiogram (ECG) signals to study cardiac autonomic imbalance in epileptic seizures. The significance and the prevalence of changes in PPG morphological parameters have been investigated to find common patterns among subjects. Alterations in cardiovascular parameters measured by PPG/ECG signals are used to train a neural network based on LSTM for automatic seizure detection. Methods: Electroencephalogram (EEG), ECG, and PPG signals from 12 different subjects ( 8 males;4 females;age 34.3$\pm$ 13.8) were recorded including 57 seizures and 101 hours of inter-ictal data. 12 PPG features significantly changing due to epileptic seizures were extracted and normalized based on a proposed z-score metric. 7 feature are heart rate variability related and 5 features hemodynamic related. Results: A consistent pattern of ictal change was observed for all the features across the subjects/seziures. The proposed seizure detector is subject independent and works for both nocturnal and diurnal seizures. With an average of 0.52 false alarms per hour, positive predictive value of $43\%$ and sensitivity of $92\%$, the new proposed hemodynamic based seizure detector shows improvement over the the heart rate variability based detector. Conclusion: The cardiac autonomic imbalance due to seizure manifests itself in variations of peripheral hemodynamics measured by PPG signal, suggesting vasoconstriction in limbs. These variations can be used on a consumer seizure detecting devices with optical sensors for seizure detection. Significance: The stereotyped pattern is common among all the subjects which can help understand the mechanism of cardiac autonomic imbalance induced by epileptic seizures.

연구 동기 및 목표

• PPG 형태적 특징이 간질 발작 기간 동안 심장 자율신경 기능 이상을 반영하는지 조사하기 위해.
• 다수의 환자에서 일관되고 특징적인 순환계 변화를 PPG 신호에서 식별하기 위해.
• 실생활 구현을 위해 PPG 신호를 이용한 주체 독립적 간질 발작 탐지 시스템을 개발하기 위해.
• 더 높은 민감도와 낮은 위양성 경고 비율을 달성하기 위해 기존의 HRV 기반 탐지기보다 혈관운동 특징을 통합함으로써 성능을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 12명의 간질 환자(남성 8명, 여성 4명; 평균 연령 34.3 ± 13.8세)로부터 101시간의 간질 간기 및 57건의 발작 동안 PPG, ECG, EEG 신호를 촬영하였다.
• 12개의 PPG 특징을 추출하였으며, 이 중 7개는 심박수 변동성(HRV)과 관련되고, 5개는 펄스 진폭, 정점 시간, 펄스 전파 시간 등 혈관운동 파rameter와 관련되었다.
• 다양한 환자 간의 변동성을 줄이고 심박수 영향을 제거하기 위해 z-score 기준으로 특징를 정규화 하였다.
• LSTM 기반 딥러닝 모델을 12개 특징 입력 벡터로 학습시켜 발작을 탐지하였으며, HRV 전용(LSTM7) 및 혈관운동 강화(LSTM12) 입력을 위한 별도의 모델을 테스트 하였다.
• 민감도, 양성 예측값(PPV), 위양성 경고 비율(FAR)을 측정하여, 낮과 야간 발작에 모두 대해 성능을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 환자에서 간질 발작 기간 동안 PPG 형태적 특징이 일관되고 특징적인 변화를 보이는가?
• RQ2 펄스 진폭 감소 및 정점 시간 연장과 같은 PPG 신호 내 혈관운동 변화가 간질 발작 탐지에 신뢰할 수 있는 생물학적 지표로 기능할 수 있는가?
• RQ3 LSTM 모델에 혈관운동 특징을 통합함으로써 HRV 기반 모델에 비해 탐지 성능이 향상되는가?
• RQ4 주체 독립적 PPG 기반 간질 발작 탐지기로 낮과 야간 발작 탐지에서 높은 민감도와 낮은 위양성 경고 비율을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 모든 12명의 환자에서 일관된 발작 기간 동안 PPG 특징 변화 패tern이 관찰되어, 간질 발작에 대한 특징적인 순환계 반응이 있음을 시사한다.
• 혈관운동 기반 LSTM 탐지기(LSTM12)는 92%의 민감도와 43%의 양성 예측값을 달성하였으며, HRV 전용 모델보다 유의미하게 뛰어나다.
• 위양성 경고 비율이 시간당 0.52건으로, HRV 기반 모델(시간당 0.91건) 대비 42% 향상되어 신뢰성이 향상됨을 입증하였다.
• 제안된 시스템은 환자별 校정 없이도 낮과 야간 간질 발작을 성공적으로 탐지하였다.
• 감소한 펄스 진폭과 증가한 정규화된 정점 시간은 간질 발작 기간 동안 코르티솔 분비로 인한 말초 혈관 수축과 혈관 저항 증가를 시사한다.
• 본 연구는 PPG 형태학적 특징이 임상적으로 유의미한 혈관운동 정보를 포함하고 있으며, 비침습적 웨어러블 간질 발작 탐지에 활용될 수 있음을 입증한다.