[논문 리뷰] Cardiovascular Function and Ballistocardiogram: A Relationship Interpreted via Mathematical Modeling

Giovanna Guidoboni, Lorenzo Sala외 8명|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 02.

Non-Invasive Vital Sign Monitoring참고 문헌 64인용 수 59

한 줄 요약

이 논문은 혈액역학 파형과 신체 운동 역학을 통해 복합심장운동도(Ballistocardiogram, BCG) 신호를 시뮬레이션할 수 있는 폐쇄형, 물리 기반 수학 모델을 제안한다. 이 모델은 임상적 BCG 형태(peak I, J, K, L, M, N)를 정확히 재현하며, 심장 수축력 저하 및 경화성 증가와 같은 병리 상태에서의 특이적 신호 변화를 예측하여 임상적 BCG 해석 및 기기 최적화를 위한 정량적 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

Objective: to develop quantitative methods for the clinical interpretation of the ballistocardiogram (BCG). Methods: a closed-loop mathematical model of the cardiovascular system is proposed to theoretically simulate the mechanisms generating the BCG signal, which is then compared with the signal acquired via accelerometry on a suspended bed. Results: simulated arterial pressure waveforms and ventricular functions are in good qualitative and quantitative agreement with those reported in the clinical literature. Simulated BCG signals exhibit the typical I, J, K, L, M and N peaks and show good qualitative and quantitative agreement with experimental measurements. Simulated BCG signals associated with reduced contractility and increased stiffness of the left ventricle exhibit different changes that are characteristic of the specific pathological condition. Conclusion: the proposed closed-loop model captures the predominant features of BCG signals and can predict pathological changes on the basis of fundamental mechanisms in cardiovascular physiology. Significance: this work provides a quantitative framework for the clinical interpretation of BCG signals and the optimization of BCG sensing devices. The present study considers an average human body and can potentially be extended to include variability among individuals.

연구 동기 및 목표

• 임상 환경에서 복합심장운동도(BCG) 신호를 해석하기 위한 정량적이고 물리 기반의 프레임워크를 개발하기 위해.
• 측정 장치 및 프rotocol의 다양성으로 인한 표준화되지 않은 BCG 측정 및 해석 문제를 해결하기 위해.
• 혈액역학적 상호작용과 기계적 상호작용을 반영한 폐쇄형 순환계 모델을 사용하여 BCG 신호를 시뮬레이션하기 위해.
• 시뮬레이션된 BCG 데이터를 복합심장운동도 측정 장치를 사용해 확보한 실험적 BCG 데이터와 비교하여 모델을 검증하기 위해.
• 특정 병리 상태—심장 수축력 저하 및 동맥 경화성 증가—가 BCG 파형 형태에 어떻게 정량적으로 영향을 미치는지 조사하기 위해.

제안 방법

• 유압 유사성 기반으로, 혈액의 흐름을 저항, 인덕턴스, 커패시터로 이루어진 네트워크의 유체역학으로 모델링하여 폐쇄형 수학적 모델을 구성한다.
• 좌심실 및 우심실 수축을 시뮬레이션하기 위해 시간에 따라 변화하는 심실 탄성도와 압력-부피 관계를 모델에 통합한다.
• 혈관 네트워크에 키르히호프의 전류 및 전압 법칙을 적용하여 유도된 26개의 비선형 상미분방정식(ODE) 시스템을 통해 혈액 부피 파형(Vi(t))을 계산한다.
• BCG 신호는 혈관 구역의 혈액 부피 변화의 가중합으로 계산되며, BCGdisp(t) = (ρb/M) Σ Vi(t)yi로 표현되며, 시간 도함수를 통해 속도 및 가속도 신호를 도출한다.
• 혈액 밀도(1.05 g/cm³), 점성도(0.035 g/cm·s), 혈관벽 성질(E = 4×10⁶ dyne/cm²) 등 문헌에서 확보한 생리학적 데이터를 사용하여 모델 파라미터를 校정한다.
• 혈액역학적 평형 상태의 초기 조건을 사용하여 모델을 시뮬레이션하고, 주기적 행동이 나타날 때까지 수치적으로 해를 구한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 폐쇄형, 물리 기반 수학 모델이 I, J, K, L, M, N peak를 포함한 복합심장운동도(BCG) 신호의 형태를 정확히 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ2 심장 수축력 저하 및 동맥 경화성 증가가 시뮬레이션된 BCG 파형에 정량적으로 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 모델의 출력이 복합심장운동도 측정 장치를 사용해 확보한 휴대형 침대 시설에서의 실험적 BCG 데이터와 어느 정도 일치하는가?
• RQ4 이 모델이 다양한 측정 플랫폼 간 BCG 신호 해석을 위한 표준화된 기준이 될 수 있는가?
• RQ5 관찰된 BCG 신호 특징과 그 병리적 변형을 유도하는 기초 생리학적 메커니즘은 무엇인가?

주요 결과

• 시뮬레이션된 BCG 신호는 I, J, K, L, M, N peak를 나타내며, 휴대형 침대 모의 실험에서 확보한 실험 측정값과 강한 정성적·정량적 일치를 보인다.
• 시뮬레이션된 동맥압 파형 및 심실 기능 파rameter(예: 끝 diastolic 부피, 심장출구량)는 임상 문헌에서 보고된 값과 양호한 일치를 보인다.
• 심장 수축력 저하는 J peak의 감소와 K 및 L peak의 시기 변화를 유도하며, 이는 혈액 추출력 감소를 반영한다.
• 동맥 경화성 증가는 더 날카럽고 뚜렷한 J peak와 더 이른 K peak 시작 시기를 초래하며, 이는 파동 전파 속도 증가와 일치한다.
• 모델는 심실 분출, 혈관 임피던스, 신체 운동 간의 동적 상호작용을 성공적으로 포착하여 혈액역학 변화를 반영한 BCG 신호를 생성한다.
• 모델의 출력은 파라미터 변화에 대해 강건하며, 다양한 측정 기술 간 BCG 해석을 위한 일관되고 물리 기반의 기초 기준을 제공한다.