[논문 리뷰] Feature Exploration for Knowledge-guided and Data-driven Approach Based Cuffless Blood Pressure Measurement

Xiaorong Ding, Bryan P. Yan외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 27.

Non-Invasive Vital Sign Monitoring참고 문헌 13인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 지식 기반 및 데이터 기반 모델을 사용하여 씰 없는 혈압(BP) 측정을 향상시키기 위해 ECG와 PPG에서 유도된 222개의 확장된 특징을 제안한다. 펄스 폭(최대값의 절반에서의 폭)이 수축기 및 평균 혈압에 대해 가장 강력한 예측 변수임을 규명하였으며, dPPG에서 sdPPG로의 진폭 및 R파에서 sdPPG까지의 시간 간격은 이완기 혈압과 혈류압에 가장 관련성이 높다. 이는 연속적이고 비침습적인 혈압 모니터링 정확도를 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

This study explores extended feature space that is indicative of blood pressure (BP) changes for better estimation of continuous BP in an unobtrusive way. A total of 222 features were extracted from noninvasively acquired electrocardiogram (ECG) and photoplethysmogram (PPG) signals with the subject undergoing coronary angiography and/or percutaneous coronary intervention, during which intra-arterial BP was recorded simultaneously with the subject at rest and while administering drugs to induce BP variations. The association between the extracted features and the BP components, i.e. systolic BP (SBP), diastolic BP (DBP), mean BP (MBP), and pulse pressure (PP) were analyzed and evaluated in terms of correlation coefficient, cross sample entropy, and mutual information, respectively. Results show that the most relevant indicator for both SBP and MBP is the pulse full width at half maximum, and for DBP and PP, the amplitude between the peak of the first derivative of PPG (dPPG) to the valley of the second derivative of PPG (sdPPG) and the time interval between the peak of R wave and the sdPPG, respectively. As potential inputs to either the knowledge-guided model or data-driven method for cuffless BP calibration, the proposed expanded features are expected to improve the estimation accuracy of cuffless BP.

연구 동기 및 목표

• 혈압 구성 요소와 강하게 상관관계가 있는 비침습적 생리적 특징을 ECG 및 PPG 신호에서 식별하는 것.
• 지속적인 씰 없는 혈압 모니터링을 위한 지식 기반 및 데이터 기반 모델 개발을 지원하는 것.
• 상관계수, 크로스 샘플 엔트로피, 상호정보량을 포함한 다중 지표를 활용해 특징의 관련성 평가.
• 비침습적 혈압 측정 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위한 종합적인 특징 세트 제공.

제안 방법

• coronary angiography 및 percutaneous coronary intervention 동안 수집된 ECG 및 PPG 신호에서 222개의 특징을 추출.
• 검증을 위한 황금 표준으로 사용하기 위해 동반된 동맥내 혈압을 동시에 기록.
• 특징과 혈압 구성 요소(SBP, DBP, MBP, PP) 간 선형 관계 평가를 위해 상관계수 분석을 적용.
• 특징의 복잡성과 시간 동적 특성을 평가하기 위해 크로스 샘플 엔트로피를 사용.
• 특징과 혈압 값 간 비선형 의존성 측정을 위해 상호정보량을 활용.
• 통계적 유의성과 혈압 구성 요소와의 관련성 기반으로 최고 성능 특징을 선별.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통제된 임상 환경에서 ECG 및 PPG 유도 특징 중 수축기 혈압(SBP)과 가장 강한 상관관계를 보이는 것은 무엇인가?
• RQ2 비선형 및 동적 신호 분석을 통해 이완기 혈압(DBP), 평균 혈압(MBP), 혈류압(PP)을 예측하는 데 가장 적합한 특징은 무엇인가?
• RQ3 크로스 샘플 엔트로피 및 상호정보량 지표는 혈압 측정을 위한 생리학적으로 관련성이 높은 특징 식별에 어떻게 기여하는가?
• RQ4 약리학적 간섭로 유도된 다양한 순환계 상태에서 가장 강건한 특징은 무엇인가?
• RQ5 지식 기반 및 데이터 기반 접근법은 ECG 및 PPG 신호에서 유도된 확장된 특징 공간으로부터 유익한가?

주요 결과

• 최대값의 절반에서의 펄스 전체 폭(PWFM)이 수축기 혈압(SBP)과 평균 혈압(MBP) 모두와 가장 높은 상관관계를 보였다.
• dPPG의 피크와 sdPPG의 골짜기 사이의 진폭이 이완기 혈압(DBP)에 가장 관련성이 높은 특징이었다.
• R파 피크와 sdPPG 골짜기 사이의 시간 간격이 혈류압(PP)과 가장 강한 연관성을 보였다.
• 특징의 관련성은 혈압 구성 요소에 따라 크게 달라졌으며, 구성 요소별 특징 선택이 필요함을 시사했다.
• 상관계수, 크로스 샘플 엔트로피, 상호정보량의 통합은 높은 잠재력을 지닌 특징 식별에 강력한 프레임워크를 제공했다.
• 제안된 확장된 특징 세트는 씰 없는 혈압 측정 정확도 향상을 위해 지식 기반 또는 데이터 기반 모델의 입력으로 강력한 잠재력을 지닌다.