[논문 리뷰] How Mathematics can help in sensing instantaneous physiological information from photoplethysmography in a fast and reliable way

Antonio Cicone, Hau‐Tieng Wu|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 09.

Non-Invasive Vital Sign Monitoring참고 문헌 51인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 단일 채널 광량측정법(PPG) 신호에서 순순간 심박수(IHR)와 호흡률(IRR)을 높은 정확도와 안정성으로 추출하기 위해 탈형상 단시간 푸리에 변환(de-STFT)과 동기분해변환(SST)을 조합한 새로운 수학적 알고리즘 deppG를 제안한다. 이 알고리즘은 정적 및 동적 생리적 조건에서 모두 최신 기술 수준의 성능을 달성하며, 심한 신체 활동 중에도 웨어러블 기기 응용 분야에서 뛰어난 내구성을 보여준다.

ABSTRACT

Despite the population of the noninvasive, economic, comfortable, and easy-to-install photoplethysmography (PPG), it is still lacking a mathematically rigorous and stable algorithm which is able to simultaneously extract from a single-channel PPG signal the instantaneous heart rate (IHR) and the instantaneous respiratory rate (IRR). In this paper, a novel algorithm called deppG is provided to tackle this challenge. deppG is composed of two theoretically solid nonlinear-type time-frequency analyses techniques, the de-shape short time Fourier transform and the synchrosqueezing transform, which allows us to extract the instantaneous physiological information from the PPG signal in a reliable way. To test its performance, in addition to validating the algorithm by a simulated signal and discussing the meaning of instantaneous, the algorithm is applied to two publicly available batch databases, the Capnobase and the ICASSP 2015 signal processing cup. The former contains PPG signals relative to spontaneous or controlled breathing in static patients, and the latter is made up of PPG signals collected from subjects doing intense physical activities. The accuracies of the estimated IHR and IRR are compared with the ones obtained by other methods, and represent the state-of-the-art in this field of research. The results suggest the potential of deppG to extract instantaneous physiological information from a signal acquired from widely available wearable devices, even when a subject carries out intense physical activities.

연구 동기 및 목표

• 단일 채널 PPG 신호에서 순순간 심박수(IHR)와 호흡률(IRR)을 동시에 추정하기 위한 안정적이고 수학적으로 엄밀한 알고리즘이 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 자발적 호흡과 심한 신체 활동을 포함한 다양한 생리적 조건에서도 신뢰성과 정확성을 보장하는 방법을 개발하기 위해.
• 기존의 히우리스틱 또는 덜 안정적인 접근 방식에 대한 이론적으로 타당한 대안을 제공하기 위해.
• IHR 및 IRR의 참값이 알려진 공개 데이터베이스를 이용해 알고리즘의 성능을 검증하기 위해.

제안 방법

• 알고리즘은 신호의 형태 변화에 적응함으로써 시간-주파수 해상도를 향상시키기 위해 탈형상 단시간 푸리에 변환(de-STFT)을 활용한다.
• 에너지 농도를 시간-주파수 평면에서 재할당하기 위해 동기분해변환(SST)을 통합하여 순순간 주파수의 국소화를 향상시킨다.
• de-STFT와 SST의 조합을 통해 노이즈가 많고 비정상적인 PPG 신호로부터 순순간 생리적 성분을 견고하게 추출할 수 있다.
• 이 방법은 단일 채널 신호 내에서 저주파 호흡 조절과 고주파 심장박동 신호를 모두 처리할 수 있도록 설계되어 있다.
• 알고리즘의 '순순간' 생리적 속도 개념을 명확히 하기 위해 시뮬레이션된 신호를 사용해 검증한다.
• 성능는 Capnobase(정적 환자)와 ICASSP 2015 신호 처리 경연 대회(동적 환자)라는 두 개의 공개 데이터베이스를 기준으로 기존 방법과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수학적으로 엄밀하고 안정적인 알고리즘이 단일 채널 PPG 신호에서 순순간 심박수와 호흡률을 모두 추출할 수 있는가?
• RQ2 제안된 deppG 방법은 정적 및 동적 생리적 조건에서 기존 최신 기술 수준의 방법과 비교해 어떻게 성능를 발휘하는가?
• RQ3 심한 운동 또는 심한 신체 활동 상황에서 이 알고리즘이 정확도를 유지하는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 de-STFT와 동기분해변환을 사용하는 것이 순순간 생리적 신호 추출에 있어 이론적이고 실용적인 의미는 무엇인가?

주요 결과

• deppG는 Capnobase 및 ICASSP 2015 데이터베이스에서 순순간 심박수와 호흡률 추정에 최신 기술 수준의 정확도를 달성한다.
• 기존 방법이 종종 실패하는 심한 신체 활동 중인 환자로부터의 PPG 신호 처리에서 높은 신뢰성과 안정성을 보여준다.
• de-STFT와 동기분해변환의 사용은 노이즈와 신호의 비정상성 존재하더라도 순순간 주파수의 정밀한 국소화를 가능하게 한다.
• 시뮬레이션된 신호를 통한 검증을 통해 알고리즘이 순순간 생리적 속도를 정확히 추출할 수 있음을 확인하여 이론적 타당성을 뒷받침한다.
• 결과적으로 deppG는 내구성과 계산 효율성 덕분에 일반적으로 이용 가능한 웨어러블 기기에서 실시간 구현에 적합하다는 것을 시사한다.
• 통제된 호흡과 자발적 호흡을 포함한 다양한 생리 상태에서 정확도와 안정성 측면에서 기존 접근 방식을 능가한다.