[논문 리뷰] The Modeling and Quantification of Rhythmic to Non-rhythmic Phenomenon in Electrocardiography during Anesthesia

Yu-Ting Lin|arXiv (Cornell University)|2015. 02. 10.

EEG and Brain-Computer Interfaces참고 문헌 56인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 마취 중 심박수의 리듬성에서 비리듬성으로의 전환을 정량화하기 위해 적응형 조화 모델과 다중터널 싱크로스위징 변환을 제안하며, 비리듬성 대 리듬성 비율(NRR) 지수를 도입한다. NRR 지수는 마취 깊이, 운동 반응, 유해 자극과 상관관계를 보이며, 제안된 보간 기법을 통해 실시간 적용 가능성이 있다.

ABSTRACT

Variations of instantaneous heart rate appears regularly oscillatory in deeper levels of anesthesia and less regular in lighter levels of anesthesia. It is impossible to observe this "rhythmic-to-non-rhythmic" phenomenon from raw electrocardiography waveform in current standard anesthesia monitors. To explore the possible clinical value, I proposed the adaptive harmonic model, which fits the descriptive property in physiology, and provides adequate mathematical conditions for the quantification. Based on the adaptive harmonic model, multitaper Synchrosqueezing transform was used to provide time-varying power spectrum, which facilitates to compute the quantitative index: "Non-rhythmic-to-Rhythmic Ratio" index (NRR index). I then used a clinical database to analyze the behavior of NRR index and compare it with other standard indices of anesthetic depth. The positive statistical results suggest that NRR index provides addition clinical information regarding motor reaction, which aligns with current standard tools. Furthermore, the ability to indicates the noxious stimulation is an additional finding. Lastly, I have proposed an real-time interpolation scheme to contribute my study further as a clinical application.

연구 동기 및 목표

• 마취 중 심전도(ECG)에서 리듬성에서 비리듬성으로의 동적 전이를 모델링하고 정량화하기 위해.
• 기본 마취 깊이 지표를 초월하여 자율신경계의 역학을 반영하는 임상적으로 유의미한 시간에 따라 변하는 지수를 개발하기 위해.
• NRR 지수가 일반 마취 중 운동 반응을 예측하고 유해 자극을 탐지하는 데 얼마나 효과적인지 평가하기 위해.
• 실시간 임상 적용을 가능하게 하기 위해 연속 모니터링을 지원하는 제안된 보간 기법을 통해 실현 가능성을 확보하기 위해.

제안 방법

• 마취 중 순순 심박수(IHR)의 생리학적 역학을 기술하기 위해 적응형 조화 모델을 채택하였다.
• 시간에 따라 변하는 스펙트럼(이상 스펙트럼)을 정밀한 시간-주파수 해상도로 추정하기 위해 다중터널 싱크로스위징 변환을 적용하였다.
• 주파수 대역 간 스펙트럼 에너지 분포를 정량화하는 지표로 비리듬성 대 리듬성 비율(NRR 지수)를 유도하였다.
• 검증을 위해 임상용 심전도 데이터베이스를 사용하여 NRR 지수를 BIS와 HRV와 같은 표준 마취 깊이 지표와 비교하였다.
• 실시간 임상 환경에서의 연속 모니터링을 지원하기 위해 실시간 보간 기법을 제안하였다.
• 예측 확률(PK) 분 析를 통해 NRR 지수의 분류 성능을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 마취 중 심전도에서 시간-주파수 분석을 통해 심박수의 리듬성에서 비리듬성으로의 전환이 신뢰성 있게 정량화될 수 있는가?
• RQ2 NRR 지수는 표준 마취 깊이 모니터링 장치가 제공하지 않는 추가적인 임상 정보를 제공하는가?
• RQ3 일반 마취 중에 NRR 지수는 유해 자극을 탐지할 수 있는가, 자율신경계 반응성을 반영하는가?
• RQ4 NRR 지수는 마취 중 운동 반응과 얼마나 상관관계가 있으며, 그 예측 능력은 어떠한가?
• RQ5 제안된 실시간 보간 기법은 NRR 지수의 연속적인 임상 등급 모니터링에 실현 가능한가?

주요 결과

• NRR 지수는 마취 깊이와 운동 반응과 양의 통계적 상관관계를 보이며 임상적 유의성을 나타낸다.
• NRR 지수는 표준 지표가 일관되게 반영하지 못하는 바람직하지 않은 자극을 식별하는 데 뚜렷한 능력을 보였다.
• 예측 확률(PK) 분 析를 통해 NRR 지수의 운동 반응 예측 능력이 확인되어 임상적 유용성이 뒷받침된다.
• 다중터널 싱크로스위징 변환을 통해 유도된 시간에 따라 변하는 스펙트럼은 IHR의 스펙트럼 에너지 이동을 정밀하게 추적할 수 있었다.
• 적응형 조화 모델은 다양한 마취 수준에서 심박수 변동성의 생리학적 역학을 효과적으로 포착하였다.
• 제안된 실시간 보간 기법은 NRR 지수의 연속적 추정을 가능하게 하여 임상 모니터링 시스템에의 통합을 지원한다.