테크노트 [기고] PPG 신호를 사용하는 맥박 변이도 분석 기법을 위한 박동 간격 검출 알고리즘 (上)

[첨단 헬로티] 심전도(electrocardiograms, ECG)를 이용하는 심박 변이도(heart rate variability, HRV) 분석 기술은 심장의 자율 신경 기능 진단용으로 널리 알려진 기법이다. 이보다 전통적인 심장 기능 평가 방법은 광혈류 측정기(photoplethysmography, PPG) 파형을 사용하는 것이다. 이 방법에는 맥박 변이도(pulse rate variability, PRV)가 HRV를 대신한다. 하지만 PPG 신호 검출용으로 활용할 만한 제대로 된 알고리즘이 없어서 의료 업계에서는 PRV를 활용하여 임상 진단을 제공할 수 없었을 뿐 아니라 수면 단계, 스트레스 상태, 피로도 같은 건강 관련 생체 정보를 측정할 수도 없었다. 이 글에서는 PPG 신호를 사용하는 박동 간격 분석 기법을 위한 견고한 최고점(peak) 및 시작점(onset) 검출 알고리즘을 소개한다. 또한, 아나로그디바이스(Analog Devices, ADI)의 다중센서 워치 플랫폼을 사용하여 수집한 대규모 데이터를 통해, 이 새로운 접근법이 ECG 신호를 사용하는 박동 간격 검출 결과보다 높은 커버리지와 감도, 더 낮은 RMSSD(root mean squar

• 2019-04-04 15:25