자율신경계의 활성도 측정을 위한 Data Acquisition System의 개발 및 임상응용

Development of Data Acquisition System for Quantification of Autonomic Nervous System Activity and It's Clinical Use

  • 신동구 (영남대학교 의과대학 내과학교실 순환기내과) ;
  • 박종선 (영남대학교 의과대학 내과학교실 순환기내과) ;
  • 김영조 (영남대학교 의과대학 내과학교실 순환기내과) ;
  • 심봉섭 (영남대학교 의과대학 내과학교실 순환기내과) ;
  • 이상학 (영남대학병원 의공학과) ;
  • 이준하 (영남대학병원 의공학과)
  • Shin, Dong-Gu (Cardiovascular Division, Department of Internal Medicine, College of Medicine, Yeungnam University) ;
  • Park, Jong-Sun (Cardiovascular Division, Department of Internal Medicine, College of Medicine, Yeungnam University) ;
  • Kim, Young-Jo (Cardiovascular Division, Department of Internal Medicine, College of Medicine, Yeungnam University) ;
  • Shim, Bong-Sup (Cardiovascular Division, Department of Internal Medicine, College of Medicine, Yeungnam University) ;
  • Lee, Sang-Hak (Section of Biomedical Engineering, Yeungnam University Hospital) ;
  • Lee, Jun-Ha (Section of Biomedical Engineering, Yeungnam University Hospital)
  • 발행 : 2001.06.30

초록

본 연구는 여러 가지 질병의 원인을 규명하는데 있어서 자율신경계 역할의 중요성을 인식하여 심전도 및 호흡신호의 변이를 이용하여 자율신경계를 감시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제작된 증폭기에서는 트랜스를 사용하여 교류전원으로부터 환자를 격리시키고, 30 KHz의 고주파를 이용하여 임피던스법에 의한 호흡신호를 심전도와 동시에 처리할 수 있도록 하였으며, 아울러 서로의 채널에 대한 혼신의 영향을 최소화하도록 회로를 설계하였다. 시뮬레이터에 의한 테스트 결과에서 입력 조건에 따라 증폭기의 출력에 나타나는 시간 간격이 일치하게 나타나는 것을 확인하였다. 또 실제 서로 다른 조건을 가진 세 부류의 임상 환자의 심전도에서 R-R interval 및 호흡신호를 측정하여 추출할 수 있었다. 기존에는 주로 생체 신호 파라미터를 각각 측정하여 그 결과를 추출하였으나 본 연구에서는 R-R interval과 respiration의 파라미터를 통합하여 데이터를 수집, 처리함으로써 환자로부터 얻은 데이터를 임상 응용에 보다 효과적으로 적용할 수 있게 되었다. 따라서 향후 개발된 시스템의 보완을 통해 환자에 직접 적용하여 자율신경계 장애 환자에 대한 감시장치로 활용하고자 한다.

Background: Power spectrum analysis method is a powerful noninvasive tool for quantifying autonomic nervous system activity. In this paper, we developed a data acquistion system for estimating the activity of the autonomic nervous system by the analysis of heart rate and respiratory rate variability using power spectrum analysis. Materials and methods: For the detection of QRS peak and measurement of respiratory rate from patient's ECG, we used low-pass filter and impedence method respectively. This system adopt an isolated power for patient's safety. In this system, two output signals can be obtained: R-R interval heart rate) and respiration rate time series. Experimental ranges are 30-240 BPM for ECG and 15-80 BPM for respiration. Results: The system can acquire two signals accurately both in the experimental test using simulator and in real clinical setting. Conclusion: The system developed in this paper is efficient for the acquisition of heart rate and respiration signals. This system will play a role in research area for improving our understanding of the pathophysiologic involvement of the autonomic nervous system in various disease states.

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