유헬스 환경을 위한 비접촉 무구속 호흡 신호 측정 시스템

Contact-free and Unconstrained Respiration Signal Detection for U-health Environment using Image Signal Analysis

Taehwa Han, Young Ho Lee1, Un-Gu Kang1, Youngjun Seo, Kyoungjin Lee,
Sungchul Hwang, Rae Woong Park

Department of Medical Informatics, School of Medicine, Ajou University, veritas@ajou.ac.kr

Gachon University of Medicine and Science, Inchon1

Abstract: This study aims to reveal the practicability of unobtrusive remote respiration detection method using image analysis.  Five subjects were enrolled in this experiment. The minute movements of subject's trunk by respiration are captured by a infrared-pass-filter equipped camera while infrared-ray illuminates the subject. The signals were converted into image difference value between the current frame and the previous frame. The frequencies of signal are analyzed by Fourier transform. The detected respiration rates were compared with the real respiration rates. Each of the experiments were repeatedly conducted with different respiration rate, such as normal, slow, and fast phase. The overall accuracy of the unobtrusive respiration detection method using image difference is ±93.3%. Statistically, there was no difference between real respiration rate and the respiration rate detected by image analysis.

Keyword: contact-free monitoring, unobtrusive monitoring, respiration rate, image analysis

I. 배경

의료 환경이 병원 환경에서 가정이나 직장으로 이동하는 재택진료, 더 나아가 유헬스케어 시대가 예상됨에 따라 환자의 기초 상태를 파악하기 위한 생체신호의 이용가치는 더 높아지고 있다.  생체 활력 징후로 이용되는 생체신호에는 맥박, 혈압, 체온, 호흡 등이 있으며 환자의 상태를 파악하는 중요한 지표로 이용된다.  기존의 전통적인 생체신호 획득방법은 의료진에 의해 수동측정 장비를 부착하여 직접 측정하거나 또는 접촉식 모니터링 장비를 이용하여 자동으로 측정하게 된다. 일반적으로 사용되는 접촉식 환자 감시 장비의 경우 혈압, 심박수, 호흡수, 산소포화도 그리고 체온에 대한 기본정보를 측정할 수 있다1).

생체신호를 측정하기위한 센서로는 심전도나 호흡수 측정을 위해 ECG전극을 이용하여 심장근육에서 발생하는 미세전류 감지 장치가 사용되거나, 광혈류측정장치(photoplethysmograpy)를 이용하여 적색광과 적외선광을 손가락 끝의 모세혈관에 투과하여 산소포화도와 맥박을 측정한다.  그러나 접촉식 환자 감시 장비는, 가격이 고가일 뿐만 아니라 환자의 활동을 크게 제한하기 때문에 집중적인 감시가 필요한 중환자실이나 수술실에 국한하여 사용하고 있으며, 일반 병실에서는 간호사가 일정한 시간 간격으로 환자의 상태를 직접 측정한다.  그러나 일반병실이나 실버타운 다인병실의 경우 지속적인 감시가 없는 사이에 응급상황이 발생하는 경우가 있기 때문에 간편하면서도 환자의 활동을 제한하지 않고 지속적으로 환자의 생체신호를 감시할 수 있는 장치의 개발이 필요하다2-4).

특히 유헬스케어 환경에서는 생체계측의 과정이 환자에게 어떠한 불편도 주지 않는 가운데 이루어져야하므로 무자각, 무구속 원격 생체계측에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다.  이 시스템 중에는 손목시계형 측정 장치를 이용한 혈압 및 산소포화도, 심전도, 호흡수 등을 인지하여 무선 전송할 수 있는 장비를 비롯하여, 재택 건강관리 시스템 연구센터 설립 등에 이르기까지 다양한 방향의 연구가 시도되고 있다3).

그러나 여전히 기존의 무구속 신호획득 연구도 특정 장비의 지속적인 직.간접 착용요구 및  무선장비의 전원공급 문제 등으로 인한 제약점들이 존재한다. Wang,5) Murphy 등6),7)은 전자파와 열화상 카메라를 이용하여 호흡신호를 측정하여 제약사항을 해결하고자 하였으나, 기기간 신호간섭 문제와 비용문제는 해결하지 못하였다.

그러므로 본 논문에서는 환자의 움직임 정보를 포함한 동영상에서, 영상의 차신호를 이용하여 안전하고 비용이 저렴한 무자각, 무구속, 무접촉, 호흡신호 획득방법을 제안한다.

II. 재료 및 방법

제안하는 방법은 그림 1과 같이 영상 획득부, 신호 추출부, 신호의 분석, 대조군비교의 4 단계로 구성하였다.

1. 영상 획득 및 전처리

Charged Coupled Device (CCD) 카메라는 영상신호를 초당 30프레임의 속도로  획득한다. 영상신호를 획득하여 컴퓨터에서 처리하기 위해서는 CCD 카메라가 획득한 영상신호를 영상케이블을 통하여 영상처리보드로 전송한다. 컴퓨터에 장착된 영상처리보드는 전송되는 신호를 실시간 영상으로 변환한다. 이렇게 얻어진 영상은 획득 환경에 대한 잡음과 간섭이 추가된 데이터이기 때문에 이들을 제거하기 위한 전처리 작업이 필요하다. 일반적인 영상은 잡음과 조명과 같은 다양한 환경변수에 의한 영향으로 획득 신호에 잡음이 추가된다. 또한 야간측정의 경우, 피검자의 영상을 획득할 수 없게 되어 환자감시장치로서의 실효성을 잃게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 적외선 조명과 적외선통과필터를 이용하고자 한다3). 적외선통과필터는 광선 중에서 가시광선대 이하의 파장은 통과시키지 않고 적외선 대역의 빛만 통과시키는 필터로서, 적외선통과필터를 카메라 앞에 설치하게 되면 적외선 조명에서 나온 적외선은 피검자에 반사되어 CCD카메라로 돌아오지만, 조명에 의한 가시광선은 적외선 투과 필터를 통과할 수 없게 되어 외부 조명에 의한 간섭현상을 최소화 할 수 있다. 따라서 CCD카메라는 적외선 조명에 의한 영상만을 획득하고 일반 조명에 의한 영상은 적외선통과필터에 의해서 차단되게 된다. 실험에 사용된 적외선 조명은 사람의 눈에 보이지 않기 때문에야간에 피검자의 수면을 방해하지 않으면서도 영상획득에

Figure 2. Subtraction of images between subsequent frames

(a)Current frame (Fcur)	(b)Previous frame (Fpre)	(c)Subtracted Image(Fd)

필요한 충분한 광량을 조사(照射)하게 된다.

Figure 1. The frame of experiments

Image aquisition	-Camera -IR illumination -IR pass filter
Signal Extraction	-Image difference calculation -Quantification
Signal Analysis	-Fourier Transform
Comparison with control	-Comparison between experiment data and control data
Result

2. 차영상 신호추출

차영상(difference image)은 연속적인 영상들 사이의 차이를 표현하는 대표적인 방법이다. 초당 30프레임의 속도로 촬영된 영상들간의 변화량을 얻기 위해 본 연구에서도 차영상을 이용한다. 시간축에서 변화되는 이미지의 변화량을 30프레임의 속도로 측정 했을 때 변화의 주기가 이보다 빠른 경우는 움직임 포착이 어렵지만, 호흡수의 경우에는 정상군의 경우 분당 15-20회이므로 제안하는 실험상의 카메라 속도로 촬영한 영상을 이용하여도 무방하다.

초당 30회 획득된 영상에서 모든 프레임에 속하는 변환된 영상신호로부터 현재 프레임 영상과 이전 프레임 영상간의 차영상을 획득한다. 이렇게 획득한 영상 프레임간의 차영상을 계산하면 프레임간의 영상의 움직임을 정량화 할 수 있다.

차영상을 구하기 위한 수식은 식‐1과 같다.

(식 1)

현재 프레임에서 이전 프레임간의 차영상을 실제로 영상으로 표현하면 그림 2와 같다.

3. 차영상 신호의 주기성 분석

획득된 영상의 차신호를 추출하여 프레임 간의 차이를 정량화 시킨 후, 호흡수의 특징을 알아내기 위해 정량화된 데이터에서 그 데이터가 가진 신호의 특성을 분석해야 한다. 시간축으로 분해가 가능한 획득영상은 그 밝기값의 변화를 그래프로 표현하면 그림 3과 같이 나타난다.  그러므로 본 연구에서는 실험에서 획득하여 추출된 신호에 푸리에변환(FFT)을 적용하여 신호의 주기 특성을 분석하였다.

III. 실험 및 결과

1. 설계 및 실험군

실험에 사용된 실험자 및 샘플 추출환경 그리고 개발 및 평가 환경은 다음과 같다.

‣피검자 대상: 성인 5명(남성 3명, 여성 2명)

‣실험용샘플신호측정: 피검자가 상의에 환자복을 착용한 후, 45초간 영상신호획득

- 보통호흡, 빠른호흡, 느린호흡

‣표준 대조군: 피검자가 자신의 호흡에 맞추어 스스로 조이스틱의 버튼을 눌러 표준대조호흡을 기록

‣측정 장치: 적외선 통과필터(685nm, Baader, Germany)가 부착된  CCD 카메라(DSP260x, CNB, Seoul, Korea)

‣개발 및 테스팅 도구:

Visual Studio 6.0 (Microsoft, Seattle, USA)

PeakFit 4.12, (Systat, California, USA)

Autosignal 1.7 (Systat, California, USA)

SPSS 12.0 (SPSS, Chicago, USA)

Figure 3. Features of signals obtained from respiration movement image

(a) Anharmonic wave from changes of image difference

(b) Plotted anharmonic wave from (a)

2. 실험 호흡신호 획득

Table 1. Example of log file obtained from respiration movement

Frame #	Record time	Image difference val.
66	12:46:06 0062	156228
67	12:46:06 0093	156960
68	12:46:06 0140	159338
69	12:46:06 0171	160371
. . .	. . .	. . .
1063	12:46:39 0328	159521
1064	12:46:39 0375	157569
1065	12:46:39 0406	154985

실험 영상은, 선정된 피검자들이 안락의자에 앉은 상태에서 180cm 떨어진 거리에 적외선통과필터를 부착한 적외선조명 장착 CCD카메라로 체간만을 겨냥하여 영상신호를 획득하였다. 획득한 영상은 단위 영상의 크기가 640×480픽셀이며, 초당 30프레임의 속도로 획득하여 그 결과가 표 1과 같이 로그파일로 기록되게 하였다.

3. 표준대조호흡 신호 획득

실험값과의 비교를 위하여 피검자의 표준대조호흡을 다음과 같이 획득한다. CCD카메라로 영상신호를 획득하면서 동시에 피검자가 조이스틱의 버튼을 이용하여 자신의 흡기와 호기를 직접 기록한다. 즉, 피검자가 자신의 흡기와 호기에 맞추어 각각 조이스틱의 1번 버튼과 3번 버튼을 누르면 해당 키 입력 값이 영상신호값과 함께 로그파일에 기록되게 하였다. 조이스틱 작동에 의한 영상변위 값이 전체 호흡영상 측정값에 누적되는 것을 방지하기 위하여, 측정부위를 목 아래에서 허리 위의 체간만 포함하도록 하고, 전원과 손이 포함되지 않도록 카메라의 영역을 조절하였다.

4. 입력 영상의 정량화 및 전처리

시간에 따른 영상의 변화량을 계산하기 위한 대표적인 방법은 해당 픽셀위치에서의 밝기값들을 계산하여 그 변이를 이용하는 차영상(image difference)을 이용한 방법이다.  본 연구에서도 획득영상에 대한 시간별 변화율을 알아내기 위하여 이웃한 프레임간의 차영상을 구한 후 전체 픽셀의 밝기값을 더하여 실시간으로 로그파일에 기록하였다.

5. 입력 신호 분석을 위한 신호처리

정확한 실험 데이터분석을 위하여 획득한 로그파일에서 첫 5초 이후에 나타나는 첫 흡기신호 전까지의 자료는 버리고, 이후부터 30초 이후 마지막 호기신호까지의 자료를 분석대상으로 추출한다. 획득한 데이터의 주기적 특성을 추출하기 위하여 시간영역의 데이터를 주파수영역의 데이터로 푸리에변환한다.

6. 통계 분석

본 연구의 영상신호를 이용한 호흡수 측정 실험결과의 전체 정확도(accuracy)를 측정한다. 정확도는  ‘표준대조호흡수’에서 실측값과 표준대조호흡간의 차이값을 뺀 값을 ‘표준대조호흡수’로 나눈 값의 전체 평균을 구하여 계산한다(식 2).

[eqn: Accuracy= {1} over {M} sum _{k=1} ^{M} X _{k} ``,`X= {F _{a} - LEFT | F _{i} -F _{a} RIGHT |} over {F _{a}}]  (식 2)

[eqn: F _{i}]: Frequency of  Image Difference,

[eqn: F _{a}]: Frequency of control measurement

호흡에 따른 몸체의 움직임을 차영상신호를 이용하여 푸리에변환한 결과 호흡주기를 측정할 수 있었다.  한 번의 호흡은 흡기와 호기로 구성되어 두 번의 주기성을 보이기 때문에, 표준호흡수의 2배수 값과 가장 유사한 주파수 값을 실험 결과값으로 취하였다.

표 2는 실험의 평가 결과를 나타낸 것으로서 각각 실험군(group), 피험자 번호(Subject), 제안한 실험방법으로 측정한 분당 호흡수(RR), 분당 표준대조호흡수(control RR), 제안한 방법으로 측정한 호흡수와 실제 호흡수의 차이(Differnece), 그리고 식 2의 방법으로 계산한 정확도(Accuracy)이다.

제안한 영상신호를 이용한 호흡수 측정법의 전체 정확도(accuracy)는 ±93.3%이며, 호흡수에 따른 정확성은 보통호흡의 경우 ±97.8%, 빠른호흡의 경우 ±93.2%, 느린호흡의 경우 ±88.9%로서 보통호흡의 경우 정확성이 가장 높았다.

Table 2. Results of experiments (calculated): detected respiration rates (per minute), differences between experiment group and control group, and accuracy.(RR: Respiration rate)

Group	Subject	RR* (/min)	control RR(/min)	Difference (/min)	Accuracy
	1	13.7	12.7	-1.0	91.9%
	2	16.1	16.4	0.3	98.2%
Normal	3	15.8	15.8	0.0	99.9%
	4	20.6	20.6	0.0	99.8%
	5	11.1	11.1	0.0	99.6%
Subtotal	Mean	15.5	15.4	0.1	97.8%
	1	20.6	20.0	-0.6	96.9%
	2	14.2	19.0	4.8	74.7%
Fast	3	26.0	26.0	-0.1	99.8%
	4	43.4	44.5	1.0	97.7%
	5	21.4	20.8	-0.6	97.0%
Subtotal	Mean	25.1	26.0	0.9	93.2%
	1	5.3	8.4	3.2	62.5%
	2	10.2	9.9	-0.3	97.3%
Slow	3	7.4	6.7	-0.8	88.3%
	4	9.8	9.6	-0.2	97.5%
	5	8.0	8.1	0.1	99.0%
Subtotal	Mean	8.1	8.5	0.4	88.9%
Total	Mean	16.2	16.6	0.4	93.3%

IV. 고찰

본 연구는 영상신호를 이용하여 호흡주기의 계산이 가능한지를 알아보기 위한 기초연구이다. 실험결과 영상신호를 이용한 호흡수 측정이 가능함을 증명하였으나, 분석에 적용한 푸리에변환 방법으로는 호흡주기의 실시간 분석이 어렵고 정확한 호흡주파수를 선택하기 어려운 단점이 발견되었다. 향후 연구에서는 실시간으로 정확한 주기측정이 가능한 ‘adaptive peak identification’8)과 같은 알고리즘을 적용하고자 한다. 또한, 본 연구에서 제안한 측정방법은 배경잡음이나 신체의 움직임에 매우 취약하므로, 이러한 잡음을 보상할 수 있는 알고리즘의 개발이 실용화에 꼭 필요할 것으로 보인다.

Acknowledgment

본 연구는 21세기 프론티어 연구개발사업의 일환으로 추진되고 있는 정보통신부의 유비쿼터스컴퓨팅및네트워크원천기반기술개발사업의 지원에 의한 것임

본 연구는 보건복지부 보건의료기술진흥사업의 지원에 의하여 이루어진 것임. (과제고유번호 : A050571)

참고문헌

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2. Nakajima K, Tamura T, Miike H. Monitoring of heart and respiratory rates by photoplethysmography using a digital filtering technique. Med Eng Phys. 1996;18(5):365-372.

3. 백승제, 이철희, 정동현, 최용석, 김준영, 최종무. 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위한 센싱 단말기 구현. 2004년도 한국정보과학회 봄학술발표논문집. 2004;31(1):124-126.

4. 김문구. 유비쿼터스 시대의 보건의료: u-Health의 전개. 국회도서관보. 2005;42(8):58-63.

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8. Yu C, Liu Z, McKenna T, Reisner AT, Reifman J. A Method for Automatic Identification of Reliable Heart Rates Calculated from ECG and PPG Waveforms. J Am Med Inform Assoc. 2006;13(3):309-320.