일회성 ECG로 부정맥 식별

이 연구는 다음과 같은 의학적 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

1. 심방 세동의 유형을 식별하고 정의하는 것은 자발적 발생 및 잠복기 때문에 문제가 됩니다.
2. 심방 세동을 선별하기 위한 측정 장치는 잘 구할 수 없습니다.

주요 연구 질문은 다음과 같습니다.

1. 단일 리드 ECG 측정을 사용하여 부정맥을 감지할 수 있습니까?

   1. 단일 리드 ECG 자체 모니터링을 위한 측정 위치(ECG 리드)를 찾고 사용성 및 신호 품질에 대한 측정 위치의 영향을 평가합니다.
   2. 다른 사람(간호사 또는 친척)이 측정을 수행할 때 단일 리드 ECG 모니터링을 위한 측정 위치를 찾고 사용성 및 신호 품질에 대한 측정 위치의 영향을 평가합니다.
   3. 심방 세동 식별을 위한 단일 리드 ECG 측정의 신뢰성을 알아보십시오.
   4. 빠른 심박수(빈맥) 및 느린 심박수(서맥) 식별을 위한 단일 리드 ECG 측정의 신뢰성을 알아보십시오.

2. 광학 펄스 등록 기반 손목 밴드는 부정맥에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니까?

   1. 심방세동 식별을 위한 맥박밴드의 유용성을 알아보십시오.
   2. 빠른 심박수(빈맥) 및 느린 심박수(서맥)를 식별하기 위한 맥박 손목 밴드의 유용성을 알아보십시오.

연구 방법 개발의 목적은 건강한 사람과 심장 문제가 있는 환자를 대상으로 단일 리드 ECG 및 맥파 측정에서 심박수 측정의 신뢰성을 평가하는 것입니다. 이 연구는 가장 흔한 심장 부정맥인 심방 세동을 안정적으로 식별하기 위해 경량 측정 기술을 기반으로 컴퓨팅 방법을 개발합니다. 심방세동의 진단과 치료는 뇌졸중 예방에 결정적인 요인이다.

연구 환자는 이미 정상적인 치료 과정에 포함된 12채널 임상 ECG 등록을 거쳤습니다. 이 12채널 ECG는 연구에 적합한 환자를 식별하고 하위 그룹(정상 박동, 심방세동, 빠른 박동 또는 느린 박동)으로 구분하는 데 사용됩니다.

실제 연구 측정에서는 5개의 젖은 전극을 사용하여 Holter-ECG 장치를 환자의 가슴에 부착하여 리듬 모니터링을 위한 황금 표준으로 사용합니다. 경량 측정 방법은 Holter-ECG 등록 결과와 비교됩니다. 또한 PPG 등록을 위해 환자의 손목에 광혈전증을 부착합니다. 그림 1은 연구 측정의 예시를 보여줍니다.

연구원은 일회성 ECG 측정 장치를 사용하여 두 개의 서로 다른 측정 위치(옆구리 및 가슴)에서 1분 기록을 측정합니다. 그 후, 환자는 세 위치(엄지, 옆구리, 가슴) 모두에서 그리고 또한 보석-ECG로 가슴에서 1회용 ECG 장치로 1분간 자가 모니터링 측정을 수행합니다.

이 연구는 Holter 등록과 비교하여 다양한 심장 박동을 감지하는 이러한 경량 측정 방법의 능력을 비교합니다.

측정에 사용된 장치는 다음과 같습니다.

1. 습식 전극이 있는 Faros 360 EKG 센서(그림 1, 장치 1)(Mega Elektroniikka, http://www.megaemg.com/ 쿠오피오 수오미). Faros 360 Holter는 CE 및 FDA 510(k)에서 승인한 클래스 2a 의료 기기로, 5개의 일회용 습식 전극으로 환자의 가슴에 부착됩니다.

2. Suunto Movesense 일회성 ECG 장치(Suunto Oy, http://www.suunto.com 반타 수오미). Movesense는 ECG 측정에 2개의 dy 전극과 함께 사용되는 CE 인증 소비자 장치입니다(그림 1 장치 2 및 3). 무브센스 케이스; 보석 및 일회성 ECG 케이스.

   1. 이전 연구(Afib24h)에서 Valvira가 보고되어 임상 기기 연구(Movesense + 체스트 스트랩 조합)에 대한 연구 허가를 받았습니다.
   2. 이 연구에서 Valira는 임상 장치 연구(Movesense + 일회성 ECG 장치 조합)에 대해 보고됩니다.
3. Empatica E4 활동 팔찌(Empatica Ltd http://www.empatica.com Milan Italia)는 CE 인증 소비자 장치입니다. Empatica E4는 또한 혈관에서 순환하는 혈액의 양을 광학적으로 측정하는 광혈전도입니다(그림 1 장치 4).
4. 삼성 Gear S3 웨어러블(삼성전자㈜, www.samsung.com Soul Etelä-Korea)는 CE 인증을 받은 소비자 기기입니다. Gear S3는 또한 혈관에서 순환하는 혈액의 양을 광학적으로 측정하는 광혈류 측정기입니다.

연구원은 환자에게 장치를 부착합니다. 그 후 연구원은 Faros 360(장치 1) 및 Empatica E4(장치 4) 장치로 10분 등록을 시작합니다. 10분 측정 동안 연구원은 Movesense ECG(장치 2)를 사용하여 1. 가슴에서 흉골을 수직으로 2. 가슴에서 흉골을 따라 2개의 다른 측정 위치에서 1분 기록을 측정합니다. 그런 다음 환자는 1분 자가 모니터링 측정을 수행합니다. 1. 가슴에서 수직으로 흉골 2. 가슴에서 흉골을 따라 3. 옆구리 아래쪽에서 4. 엄지 손가락에서 5. 가슴에서 보석으로 -심전도.

ECG 측정에 의한 심박수 감지는 QRS 복합체 감지에 의해 가장 일반적으로 수행됩니다. 최근 수십 년 동안 수많은 QRS 검출기가 개발되었습니다. 건식 전극을 사용한 ECG 측정은 장치의 작은 움직임조차도 ECG 신호에 큰 변화를 일으키기 때문에 습식 전극 측정에 비해 훨씬 더 많은 움직임 장애를 수반합니다. 또한 특히 엄지손가락을 측정점으로 사용하는 경우 근육에서 나오는 근전도 노이즈가 습식전극 측정에 비해 현저하게 높다.

이 프로젝트는 건조 전극 측정에서 QRS 복합물과 심박수 불규칙성을 안정적으로 감지할 수 있도록 노이즈 및 QRS 감지를 위해 초기 모바일 ECG 프로젝트에서 개발된 방법을 활용합니다.

본 연구에서는 기존에 개발된 심박수 검출 방법을 연구의 정상동리듬, 심방세동, 느린(서맥) 및 빠른(빈맥) 심박수 측정으로 검증합니다.

본 연구는 심방세동의 검출에서 맥박 검출의 능력을 조사한다. photopletysmogram은 조직에서 빛의 흡수를 측정합니다. 혈액으로의 빛 흡수는 주변 조직으로의 흡수보다 큽니다. 심장이 뛰면 혈액량 변화에 따라 모세혈관이 확장 및 수축합니다. Photopletysmography는 흡수의 변화를 감지하여 심박수 측정을 허용합니다.

Photopletysmgram은 모바일 ECG 장치와 마찬가지로 움직임에 특히 민감하며 LED/포토다이오드의 작은 움직임도 빛의 강도에 큰 변화를 유발합니다.

또한, 생리학적 변화는 심박수 측정에 장애를 일으키며, 예를 들어 혈관 탄력성이 변화함에 따라 맥박 시간이 변경되어 측정에 장애가 발생합니다.

고주파 피어싱 QRS 복합체와 달리 맥파는 저주파 업다운 변형이므로 정확한 심박수 측정에 자체적으로 문제가 있습니다.

심방은 심방 세동에서 충분히 작동하지 않으므로 심실은 혈액으로 완전히 채워지지 않습니다. 또한 심방세동은 심방에서 심실로 자극이 불규칙하게 전도되어 맥박이 불규칙해집니다. 펌핑되는 혈액의 양은 뇌졸중마다 다르기 때문에 맥파 감지가 어렵습니다.

이 프로젝트는 맥파 시리즈에서 정확한 심박수 측정 방법을 개발합니다.

방법 개발은 미터의 움직임으로 인한 교란, 심방 세동의 전형적인 맥파 불규칙성, 느린(서맥) 및 빠른(빈맥) 심박수 감지 문제를 고려하는 것을 목표로 합니다.

이 방법 개발의 주요 목표는 심방 세동으로 인한 맥박 불규칙성을 정상동리듬과 구별할 수 있도록 맥박을 정확하게 결정하고 빠르고 느린 심장 박동을 안정적으로 감지하는 것입니다.

심방 세동에서는 전기 자극이 심실에 무작위로 전도되어 심박수가 불규칙하고 고르지 않게 됩니다. Heart Association의 "맥박을 느껴보세요 - 뇌졸중 예방"이라는 대규모 캠페인은 심박수 또는 맥박 인식을 기반으로 합니다. 맥박 인식은 물론 심방 세동을 감지하는 가장 저렴한 방법이지만 이 방법은 많은 수의 오 탐지를 생성합니다. 심전도 측정을 통해 심방 세동 감지가 훨씬 더 안정적입니다. 이를 위해 자동화된 심방세동 검출 알고리즘이 개발되었습니다.

장기 Holter-ECG 측정에서 심방 활성화의 식별은 일반적으로 불량한 신호 잡음비(움직임, 근육 인공물 및 부분적으로 훨씬 강한 심실 활동 중첩)로 인해 매우 어렵습니다. 이러한 이유로 대부분의 심방 세동 감지 알고리즘은 맥박 불규칙성 식별을 기반으로 합니다. 불규칙한 심박수(RR 간격)의 매개변수화를 위해 비교적 간단하지만 신뢰할 수 있는 몇 가지 시간 수준 방법이 도입되었습니다. 예를 들어, RR 간격(심박수)이 연속적인 RR 간격 변화(심박수 변화)의 함수로 표현되는 RdR 기반 방법(Lian et al. 2011). RdR 그래프는 불규칙한 심박수 변화로 인한 패턴의 단편화를 정의합니다. 또한 RR 시계열 내부 일관성을 추정하는 방법이 있습니다(Lee et al. 2011). 심박수 변동의 매개변수화에 다양한 비선형 방법이 도입되어 심박수 변동의 역학을 보다 광범위하게 설명할 수 있습니다(선형 가정의 제한 없이). 비선형 방법의 한 부류는 서로 다른 엔트로피 양이며 심방 세동 및 불규칙한 심박수를 식별하는 데 특히 흥미롭습니다. 엔트로피 양은 RR 시계열의 규칙성과 예측 가능성을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 엔트로피 양의 신뢰할 수 있는 계산을 위해서는 상대적으로 긴 측정 시간이 필요하지만 짧은 측정 분석에 적합한 엔트로피 양도 도입되었습니다(Lake & Moorman 2011).

본 연구 프로젝트는 기존의 방법을 기반으로 모바일 심전도 측정 및 맥파 측정을 위한 새로운 심방세동 검출 알고리즘을 개발합니다. 알고리즘은 심방 및 심실 조기 복합체를 고려해야 합니다. 이를 무시하면 RR 시계열의 불규칙성이 증가하여 위양성 심방 세동의 수가 증가합니다.