이산화탄소 열영상을 이용한 호흡 신호 추출 및 분류

Abstract

호흡은 스트레스나 약물과 같은 심리적 요인과 외부적 요인에 의해서 쉽게 영향을 받는다. 또한, 건강 상태와 질병에 의해서도 영향을 받기 때문에 사람의 활력 징후를 알 수 있는 중요한 정보로서 중요하게 다루어지고 있다. 호흡의 임상적 가치로 인하여 환자의 상태를 예측하고 진단하기 위하여 다양한 호흡 모니터링 방법이 연구되었다. 기존에 임상적으로 활용되는 호흡 모니터링 방법은 접촉식 센서를 이용한 측정 방법에 기반한다. 정확한 측정값과 안정성을 가지고 있는 장점이 있지만, 환자에게 불편함을 느끼게 하고 심한 경우 피부 손상도 발생할 수 있어 비접촉식 장비를 이용한 호흡 모니터링 방법이 제안되었다. 그러나 비접촉식으로 측정하는 방식은 대부분이 호흡수를 측정하는데 국한되어 있어 다양한 이상 호흡을 감지하고 분류하기에는 부족함이 있었다.

본 논문에서는 호흡 과정 중에 발생하는 이산화탄소를 촬영할 수 있는 중파장 정외선 장비를 이용하여 호흡 신호를 추출하는 방법과 이를 이용하여 이상 호흡을 감지하고 분류할 방법을 제안한다. 이를 위하여 호흡 활동이 촬영된 열영상에서 배경과 혼합된 호기 기류를 분리하고, 기류의 특징을 추출할 수 있는 검출자를 이용하여 영상을 호흡 신호로 변환한다. 그리고 다양한 연령으로 구성된 남녀 참가자에게서 이상 호흡 신호를 수집하고 데이터베이스를 구축한다. 이를 이용하여 장단기 기억 신경망으로 구성된 이상 호흡 분류 검출기를 훈련한다.

본 논문에서 제안하는 방법의 검증을 위하여 세 가지 실험을 진행한다. 첫 번째로 기존에 사용되는 임상적으로 사용되는 흉부밴드 측정법과 상관관계를 분석한다. 두 번째로 호기 기류로부터 호흡신호를 추출하기 위한 검출자를 특징 추출 결과를 검증한다. 세 번째로 데이터베이스 구성 방법과 특징 개수와 학습 시퀀스 길이에 따른 분류 알고리즘의 성능을 검증한다.

본 논문에서 제안하는 방법은 장기적인 호흡 모니터링에 활용 가능하고, 호흡의 변화를 빠르게 분석하여 환자에게 적절한 진료를 받도록 도울 수 있다.