Remote Bio Vision : Perfusion Imaging 기반 바이오신호 측정시스템 및 알고리즘 연구

Abstract

Recently, due to a new virus infection, the need for a non-contact medical system that prevents, manages, and treats disease using data-based software such as telemedicine and digital therapeutics is being emphasized. In order to revive this trend, research on various methods instead of measuring bio-signals through traditional sensors is being conducted. The systems developed to replace the existing attached sensors measure various bio-signals using images taken through a visible camera. However, this method has various limitations. In order to maximize the effect of the non-contact medical system, it is necessary to accurately measure various bio-signals and make a diagnosis. However, most of the existing non-contact bio-measurement systems can measure single bio-signals such as heart rate, oxygen saturation, or blood pressure. It is greatly affected by noise caused by the same external factors. In addition, most blood pressure measurement methods are calculated based on the pulse wave transmission time.

For this reason, physical contact is required, and blood pressure varies depending on the measurement site, showing low accuracy. Therefore, in this paper, a study was conducted on a system that can overcome the limitations of the existing non-contact bio-signal measurement system and provide high-accuracy bio-signals for diagnosis. In this study, we propose a bio signal measurement system using an IR camera that can reduce visible light noise. This system uses a light source outside the visible region to measure the amplified reflected light with an IR camera to calculate heart rate and oxygen saturation. In addition, through the difference in the measured reflected light, not only the heart rate and oxygen saturation but also the blood flow, which could not be measured with the existing system, could be measured. The system can measure blood pressure without physical contact by using the measured changes in heart rate, oxygen saturation, and blood flow.

최근 들어 신종 바이러스 감염증으로 인하여 원격진료와 디지털 치료제와 같이 데이터를 기반으로 소프트웨어를 사용하여 질병을 예방하고 관리, 치료하는 비대면 의료 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 이러한 경향에 맞춰 전통적인 센서를 통한 생체신호 계측을 대신한 다양한 방법들에 관한 연구가 진행되고 있다. 기존의 부착형 센서를 대신하기 위하여 개발된 시스템들은 Visible 카메라를 통하여 촬영된 이미지를 사용하여 다양한 생체신호를 측정하고 있다. 하지만 이러한 방식은 다양한 한계점을 가지고 있다. 비대면 의료 시스템의 효과를 극대화하기 위해서는 다양한 생체신호를 정확하게 계측하여 진단을 할 수 있도록 해야 하지만 기존의 비접촉 생체계측 시스템들은 대부분 심박수, 산소포화도 또는 혈압 단일 생체신호를 측정할 수 있게 되어있으며 이마저도 조명과 같은 외부요인에 의한 노이즈에 많은 영향을 받는다. 또한, 혈압측정 방식의 경우 대부분 맥파전달시간을 기반으로 계산하게 되어있다. 이 때문에 신체접촉이 요구되며 측정 부위에 따라 혈압이 변하는 등 낮은 정확도를 보인다. 따라서 본 논문에서는 기존의 비접촉 생체신호 측정시스템의 한계점을 극복하고 진단을 위하여 정확도 높은 생체신호를 제공할 수 있는 시스템에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 가시광 노이즈를 줄일 수 있는 IR 카메라를 사용한 생체신호 측정시스템을 제안한다. 본 시스템은 가시광 영역 외의 광원을 사용하여 증폭된 반사광을 NIR 카메라로 측정하여 심박수, 산소포화도를 계산하도록 하였다. 또한, 측정된 반사 광량 차이를 통하여 심박수 산소포화도뿐만 아니라 기존의 시스템으로는 측정할 수 없었던 혈류량을 측정할 수 있도록 하였다. 시스템은 측정된 심박수 산소포화도 혈류량 변화를 사용하여 신체접촉 없이 혈압측정이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 생체신호/영상처리/임상 정보의 핵심 요소 기술의 고도화를 기반으로 통계적 방식, 앙상블 러닝, 딥러닝 기술을 활용한 연계 기술과 측정된 복합 생체신호를 사용하여 정략적 측정이 어려운 병변의 조기진단이 가능하도록 하였다.