기술기고문
성능 저하 없는 완벽한 통합 광학 모듈
글: 야노스 팔할미(János Pálhalmi) 박사(Ph.D.), 데이터센스랩스(DataSenseLabs Ltd.) CEO /
얀 하인 브로더스(Jan-Hein Broeders), 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.) 사업개발 매니저
광혈류 측정법(photoplethysmography, PPG)은 혈중 산소 포화도(SPO2) 측정에 널리 사용되고 있는 기술이다. 발광기(light emitter)를 사용해서 인체에 빛을 쏜 다음에, 반사되거나 흡수되지 않은 광량을 수광기를 사용해서 측정한다. 두 파장 사이의 비율을 활용해 산화 헤모글로빈 양을 측정할 수 있다. 유사한 방법으로 광학 기술을 사용해서 심박이나 심박 변이도를 측정할 수 있다.
이들 모든 시스템은 한 대 이상의 발광기와, 수신된 빛의 양을 측정하기 위한 수단으로서 광전류의 양을 측정하는 광검출기를 필요로 한다. 수신한 신호는 최종적으로 증폭, 조절 및 디지털화 과정을 거친다. 이렇게 글로 설명하면 광학 시스템 설계가 단순해 보일 수도 있다. 하지만 광학에 대한 전문 지식이 없다면 원하는 신호와는 전혀 거리가 먼 광학 신호를 얻기가 쉽다.
다행히도 이러한 광학 솔루션을 위한 고도로 통합적인 새로운 광학 모듈이 개발되었다. 이 모듈을 테스트하고, 기존의 검증된 개별 광학 시스템과 비교한 결과, 성능이 결코 뒤지지 않는 것으로 나타났다. 이 글에서는 이 테스트 결과와 방법론에 대해서 설명한다.
PPG 측정 이론
건강, 웰빙, 질병예방에 대한 관심이 높아지면서 다양한 생체 매개변수들을 추적하기 위한 스마트 기기들이 등장하고 새로운 시장을 형성하고 있다. 맨 처음 이 흐름은 가슴띠 형 제품(체스트 스트랩)에서 시작되었는데, 지난 5~8년 사이에 PPG를 채택한 광학 시스템이 빠르게 늘어나고 있다. 이 기술의 가장 큰 장점은, 신체의 한 지점에서 측정이 가능하다는 것이다. 반면에 생체전위 시스템은 심장을 측정하기 위해서 적어도 두 군데 이상의 전극이 필요하다. 사용자로서는 이것이 매우 불편하기 때문에 광학 심박 모니터링(HRM) 및 심박변이도(HRV) 모니터링에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있다.
이러한 시스템을 설계하려면 많은 것들을 고려해야 한다. 최종 애플리케이션이 어떤 것인가? 신체의 어느 부위를 측정할 것인가? 시스템을 개발 시간은 얼마나 있는가? 이러한 사항들을 고려해서 그에 맞게 설계를 해야 한다.
PPG 측정 원리는 두 가지다. 하나는 빛을 쏘아서 손가락이나 귓불 같은 신체의 특정 부분을 투과하도록 한 다음, 반대편에서 수신되거나 또는 흡수되지 않은 광량을 측정하는 것이다. 다른 하나는 신체 부위로 빛을 쏜 다음, 같은 위치에서 반사된 빛 양을 측정하는 것이다. 신체에 투과하여 측정하는 방법은 반사식 시스템에 비해 약 40 ~ 60dB 더 강한 신호를 제공한다는 특징이 있으며, 대신에 반사식 시스템은 센서를 부착하는 위치 선택이 자유롭다는 것이 특징이다.
그림 1: 광학 HRM/HRV 시스템의 블록 다이어그램
대부분 사용자들이 센서 성능보다는 센서 편의성을 더 중시함에 따라, 반사 측정법이 더 인기를 끌게 되었는데 이러한 사정을 반영하여 이 글에서는 반사 측정법 위주로 살펴보도록 하겠다.
심장이 박동하는 동안 심혈관계에서 혈류와 혈액량이 변화하고, 이로써 반사되는 빛으로 산란이 일어난다. 광학 HRM/HRV 측정을 위해 사용되는 광원의 파장은 측정하고자 하는 신체 부위뿐 아니라 신체 조직의 온도와 색상, 상대적인 관류도 같은 것들에 따라 달라진다. 손목 위로는 대동맥이 지나가지 않기 때문에, 대개 손목에 착용하는 디바이스는 피부 표면 바로 밑의 혈관과 모세혈관으로부터 박동 요소를 포착해야 한다. 이 경우, 녹색 광이 결과가 가장 좋다. 상박, 관자놀이, 외이도 등 혈류가 충분한 부위에서는 적색 또는 근적외선 광이 좀더 효과적일 수도 있다. 이러한 빛이 신체 조직에 더 깊숙하게 침투할 수 있으므로 더 강한 수신 신호를 제공할 수 있기 때문이다.
판도 변화의 주역 ‘ADPD188’
센서 위치와 LED 파장 등의 절충이 필요한 경우에는 가장 적합한 광학 솔루션을 선택해야 한다. 일례로 아날로그 프런트 엔드(AFE)의 경우, 개별 부품들을 사용해서 구현한 것이나 통합 수준이 매우 높은 것 등 다양한 선택이 가능하며, 광검출기와 LED 역시 선택할 수 있는 다양한 옵션들이 있다. 핵심은 밀리 암페어 수준의 송신 전류 사용량 당 신호 수신을 극대화할 수 있도록 트랜스미터와 리시버를 배치해야 한다는 것이다. 이를 전류 전달 비라고 하는데, 통상적으로 nA/mA로 표기한다. 광학 시스템에서 또 다른 중요한 요소는 변조 지수로서, 이는 광학 DC 오프셋에 대한 AC 신호의 양을 가리킨다. 포토센서와 LED의 간격을 넓히면 변조 지수(Modulation Index)가 향상된다. 광검출기와 LED 사이의 어딘가에 특정한 스위트스팟이 존재하는데, 이 역시 LED 파장에 따라 달라진다. 기계적 시스템 설계가 부적절할 경우, LED 광이 신체 조직을 투과하지 않고 포토센서에 직접 도달할 수 있다. 그러면 DC 오프셋이 일어나고, 이는 변조 지수 에 부정적인 영향을 미친다. 이것은 광학 누화로 나타내는데, 이를 내부적 광 오염(internal light pollution, ILP)이라고도 한다.
광학에 대한 전문 지식이 부족한 기업들도 설계 노력을 최소화하여 제품 개발을 앞당길 수 있도록, ADI는 반사 측정법 용으로 고도로 통합적인 광학 서브시스템을 개발했다. ADPD188GG라고 하는 이 제품은 광학 측정에 필요한 모든 요소들을 포함한다. 그림 2는 이 모듈의 사진을 보여준다.
그림 2: ADPD188GG 광학 서브시스템
ADPD188GG는 이전 세대 제품들과 비교할 때 완전히 새롭게 설계된 광학 모듈이다. 형태는 3.98mm x 5.0mm로 거의 정사각형에 가깝고, 두께는 0.9mm이다. 가장 크게 향상된 것은 광검출기로, 이전 세대 제품보다 90° 회전시켰다. 이로써 LED와 관련해서 더 우수한 감도를 제공한다. 포토센서는 0.4mm2과 0.8mm2의 크기로 나눴다. 이를 통해 전반적인 광다이오드 표면을 늘려서 감도를 높이거나, 아니면 더 작은 크기의 검출기를 사용해서 센서 포화가 일어나지 않도록 할 수 있다. 광다이오드는 AFE 위에 올려졌다. ADI는 독립형 ADPD1080 AFE를 사용하고 있다. 이 AFE는 4개의 입력 채널, 주변 광 제거 블록, 14bit SAR ADC를 포함한다. 각각의 입력 채널은 트랜스임피던스 증폭기(TIA) 주변에 설계되며 25k, 50k, 100k, 200k 중에서 이득 선택이 가능하다. 주변광 제거는 아날로그 영역에서 이루어지며, 시중에 판매되고 있는 다른 어떤 솔루션보다 월등한 성능을 제공한다. 끝으로, 2개의 녹색 LED를 내장된 전류 소스를 사용해서 제어한다. 이 내장형 전류 소스는 최대 370mA의 전류와 1µs 정도로 좁은 펄스를 구동할 수 있어, 전반적인 평균 전류 소모를 낮춘다. 패키지는 송신된 LED 빛이 신체 조직을 투과하지 않고 포토센서에 직접 도달하지 않도록 설계되었다. 따라서 광 누화를 방지하며, 센서가 유리나 플라스틱 창문 아래 놓여 있더라도 매우 우수한 변조 지수를 제공한다. 이는 반사식 시스템을 설계할 때 특히 유용한 특성이다. 투과식 측정이 선호되는 애플리케이션의 경우, ADPD188GG를 사용해 외부 LED와 연결하고, 내부 LED는 우회할 수 있다.
검증된 솔루션과의 성능 비교
새로운 광학 시스템 설계를 위해서는 목표 시장을 결정하고 최종 제품에 필요한 사양을 명확히 하는 것이 중요하다. 의료용 광학 시스템은 스포츠용이나 웰빙 시장용 디바이스보다 훨씬 더 높은 사양을 요구한다.
ADPD107은 개별 광학 시스템용 아날로그 광학 프런트 엔드 제품이다. 이는 시중의 광학 프런트 엔드 제품들의 기준 모델 같은 제품으로서, 우수한 성능을 인정받아 많은 의료용 제품에 사용되고 있다. 데이터센스랩스(DataSenseLabs)는 ADPD107을 사용해서 많은 경험을 쌓고 있다. 하지만 활용 사례에 따라 어떤 경우는 고도로 통합적인 광학 모듈이 더 유리할 수 있으므로, 이 회사는 통합 모듈을 사용한 개발 작업을 시작하면서 ADPD107의 성능과 ADPD188GG 통합 광학 모듈의 성능을 비교하는 비교 분석을 실시했다. 다음에서는 이 테스트 설정, 구성, 테스트 결과에 대해서 자세히 알아본다.
테스트 설정과 데이터 수집
광학 성능 비교를 위해서, ADPD188GG와 ADPD107을 동시에 사용해서 2분 동안 생성된 가공되지 않은 PPG 판독값을 기록했다. ADPD188GG 설정을 위해서는 표준 평가 보드를 사용했으며, ADPD107 설정에는 이 디바이스를 기반으로 한 웨어러블 데모 플랫폼(EVAL-HCRWATCH)을 사용했다. 두 시스템을 제어하는 데에는 아나로그디바이스의 사용자 인터페이스 애플리케이션 웨이브툴 소프트웨어를 사용했다.
테스트를 위해, 최대의 신호 품질을 달성하도록 구성 설정을 최적화했다. 공정한 비교를 위해서, 두 시스템의 전력 소모가 동일하게 이루어지도록 LED 펄스, 타이밍, 트랜스임피던스 이득 같은 AFE의 구성을 특정 범위로 유지했다(표 1 참조).
표 1: 광학 모듈 ADPD188GG와 ADPD107 비교
표 1을 보면, ADPD188GG의 LED 전류가 ADPD107 설정의 거의 두 배에 달하는 것을 알 수 있다. 그 이유는, 통합 솔루션의 광다이오드 표면이 개별 솔루션에 비해서 더 작기 때문에 이를 보상하기 위해서다. 2개의 LED를 3V 전압으로 구동하므로 전력 소모가 156µW가 늘어나는데, 이는 총 전력 소모 차원에서는 거의 무시할 만큼 미미한 양이다. ADC는 웨어러블 시스템에서 널리 사용되는 100Hz로 샘플링했다. 또 임상용 시스템에 흔히 사용되는 500Hz 샘플링 주기로도 측정했다.
광학 센서를 손목 상단에 부착해서 보통의 스마트워치나 피트니스 트래커(fitness tracker)와 동일한 상황에서 데이터 판독 결과를 기록했다. 우성 손(주로 사용하는 손)과 열성 손은 피하층에서 미세순환과 혈관수축 특성이 약간 다르므로, 두 광학 시스템 모두 양쪽 손목으로 반복해서 측정했다. 왼쪽 손목과 오른쪽 손목에서 수집된 데이터세트는 특정 위치로 인한 신호 품질 차이가 없도록 신중하게 분석하고 비교했다. 11명의 피시험자들을 의자에 앉히고 동일한 주변 광 세기 조건에서 수행한 PPG 데이터세트 판독 결과를 기록했다.
데이터 분석과 통계
신호 품질 검증은 기술적인 신호 처리, 데이터 분석, 통계 분석만을 의미하는 것이 아니라 시장과 최종 사용자가 어떤 것을 요구하는가와도 관련된다. 웨어러블 시장에서 성공하기 위해서는 활용 사례를 명확히 정의하고 광학 신호로부터 무엇을 얻고자 하는지 목표를 구체적으로 세우는 것이 필요하다.
광학 심박 모니터링은 활동 추적이나 건강상태 모니터링 애플리케이션에 주로 사용되는데, 그 밖의 의료용 시스템에서도 광학 기술을 사용해서 다양한 활용 사례가 가능하다. 피트니스, 보건 정보학 또는 의료용 활용 사례에서, 피크 검출 알고리즘의 정확도는 주로 PPG 신호의 극대값(local maximum) 주변의 미가공 데이터 품질에 따라서 결정된다. 정확한 피크 검출은 심박 또는 HRV 측정에서 가장 중요한 요소일 뿐만 아니라, PPG 기반 혈압 측정용으로도 매우 중요하다. 그러므로 최종적으로 추출되고 계산된 PPG 신호를 건강 관련 애플리케이션에 사용하고자 할 경우에는 시스템 설계자가 물리적으로 가장 우수한 신호 품질을 제공하는 센서 플랫폼을 선택해야 한다. 비교 측정을 위한 구성과 데이터 분석은 야노스 팔할미(János Pálhalmi) 박사가 보유하고 있는 생체신호 도량형 특허(출원번호: P1900302)에 기반해서 설계하고 수행했다.
종합 평가
피크 검출 알고리즘을 지원하기 위해서, PPG 미가공 데이터 내에서 베이스라인 변동성을 손쉽게 제거하고 필터링할 수 있다. 이와 함께, 앞서 언급한 바와 같이 목표로 하는 결과를 끌어내기 위해서는 원시 데이터 차원에서 피크 주변으로 높은 신호 품질이 필요하다. 이를 위해 이번 연구에서는 업계 표준격인 ADPD107과 새로운 통합 광학 모듈 ADPD188GG을 사용해 측정한 PPG 신호의 피크 주변에서 주요 주파수 대역의 비교 분석에 중점을 두었다. 신호의 주요 성분들을 그대로 두고, 매우 느린 베이스라인 변동성(0.25Hz 미만)과 높은 주파수 성분(40Hz 이상)만 필터링했다.
그림 3: 개별 PPG 파형(극대값 주변으로 ±125 데이터 포인트)을 추출해서 점으로 표시했다(파란색 점선). 빨간색 실선은 이 파형들의 종합적인 평균을 나타낸다. ADPD188GG와 ADPD107 개별 솔루션을 사용해서 기록된 PPG 신호가 거의 일치한다는 것을 알 수 있다.
주요 주파수 대역에서 두 신호의 안정성을 비교하기 위해 파형요소 일관성(wavelet coherence)과 상관 비교(correlated comparison)를 계산했다. 그림 3에서는 개별 파형과 그것들의 평균에 있어서 두 PPG 시스템의 결과 패턴이 거의 일치한다는 것을 알 수 있다.
더 심도 있는 데이터 차원에서 비교를 하기 위해서, 두 가지 상관화 기반 기법을 적용했다. 계속해서 이어지는 모든 PPG 파형들 사이에 상관 계수와 P 값(R, P)을 계산했다. 또 모든 개별 PPG 파형을 평균과 비교해서 또 다른 각도에서 신호들의 변동성을 분석했다.
방대한 상관 테스트 결과를 토대로, 개별 파형 차원에서든 개별 파형 대 평균의 차원에서든 두 PPG 시스템 간에 어떠한 차이도 관찰할 수 없다고 결론지을 수 있었다.
파형요소 방법론은 특정 주파수 대역에서 차이에 매우 민감하다. 이 때문에 두 PPG 신호를 비교하기 위해서 파형요소 일관성 함수를 계산했다. 11명의 피시험자들 모두에 대한 분석 결과를 토대로, 주파수 도메인에서나 위상 도메인에서나 두 신호 사이에서 유의미한 차이를 관찰할 수 없었다(그림 4 참조).
그림 4: 이 그림은 시간 도메인과 주파수 도메인에서 두 PPG 신호의 닮은꼴 평균 간의 MSC(magnitude squared coherence)를 보여준다. 화살표 방향은 신호들 사이의 위상 차이에 비례한다. 오른쪽을 향하고 있는 화살표는 신호들 사이에 위상 차이가 없다는 것을 나타낸다.
새로운 제품을 개발할 때는 시스템 사양을 최적화하기 위해서 주어진 신호로부터 어떤 주파수 대역들을 추출할 수 있는지 살펴보는 것이 좋다.
이 테스트에서는 그림 5에서 볼 수 있듯이, 해당하는 모든 주파수 대역에서 두 PPG 시스템들 간 MSC(magnitude squared coherence)의 기본적인 통계적 특성을 분석했다. 이 전체 스펙트럼을 6개 주파수 대역으로 나눠서 두 신호들 사이의 시각적 유사성을 분석했다.
11명의 피시험자들 모두에게서 PPG 신호 피크 주변의 모든 주파수 대역에서 일관성 값이 0.95 이상이었다. 이것은 기준 제품과 새로운 통합 모듈인 ADPD188GG 사이에 유사도가 매우 높다는 것을 나타낸다.
그림 5: 0Hz부터 20Hz까지 4개 주파수 대역에서 MSC(magnitude squared wavelet coherence) 값의 통계적 특성을 보여준다.
맺음말
ADPD188GG는 심박, 심박 변이도, 산소 포화도 측정이나 연속 혈압 모니터링 용으로 사용할 수 있는 완벽한 통합 광학 모듈이다. 이 모듈은 극소형 패키지에 모든 광학 및 전자 장치들을 포함하므로, 광학 전문 지식이 부족한 설계자나 기업들이 전반적인 개발 시간을 단축할 수 있게 해준다. 이 모듈은 525nm 파장으로 반사 측정법을 사용하는 애플리케이션에 적합하다. 하지만 외부 LED를 사용해서 다른 파장으로 측정할 수도 있고 투과식 측정법에도 활용할 수 있다. 통합 시스템이라 하더라도, 병원 밖에서 사용되는 용도나 임상 시스템용의 다양한 활용 사례에서 요구하는 성능을 달성하기에 전혀 손색이 없다는 것을 확인했다.
더 많은 정보는 analog.com/healthcare에서 확인할 수 있다.
저자 소개
데이터센스랩스(DataSenseLabs)의 CEO인 야노스 팔할미(János Pálhalmi) 박사는 신경과학자이자 도량형학자이며, 보건학 학위를 보유하고 있다. 또한 프로그래머로서 생체신호 프로세싱과 데이터 분석 전문가이기도 하다. 분자와 세포 차원에서부터 인간 건강 관련 애플리케이션에 이르기까지 전기생리학과 광학 바이오센서 신호 분석과 관련해서 20년 넘는 경험을 쌓고 있다. 2017년 말부터 데이터센스랩스(datasenselabs.net)는 웨어러블 생체신호 검사 및 분류와 관련해서 ADI의 헬스케어 사업부와 협력하고 있다. 야노스 팔할미 박사그의 목표는 건강 상태 모니터링 분야에서 질병 예방을 위한 고품질 솔루션을 개발할 수 있도록 돕는 것이다.
얀 하인 브로더스(Jan-Hein Broeders)는 아나로그디바이스(Analog Devices)의 EMEA 지역 헬스케어 사업 개발 매니저이다. ADI의 첨단 선형 및 데이터 컨버터 기술과 디지털 신호 프로세싱 및 전원 제품을 사용해서 헬스케어 업계의 현재 및 미래의 요구를 충족하는 솔루션을 개발할 수 있도록 돕고 있다. ADI에서 FAE로 경력을 시작해서 20년 넘게 반도체 업계에 종사하고 있으며, 2008년부터 현재의 헬스케어 직책을 맡고 있다. 네덜란드의 스헤르토헨보스 대학에서 전기공학을 전공했다. 문의: jan.broeders@analog.com
얀 하인 브로더스(Jan-Hein Broeders), 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.) 사업개발 매니저
광혈류 측정법(photoplethysmography, PPG)은 혈중 산소 포화도(SPO2) 측정에 널리 사용되고 있는 기술이다. 발광기(light emitter)를 사용해서 인체에 빛을 쏜 다음에, 반사되거나 흡수되지 않은 광량을 수광기를 사용해서 측정한다. 두 파장 사이의 비율을 활용해 산화 헤모글로빈 양을 측정할 수 있다. 유사한 방법으로 광학 기술을 사용해서 심박이나 심박 변이도를 측정할 수 있다.
이들 모든 시스템은 한 대 이상의 발광기와, 수신된 빛의 양을 측정하기 위한 수단으로서 광전류의 양을 측정하는 광검출기를 필요로 한다. 수신한 신호는 최종적으로 증폭, 조절 및 디지털화 과정을 거친다. 이렇게 글로 설명하면 광학 시스템 설계가 단순해 보일 수도 있다. 하지만 광학에 대한 전문 지식이 없다면 원하는 신호와는 전혀 거리가 먼 광학 신호를 얻기가 쉽다.
다행히도 이러한 광학 솔루션을 위한 고도로 통합적인 새로운 광학 모듈이 개발되었다. 이 모듈을 테스트하고, 기존의 검증된 개별 광학 시스템과 비교한 결과, 성능이 결코 뒤지지 않는 것으로 나타났다. 이 글에서는 이 테스트 결과와 방법론에 대해서 설명한다.
PPG 측정 이론
건강, 웰빙, 질병예방에 대한 관심이 높아지면서 다양한 생체 매개변수들을 추적하기 위한 스마트 기기들이 등장하고 새로운 시장을 형성하고 있다. 맨 처음 이 흐름은 가슴띠 형 제품(체스트 스트랩)에서 시작되었는데, 지난 5~8년 사이에 PPG를 채택한 광학 시스템이 빠르게 늘어나고 있다. 이 기술의 가장 큰 장점은, 신체의 한 지점에서 측정이 가능하다는 것이다. 반면에 생체전위 시스템은 심장을 측정하기 위해서 적어도 두 군데 이상의 전극이 필요하다. 사용자로서는 이것이 매우 불편하기 때문에 광학 심박 모니터링(HRM) 및 심박변이도(HRV) 모니터링에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있다.
이러한 시스템을 설계하려면 많은 것들을 고려해야 한다. 최종 애플리케이션이 어떤 것인가? 신체의 어느 부위를 측정할 것인가? 시스템을 개발 시간은 얼마나 있는가? 이러한 사항들을 고려해서 그에 맞게 설계를 해야 한다.
PPG 측정 원리는 두 가지다. 하나는 빛을 쏘아서 손가락이나 귓불 같은 신체의 특정 부분을 투과하도록 한 다음, 반대편에서 수신되거나 또는 흡수되지 않은 광량을 측정하는 것이다. 다른 하나는 신체 부위로 빛을 쏜 다음, 같은 위치에서 반사된 빛 양을 측정하는 것이다. 신체에 투과하여 측정하는 방법은 반사식 시스템에 비해 약 40 ~ 60dB 더 강한 신호를 제공한다는 특징이 있으며, 대신에 반사식 시스템은 센서를 부착하는 위치 선택이 자유롭다는 것이 특징이다.
그림 1: 광학 HRM/HRV 시스템의 블록 다이어그램
대부분 사용자들이 센서 성능보다는 센서 편의성을 더 중시함에 따라, 반사 측정법이 더 인기를 끌게 되었는데 이러한 사정을 반영하여 이 글에서는 반사 측정법 위주로 살펴보도록 하겠다.
심장이 박동하는 동안 심혈관계에서 혈류와 혈액량이 변화하고, 이로써 반사되는 빛으로 산란이 일어난다. 광학 HRM/HRV 측정을 위해 사용되는 광원의 파장은 측정하고자 하는 신체 부위뿐 아니라 신체 조직의 온도와 색상, 상대적인 관류도 같은 것들에 따라 달라진다. 손목 위로는 대동맥이 지나가지 않기 때문에, 대개 손목에 착용하는 디바이스는 피부 표면 바로 밑의 혈관과 모세혈관으로부터 박동 요소를 포착해야 한다. 이 경우, 녹색 광이 결과가 가장 좋다. 상박, 관자놀이, 외이도 등 혈류가 충분한 부위에서는 적색 또는 근적외선 광이 좀더 효과적일 수도 있다. 이러한 빛이 신체 조직에 더 깊숙하게 침투할 수 있으므로 더 강한 수신 신호를 제공할 수 있기 때문이다.
판도 변화의 주역 ‘ADPD188’
센서 위치와 LED 파장 등의 절충이 필요한 경우에는 가장 적합한 광학 솔루션을 선택해야 한다. 일례로 아날로그 프런트 엔드(AFE)의 경우, 개별 부품들을 사용해서 구현한 것이나 통합 수준이 매우 높은 것 등 다양한 선택이 가능하며, 광검출기와 LED 역시 선택할 수 있는 다양한 옵션들이 있다. 핵심은 밀리 암페어 수준의 송신 전류 사용량 당 신호 수신을 극대화할 수 있도록 트랜스미터와 리시버를 배치해야 한다는 것이다. 이를 전류 전달 비라고 하는데, 통상적으로 nA/mA로 표기한다. 광학 시스템에서 또 다른 중요한 요소는 변조 지수로서, 이는 광학 DC 오프셋에 대한 AC 신호의 양을 가리킨다. 포토센서와 LED의 간격을 넓히면 변조 지수(Modulation Index)가 향상된다. 광검출기와 LED 사이의 어딘가에 특정한 스위트스팟이 존재하는데, 이 역시 LED 파장에 따라 달라진다. 기계적 시스템 설계가 부적절할 경우, LED 광이 신체 조직을 투과하지 않고 포토센서에 직접 도달할 수 있다. 그러면 DC 오프셋이 일어나고, 이는 변조 지수 에 부정적인 영향을 미친다. 이것은 광학 누화로 나타내는데, 이를 내부적 광 오염(internal light pollution, ILP)이라고도 한다.
광학에 대한 전문 지식이 부족한 기업들도 설계 노력을 최소화하여 제품 개발을 앞당길 수 있도록, ADI는 반사 측정법 용으로 고도로 통합적인 광학 서브시스템을 개발했다. ADPD188GG라고 하는 이 제품은 광학 측정에 필요한 모든 요소들을 포함한다. 그림 2는 이 모듈의 사진을 보여준다.
그림 2: ADPD188GG 광학 서브시스템
ADPD188GG는 이전 세대 제품들과 비교할 때 완전히 새롭게 설계된 광학 모듈이다. 형태는 3.98mm x 5.0mm로 거의 정사각형에 가깝고, 두께는 0.9mm이다. 가장 크게 향상된 것은 광검출기로, 이전 세대 제품보다 90° 회전시켰다. 이로써 LED와 관련해서 더 우수한 감도를 제공한다. 포토센서는 0.4mm2과 0.8mm2의 크기로 나눴다. 이를 통해 전반적인 광다이오드 표면을 늘려서 감도를 높이거나, 아니면 더 작은 크기의 검출기를 사용해서 센서 포화가 일어나지 않도록 할 수 있다. 광다이오드는 AFE 위에 올려졌다. ADI는 독립형 ADPD1080 AFE를 사용하고 있다. 이 AFE는 4개의 입력 채널, 주변 광 제거 블록, 14bit SAR ADC를 포함한다. 각각의 입력 채널은 트랜스임피던스 증폭기(TIA) 주변에 설계되며 25k, 50k, 100k, 200k 중에서 이득 선택이 가능하다. 주변광 제거는 아날로그 영역에서 이루어지며, 시중에 판매되고 있는 다른 어떤 솔루션보다 월등한 성능을 제공한다. 끝으로, 2개의 녹색 LED를 내장된 전류 소스를 사용해서 제어한다. 이 내장형 전류 소스는 최대 370mA의 전류와 1µs 정도로 좁은 펄스를 구동할 수 있어, 전반적인 평균 전류 소모를 낮춘다. 패키지는 송신된 LED 빛이 신체 조직을 투과하지 않고 포토센서에 직접 도달하지 않도록 설계되었다. 따라서 광 누화를 방지하며, 센서가 유리나 플라스틱 창문 아래 놓여 있더라도 매우 우수한 변조 지수를 제공한다. 이는 반사식 시스템을 설계할 때 특히 유용한 특성이다. 투과식 측정이 선호되는 애플리케이션의 경우, ADPD188GG를 사용해 외부 LED와 연결하고, 내부 LED는 우회할 수 있다.
검증된 솔루션과의 성능 비교
새로운 광학 시스템 설계를 위해서는 목표 시장을 결정하고 최종 제품에 필요한 사양을 명확히 하는 것이 중요하다. 의료용 광학 시스템은 스포츠용이나 웰빙 시장용 디바이스보다 훨씬 더 높은 사양을 요구한다.
ADPD107은 개별 광학 시스템용 아날로그 광학 프런트 엔드 제품이다. 이는 시중의 광학 프런트 엔드 제품들의 기준 모델 같은 제품으로서, 우수한 성능을 인정받아 많은 의료용 제품에 사용되고 있다. 데이터센스랩스(DataSenseLabs)는 ADPD107을 사용해서 많은 경험을 쌓고 있다. 하지만 활용 사례에 따라 어떤 경우는 고도로 통합적인 광학 모듈이 더 유리할 수 있으므로, 이 회사는 통합 모듈을 사용한 개발 작업을 시작하면서 ADPD107의 성능과 ADPD188GG 통합 광학 모듈의 성능을 비교하는 비교 분석을 실시했다. 다음에서는 이 테스트 설정, 구성, 테스트 결과에 대해서 자세히 알아본다.
테스트 설정과 데이터 수집
광학 성능 비교를 위해서, ADPD188GG와 ADPD107을 동시에 사용해서 2분 동안 생성된 가공되지 않은 PPG 판독값을 기록했다. ADPD188GG 설정을 위해서는 표준 평가 보드를 사용했으며, ADPD107 설정에는 이 디바이스를 기반으로 한 웨어러블 데모 플랫폼(EVAL-HCRWATCH)을 사용했다. 두 시스템을 제어하는 데에는 아나로그디바이스의 사용자 인터페이스 애플리케이션 웨이브툴 소프트웨어를 사용했다.
테스트를 위해, 최대의 신호 품질을 달성하도록 구성 설정을 최적화했다. 공정한 비교를 위해서, 두 시스템의 전력 소모가 동일하게 이루어지도록 LED 펄스, 타이밍, 트랜스임피던스 이득 같은 AFE의 구성을 특정 범위로 유지했다(표 1 참조).
표 1: 광학 모듈 ADPD188GG와 ADPD107 비교
| ADPD188GG | ADPD107 | |
| 전력 소모 (mW) | 5.1 | 5.2 |
| 샘플링 주파수 (Hz) | 100 | 100 |
| LED 전류 (mA) | 130.02 | 64.89 |
| AFE 폭 (µs) | 3 | 3 |
| 펄스 폭 (µs) | 2 | 2 |
| 펄스 오프셋 (µs) | 32 | 25 |
| AFE 오프셋 (µs) | 23 | 16 |
| AFE 미세 오프셋 (ns) | 125 | 250 |
표 1을 보면, ADPD188GG의 LED 전류가 ADPD107 설정의 거의 두 배에 달하는 것을 알 수 있다. 그 이유는, 통합 솔루션의 광다이오드 표면이 개별 솔루션에 비해서 더 작기 때문에 이를 보상하기 위해서다. 2개의 LED를 3V 전압으로 구동하므로 전력 소모가 156µW가 늘어나는데, 이는 총 전력 소모 차원에서는 거의 무시할 만큼 미미한 양이다. ADC는 웨어러블 시스템에서 널리 사용되는 100Hz로 샘플링했다. 또 임상용 시스템에 흔히 사용되는 500Hz 샘플링 주기로도 측정했다.
광학 센서를 손목 상단에 부착해서 보통의 스마트워치나 피트니스 트래커(fitness tracker)와 동일한 상황에서 데이터 판독 결과를 기록했다. 우성 손(주로 사용하는 손)과 열성 손은 피하층에서 미세순환과 혈관수축 특성이 약간 다르므로, 두 광학 시스템 모두 양쪽 손목으로 반복해서 측정했다. 왼쪽 손목과 오른쪽 손목에서 수집된 데이터세트는 특정 위치로 인한 신호 품질 차이가 없도록 신중하게 분석하고 비교했다. 11명의 피시험자들을 의자에 앉히고 동일한 주변 광 세기 조건에서 수행한 PPG 데이터세트 판독 결과를 기록했다.
데이터 분석과 통계
신호 품질 검증은 기술적인 신호 처리, 데이터 분석, 통계 분석만을 의미하는 것이 아니라 시장과 최종 사용자가 어떤 것을 요구하는가와도 관련된다. 웨어러블 시장에서 성공하기 위해서는 활용 사례를 명확히 정의하고 광학 신호로부터 무엇을 얻고자 하는지 목표를 구체적으로 세우는 것이 필요하다.
광학 심박 모니터링은 활동 추적이나 건강상태 모니터링 애플리케이션에 주로 사용되는데, 그 밖의 의료용 시스템에서도 광학 기술을 사용해서 다양한 활용 사례가 가능하다. 피트니스, 보건 정보학 또는 의료용 활용 사례에서, 피크 검출 알고리즘의 정확도는 주로 PPG 신호의 극대값(local maximum) 주변의 미가공 데이터 품질에 따라서 결정된다. 정확한 피크 검출은 심박 또는 HRV 측정에서 가장 중요한 요소일 뿐만 아니라, PPG 기반 혈압 측정용으로도 매우 중요하다. 그러므로 최종적으로 추출되고 계산된 PPG 신호를 건강 관련 애플리케이션에 사용하고자 할 경우에는 시스템 설계자가 물리적으로 가장 우수한 신호 품질을 제공하는 센서 플랫폼을 선택해야 한다. 비교 측정을 위한 구성과 데이터 분석은 야노스 팔할미(János Pálhalmi) 박사가 보유하고 있는 생체신호 도량형 특허(출원번호: P1900302)에 기반해서 설계하고 수행했다.
종합 평가
피크 검출 알고리즘을 지원하기 위해서, PPG 미가공 데이터 내에서 베이스라인 변동성을 손쉽게 제거하고 필터링할 수 있다. 이와 함께, 앞서 언급한 바와 같이 목표로 하는 결과를 끌어내기 위해서는 원시 데이터 차원에서 피크 주변으로 높은 신호 품질이 필요하다. 이를 위해 이번 연구에서는 업계 표준격인 ADPD107과 새로운 통합 광학 모듈 ADPD188GG을 사용해 측정한 PPG 신호의 피크 주변에서 주요 주파수 대역의 비교 분석에 중점을 두었다. 신호의 주요 성분들을 그대로 두고, 매우 느린 베이스라인 변동성(0.25Hz 미만)과 높은 주파수 성분(40Hz 이상)만 필터링했다.
그림 3: 개별 PPG 파형(극대값 주변으로 ±125 데이터 포인트)을 추출해서 점으로 표시했다(파란색 점선). 빨간색 실선은 이 파형들의 종합적인 평균을 나타낸다. ADPD188GG와 ADPD107 개별 솔루션을 사용해서 기록된 PPG 신호가 거의 일치한다는 것을 알 수 있다.
주요 주파수 대역에서 두 신호의 안정성을 비교하기 위해 파형요소 일관성(wavelet coherence)과 상관 비교(correlated comparison)를 계산했다. 그림 3에서는 개별 파형과 그것들의 평균에 있어서 두 PPG 시스템의 결과 패턴이 거의 일치한다는 것을 알 수 있다.
더 심도 있는 데이터 차원에서 비교를 하기 위해서, 두 가지 상관화 기반 기법을 적용했다. 계속해서 이어지는 모든 PPG 파형들 사이에 상관 계수와 P 값(R, P)을 계산했다. 또 모든 개별 PPG 파형을 평균과 비교해서 또 다른 각도에서 신호들의 변동성을 분석했다.
방대한 상관 테스트 결과를 토대로, 개별 파형 차원에서든 개별 파형 대 평균의 차원에서든 두 PPG 시스템 간에 어떠한 차이도 관찰할 수 없다고 결론지을 수 있었다.
파형요소 방법론은 특정 주파수 대역에서 차이에 매우 민감하다. 이 때문에 두 PPG 신호를 비교하기 위해서 파형요소 일관성 함수를 계산했다. 11명의 피시험자들 모두에 대한 분석 결과를 토대로, 주파수 도메인에서나 위상 도메인에서나 두 신호 사이에서 유의미한 차이를 관찰할 수 없었다(그림 4 참조).
그림 4: 이 그림은 시간 도메인과 주파수 도메인에서 두 PPG 신호의 닮은꼴 평균 간의 MSC(magnitude squared coherence)를 보여준다. 화살표 방향은 신호들 사이의 위상 차이에 비례한다. 오른쪽을 향하고 있는 화살표는 신호들 사이에 위상 차이가 없다는 것을 나타낸다.
새로운 제품을 개발할 때는 시스템 사양을 최적화하기 위해서 주어진 신호로부터 어떤 주파수 대역들을 추출할 수 있는지 살펴보는 것이 좋다.
이 테스트에서는 그림 5에서 볼 수 있듯이, 해당하는 모든 주파수 대역에서 두 PPG 시스템들 간 MSC(magnitude squared coherence)의 기본적인 통계적 특성을 분석했다. 이 전체 스펙트럼을 6개 주파수 대역으로 나눠서 두 신호들 사이의 시각적 유사성을 분석했다.
11명의 피시험자들 모두에게서 PPG 신호 피크 주변의 모든 주파수 대역에서 일관성 값이 0.95 이상이었다. 이것은 기준 제품과 새로운 통합 모듈인 ADPD188GG 사이에 유사도가 매우 높다는 것을 나타낸다.
그림 5: 0Hz부터 20Hz까지 4개 주파수 대역에서 MSC(magnitude squared wavelet coherence) 값의 통계적 특성을 보여준다.
맺음말
ADPD188GG는 심박, 심박 변이도, 산소 포화도 측정이나 연속 혈압 모니터링 용으로 사용할 수 있는 완벽한 통합 광학 모듈이다. 이 모듈은 극소형 패키지에 모든 광학 및 전자 장치들을 포함하므로, 광학 전문 지식이 부족한 설계자나 기업들이 전반적인 개발 시간을 단축할 수 있게 해준다. 이 모듈은 525nm 파장으로 반사 측정법을 사용하는 애플리케이션에 적합하다. 하지만 외부 LED를 사용해서 다른 파장으로 측정할 수도 있고 투과식 측정법에도 활용할 수 있다. 통합 시스템이라 하더라도, 병원 밖에서 사용되는 용도나 임상 시스템용의 다양한 활용 사례에서 요구하는 성능을 달성하기에 전혀 손색이 없다는 것을 확인했다.
더 많은 정보는 analog.com/healthcare에서 확인할 수 있다.
저자 소개
데이터센스랩스(DataSenseLabs)의 CEO인 야노스 팔할미(János Pálhalmi) 박사는 신경과학자이자 도량형학자이며, 보건학 학위를 보유하고 있다. 또한 프로그래머로서 생체신호 프로세싱과 데이터 분석 전문가이기도 하다. 분자와 세포 차원에서부터 인간 건강 관련 애플리케이션에 이르기까지 전기생리학과 광학 바이오센서 신호 분석과 관련해서 20년 넘는 경험을 쌓고 있다. 2017년 말부터 데이터센스랩스(datasenselabs.net)는 웨어러블 생체신호 검사 및 분류와 관련해서 ADI의 헬스케어 사업부와 협력하고 있다. 야노스 팔할미 박사그의 목표는 건강 상태 모니터링 분야에서 질병 예방을 위한 고품질 솔루션을 개발할 수 있도록 돕는 것이다.
얀 하인 브로더스(Jan-Hein Broeders)는 아나로그디바이스(Analog Devices)의 EMEA 지역 헬스케어 사업 개발 매니저이다. ADI의 첨단 선형 및 데이터 컨버터 기술과 디지털 신호 프로세싱 및 전원 제품을 사용해서 헬스케어 업계의 현재 및 미래의 요구를 충족하는 솔루션을 개발할 수 있도록 돕고 있다. ADI에서 FAE로 경력을 시작해서 20년 넘게 반도체 업계에 종사하고 있으며, 2008년부터 현재의 헬스케어 직책을 맡고 있다. 네덜란드의 스헤르토헨보스 대학에서 전기공학을 전공했다. 문의: jan.broeders@analog.com
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