심볼릭 동역학과 샤논 엔트로피를 기반으로 한 심방세동의 자동 온라인 탐지

배경심방세동(Atrial Fibrillation, AF)은 전 세계적으로 가장 흔하고 치명적인 부정맥으로, 질병 발생률과 사망률에 큰 영향을 미친다. AF의 조기 발견은 급성 및 만성 심장 리듬 장애를 예방하는 데 있어 매우 중요한 과제이다.목적본 연구의 목적은 심전도(ECG)에서 AF 발작을 실시간으로 자동으로 탐지할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 이 방법은 RR 간격을 기반으로 하며, 비선형/선형 정수 필터의 기본 연산, 기호 역학(Symbolic Dynamics), 그리고 샤논 엔트로피(Shannon Entropy) 계산을 포함한다. 새로운 재귀적 알고리즘을 활용함으로써, 본 방법의 온라인 분석 처리가 가능해진다.결과연구를 위해 공개된 4개의 임상 데이터베이스(Long-Term AF, MIT-BIH AF, MIT-BIH Arrhythmia, MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database)를 선택하였다. 첫 번째 데이터베이스는 학습용 데이터로 사용되었으며, 수신기 작동 특성(ROC) 곡선을 기준으로 최적의 성능을 얻은 분류 임계값은 0.353이었다. 이때 민감도(Sensitivity, Se), 특이도(Specificity, Sp), 긍정 예측도(Positive Predictive Value, PPV), 전체 정확도(Accuracy, ACC)는 각각 96.72%, 95.07%, 96.61%, 96.05%였다. 나머지 세 개의 데이터베이스는 테스트용으로 사용되었다. 얻어진 임계값(0.353)을 적용했을 때, 두 번째 데이터셋에서는 Se, Sp, PPV, ACC가 각각 96.89%, 98.25%, 97.62%, 97.67%로 나타났으며, 세 번째 데이터셋에서는 각각 97.33%, 90.78%, 55.29%, 91.46%였다. 마지막 네 번째 데이터셋에서는 Sp가 98.28%로 나타났다. 또한 기존의 여러 기법들을 비교 분석하였다.결론전반적으로, 기존의 다양한 기법들과 비교했을 때, 제안된 새로운 접근법은 평가된 다양한 실험 환경에서 이들 데이터베이스를 대상으로 기존 방법보다 우수한 성능을 보였으며, 향후 임상의들이 실제 진료 현장에서 활용할 수 있는 실용적인 도구로 확장될 가능성을 시사한다.