광량맥박도에서 박동 감지: 오픈소스 알고리즘의 벤치마킹

광도맥박도(photoplethysmogram, PPG) 신호는 산소포화도 측정기 및 스마트워치 등에 널리 사용되고 있다. PPG 신호를 분석하는 기본적인 단계는 심장 박동의 탐지이다. 여러 가지 PPG 박동 탐지 알고리즘이 제안되었지만, 어느 것이 가장 우수한지는 명확하지 않다.목적: 본 연구는 다음 세 가지를 목표로 하였다. (i) PPG 박동 탐지기 설계 및 평가를 위한 프레임워크를 개발하고, (ii) 다양한 사용 사례에서 PPG 박동 탐지기의 성능을 평가하며, (iii) 환자의 인구통계학적 특성과 생리학적 상태가 성능에 미치는 영향을 조사하는 것이다.방법: 15개의 박동 탐지 알고리즘을 8개의 데이터셋에서 수집한 데이터를 이용해 전기심장도(electrocardiogram, ECG)를 기준으로 심장 박동을 추출한 결과와 비교하여 평가하였다. 성능은 민감도(sensitivity)와 긍정 예측도(positive predictive value)를 종합한 F1 점수를 사용하여 평가하였다.주요 결과: 운동이 없는 상황에서는 8개의 박동 탐지기가 우수한 성능을 보였으며, 병원 데이터 및 휴식 중에 수집한 웨어러블 데이터에서 F1 점수가 각각 ≥90%를 기록하였다. 운동 중에는 성능이 저하되어 F1 점수가 55~91%로 나타났고, 신생아에서는 성인보다 성능이 낮았으며, 신생아의 F1 점수는 84~96%였으나 성인은 98~99%였다. 심방세동(atrial fibrillation, AF) 상태에서는 F1 점수가 92~97%로 정상 심방 리듬(normal sinus rhythm) 시 99~100%에 비해 낮았다.의의: 두 개의 PPG 박동 탐지기, 즉 'MSPTD'와 'qppg'가 가장 우수한 성능을 보였으며, 각각 보완적인 성능 특성을 지녔다. 이러한 결과는 PPG 박동 탐지 알고리즘 선택 시 참고할 수 있는 근거를 제공한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘, 데이터셋 및 평가 프레임워크는 모두 무료로 공개되어 있다.