Abstract
This paper describes the analysis of the oscillometric method based on the shape of arterial pressure and proposal of a new algorithm for estimating the blood pressure by computer simulation. In the first step, the arterial pressure model which is able to control the shape of arterial pressure was designed and then we simulated the oscillometric model using both the existing exponential model showing the static arterial pressure-volume relation and the designed arterial pressure model. By analyzing the correlation of characteristic ratio based on the shape of arterial pressure, we could find that the characteristic ratio was not the only standard parameter for estimating systolic and diastolic pressure. We were able to estimate the shape of arterial pressure by computing the correlation of arterial pressure shape with oscillation shape. Finally, we proposed an algorithm which is able to estimate systolic and diastolic pressure according to pressure(Pp) table constructed from the relation of maximum amplitude of oscillation and arterial pressure shape. We tested 60 arterial pressure waveforms having various arterial pressure shape and pulse. As a results, the absolute deviation average values of the estimation of systolic, diastolic and mean pressure were 1.62%, 2.40% and 2.20%, respectively. In conclusions, the proposed algorithm showed the possibility of usefullness in estimating the blood pressure.
본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 동맥압 파형 형태에 대한 오실로메트릭 방법을 분석하고 수축기압과 이완기압을 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 동맥압 파형 형태에 대한 오실로메트릭 방법을 분석하고 수축기압과 이완기압을 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 동맥압 파형 형태에 대한 오실로메트릭 방법을 분석하기 위해 동맥압 파형 형태를 쉽게 가변할 수 있는 동맥압 모델을 만들었으며, 기존의 정적인 동맥 압력-용적 지수함수 모델을 이용하여 오실로메트릭 모델의 구현 및 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 동맥압 파형 형태와 보편화된 혈압 검출 기준인 특성비율과의 상관관계 분석을 통하여 동맥압 파형 형태와 맥압의 영향 때문에 특성비율이 수축기압과 이완기압을 결정하는 유일한 기준이 될 수 없음을 밝혔으며, 동맥압 파형 형태와 오실레이션 파형 형태의 상관관계 분석을 통하여 오실레이션 파형으로부터 동맥압 파형 형태를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 최대 크기 오실레이션 파형과 동맥압 파형의 관계로부터 맥압을 구할 수 있는 맥압 표를 구성하여 수축기압과 이완기압을 검출할 수 있는 혈압 검출 알고리즘을 제시하였으며 그 결과 수축압, 이완압, 평균압의 절대편차 평균값은 각각 1.62%, 2.40%, 2.20%를 얻었다. 결론적으로 제안된 알고리즘은 정확한 혈압검출을 위한 유용 가능성을 보였다.
