[한국기술뉴스] 경북대학교 컴퓨터학부 서영균 교수 연구팀은 생체신호를 측정해 무호흡증을 진단하는 수면 무호흡증 측정장치를 개발했다. 개발된 기술은 경북대학교 산학협력단을 통해 특허를 출원(출원번호 제1020210173772호)했다. 특허 명칭은 '생체신호를 이용한 수면 호흡 상태 분류 장치 및 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

현대 사회의 노령화, 비만화로 인해 폐쇄성 수면 무호흡증의 환자가 증가하고 있습니다. 폐쇄성 수면 무호흡증은 고혈압과 심부전, 뇌졸중과 같은 심혈관계와 관련된 합병증을 유발할 수 있습니다. 또한 수면 부족으로 인해 주간에 졸음을 유발하여 졸음운전과 생산력 저하 등 사회적 문제를 초래할 수 있습니다.

폐쇄성 수면 무호흡증 진단은 수면다윈검사를 통해 이루어집니다. 환자에게 여러 가지 센서를 부착하고 전문 인력이 환자의 수면 상태를 관찰합니다. 폐쇄성 수면 무호흡증 진단은 평균 7시간의 수면 시간 모니터링으로 이루어지기 때문에 검사비용이 비싸며, 종래에는 무호흡 상태를 분류하는 것에 초점이 맞춰져 있어서 무호흡과 저호흡 지수를 정확히 도출하기 어렵다는 문제점이 있습니다.

경북대학교 서영균 교수 연구팀은 심전도의 단일 신호만을 이용하여 폐쇄성 수면 무호흡증의 중증도를 측정할 수 있는 장치를 발명했습니다.

사용자가 착용한 웨어러블 장치를 통해 심전도를 측정합니다. 측정된 데이터를 시계열로 분류하고 딥러닝을 이용하여 데이터를 분류합니다. 이후 CNN 기술을 적용하여 특징을 추출합니다. 다음으로 추출된 특징을 분석하여 폐쇄성 수면 무호흡증과 정상 수면을 분류합니다. 즉, 폐쇄성 무호흡증 발생 시간과 실제 수면 시간을 분리하여 폐쇄성 무호흡과 저호흡 지수를 계산함으로써 더욱 정확한 폐쇄성 무호흡증 중증도를 계산할 수 있습니다.

본 발명의 모델을 웨어러블 기기에 탑재하면 간편하고 저렴한 비용으로 폐쇄성 무호흡증을 진단할 수 있습니다. 폐쇄성 수면무호흡증의 진단 절차를 간소화하여 유병질환과 합병증을 예방하고, 치료를 위한 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.