Progress Seminar 2019.04.24 양승만

연구 진행 상황 보고서 응급의학과-재난대응 혈압 연구 삼성 과제 소아마취통증의학과 신경외과 기타 연구 결과 문제점 및 대책 BEPATCH 삼성과제 임상 데이터 분석 임상시험 진행 중 중환자 case 수집 소프트웨어 UI 수정 문제점 및 대책 목표 및 계획 시제품 1대 추가제작 마취과 수술장 데이터 이용 PAT & PTT 와 혈압과의 관계 연구 (w/이준녕 박사) 삼성 피쳐 통계 분석 임상시험 데이터 분석

BEPATCH 삼성과제 데이터 분석 총 31명, 한 명 당 3 가지 프로토콜 (MA, CP, EX) 각 데이터에서 beat별로 다음 생체지표와 파라미터 추출 생체지표 (from Finometer) SBP DBP MAP PP 파라미터 PEP: ECG Q point ~ SCG AO point PAT1: ECG Q point ~ PPG valley point PAT2: ECG Q point ~ PPG peak point PAT3: ECG Q point ~ PPG max derivative point PAT4: ECG Q point ~ PPG IT point PTT1: SCG AO point ~ PPG valley point PTT2: SCG AO point ~ PPG peak point PTT3: SCG AO point ~ PPG max derivative point PTT4: SCG AO point ~ PPG IT point PEP PTT3 PAT_ppg3 SBP DBP

BEPATCH 삼성과제 데이터 분석 전체 31명 데이터 중 SBP 변화가 30 mmHg 이상인 데이터만 사용 (22명) 프로토콜 합쳐서 사람 별로 분석 (r<-0.5은 초록색, r>-0.2는 빨간색 표시) Subject #params r(SBP,PEP) r(SBP,PAT1) r(SBP,PAT2) r(SBP,PAT3) r(SBP,PAT4) r(SBP,PTT1) r(SBP,PTT2) r(SBP,PTT3) r(SBP,PTT4) r(SBP,HR) 1 2097 -0.76 -0.56 -0.47 -0.51 -0.61 -0.15 -0.38 0.08 -0.17 0.67 2 2564 -0.70 -0.33 -0.07 -0.37 -0.05 -0.01 -0.08 0.56 3 1118 -0.69 -0.52 -0.59 -0.43 -0.44 4 1329 -0.66 -0.65 -0.64 -0.68 -0.42 -0.62 -0.45 -0.46 0.70 5 1988 -0.81 -0.11 -0.13 0.36 0.22 0.35 0.64 6 1307 -0.73 -0.55 -0.20 -0.48 -0.19 -0.24 0.59 7 2857 -0.58 -0.40 -0.49 -0.35 -0.39 0.49 0.57 0.53 8 2393 -0.72 -0.74 -0.86 -0.63 -0.83 0.88 9 3014 -0.54 -0.16 -0.04 0.52 10 2805 -0.10 -0.60 0.51 11 3229 -0.28 -0.09 -0.18 12 2126 0.15 -0.34 0.13 -0.21 0.40 0.20 0.82 13 921 -0.41 -0.12 -0.27 -0.22 0.18 0.16 0.41 14 2846 -0.85 0.10 -0.03 0.78 15 1487 0.02 0.06 0.12 0.09 0.03 0.01 16 3234 -0.71 0.47 17 2863 -0.82 -0.36 -0.23 0.19 0.81 18 1275 0.31 0.00 -0.02 0.45 19 821 0.07 0.46 20 2959 -0.06 21 972 -0.26 0.86 22 2039 -0.29 0.37 Mean±STD 2102±822 -0.58±0.25 -0.44±0.22 -0.43±0.24 -0.33±0.30 -0.42±0.24 -0.13±0.30 -0.37±0.24 -0.07±0.33 -0.12±0.30 0.56±0.22 Best case Bad case Bad case

BEPATCH 삼성과제 데이터 분석 Best case (Subject 8)

BEPATCH 삼성과제 데이터 분석 Bad case (Subject 15)

BEPATCH 삼성과제 데이터 분석 Bad case (Subject 20)

BEPATCH 삼성과제 데이터 분석 전체 31명의 3 가지 프로토콜 데이터 중 SBP 변화가 30 이상인 데이터만 사용 프로토콜 별로 분석 + 프로토콜 합쳐서 사람 별로 분석 PAT, PTT 는 PPG 4개 feature point 결과 중 가장 좋은 결과만 표시 (r<-0.5은 초록색, r>-0.2는 빨간색 표시) MA 16명 PEP PAT1 PTT2 SBP -0.71±0.18 -0.57±0.32 -0.49±0.40 DBP -0.66±0.21 -0.54±0.31 -0.47±0.37 MAP -0.70±0.19 -0.50±0.39 PP -0.57±0.27 -0.46±0.36 -0.40±0.42 CP 20명 PEP PAT2 PTT2 SBP -0.40±0.33 -0.09±0.34 -0.03±0.33 DBP -0.42±0.27 -0.12±0.35 -0.06±0.34 MAP -0.43±0.30 -0.11±0.35 -0.05±0.34 PP -0.21±0.34 0.03±0.29 0.07±0.27 EX 18명 PEP PAT1 PTT2 SBP -0.71±0.21 -0.61±0.16 -0.52±0.34 DBP -0.48±0.34 -0.41±0.28 -0.37±0.34 MAP -0.63±0.25 -0.53±0.21 -0.46±0.34 PP -0.67±0.27 -0.59±0.17 -0.49±0.33 전체 프로토콜 22명 PEP PAT1 PTT2 SBP -0.58±0.25 -0.44±0.22 -0.37±0.24 DBP -0.39±0.33 -0.30±0.32 -0.28±0.30 MAP -0.49±0.30 -0.36±0.30 -0.32±0.27 PP -0.51±0.33 -0.40±0.27 -0.32±0.29