Measurement of Electrocardiogram Under the Mental Stress and Its Analysis by Using Approximate Entropy

Abstract

스트레스에 대한 관심이 올라가면서, 심전도를 이용하여 스트레스를 측정하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 심전도는 심장의 분극 활동에 의해 측정되는 전기신호로, 심전도로부터 심박변이도를 분석하여 스트레스를 측정한다. 심박변이도는 자율신경계의 균형을 나타내는 지표로써, 스트레스 상황에서 자율신경계의 변화에 의해 변이도에 차이가 발생한다. 심박변이도에는 여러 파라미터가 있으며, 본 연구는 근사 엔트로피에 대해서 분석하고자 한다. 실험에 사용 된 스트레스는 암산 스트레스이고, 14명의 성인으로부터 암산 5분, 휴식 5분 동안 측정된 심전도를 이용하였다. 근사 엔트로피 분석은 비선형 분석으로, 시계열 신호의 예측성 및 정규성 (regularity)을 나타낸다. 근사 엔트로피 분석에는 N, m, r에 대한 정의를 필요한다. N은 시계열의 데이터 길이, m은 그룹 내에서 비교할 데이터의 길이를 나타내고, r은 어느 수준으로 차이를 허용할 것인지에 대한 파라미터이다. 근사 엔트로피는 해당 파라미터에 의해 많은 영향을 받기 때문에 적절한 파라미터를 선택하는 것이 중요하다. RR-interval에 대한 근사 엔트로피를 계산할 때에는 일반적으로 m = 2, 0.1 ≤ r ≤ 0.25를 사용한다. 이상적인 상황에서 r값이 증가하면 근사 엔트로피는 감소하게 된다. 실험에서는 r값이 0.25까지 증가할 때까지 엔트로피도 같이 증가하게 되고, 이후 감소하는 경향을 보인다. 또한, r=0.25에서 휴식 및 스트레스 상황 간 근사 엔트로피 값은 유의미한 차이 (p<0.005)를 보였다. 근사 엔트로피를 이용하여 스트레스와 휴식 상태를 구분하는 것은 가능하지만 r값에 의존적이기 때문에 적절한 r값을 선택하는 것이 중요하다.