다채널 PPG와 XAI를 활용한 비침습적 빈혈 진단

초록

본 연구는 660 nm, 730 nm, 850 nm, 940 nm 네 가지 파장의 광혈류측정(PPG) 신호를 이용해 혈색소(Hb) 농도를 추정하고, WHO 기준에 따라 빈혈 여부를 판별하는 비침습적 프레임워크를 제안한다. 신호 전처리·품질 평가 후 시간·주파수 도메인 특징과 파장 간 비율 특징을 추출하고, 피험자 수준으로 평균·중앙값을 집계한다. LightGBM 기반 회귀 모델이 최적 성능을 보였으며, SHAP을 통해 전역·국부 해석을 제공한다. 테스트 피험자에서 평균 절대 오차(MAE) 8.5 ± 1.27 g/L, RMSE 8.21 g/L를 달성하였다.

상세 분석

이 논문은 기존 혈액 채취 기반 Hb 측정의 침습성 문제를 해결하고자, 다채널 광혈류측정(PPG) 신호를 활용한 비침습적 추정 방법을 체계적으로 설계하였다. 네 파장의 선택(660, 730, 850, 940 nm)은 Hb와 산소포화도에 대한 파장 의존 흡수 특성을 충분히 포괄하도록 고안되었으며, 이는 Beer‑Lambert 법칙에 기반한 광학 모델링과 일치한다. 전처리 단계에서는 0.5–5 Hz 대역의 심박 주파수 성분을 보존하는 3차 Butterworth 밴드패스를 적용하고, Welch 기반 SNR·SQI 지표로 품질을 정량화함으로써 잡음 억제와 신호 보전을 동시에 달성하였다.

특징 추출은 시간 영역(평균, 표준편차, RMS, 피크‑피크 등)과 주파수 영역(우세 주파수, 스펙트럼 엔트로피, 밴드 파워)으로 구분되며, AC/DC 비율 및 로그 감쇠와 같은 광학적 지표를 포함한다. 특히 파장 간 비율(예: 660/940 nm)과 감쇠 비율을 도입해 혈액 내 Hb 농도 변화가 다파장에서 어떻게 차별화되는지를 정량화하였다. 이러한 다중 특성은 피험자 수준에서 평균·중앙값 집계를 통해 레이블 중복을 방지하고, 모델이 실제 Hb 값과 직접 매핑되도록 설계되었다.

회귀 모델 후보로 Random Forest, CatBoost, XGBoost, LightGBM을 비교한 결과, LightGBM이 과적합을 최소화하면서 높은 예측 정확도를 제공하였다. 80:20 피험자 단위 분할을 통해 데이터 누수를 완전히 차단했으며, 테스트 셋에서 MAE 8.5 g/L, RMSE 8.21 g/L라는 실용적인 오차 수준을 기록하였다.

해석 가능성 확보를 위해 SHAP을 적용, 전역적으로는 AC/DC 비율과 파장 간 비율이 가장 큰 기여도를 보였고, 국부적으로는 개별 피험자마다 특정 파장의 피크‑피크나 스펙트럼 엔트로피가 주요 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 설명은 임상의가 모델 예측을 신뢰하고, 필요 시 센서 설계나 파장 선택을 조정할 근거를 제공한다. 마지막으로 WHO 성별·연령별 Hb 기준을 이용해 추정값을 이진 빈혈 판정에 적용했으며, 별도 분류 모델 없이 회귀 결과만으로 스크리닝이 가능함을 시연하였다. 전체적으로 데이터 전처리, 특징 설계, 모델링, 해석까지 일관된 파이프라인을 제시함으로써 비침습적 Hb 모니터링의 실용성을 크게 향상시켰다.