Multi-Domain Analysis of Pressure Pulse Wave for Cardiovascular Digital Biomarker

Abstract

Pressure pulse wave (PPW) analysis has emerged as a promising non-invasive approach for evaluating vascular health and physiological conditions. This study investigates and compares multiple PPW signal processing techniques—including time-domain, frequency-domain (FFT), and time-frequency domain methods such as Continuous Wavelet Transform (CWT) and Hilbert-Huang Transform (HHT)—to assess their effectiveness in extracting physiologically meaningful features from real human pulse wave data. PPW signals were measured from the left and right radial arteries and filtered with a 0.5–20 Hz bandpass filter to remove respiratory and instrumental noise. Time-domain analysis employed averaged pulse waveforms to extract morphological features. For HHT analysis, the averaged waveform was concatenated to form a continuous and stable signal for time-frequency decomposition. In contrast, FFT and CWT analyses were performed directly on the filtered original signals without averaging. Each method was evaluated based on its ability to capture waveform morphology, frequency content, and transient or non-stationary characteristics. Time-domain analysis allowed intuitive interpretation of waveform shape, while FFT revealed dominant spectral components. CWT and HHT demonstrated superior sensitivity in detecting subtle, localized fluctuations potentially related to physiological changes. Due to the in vivo nature of the data, control over physiological parameters such as vascular length, wall thickness, and subject health condition was limited. This study highlights the need for future simulation-based experiments under controlled conditions and provides a multi-method analytical framework that supports the potential of PPW features as digital biomarkers in precision medicine. |본 연구는 Pressure Pulse Wave(PPW)를 중심으로 생체신호 분석 기술의 발전 가능성을 모색하고, 이를 진단 지표로 활용하기 위한 기반을 마련하고자 수행되었다. 본 연구는 이론적 고찰, 분석 기법 비교, 실제 데이터 적용 및 결과 해석, 그리고 향후 방향성 제시에 이르기까지, 전반적인 체계를 통해 맥파 분석의 기술적·의학적 응용 가능성을 평가하였다.

먼저 서론과 선행연구 고찰에서는 맥파의 생리학적 기초와 임상적 의미를 정리하고, 시간 도메인 분석에서 시작하여 주파수 도메인 분석(FFT), 그리고 최근 각광받는 시간-주파수 복합 분석(CWT, HHT)까지 기술 발전의 흐름을 정리하였다. 특히 Continuous Wavelet Transform(CWT)과 Hilbert-Huang Transform(HHT)은 비정상 신호 분석에 적합하다는 점에서 Pressure Pulse Wave(PPW)처럼 동적이고 복잡한 생체신호에 중요한 분석 도구로 주목받고 있음을 확인하였다.

이후 본 연구에서는 각 분석 기법을 실제 측정된 생체 맥파 신호에 적용하고, 시간적 해석력, 주파수 감도, 국소 변화 감지력 등 다양한 측면에서의 성능을 비교하였다. 그 결과, 시간 도메인 분석은 단순하고 직관적인 형태 분석에 유리했으며, 주파수 분석은 Pressure Pulse Wave(PPW)의 진동 특성과 주파수 대역을 정량화 하는 데 효과적이었다. 반면, CWT 와 HHT 는 시간에 따른 세밀한 주파수 변화를 포착할 수 있어, 병리적 변화 감지와 같은 고차원적 분석에 적합함을 보였다. 이러한 결과는 각 기법이 특정 목적과 조건에 따라 상호보완적으로 활용될 수 있음을 시사한다.

그러나 본 연구는 실제 인체를 대상으로 수집된 데이터를 기반으로 하였기 때문에, 개별 대상자의 건강 상태나 해부학적 차이(예: 혈관의 길이, 두께 등), 혈류 역학적 조건 등 다양한 생리학적 파라미터를 통제하기 어려웠다는 제한점이 있다. 이는 분석의 정밀도와 결과 해석의 일관성을 저해할 수 있는 요소로 작용할 수 있다. 향후에는 인체 특성을 모사할 수 있는 맥파 시뮬레이터를 기반으로, 다양한 파라미터를 체계적으로 조절하면서 보다 통제된 환경에서 정량적 실험을 수행할 필요가 있다.

또한, 분석 기법 자체 역시 아직은 초기 단계이며, 이를 통해 도출된 다양한 수치적 지표에 대한 생리학적 해석은 아직 제한적이다. 향후에는 이들 지표를 단순한 신호 특성으로서가 아니라, 특정 질환의 발생 위험, 건강 상태 평가 등에 활용 가능한 디지털 바이오마커(digital biomarker)로 발전시키는 연구가 필요하다. 이는 정밀의료와 개인 맞춤형 헬스케어 분야에서 맥파 분석 기술의 실질적 응용 가치를 높이는 데 핵심적인 역할을 할 수 있을 것이다.

결론적으로 본 논문은 다양한 맥파 분석 기법을 실험적으로 비교하고, 이를 통해 생체신호 분석의 확장 가능성과 기술적 난제들을 함께 조명하였다는 점에서 의의를 가진다. 향후 보다 정교한 분석 알고리즘, 정량화된 파라미터 해석, 시뮬레이터, 시뮬레이션 기반의 실험 설계가 결합된다면, Pressure Pulse Wave(PPW)는 질환 진단 및 건강 모니터링을 위한 유의미한 지표로 자리매김할 수 있을 것이다.