딥러닝·다층 열 센싱으로 혈류·혈관 깊이 실시간 동시 측정

(왼쪽부터) KAIST 심영민, 박요셉, 우상 권경하 교수. KAIST 제공

그림. 피부 근처 열 특성은 혈류속도 뿐만 아니라 혈관의 깊이에도 관련이 있다. 열원을 피부 위에 올려놓았을 때, 혈관의 깊이에 따라 피부에 흡수되는 열과 방출되는 열이 달라진다. 다층 열 센싱 기술을 통해 수평적인 열 특성과 수직적인 열 패턴을 동시에 파악한다. KAIST 제공

한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝과 다층 열 센싱 기술을 결합해 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다.

이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다.

연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 '다층 열 센싱' 기술을 개발했다. 여기에 인공지능(AI) 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 이어 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.

그림. 무선 웨어러블 시스템은 (1) 열원과 온도 센서가 있는 센서부, (2) 센서의 측정값을 증폭해주는 증폭기, (3) 무선 데이터 전송을 위한 통신부로 구성된다. 스마트폰과 같은 사용자 인터페이스로 전송된 데이터는 딥러닝 알고리즘을 거쳐 측정된 열 패턴을 분석한다. KAIST 제공

실험 결과, 초당 1∼10mm 범위의 혈류 속도를 오차 초속 0.12mm 이내로, 1∼2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도라고 연구팀은 설명했다.

이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하거나 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용할 수 있다.

권경하 교수는 "이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼"이라며 "스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것"이라고 말했다.

송현수 기자 songh@busan.com