Counter-pulsation Control of Pulsatile Extracorporeal Membrane Oxygenator using Deep Neural Networks for Blood Pressure Waveform Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The ECMO(Extracorporeal Membrane Oxygenator) is a procedure used to maintain oxygen supply and facilitate smooth blood circulation in patients with severely impaired cardiopulmonary function. There are two methods: VV(Veno-Venous) mode for pulmonary assistance and VA(Veno-Arterial) mode for cardiac support. In VA mode, ECMO directly supplies blood flow to the aorta, leading to high pressure in the aorta and causing issues with the heart's blood ejection. This problem can be mitigated by supplying blood in a counter-pulsation manner, avoiding synchronization with the heartbeats via pulsatile ECMO, thereby alleviating the adverse effects of the VA mode. Additionally, by utilizing IBP(Invasive Blood Pressure) instead of ECG, it becomes possible to control counter-pulsation even in situations where ECG is unavailable. Due to the need to differentiate between the pulses of the heart and the pulsatile ECMO from complex IBP data, this study aims to utilize DNN(Deep Neural Networks) to distinguish between two distinct pulses and subsequently create and evaluate a counter-pulsation control system for pulsatile ECMO. In this study, the DNN for blood pressure waveform analysis was trained using IBP data obtained by connecting the pulsatile VAD(Ventricular Assist Device), which acted as the heart model, and the pulsatile ECMO to a mock-circulation system simulating human blood pressure, along with the activation signal from the pulsatile ECMO. The trained DNN, acting as a classifier, was evaluated for its accuracy by using data not involved in the training process to generate ROC curves, assessing its classification capability. The trained DNN and counter-pulsation control algorithm, configured similarly to the DNN training, were utilized in an in-vitro setting to measure the occurrence rate of counter-pulsation during counter-pulsation control and, for comparison, measured the occurrence rate of counter-pulsation during synchronous pulsation. Additionally, to assess the capability of counter-pulsation control, the duration from simultaneous pulsation to the achievement of counter-pulsation was measured, and to evaluate the effect of counter-pulsation, the pressure and flow rate of the heart model were measured in situations where counter-pulsation occurred compared to scenarios where co-pulsation occurred. The accuracy in distinguishing between the pulse of heart model and the pulsatile ECMO using the blood pressure waveform analysis DNN was measured at 87.55% and 88.76%, respectively. The rate of counter-pulsation during asynchronous pulsation was measured at 25.75%. However, when utilizing the blood pressure waveform analysis DNN for counter-pulsation control, the counter-pulsation rate was measured at 78.62%. Additionally, the duration from co-pulsation until the achievement of counter-pulsation, excluding specific situations at high bpm, was measured within an average of 20 seconds. It was observed that during counter-pulsation, the heart model experienced reduced load compared to when co-pulsation occurred, and there was an increase in the heart model's output flow rate during counter-pulsation. In this study, a PLL(Phase-Locked Loop) method was utilized, which, although having longer transition periods compared to the beat-to-beat method, allows stable execution of counter-pulsation by accumulating previous bpm. Through the blood pressure waveform analysis DNN and the counter-pulsation control algorithm, it was confirmed that the occurrence of counter-pulsation in counter-pulsation control of pulsatile ECMO increased by more than 50% compared to asynchronous pulsation. Furthermore, based on measurements of changes in heart model’s load and output flow rate during both counter-pulsation and co-pulsation, it is possible to anticipate that counter-pulsation in pulsatile ECMO may reduce cardiac load and increase cardiac output.

국문 초록 (Abstract)

체외막산화기는 심폐 기능이 심각하게 손상된 환자들의 산소공급 및 원활한 혈액순화을 유지하기 위해 적용되는 시술법으로 폐기능 보조를 위한 VV 방식과 심폐기능을 보조하는 VA 방식이 있다. VA 방식은 체외막산화기가 직접적으로 대동맥에 혈류를 공급하기 때문에 대동맥에 높은 압력이 생겨 심장의 혈액 배출 문제를 발생시킨다. 이러한 문제는 박동형 체외막산화기를 통해 심장의 박동 시기를 피하여 동작하는 역박동의 형태로 혈액을 공급하여 VA 방식의 부작용을 완화시킬 수 있으며 ECG 외 IBP를 사용하여 역박동 제어를 가능하게 함으로써 ECG가 사용 불가능한 상황에서도 역박동을 지속할 수 있다. 복잡한 IBP 데이터로부터 심장과 박동형 체외막산화기의 펄스를 구분해야하기 때문에 본 연구에서는 심층신경망을 이용하여 두 개의 서로 다른 펄스를 구분하고 이를 이용하여 박동형 체외막산화기의 역박동 제어 시스템을 제작하고 평가하고자 한다. 본 연구에서 사용한 혈압 파형 분석 심층신경망은 인체 혈압을 모사 가능한 모의 실험 장치에 심장 모델로써 사용된 박동형 심실보조장치와 박동형 체외막산화기를 연결한 후 동작시켜 측정한 IBP 데이터와 박동형 체외막산화기의 동작 신호를 바탕으로 학습되었으며 학습이 완료된 심층신경망은 분류기로써 정확도 평가를 위하여 훈련에 사용되지 않은 데이터를 사용해 ROC curve를 제작하여 분류 능력을 평가하였다. 심층신경망 훈련과 동일하게 구성된 체외 실험에서 훈련된 혈압 파형 분석 심층신경망과 역박동 제어 알고리즘을 통해 역박동 제어 시 발생하는 역박동의 비율을 측정하고 이와 비교를 위해 비동기 박동 시 역박동 발생 비율을 측정하였다. 또한 역박동 제어 능력을 평가하기 위해 동시박동에서부터 역박동이 이루어지기까지의 과도기간을 측정하였으며 역박동의 효과를 평가하기 위해 역박동이 이루어졌을 때와 동시박동이 발생했을 때의 상황에서 심장 모델의 압력과 유량을 측정하였다. 혈압 파형 분석 심층신경망의 심장 모델과 박동형 체외막산화기의 펄스 구분 정확도는 각각 87.55%, 88.76%로 측정되었다. 비동기 박동 시 발생한 역박동 비율은 25.75%, 혈압 파형 분석 심층신경망을 이용하여 역박동 제어를 했을 때 역박동 비율은 78.62%로 측정 되었다. 또한 동시박동에서부터 역박동이 이루어지기까지의 과도기간은 높은 bpm에서의 특정 상황을 제외하였을 때 평균 20초 내로 측정되었다. 역박동 시 심장 모델의 부하가 동시박동이 발생했을 때 보다 감소한 것을 확인하였으며 역박동 시 심장 모델의 출력 유량이 더 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 심장의 박동에 즉각 반응하는 beat-to beat 방식에 비해 과도기간이 길어지지만 bpm을 누적시킴으로써 안정적으로 역박동 수행이 가능한 Phase-Locked Loop 방식을 사용하였다. 이를 적용하여 혈압 파형 분석 심층신경망과 역박동 제어 알고리즘을 통해 박동형 체외막산화기의 역박동 제어 시 비동기 박동에 비해 역박동 발생 비율이 50% 이상 상승함을 확인하였다. 또한 역박동 및 동시박동 시 측정된 심장 모델의 부하와 유량의 변화를 통해 역박동 시 심장의 부하를 줄여주고 심장의 출력 유량을 높일 수 있음을 기대할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• List of Tables
• List of Figures
• Ⅰ. Introduction 1
• 1.1 Definition of Counter-pulsation in Pulsatile ECMO 1
• 1.2 Importance of Counter-pulsation Control in Pulsatile ECMO 2
• 1.3 Trends and Challenges in Counter-pulsation Control 4
• 1.4 Suggestion of This Research 5
• 1.5 Purpose of This Research 7
• Ⅱ. Materials and Methods 8
• 2.1 Configuration of Pulsatile ECMO for Counter-pulsation Control 8
• 2.2 Blood Pressure Waveform Analysis DNN 10
• 2.3 Evaluation of Accuracy of DNN using ROC curve 14
• 2.4 Algorithm for Counter-pulsation Control System 17
• 2.5 In-vitro Experimental Procedures with Mock-Circulation System 21
• 2.6 Methods for Measuring and Analyzing In-vitro Experiment data 24
• Ⅲ. Results 27
• 3.1 Accuracy Results of Blood Pressure Waveform Analysis DNN 27
• 3.2 In-vitro Experimental Results of Counter-pulsation Control 29
• 3.3 Changes in Heart model’s Load and Flow rate 33
• Ⅳ. Discussion 36
• 4.1 Characteristics of Counter-pulsation in Pulsatile ECMO 36
• 4.2 Reasons for using Phase-Locked Loop Method 38
• Ⅴ. Conclusion 39
• □ Reference 40
• □ Korean Abstract 43