• 의식-ECG Transformer를 제안하여 HRV(심박변이도)를 포착함으로써 의식 상태 추정을 수행한다. • 잡음에 강건한 실시간 의식 상태 추정 시스템을 개발한다. • 본 방법은 수면 단계 판독과 마취 수준 모니터링에서 기준 방법을 능가한다. • 실제 수술에서의 ECG 데이터를 통해 시스템을 검증하여 임상 적용 가능성을 입증한다. 의식 상태 추정은 환자 안전을 보장하고 건강 결과를 최적화하기 위해 수면 단계 판독과 마취 관리 등 다양한 의료 환경에서 중요하다. 전통적 방법은 주로 뇌전도(EEG)를 활용하나, 잡음에 대한 높은 민감성과 통제된 환경이 요구되는 문제에 직면한다. 본 연구에서는 비침습적이고 신뢰할 수 있는 의식 상태 추정을 위해 심전도(ECG) 신호를 활용하는 의식-ECG Transformer를 제안한다. 우리의 접근은 의식 상태와 무의식 상태를 구분하는 심박변이도 특징을 효과적으로 포착하기 위해 디커플드(query) 어텐션을 적용한 트랜스포머를 사용한다. 우리는 실시간 모니터링을 포함한 의식 상태 추정 시스템을 구현하고, 수면 단계 판독 및 수술 중 마취 수준 모니터링과 관련된 데이터셋에서 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 본 모델은 기준 모델보다 우수하며, 수면 단계 판독에서 0.877, 마취 수준 모니터링에서 0.880의 정확도를 달성하였다. 또한 본 모델은 수면 단계 판독과 마취 수준 모니터링에서 각각 0.786 및 0.895의 최고 area under the curve(AUC) 값을 보였다. 제안된 시스템은 특히 동적인 임상 환경에 적합하며, EEG 기반 방법에 대한 실용적이고 강건한 대안을 제공한다. 본 결과는 ECG 기반 의식 모니터링이 환자 안전을 향상시키고 의식 상태에 대한 이해를 진전시킬 수 있는 잠재력을 보여준다.

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