Tristan Technologies - LabVIEW와 PXI를 기반한 유아 뇌 활동 진단용 자기 이미징 시스템 구현

Author(s):
Christopher G. Atwood 박사 - Tristan Technologies

Industry:
Medical/ Medical Instrumentation

Products:
PXI/CompactPCI, LabVIEW

The Challenge:
의사들이 조기에 조치할 수 있도록 뇌성마비 및 간질의 발병 위험이 존재하는 유아의 뇌 활동에 의해 생성된 자기장을 공간적 및 임시적으로 매핑하는 비침습적(Noninvasive) 자기 이미징 시스템 개발해야 한다.

The Solution:
NI PXI 기반 고속, 다채널 데이터 수집 시스템 구현, NI MXI-3 버스를 이용해 수집된 데이터를 원격 컨트롤러에 전송 후 NI LabVIEW로 구현된 분석 알고리즘으로 해석

사용 제품 :
PXI 섀시, PXI-4472 다이나믹 신호 측정 디바이스, MXI-3 버스, LabVIEW, Advanced Signal Analysis Toolkit

요약
뇌 활동은 뇌의 뉴런을 흐르는 복잡한 전류 패턴을 포함하며 이 전류는 서로 다른 뇌 영역 사이를 빠르게 이동하고 시간에 따라 변화합니다. 이 전류는 몇 십 펨토테슬라(지구 자기장보다 10차수 약한 장기장)에 불과한 매우 약한 자기장을 생성합니다. 병원 환경의 압도적인 자기 노이즈 내에서 측정 및 매핑하는 데 이런 약한 자기장이 필요합니다. 기존의 어떤 기술로도 이 문제를 해결할 수 없었습니다.

도입
Tristan Technologies社는 예산이 제한된 병원에서도 저렴하게 구비 및 운영할 수 있는 자기 이미징 시스템을 개발하도록 세계적인 뇌 연구 기관의 요청을 받았습니다. 당사는 자기장에 아주 민감한 SQUID(Superconducting Quantum Interference Devices)를 사용하는 맞춤형 시스템 제조업체이므로 이 프로토타입에 대한 센서 공학 전문 지식을 보유하고 있었습니다.

여러 층의 뮤메탈 합금 벽으로 구성된 50만 달러의 대규모 차폐실을 필요로 하는 경쟁업체의 성인 뇌 촬영용 의료 장비는 6명의 전문 C 프로그래머가 10년 넘게 개발했습니다. 당사는 동일한 데이터 처리 및 데이터 디스플레이를 실행하는 제품을 한 명의 엔지니어에 의해 단 1년 남짓해 제작했습니다. 하지만 당사는 LabVIEW의 저력과 쉬운 NI 하드웨어 구성을 믿었고 이 도전과제를 받아들였습니다.

1. 구성이 쉬운 NI 하드웨어
당사의 기계 공학 엔지니어는 액화 헬륨으로 냉각시키고 좁은 진공 간극으로 절연시켜 거의 100개에 달하는 SQUID 센서를 포함한 유아용 크기의 머리받침대를 구축했습니다. 이 센서의 아날로그 신호는 PXI 섀시 내에 신형 NI 고속 24비트 다이내믹 신호 측정 디바이스(모델 PXI-4472)에 공급됩니다. PXI 섀시의 RTSI 버스는 모든 채널에서 동시 데이터 수집이 가능하며 이는 성공적인 뇌 활동 지도를 생성함에 있어서 핵심적인 기술입니다. 그런 다음 수집된 데이터는 데이터 처리를 위해 원격 컴퓨터의 메모리(광섬유 MXI-3 버스에서 DMA(Direct Memory Access) 사용)에 연속적으로 기록됩니다. 당사는 ni.com에 있는 무료 예제를 사용하여 몇 분 내에 기본 수집을 수행하는 하드웨어 및 소프트웨어를 구성했습니다.

2. LabVIEW 라이브러리로 개발 시간 단축
데이터 처리 및 데이터 디스플레이에는 연구 프로토타입에서 요구하는 유연성과 임상의가 직관적으로 사용할 수 있어야 합니다. 이는 LabVIEW를 통해 가능해졌습니다. 당사는 LabVIEW와 함께 제공되는 매트릭스 기능 라이브러리를 사용하여 노이즈 감소 알고리즘을 작성했고 NI Advanced Signal Processing Toolkit의 추가 유틸리티를 사용했습니다. 또한 기존 디지털 필터링을 위한 그래픽 툴, 웨이브렛 구축을 위한 그래픽 툴 및 JTFA(Joint Time-Frequency Analysis)를 위한 함수를 어플리케이션에 응용했습니다. 머리 용적 외부를 발산시키기 위해 채널 간에 신호 상관을 제거했으며 반복 자극의 동기식 평균화를 수행했습니다. 이를 통해 노이즈 레벨이 크게 낮아졌고 뇌의 신호를 직접 볼 수 있었습니다.

3. 효율적인 LabVIEW 코딩
의사가 머리 위치를 조정하고 뇌 활동에 영향을 미치는 피부의 공기 노출 및 음향 패턴과 같은 다양한 자극을 조절함으로써 일련의 측정을 지능적으로 수행할 수 있도록 데이터 수집 중에 데이터를 처리 및 디스플레이 해야 했습니다. 이를 위해서는 상당한 데이터 처리 속도가 필요하지만 NI 지침서에 설명된 대로 효율적인 LabVIEW 코딩에 세심한 주의를 기울이기 때문에 상용 Dual-Xeon 2.6GHz 프로세서로 충분하다는 것을 알았습니다. 데이터는 소프트웨어 처리를 통해 노이즈 감소 알고리즘을 수행한 다음 디스플레이 됩니다.

그림1: 머리 표면에 투영된 연속 데이터(왼쪽), 모든 채널에 대해 주파수 대 시간으로 평균화된 데이터(오른쪽)

4. 유연한 LabVIEW 그래핑 유틸리티
LabVIEW의 그래픽 컨트롤은 창의적으로 사용되었습니다. 예를 들어, 당사는 다음을 사용했습니다.

• 사용자가 디스플레이 간에 신속하게 전환하고 그래프를 자유롭게 떠다니는(Free-Floating) 크기 변경 가능한 창에 “릴리즈한” 다음 창을 다시 “잠글” 수 있도록 탭에서 하위 패널을 사용했습니다. 이로써 디스플레이를 조직적이고 유연하게 유지합니다.
• 데이터의 서로 다른 측면을 강조하기 위해 이 탭 아래 있는 많은 그래프 유형을 사용했습니다.
• 머리와 센서를 준 실시간으로 함께 나타내는 데 3D 그래핑 유틸리티를 사용했습니다. 머리받침대 센서 어레이에 있는 유아 머리의 자연스러운 움직임이 광학적으로 탐지되며, 이러한 움직임 보상을 위해 센서에 비례하여 머리 위치를 계산하여 그래프로 나타내는 데 LabVIEW 소프트웨어를 사용했습니다.
• 준 실시간으로 자기장 계산을 표시하는 데 3D 그래핑 유틸리티를 사용했습니다.
• 사용자가 자신만의 알고리즘 및 디스플레이를 작성하여 마음대로 불러올 수 있게 해주는 분석 VI의 동적 로딩을 사용했습니다. 이로써 보다 신속한 테스트 및 평가를 위해 주요 소프트웨어가 실행되는 동안 코드 편집이 가능합니다.
• 임상의가 시스템을 간편하게 사용할 수 있도록 분석 루틴의 라이브러리 로딩을 사용했습니다.

2004년 11월 14일 오후 7시 44분에 당사는 세계 최초로 유아의 비차폐 자기 뇌 신호를 볼 수 있었습니다. 결국 성공을 거뒀습니다.

당사의 향후 계획은 관련된 다채널 데이터 수집 시스템을 확장하는 것입니다. NI PXI 하드웨어를 사용하여 필요에 따라 채널 카운트를 늘릴 수도 줄일 수도 있습니다. LabVIEW를 사용하여 소프트웨어를 다른 운영 체제로 자유롭게 이동하며 외국 고객의 해당 언어로 된 디스플레이로 간편하게 바꿀 수 있습니다. NI 고객은 이제 곧 임상 실험 단계로 넘어가는 병원에서 유아 진단을 위해 널리 사용할 수 있는 저렴한 자기 이미징 시스템을 구입할 수 있게 되었습니다. 고객은 약제의 효능을 직접 평가하고 수술 시의 위치결정을 지원하는 시스템을 기대하고 있습니다.

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Christopher G. Atwood 박사
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