심전도(ECG) 분석에 사용되는 딥러닝 모델 종류와 최적 선택 기준

심전도(ECG, Electrocardiogram) 분석은 심장 질환 진단의 핵심적인 도구로 자리잡았다. 최근에는 인공지능(AI) 기술의 발달로 심전도 신호를 정밀하게 해석하는 딥러닝 모델들이 연구와 실무 현장에서 광범위하게 활용되고 있다. 특히 딥러닝 모델 이름 뒤에 붙는 숫자나 약어들은 모델의 성능과 특징을 이해하는 데 중요한 힌트가 된다. 본 글에서는 심전도 분석에 적합한 대표적 모델 유형과 그 특징, 그리고 실제 적용 시 고려해야 할 사항들을 심층적으로 살펴본다.

1. 심전도 신호의 특성과 모델링 접근

심전도 데이터는 전형적인 시계열 데이터(time series)로, 시간에 따라 변화하는 심장의 전기적 활동을 기록한다. 이 데이터는 고주파 노이즈, 다양한 리듬 패턴, 그리고 개인 차이로 인해 상당한 복잡성을 지닌다. 따라서 심전도 분석에 적합한 모델은 시계열 패턴을 정교하게 포착하고, 동시에 노이즈에 강건하며, 다중 클래스 문제를 해결할 수 있어야 한다.

2. 심전도 분석에 사용되는 주요 딥러닝 모델

2.1 CNN (Convolutional Neural Network)

Convolutional Neural Network(CNN)는 심전도 분석에서 가장 널리 사용되는 구조 중 하나다. 주로 1D-CNN이 적용되며, 심전도 신호의 로컬 패턴(예: P파, QRS 복합파, T파)을 효과적으로 포착한다.

• 대표 모델: ResNet18, ResNet34, 1D-CNN-32
• 모델명 뒤 숫자 의미: 레이어 수(예: ResNet18은 18개 층) 또는 필터 수(예: 1D-CNN-32는 32채널)

2.2 RNN 계열: LSTM, GRU

Recurrent Neural Network(RNN) 기반 모델은 시계열 데이터의 시간적 종속성을 학습하는 데 유리하다. 특히 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)는 긴 시퀀스의 패턴을 포착하는 데 탁월한 성능을 보인다. 심전도에서는 부정맥이나 심박 변동성을 분석할 때 주로 사용된다.

• 대표 모델: Bi-LSTM-128, GRU-64
• 모델명 뒤 숫자 의미: 히든 유닛(hidden units)의 수

2.3 Transformer 기반 모델

Transformer는 최근 시계열 신호 분석에서도 급부상한 구조다. Attention 메커니즘을 통해 긴 거리 의존성을 효율적으로 모델링할 수 있으며, 심전도처럼 복잡한 신호에도 뛰어난 성능을 발휘한다.

• 대표 모델: ECGformer, ViT-ECG-Base
• 모델명 뒤 숫자 의미: 레이어 수(Layers), 헤드 수(Heads), 패치 크기(Patch Size) 등

2.4 하이브리드 모델 (CNN+LSTM 등)

CNN과 RNN 계열을 결합한 하이브리드 모델도 많이 사용된다. CNN이 특징(feature)을 추출하고, LSTM이 시간적 패턴을 학습하는 방식이다. 이 조합은 복잡한 심전도 패턴을 포착하는 데 강력한 성능을 보인다.

• 대표 모델: CNN-LSTM-128, ResNet-BiLSTM

3. 모델 이름 뒤에 붙는 숫자와 약어 해석

모델명에 붙는 숫자와 약어는 모델 구조를 빠르게 이해하는 데 도움이 된다.

• 숫자 (예: 18, 34, 50): 레이어 층수(ResNet, VGG 등) 또는 히든 유닛 수(LSTM, GRU)
• ‘1D’ 표기: 1차원 시계열 데이터를 대상으로 설계된 CNN
• ‘Bi’ 접두사: 양방향(Bidirectional) 구조를 의미, 예: Bi-LSTM
• ‘Transformer-6L12H’: 6개 레이어, 12개 attention head

4. 실제 심전도 분석 적용 시 고려사항

4.1 데이터셋 크기

• 대규모 데이터셋(예: PhysioNet, PTB-XL)에는 깊은 네트워크(ResNet50, Transformer-12L)가 유리하다.
• 소규모 데이터셋에는 경량 모델(1D-CNN-32, BiLSTM-64)이 오히려 과적합(overfitting)을 줄이고 효율적이다.

4.2 분석 목적

• 부정맥 탐지, 심박수 예측: CNN, Transformer 기반 모델 강세
• 장기 심박 변화 분석: LSTM, GRU 계열이 우수
• 실시간 디바이스(웨어러블) 적용: 경량 1D-CNN 모델 선호

4.3 연산 자원과 지연 시간

• 의료기기 내장용 모델은 파라미터 수와 계산량을 최소화해야 한다.
• 서버 기반 고성능 분석은 대형 Transformer도 실용적이다.

5. 최신 연구 동향

최근 연구들은 다중 리드(multi-lead) 심전도 신호를 입력으로 활용하고 있으며, 단일 채널(single-lead)보다 높은 정확도를 보인다. 또한 self-supervised learning(자기 지도 학습) 기법을 통해 소량의 라벨 데이터만으로도 우수한 심전도 해석이 가능해지고 있다. Transformer 기반 모델의 lightweight 버전 또한 활발히 개발되고 있어, 모바일 환경에서도 높은 정확도를 달성할 수 있는 가능성이 열리고 있다.

6. 맺음말

심전도 분석에 최적의 모델을 선택하는 것은 단순히 최신 모델을 사용하는 것 이상의 문제다. 데이터 특성, 분석 목표, 운영 환경을 종합적으로 고려해야 한다. 전통적인 CNN, RNN 계열 모델부터 Transformer 기반 최신 구조까지, 각 모델은 고유한 장단점을 가지고 있으며, 이를 정확히 이해하는 것이 심전도 기반 AI 진단 시스템의 성공적인 구축에 필수적이다.