The implementation of modular respiratory system for patient monitoring

환자감시를 위한 모듈형 호흡 시스템의 구현

There are four factors for patient monitoring : electrocardiography, blood pressure, temperature and respiration. While there are a lot of studies of E.C.C (electro-cardiography) monitoring system in the world, the studies of Respiratory system are not enough and leave much to be desired in the country. In this paper, we developed a respiratory system with the electrical impedance change of the lungs depending on the breath. Using the same electrode, we can monitor E.C.C and Respiration simultaneously, so we can monitor a patient's no-breathing state due to the central nerve paralysis in the emergency room easily. In this monitoring system, the analog part was made separated from the digital part for reducing power source noise and protecting patient from electric shock. The analog part consists of the several parts a high-frequency sine-wave generator, all amplifier for amplifying any impedance change signal, an analog processing part for rectifying and filtering. And the digital parts consists of three parts an AD convertor for converting analog signal to digital signal, digital filter, and a digital part for digital signal processing. This system's merits are using the same electrode with E.C.C and developing the multiple patient monitoring system easily.

심전도 감시장치(electro-cardiography monitoring system)에 대한 연구는 국내외적으로 활발하게 이루어지고 있으나, 국내의 경우 환자 상태를 감시하는데 있어 중요한 요소인 호흡(respiration)에 관한 연구는 다소 미흡한 민이 있었다. 이번 연구는 환자의 상태를 감시하는데 있어 심전도, 혈압(brood pressure), 체온(temperature)과 더불어 중요한 요소로 여겨지는 호흡에 대한 감시장치로, 호흡 시 신체의 임피던스 변화를 이용하여 시스템을 구현함으로써, 심전도 측정과 병행하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 특히, 임피던스를 이용한 환자감시장치의 경우 중추신경 마비 둥의 원인에 의한 무호흡 감지에 효과적으로 응급실 등에서 유용하게 사용된다. 구현된 시스템은 아날로그 부와 디지털 부의 잡음간섭 린 환자의 안전을 도모하기 위해 회로를 전기적으로 분리하여 설계하였다. 아날로그 부의 구성은 고주파 신호를 발생하는 정현파 발생부, 반송파로부터 인체의 임피던스 변화성분을 추출하고 증폭하는 증폭부, 기저대역으로 변환하기 위한 복조 및 아날로그 필터부로 구성되어 있다. 디지털 부는 아날로그-디지탈 변환기 및 디지털 필터, 생체정보 추출부로 구성되어있다. 본 연구에서 구현된 시스템은 심전도 감시장치의 전극을 공용으로 사용할 수 있도록 구성되었으며, 호흡 감시장치에 대한 기반기술 획득을 통해 다기능환자감시장치의 개발에 바로 응용 될 수 있다.