초록
최근까지 맥진기에 대한 연구 및 상용화 요구가 지속되고 있으나 재현성 확보에 어려움을 겪고 있다. 이러한 재현성을 평가하는 중요 파라미터 중 하나는 맥압의 크기이다. 그러나 맥안은 동잡음에 매우 취약한 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 동잡음에 강한 맥진기 개발을 위하여 동잡음을 자동으로 검출하고 맥 측정구간에서 동잡음이 있는 구간을 제외함으로써 맥진기의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 동잡음 검출 시스템은 3축 가속도 센서, 근전도, 2축 기울기 센서로 구성하였으며, 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 신장, 굴곡, 회전의 세 가지 동작에 대한 센서별 출력 신호 특성을 살펴보았다. 또한 맥진 센서를 맥진 위치에 적용한 상태에서 고주파 동잡음 및 저주파 동잡음을 유발하여 각 센서별 출력 신호 특성을 살펴보았다. 그 결과 저주파 동잡음은 근전도, 가속도 신호, 기울기 신호 순으로 동잡음 발생을 확인할 수 있었으며, 안정된 맥파 신호는 고주파 동잡음과 비슷하게 근 수축이 중단된 뒤 약 2초가 경과한 후에 얻어지는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 사실을 근거로 동잡음 검출 규칙을 설정하였으며, 이를 구현한 동잡음 검출 알고리즘을 제안하였다.
Despite recent studies on development of pulse diagnosis systems and needs for commercializing them, the reproducibility is one of the most controversial issues as ever. Because the pulse pressure value, which is one of the important parameters to evaluate reproducibility, is very vulnerable to moving artifacts, the reproducibility can not be obtained easily. In this paper, we suggested a moving artefacts detection system for a pulse diagnosis system so that a pulse diagnosis system can be robust to theses kinds of artefacts by excluding the contaminated parts from the pulse wave signal to be analyzed. This moving artifacts detection system was designed to consist of a three-axis accelerometer, an electromyography amplifier and a two-axis tilt sensor. To assess the suitability of the system, we examined the characteristics of each sensor's output signals with regard to the three specific motions such as extension, flexion and rotation. And, we also examined the each sensor's response to the high-frequency and low-frequency moving artifacts while the pulse wave signal was acquired from a pressure sensor for the pulse diagnosis. From these results, we could find that the response to subject's motions would be reflected in electromyography signal first, in accelerometer signals and in tilt sensor sequently. And, the facts that a stable pulse wave can be acquired in two seconds after high frequency or low frequency motions ended, were also found. Consequently, based on these findings, we set up some rules on the moving artifacts detection and designed an algorithm which is fit for our moving artifacts detection system.
