Peak Detection of Pulse Wave Based on Fuzzy Inference and Multi Sub-Band Filters for U-Healthcare

Ubiquitous healthcare system is system that monitors and manages user's health information, and most important in the healthcare system is accuracy of the measured health data. But, the accuracy changes remarkably according to user's motion artifacts in real life. To elevate accuracy of health data, we proposed new algorithm to detect maximum point of pulse wave for heart rate extraction. and the proposed algorithm is to detect maximum points detect of pulse wave in photo-plethysmography signal included motion artifacts by fuzzy inference and multi sub-band filters. In results of experiment to evaluate the performance of the proposed algorithm, we could verify the proposed algorithm extracted maximum point of pulse wave in complex motion artifacts.

U-헬스케어를 위한 퍼지추론과 다중 하위대역 필터를 기반한 맥파 최대치 검출

유비쿼터스 헬스케어 시스템은 사용자의 건강 정보를 감독하고 관리하는 시스템이며, 이 헬스케어 시스템에서 가장 중요한 점은 측정된 건강 데이터의 정확성이다. 그러나 실생활에서는 사용자의 움직임 에 따라 그 정확성이 현저하게 달라진다. 따라서 건강 정보 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 심박수 추출에 있어 새로운 맥파 최대점 검출 알고리즘을 제안하였고, 제안된 알고리즘은 다중 하위 대역 필터와 퍼지 추론기를 이용하여 동잡음이 포함된 PPG 신호에서 맥파의 최대점을 검출하기 위한 것이다. 제안된 알고리즘에 대한 성능평가 실험에서 복잡한 동잡음에서도 맥파 최대점 추출이 가능함을 보였다.