본 연구는 심혈관계 질환 진단에 주고 사용되는 PTT 를 계산할 때 필요한 PPG 신호가 없을 경우 ECG 신호만을 사용하여 PTT 값을 예측하는 방법을 제안한다. MIMIC-I 데이터셋에서 2 채널 심전도 데이터와 광전용적맥파 데이터를 확보하여 제안하는 방법을 적용하였을 때, RMSE 0.07116 으로 예측하였다. 본 연구는 향후 단일 생체신호만 측정할 수 있는 제한된 상황에서 대안으로 활용될 수 있을 것이다.
최근 새롭게 연구되는 심전도기반 바이오인식은 통상 고가의 심전도 측정 장비를 필요로 하고 측정방법에도 제한이 많아 실제 인식시스템으로 사용하기 위해서는 극복해야할 문제들이 많은 실정이다. 이에 본 논문에서는 심전도 바이오인식용 심전도 측정 하드웨어를 제작해 심전도 리드 I 파형을 이용한 바이오인식 시스템을 개발했다. 제작된 하드웨어는 측정자의 동적인 측정환경 및 파형왜곡 최소화를 고려해 설계된 필터가 적용되었고, 기준접점을 제거해 두 개의 전극만으로도 심전도 측정이 가능하도록 설계되어 측정자의 거부감을 줄일 수 있다. 제작된 하드웨어를 기반으로 17명의 측정자로부터 심전도 리드 I 파형을 수집했으며, 파형 추출 알고리즘을 개발해 각각의 단일 심전도 파형으로 분리했다. SVM(support vector machine) 분류기를 이용한 심전도 바이오인식 실험결과 민감도(sensitivity, SN) 98.59% 및 정확도(accuracy, ACC) 97.21% 의 성능을 보였다. 개발된 심전도 바이오인식 기술은 기존 심전도 바이오인식 대비 사용 편의성을 높였으며 저가의 하드웨어로 구현 가능하다.
심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
수면단계는 수면감성을 평가하는데 있어서 중요한 생리지표로서 사용되어왔다. 그러나 수면다원검사를 이용한 전통적 수면단계 분류방법은 뇌전도, 안전도, 심전도, 근전도 등을 종합적으로 측정하므로 수면단계를 비교적 정확히 분류할 수 있지만 피험자에게 심한 구속감을 주는 문제가 있다. 본 연구에서는, 각성상태에서 교감신경계가 지배적인 반면에 수면 중에는 부교감신경계가 더 활동적인 점에 착안하여 수면단계를 간단히 분류할 수 있는 방법을 찾고자 수면단계에 따른 심박동변이도(heart rate variability: HRV)를 분석하였다. 단일채널 심전도를 이용하여 수면단계별로 HRV 의 교감신경계/부교감신경계 활성도의 비율을 분석한 결과, W(wakefulness) 단계가 NREN(non REM) 2 단계, 3 단계, 4 단계에 비하여 높게 나타났으며, NREM 4 단계는 REM(rapid eye movement) 단계와 NREM 1단계에 비하여 낮게 나타났다. 또한 교감신경계/부교감신경계 활성도 비율의 수면단계에 따라 변화하는 양상은 W, REM, NREM 1, 2, 3, 4 단계의 순으로 단조 감소하였다.
In this paper, we proposed a new algorithm for the separation of fetal ECG from single channel abdominal ECG. The algorithm consists of a stage of demixing vector calculation for initial signal and a stage of fetal beat detection for the rest of signal. The demixing vector was obtained by applying independent component analysis technique to projected signals into time-frequency domain. For the test of this algorithm, simulation signals, De Lathauwer's data and some measured data, which was acquired from 8 healthy volunteers whose pregnant periods ranged from 22 weeks to 35 weeks and whose ages from 27 to 37, were used. For each data, the accuracy of fetal beat detection was $100\%$ and with the location of fetal beats, fetal heart rate variability and morphology could be offered. In conclusion, this proposed algorithm showed the possibility of fetal beat separation with a single channel abdominal ECG and it might be adopted to a fetal health monitoring system, by which a single channel abdominal ECG is acquired.
In this paper, we have proposed a new method to extract the fetal ECG from a pregnant woman's abdominal signal using least square acceleration (LSA) filter and adaptive impulse correlation (AIC) filter. To evaluate the performance, the proposed method and other fetal ECG extraction techniques were processed using the real ECG data and then the results were compared. According to comparative results, the proposed method is powerful and successful for extracting the fetal ECG. It was able to separate perfectly even though the fetal beats overlap with the QRS wave of the maternal beats and to extract fetal ECG using any single-channel abdominal signal measured from pregnant woman's abdominal surface. Also, it could be implemented easily by fast computation time and simple structure. It is sure that our method could be useful for portable fetal monitoring system.
뇌파 및 심전도 생체신호를 복합적으로 이용한 감정인식을 통한 실시간 사용자 인터페이스를 제안한다. 기존에 뇌파를 통한 감정인식의 문제점이었던 낮은 정확도를 개선하기 위해 뇌파의 Theta, Alpha, Beta, Gamma의 상대파워 값과 심전도의 자율신경계 비율을 혼합하는 복합 생체신호 감정 인식 시스템을 개발했다. 기쁨, 공포, 슬픔, 즐거움, 화남, 혐오에 해당하는 6가지 감정을 인식하기 위해 사용자별 확률 값을 저장하는 데이터 맵을 생성하고, 채널에 대응하는 감정 인식의 정확도를 향상시키기 위해 가중치를 갱신하는 알고리즘을 제안한다. 또한 뇌파로 구성된 단일 데이터와 뇌파/심전도 생체신호 복합 데이터의 실험 결과를 비교한 결과 23.77%의 정확도 증가를 보였다. 제안된 인터페이스 시스템은 높은 정확도를 통해 게임 및 스마트 공간의 제어에 필요한 인터페이스로 기기에 활용이 가능할 것이다.
A new method for estimating and eliminating electrocardiogram (ECG) artifacts from single channel scalp electroencephalogram (EEG) is proposed. The proposed method consists of emphasis of QRS complex from EEG using least squares acceleration (LSA) filter, generation of synchronized pulse with R-peak and ECG artifacts estimation and elimination using adaptive filter. The performance of the proposed method was evaluated using simulated and real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, which are independent component analysis (ICA) and ensemble average (EA) method. In conclusion, we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifacts from single channel EEG and simple to use for ambulatory/portable EEG monitoring system.
본 논문은 4개의 생체에서 계측된 생체신호를 처리할 수 있는 기능을 가진 시스템을 CMOS 기술을 사용하여 단일칩화하여 포토다이오드와 LED의 적외선을 전송매체로 하여 외부 관측시스템으로 미소 생체신호를 송수신하는 광전송시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 전원전압에 대한 의존성을 감소시키고, 연속된 4 생체 4 채널 텔레미터를 구현하기 위해 적외선 통신이 가능한 강제 동기식 방법을 제안하였다. $5.1{\times}5.1mm^2$ 크기의 신호처리용 IC는 외부 명령신호 수신, 내부 블럭 초기화, 생체 선택신호 해독, 생체신호 시분할 다중화, 외부 시스템에 데이터 전송 및 자동 전원차단 등의 기능이 있다. 또한 본 논문에서 개발된 생체신호처리용 IC 검증을 위해 외부관측시스템을 상용 IC를 사용해 조립후 심전도를 송신해 외부관측시스템에서 수신하는 광전송시스템을 구현하였다.
수면단계는 수면감을 평가하는 데 있어서 중요한 생리지표로서 사용되어 왔다. 그러나 수면다원검사를 이용한 전통적 수면단계 분류방법은 뇌전도(electroencephalogram : EEG), 안전도(electrooculogram : EOG), 심전도(electrocardiogram : ECG), 근전도(electromyogram : EMG) 등을 종합적으로 측정하므로 수면단계를 비교적 정확히 분류할 수 있지만 피험자에게 심한 구속감을 주는 문제가 있다. 본 연구에서는, 각성상태에서 교감신경계가 지배적인 반면에 수면 중에는 부교감 신경계가 더 활동적인 점에 착안하여 수면단계를 간단히 분류할 수 있는 방법을 찾고자 수면단계에 따른 심박동변이도(heart rate variability : HRY)를 분석하였다. 이 실험에는 건강한 대학생 6명이 2일씩 전체 12회의 야간수면에 참여하였다. 수면다원검사 장치를 이용하여 피험자들이 수면을 취하고 있는 동안, EEG, EOG, ECG, EMG(턱 및 다리)를 측정하여 수면단계를 "Standard scoring system for sleep stage"에 따라 자동으로 분류하였다. 그런 뒤, 본 연구를 통하여 제작된 Sleep Data Acquisition/Analysis 시스템을 이용하여 수면다원검사 장치로부터 ECG신호만 추출하여 HRV의 전력스펙트럼을 3개의 영역[저주파수대역(low frequency : LF), 중간주파수대역(medium frequency : MF), 고주파수대역(high frequency : HF)]으로 나누어 분석하였다. 단일채널 ECG를 이용하여 수면단계별로 HRV의 LF/HF를 분석한 결과, W(wakefulness)단계가 2단계에 비하여 325%높게(p<.05), 3단계에 비하여 628%높게(p<.001), 4단계에 비하여 800%높게(p<.001) 나타났으며, 4단계는 REM(rapid eye movement)단계에 비하여 427% 낮게(p<.05), 1단계에 비하여 418% 낮게(p<.05) 나타났다. 또한 LF/HF가 수면단계에 따라 변화하는 양상은 W, REM, 1, 2, 3, 4단계의 순으로 단조 감소하였다. 한편, 수면단계별 MF/(LF+HF)의 차이는 유의하지 않았으나 표본집단의 기술통계치를 살펴본 바 REM단계와 3단계의 평균치가 가장 높았다.치가 가장 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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