Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.6
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pp.91-98
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2013
Magnetic sensor chip for measuring bio-magnetism is implemented in $0.18{\mu}m$ CMOS technology. The magnetic sensor chip consists of a small-sized high inductance coil sensor and an instrumentation amplifier (IA). High inductance coil sensor with suitable sensitivity and bandwidth for measurement of bio-magnetic signal is designed using electromagnetic field simulation. Low gm operational transconductance amplifier (OTA) using transconductance reduction techniques is designed for on-chip solution. Output signal sensitivity of magnetic sensor chip is $3.25fT/{\mu}V$ and reference noise of 21.1fT/${\surd}$Hz. Proposed IA is designed along with band pass filters(BPF) to reduce magnetic signal noise by using current feedback techniques. Proposed IA achieves a common mode rejection ratio of 117.5dB while the input noise referred is kept below $0.87{\mu}V$.
Park, Jinho;Yoon, Jong-Hyun;Yang, Young-Joong;Ahn, Chang-Beom
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.18
no.3
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pp.244-252
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2014
Purpose : We proposed a multi-physiological signals based real-time intelligent triggering system(MITS) for Cardiac MRI. Induced noise of the system was analyzed. Materials and Methods: MITS makes cardiac MR imaging sequence synchronize to the cardiac motion using ECG, respiratory signal and second order derivative of $SPO_2$signal. Abnormal peaks due to arrhythmia or subject's motion are rejected using the average R-R intervals and R-peak values. Induced eddy currents by gradients switching in cardiac MR imaging are analyzed. The induced eddy currents were removed by hardware and software filters. Results: Cardiac MR images that synchronized to the cardiac and respiratory motion are acquired using MITS successfully without artifacts caused by induced eddy currents of gradient switching or subject's motion or arrhythmia. We showed that the second order derivative of the $SPO_2$ signal can be used as a complement to the ECG signals. Conclusion: The proposed system performs cardiac and respiratory gating with multi-physiological signals in real time. During the cardiac gating, induced noise caused by eddy currents is removed. False triggers due to subject's motion or arrhythmia are rejected. The cardiac MR imaging with free breathing is obtained using MITS.
본 논문에서는 생체자기신호의 잡음제거 기법 중 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 사용하여 효과적으로 노이즈를 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 61 채널 SQUID 시스템을 이용하여 심자도 신호를 측정하였고, 40 채널 SQUID 시스템을 이용하여 뇌자도 신호를 측정하였다. 그리고, 측정한 신호 성분들을 제안한 방법을 이용하여 주성분들을 분리하였고, 이들 중에서 노이즈 성분을 추정하여 측정한 신호에서 제거하였다. 이러한 방법을 이용한 결과, 심자도 신호에 존재하는 펄스 노이즈로 인하여 왜곡된 생체 자기 신호의 노이즈를 감소 시킬 수 있었으며, 뇌자도 신호에 존재하는 외부 노이즈 성분을 제거하여 임상 진단에 유용한 데이터를 얻을 수 있었다.
Lee, Hana;Kim, Ki-Wang;Lee, Soo-Yeol;Cho, Min-Hyung;Heo, Young
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.24
no.4
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pp.287-292
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2003
Even though MCG has many advantages over ECG, MCG signa)s are easily corrupted by external magnetic noises Since multi-channel MCG signals are recorded simultaneously at many spatial positions, it is effective to apply spatial fitters as well as the conventional temporal filters to remove external magnetic noises. The spatial filters can be designed by utilizing the fact that the noise signals caused by external noise sources are more spatially correlated than the original MCG signals. In this paper, we introduce a spatial filtering method for the noise reduction in MCG based on the principal component analysis. Healthy volunteer study results obtained with a 61-channel MCG system are presented.
Lipid component and water component image in living organism can be acquired due to its chemical shift difference. Various techniques for chemical shift imaging were used for acquiring separated image. It is necessary two imaging experiments to acquire two separated images wi th Dixon's method. This technique is less susceptible to local magnetic inhomogeneities and easily applied to multi-slice imaging. With CHESS and SECSI method, which based on chemical selectivity of R.F pusle, either water or lipid image can be acquired by one imaging experiment. However, those are more susceptible to local magnetic field inhomogeneities and difficult to apply to multi-slice imaging. The SECSI method showed best signal suppression ratio of fat and water, which is measure of separation of water and fat.
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
The intravoxel spin phases in magnetic resonance imaging (MRI) usually vary due to susceptibility differences of materials to be imaged. The phase variation in the voxel results in a reduction of the signal intensity. This signal intensity reduction is known as the susceptibility effect in MRI and has been studied extensively. In this paper, a new spectral decomposition technique Is proposed and the signal change due to the susceptibility effect can be analyzed. A pulse sequence for the spectral decomposition of the susceptibility was developed and applied to susceptibility imaging of venous blood possessing paramagnetic properties. The computer simulations and their corresponding experimental results obtained using both a phantom and human volunteers are reported. Key words : susceptibility effect in MRI : spectral decomposition of susceptibility effect.
Despite the simplicity of processing, a conventional autocorrelation function (ACF) method for the precise determination of fetal heart rate (FHR) has many problems. In case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound signal, the ACF method is very sensitive to the threshold level and data window length. It is very troublesome to extract FHR when there is a data loss. To overcome these problems, the high resolution pitch detection algorithm was adopted to estimate the FHR. This method is more accurate, robust and reliable than the ACF method. With a lot of calculation, however, it is impossible to process real time FHR estimation. This paper is presented a new FHR estimation algorithm for real time processing and studied the real time FHR monitoring system by high resolution pitch detection algorithm.
Recently high interest in health and fitness has led to vibrant researches for the active fitness system to learn and enjoy the exercise program for oneself. In this paper, we design and implement the active spinning training system which enables user to have self-learning and experience of customized spinning training program by the biometric and movement information acquired from user's physiological signals. The proposed system provides the appropriate difficulty of spinning program which reflects the concordance rate of spinning dance gestures and the amount of exercising by analyzing the physical status of participant from his brain and pulse waves and recognizing the skeletal movement in real time. For the higher exercise effect, the system offers a virtual personal trainer to show the correct poses and controls the level of difficulty depending on the concordance rate of participant's motions. The experiment with various participants through the proposed system shows that it is able to help users in getting the available exercise effect in comparatively short time.
Measuring subtle neuromagnetic signals requires eliminating background noises. Especially, a SQUID magnetometer is very sensitive to the magnetic noise even from a distant source. As typical software methods, we use the synthetic gradiometer of the adaptive filtering to reduce the noises. In this article, we present noise reduction effects in our 37-channel SQUID magnetometer system by applying each method including the frequency-domain adaptive filtering and discuss a selective application of the methods to the detection of clinical magnetoencephalogram signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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