본 논문에서는 심전도 신호로부터 부정맥을 진단하는 방법으로 심박수 변이도와 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격의 심박수 변이도, 즉 평균 25초 내외의 심박수 변화를 이용하여 부정맥을 진단하는 알고리즘이다. 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격을 이용하여, 통계적 특징 6개를 추출한 후, 가중 퍼지소속함수 기반 신경망으로 학습하여 정상 구간과 부정맥 구간을 분류한다. 부정맥 진단 알고리즘은 Tsipouras 논문군(48개 레코드)에서 SE와 SP 각각 80% 이하의 성능을 보이는 기존연구와는 달리, SE는 88.75%, SP는 82.28%, 전체 분류율은 86.31%의 신뢰성 있는 결과를 나타낸다.
본 연구는 여자대학생에게 복싱에어로빅 운동 후, 그 운동이 심박수변이도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 시도되었다. 운동전 측정과 3개월 복싱에어로빅 운동 후 측정, 두 차례에 의하여 검사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 심박수변이도의 결과 Mean HRT는 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (2) 심박수변이도의 결과 SDNN은 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (3) 심박수변이도의 결과 RMSSD는 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (4) 심박수변이도의 결과 TP는 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (5) 심박수변이도의 결과 LF는 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (6) 심박수변이도의 결과 HF는 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (7) 심박수변이도의 결과 LF/HF는 집단 및 시간, 집단과 시간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. (8) 심박수변이도의 결과 VLF는 집단 및 시간, 집단과 시 간간의 교호작용이 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이상을 종합할 때 심박수변이도는 환경적인 영향을 받는 것으로 생각되어지며, 심박수변이도가 운동에 미치는 영향을 자세하기 규명하기 위해서는 비교적 동일한 집단을 더욱 세분화시키고 연령대와 성별, 운동형태 등에 따른 보다 장기적인 연구가 필요한 것으로 생각된다.
본 논문의 목적은 불안과 우울 상태를 평가하는데 널리 사용되고 있는 주관적 설문 평가지(Beck의 우울척도, 상태-특성불안척도)의 지표 값과 심박 변이도의 파라미터 간의 상호-상관관계를 통계적으로 분석하여, 주관적 설문평가지의 지표 값을 대신 할 수 있는 심박 변이도 파라미터를 선정하기 위함이다. 그리고 심박 변이도 측정 시, 휴식 및 업무 상태를 인위적으로 유도하였고 각 유도된 상태에서의 심박 변이도를 이용하여 추출된 생리학적 특징값들과 주관적 설문 평가지의 지표 값의 상관관계를 통계적으로 분석하여 주관적 감성지표를 대체 할 수 있는 객관화된 정량적 지표를 도출하고자 한다. 본 논문의 결과로부터 얻을 수 있는 사실은 심박 변이도의 비 정규화 파라미터가 상태불안척도와 우울척도보다 특성불안척도와 더욱 높은 상관관계를 나타냈다는 점이다. 반면, 업무 상태와 휴식 상태의 비율인 정규화 파라미터 m_RRI(MeanRR interval), SDNN(Standard deviation of all NN intervals), LF(Low-Frequency), LF/HF(LF/HF ratio)는 특성불안척도, 우울척도보다 상태불안척도와 더 높은 상관관계를 나타냈다. 이 중, LF/HF는 상태불안뿐만 아니라, 특성불안을 반영할 수 있는 정량적인 생리학적 파라미터로 나타났다.
목 적 : 전침 자극은 최근에 임상연구와 더불어 기초연구에서 자주 사용하는 방법으로 경락이론에 의거하여 신체에 분포되어 있는 경락상의 각종경혈부위에 인위적인 전기 자극을 통하여 질병을 치료, 예방 혹은 완화하는 방법이다. 이에 본 연구에서는 정상적인 쥐의 상태에서 일정한 전침 자극을 주었을 때, 심박변이도의 변화를 측정 하였다. 방 법 : 쥐의 정상적인 마취상태에서 태충혈에 4 Hz와 80 Hz의 5 V 크기로 10 mA 강도의 사각파 파형으로 자극을 주었으며 대조조로 비경혈 부위에 4 Hz의 동일한 파형으로 자극을 주어 심박 변이도의 변화정도를 측정하였다. 결 과 : 본 실험에서 RR Interval의 경우 태충혈 4 Hz 보다 80 Hz일때 RR Interval의 파형이 더 크게 나타났으며, PSD의 분석에서도 자극 전후를 비교하였을 때 $1{\sim}3$ Hz 사이에 높은 피크가 보였으며 4 Hz의 비경혈 부위에서는 큰 변화를 보이지 않았다. 결 론 : 이번 실험연구를 통하여 정상적인 쥐의 상태에서 일정한 전침 자극을 주었을 때, 심박 변이도 변화를 도출할 수 있었으며, 이번 실험을 통해 비수술적인 방법으로 치료효과와 심박 변이도를 측정할 수 있었고, 이를 통해 전침자극의 기전 연구에 있어 과학적 근거를 제시할 수 있다고 사료된다.
심전도는 심장의 전기적인 활동을 나타내는 지표로, 심장활동 및 자율 신경계를 관찰하기 위해 R 파형의 간격을 측정함으로써 심박변이도를 추출할 수 있다. 심박변이도는 자율신경계의 관찰 이외에도 급성 심근경색의 예후판정이나 심장급사 예견, 당뇨병 관찰, 감성 및 스트레스 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 심전도의 추출해야하는 과정을 거쳐야 하기 때문에, 임상적인 목적이 아닐시에도 3 전극을 몸에 부착하여 측정하는 것은 심박변이도에 대한 접근성을 떨어뜨리고 있다. 본 연구에서는 심박변이도의 측정을 위하여 수정된 방식의 라플라시안 전극을 설계하고 이를 이용해 심박변이도의 측정 및 분석을 함으로써 접근성 높은 새로운 심박변이도 측정용 전극에 대해 제시하였다.
자율신경계는 불수의적 활동 기능을 조절해 주는 신경계통으로, 자율신경계의 활성 정도를 정량적으로 평가하기 위해 심박 변이도가 이용된다. 그러나 심박 변이도는 환경 변화나 심리 상태의 변화 등에 민감하게 반응하며, 자세와 수면 박탈에 의해서도 심박 변이도가 달라질 수 있다. 특히 전자파 자원자 연구에서는 자각 증상 및 인지 여부에 의한 수면 박탈로 심박 변이도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 자세에 따른 수면 박탈 횟수와 심박 변이도를 30분간 6 stage에서 측정하였고, 앉은 자세와 누운 자세에서 측정된 심박 변이도를 비교하여 앉은 자세나 누운 자세에서 심박 변이도를 측정하는 실험에 어떠한 자세가 적합한지 결정하고자 하였다. 심박 변이도 분석은 전력 스펙트럼을 이용한 주파수 영역에서의 LF (low frequency) / HF(high frequency)를 이용하였고, stage 1을 100%로 하여 개인 및 성별에 따른 초기 LF/HF 차이를 상쇄시켜 주었다. LF/HF 증가는 교감 신경의 활성 증가를 나타내고 감소는 교감 신경의 활성 감소를 나타낸다. 교차 분석 결과 수면 박탈은 자세의 영향을 받는 것으로 나타났으며 (p=0.002), LF/HF에 대하여 자세만을 변수로 고려하였다. 앉은 자세에서 수면 박탈 횟수는 모든 stage에서 누운 자세보다 유의하게 적었다 (p<0.05). 자세는 LF/HF에 유의한 영향을 끼쳤으며 (p=0.033), 앉은 자세에서는 stage 1과 비교하여 LF/HF가 stage 4, 5, 6에서 유의하게 증가하였고 (p<0.05), 누운 자세에서는 stage 1과 비교하여 모든 stage에서 LF/HF가 유의하게 증가하였다 (p<0.05). 따라서 앉은 자세가 누운 자세보다 수면 박탈 횟수가 적고 LF/HF 변화가 작기 때문에 피험자가 깨어 있어야 하는 심박 변이도 측정 실험에 있어서 더 적합한 자세라고 사료된다.
연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R2=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.
광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)는 심장의 수축과 이완으로 변화하는 혈액용적(blood volume)과 혈액내의 헤모글로빈에 흡수되는 빛의 양의 선형적 관계를 이용하여 신호를 획득하는 방법이다. 본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 질환 예측을 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 PPG 센서를 이용하여 심박수의 변이를 살펴볼 수 있는 심박수 변이 분석과 이전 심박수와 이후 심박수를 구분지어 그래프로 표현하는 심박수 분포를 보여준다. 또한 심박수를 스펙트럼 분석하여 자율신경계 균형도, 가속도 맥파로부터 혈관 상태를 분석하여 심혈관 질환을 조기 예측하는 개인용 컴퓨터 기반의 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions, NEWFM)과 심박수 변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 이용하여 우울증 진단알고리즘을 제안하고 있다. 본 알고리즘에서 사용할 NEWFM의 입력특징을 추출하기 위해서 주파수도메인 특징추출, 시간도메인 특징추출, 웨이블릿변환 특징추출, 포인케어변환 특징추출 방법을 이용하여 22개의 초기 HRV 특징들을 추출하였다. 또한 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산측정법 (Non-overlap Area Distribution Measurement, NADM)에 의해 입력특징의 중요도를 평가하여 22개의 초기특징으로부터 중요도가 가장 높은 6개 최적입력특징을 선택하였다. 이 6개 특징을 이용하여 우울증을 진단한 결과는 95.8% 의 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 일상생활 중 지속적으로 심장 상태를 모니터링 할 수 있는 무구속 의자형 심탄도 측정시스템을 개발하였다. 또한 구현된 시스템에서 측정된 생체신호를 이용하여 주관적인 감정자극의 스트레스를 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 수준을 분석하고자 하였다. 실험은 시스템에 착석하여 실시간으로 시청각 자극 실험을 수행하였고, 심박수와 심박변이도의 시간영역 및 주파수영역 파라미터를 확인하였다. 확인된 심박변이도의 파라미터는 시청각 도중 기술한 인간의 감정들을 체계화하여 2차원 공간에 여러 감정들의 관계를 나타낸 제임스 러셀(J. Russell)의 감정모델을 주관적인 감정 자극에 의한 스트레스 지표 나타내어 비교 분석하였다. 실험결과는 RMSSD, LF/HF 파라미터가 스트레스 수준 분류에 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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