Fetal monitoring is a routine procedure to obtain a record of physiologic functions during pregnancy and labor. It is required to determine fetal heart frequency accurately. There are various types of fetal heart rate(FHR) determination and the most frequently applied method is transabdominal Doppler ultrasound. However, in the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound signals, conventional peak detections and the autocorrelation function method have many difficulties to determine FHR precisely. Also the autocorrelation function is effected by threshold level and window size. To solve these problems, the high resolution pitch determination algorinthm is introduced to detect FHR from Doppler ultrasound signals. This scheme digitally processes Doppler ultrasound signal for digital rectification, envelope detection, decimation and correlation calculation of two interconnected segments and then FHR is determined by its maximal value. Even in the case of a greatly smeared noise signal, this algorithm is able to search FHR more accurately than autocorrelation function by means of compensating FHR with a constant correlation threshold. This algorithm is simulated by 386-MATLAB on PC 486/DX and verified that it is superior to the autocorrelation function method.
약 2개월간에 걸친 치료에도 불구하고 식욕부진, 심박수증가, 파상열의 임상증상을 되풀이한 한 젖소에 대해 각종 임상진단검사를 실사하였다. 혈액학적 검사에서는 PCV치의 저하, 백혈구의 해좌방이동, 혈청단백분화에서는 albumin치의 저하, $\gamma$-globulin치의 증가 그리고 A/G비의 저하를 보였다. 심장에 대한 초음파검사를 실시한 결과, 우심방내에 이물의 존재를 관찰할 수 있었으며 부검소견에서 유형의 증식물로 확인되었다. 심음도에서 고음역의 I 음발생전에 특이한 심내잡음을 청취할 수 있었으며, 심전도에서는 T파의 증고, ST의 상승, 심박수의 증가를 인정할 수 있었다. 일차임상소견, 혈액학적검사 그리고 심음, 심전도소견으로는 본 증예우에 대한 확정진단이 어려웠으나, 초음파진단에 의해 우심방증식성 심내막염으로 확정진단할 수 있었다.
Digital fetal monitoring system based on the personal computer combined with the digital signal processing (DSP) board was implemented. The DSP board acquires and digitally processes ultra- sound fetal Doppler signal for digital signal conditioning, rectification, low -pass filtering, autocorrealtion function calculation and its peak detection. The personal computer interfaced with the DSP board is in charge of graphic display, hardcopy, data transmission and on -line analysis of fetal heart rate change including on - line warning system, base -line estmation, acceleration, deceleration and variability. It is one of the most suitable situation to apply the DSP chip for siganl conditioning, digital filtering of ultrasound fetal Dopier signal and fetal heart rate estimation using autocorrelation technique .
Despite the simplicity of processing, conventional autocorrelation function (ACF) method for the precise determination of fetal heart rate (FHR) has many problems. In the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound singnals, the ACF method is very sensitive to the threshold level and data window length. It is real troublesome to extract FHR when there is a data loss. To overcome these problems, the high resolution pitch detection algorithm is adapted to estimate the FHR. The FHR is determined from the correlation of two interconnected segments by its maximum correlation value. FHR is compensated with a constant correlation threshold in a greatly smeared noise signal. This method yields more accurate, robust and reliable than the ACF method.
출생시 국내에서 영아 사망률은 약 1%에 이르고 태아의 질병발생과 사망은 계속적으로 일어나고 있으므로 저가의 태아감시기술의 개발이 절실하다. 이를 위하여 본 연구는 임산부의 복부로부터 태아의 움직임과 심음을 검출하는 증폭기의 개발을 목표로 한다. 검출된 신호는 듣거나 녹음할 수 있으며. A/D 변환할 경우 PC에서 태아의 심음을 분석할 수 있게 한다. 개발된 증폭기를 이용하여 잡음에 노출된 일반 대학병원 환경에서 30명의 임산부를 대상으로 임상실험을 수행한 결과, 저잡음 특성을 나타내고. 빠른 경우 22주에서도 태아의 심음을 검출할 수 있었고. 심음의 주기검출이 가능하였다.
본 논문은 심장질환을 비침습적 방법으로 빠르고 쉽게 진단할 수 있도록 심음을 이용하는 방법에 대한 가능성을 찾는 것이다. 일반적으로 심음의 분류를 위하여 심음을 분리한 후에 특징파라미터를 추출하는 과정을 거치지 않고, 심음 분리에 사용되는 Shannon 엔트로피로 정규화하여 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 심장질환에 따른 심잡음 분류를 위하여 Scaled conjugate gradient 역전파 알고리즘을 이용하여 신경회로망 분류기를 구현하였다. 정상 심음과 심장 질환의 경우 5가지를 포함하여 6종류의 심잡음에 대하여 분류가 가능함을 확인하였다.
건강한 사람은 물론, 특히 심질환을 갖고 있는 사람들을 위하여 휴대형 측정기기를 통해 자신의 현재 위험 정도를 판단할 수 있는 장치를 제안하였다. 이를 위하여 심전도(ECG, electrocardiogram) 및 심음도(PCG, phonocardiogram) 정보를 사용하였다. ECG와 PCG 정보는 각기 전극과 마이크로폰을 사용하여 얻었다.
오장육부중(五臟六腑中)에서 심(心)은 인체(人體) 생리활동(生理活動)의 주재(主宰)으로서 장부(臟腑) 가운데에서도 수위(首位)를 차지하여 인체(人體)의 사추활동(思推活動)이나 장부기능(臟腑機能)의 협조(協調) 및 기혈(氣血)의 통창(通暢)등도 모두 심(心)의 기능(機能)에 의존(依存)하는 바이므로 심(心)을 생명활동(生命活動)의 중심(中心)이라고 한다. 본(本) 논문(論文)은 변증체계(辨證體系)의 형성과정(形成過程)을 심병변증(心病辨證)에 한(限)하여 문헌적(文獻的)으로 고찰(考察)한 것으로써, 첫째 심병(心病)의 허증분류(虛症分類)에 있어 심허증(心虛症)이라고 포괄적(包括的)으로 언급(言及)되어지던 것이 심음허증(心陰虛症)과 심양허증(心陽虛症)으로 분류(分類)되었으며, 다시 심기허증(心氣虛症) 심양허증(心陽虛症) 심혈허증(心血虛症) 심음허증(心陰虛症)으로 분류(分類)되었다가, 최근(最近)에 변증분류(辨證分類)에서는 이를 더욱 세분화(細分化)시켜 심기허증(心氣虛症) 심양허증(心陽虛症) 심혈허증(心血虛症) 심음허증(心陰虛症) 심기음양허증(心氣陰兩虛症) 심기혈양허증(心氣血兩虛症) 심음양양허증(心陰陽兩虛症) 심양포탈증(心陽暴脫證)으로 분류(分類) 발전(發展)시키고 있다. 둘째 심병(心病)의 실증분류(實證分類)에 있어 가장 중요한 것은 담(痰)과 화(火) 열(熱)의 문제(問題)였으며 이것들을 가지고 다양한 변증분류(辨證分類)를 하였는데, 초기(初期)에는 담증(痰證)과 열증(熱證)을 단지 분리(分離)하여 변증(辨證)하였던 것을, 최근(最近)에는 담증(痰證)과 화증(火證)뿐만 아니라 담화(痰火)를 같이 묶어 변증(辨證) 하였으며, 심기허심양허(心氣虛心陽虛)에서 기인(起因)된 심어증(心瘀證)을 점차 중요(重要)하게 여기는 방향(方向)으로 변증분류(辨證分類)를 하였다. 이러한 변증분류(辨證分類)의 다양화(多樣化) 세분화(細分化)는 점점(漸漸) 다양(多樣)해지는 질병양상(疾病樣相)에 보다 잘 대처하려는 연구결과(硏究結果)로 보여지며 이후로도 보다 실증적(實證的)인 연구(硏究)가 더욱 더 요망(要望)된다.
The conventional stethoscope can not store its stethoscopic sounds. Therefor a doctor diagnoses a patient with instantaneous stethoscopic sounds at that time, and he can not remember the state of the patient's stethoscopic sounds on the next. This prevent accurate and objective diagnosis. If the electronic stethoscope, which can store the stethoscopic sound, is developed, the auscultation will be greatly improved. This study describes an amplifier for electronic stethoscope system that can extract heart sounds of fetus as well as adult and alow us hear and record the sounds. Using the developed stethoscopic amplifier, clean heart sounds of fetus and adult can be heard in noisy environment, such as a consultation room of a university hospital, a laboratory of a university. Surprisingly, the heart sound of a 22-week fetus was heard through the developed electronic stethoscope. Pitch detection experiments using the detected heart sounds showed that the signal represents distinct periodicity. It can be expected that the developed electronic stethoscope can substitute for conventional stethoscopes and if proper analysis method for the stethoscopic signal is developed, a good electronic stethoscope system can be produced.
심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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