본 논문에서 이식형 심장 박동 조율기를 위한 심전도 검출기와 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 설계한다. 제안한 웨이블렛 심전도 검출기는 웨이블렛 필터 뱅크 구조의 웨이블렛 변조기, 웨이블렛 합성된 심전도 신호의 가설 검정을 통한 QRS 신호 검출기와 0-교차점을 이용한 잡음 검출기로 구성된다. 저전력 소모의 동작을 유지하며 보다 높은 검출 정확도를 갖는 심전도 검출기의 구현을 위해, 다중스케일 곱의 알고리즘과 적응형의 임계값을 갖는 알고리즘을 사용하였다. 또한 심전도 검출기의 입력단에 위치하는 저전력 Successive Approximation Register ADC의 구현을 위해, 신호 변환의 주기 중, 매우 짧은 시간 동안에만 동작하는 비교기와 수동 소자로 구성되는 Sample&Hold를 사용하였다. 제안한 회로는 표준 CMOS $0.35{\mu}m$ 공정을 사용하여 집적 및 제작되었고, 99.32%의 높은 검출 정확도와 3V의 전원 전압에서 $19.02{\mu}W$의 매우 낮은 전력 소모를 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
u-헬스케어 시대가 도래 하면서, 심장질환자의 생체신호 모니터링 형태가 바뀌고 있다. 현재의 심장 질환자의 생체신호 모니터링은 각종 심전도 측정기기에 달린 케이블 때문에 상당한 불편을 감수해야 했다. 그러나 최근 들어 무선 센서 네트워크를 이용하면 케이블로 인한 불편이 감소되고 이동이 자유로울 수 있기 때문에 심전도 데이터를 무선으로 전송하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 물론 무선 데이터전송량을 줄이기 위한 방법으로 심전도 데이터에서 심박을 측정한 데이터를 추출하여 보내는데 이것은 개인마다 심전도 신호 세기가 달라서 오차가 생긴다. 본 논문에서는 서로 다른 심전도 세기에 맞추어 심전도를 보정하여 측정할 수 있는 적응형 심박 탐지 모델을 제안한다. 또 제안된 모델을 검증하기 위해, TinyOS 2.0 환경에서 센서 어플리케이션을 설계하고 구현하여 실험을 실시하였다. 실험과정에서 획득한 데이터를 분석함으로써 적응형 심박 탐지모델의 유용성을 평가하였다.
부정맥은 심장 박동이 비정상 혹은 불규칙하게 뛰고 있는 상태를 말하며, 실신이나 심장돌연사 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 심전도 신호의 개인차로 인해 분류 시 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 본 연구에서는 CNN-LSTM 하이브리드 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이후 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 8개의 합성곱 계층으로 구성하고 이를 LSTM의 입력으로 사용한 후 가중치를 학습시키고 검증 데이터로 모델을 평가한 후 정상 및 부정맥 분류의 변화를 확인하였다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 스코어가 사용되었다. 성능평가 결과, 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어는 각각 92.3%, 90.98%, 92.20%, 90.72%의 우수한 분류율을 나타내었다.
언어를 통한 의사 전달 능력이 없거나 뒤지는 소아들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 나타낸다. 이 중 중요한 것이 바로 건강 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 얼굴 색상 및 울음소리를 분석하여 질환 유무를 판단해 내는 시스템을 개발하고자 한다. 특히 본 논문에서는 얼굴 영역에 대한 추출 및 색상 분석과 울음소리의 특징 추출을 통해 소아의 심장 관련 질환에 대한 진단을 행하고자 한다. 각각의 생체 신호학적 분석 요소를 통해 정상적인 소아와 다른 부위의 질환을 앓고 있는 소아, 그리고 심장 질환을 앓고 있는 소아에 대한 집단별 비교, 분석을 행하고 이를 바탕으로 심장 질환 진단 방법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통해 소아 심장 질환에 대한 유의성을 추출하고 이를 기반으로 진단의 정확성 및 객관적 지표를 마련하고자 한다.
태아 심장의 기능을 평가하기 위해 초음파 검사가 널리 이용되고 있으나 주관적이라는 검사의 특성으로 인해 검사자마다 측정 방식에 차이가 있으며 특히 심근 성능 지수는 현재까지 기준치가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 정상 태아의 펄스 도플러 파형을 분석하여 자동 측정 프로그램을 개발하여 객관적인 측정을 하고자 하였다. 2019년 4월부터 2020년 2월까지 부산에 위치한 W병원에 내원한 산모 133명을 대상으로 태아 심장 초음파검사를 시행하였으며 좌심실의 펄스 도플러 영상을 획득 후 각 심근 성능 지수를 측정하였다. 본 연구에서 구현한 자동 측정 프로그램을 이용한 임신 초기, 중기, 말기의 심장 성능 지수와 기존의 측정 방식을 이용한 심장 성능 지수를 비교한 결과, 두 수치에는 차이가 있었으나 같은 경향성을 보였다.
인공심장에서의 박출량제어는 전부하에 따른 심박출균형, 심실내 완전충만과 완전구출을 구현하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 인공심장 내부의 심실간 공간 압력파형을 심박출량의 제어에 활용하였다. 이를 위해서는 심실간 공간의 압력파형을 심실 유입부와 유출부의 혈류량에 대한 정보, 이동작동기의 위치신호와 동기시켜 해석하는 것이 필요하다. 이러한 압력파형의 해석을 바탕으로, 심실간 공간의 음압 크기로 좌,우 심방압을 추정하고 작동기의 좌,우 수축기때 심실간 공간의 음압크기를 비슷하게 유지하도록 작동거리를 제어하면 좌우 심박출 균형을 이룰 수 있음을 확인하였다. 또한, 심실의 완전충만과 완전구출의 실현을 위한 심실 충만 정도를 추정할 수 있게 하는 인자를 제시하였다.
연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.
전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.
심전도 신호 잡음 중 기저선 변동 잡음은 신뢰성 있는 심장 질환 진단을 위해 반드시 제거되어야 하는 것으로서, 이를 위해 본 논문에서는 P, T파 및 QRS-complex를 동시에 배제하여 기저선 변동 잡음만을 추정할 수 있는 Morphology-pair를 제안한다. 즉, P, R, T파와 같은 국부 최대값(local maxima) 특성을 가지는 신호 영역과 Q, S파와 같은 국부 최소값(local minima) 특성을 가지는 신호 영역을 배제할 수 있는 각각의 Morphology 연산을 하나의 Morphology-pair로 정의하고, 이를 이용하여 추정된 기저선 변동 잡음 신호와 원 신호와의 차를 통해 기저선 변동 잡음 제거 신호를 도출한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용한 실험 결과를 살펴봄으로써 기저선 변동 잡음이 효과적으로 제거됨을 입증한다.
본 연구에서는 가정 또는 사무실에서도 무구속적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터링하기 위하여 스마트폰 기반의 무구속 심탄도 모니터링 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 의자의 상부와 하부사이에 3-로드셀을 부착하였으며, 사용자가 의자에 착좌 시 심장박동에 따른 미세한 무게 변화를 검출하여 심탄도를 측정하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 심탄도와 상용 심전도 계측 시스템을 이용하여 동시 계측 실험을 수행하였으며, 각 신호에서 심박동 검출을 통해 심탄도 계측 시스템의 유용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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