본 논문은 support vector machine (SVM)을 사용하여 은닉 마코프 모델 (HMM)과 심잡음 존재 정보를 결합한 새로운 심장질환 분류 방법을 제안한다. 켑스트럼 특징과 HMM 비터비 (Viterbi) 알고리듬을 이용하여 입력 신호를 모든 심장질환 모델에 대하여 상태 단위로 분할하여 상태별로 로그우도 (점수)를 계산한다. 심잡음 신호의 시간적 위치 특성을 이용하기 위하여 입력신호를 두 개의 부대역으로 나누고 부대역별로 프레임 단위의 심잡음 점수를 계산한 다음, 비터비 알고리듬으로부터 구한 상태 분할 정보를 이용하여 상태단위의 심잡음 점수를 구한다. SVM은 모든 심장질환 종류에 대한 상태 단위의 HMM과 심잡음 점수를 입력으로 하여 최종적으로 심장질환을 판정한다. 심장질환 분류 실험결과, 제안한 방법은 기존의 켑스트럼 특징과 HMM 분류기를 이용한 방법에 비하여 20.4 %의 상대적 개선율을 보여준다.
본 논문은 자동 분할과 extreme learning machine (ELM)을 이용하여 연속 심음신호에 의한 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 자동 분할을 위한 전처리 단계에서 비정상적인 심음신호는 심잡음 (murmur)과 클릭음 (click)을 포함하고 있기 때문에 제1음 (S1)과 제2음 (S2) 시작점 검출 결과가 부정확하거나 누락되어 기존의 심장질환 분류 시스템의 정확도를 저하시키게된다. 이러한 분할 오류에 의한 성능 저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은 분류 정확도를 보여준다.
심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.
본 연구는 심초음파에 사용되는 생체신호측정모듈을 개발하고자 하였다. 생체신호측정모듈은 심전도, 호흡, 맥파, 심음 측정 기능을 포함하며, 생체신호측정모듈에서 측정된 4가지의 생체신호와 초음파 영상을 동기화시켜 심장의 수축과 이완에 따른 심장질환을 진단하는데 사용된다. 생체신호의 특성을 고려한 테스트 패턴을 적용하여 개발된 생체신호측정 회로부를 검증하였으며, 특히 심전도의 QRS trigger 지연시간은 국제규격인 EC-13에 만족하였다. 또한, 개발된 심전도, 호흡, 맥압, 심음이 동기화 되는 것을 확인하였으며, 심초음파의 M-mode 영상에서 혈류의 흐름과 심전도의 변화가 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.
최근 사물인터넷(internet of things: IoT) 스마트 홈 시스템과 관련하여 레이다 기반의 다양한 생체신호 탐지 기법들이 개발되고 있다. 생체신호는 폐에 의한 호흡수와 심장에 의한 심장박동수로 정의되며, 이는 일반적으로 흉부 또는 등의 미세한 움직임을 야기한다. 이때, 이 미세한 움직임은 레이다 수신신호의 위상을 변화시키기 때문에, 생체신호는 주로 위상 변화에 대한 스펙트럼 분석을 통해 탐지된다. 하지만, 호흡수와 달리 심장박동수에 의한 위상 변화는 매우 미약하기 때문에 실제 측정환경에서는 다양한 원인들로 인해 심장박동수가 오탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 먼저 생체신호 오탐지를 야기하는 원인들을 분석한 후, 이를 바탕으로 효과적인 생체신호 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 1) 위상 분리, 2) 위상 미분 및 필터링, 3) 생체신호 탐지, 그리고 4) 오탐지율 감소 단계로 구성되며, IR-UWB(Impulse-Radio Ultra-Wideband)를 사용한 실험 결과에서 보다 효율적이고 정확하게 생체신호가 탐지됨을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 현대인들의 일상생활 중 대부분의 시간을 보내는 좌식생활 중에 무구속적으로 장시간 심장활동상태를 모니터링하기 위한 의자형 무구속 심전도 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템은 옷을 입은 상태에서도 측정이 가능하며, 동잡음에도 비교적 강한 장점을 가진다. 이를 위하여 의자의 등받이 부분에 무구속 전극을 배치하였으며, 미세한 생체신호를 증폭하고, 측정 시 발생 할 수 있는 동잡음 및 기저선의 변화, 상용전원에 의한 전원잡음을 제거하기 위하여 증폭기 및 필터를 설계하였다. 또한 제어부와 무선전송부를 구현하여 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고 생체신호를 PC와 스마트폰으로 전송함으로써 일상생활 중 지속적인 심장활동 상태의 모니터링이 가능하다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Ag/AgCl 전극을 사용한 시스템과 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 구현된 시스템의 무구속적으로 심장활동 상태 모니터링이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 심장의 전기활성도를 반영하는 ECG 신호 중 일부를 명세한다. 꾸준히 축적되었고 통용되는 ECG 신호의 비정형 명세를 정형 명세로 바꾸는 과정에서 선형 시제 논리보다 시간을 다루는 명세 및 양적 평가에 유리한 신호 시제 논리(Signal Temporal Logic)를 사용한다. ECG 신호를 감지했다는 가정하에 특징점을 추상화하여 신호를 맹세했고, 양적으로 평가해주는 모델 기발 실시간 ECG 모니터링 시스템의 신속한 개발 필요성을 제시한다.
최근 들어 삶의 지표가 향상됨에 따라 질병이 발생되지 전에 조기 진단하는 예방, 보건의 건강 패턴이 행해지고 있다. 이와 같은 예방, 보건 분야를 반영하는 대체의학으로 수지침 요법이 널리 사용되고 있다. 따라서 본 논문처리 기술을 이용하여 성장에 해당하는 상응점인 A16 혈자리를 자극하여 심장과 관련된 음성 요소의 변화를 측정하고 상호간의 비교, 분석을 통해 성장 가능의 향상을 측정하였다. 이를 위해 우선 심장 상응점인 A16 혈자리를 자극하기 전과 후의 음성을 수집하였으며 심장과 연관성이 있는 음성 신호 분석 요소인 제2포먼트 대역폭과 지터를 적용한 실험을 수행하였다. 결과적으로, A16 혈자리 자극에 의해 제2포먼트 대역폭과 지터가 낮아지는 결과를 추출했으며 이를 통해 IT 음성 신호 처리 기술을 이용하여 심장 기능이 향상되는 것을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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