심장질환은 질병특성상 예방적인 처치가 무엇보다 중요하다. 그러나 현재 개발된 장치들은 환자가 통신장치를 이용하여 집 근처 100m 이내의 거리에서만 통신이 가능하고 환자가 이상을 느껴 스스로 버튼을 누르는 경우에만 서비스가 가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 상용 이동통신망을 이용하여 이상이 있는 ECG 신호를 자동으로 병원의 PC로 전송하는 심장질환 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 개발된 시스템을 이용하여 실험한 결과 환자의 ECG 파형은 왜곡 없이 전송되어 데이터베이스에 저장됨을 확인하였다. 또한 SMS로 전송되는 데이터의 양을 64진법을 사용함으로써 16진법을 사용할 때보다 약 30% 이상을 줄일 수 있었다.
전자파장해(Electromagnetic Interference, EMI) 란 전자파 신호가 전자기적 간섭에 의하여 훼손되는 것을 말하며 이러한 전자파 방해의 문제는 통신장애에서부터 인공심장이나 보청기 등의 오동작, 나아가 자동화 공장의 로봇과 군사 무기의 오동작을 일으키는 등 치명적인 피해를 가져올 수 있다. (중략)
공감은 사회관계의 중요한 요소로, 소통 및 과제 수행의 효율을 증가시킨다. 타인과의 상호작용에서 공감하기 위해 상대방의 얼굴 표정, 말투, 움직임 등을 무의식적으로 모방을 한다. 이 때 생리 반응인 심장 반응도 동기화 되는 현상을 보인다. 따라서 본 연구는 두 사람 사이의 심장 리듬 동기화를 통해 공감의 유무를 객관적이고 정량적으로 인식하는 규칙을 정의하고자 한다. 피험자 74명은 두 명씩 그룹을 지어 공감을 유발하는 표정 모방 과제를 수행하며 심전도(electrocardiogram, ECG)를 측정하였다. 공감 유무에 따른 두 사람의 심장 리듬의 동기화를 확인하기 위해 심장 리듬 패턴(heart rhythm pattern, HRP)과 일관성(heart rhythm coherence, HRC) 신호에서 정량적으로 분석 가능한 지표들을 추출하였고 독립 표본 t검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공감하는 경우 심장 리듬 패턴과 일관성에서 두 신호의 상관계수(correlation, r)가 공감하지 않는 경우보다 유의미하게 높았고, SDNN(the standard deviation of NN intervals) 차이와 우세한 피크의 주파수 차이는 유의미하게 낮은 형태를 보이며 동기화되었다. 공감도 규칙은 통계적으로 유의한 지표로 단계적 판별 분석을 수행하여 정의하였다. 본 연구에서 제안한 공감도 규칙을 직무, 인사 관리에 활용한다면 어떤 구성원들 사이에서 공감이 잘 일어나는지 정량적 판단이 가능해 효율적인 팀구성이 가능할 것이다.
심전도는 파형의 크기가 수 ㎷정도로 아주 작은 생체신호로서, 계측할 때 발생되는 잡음으로 인하여 해석하는데 어려움을 준다[1]. 깨끗한 파형을 얻기 위해서는 심전도 신호에 포함되어 있는 전원 잡음, 기저선 변동, 근 잡음을 제거해야 된다. 심전계에서 심전도 신호를 기록하는데 있어서 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 그러한 기저선은 상하로 심하게 불규칙한 변동을 하면서 흔들리게 되어 심전도 신호를 진단하는데 어려움이 있으므로 기저선 변동을 제거하는 부분이 매우 중요하다. 본 연구에서는 실시간으로 신호처리 할 수 있는 디지털 필터를 구현함으로써 기저선 변동을 제거하는 시스템을 설계하여 환자의 심장질환을 분석하는데 응용할 수 있도록 하였다.
심전도(electrocardiogram, ECG)는 심장의 수축과 이완에 따라 체표면에서 측정 가능한 생체전기신호이며, 환자의 심장 상태와 일반적인 건강 정보를 제공하므로 건강모니터링을 위한 중요한 지표로서 인식된다. 심전도신호에는 전원잡음, 근잡음 등과 같은 고주파잡음과 동잡음과 같은 저주파 잡음이 포함되는 경우가 많다. 하지만 심전도로부터 잡음을 제거하는 것은 쉽지 않으며, 필터링 결과는 심전도신호의 외곡을 초래할 수도 있다. 본 연구에서는 일상생활 중 건강모니터링용으로 사용하기 위해 동잡음에 강인한 소형의 저전력 심전도측정 시스템을 구현하였다. 심전도 모니터링 시스템은 심전도 증폭기, 마이크로프로세서, 블루투스모듈, 모니터링 프로그램등으로 구성하였다. 심전도증폭기는 저전력 계측용 증폭기를 이용하여 설계 및 구현하였으며, 증폭기로부터 데이터를 수집하여 신호처리하고 무선전송하기 위해 마이크로프로세서를 사용하였다. 그리고 마이크로프로세서로부터 PC로 데이터를 전송하기 위해 블루투스 모듈을 사용하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 적응필터 성능평가 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 동잡음 환경에서 신호측정 및 잡음제거 실험을 수행하여 잡음제거 특성을 평가하였다.
본 논문은 연속적으로 움직이는 심장의 모습을 추적하기 위해 레벨 세트 알고리즘과 양방향 곡선 전개 이론을 적용한 활성 모델을 사용하였다. 대부분의 활성 모델이 영상 그라디언의 에지 갭이 존재하는 영역에서 움직임이 안정적이지 않아 추출에 실패할 확률이 많다. 본 연구에서는 영상 자체의 밝기 값과 안정적 추출을 위한 추가 제약만 이용한 새로운 활성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 초기 곡선의 위치 설정에 제약이 없어 특히 연속적 영상의 특정한 대상 영역을 추출하거나 추적하기에 효율적이었다. 또한 에지 정보가 심하게 변화거나 모호한 부분에서도 안정적인 곡선의 움직임과 추출 결과를 보였다.
다양한 진단 기기들의 개발로 인해 발전을 거듭하고 있는 서양의학에 비해, 한의학은 임상의의 직관에 의존하여 환자들에게 시각적이며 객관적으로 질환 상태를 표현해줄 수 있는 정량화된 진단 데이터들이 부족한 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학적 진단 방법의 시각화를 통한 객관화를 구현하기 위해 먼저, 한의학에서 몸을 다스리는 중심기관이며 생명과 정신의 근원처로 간주하고 있는 심장과 음성 신호와의 관계를 한방에 기초하여 규명하고 분석하였다. 따라서 심장은 오관 중 혀와 관련이 되어 있어 음성과 연계하여 생각하면 심장 질환자는 설음(舌音), 즉 혓소리의 발음이 불명확하다는 것에 초점을 맞추어 심장 질환의 유무를 판단하는 방법을 설계하였다. 이를 위해 심장 질환자와 정상인으로 피실험자 집단을 구성하고 이들의 음성에서 헛소리에 해당하는 부분에 대한 제2포먼트 주파수의 통계적 대역폭 분석과 형태적 모델링 분석을 수행하여 상호간의 비교, 분석을 수행하였다. 최종적으로 설계한 방법에 대해 실험 결과를 통한 상관성을 분석하였다.
최근에는 의료 빅데이터 분야에서 의료기기, 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 사운드 생체신호(심장박동, 호흡, 맥박, 진맥) 데이터의 특징을 디지털 데이터로 추출하여 패턴 데이터로 변환한 후, 이를 빅데이터 분석 플랫폼 기반으로 분석하여 진료, 처방, 예방 등에 유용한 정보를 생성하는 모델 구축 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사운드 생체신호 특징을 디지털 데이터로 추출하여 (주)리아컴즈 NeoQubit 빅데이터 플렛폼을 기반으로 패턴 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 모델을 제시한다.
최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.
유비쿼터스 헬스케어 환경을 위해서는 생체 정보를 실시간으로 정확하게 측정하는 것이 중요할 뿐만 아니라, 이러한 생체 정보 측정 장치는 저전력으로 설계되어져야 한다. 본 논문에서는 지금까지 사용되어 오던 손가락 프로브의 불편함을 없애기 위해 피에죠 필름 센서를 이용하여 손목의 요골 동맥으로부터 심장의 동기 신호인 맥파를 측정하였다. 본 논문에서는 두장의 피에죠 필름 센서를 이용하여 맥파신호와 동잡음 참조 신호를 추출하여 적응 잡음 제거기에 적용함으로써, 동잡음 제거된 맥파 신호를 얻을 수 있었다. 동잡음 제거된 맥파 신호를 이용하여 생체 정보를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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