The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.
We have developed a microprogramir!able signal processor for real-time ultrasonic signal processing. Processing speed was increased by the parallelism in horizontal microprogram using 104bits microcode and the Pipelined architecture. Control unit of the signal processor was designed by microprogrammed architec- ture and writable control store (WCS) which was interfaced with host computer, APPLE- ll . This enables the processor to develop and simulate various digital signal processing algorithms. The performance of the processor was evaluated by the Fast Fourier Transform (FFT) program. The execution time to perform 16 bit 1024 points complex FF7, radix-2 DIT algorithm, was about 175 msec with IMHz master Clock. We can use this processor to Bevelop more efficient signal processing algorithms on the biological signal processing.
An inductively coupled magnetical signal (pulse wave, 0.7 to 60Hz, eighteen volts peak to Peak) that was applied non-invasively on the skin surface overlying the approximate site(measure position). In the group with unipolar pulse signal currents produced smaller than in the group with bipolar pulse signal. The signal was transmitted to the active coil, including a time-varying magnetic field: this in turn induced a the-varying electrical field in the field in the bone. It is very important to determine system parameters due to treatment time(healing) and the simplicity. This paper investigation was designed to compare the relative effects of pulsed unipolar currents with the effects of an identical pulsed bipolar currents. Since Inductive coupling is non-invasive and involves portable equipment, it is easy to apply and requires precise localization, it has distinct advantages and field characteristics along the bone for each different signal.
In this paper, we proposed a method of a hearing aid suitable for the sensorineural hearing impaired. Generally as the sensorineural hearing impaired have narrow audible ranges between threshold and discomfortable level, the speech spectrum may easily go beyond their audible range. Therefore speech spectrum must be optimally amplified and compressed into the impaired's audible range. The level and frequency of input speech signal are varied continuously. So we have to make compensation input signal for frequency-gain loss of the impaired, specially in the frequency band which includes much information. The input sigaal is divided into short time block and spectrum within the block is calculated. The frequency-gain characteristic is determined using the calculated spectrum. The number of frequency band and the target gain which will be added input signal are estimated. The input signal within the block is processed by a single digital filter with the calculated frequency-gain characteristics. From the results of monosyllabic speech tests to evaluate the performance of the proposed algorithm, the scores of test were improved.
We have developed a ground-isolation circuit in order to reduce the noise of the internal controller system for the total artificial heart(TAH) and ventricular assist device(VAD). Using the ground-isolation technique, we could transmit the analog target signal to other pheriperal device including IBM PC via RS232C and polygraph, with no noise. Experimental results of VAD showed that there was less impulsive noise in current signal which caused in our previous conventional system. Therefore it could be proved that implementation of isolation technique is very effective to improve the signal to noise ratios of analog signal transmission for TAH or VAD.
We propose an individual identification method using a single-lead electrocardiogram signal. In this paper, lead I ECG is measured from subjects in various physical and psychological states. We performed a noise reduction for lead I signal as a preprocessing stage and this signal is used to acquire the representative beat waveform for individuals by utilizing the ensemble average. From the P-QRS-T waves, features are extracted to identify individuals, 19 using the duration and amplitude information, and 16 from the QRS complex acquired by applying Pan-Tompkins algorithm to the ensemble averaged waveform. To analyze the effect of each feature and to improve efficiency while maintaining the performance, Relief-F algorithm is used to select features from the 35 features extracted. Some or all of these 35 features were used in the support vector machine (SVM) learning and tests. The classification accuracy using the entire feature set was 98.34%. Experimental results show that it is possible to identify a person by features extracted from limb lead I signal only.
Kim, Jeong-Hwan;Kim, Kyeong-Seop;Kim, Hyun-Tae;Lee, Jeong-Whan
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.6
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pp.825-832
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2013
In this study, Independent Component Analysis (ICA) algorithms are suggested to extract the original ECG part from the mixed signal contaminated with the unwanted frequency components and especially 60Hz power line disturbances. With this aim, we implement a novel method to suppress the baseline-wandering disturbances and power line artefacts contained in patch-electrodes sensory ECG data by separating the unmixed signal with finding the optimal weight W based on Kurtosis value. With applying brutal force and gradient ascent searching algorithm to find W, we can conclude that the unwanted frequency components especially in the ambulatory ECG data can be eliminated by Independent Component Analysis.
Uroflowmetry is a non-invasive clinical test useful for screening benign prostatic hyperplasia(BPH) common in the aged men. The current standard way to obtain the urinary flow rate is to continuously acquire the urine weight signal proportional to volume over time. The present study proposed an alternative technique measuring pressure to overcome noise problems present in the standard weight measuring technique. Experiments were performed to simultaneously acquire both weight and pressure changes during urination of 9 normal men. Noise components were separated from volume signals converted from both weight and pressure signals based on the polynomial signal model. Signal-to-noise ratio was defined as the ratio of the energies between signal and noise components of the measured volume changes, which was 8.5 times larger in the pressure measuring technique, implying that cleaner signal could be obtained, more immune to noisy environments. When four important diagnostic parameters were estimated, excellent correlation coefficients higher than 0.99 were resulted with mean relative errors less than 5%. Therefore, the present pressure measurement seemed valid as an alternative technique for uroflowmetry.
A wireless 3 channel ECG monitoring system was developed so that it could monitor the health and movement state during subject's daily life. The developed system consists of a wireless biomedical signal acquisition device, a personal healthcare server, and a remote medical server. Three experiments were performed to evaluate the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device. First, ECG signals were measured using the developed device and commercial reference device during sitting and marking time and compared to verify the accuracy of R-R intervals. Second, the reliable data transmission to remote server was verified on two types of simulated emergency event using patient simulator. Third, during five types of motion in daily life, the accuracy of data transmission to remote server using CDMA network was verified on two types of event occurring. By acquiring and comparing subject's biomedical signal and motion signal, the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device were verified. In addition, PDA-phone based wireless system enabled subject to be monitored without any constraints. Therefore, the developed system is expected to be applicable for monitoring the aged and chronic diseased people and giving first-aid in emergency.
In this paper, we suggest a method to improve the fusion of an accelerometer and gyro sensor by using a Kalman filter to produce a more high-quality respiration signal to supplement the weakness of using a single accelerometer. To evaluate our proposed algorithm's performance, we developed a chest belt-type module. We performed experiments consisting of aerobic exercise and muscular exercises with 10 subjects. We compared the derived respiration signal from the accelerometer with that from our algorithm using the standard respiration signal from the piezoelectric sensor in the time and frequency domains during the aerobic and muscular exercises. We also analyzed the time delay to verify the synchronization between the output and standard signals. We confirmed that our algorithm improved the respiratory rate's detection accuracy by 4.6% and 9.54% for the treadmill and leg press, respectively, which are dynamic. We also confirmed a small time delay of about 0.638 s on average. We determined that real-time monitoring of the respiration signal is possible. In conclusion, our suggested algorithm can acquire a more high-quality respiration signal in a dynamic exercise environment away from a limited static environment to provide safer and more effective exercises and improve exercise sustainability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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