• 전기학회논문지
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• 제61권11호
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• pp.1720-1724
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• 2012

This study describes an oscillometric-based blood pressure measuring algorithm by detecting turning points of oscillation signal from digitally filtered cuff signals of an automatic sphygmomanometer. The blood pressure measuring algorithm uses a characteristic ratios method from the turning points. The accurate values of the systolic/diastolic blood presures(SBP/DBP) are calculated using the peaks in the ranges of characteristic ratios. Performances of the proposed algorithm and four automatic sphygmomanometers are compared with the mercury manometer(manual type sphygmomanometer), regarding the SBP and DBP values of manual sphygmomanometer as the reference values. The performance test showed the proposed algorithm revealed the best results in errors and a statistical analysis. Therefore this algorithm can be usable in any automatic sphygmomanometers.ssure states. This may be compromising results for subject-independent sensibility evaluation using EEG signal.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.451-454
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• 2000

혈압을 측정하는 방법에는 침습적(Invasive)인 방법과 비침습적(Non-invasive)인 방법이 있는데 침습적인 방법에 의한 혈압측정의 경우 정확한 값을 얻는 반면에 그 사용법이 복잡하고 환자에게 불편하므로 중환자의 경우를 제외한 경우 대부분 비침습적인 방법에 의해 혈압을 측정한다. 현재 전자 혈압계의 경우 대부분이 오실로메트릭(Oscillometric) 방법을 사용하여 기본적인 시스템을 구성하고 여기에 여러 가지 알고리즘을 부가적으로 적용하고 있다. 본 연구에서 이러한 혈압 측정 시스템을 개발하기 위해 커프(Cuff)의 압력을 제어, 측정하고 측정된 데이터를 필터링하여 혈압을 측정할 수 있도록 알고리즘을 구성하였다. 통신방식으로는 개발된 시스템의 모든 기능이 개인용 컴퓨터(Personal Computer)와의 통신을 통해 이루어지도록 구성되어져 있으며, 사용된 통신방식은 비동기 직렬 통신 방식(RS-232)인 패킷방식을 사용하였고 솔레노이드(Solenoid) 밸브를 이용한 자동 또는 급속 배기 방법을 이용하여 커프의 압력을 감압(Deflation)하였다. 혈압측정 알고리즘은 기본적인 오실로메트릭 방법과 최대 진폭 알고리즘(Maximum Amplitude Algorithm)을 사용하였다. 최대진폭 알고리즘에서는 측정된 오실레이션(Oscillation)중 최고의 진폭을 가지는 오실레이션 같은 오차의 원인이 되는 연령이나 체중, 팔의 두께에 따라 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 오실레이션의 간에 획일적인 비율을 적용하지 않고 여러 가지 요인들에 대한 가변적인 특정 비율(Characteristic Ratio)반영하여 보다 정확한 최고혈압(Systolic Blood Pressure), 최저혈압(Diastolic Blood Pressure), 평균혈압(Mean Blood Pressure)의 값을 구하는 연구를 하였다. 최고진폭 알고리즘에서 가변적인 특성비율의 적용은 혈압간의 오차를 줄일 수 있을것으로 기대된다.

• 센서학회지
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• 제17권2호
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• pp.87-94
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• 2008

Blood pressure (BP), one of the most important vital signs, is used to identify an emergency state and reflects the blood flow characteristics of the cardiovascular system. The conventional noninvasive method of measuring BP is inconvenient because patients must wear a cuff on their arm and the measurement process takes time. This paper proposes an algorithm for estimating the BP using the pulse transit time (PTT) of the photoplethysmography (PPG) and pressure pulse from finger at the same time as a more convenient way to measure the BP. After recording the electrocardiogram (ECG), measuring the pressure pulse, and performing PPG, we calculated the PTT from the acquired signals. Then, we used a multiple regression analysis to measure the systolic and diastolic BP indirectly. Comparing the BP measured indirectly using the proposed algorithm and the real BP measured with a sphygmomanometer, the systolic pressure had a mean error of ${\pm}3.240$ mmHg and a standard deviation of 2.530 mmHg, while the diastolic pressure had a satisfactory result, i.e., a mean error of ${\pm}1.807$ mmHg and a standard deviation of 1.396 mmHg. These results are more superior than existing method estimating blood pressure using the one PTT and satisfy the ANSI/AAMI regulations for certifying a sphygmomanometer i.e., the measurement error should be within a mean error of ${\pm}5$ mmHg and a standard deviation of 8 mmHg. These results suggest the possibility of applying our method to a portable, long-term BP monitoring system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.493-498
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• 2006

본 논문에서는 ANFIS를 이용한 전자혈압계 측정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선, 기존의 팔뚝형 커프와 수동 공기주입기 방식의 전자혈압 측정시스템을 구축하여 혈압신호를 실시간으로 취득하였다. 다음단계로 취득된 실시간 혈압신호를 이용하여 최고혈압과 최저혈압을 측정하기 위해 MAA(Maximum Amplitude Algorithm) 기법을 이용한 다. 그러나, MAA기법은 개인의 특성을 고려하지 않고 일정한 비율을 고정시키므로 정확한 혈압을 측정하는데 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 MAA에 의해 측정된 최고혈압과 최저혈압을 ANFIS를 이용하여 학습시킴으로서 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위해 다양한 혈압선호에 대해 실험한 결과 기존의 MAA에 의한 방법보다 향상된 결과를 나타냈다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1209-1223
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• 2022

Blood pressure is one of the key physiological parameters for determining human health, and can prove whether human cardiovascular function is healthy or not. In general, what we call blood pressure refers to arterial blood pressure. Blood pressure fluctuates greatly and, due to the influence of various factors, even varies with each heartbeat. Therefore, achievement of continuous blood pressure measurement is particularly important for more accurate diagnosis. It is difficult to achieve long-term continuous blood pressure monitoring with traditional measurement methods due to the continuous wear of measuring instruments. On the other hand, radar technology is not easily affected by environmental factors and is capable of strong penetration. In this study, by using machine learning, tried to develop a linear blood pressure prediction model using data from a public database. The radar sensor evaluates the measured object, obtains the pulse waveform data, calculates the pulse transmission time, and obtains the blood pressure data through linear model regression analysis. Confirm its availability to facilitate follow-up research, such as integrating other sensors, collecting temperature, heartbeat, respiratory pulse and other data, and seeking medical treatment in time in case of abnormalities.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.67-73
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• 2019

혈압측정은 오랜 시간동안 외부압력을 이용하여 혈관 압력 대응값으로 계산해왔다. 최근 측정 장비의 소형화와 의료네트워크 기술의 발전으로 개인 건강관리시스템의 활성화로 인해 간단한 센서로 혈압을 연속적이며 실시간 측정이 가능한 환경을 요구하고 있다. 본 연구에서는 광전용적맥파를 적용하고 맥파전달시간을 이용하여 혈압을 추정하고자 한다. 기존 방식은 신체 변수값 등으로 개인 오차를 줄여 측정하는 알고리즘을 사용하고 있으나, 광전용적맥파의 분석과 맥파전달시간의 적용방법에 따라 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 기존 수축기 혈압을 이용하여 혈압을 유추하는 융합적인 방법을 선택하여 적용하였다. 그리고 광전용적맥파 자체로만 혈압 추정이 가능하게 구성하여 초소형 혈압측정시스템을 만드는데 필요한 융합알고리즘을 제공하고자 하였다. 그 결과 수축기혈압과 광전용적맥파의 최대, 최소 주기간격을 이용하여 혈압추정 융합 알고리즘의 가능성을 상관관계로 분석하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.281-286
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• 2003

혈압은 사람의 건강상태를 알 수 있는 가장 기본적인 의학적 파라메터 중 하나이며, 오실로메트릭 방법을 사용한 혈압측정 시스템은 팔 동맥에서 커프를 통해 나타나는 압력을 측정함으로써 혈압수치를 비침습적으로 모니터링 하는 장치이다. 된 논문에서는 커프에 공기를 주입하면서 혈압을 측정하는 가압식 손목형 혈압측정 시스템을 설계하였다 설계한 혈압측정 시스템은 전원부와 압력을 가하는 공기주머니를 포함하는 커프, 신호검출부, 신호처리부, 무선 송수신부 그리고 디스플레이부로 구성된다. 설계한 자동 혈압측정 시스템은 기존에 일반적으로 사용되고 있는 자동혈압측정 시스템과의 수축기, 이완기 혈압 및 심박동수의 비교분석을 통해 신뢰성을 평가하였다. 수축기 혈압과 이완기 혈압을 결정하기 위해 MAA (Maximum Amplitude Algorithm)를 사용하였고, 적용한 특성비율은 0.436. 0.671이 었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.53-58
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• 2019

최근 만성질환자 건강관리의 목적으로 혈압측정에 대한 접근성을 높이는 제품 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 기존 연구에서는 심전도(ECG)와 광전용전맥파(PPG)를 분석하여 수축기혈압과 이완기 혈압을 산출하는 방식을 사용하고 있다. 주 과제는 정확도와 재현성을 위한 분석 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 초소형 혈압측정장치를 개발하는 단계에서 장치의 크기를 줄이고 측정방법도 간단히 하는 동시에 알고리즘도 두 개의 PPG만을 이용하여 최고혈압(SBP)을 추출하고 이에 따른 최저혈압(DBP)을 구하고자 하였다. 이를 위해 두 개의 PPG에서 얻은 측정값과 SBP, DBP 관계를 통계적으로 추적하여 상호관계를 분석하였다. PPG의 차이 값인 DF_P는 SBP와 반비례 관계가 있으며, DBP와는 비례적 관계가 성립되어 알고리즘에 의해 혈압값을 유추할 수 있으며, SBP를 통해 DBP를 추적할 수 있다.

• 통합자연과학논문집
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• 제7권1호
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• pp.62-66
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• 2014

This study aims to implement the emergency monitoring robot system which predicts the current state of the patients without visiting the medical institutions by measuring the basic health status of the user's blood pressure, heartbeat, and basic health status of body temperature in the disaster emergency situation based on the Smart Grid. By arranging a large number of sensor(blood pressure, heartbeat, body temperature sensor) and measuring the bio signs, so the attached wireless XBee sensor can be stored in DB of robot, and it aims to draw the current state of the patients by analysis of stored bio data. Among 300 data obtained from the sensor, 1st data to 100th data were used for learning, and from 101st data to 300th data were used for assessment. 12 results were different among the total 300 assessment data, so it shows about 96% accuracy.

• 센서학회지
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• 제20권5호
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• pp.343-350
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• 2011

The compliance and stiffness of artery are closely related with disease of arteries. Pulse wave velocity(PWV) in the blood vessel is a basic and common parameter in the hemodynamics of blood pressure and blood flow wave traveling in arteries because the PWV is affected directly by the conditions of blood vessels. However, there is no standardized method to measure the PWV and it is difficult to measure. The conventional PWV measurement has being done by manual calculation of the pulse wave transmission time between coronary arterial proximal and distal points on a strip chart on which the pulse wave and ECG signal are recorded. In this study, a pressure sensor consisting of strain gauges is used to measure the blood pressure of arteries in invasive method and regular ECG electrodes are used to record the ECG signal. The R-peak point of ECG is extracted by using a reference level and time windowing technique and the ascending starting point of blood pressure is determined by using differentiation of the blood pressure signal and time windowing technique. The algorithm proposed in this study, which can measure PWV automatically, shows robust and good results in the extraction of feature points and calculation of PWV.