Esophageal stethoscope is used for monitoring the heart sounds and breath sounds of patients during surgery under a general anesthesia. Recently, an electronic esophageal stethoscope (EES)[1] has been developed for the purpose of real-time monitoring these information visually. This system uses only a microphone as the sound sensor. A drawback of the EES system is that it may be difficult to distinguish the first sound ($S_1$) and the second sound ($S_2$) of heart, because their periods are irregular depending on patients. In this paper, we propose an improved EES system in which the infrasound is measured by adding a pressure sensor as well as a sound sensor. We investigate some correlations between the infrasound and characteristics of the heart sound. The proposed system has been tested on 15 patients. The results show that the new system is capable of detecting the first sound more reliably and easily determining the heart rate and breathing period.
In this paper, we proposed a novel method for automatic detection for snoring and heart beat using a single piezoelectric sensor. For this study multi-rate signal processing technique was applied to detect snoring and heart beat from the single source signal. The sound event duration and intensity features were used to snore detection and heart beat was found by autocorrelation. The performance of the proposed method was evaluated on clinical database, which is the nocturnal piezoelectric snoring data of 30 patients that suffered obstructive sleep apnea. The method achieved sensitivity of 88.6%, specificity of 96.1% with accuracy of 95.6% for snoring and sensitivity of 94.1% and positive predictive value of 87.6% for heart beat, respectively. These results suggest that the proposed method can be a useful tool in sleep monitoring and sleep disordered breathing diagnosis.
본 논문에서는 원거리에서의 IR-UWB 레이더 센서기반 수면 효율 측정 알고리즘을 제안한다. IR-UWB 레이더로 수면 중 측정 가능한 호흡수, 심박수, 움직임 등의 생체 지표 중 움직임과 수면 효율과의 관련성을 분석하고, 움직임을 기반으로 한 수면 효율 측정 알고리즘을 제안한다. 이에 대한 타당성 및 성능검증을 위해 실제 병원에서의 수면다원검사 환자 3명에 대하여 본 알고리즘을 적용한 결과 평균 3.9% 이내의 절대오차를 갖는 검출성능을 얻었다.
Ho, Jong Gab;Kim, Dae Gyeom;Kim, Young;Jang, Seung-wan;Min, Se Dong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3875-3891
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2021
In this study, a Velostat pressure sensor was manufactured to develop a plantar pressure measurement system and a C#-based application was developed to monitor and collect plantar pressure data in real time. In order to evaluate the characteristics of the proposed plantar pressure measurement system, the accuracy of plantar pressure index and personal classification was verified by comparing with MatScan, a commercial plantar pressure measurement system. As a result, the output characteristics according to the weight of the Velostat pressure sensor were evaluated and a trend line with the reliability of r2 = 0.98 was detected. The Root Mean Square Error(RMSE) of the weighted area was 11.315 cm2, the RMSE of the x coordinate of Center of Pressure(CoPx) was 1.036 cm and the RMSE of the y coordinate of Center of Pressure(CoPy) was 0.936 cm. Finally, inaccuracy of personal classification, the proposed system was 99.47% and MatScan was 96.86%. Based on the advantage of being simple to implement and capable of manufacturing at low cost, it is considered that it can be applied to various fields of measuring vital signs such as sitting posture and breathing in addition to the plantar pressure measurement system.
Hyung Jin Choun;Jung-in Kim;Jong Min Park;Jaeman Son
한국의학물리학회지:의학물리
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제33권4호
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pp.136-141
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2022
Purpose: This study aimed to develop a breath control training system for breath-hold technique and respiratory-gated radiation therapy wherein the patients can learn breath-hold techniques in their convenient environment. Methods: The breath control training system comprises a sensor device and software. The sensor device uses a loadcell sensor and an adjustable strap around the chest to acquire respiratory signals. The device connects via Bluetooth to a computer where the software is installed. The software visualizes the respiratory signal in near real-time with a graph. The developed system can signal patients through visual (software), auditory (buzzer), and tactile (vibrator) stimulation when breath-holding starts. A motion phantom was used to test the basic functions of the developed breath control training system. The relative standard deviation of the maxima of the emulated free breathing data was calculated. Moreover, a relative standard deviation of a breath-holding region was calculated for the simulated breath-holding data. Results: The average force of the maxima was 487.71 N, and the relative standard deviation was 4.8%, while the average force of the breath hold region was 398.5 N, and the relative standard deviation was 1.8%. The data acquired through the sensor was consistent with the motion created by the motion phantom. Conclusions: We have developed a breath control training system comprising a sensor device and software that allow patients to learn breath-hold techniques in their convenient environment.
Objectives: The purpose of this study was to estimate the ventilation rate of residential homes in Korea through tracer gas methods using indoor and outdoor concentrations of carbon dioxide ($CO_2$) and $CO_2$ generation rates from breathing. Methods: In this study, we calculated the number of occupants in a home by time through data on the average number of people per household from the Korean National Statistical Office and also measured the amount of $CO_2$ generation by breathing to estimate the indoor $CO_2$ generation rate. To estimate the ventilation rate, several factors such as the $CO_2$ generation rate and average volume of residential house provided by the Korean National Statistical Office, indoor $CO_2$ concentrations measured by sensors, and outdoor $CO_2$ concentrations provided by the Korea Meteorological Administration, were applied to a mass balance model for residential indoor environments. Results: The average number of people were 2.53 per household and Koreans spend 61.0% of their day at home. The $CO_2$ generation rate from breathing was $13.9{\pm}5.3L/h$ during sleep and $15.1{\pm}5.7L/h$ in a sedentary state. Indoor and outdoor $CO_2$ concentrations were 849 ppm and 407 ppm, respectively. The ventilation rate in Korean residential houses calculated by the mass balance model were $42.1m^3/h$ and 0.71 air change per hour. Conclusions: The estimated ventilation rate tended to increase with an increase in the number of occupants. Since sensor devices were used to collect data, sustainable data could be collected to estimate the ventilation rate of Korean residential homes, which enables further studies such as on changes in the ventilation rate by season resulting from the activities of occupants. The results of this study could be used as a basis for exposure and risk assessment modeling.
본 연구에서는 센서의 표면적 변화에 따른 입체적 호흡수 센서의 센싱 방식을 제안하고, 직물 기반의 입체적 호흡수 센서의 성능 평가 및 의복에 적용할 수 있는 디자인 방향성을 탐색하고자 한다. 이를 위해 입체적 구조의 차이에 따라 2가지 유형의 입체적 호흡수 센서를 제작하고 더미와 인체 대상으로 연구를 실시하였다. 연구I은 더미 대상 실험으로 센서의 유형 및 호흡 속도의 연구변인에 의해 입체적 호흡수 센서의 측정 가능성을 탐색하였다. 연구II는 7명의 20대 남성을 대상 실험으로 연구I의 연구변인 이외에 3개의 측정 위치별 적합한 유형의 센서를 제안하였다. 입체적 호흡수 센서의 정확도, 재현성, 신뢰도를 평가하기 위해, 의료기기 분야의 대표적 웨어러블 호흡수 센서인 BIOPAC을 사용하여 입체적 호흡수 센서와 동시에 호흡수를 측정하였다. 이상의 연구 결과를 통해 더미 대상으로 입체적 호흡수 센서의 측정 가능성을 탐색하였으며, 인체 대상으로 호흡수를 측정하여 측정 위치별 적합한 유형의 센서를 제안하였다.
본 논문에서는 일상생활에 편리한 무구속 센서를 활용하여 호흡을 측정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Piezoelectric 센서를 내장한 센서 패드, 센서 패드로부터 출력된 호흡 신호를 증폭 필터링한 후 디지털로 변환하는 호흡 측정 기기, 센서 데이터 시각화 및 호흡 측정 알고리즘을 구현한 뷰어로 구성된다. 제안된 알고리즘은 센서 데이터의 임계값을 통해 추출된 최고점을 기준으로 한 호흡 주기에 기반하고 있다. 3명의 피실험자에 대하여 이동 평균 개수와 임계값을 변경해 가면서 호흡 측정 실험이 수행되었으며, 실험 결과에 의하면, 제안 시스템은 이동 평균 개수 50~60을 중심으로 임계값 800~1300 범위에서 약 5% 이내의 오류율이라는 양호한 성능을 나타내었다. 향후 본 시스템은 영 유아나 독거노인의 수면 중 질식사를 예방하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
초음파 센서를 이용한 호흡측정방식은 관성 및 압력의 오차의 영향을 거의 받지 않고, 반영구적으로 사용이 가능한 호흡기기이다. 초음파의 특성을 이용한 것으로 송수신시 초음파의 매질인 공기의 흐름에 의한 반송형식인 초음파의 전달속도 차이를 이용하여 호흡량 및 흐름을 detecting하는 기술이다. 본 논문에서는 환자를 중심으로 측정이 이루어져야 하기 때문에 센서의 송수신시 일어나는 신호의 sensitivity를 향상시켜서 약한 호흡에도 dectection이 가능하도록 시스템의 성능을 향상시켰다.
This paper presents a respiration measurement sleeping pillow based on pressure sensors. The respiration measurement sleeping pillow system consists of a sleeping pillow, an interface circuit, a respiration measurement system, and four force-sensitive resistor(FSR) sensors attached at the bottom of the sleeping pillow. The FSR sensors are used to detect the respiration signals induced by the body movement while breathing. The respiration signals of a twenty health man were measured and analyzed by utilizing the respiration measurement sleeping pillow system. The pillow system could detect the respiration signals and had similar characteristics to the chest type BIOPAC respiration sensor used by medical doctors. The respiration rates of ten subjects were also measured. The average measurement accuracy was about 98.8%. The research results showed that this pillow system can be used to detect and analyze the respiration signal when sleeping for the better sleep management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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