본 연구에서는 의료정보시스템 간에 상호연동성을 지원한 수 있는 XML 기반의 심전도(electrocardiography, 이하 ECG) 데이터의 효율적인 저장구조 및 관리방법을 제시하고, 웹기반으로 ECG 정보서비스를 제공할 수 있는 ECG 메타데이터 시스템을 구현한다. ECG 메타데이터 시스템은 ECG 데이터와 메타데이터의 저장, 검색, 그리고 pdf 파일형식의 리포팅 서비스 기능을 포함한다. ECG 데이터의 저장구조는 심전도 데이터의 특성과 액세스 특성을 분석하여 비분할 저장방식을 사용하였고, 효율적인 검색기능을 제공하기 위해 HL7 aECG 데이터로부터 메타데이터를 추출하여 인덱스로 활용하였다. ECG 리포팅 서비스를 제공하기 위해 템플릿 메커니즘을 이용하여 텍스트 XML 형태의 데이터를 여러 데이터 포맷으로 변환한다.
이 논문에서는 심장이상 관리와 심혈관 위험 평가를 위해 임상 관련성과 연관지어 주요한 요소와 원인을 파악하는데 필요한 심전도(ECG) 데이터의 시각화 분석을 위해 경험한 기술을 소개한다. 특히, MIT-BIH ECG 데이터베이스를 기반으로 복잡한 ECG 데이터를 시각화하여 다양한 차트, 그래프로 표현할 수 있는 접근방법을 소개한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 ECG 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 형태로 시각화된 ECG 데이터의 의미를 직관적으로 이해할 수 있다.
본 논문은 0-5 볼트의 범위에서 실시간 아날로그 ECG 신호를 생성하는 FPGA 하드웨어 기반 ECG 시뮬레이터를 설계하고 기능 및 특성을 기술하였다. 시뮬레이터에 의해 생성된 ECG 신호는 실험실 실험, 의료 기기 교정 및 연구에 사용되거나 다양하게 응용할 수 있다. 시뮬레이터의 ECG 신호는 신호 데이터를 생성하기 위하여 기존의 24bit 양자화로 획득한 후 실 데이터로 사용할 때에는 1kHz의 샘플링과 8비트로 분해, 양자화 되었다. 제안 시뮬레이터는 xilix Spartan-3를 이용하여 구현하였으며 PC와 설계 FPGA 시뮬레이터 간에 RS-232를 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다. 전송된 데이터는 메모리에 저장하고 저장된 데이터는 DAC(0808) 통하여 아날로그 ECG 신호로 출력되게 하였다. 또한 두 개의 버튼 수위를 통하여 심박수(HR)를 UP-DOWN할 수 있도록 하였다. 설계된 시스템의 평가를 위하여 기존의 심전도 입력을 사용하여 출력신호와 QRS파형의 획득을 위한 미분회로 통과 결과를 평가한 결과 적합한 결과를 얻을 수 있었다.
유비쿼터스 헬스케어는 생체신호 측정기술과 생체신호 측정기의 소형화 경량화로 인해 의료분야의 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 그러나 생체신호 측정 기술의 발전에 비해서 대부분의 생체신호 데이터는 각 시스템 고유의 데이터 포맷을 사용하기 때문에 사용범위가 제한되고 데이터 공유 및 호환에 어려움이 있어 구조적이며 시스템 독립적인 XML을 사용하여 생체신호 데이터를 표현하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 기반의 HL7 Annotated ECG(HL7 aECG) 표준을 이용해서 생체신호 데이터를 표현하고 저장하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 ECG, 심음의 두채널 파형 정보를 포함한 바이너리 포맷을 HL7 aECG 문서로 표현하며, HL7 aECG 문서의 특성을 고려하여 비분할 저장 방식을 사용하고 효율적인 검색을 위해 메타데이터를 추출하여 관계형 테이블에 저장하는 분할 저장 방식을 병행하여 사용한다. 또한 저장된 메타데이터를 효율적으로 검색 및 관리하는 메타데이터 시스템을 설계하며 설계된 구조는 향후 다른 시스템과 연계의 가능성을 제공한다.
TinyOS기반의 u-헬스케어를 위한 무선센서노드 어플리케이션을 구현하였으며 이를 이용하여 기존의 지속적인 데이터 전송방식과 성능 비교를 하였다. 무선센서노드에서 QRS-complex 넓이와 R-R간격을 이용하여 비정상적인 ECG를 감지하였다. 사용된 ECG 데이터는 MIT/HIB Database 100, 112, 119번을 이용하였다. 정상적인 ECG 데이터를 가지고 있는 100레코드를 기준으로 지속적인 데이터 전송 시 발생되는 패킷량과 전원 소모율을 측정 후, 본 연구에서 구현된 문선센서노드 어플리케이션을 이용하여 각각의 ECG데이터를 이전과 같은 방법으로 성능 평가하여 비교분석 하였다. 비교분석 결과, ECG 데이터 발생량, 전원 소모율이 획기적으로 감소된 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 ECG 신호를 측정하는 시스템에서 센서들과 기기 사이의 연결을 Zigbee 네트워크를 사용하여 무선화하고, 이를 통하여 이동성과 편리성을 제공하면서도, 병원용 ECG 기기에 준하는 데이터 정밀도를 가지는 U-healthcare용 ECG 시스템을 설계, 구현하였다. 대부분의 의료용 기기에서 이동성에 가장 문제가 되는 것은 센서와 기기를 연결하는 케이블로, 본 연구에서는 이를 줄이거나 없애는 방법으로 Zigbee를 기반으로 데이터를 송수신하는 센서 모듈과 컬렉터 모듈을 설계, 구현하여 근거리에서 동작하는 무선 네트워크를 구성하고, 이를 통하여 각 송신 모듈로부터 전송되는 데이터들을 수신하는 Zigbee-SD 전송 시스템을 설계, 구현하였다. 또한 ECG 신호의 분석과 처리에 스마트폰을 사용하여 데이터 분석과 심박수 표시를 수행하는 앱 응용 프로그램으로 구현함으로써 유비쿼터스 환경에서 이동성과 편리성을 최대한으로 제공할 수 있는 효과적인 U-healthcare 시스템을 구현하였다.
최근 DMB (Digital Multimedia Broadcasting)서비스 활성화를 위한 맞춤시청형 DMB 방송 서비스를 제공하기 위해 한국정보통신기술협회 (TTA)에서는 DMB ECG (Electronic Content Guide) XML (eXtensible Markup Language) 표준의 재정 및 개정 작업을 완료하였다. 한국전자통신연구원 (ETRI) 에서는 DMB ECG XML 표준 및 DMB ECG 서비스의 유효성 검증을 위해 DMB ECG 메타데이터의 저작 단계에서 단말단의 소비에 이르는 맞춤시청형 DMB 시스템을 개발하였다. DMB ECG 메타데이터는 맞춤시청형 방송 서비스 제공을 위해 서브시스템 사이에 전달되는 핵심 요소로서 이를 저작, 관리 및 전송하기 위한 새로운 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 DMB ECG XML 표준의 소개와 맞춤시청형 DMB 시스템의 전체 구조 및 메타데이터의 관리를 위한 서브시스템의 세부 구조와 기능에 대해 기술한다.
본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.
경피적 대동맥 판막 치환술(TAVR) 후에는 인공 심박동기 삽입술(PPI)을 비롯한 TAVR 이후 합병증에 대한 철저한 관리가 필요하며 그에 따라 정확한 예측 모델에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 기존의 이미지 의존적 방법론에서 벗어나 ECG 정보를 중심으로 예측하는 XGBoost 기반의 최적의 PPI 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 심전도상의 특정 신호들인 DeltaPR, DeltaQRS 등을 주요 지표로 삼아, 환자의 전도 장애 및 PPI와의 연관성을 파악하며, 기존의 이미지와 ECG 데이터를 결합한 모델과 ECG 기반의 모델 보다 뛰어난 AUC 0.91 성능을 달성하였다. 본 연구에서 제안하는 모델은 두 병원의 데이터를 기반으로 최적의 PPI 예측 모델을 구현 및 검증하였으며, 검증 결과 ECG 데이터의 특성이 PPI 예측에 큰 영향을 미치며 95.28%의 높은 유사도를 보였다. 이로써 본 연구의 예측 모델이 다양한 병원 데이터에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 최적의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 PPI와 각 특성 간의 상관관계를 명확히 했으며, 고비용의 의료 이미지에 의존하지 않고 ECG 데이터를 사용하여 높은 정확도로 PPI를 예측할 수 있음을 입증하였다. 이는 의료 결정 과정에서 인간 개입의 의존도를 줄이며, 신뢰할 수 있고 실용적인 PPI 예측 모델 개발로의 중요한 진전을 의미한다.
현재 무선센서노드 기반의 헬스케어 모니터링 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 생체신호의 모니터링을 위한 전체 데이터의 전달은 무선센서네트워크 내의 데이터 트래픽과 에너지 소모가 증가하게 된다. 본 연구에서는 경량의 전처리 과정 및 알고리즘을 통해 ECG신호에서 의미있는 파라미터만을 검출하여 전송하였다. 본 연구에서는 정상적인 ECG에서 무선센서노드에서 R피크, RR간격을 검출할 수 있는 TinyOS 기반 어플리케이션을 구현하였으며 결과로 dECG, R피크, RR간격, HRV를 그래프로 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구를 이용하면 ECG신호 전체 데이터가 아닌 주요 정보만을 보냄으로서 에너지 소모, 데이터량을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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