최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.
기존의 Cuff 기반의 혈압(Blood Pressure)측정 방법은 연속적인 실시간 혈압측정에는 한계를 갖는다. 이러한 이유로 ECG와 PPG 센서 신호를 상호융합한 다양한 혈압추정이 이루어졌다. 그러나 PPG 중심에 측정기법은 AC 노이즈, 작은 맥동, 비박동 등의 많은 문제를 지니고 있다. 본 논문은 ECG와 PPG 관계에 발생하는 맥파전달시간(PTT)과 맥파속도(PWV)를 이용하여 혈압을 추론기법이다. 신호 피크를 이용하는 HRF(Height Ratio Features)에 비해, 본 제안방식은 ECG, PPG의 최고점 혹은 최저점을 사용한 시차를 이용해 추정하기 때문에 PPG 센싱 시그널의 오류에도 안정적인 추출이 가능한 장점이 있다. 본 논문에서 제안 방법을 이용하여 25만 회의 혈압측정의 결과 ±28.5%의 정확도를 갖는 혈압 추정기법을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.
A compact biosignal monitoring device was developed. Electrodes for electrocardiogram (ECG) and a LED and silicon detector for photoplethysmogram (PPG) were used. A lead II type was arranged for ECG measurement and reflected light was measured at the finger tip for PPG. A single chip microprocessor (model ADuC812, Analog Device) controlled a measurement protocol and processed measured signals. PPG and ECG had a sampling rate of 300 Hz with 8-bit resolution. The maximum power consumption was 100 mW. The microprocessor computed pulse transit time (PTT) between the R-wave of ECG and the peak of PPG. To increase the resolution of PTT, analog peak detectors obtained the peaks of ECG and PPG whose interval was calculated using an internal clock cycle of 921.6 kHz. The device was designed to be operated by 3-volt battery. Biosignals can be measured for $2{\sim}3$ days continuously without the external interruptions and data is stored to an on-board memory. Our system was successfully tested with human subjects.
최근 U-헬스케어 서비스가 증가함에 따라 예방과 건강증진 등에 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어에 사용되는 ECG, EMG, PPG EEG등이 스마트폰 기반의 휴대용 장비와 연동된 센서들의 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 PPG신호는 적외선센서를 이용하여 모세혈관의 혈중 헤모글로빈 농도 변화에 의한 맥파를 측정한다. PPG신호의 잡음을 제거하기 위해 필터를 사용하였다. 필터된 정보를 ADC하여 스마트폰으로 BlueTooth통신을 이용하여 전송한다. 최종적으로 스마트 디바이스에 PPG신호를 그린다. 제작결과 PPG아날로그 신호를 보는 것과 동일하게 스마트 디바이스에 그릴 수 있음을 보였다. 이후 PPG신호를 이용하여 혈관건강도 및 건강예방의 측정의 연구를 계속해서 한다.
본 논문에서는 인체에 열을 가했을 때 심전도(ECG) 신호에서 얻어진 Heart Rate Variability(HRV)와 광전용적맥파(PPG)에서 얻어진 Photoplethymograph Variability(PV)의 상관관계를 보기 위하여 피실험자가 상온에서 누워 있을때와 65$^{\circ}C$의 온도로 누워있을때의 심전도와 PPG를 측정하여 두 파라메터의 상관관계를 분석하여 그 효용성을 평가하였다. 이를 위하여 우선 신체 건강한 26세에서 32세까지 총 3명의 남성을 대상으로 하여 ECG와 PPG를 위와 같은 조건에서 측정한 다음, 두 신호로부터 피크를 검출하고, 피크 간격을 시계열 신호로 변환하여 HRV와 PV신호를 얻어 내었다. 또한 얻어진 HRV신호와 PV신호의 주파수 분석을 통하여 HF 및 LF성분을 비교하여 HRV와 PV의 상관관계를 비교하였다.
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.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmogram)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 FFT(Fast Fourier Transform)과 전력스펙트럼밀도(Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
본 연구에서는 유비쿼터스 헬스케어를 위하여 비침습적으로 측정기 가능하고, 많은 건강정보를 포함하고 있는 심전도(electrocardiogram, ECG)와 광전용적맥파(photo plethysmograph, PPG)를 측정하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파측정 시스템의 구현을 위하여 각각의 신호를 검출 및 신호처리하기 위한 회로를 구현하였다. 그리고 계측된 심전도 및 맥파신호의 무선전송을 위하여 초저전력 무선센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 계측된 심전도의 R파 정점과 인체의 말초부위에서 측정한 맥파의 기준점 사이의 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 분석하여 심장에서 말초부위까지 혈관의 물리적 특성을 평가함으로써 동맥경화와 같은 혈관질환의 사전모니터 링이 가능한 시스템을 구현하고자 하였다.
심전도와 맥파를 측정함으로써 구해질 수 있는 맥파전달시간은 심혈관계의 상태를 진단하기 위한 의미 있는 지표가 된다. 그러나 맥파를 측정하는 동안 움직이거나, 측정 시에 가해지는 압력이 부정확할 경우, 잘못된 측정 결과를 얻을 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 심전도, 압력맥파 및 광전용적맥파를 동시에 측정할 수 있는 일체형 센서 시스템과 심전도를 지속적으로 측정할 수 있는 금속 전극을 개발하였으며, 실험을 통해 일체형 센서시스템 및 금속 전극의 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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