Electrodes are an important part of electrocardiography (ECG); disposable electrodes have been extensively used. However, personal ECG monitoring devices for Internet of Things applications require reusable electrodes. As there have been no systematic studies on the characteristics of reusable electrodes to date, we conducted this study to assess the performance and feasibility of electrodes with different materials. We built reusable electrodes using twelve different metallic materials, including commonly used copper, silver, zinc, plating materials, chemically inert titanium, stainless steel, and aluminum. Each electrode was fabricated to a size of $5{\times}10mm$. Their characteristics such as offset, baseline drift, stabilization time, and chemical inertness were compared. A personal ECG monitoring system was used to test the manufactured electrodes. The performances of the Ag, Cu, and Zn electrodes were better than the performances of other electrodes. However, these materials may not be used owing to the chemical changes that occur when the electrodes are in contact with the skin, such as discoloration and corrosion, which deteriorate their electrical characteristics. Titanium, stainless steel, and aluminum are chemically stable. The titanium electrode showed the best performance among the three, and it is our recommendation as a material for manufacturing reusable electrodes.
본 논문에서 제안한 텔레미트리 시스템은 생체신호를 중거리로 전송하기 위한 RF 송신기와 전자파 간섭의 영향이 없는 광을 매체로한 수신기이다. 텔레미트리 시스템은 of 65$\times$125$\times$45mm크기이며, RF 송신부, 광 수신부와 생체신호 처리를 위한 CMOS 칩으로 구성되어 있다. 제안된 텔레메트리 장점은 전자파에 노출을 최소화하면서 중거리(50m) 텔레메트리가 가능하여, 자유로운 상태에서의 모니터링이 가능하다. 관측 시스템은 실시간 처리를 위해 dual-processor구조로 설계했다. 본 연구에서는 1 채널 360Hz, 16 Bits의 심전도 데이터를 1.42초 간격으로 실시간 웨이브렛 변환할 수 있었다.
최근 건강관리 및 심장질환 관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 패치형 심전도 측정기기와 연동된 스마트폰으로 구성된 모바일 헬스케어 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 실시간으로 심전도, 맥박, 스트레스 지수를 모니터링하고 저장 및 전송하는 기능과 심박 수에 따른 건강관리 기능 등을 제공한다. 이처럼 웨어러블 생체신호 측정 장치와 연동된 모바일 헬스케어 시스템을 통해 생체 신호를 지속적으로 모니터링함으로써 사용자는 만성질환을 예방하고 꾸준히 건강을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 실제 플랫폼에 탑재되어 구현된 결과를 보여준다.
In Magnetic Resonance Imaging(MRI), the QRS complex of ECG is used as a trigger signal for MRI scan. But, gradient and RF(radio frequency) artifacts which are caused to static and dynamic field in MRI scanner cause interference in the ECG. Also, the signal shape of theses artifacts can be similar to the QRS-complex, causing possible misinterpretation during patient monitoring and false gating of the MRI. In case of using general FIR or IIR band-pass filters for minimizing the artifacts, artifact-reduction-ratio is not excellent. So, an adaptive real-time digital filter is proposed for reduction of noise by gradient and RF(radio frequency) artifacts. The proposed filter for MRI-Gating is based on the noise-canceller with NLMS(Normalized Least Mean Square) algorithm. The reference signals of the adaptive noise canceller are a combination of the noisy three channel ECG signals. In conclusions, the proposed method showed the acceptable quality of ECG signal with sufficient SNR for gating the MRI and possibility of real time implementation.
A home healthcare system based wireless sensor network, which can continuously monitor and manage the elderly's electrocardiogram(ECG) signal at any space at home without space limit is proposed. The communication coverage of wireless network is expended by multi-hop wireless sensor network. In order to send the elderly's ECG data wirelessly, a small size ECG sensor node was designed to forward the ECG data over multi-hop relay network. The packet acquired by mobile ECG node is transmitted through wireless intermediate nodes to base station for analyzing the packet reception rate. Modified minimum cost forwarding(MMCF) protocol and flooding protocol are designed and implemented to check the transmission efficiency of a packet in a wireless sensor network. The developed MMCF protocol shows an advantage of high reception rate by reduced network traffic.
A new method for estimating and eliminating electrocardiogram (ECG) artifacts from single channel scalp electroencephalogram (EEG) is proposed. The proposed method consists of emphasis of QRS complex from EEG using least squares acceleration (LSA) filter, generation of synchronized pulse with R-peak and ECG artifacts estimation and elimination using adaptive filter. The performance of the proposed method was evaluated using simulated and real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, which are independent component analysis (ICA) and ensemble average (EA) method. In conclusion, we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifacts from single channel EEG and simple to use for ambulatory/portable EEG monitoring system.
본 연구에서는 초소형 무선송 수신용이 가능한 심전도 모듈개발에 필요한 ECG 신호증폭기, 무선 송 수신기 회로, 신호 처리용 필터회로 및 A/D 컨버터회로설계를 수행하였다. 심전도 센서의 성능 검증을 위하여 gateway 거리에 따른 신호잡음비를 측정하기 위해 1 m ~ 3 m까지 실시하였다. 실험결과 2 m 거리에서의 신호잡음비는 평균 17.18 dB 결과를 나타냄으로써 상용화에 필요한 요건을 갖추었다. 본 연구를 통해서 얻은 실험결과는 만성질환 관리를 위한 초소형 생체측정기기에 적용한다면, 원격모니터링 진단이 가능한 저비용, 고효율 모바일 헬스분야에 기여할 것으로 기대된다.
Kim, Jeong-Heon;Lee, Seung-Chul;Lee, Boon-Giin;Chung, Wan-Young
센서학회지
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제21권4호
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pp.241-248
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2012
Recently healthcare industry such as pharmaceutical, medical device and healthcare service technology is growing significantly. Mobile healthcare has attracted big attention due to IT convergence technology. Paradigm of healthcare has been changed from the 1st generation(communicable disease prevention) and the 2nd generation(treatment of disease due to extended life expectancy) to the 3rd generation(extended life expectancy due to prevention and control). In our study, we suggest the 3rd generation mobile healthcare system using Bluetooth based wearable ECG monitoring system and smart phone technology. The mobile healthcare system consists of wearable shirts with Bluetooth communication module, ECG sensor, battery, and mobile phone. The ECG data is obtained by a miniaturized sensor and the data is transferred to a mobile phone using Bluetooth communication. Then, user can monitor his/her own ECG signal on an application using Android in mobile phone. The Bluetooth communication device is used due to highly reliable data transmission property and the Bluetooth chip is embedded in every mobile phone. The wearable shirts with chest belt of Bluetooth ECG module is designed with a focus on convenience in the daily life of a wearer. The ECG signal evaluation software in Android based mobile phone is developed for the health check and the ECG signal variation is tested according to the activities of the wearer such as walking, climbing stairs, stand up and sit down, and so on.
A Holter monitor is used for ECG monitoring of ambulatory daily life in hospital. However, the use of this apparatus causes skin allergies and discomfort in patients because of the attachment gel and tapes used to attach disposable electrodes to the skin. In this study, the development of tight-fitting clothing connected to a portable Holter monitor was proposed. In addition, the use of conductive fabrics as electrodes was proposed; this will enable the use of garments in u-health care for measuring ECG signals. The male subjects were university students in the ages of 20 to 24. Subjective wear sensations of the experimental garments were rated using seven Likert scales. A Likert type scale was used for the evaluation and a 7 point score indicates that it provided the best fit as a tight-fitting upper clothing. Clothing pressure was measured using an air-pack-type pressure sensor (model AMI 3037-2) at 4 locations (the conductive fabric electrode) As results, a male basic sloper for upper clothing was developed and that pattern was manipulated to the tight fit pattern by considering the reduction rate of the percentage stretch in the fabric. The developed tight-fitting garment was superior in terms of subjective sensation and 6t. The mean pressure of the garment with reduction rates of 40% in width and of 50% in length was 8.45gf/$cm^2$. A conductive fabric electrode was developed by considering the sewing method and the developed electrode was detected well. The ECG data were recorded for 13 hr 19 min 44 sec and the artifacts in the ECG signals were recorded for 9 hr 3 min 46 sec (total time: 22 hr 23 min 23 sec). The artifacts data were obtained during heavy activities.
Bashir, Mohamed Ezzeldin A.;Shon, Ho Sun;Lee, Dong Gyu;Kim, Hyeongsoo;Ryu, Keun Ho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.99-118
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2013
Electrocardiograms (ECGs) are widely used by clinicians to identify the functional status of the heart. Thus, there is considerable interest in automated systems for real-time monitoring of arrhythmia. However, intra- and inter-patient variability as well as the computational limits of real-time monitoring poses significant challenges for practical implementations. The former requires that the classification model be adjusted continuously, and the latter requires a reduction in the number and types of ECG features, and thus, the computational burden, necessary to classify different arrhythmias. We propose the use of adaptive learning to automatically train the classifier on up-to-date ECG data, and employ adaptive feature selection to define unique feature subsets pertinent to different types of arrhythmia. Experimental results show that this hybrid technique outperforms conventional approaches and is therefore a promising new intelligent diagnostic tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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