The purpose of this study is looking for deviation of change in HRV caused of posture. Total 20 adults were measured for 40 minutes(10 minutes rest section and 30 minutes analysis section) when volunteers were sitting and lying down. Other factors which can change in HRV were controlled during measurement. The analysis section were divided by total 6 stages(each by 5 minutes), and compared and analyzed between sitting and lying down groups. It was also compared and analyzed stages in each group. In the result, there was difference at stage 5($20{\sim}25$ minutes interval), but no difference in the total data. The results of each stage in the group, lying down had difference. Therefore, sitting is more stable measurement for HRV study when subjects was waking over 15 minutes.
In this paper, we present change of human sensiblity when the 26 healthy female subjects were exposed with visual picture stimulus. We used Intermational Affective Picture System as the visual stimulus. The methods are AutoRegressive(AR) spectrum which is a linear method and Return Map which is a nonlinear mithod. SR spectrum may variability(HRV). The LF/HF of HRV and the variation of Return Map were analyzed from ECG signal of the female subjects. Return Map of RR intervals were analyzed by computiong the variation. When the subjets were stimulated by the pleasant pictures, LF/HF and variation were decreased compared with unpleasant stimulus, We may obtain good parameters for the measurement of the change of human sensibility for the visual picture stimulus.
Kim, Eun-Joo;Seo, Joung-Wook;Choi, Gyu-Kap;Park, Eun-Kyung;Kim, Ki-Suk;Shin, Won-Ho;Han, Sang-Seop
Proceedings of the PSK Conference
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2003.10b
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pp.87.1-87.1
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2003
With the issuance of the ICH “Guidance for industry S7A Safety Pharmacology Studies For Human Pharmaceuticals” in July 2001 came the preference for the use of unanesthetized animals when evaluation the safety profile of new pharmaceutical agents. Telemetry provides a means of obtaining measurements of physiological functions in conscious animals without the problems associated with classical cardiovascular measuring methods. The Korea Institute of Toxicology (KIT) established the telemetric measurement of cardiovascular parameters, such as Blood pressure, Heart rate, ECG (PR, RR, QRS, QT and QTcB interval) under GLP conditions. (omitted)
Kim, Tae-Eui;Kim, Hyun-Ji;Wi, Hun;Oh, Tong-In;Woo, Eung-Je
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.33
no.1
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pp.39-46
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2012
Electrical impedance tomography(EIT) can produce functional images with conductivity distributions associated with physiological events such as cardiac and respiratory cycles. EIT has been proposed as a clinical imaging tool for the detection of stroke and breast cancer, pulmonary function monitoring, cardiac imaging and other clinical applications. However EIT still suffers from technical challenges such as the electrode interface, hardware limitations, lack of animal or human trials, and interpretation of conductivity variations in reconstructed images. We improved the KHU Mark2 EIT system by introducing an EIT electrode interface consisting of nano-web fabric electrodes and by adding a synchronized biosignal measurement system for gated conductivity imaging. ECG and respiration signals are collected to analyze the relationship between the changes in conductivity images and cardiac activity or respiration. The biosignal measurement system provides a trigger to the EIT system to commence imaging and the EIT system produces an output trigger. This EIT acquisition time trigger signal will also allow us to operate the EIT system synchronously with other clinical devices. This type of biosignal gated conductivity imaging enables capture of fast cardiac events and may also improve images and the signal-to-noise ratio (SNR) by using signal averaging methods at the same point in cardiac or respiration cycles. As an example we monitored the beat by beat cardiac-related change of conductivity in the EIT images obtained at a common state over multiple respiration cycles. We showed that the gated conductivity imaging method reveals cardiac perfusion changes in the heart region of the EIT images on a canine animal model. These changes appear to have the expected timing relationship to the ECG and ventilator settings that were used to control respiration. As EIT is radiation free and displays high timing resolution its ability to reveal perfusion changes may be of use in intensive care units for continuous monitoring of cardiopulmonary function.
This paper describes a development of efficient stress ECG signal analysis algorithm. The algorithm consists of wavelet adaptive filter(WAF), QRS detector and ST segment detector. The WAF consists of a wavelet transform and an adaptive filter. The wavelet transform decomposed the ECG signal into seven levels using wavelet function for each high frequency bank and low frequency bank. The adaptive filter used the signal of the seventh lowest frequency band among the wavelet transformed signals as primary input. For detection of QRS complex, we made summed signals that are composed of high frequency bands including frequency component of QRS complex and applied the adaptive threshold method changing the amplitude of threshold according to RR interval. For evaluation of the performance of the WAF, we used two baseline wandering elimination filters including a standard filter and a general adaptive filter. WAF showed a better performance than compared filters in the noise elimination characteristics and signal distortion. For evaluation of WAF showed a better performance than compared filters in the noise elimination characteristics and signal distortion. For evaluation of results of QRS complex detection, we compared our algorithm with existing algorithms using MIT/BIH database. Our algorithm using summed signals showed the accuracy of 99.67% and the higher performance of QRS detection than existing algorithms. Also, we used European ST-T database and patient data to evaluate measurement of the ST segment and could measure the ST segment adaptively according to change of heart rate.
For home healthcare, the unconstrained measurement of physiological signal is highly required to avoid the inconvenience of users. The recording and analysis of the fundamental parameters during sleep like respiration and heart beat provide valuable information on his/her healthcare. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The balancing tube between two air cells is used to increase the robustness against postural changes during the measurement period. The meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter with balancing tube. ECG (Electrocardiography) and respiration sensor (plethysmography) were measured for comparison with the signal from air mattress. To extract the heart beat information from air pressure sensor, digital signal processing technique was used. The accuracy for breathing interval and heart beat monitoring was acceptable. It shows the potentials of air mattress sensor system to be the unconstrained home sleep monitoring system.
We have developed biological signal measurement modules and data acquisition and control card for a biological signal measurement, archiving, and communication system (SiMACS). Biological signals included in this system are ECG, EEG, EMG, invasive blood pressure, respiration, and temperature. Parameters of each module can be controlled by PC-base IDPU (intelligent data processing unit) through a data acquisition and control card. The data acquisition and control card can collect up to 16 channels of biological signals with sampling rate of $50\;{\sim}\;2,000Hz$ and 12-bit resolution. All measurement moduls and data acquisition functions are controlled by microcontroller which receives commands from PC. All data transfers among PC, microcontroller, and ADC are done through a shared RAM access by polling method for real rime operation.
Old people and patients with cardiovascular disease could die of a heart attack in the bath with heated water for a long time. Various researches have been studied to prevent these accidents from happening such as measuring the ECG signal when taking bath. However, these devices are hard to use and the higher price is not easily accepted by the public. In this paper, a low-cost and use-friendly, real time high precision water temperature monitoring device to prevent heart attack in the bath was developed. The device with waterproof design that lets the device can float on the surface of the water, and an accurate way to make water temperature measurement method was proposed by this paper that is immerging the sensor into water with 4cm depth to measure the temperature of underwater. The manufactured device was conducted to two experiments; one was to verify the basic functions of the device, and another one was for compare the proposed device with commercial products for monitoring the water temperature in the bathtub. As the experimental results shown, the proposed device has stable performance for the water temperature measurement and communicating with laptop in wireless.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.6
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pp.277-283
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2023
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
Gi, Sun Ok;Lee, Young Jae;Koo, Hye Ran;Khang, Seonah;Kim, Kyung-Nam;Kang, Seung-Jin;Lee, Joo Hyeon;Lee, Jeong-Whan
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.1
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pp.364-371
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2015
In this study, we developed a feasible structure of a textile-based inductive sensor using a machine embroidery method, and applied it to a non-contact type vital sign sensing device based on the principle of magnetic-induced conductivity. The mechanical heart activity signals acquired through the inductive sensor embroidered with conductive textile on fabric were compared with the Lead II ECG signals and with respiration signals, which were simultaneously measured in every case with five subjects. The analysis result showed that the locations of the R-peak in the ECG signal were highly associated with sharp peaks in the signals obtained through the textile-based inductive sensor (r=0.9681). Based on the results, we determined the feasibility of the developed textile-based inductive sensor as a measurement device for the heart rate and respiration characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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