Hemorrhage shock occupies high rate in trauma patient's mortality and blood pressure is the variance that judges early diagnosis and the effect of remedy. Systolic blood pressure is related to pulse transit time(PTT). PTT means the time that is required to flow from the heart to peripheral artery. PTT is influenced from the length, cross section and stiffness of the blood vessels. It is hard to evaluate the correlation between systolic blood pressure and PTT because they are variable in human body. In this paper, we evaluated the correlation between the systolic blood pressure and PTT in normal and hemorrhage states using standardized rat. PTT is defined as the time differences between the R peak and the peak of pulse wave. The analyzed time differences of ECG and blood pressure are analyzed every 5minutes for 30 seconds when there is before and after bleeding. Before bleeding, systolic blood pressure and PTT are steadily preserved but when the bleeding comes started, systolic blood pressure is declined. However PTT was increased and decreased. Under the circumstance that the standardized rat is controlled by age, the length of the blood vessels, and any disease, it shows that PTT measurement using systolic blood pressure of bleeding is impossible.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.3
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pp.378-382
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2006
This paper presents an approach to detect premature ventricular contractions(PVC) using the neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM). NEWFM classifies normal and PVC beats by the trained weighted fuzzy membership functions using wavelet transformed coefficients extracted from the MIT-BIH PVC database. The two most important coefficients are selected by the non-overlap area distribution measurement method to minimize the classification rules that show PVC classification rate of 99.90%. By Presenting locations of the extracted two coefficients based on the R wave location, it is shown that PVC can be detected using only information of the two portions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.7
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pp.75-82
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2017
Correct prediction of emotion is essential for developing advanced health devices. For this purpose, neural network has been successfully used. However, interpretation of how a certain emotion is predicted through the emotion prediction neural network is very tough. When interpreting mechanism about how emotion is predicted by using the emotion prediction neural network can be developed, such mechanism can be effectively embedded into highly advanced health-care devices. In this sense, this study proposes a novel approach to interpreting how the emotion prediction neural network yields emotion. Our proposed mechanism is based on HRV (heart rate variability) measurements, which is based on calculating physiological data out of ECG (electrocardiogram) measurements. Experiment dataset with 23 qualified participants were used to obtain the seven HRV measurement such as Mean RR, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, LF/HF. Then emotion prediction neural network was modelled by using the HRV dataset. By applying the proposed mechanism, a set of explicit mathematical functions could be derived, which are clearly and explicitly interpretable. The proposed mechanism was compared with conventional neural network to show validity.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.5
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pp.1050-1056
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2009
Heart Rate Variability(HRV) is a parameter that represents monitoring variability of time intervals between R-peak in electrocardiography. HRV serves to various applications, such as indices of autonomic functions, prediction of cardiac sudden death, assessment of stress and emotional, etc. However, as measuring R-peak in ECG needs at least 3-electrodes, and it is inconvenient for end users. In this paper, we suggested the modified laplacian electrodes for measuring HRV at one-point, which are producted by MEMS fabrication and have the two circular electrodes on the pad. For optimal position and direction, we performed an experiment that compared with pearson correlation coefficient and the amplitude of signals, between standard lead II and proposed electrodes. We analyzed the HRV parameters, such as standard deviation of the NN interval(SDNN), high frequency(HF), low frequency(LF), LF/HF ratio. The result showed that the average correlation coefficient and amplitude are 0.967 and 0.685 mVpp at the position 2. The coeffiecient correlation between the standard HRV and proposed electrode-HRV is 0.999
Kim, Gi-Ryon;Ye, Soo-Young;Kim, Jae-Hyung;Jeon, Gye-Rok
Journal of Sensor Science and Technology
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v.17
no.2
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pp.87-94
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2008
Blood pressure (BP), one of the most important vital signs, is used to identify an emergency state and reflects the blood flow characteristics of the cardiovascular system. The conventional noninvasive method of measuring BP is inconvenient because patients must wear a cuff on their arm and the measurement process takes time. This paper proposes an algorithm for estimating the BP using the pulse transit time (PTT) of the photoplethysmography (PPG) and pressure pulse from finger at the same time as a more convenient way to measure the BP. After recording the electrocardiogram (ECG), measuring the pressure pulse, and performing PPG, we calculated the PTT from the acquired signals. Then, we used a multiple regression analysis to measure the systolic and diastolic BP indirectly. Comparing the BP measured indirectly using the proposed algorithm and the real BP measured with a sphygmomanometer, the systolic pressure had a mean error of ${\pm}3.240$ mmHg and a standard deviation of 2.530 mmHg, while the diastolic pressure had a satisfactory result, i.e., a mean error of ${\pm}1.807$ mmHg and a standard deviation of 1.396 mmHg. These results are more superior than existing method estimating blood pressure using the one PTT and satisfy the ANSI/AAMI regulations for certifying a sphygmomanometer i.e., the measurement error should be within a mean error of ${\pm}5$ mmHg and a standard deviation of 8 mmHg. These results suggest the possibility of applying our method to a portable, long-term BP monitoring system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.6
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pp.65-73
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2012
Wrist wearable device for the measurement of pulse rate, ECG, and activity during normal daily life, which could be used for the continuous monitoring and remote transmission of acquired data, was developed. Pressure sensor, device attached electrodes, and 3-degree accelerometer were used. Analysis algorithm and firmware program were established for providing diagnostic information for the users. Results of this study, possible for the management of health report and transmission of the results through bluetooth by wearing simple personal wrist device, could be used for the development of portable device in the u-healthcare environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.67-71
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2007
Recently, a health care need according to the increase of an advanced age population is increasing. The requirement about a health care monitoring is increasing rapidly from general people as well as patient. The requisition about a medical treatment technique and a medical treatment information service is the trend to be expanding. That can be possible minimizing the inconvenience of the patient to take a medical service and continuously monitoring the status of the patient to take a health care service. This paper discusses an implementation of wireless physiological signal monitoring system for health care. The system are composed of the sensor node and monitoring program. The sensor node has the physiological signal measurement part and the wireless communication part. The remote monitoring system has a monitoring program that are communicating the sensor node using bluetooth. The sensor node measured the ECG, pulse wave, blood pressure, Sp02, and heart rate.
This paper presents a manufacture of the multiple subjects biotelemetry system using custom CMOS IC fabricated $1.5{\mu}m$ n-well process technology. The implantable circuits of the system except sensor interface circuits including FM transmitter are fabricated on a single chip with the sire of $4{\times}4mm^{2}$. It is possible to assemble the implantable system in a hybrid package as small as $3{\times}3{\times}2.5cm$ by using this chip, It's main function is to enable continuous measurement simultaneously up to 7-channel physiological signals from the selected one among 8 subjects. Another features of this system are to enable continuous measurement of physiological signals, and to accomplish ON/OFF switching of an implanted battery by subject selection signal with command signal from the external circuit. If this system is coupled with another appropriate sensors in medical field, various physiological parameters such as pressure, pH and temperature are to be measured effectively in the near future.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.11
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pp.130-137
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2013
This paper presents analog front-end(AFE) circuits for bio-potential measurement. The proposed AFE is composed of IA(instrument amplifier), BPF(band-pass filter), VGA(variable gain amplifier) and SAR(successive approximation register) type ADC. The low gm(LGM) circuits with current division technique and Miller capacitance with high gain amplifier enable IA to implement on-chip AC-coupling without external passive components. Spilt capacitor array with capacitor division technique and asynchronous control make the 12-b ADC with low power consumption and small die area. The total current consumption of proposed AFE is 6.3uA at 1.8V.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.8
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pp.1401-1407
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2008
Recently, a health care need according to the increase of an advanced age population is increasing. The requirement about a health care monitoring is increasing rapidly from general people as well as patient. The requisition about a medical treatment technique and a medical treatment information service is the trend to be expanding. That can be possible minimizing the inconvenience of the patient to take a medical service and continuously monitoring the status of the patient to take a health care service. This paper discusses an implementation of wireless physiological signal monitoring system for health care. The system are composed of the sensor node and monitoring program. The sensor node has the physiological signal measurement part and the wireless communication part. The remote monitoring system has a monitoring program that are communicating the sensor node using bluetooth. The sensor node measured the ECG, pulse wave, blood pressure, SpO2, and heart rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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