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.
Che, Gyu-Shik;Choi, Dong-Hyuk;Chang, Yun-Seung;Yang, Gye-Tak
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.13
no.6
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pp.926-932
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2009
The whole-body massager among healthcare devices is under being popularized in a large scale as times goes by. It is critical to measure, analyze and judge the stress relaxsation trend from HRV signal using PPG in case of massager operation with such relaxsation device for removing stress of human being. There may be artifact in HRV measured signal because the measured object is under shaking with that massager in this case. We present the methodology to remove such artifact from those measured HRV signal, and then measure and analyze the desired HRV successfully in this paper.
The job of long distance driving is likely to be fatiguing and requires long period alertness and attention, which make considerable demands of the driver. Driving fatigue contributes to driver related with accidents and fatalities. In this study, we investigated the relationship between the number of hours of driving and driving fatigue using heart rate variability(HRV) signal. With a more traditional measure of overall variability (standard deviation, mean, spectral values of heart rate). Nonlinear characteristics of HRV signal were analyzed using Approximate Entropy (ApEn) and Poincare plot. Five subjects drive the four passenger vehicle twice. All experiment number was 40. The test route was about 300Km continuous long highway circuit and driving time was about 3 hours. During the driving, measures of electrocardiogram(ECG) were performed at intervals of 30min. HRV signal, derived from the ECG, was analyzed using time, frequency domain parameters and nonlinear characteristic. The significance of differences on the response to driving fatigue was determined by Student's t-test. Differences were considered significant when a p value < 0.05 was observed. In the results, mean heart rate(HRmean) decreased consistently with driving time, standard deviation of RR intervals(SDRR), standard deviation of the successive difference of the RR intervals(SDSD) increased until 90min. Hereafter, they were almost unchanging until the end of the test. Normalized low frequency component $(LF_{norm})$, ratio of low to high frequency component (LF/HF) increased. We used the Approximate Entropy(ApEn), Poincare plot method to describe the nonlinear characteristics of HRV signal. Nonlinear characteristics of HRV signals decreased with driving time. Statistical significant is appeared after 60 min in all parameters.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2460-2470
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2009
In this study, the parameter extraction for evaluation of the anesthesia depth in each anesthesia stages was conducted. An object of the this experiment study has studied 5 adult patients (mean $\pm$ SD age:$42{\pm}9.13$), ASA classification I and II, undergoing surgery of obstetrics and gynecology. Anaesthesia was maintained with Enflurane. HRV signal was created by R-peak detection algorithm form ECG signal. The HRV data were preprocessing algorithm. It has tried find out the anesthesia parameter which responds the anesthesia events and shows objective anesthesia depth according to anesthesia stage including pre-anesthesia, induction, maintenance, awake and post-anesthesia. In this study, proposed algorithm to analysis the HRV(heart rate variability) signal using wavelet transform in anesthesia stage. Three sorts of wavelet functions applied to PSD. In the result, all of the results were showed similarly. But experiment results of Daubeches 10 is better. Therefore, this parameter is the best parameter in the evaluation of anesthesia stage.
The purpose of this study was to investigate the effect of contact type textile electrode structure on heart activity signal acquisition for smart healthcare. In this study, we devised six contact type textile electrodes whose electrode size and configuration were manipulated for measuring heart activity signals using computerized embroidery. We detected heart activity signals using a modified lead II and by attaching each textile electrode to the chest band in four healthy male subjects in a standing static posture. We measured the signals four times repeatedly for all types of electrodes. The heart activity signals were sampled at 1 kHz using a BIOPAC ECG100, and the detected original signals were filtered through a band-pass filter. To compare the performance of heart activity signal acquisition among the different structures of the textile electrodes, we conducted a qualitative analysis using signal waveform and size as parameters. In addition, we performed a quantitative analysis by calculating signal power ratio (SPR) of the heart activity signals obtained through each electrode. We analyzed differences in the performance of heart activity signal acquisition of the six electrodes by performing difference and post-hoc tests using nonparametric statistic methods on the calculated SPR. The results showed a significant difference both in terms of qualitative and quantitative aspects of heart activity signals among the tested contact type textile electrodes. Regarding the configurations of the contact type textile electrodes, the three-dimensionally inflated electrode (3DIE) was found to obtain better quality signals than the flat electrode. However, regarding the electrode size, no significant difference was found in performance of heart signal acquisition for the three electrode sizes. These results suggest that the configuration method (flat/3DIE), which is one of the two requirements of a contact type textile electrode structure for heart activity signal acquisition, has a critical effect on the performance of heart activity signal acquisition for wearable healthcare. Based on the results of this study, we plan to develop a smart clothing technology that can monitor high-quality heart activity without time and space constraints by implementing a clothing platform integrated with the textile electrode and developing a performance improvement plan.
Kim, Eun Young;Yoo, Cheol Seung;Jung, Dong Chung;Yi, Sang Hoon;Chung, In-Won;Kim, Yong Sik;Ahn, Yong Min
Korean Journal of Biological Psychiatry
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v.27
no.1
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pp.1-8
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2020
Objectives In electroconvulsive therapy (ECT) research and practice, the precise determination of seizure duration is important in the evaluation of clinical relevance of the ECT-induced seizure. In this study, we have developed computerized algorithms to assess the duration of ECT-induced seizure. Methods Subjects included 5 males and 6 females, with the mean age of 33.1 years. Total 55 ECT sessions were included in the analysis. We analyzed the standard deviation of a finite block of electroencephalography (EEG) data and the change in the local slope of RR intervals in electrocardiography (ECG) signals during ECT-induced seizure. And then, we compared the calculated seizure durations from EEG recording (EEG algorithm) and ECG recording (ECG algorithm) with values determined by consensus of clinicians based on the recorded EEG (EEG consensus), as a gold standard criterion, in order to testify the computational validity of our algorithms. Results The mean seizure durations calculated by each method were not significantly different in sessions with abrupt flattened postictal suppression and in sessions with non-abrupt flattened postictal suppression. The intraclass correlation coefficients (95% confidence interval) of the three methods (EEG algorithm, ECG algorithm, EEG consensus) were significant in the total sessions [0.79 (0.70-0.86)], the abrupt flattened postictal suppression sessions [0.84 (0.74-0.91)], and the non-abrupt flattened postictal suppression sessions [0.67 (0.45-0.84)]. Correlations between three methods were also statistically significant, regardless of abruptness of transition. Conclusions Our proposed algorithms could reliably measure the duration of ECT-induced seizure, even in sessions with non-abrupt transitions to flat postictal suppression, in which it is typically difficult to determine the seizure duration.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.671-677
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2012
A black-box program was implemented in order to monitor abnormal symptoms of human body irregularly occurring during sleep. The system consists of sensor probing body signals, auxiliary devices such as the alarm, lamp, network camera, and signal monitoring computer. Various types of sensors, PPG, ECG, EEG, temperature, respiration sensor, G-sensor, and microphone were used to more exactly identify the causes of abnormal symptoms. If a symptom occurs, the system records the patient's condition to provide information being utilized in the treatment. The sensors are attached on some locations of body being proper to check a specific type of abnormal reaction. Based on the normal range and type of measurement data, criteria of signal levels were set to distinguish abnormal reaction. An abnormal signal being probed, the program starts to operate the lamp, alarm, and network camera at the same time and stores the signal and video data.
In this study, we developed five mobile units and an integrated system which can manage vital signs from each unit using Bluetooth wireless communication. The five kinds of mobile unit were so designed that each has different function to be applied according to the condition of patient properly. The mobile units can measure ECG signal of single or 12 channel, blood pressure, pulse and SpO2 signal from a patient. Also, to reduce the uncomfortable measurement, several types of units such as belt type, wrist type and necklace type were designed. Our proposed system can integrate and monitor several biological signals from different patient by using Bluetooth wireless communication simultaneously. The developed system was evaluated in the simulated emergent situation and showed the system can monitor 5 patients in maximum according to the data quality. It showed the possibilities that the developed system can be used effectively for emergency situation or in- or out-hospital transport of patient. In future, with the combination of mobile communication technique, a patient who is in emergency situation can be provided with proper first-aid and a doctor can pile information of patient and give better diagnosis and treatments.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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v.3
no.1
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pp.14-22
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2005
In the present study, our aim is to investigate whether responses to the head-up tilt (HUT) on nonlinear properties of heart rate variability (HRV) in young and elderly subjects are different or not. Thirteen young-healthy subjects ($24.5{\pm}3.7$ years) and 18 old-aged healthy subjects ($74.5{\pm}7.4$ years) participated in this study. An electrocardiogram (ECG) in the supine posture, at $0^{\circ}$, and in the standing posture, at $70^{\circ}$ of head-up tilt, was recorded. Detrended fluctuation analysis (DFA) and approximate entropy (ApEn), measures of short-/long-term correlation properties and overall complexity of heart rate (HR) respectively, along with spectral components of HR variability (HRV) were analyzed for both the supine and HUT postures. We observed that the short-term fractal exponent ${\alpha}_1$ increased during HUT posture (F(1, 29) = 39.79, P = 0.000), especially, the young subjects showed a significantly higher values compared to the elderly subjects. ApEn significantly decreased (F(1, 29) = 8.61, P = 0.006) during HUT posture. HUT posture decreased the complexity in HR dynamics and increased short-term fractal exponent values in young subjects but not in elderly subjects. These results imply that there are differences of response to HUT on nonlinear properties between young and elderly subjects.
In this paper, using the Android-based mobile platform designed and integrated U-healthcare systems for personal health care system is proposed. Integrated Biometric systems, electrocardiogram (ECG), oxygen saturation, blood pressure, respiration, body temperature, such as measuring vital signs throughout the module and signal processing biometric information through wireless communication module based on the Android mobile platform is transmitted to the gateway. Biometric data transmitted from a mobile health monitoring system, or transmitted to the server of U-healthcare was designed. By implementing vital signs monitoring system has been measured in vivo by monitoring data to determine current health status of caregivers had the advantage of being able to guarantee mobility respectively. This system is designed as personal health management and monitoring system for emergency patients will be helpful in the development looks U-healthcare system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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