생체신호인 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌파(EEG)는 환자진단에 있어 매우 중요한 신호이다. 이 신호는 많은 잡음이 혼합되어 있고, 시변과 비선형적인 특정을 가지고 있어 잡음제거가 어렵다. 따라서 환자 또는 시스템의 환경에 따라 적응하여 필터링을 하여야 한다 그러나 현재 적응필터는 고정된 필터 차수를 설정하여 잡음을 제거하기 때문에 과도한 필터 차수는 시스템의 출력인 생체신호의 왜곡을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 생체신호처리를 위한 적응필터의 구조와 성능을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안하고 실험한 결과 최적의 필터 차수를 구하였다.
In this paper, we developed bio-signal based eye tracking system using electrooculogram (EOG) and electromyogram (EMG) which measured simultaneously from same electrodes. In this system, eye gazing position can be estimated using EOG signal and we can use EMG signal at the same time for additional command control interface. For EOG signal processing, PLA algorithms are applied to reduce processing complexity but still it can guarantee less than 0.2 seconds of reaction delay time. Also, we developed dual machine learning structure and it showed robust and enhanced tracking performances. Compare to conventional EOG based eye tracking system, developed system requires relatively light hardware system specification with only two skin contact electrodes on both sides of temples and it has advantages on application to mobile equipments or wearable devices. Developed system can provide a different UX for consumers and especially it would be helpful to disabled persons with application to orthotics for those of quadriplegia or communication tools for those of intellectual disabilities.
본 연구의 목적은 운동역학 및 정형외과 등에서 많이 사용하는 근전기록장치의 범용 신호처리 소프트웨어를 개발하는 것이다. 개발한 신호처리 소프트웨어는 임상, 재활, 인간공학 및 스포츠 등에서 많이 사용하는 근전기록장치에 범용적으로 사용 가능하다. 모니터링, 주파수 분석, 제로 크로싱 및 비교 분석 등의 신호처리가 자동으로 처리 가능한 각각의 모듈을 개발하였다. 그리고 연속적인 모니터링, 분석이 쉬운 출력물, 사용이 쉬운 UI가 가능하도록 개발하였다. 개발된 신호처리 소프트웨어는 임상, 재활, 인간공학 및 스포츠 등의 여러 분야에 사용 가능하도록 개발하였고, 작동 실험 결과에서 볼 수 있듯이 측정된 근전신호는 좋은 특성 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 신호처리 소프트웨어는 신경외과 및 정형외과 등에서 사용하는 근전기록장치의 소프트웨어로 적용 가능할 것으로 판단된다.
This paper presents an analysis of the SEMG signal quantitatively and automatically using spike variables : MSF, MSA, MSS, and MSD. The SEMG signals were recorded in three muscle parts, first dorsal interosseus, biceps brachii and abductor policis brevis, from 14 normal subjects. Emphasis was placed on the following 3 points in the experiments. 1) Suggest proper window length to estimate the spike variables 2) Investigate variation of the spike variables to varying %MVC. 3) Investigate variation of the spike variables to the sustained contraction for 30 minutes. Quantitative results were showed and examined in point of practical clinical application.
We present the implementation of the adaptive filter for EMG signal processing using VHDL. For making ASIC, the basic FPU(floating point processor), e.g., adder, multiplier and divider, are implemented with VHDL. The FPU is simulated and the controller for the RLSL(recursive least square lattice) algorithm of the adaptive filter is implemented. Then FPU and the controller are linked and simulated. Finally the models are synthesized and the gate level is implemented.
뇌와 근육은 상의 하달식 구조로 상지 운동 수행 과정에서 뇌파와 근전도 신호의 변화와 함께 기능적 연결성이 발생한다. 본 논문에서는 사용자가 상지 운동을 수행하였을 때의 뇌파와 근전도 신호에 대해 코히어런스 방법을 적용하여 운동 의도 여부에 따른 뇌와 근육간의 연결성 차이를 규명하고자 한다. 상지 운동을 수행하는 과정에서 운동 피질 영역의 뇌파는 뮤 리듬(mu rhythm, 8~14 Hz)과 베타 리듬(beta rhythm, 15~30 Hz)에서 활성화 되며, 근전도 신호는 베타 리듬과 파이퍼 리듬(piper rhythm, 30~60 Hz)에서 활성화 된다. 뇌파와 근전도 신호간의 코히어런스 분석 결과 운동 의도를 포함한 능동 운동 수행 시 수동 운동을 수행하였을 때 보다 유의미한 차이로 높은 코히어런스 계수가 확인되었다. 이는 인지적 반응과 근육의 움직임 사이의 코히어런스 관계로 운동 의도가 포함된 상지 운동 수행 과정에서의 뇌와 근육간의 연결성을 해석할 수 있었다. 운동 의도에 따른 뇌-근육간의 코히어런스 특징을 이용한다면 재활기기 사용자의 운동 의도에 따라 피드백이 필요한 재활 훈련 시스템 설계에 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
Activeness of exercise is critical for stroke rehabilitation so that application of stimulation in response to patient's intention would be effective in FES cycling. The purpose of this study was to investigate the relationship between muscle reaction force (MRF) and electromyogram (EMG) during cycling exercise, for the future usage of MRF as patients' intention signal. Seven young men ($24{\pm}1.63$ yrs) participated in this study. Cycling speed was set to 20 RPM and 60 RPM. MRF and EMG were measured in the vastus lateralis muscle of right leg. Active cycling was performed at the maximal load (16 Nm) of an ergometer. Angle dependent artifact in MRF was measured from passive cycling and was subtracted from the MRF of active cycling. The delay of MRF with respect to EMG envelope and their correlation coefficients were derived from the best of cross correlation. MRF was significantly correlated with EMG amplitude in all subjects (p<0.01). Their mean correlations were 0.84 and 0.91 for 20 RPM and 60 RPM, respectively. Mean delay in MRF was 59.14 ms and 53.14 ms for 20 RPM and 60 RPM, respectively. The result suggests that MRF can be used to assess patient's intention for exercise as a substitute to EMG. The method may be applied to FES cycling to encourage patient's effort which is critical for stroke rehabilitation.
본 연구에서는 재활정도를 정량적으로 표현하기 위하여 정상 보행과 모의 비정상 보행 시 보행주기에 따른 근전도 패턴에 고차 곡선 맞춤을 적용하여 분석하였다. 보행 근전도 패턴에 적합한 다항식을 생성하였으며, 그 변수를 군집분석 하여 5개의 그룹으로 분류하였다. 정상패턴을 포함한 그룹을 기준으로 거리가 가까운 그룹을 나열하여 각 변수의 분포를 확인하였다. 진폭감소 패턴, 불규칙 패턴, 역상 패턴 순으로 정상 패턴에 유사하였으며, 분류된 그룹의 분포는 중첩되는 범위가 작아 변수 값을 이용한 그룹 분류가 가능하였다. 분류된 재활정도를 정량적으로 나타내기 위하여 각 계수항의 표준편차를 패턴별로 비교하였고, 정상에 가까울수록 큰 값을 가지는 것을 확인하였다. 역상 패턴의 경우는 편차 값은 크지만 부호가 음의 값을 가지므로 가장 작았다. 본 연구의 결과인 정량적인 재활정도의 표현은 보다 효율적인 재활방법 연구에 기여할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 사지마비 장애인이 활용할 수 있는 동작을 이용하여 마우스, 키보드, 전동휠체어 제어 등에 적용 가능한 근전도 기반 입력 인터페이스 기술을 제안하였다. 먼저 사지마비 장애인이 활용 가능하면서도 데이터 획득 및 처리가 용이한 동작으로서 이 (치아) 물기 동작을 선택하였다. 또한 좌측, 우측 및 양측 이 물기 동작 및 이 물기 시간의 조절을 통해 사지마비 장애인의 경우에도 몇 가지 명령어 수행이 가능하다. 이때, 이 물기 동작의 인식은 관자놀이 부근에 위치한 관자근에서의 근전도 (electromyogram) 신호를 이용하였다. 본 논문에서는 데이터를 획득하여 전송하고 처리하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어, 그리고 전동휠체어 제어, 마우스 제어, 게임 제어를 위한 시범 시스템도 개발하였다. 또한 개발된 시범 시스템을 사지마비 장애인에게 적용하여 그 효용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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