In this paper, ECG based cardiac disease diagnosis models are developed. Conventionally, ECG monitoring equipments can only measure and store ECG signals and they always require medical doctor's diagnosis actions which are not desirable for continuous ambulatory monitoring and diagnosis healthcare systems. In this paper, two kinds of neural based self cardiac disease diagnosis engines are developed and tested for four kinds of diseases, sinus bradycardia, sinus tachycardia, left bundle branch block and right bundle branch block. For diagnosis engines, error backpropagation neural network (BP) and probabilistic neural network (PNN) were applied. Five signal features including heart rate, QRS interval, PR interval, QT interval, and T wave types were selected for diagnosis characteristics. To show the validity of proposed diagnosis engine, MIT-BIH database were used to test. Test results showed that BP based diagnosis engine has 71% of diagnosis accuracy which is superior to accuracy of PNN based diagnosis engine. However, PNN based diagnosis engine showed superior diagnosis accuracy for complex-disease diagnoses than BP based diagnosis engine.
Smart sensors and biochip technologies have received a great deal of attention in recent years not only because of the enormous potential markets in the healthcare expenditures but more importantly because of its great impact on the quality of human life in the future. Collaborative research among BT (Bio Technologies), IT (Information Technologies) and NT (Nano Technologies) will bring us a new paradigm of the healthcare services. Examples include disease prediction based on the genetic tests, personal medicines, point-of-care analysis, rapid and sensitive infectious disease diagnostics, environmental monitoring for chemical or biological warfares, intelligent drug delivery systems etc. In this report, recent accomplishment in the research area on biosensors, DNA chips, Protein Chips and Lab-on-a-chips are reviewed.
Electrocardiogram (ECG) and blood pressure (BP) are main vital signs which are the standards in most medical settings in assessing the most basic body functions. Multi parameters are desired in providing more information for health professionals in order to detect or monitor medical problems of patients more precisely. This study urges us to develop a robust wireless healthcare monitoring system which has multiple physiological signs measurements on real time that applicable to various environments which integrates wireless sensor network technology and code division multiple access (CDMA) network with extended feature of locally standalone diagnosis algorithms that implemented in tell phone. ECG signal and BP parameter of the patients are routinely be monitored, processed and analyzed in details at cell phone locally to produce useful medical information to ease patients for tracking and future reference purposes. Any suspected or unknown patterns of signals will be immediately forwarded to hospital server using cell phone for doctors' evaluation. This feature enables the patients always recognize the importance of self-health checking so that the preventive actions can be taken earlier through this analytic information provided by this monitoring system because "Prevention is better than Cure".
A wireless 3 channel ECG monitoring system was developed so that it could monitor the health and movement state during subject's daily life. The developed system consists of a wireless biomedical signal acquisition device, a personal healthcare server, and a remote medical server. Three experiments were performed to evaluate the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device. First, ECG signals were measured using the developed device and commercial reference device during sitting and marking time and compared to verify the accuracy of R-R intervals. Second, the reliable data transmission to remote server was verified on two types of simulated emergency event using patient simulator. Third, during five types of motion in daily life, the accuracy of data transmission to remote server using CDMA network was verified on two types of event occurring. By acquiring and comparing subject's biomedical signal and motion signal, the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device were verified. In addition, PDA-phone based wireless system enabled subject to be monitored without any constraints. Therefore, the developed system is expected to be applicable for monitoring the aged and chronic diseased people and giving first-aid in emergency.
본 연구에서는 무선 센서네트워크 환경에서 요구하는 데이터 전달의 신뢰성 향상을 위해 기능성 노드를 제안한다. 생체신호 모니터링을 위해 기존의 지속적인 생체신호 전송시 발생하는 데이터 손실을 줄이기 위해 비정상적인 QRS-complex 검출이 가능한 센서노드를 이용하고, Ad-hoc 네트워크 환경에서 비정상적인 QRS-comoplex 발생시에만 데이터를 전송함으로써 무선 센서네트워크 내에 발생되는 데이터량을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 Ad-hoc 환경에서의 기능성 노드를 사용함으로써 그 결과 의료 목적을 위한 무선 센서네트워크에서 전체 패킷발생을 줄여 센서노드의 전력소모를 크게 줄이고 시스템의 신뢰도를 크게 높이는 것으로 확인되었다.
Internet of Things(IoT)-devices are now expanding inter-connecting networking technologies to invent healthcare monitoring system especially for assessing physiological conditions of the chronically-ill patients those with cardiovascular diseases. Hence, IoT system is expected to be utilized for home healthcare by dedicating the original usage of IoT devices to collect the biomedical data such as electrocardiogram(ECG) and photoplethysmography(PPG) signal. The aim of this work is to implement health monitoring system by integrating IoT devices with Raspberry-pi components to measure and analyze ECG and the multi-channel PPG signals. The acquired data and fiducial features from our system can be transmitted to mobile devices via wireless networking technology to support the concept of tele-monitoring services based on IoT devices.
최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
무선컴퓨팅에서의 최근 동향은 모바일능력을 향상시키고, 응용범위의 필요성에 적합한 새로운 접근 방법을 개발하는데 초점이 모아지고 있다. 이 논문은 환자의 무선의료 소자로부터 무선으로 데이터를 받고 반응하고 그 셀룰러 네트워크를 활용하여 의료센터로 보내는 기능을 가진 IEEE802.15.4 무선 CDMA기반의 헬스케어 시스템에 관한 것이다. 모바일 응용시스템은 무선센서네트워크와 셀룰러 네트워크사이에서 의료데이터를 받고 보내는 것을 조절하는 미들웨어 뿐만 아니라 위치에 상관없이 휴대전화로 환자의 헬스상태를 연속적으로 모니터링하고 분석하는 인터페이스를 제공한다. 따라서 이 시스템은 원격 헬스모니터링을 가능하게 하고 IEEE802.15.4 무선네트워크와 병원이외의 지역에서의 CDMA 네트워크사이에서 원격 헬스모니터링과 끊김없는 메디컬데이터 연결을 제공한다.
제조업 근로자는 근무 환경에서 반복 작업에 의한 근골격계 질환의 위험에 쉽게 노출되어 있다. 이는 신체를 반복적으로 이용하는 직업 특성상의 문제에 기인한다. 하지만 현재 감시 및 예방을 위한 모니터링 시스템이 제공되지 않아 매년 위험에 대한 근로자의 노출도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IMU 센서를 사용한 웨어러블 장치 제작을 통해 실제 작업 환경에서의 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 제시한다. 웨어러블 형태의 장치를 착용 후, 근골격계 움직임에 따른 회전 값을 받아와 데이터 분석을 통해 사용자의 움직임을 판단해낸다. 이때, 바이어스 제거와 누적 오차를 제거해 정교한 데이터 취득하여 이를 동적 임곗값 형식으로 분석하여 사용자의 회전 운동 횟수를 측정해내어 위험도를 판단한다. 본 논문에서 제안한 웨어러블 장치를 이용 팔꿈치 근골격계 질환에 대한 회전 횟수를 측정하는 웹 페이지를 통해 본 방법의 효과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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