본 논문에서는 측정된 PPG 신호로부터 심박동수를 추정 하는 방법을 제시한다. PPG 신호는 현관에 흐르는 혈류량을 측정한 것으로 심장의 수축과 이완에 영향을 받아 단일 주파수적인 특성을 가지며 이러한 특성을 이용하여 PPG 주파수를 2차 IIR 적응 놋치 필터로 추적한다. 적응 알고리즘을 통하여 지속적으로 필터 계수를 갱신하여 얻어진 PPG 주파수를 바탕으로 사람의 심박동수를추정한다.
본 연구에서는 PPG 신호 측정에서 포함되는 잡음들 중에서 동잡음을 제거하는 신호처리 방안을 제안한다. 측정되는 PPG 신호는 측정 환경 자체의 신호 잡음과 사용자의 동작변화로 발생하는 동잡음 등 여러 잡음이 같이 존재하므로 적절한 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 안정된 상태에서 실제 PPG 신호를 측정한 뒤, 이 기준 신호를 바탕으로 여러 채널에서 측정한 다중화된 PPG 신호를 이용하여 동잡음을 제거하는 신호처리 방법을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 두 개의 채널을 이용하여 PPG 신호를 측정하며, 각각 20%의 오류율을 가지는 신호를 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 처리한 결과 9.56%로 오류율이 감소하였다.
Applicable range of Photoplethysmography (PPG) becomes wider as a non-invasive physiological measurement technique. However, PPG waveform is easy to be distorted by ambient light or vascular variation from temperature changes. Especially, irregular variation of PPG waveform caused by ambient temperature not only severely distorts the PPG, but also leads miss interpretation in clinical applications. Therefore, the investigation of between temperature and PPG waveform is quite important in using PPG. The purpose of this research is to quantify the PPG waveform characteristic and to investigate the waveform variation following the temperature change on measuring site. To quantify the fluctuation of PPG waveform, we use two techniques; detrended fluctuation analysis (DFA) and AC/DC analysis of PPG. We record PPG under temperature stress, which applied by medical use heat pack ($40^{\circ}C$) and ice pack ($0^{\circ}C$). Ten participants were applied to the experiment, and the result was evaluated to approve the temperature effect with statistical method, Wilcoxon signed rank test. The result shows that the AC component (p<0.05) and perfusion index DFS scale exponent (p<0.01) of PPG have the significance to temperature stress except for a DC component of PPG.
광전용적맥파(PPG)는 조직의 미세혈관에서 혈류의 변화를 감지할 수 있는 간단하고 저가의 광학기법이다. PPG는 피부 표면에서 비침습 방식의 측정에 사용된다. 본 논문에서는 PPG 센서를 이용한 심박 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 PPG 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 2차 미분 방식으로 심박수를 검출한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 상용 의료기기와 RR-구간의 측정을 수행하였다.
최근 U-헬스케어 서비스가 증가함에 따라 예방과 건강증진 등에 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어에 사용되는 ECG, EMG, PPG EEG등이 스마트폰 기반의 휴대용 장비와 연동된 센서들의 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 PPG신호는 적외선센서를 이용하여 모세혈관의 혈중 헤모글로빈 농도 변화에 의한 맥파를 측정한다. PPG신호의 잡음을 제거하기 위해 필터를 사용하였다. 필터된 정보를 ADC하여 스마트폰으로 BlueTooth통신을 이용하여 전송한다. 최종적으로 스마트 디바이스에 PPG신호를 그린다. 제작결과 PPG아날로그 신호를 보는 것과 동일하게 스마트 디바이스에 그릴 수 있음을 보였다. 이후 PPG신호를 이용하여 혈관건강도 및 건강예방의 측정의 연구를 계속해서 한다.
Respiration rate is one of the important vital signs. Photo-plethysmography (PPG) measurement especially on a finger has been widely used in pulse oximetry and also used in estimating respiration rate. It is well known that PPG contains respiration-induced intensity variation (RIIV) signal. However, the accuracy of finger PPG method has been controversial. We introduced a new technique of enhancing motion artifact by respiration. This was achieved simply by measuring PPG on the thorax. We examined the accuracy of these two PPG methods by comparing with two existing methods based on thoracic volume and nostril temperature changes. PPG sensing on finger tip, which is the most common site of measurement, produced 6.1 % error. On the other hand, our method of PPG sensing on the thorax achieved 0.4 % error which was a significant improvement. Finger PPG is sensitive to motion artifact and it is difficult to recover fully small respiratory signal buried in waveform dominated by absorption due to blood volume changes. Thorax PPG is poor to represent blood volumes changes since it contains substantial motion artifact due to respiration. Ironically, this inferior quality ensures higher accuracy in terms of respiration measurement. Extreme low-cost and small-sized LED/silicon detector and non-constrained reflection measurement provide a great candidate for respiration estimation in ubiquitous or personal health monitoring.
기존의 Cuff 기반의 혈압(Blood Pressure)측정 방법은 연속적인 실시간 혈압측정에는 한계를 갖는다. 이러한 이유로 ECG와 PPG 센서 신호를 상호융합한 다양한 혈압추정이 이루어졌다. 그러나 PPG 중심에 측정기법은 AC 노이즈, 작은 맥동, 비박동 등의 많은 문제를 지니고 있다. 본 논문은 ECG와 PPG 관계에 발생하는 맥파전달시간(PTT)과 맥파속도(PWV)를 이용하여 혈압을 추론기법이다. 신호 피크를 이용하는 HRF(Height Ratio Features)에 비해, 본 제안방식은 ECG, PPG의 최고점 혹은 최저점을 사용한 시차를 이용해 추정하기 때문에 PPG 센싱 시그널의 오류에도 안정적인 추출이 가능한 장점이 있다. 본 논문에서 제안 방법을 이용하여 25만 회의 혈압측정의 결과 ±28.5%의 정확도를 갖는 혈압 추정기법을 제시할 수 있었다.
폴리올, 실리콘 수지, 변성 실리콘 수지 등을 유화제로 유화시켜 수용성 소포제를 제조하였다. 제조한 소포제에 대하여 소포성, 상분리 시간, 점도 등을 측정하였다. PPG 혼합물의 상분리 시간은 PPG 400>PPG 3000>PPG 1000이었다. PPG 1000을 혼합하였을 때는 다른 것에 비하여 뛰어난 소포성을 나타내었다. 실리콘 수지 혼합물의 상분리 시간은 TSF-451-350>TSF-451-200>TSF-451-50이었다. TSF-451-50을 혼합하였을 때는 상용성 부족으로 혼합물의 부피가 증가되었다. 고분자량의 실리콘 수지를 사용할수록 소포성은 좋지 않았다. 변성 실리콘 수지는 물에 잘 분산되었지만 폴리올에 대한 상용성은 좋지 않았다. 유화제에 대한 소포성은 SPAN 20>SPAN 60>SPAN 80의 순이었다. SPAN 80은 실리콘 수지에 대하여 혼합성이 좋지 않았지만 YAS 6406이나 PPG 1000에 대해서는 좋은 혼합성을 나타내었다.
PPG 신호는 심장의 박동에 동기된 유사 주기 신호이다. 본 논문에서는 PPG 신호의 유사주기성을 이용한 지수가중 이동평균필터 방법을 제안한다. 이 필터링 방법은 PPG 신호를 주기적으로 분리하여 각 주기 신호의 같은 순번에 있는 샘플들끼리 평균을 취하는 방법이다. 연속된 PPG 신호의 주기중에 동잡음이 혼입되었다면 주기를 기준으로 PPG 신호를 분리한 후, 각 주기의 샘플수를 조정하여 같은 샘플수를 가지게 만든다. 이 주기들을 2차원으로 배열한 후 현재 주기부터 이전 각 주기의 샘플끼리 평균을 취함으로써 훼손없이 동잡음을 제거할 수 있었다.
본 논문은 심박에 동기화된 맥파 즉 PPG신호를 측정하고, 신호에 동잡음이 포함 되어있는지를 판단하는 방안을 제안한다. 피 측정자의 움직임에 의한 동잡음은 PPG신호를 심각하게 왜곡한다. 따라서 신호에 동잡음이 포함되었는지 판단하는 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 측정하는 PPG신호에 동잡음이 포함되어있는지를 판단하기 위해 국소푸리에변환 대신 웨이블릿 변환을 이용하여 결정하는 신호처리 방법을 제안한다. 또한, 다양한 웨이블릿 중에서 피실험자의 PPG 신호에 적응된 웨이블릿 선택하였다. 실험에서 사용자가 측정 전체 시간 대비 20%, 30% 시간동안 임의의 움직임을 통해 동잡음을 포함시킨 경우 제안한 신호처리 방법을 이용한 결과 사용자가 동잡음을 포함시킨 모든 구간을 동잡음이 포함된 구간으로 판단하였으며, 고정 웨이블릿 방법보다 더 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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