본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 광섬유를 이용하여 반사형과 투과형의 MR-Compatible Photoplethysmograph (PPG) 측정 시스템을 개발하고, 그 성능을 비교하고자 한다. 반사형 타입은 광섬유 다발의 끝단을 피부에 접촉 시킨 후 반사현상을 이용하여 PPG 신호를 측정하고, 투과형 타입은 광섬유 사이에 피부를 접촉시킨 후 투과현상을 이용하여 PPG 신호를 계측한다. PPG 측정 시스템은 광 신호를 검출하는 센서 부분, 근적외선 광 신호를 송수신하는 광케이블 부분, 신호 증폭 부분, 잡음 제거를 위한 필터부분으로 구성되어 있다. 반사형 및 투과형 PPG 신호의 SNR을 비교한 결과 반사형은 23.5dB이고 투과형은 22.2dB로 차이가 거의 없었다. 그러므로 실험 환경이나 목적에 따라 두 가지 타입 중 효율성이 좀 더 높은 것을 선택하여 사용할 수 있을 것이다.
최근 웨어러블 장치의 개발로 인하여 다양하게 생체 신호를 측정하는 방법이 많아지고 있다. 이와 관련하여 대표적으로 측정하는 신호가 PPG(plethysmography) 신호이다. PPG 신호를 이용하여 맥박수, 혈박출량, SPo2 등의 값들을 추정할 수 있다. 그러나 웨어러블 장치의 특성상 동적잡음이 많이 발생하게 된다. 동적잡음을 제거하기 위한 방법들은 가속도 센서를 사용하는 방법, 칼만필터(Kalman filter)를 이용하는 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 그러나 여전히 범용으로 사용하기에는 한계가 있다. 본 논문은 Neural Network를 사용하여 개인별로 PPG 신호를 학습하여 PPG 신호의 이상 유무를 판단하고 이전 신호의 평균 맥박수를 사용하여 효과적으로 PPG 신호의 정확한 맥박수를 검출하는 알고리듬을 제안한다.
본 연구는 수면 중 무구속적 방식으로 에어 베개에 부착한 PPG 센서에서 호흡 및 심박을 검출하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 사용된 반사형 PPG 센서는 광원이 피부로 투과되어 혈관의 이완 및 수축 정도를 측정할 수 있다. 반사형 PPG 센서로부터 하드웨어 모듈을 통과한 생체 신호는 AD 변환되어 PC로 전송된다 PPG에서 검출된 분당 심박 수는 전송된 신호의 밸리점간의 시간 간격을 이용하여 추출하며 호흡 신호는 밸리점의 크기를 연결하여 추출하였다. 검출된 호흡 신호와 기준 호흡 신호간의 상관성을 확인하기 위해 기준신호로 호흡과 심박을 동시에 측정하여 그 결과를 분석하였다. PPG 센서로부터 획득한 심박 및 호흡 신호는 기준신호들과 높은 상관성을 가지며 호흡시 발생하는 움직임과 호흡 속도에 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
A respiration is one of the most useful techniques for vital checking and an abnormal respiration is often the earliest sign of critical illness. Detection of respiration is based on the photo-plethysmography (PPG) with photodiode technique. Because PPG sensor using photodiode can be easily miniaturized, it is suitable for wearable devices. A system to measure respiration rate based on PPG signal is implemented and for a reliable measurement an improved algorithm in accuracy using PPG signal pattern is proposed in this paper. As results regarding to three types of respirations (regular interval, free interval, and weak respiration) the proposed algorithm showed error rate of 0.047, 0.067, and 0.122 respectively.
PPG signal measured by pulse oximeter can measure pulse and the oxygen saturation of arterial blood. But the PPG signal is distorted by finger movement or other movement in the body. To detect pulse from the PPG signal with motion artifact, we use band pass filter(BPF), Independent component analysis(ICA) and nonlinear autocorrelation(NAC). BPF is used to remove DC component and high frequency noise in the PPG signal with motion artifacts. ICA is used to separate pulse signal and motion artifact. However, pulse signal separated by ICA have no choice but to accompany signal distortion because pulse signal and motion artifact are not completely independent. So, we use nonlinear autocorrelation to emphasize the pure pulse signal from the distorted signal.
Photoplethysmography (PPG) is a convenient method for monitoring a heart rhythm. In addition to specialized devices, smartphones can be used to obtain PPG signals. However, as smartphones are not intended for this purpose, optimization is required to efficiently obtain PPG signals. Determining the optimal region of interest (ROI) is one such optimization method. There are two significant advantages in employing an optimized ROI. One is that the computing load is decreased by reducing the image size used to extract the PPG signal. The other is that stronger and more reliable PPG signals are obtained by removing noisy regions. In this paper, we propose an optimal ROI determination method by recursively splitting regions to locate the region that produces the strongest PPG signal.
The purpose of this research is to investigate the effect of sampling frequency on the photoplethysmography (PPG) and to evaluate the performance of interpolation methods for under-sampled PPG. We generated down-sampled PPG using 10 kHz-sampled PPG then evaluated waveshape changes with correlation coefficient. Correlation coefficient was significantly decreased at 50 Hz or below sampling frequency. We interpolated the down-sampled PPG using four interpolation method-linear, nearest, cubic spline and piecewise cubic Hermitt interpolation polynomial - then evaluated interpolation performance. As a result, it was shown that PPG waveform that was sampled over 20 Hz could be reconstructed by interpolation. Among interpolation methods, cubic spline interpolation showed the highest performance. However, every interpolation method has no or less effect on 5 Hz sampled PPG.
사람의 심박동은 심장 상태와 구조, 나이 등의 여러 요소에 의하여 고유한 특성을 갖는다. 본 논문에서는 심박동의 고유 특성을 이용한 개인 인증 방법을 제안하였다. 이 고유 특성은 LD와 PD를 이용, 광전용적 맥파(PPG, Photo Plethysmogram)를 측정함으로서 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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