Rehabilitation exercises are the treatments designed to help patients who are in the process of recovery from injury or illness to restore their body functions back to the original status. However, many patients suffering from chronic diseases have found difficulties visiting hospitals for the rehabilitation program due to lack of transportation, cost of the program, their own busy schedules, etc. Also, the program usually contains a few medical check-ups which can cause patients to feel uncomfortable. In this paper, we develop a remote rehabilitation system with bio-signals by a stereo camera. A Kinect stereo camera manufactured by Microsoft corporation was used to recognize the body movement of a patient by using its infrared(IR) camera. Also, we detect the chest area of a user from the skeleton data and process to gain respiratory status. ROI coordinates are created on a user's face to detect photoplethysmography(PPG) signals to calculate heart rate values from its color sensor. Finally, rehabilitation exercises and bio-signal detecting features are combined into a Windows application for the cost effective and high performance remote rehabilitation system.
Blood pressure (BP), one of the most important vital signs, is used to identify an emergency state and reflects the blood flow characteristics of the cardiovascular system. The conventional noninvasive method of measuring BP is inconvenient because patients must wear a cuff on their arm and the measurement process takes time. This paper proposes an algorithm for estimating the BP using the pulse transit time (PTT) of the photoplethysmography (PPG) and pressure pulse from finger at the same time as a more convenient way to measure the BP. After recording the electrocardiogram (ECG), measuring the pressure pulse, and performing PPG, we calculated the PTT from the acquired signals. Then, we used a multiple regression analysis to measure the systolic and diastolic BP indirectly. Comparing the BP measured indirectly using the proposed algorithm and the real BP measured with a sphygmomanometer, the systolic pressure had a mean error of ${\pm}3.240$ mmHg and a standard deviation of 2.530 mmHg, while the diastolic pressure had a satisfactory result, i.e., a mean error of ${\pm}1.807$ mmHg and a standard deviation of 1.396 mmHg. These results are more superior than existing method estimating blood pressure using the one PTT and satisfy the ANSI/AAMI regulations for certifying a sphygmomanometer i.e., the measurement error should be within a mean error of ${\pm}5$ mmHg and a standard deviation of 8 mmHg. These results suggest the possibility of applying our method to a portable, long-term BP monitoring system.
감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.
Currently, the signal of the human body is measured with various methods, and a noninvasive investigation of various methods is useful diagnosis method. PTT(Pulse Transit Time) which is noninvasive investigation make use of to estimate the physiological phenomena. PTT has a latent information of cardiovascular system. So we have the experiments for analysis of the relations between PTT and physiological parameters. We examine to correlate to the physiological parameters, an age and degree of paralysis on the ultrasound therapy. The 40 patients who has a such paralysis join our experiment, and we obtain the PTT data that normal condition and states after ultrasound therapy. We study that PTT after the ultrasound therapy for patients who have a paralysis was related to an age and degree of paralysis.
본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세${\pm}$2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 4채널 용적맥파 신호를 이용하여 혈관의 노화 정도 및 경화 정도와 관련있는 동맥 혈관의 특성을 분석하는 새로운 방법을 개발하고 그 효용성을 평가하였다. 이를 위하여 지첨과 족지첨에서 계측한 맥파 신호를 이용하여 맥파 전달 시간차를 분석 파라메터로 선정하였다. 개발한 시스템의 효용성을 확인하기 위해, 9세에서 83세까지 총 51명의 피검자(남성 26명, 여성 25명)를 대상으로 용적맥파 신호를 4지점에서 동시에 측정한 다음, 선형 회귀 분석법을 사용하여 연령과 분석 파라메터 사이의 상관성을 평가하였다. 연령에 따른 파라메터의 선형 회귀 분석 결과는 연령에 따라 감소하는 경향을 보였다. 51명의 데이터에서 얻어진 상관 계수는 좌측에서 -0.79770을 보였으며, 우측에서는 -0.80599를 보여 높은 상관 관계를 보였다. 또한 피검자의 신장으로 정규화하여 얻어진 상관 계수는 좌측에서 -0.81345, 우측에서 -0.81605로 약간 향상된 상관 계수를 보였다.
해상과 같이 고립된 장소에서 발생하는 작업자의 사고는 일반적인 건설 사고와는 달리 통신의 제한 등의 문제로 구조에 어려움이 따른다. 또한 CCTV의 부재로 인한 사고 현장의 수색에 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 작업 현장에서 필수적으로 착용해야 하는 안전모에 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 안전모에 심박센서, 체온 센서, 가속도 센서 및 카메라 센서를 부착하여 설계 및 구현하며, 사용자 및 관제 센터에서 작업자의 상태를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 작업자에게 비정상적인 생체 신호나 낙상이 발생하면 영상을 관제센터로 전송한다. 제안 시스템을 활용하면 작업자의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으므로 작업자의 사고에 대해 빠른 대처를 할 수 있는 장점을 가진다.
Huijin Lee;Sungjoon Park;Hyuktae Kwon;Belong Cho;Jin Ho Park;Hae-Young Lee
Korean Circulation Journal
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제54권2호
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pp.93-104
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2024
Backgrounds and Objectives: This study aimed to evaluate the applicability and precision of a ring-type cuffless blood pressure (BP) measurement device, CART-I Plus, compared to conventional 24-hour ambulatory BP monitoring (ABPM). Methods: Forty patients were recruited, and 33 participants were included in the final analysis. Each participant wore both CART-I Plus and ABPM devices on the same arm for approximately 24 hours. BP estimation from CART-I Plus, derived from photoplethysmography (PPG) signals, were compared with the corresponding ABPM measurements. Results: The CART-I Plus recorded systolic blood pressure (SBP)/diastolic blood pressure (DBP) values of 131.4±14.1/81.1±12.0, 132.7±13.9/81.9±11.9, and 128.7±14.6/79.3±12.2 mmHg for 24-hour, daytime, and nighttime periods respectively, compared to ABPM values of 129.7±11.7/84.4±11.2, 131.9±11.6/86.3±11.1, and 124.5±13.6/80.0±12.2 mmHg. Mean differences in SBP/DBP between the two devices were 1.74±6.69/-3.24±6.51 mmHg, 0.75±7.44/-4.41±7.42 mmHg, and 4.15±6.15/-0.67±5.23 mmHg for 24-hour, daytime, and nighttime periods respectively. Strong correlations were also observed between the devices, with r=0.725 and r=0.750 for transitions in SBP and DBP from daytime to nighttime, respectively (both p<0.001). Conclusions: The CART-I Plus device, with its unique ring-type design, shows promising accuracy in BP estimation and offers a potential avenue for continuous BP monitoring in clinical practice.
본 연구에서는 뇌파와 맥파를 이용한 생체신호 분석을 통해 자율주행차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000 K, 4000 K, 5000 K, 6000 K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었으며, 실험절차는 다음과 같다. 1) 안정기(5분), 2) U-K테스트(3분), 3) 자율주행+조명(3분). 이 과정은 색온도를 변경해가며 총 4회 반복되었다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 power값을 산출하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화하여 통계분석을 실시하였다. 1차 분석 결과, 뇌파의 경우 5000 K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명 제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 주행 상황에서 SNSA가 증가하였다. β파와 SNSA에 대한 2차 분석 결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다. 결론적으로, α파가 가장 높은 5000 K의 색온도가 안정감을 유발한다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 자율주행차량에 적용한다면, 탑승자의 높은 만족도를 유발할 수 있을 것으로 보인다. 나아가, 이와 같은 긍정적인 효과가 자율주행차량의 수용으로 이어질 수 있다.
맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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