One of the most important issues in the wearable healthcare sensors is to minimize the motion artifacts in the vital signals for continuous monitoring. This paper presents a reflected type photoplethysmograph (PPG) sensor for monitoring heart rates at the artery of the wrist. Active noise cancellation algorithm was applied to compensate the distorted signals by motions with Least Mean Square (LMS) adaptive filter algorithms, using acceleration signals from a MEMS accelerometer. Experiments with a watch type PPG sensor were performed to validate the proposed algorithm during typical daily motions such as walking and running. The developed sensor is suitable for ubiquitous healthcare system and monitoring vital arterial signals during surgery.
This paper describes a real time reliable monitoring method and analysis system using wrist type oximeter for ubiquitous healthcare service based on IEEE 802.15.4 standard. Photoplethysmograph(PPG) is simple and cost effective technique to measure blood volume change. In order to obtain and monitor physiological body signals continuously, a small size and low power consumption wrist type oximeter is designed for the measurement of oxygen saturation of a patient unobtrusively. The measured data is transferred to a central PC or server computer by using wireless sensor nodes in wireless sensor network for storage and analysis purposes. LabVIEW server program is designed to monitor stress indicator from heart rate variability(HRV) and process the measured PPG to accelerated plethysmograph(APG) by appling second order derivatives in server PC. These experimental results demonstrate that APG can precisely describe the features of an individual's PPG and be used as estimation of vascular elasticity for blood circulation.
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.
본 논문은 스마트폰 탈착형 혈관 탄성 모니터링 모듈을 제안한다. 제안하는 센서 모듈은 광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)를 계측하고 가속도 맥파를 복원한다. 복원된 가속도 맥파로부터 특징점을 추출하며, 해당 특징점을 이용하여 혈관 탄성 수치를 추정한다. 해당 모듈은 스마트폰의 USB 단자를 통해 전원을 공급 받으며, 블루투스 방식으로 가속도 맥파 파형과 혈관 탄성 수치를 스마트폰으로 전송한다. 스마트폰으로 전송된 파형과 혈관 탄성 수치는 안드로이드 어플리케이션을 통해 화면에 디스플레이 된다. 본 연구는 PPG 계측의 일관성을 평가하는 기법을 제안하며, 해당 기법은 모듈의 프로세서 내에 구현되었다. 본 연구에서 개발한 혈관 탄성 모니터링 모듈은 PPG 신호의 계측 및 분석을 지원하지 않는 스마트폰에 쉽게 탈착이 가능한 형태로 적용이 가능하며, 혈관 탄성의 손쉬운 계측 및 수치 분석을 제공하는 특징을 지닌다. 구현된 혈관 탄성 모니터링 모듈의 성능 검증을 위해, 29명의 피험자를 대상으로 혈관 탄성 수치와 맥압을 측정하였다. 맥압은 상용 혈압계를 이용하여 획득하였으며, 해당 지표는 혈관 탄성을 나타내는 대표적 지표에 해당한다. 분석 결과, 제작된 혈관 탄성 모니터링 모듈로부터 획득한 혈관 탄성 수치와 맥압 간의 피어슨 상관계수는 0.778이며, 두 수치 간의 비교적 높은 상관 관계를 확인하였다.
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.
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.
There are many ways to detect the heart rate non-invasively such as ECG, PPG, strain gauge, and pressure sensor. In this paper, the pulse wave measurement system using bipolar biased head on mode of the Hall sensor is proposed for measuring the radial artery pulse. TMS320F2812 was used to implement the proposed system and a portable wireless network(zig-bee) was used to show the experimental result. It was confirmed from experiment that the performance of the implemented system was more stable and faster than PPG sensor or piezoelectric film pressure sensor.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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