In recent years, a non-contact respiration and heart rates monitoring via IR-UWB radar has been paid much attention to in various applications - patient monitoring, occupancy detection, survivor exploring in disaster area, etc. In this paper, we address a novel approach of real time heart rate estimation using IR-UWB radar. We apply sine fitting and peak detection method for estimating respiration rate and heart rate, respectively. We also deploy two techniques to mitigate the error caused by wrong estimation of respiration rate: a moving average filter and finding the frequency of the highest occurrence. Experimental results show that the algorithm can estimate heart rate in real time when respiration rate is presumed to be estimated accurately.
In this paper, we proposed a non-contact respiration measurement system with ultrasonic proximity sensor. Ultrasonic proximity sensor approach of respiration measurement which respiration signatures and rates can be derived in real-time for long-term monitoring is presented. 240 kHz ultrasonic sensor has been applied for the proposed measurement system. The time of flight of sound wave between the transmitted signal and received signal have been used for a respiration measurement from abdominal area. Respiration rates measured with the ultrasonic proximity sensor were compared with those measured with standard techniques on 5 human subjects. Accurate measurement of respiration rate is shown from the 50 cm measurement distance. The data from the method comparison study is used to confirm the performance of the proposed measurement system. The current version of respiratory rate detection system using ultrasonic can successfully measure respiration rate. The proposed measurement method could be used for monitoring unconscious persons from a relatively close range, avoiding the need to apply electrodes or other sensors in the correct position and to wire the subject to the monitor. Monitoring respiration using ultrasonic sensor offers a promising possibility of non-contact measurement of respiration rates. Especially, this technology offers a potentially inexpensive implementation that could extend applications to consumer home-healthcare and mobile-healthcare products. Further advances in the sensor design, system design and signal processing can increase the range of the measurement and quality of the rate-finding for broadening the potential application areas of this technology.
Kim, Jung Ho;Chi, Seong In;Kim, Hyun Jeong;Seo, Kwang-Suk
Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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제18권2호
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pp.97-103
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2018
Background: Respiration monitoring is necessary during sedation for dental treatment. Recently, acoustic respiration rate ($RRa^{TM}$), an acoustics-based respiration monitoring method, has been used in addition to auscultation or capnography. The accuracy of this method may be compromised in an environment with excessive noise. This study evaluated whether noise from the ultrasonic scaler affects the performance of RRa in respiratory rate measurement. Methods: We analyzed data from 49 volunteers who underwent scaling under intravenous sedation. Clinical tests were divided into preparation, sedation, and scaling periods; respiratory rate was measured at 2-s intervals for 3 min in each period. Missing values ratios of the RRa during each period were measuerd; correlation analysis and Bland-Altman analysis were performed on respiratory rates measured by RRa and capnogram. Results: Respective missing values ratio from RRa were 5.62%, 8.03%, and 23.95% in the preparation, sedation, and scaling periods, indicating an increased missing values ratio in the scaling period (P < 0.001). Correlation coefficients of the respiratory rate, measured with two different methods, were 0.692, 0.677, and 0.562 in each respective period. Mean capnography-RRa biases in Bland-Altman analyses were -0.03, -0.27, and -0.61 in each respective period (P < 0.001); limits of agreement were -4.84-4.45, -4.89-4.15, and -6.18-4.95 (P < 0.001). Conclusions: The probability of missing respiratory rate values was higher during scaling when RRa was used for measurement. Therefore, the use of RRa alone for respiration monitoring during ultrasonic scaling may not be safe.
Respiration monitoring is important in many clinical situations due to its relationship to vitality. But present commercial monitoring systems are bulky and expensive, so they are inadequate to be used for long term recording or out-patients application. We have developed a low cost, low power, handhold respiration monitoring system based on airflow measurement. Respiration flow is indirectly detected using a thermister or a themocouple sensor. Real time recording of respiration rate, abnormality detection and apnea alarming are available.
In this paper, we proposed a wearable respiration measurement system with textile capacitive pressure sensor. Belt typed textile capacitive pressure sensor approach of respiration measurement, from which respiration signatures and rates can be derived in real-time for long-term monitoring, are presented. Belt typed textile capacitive pressure sensor has been developed for this measurement system. the distance change of two plates by the pressure of motion has been used for the respiration measurement in chest area. Respiration rates measured with the textile capacitive pressure sensor was compared with standard techniques on 8 human subjects. Accurate measurement of respiration rate with developed sensor system is shown. The data from the method comparison study is used to confirm theoretical estimates of change in capacitance by the distance change. The current version of respiratory rate detection system using textile capacitive pressure sensor can successfully measure respiration rate. It showed upper limit agreement of $3.7997{\times}10^{-7}$ RPM, and lower limit of agreement of $-3.8428{\times}10^{-7}$ RPM in Bland-Altman plot. From all subject, high correlation were shown(p<0.0001). The proposed measurement method could be used to monitor unconscious persons, avoiding the need to apply electrodes to the directly skin or other sensors in the correct position and to wire the subject to the monitor. Monitoring respiration using textile capacitive pressure sensor offers a promising possibility of convenient measurement of respiration rates. Especially, this technology offers a potentially inexpensive implementation that could extend applications to consumer home-healthcare and mobile-healthcare products. Further advances in the sensor design, system design and signal processing can increase the range and quality of the rate-finding, broadening the potential application areas of this technology.
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.
Respiration is the process of moving air into and out of the lung. Respiration changes the temperature in the chamber while exchanging energy. Especially the temperature of the face. Respiration monitoring using an infrared camera measures the temperature change caused by breathing. The conventional method assumes that motion is not considered and measures respiration. These assumptions can not accurately measure the respiration rate when breathing moves. In addition, the respiration rate measurement is performed by counting the number of peaks of the breathing waveform by displaying the position of the peak in a specific window, and there is a disadvantage that the breathing rate can not be measured accurately. In this paper, we use KLT tracking and block matching to calibrate limited weak movements during breathing and extract respiration waveform. In order to increase the accuracy of the respiration rate, the position of the peak used in the breath calculation is calculated by converting from a single point to a high resolution. Through this process, the respiration signal could be extracted even in weak motion, and the respiration rate could be measured robustly even in various time windows.
Respiratory signal is one of the important physiological information indicating the status and function of the body. Recent studies have provided the possibility of being able to estimate the respiratory signal by using a change of PWV(pulse width variability), PRV(pulse rate variability) and PAV(pulse amplitude variability) in the PPG (photoplethysmography) signal during daily life. But, it is not clear whether the respiratory monitoring is possible even during sleep. Therefore, in this paper, we estimated the respiration from PWV, PRV and PAV of PPG signals during sleep. In addition, respiration rates of the estimated respiration signal were calculated through a time-frequency analysis, and errors between respiration rates calculated from each parameter and from reference signal were evaluated in terms of 1 sec, 10 sec and 1 min. As a result, it showed the errors in PWV(1s: $36.38{\pm}37.69$ mHz, 10s: $36.53{\pm}38.16$ mHz, 60s: $30.35{\pm}38.72$ mHz), in PRV(1s: $1.45{\pm}1.38$ mHz, 10s: $1.44{\pm}1.37$ mHz, 60s: $0.45{\pm}0.56$ mHz), and in PAV(1s: $1.05{\pm}0.81$ mHz, 10s: $1.05{\pm}0.79$ mHz, 60s: $0.56{\pm}0.93$ mHz). The errors in PRV and PAV are lower than that of PWV. Finally, we concluded that PRV and PAV are more effective than PWV in monitoring the respiration in daily life as well as during sleep.
1990년대 이후 웰빙 라이프스타일의 도입 및 인구 고령화 사회의 진입으로 인해 언제 어디서나 지속적으로 측정가능한 생체 신호 센싱 모니터링 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 최근 지속적으로 호흡 측정이 가능한 시스템에 대한 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있으나 소비자 수요에 기반한 스마트 의류적용을 위한 호흡 측정 시스템의 연구는 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 압전의 원리를 이용하여 호흡시 인체의 체표면이 변화하면서 센서에 가해지는 압력을 전기적 신호로 바꾸어 호흡을 측정하는, 전도성 섬유기반의 전기용량성 섬유 압력 센서(Textile Capacitive Pressure Sensor, TCPS)를 개발하였으며, 이를 실증적 연구를 통해 센서의 유용성을 입증하고자 하였다. 그 결과, Nasal로부터 측정된 호흡율과 TCPS를 통해 측정된 호흡율간의 상관계수는 r=0.9553 (p< 0.0001)로 TCPS의 신호 측정 정확성을 확인할 수 있었으며, 또한, 사용성 및 착용성 평가의 결과 인지적 변화, 착용성, 운동성, 관리의 용이성 및 유용성에서 모두 만족한다 정도의 평가 결과를 가져와 본 연구에서 개발된 TCPS의 착용성 및 의류 적합성을 입증하였다. 마지막으로 TCPS의 의류 적합 위치 평가 결과는 복부 부위에서 신호의 안정감을 갖으며, 착용감도 높은 것으로 나타났다. 최종적으로, 위의 결과들을 종합하여 호흡 측정 기능의 스마트 의류 개발을 위한 기초 디자인을 제시하였다.
In this paper, we suggest a method to improve the fusion of an accelerometer and gyro sensor by using a Kalman filter to produce a more high-quality respiration signal to supplement the weakness of using a single accelerometer. To evaluate our proposed algorithm's performance, we developed a chest belt-type module. We performed experiments consisting of aerobic exercise and muscular exercises with 10 subjects. We compared the derived respiration signal from the accelerometer with that from our algorithm using the standard respiration signal from the piezoelectric sensor in the time and frequency domains during the aerobic and muscular exercises. We also analyzed the time delay to verify the synchronization between the output and standard signals. We confirmed that our algorithm improved the respiratory rate's detection accuracy by 4.6% and 9.54% for the treadmill and leg press, respectively, which are dynamic. We also confirmed a small time delay of about 0.638 s on average. We determined that real-time monitoring of the respiration signal is possible. In conclusion, our suggested algorithm can acquire a more high-quality respiration signal in a dynamic exercise environment away from a limited static environment to provide safer and more effective exercises and improve exercise sustainability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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