Graphic monitoring assists the clinician at the bedside in several ways. It can be helpful in fine-tuning or adjusting ventilator parameters. Graphic monitoring may help to determine the patient's response to pharmacologic agents. The clinician also has the ability to trend monitored events over a prolonged period of time. The neonatal patient's self respiration, synchrony to ventilator and respiratory efforts can be well recognized with graphic monitoring. Of all, it may enable detection of complications before they become clinically apparent. This article introduces the basics of real-time graphics.
Objective: To evaluate the association of a diagnosis of lung cancer and combined detection of serum carcinoembryonic antigen (CEA), carbohydrateantigen 19-9 (CA19-9), neuron specific enolase (NSE) as well as the cytokeratin 19 fragment (CYFRA21-1). Methods: Serum CEA, CA19-9, NSE and CYFRA21-1 were assessed in 150 patients with lung cancer, 100 patients with benign lung disease and 100 normal control subjects, and differences of expression were compared in each group, and joint effects of these tumor markers in the diagnosis of lung cancer were analyzed. Results: Serum CEA, CA19-9, NSE and CYFRA21-1 in patients with lung cancer were significantly higher than those with benign lung disease and normal controls (p<0.01). It is suggested that these four tumor markers combined together could produce a positive detection rate of 90.2%, significantly higher than that of any single test. Conclusion: Combination detection of CEA, CA19-9, NSE and CYFRA21-1 could significantly improve the sensitivity and specificity in diagnosis of lung cancer, and could be important in early detection.
In this paper, the 2.4GHz doppler radar system consisting of the doppler radar module and a baseband module were designed to detect heartbeat and respiration signal without direct skin contact. A bio-radar system emits continuous RF signal of 2.4GHz toward human chest, and then detects the reflected signal so as to investigate cardiopulmonary activities. The heartbeat and respiration signals acquired from quadrature signal of the doppler radar system are applied to the pre-processing circuit, amplification circuit, and the offset circuit of the baseband module. ECG(electrocardiogram) and reference respiration signals are measured simultaneously to evaluate the doppler radar system. As a result, the respiration signal of doppler radar signal is detected to 1m without complex digital signal processing. The sensitivity and calculated from I/Q respiration signal were $98.29{\pm}1.79%$, $97.11{\pm}2.75%$, respectively, and positive predictivity were $98.11{\pm}1.45%$, $92.21{\pm}10.92%$, respectively. The sensitivity and positive predictivity calculated from phase and magnitude of the doppler radar were $95.17{\pm}5.33%$, $94.99{\pm}5.43%$, respectively. In this paper, we confirmed that noncontact real-time heartbeat and respiration detection using the doppler radar system has the possibility and limitation.
The present study proposes a system that can detect sleep-disordered breathing automatically using an air mattress and oxygen saturation. A thin air mattress was fabricated to reduce discomfort during sleep, and respiration signals were acquired. The system was configured to be synchronized with a polysomnography to receive signals simultaneously with other bio-signals. The present study has been conducted with nine adult male and female patients with sleep-disordered breathing, and sleep-disordered breathing events have been detected by applying the signals acquired from the subjects to the rule-based detection algorithm. The sensitivity and positive predictive values were found to evaluate the performance of the system, which are 91.4% and 89.7% for all events, respectively. The comparison of apnea hypopnea index(AHI) between the polysomnography and the proposed method showed squared R-value of 0.9. This study presents the possibility of detecting sleep-disordered breathing at hospitals or homes using the proposed system.
Sudden infant death syndrome(SIDS) continues to be general cause of infant death. Also, apnea is supposed to be one of the main risk factor of SIDS. Therefore, Infant's respiratory monitoring and real-time apnea detection is very important to prevent SIDS. In this study, we proposed a non-contact home monitoring system for infant's respiration using Doppler radar in order to prevent SIDS. The respiration data were acquired from a commercialized baby simulator(Simbaby$^{TM}$) using a Doppler radar. To evaluate a performance of the proposed system, the simulator was placed in a supine and prone position and the chest belt was used simultaneously as a reference signal. As a result, correlation coefficients between respiration rates of Doppler radar and the chest belt in each position were 0.95(p < 0.001) and 0.98(p < 0.001), respectively. The averages of difference were $-0.29{\pm}5.21(mean{\pm}1.96{\cdot}$ standard deviation) in supine and $-0.12{\pm}3.05$ in prone from Bland-Altman analysis. The results indicated an excellent performance in detecting apnea with a sensitivity of 100% and a positive predictive value of 100% in each posture respectively. These results demonstrated that a proposed Doppler radar system is suitable for non-contact respiratory monitoring in order to prevent SIDS of infant.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.4
s.119
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pp.379-388
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2007
This paper presents a real-time respiration and heartbeat detector comprised of a 1.6 GHz single-channel Doppler sensor and analog/digital signal processing block for remote vital sign detection. The RF front end of the Doppler sensor consists of an oscillator, mixer, low noise amplifier, branch-line hybrid and patch antenna. We apply artificial transmission lines(ATLs) to the branch-line hybrid, which leads to a size reduction of 40 % in the hybrid, while its performance is very comparable to that of a conventional hybrid. The analog signal conditioning block is implemented using second order Sallen-Key active filters and the digital signal processing block is realized with a LabVIEW program on a computer. The respiration and heartbeat detection is demonstrated at a distance of 50 cm using the developed system.
A major accident occurring on the bed is falls that occur during at times when the care of nurses or protectors is inadequate, which is fatal to patients or the elderly. In particular, Enuresis or sleepiness caused by sleep apnea increases the risk of falls. Therefore, it is very important to detect falls and sleep apnea of patients without infringing privacy in the bed to patient's safety and accident prevention. In this paper, we reviewed the technologies developed for bed monitoring and implemented a non-intrusive monitoring system. The Occupancy Sensor allows the temperature of the bed and surrounding area to be extracted to enable track of the patient's motion. The Doppler Radar detects the patient's movements at normal times and the respiration state when patients have no movement during sleeping. It is specially designed for real-time monitoring of falling and respiration during sleeping through contactless multi-sensing while solving patient's privacy problems.
Kim, Joo-Han;Cho, Sung-Pil;Shin, Jae-Yeon;Lee, Jeon;Lee, Kyoung-Joung
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.5
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pp.33-42
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2010
In this study, we have proposed a simple cardiorespiratory monitoring method based on displacements of human body which occurs due to periodic heartbeat and breathing. The proposed system consists of an aircushion, pressure sensing hardware and heartbeat and respiration signals extraction algorithm. The aircushion was used for unconstrained measurement of the respiration and heartbeats without a sensor attached on the subject's skin surface. The displacements of subject sitting on the aircushion cause small pressure variations. These variations are amplified and filtered with the pressure sensing hardware. Finally, heart rate and respiration rate are extracted by signal processing algorithm based on frequency domain filter. To evaluate the performance, extracted respiration and heart rate from proposed system were compared with conventional methods. The average sensitivity of respiration and heart rate are 98.67% and 99.24%, respectively. These results show the proposed method has advantages of installing and processing simplicity so as to be used easily in unconstrained respiration and heart rate monitoring in daily life.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.3
no.1
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pp.45-49
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2003
Wireless life signal detecting system is implemented with using the mechanism of Doppler Effect. This system can measure the respiration and heart rates with the periodic movement of skin and muscle near the heart. The system is consisted of antenna, RF transmitter, receiver, and display part. We did use two operating frequencies at 1.9 ㎓ and 10 ㎓. Firstly, the link budget about detecting system is analyzed and the signal detected from the system is compared with electrocardiogram(ECG) of monitor which is using for patient monitoring in hospital. Secondly, the detection of vital sign is also performed according to the different distances, and including behind the wall.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.269-272
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2004
The respiration measurement method using the ultrasound sensor hardly gets an influence of an error of inertia and pressure and it is a respiratory detection device available semi-permanently. This device measures the amount and flow of respiration through using a delivery speed difference of the ultrasound waves that are a return format by the pneumatic stream that is a flogging of ultrasound waves during transmission and receipt as having used a characteristic of ultrasound waves. In this paper, it improved sensitivity of a signal to happen during transmission and receipt of a sensor because measurement must be performed with a patient to the center and measurement was played in a weak breathing so that it was possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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