A Doppler radar sensor was applied to detect respirations and heartbeats of persons who were lying on a bed. This study is preliminary study aiming at non-contact and non-intrusive respiration and heart rate monitoring during sleep in daily life. For the experiments, 10GHz Doppler radar with patch-type antenna was used and installed on the upper right and the distance between the body and the antenna was 1 m. The results show that each signal of respiration and heartbeat is observed in each frequency band however the frequency band and the waveform vary according to the subjects and the posture. The results show that the heartbeats can be detected with the peak detection in some frequency band. This study shows the feasibility of applying the Doppler radar to detection of heartbeat and respiration during sleep and further studies about heartbeat detection algorithm are required.
Objectives: To investigate the airway narrowing patterns by multi-level airway pressure(MAP) monitoring during sleep and to evaluate the value of CT scan taken during waking and sleep apneic periods to identify the level of airway narrowing(LAN) in patients with obstructive sleep apnea syndrome(OSAS). Methods: Eleven patients with OSAS underwent a night polysomnography with continuous MAP monitoring by 4-sensor(placed at nasopharynx, caudal-uvula, hypopharynx, esophagus) or 2-sensor(placed at caudal-uvula and esophagus) catheter. All patients had cine CT at five levels of high retro and alatal, low retropalatal, retroglossal, epiglottis and hypopharynx during awake and sleep periods. In each patient, LAN determined by CT scan($LAN_{CT}$) during sleep apnea was compared with LAN by MAP monitoring($LAN_{MAP}$). Results: MAP monitoring showed that four patients(36%) had a single pattern of LAN while the other seven patients(64%) showed two or more different LANs in different apneic episodes. Velopharynx was the most common level of frequently observed airway narrowing during sleep apnea(63.6%). However, a single pattern of airway narrowing was more frequent(72.7%) in airway CT during sleep apnea. Velopharynx was the most common narrowest level also in apneic CT(66%). In comparing $LAN_{CT}$ with $LAN_{MAP}$, the $LAN_{CT}$ of five patients(45.5%) were high-concordant, those of another five(45.5%) low-concordant, and that of one(9%) discordant with $LAN_{MAP}$. Conclusions: Cine CT scan during the awake state or sleep apnea may not reflect the LAN correctly in OSAS because most patients showed two or more different airway narrowing patterns during different episodes of sleep apnea in each patient.
Sleep apnea syndrome is a common clinical disorder characterized by intermittent cessation of airflow at nose and mouth during sleep. The clinical significance of this syndrome is that it is one of the most common causes of excessive daytime sleepiness. It can also cause neuropsychiatric, cardiovascular, and cerebrovascular complications. The standard for diagnosis of sleep apnea syndrome is nocturnal polysomnography. Because polysomnography is a time-consuming and expensive test, many efforts have been made to replace polysomnography with a simpler system of monitoring, but no method has yet been approved as a definitive investigation method. The goals of treatment for this syndrome are to eliminate excessive daytime sleepiness and to reduce the risk of possible cardiovascular complications. Continuous positive airway pressure is the most definite and widely accepted treatment for achieving these goals. Other treatments such as surgical treatment, oral appliances, and behavioral therapy may be useful for selected patients who are mildly affected.
Recently, wireless sensor networks are deployed in various applications range from simple environment monitoring systems to complex systems, which generate large amount of information, like motion monitoring, military, and telematics systems. Although wireless sensor network nodes are operated with low-power 8bit processor to execute simple tasks like environment monitoring, the nodes in these complex systems have to execute more difficult tasks. Generally, MAC protocols for wireless sensor networks attempt to reduce the energy consumption using duty cycling mechanism which means the nodes periodically sleep and wake. However, in the duty cycling mechanism. a node should wait until the target node wakes and the sleep latency increases as the number of hops increases. This sleep latency can be serious problem in complex and sensitive systems which require high speed data transfer like military, wing of airplane, and telematics. In this paper, we propose a solution for reducing transmission latency through distributed duty cycling (DDC) in wireless sensor networks. The proposed algorithm is evaluated with real-deployment experiments using CC2420DBK and the experiment results show that the DDC algorithm reduces the transmission latency significantly and reduces also the energy consumption.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.47
no.4
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pp.377-388
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2020
The aim of this study was to evaluate the association between various predicting tools and Apnea-Hypopnea Index (AHI) to identify children with sleep disordered breathing (SDB). From 5 to 10 years old who came for orthodontic counseling, 61 children, whom had lateral cephalograms, pediatric sleep questionnaire (PSQ) records, and portable sleep monitoring results, were included in this study. A total of 17 measurements (11 distances and 6 angles) were made on lateral cephalograms. The measurements of lateral cephalograms, PSQ scales and portable sleep monitoring results were statistically analyzed. 49 of 61 (80%) patients showed AHI > 1, which suspected to have SDB and their mean AHI was 2.75. In this study, adenoid size (A/N ratio), position of the hyoid bone from mandibular plane, gonial angle, and PSQ scale were related to a higher risk of pediatric SDB. Also, oxygen desaturation index (ODI) and snoring time from sleep monitoring results were statistically significant in children with SDB using Mann-Whitney test (p < 0.05). In conclusion, evaluation of hyoid bone position, adenoidal hypertrophy, gonial angle in lateral cephalogram, and PSQ scale was important to screen out potential SDB, especially in children with frequent snoring.
Kim, Doyoung;Baek, Kyounghee;Lee, Daewoo;Kim, Jaegon;Yang, Yeonmi
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.46
no.4
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pp.369-381
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2019
The aim of this study was to analyze the changes and improvements in symptoms of sleep-disordered breathing (SDB) using semi-rapid maxillary expansion (SRME) in children with narrow maxilla and SDB symptoms. Subjects were 15 patients with sleep disorder (apnea-hypopnea index, AHI ≥ 1) and narrow maxillary arch between 7 and 9 years of age. Before the SRME was applied, all subjects underwent pediatric sleep questionnaires (PSQ), lateral cephalometry, and portable sleep monitoring before expansion (T0). All subjects were treated with SRME for 2 months, followed by maintenance for the next 3 months. All subjects had undergone PSQ, lateral cephalometry, and portable sleep monitoring after expansion (T1). Adenoidal-nasopharyngeal ratio (ANR), upper airway width and hyoid bone position were measured by lateral cephalometry. The data before and after SRME were statistically analyzed with frequency analysis and Wilcoxon signed rank test. As reported by PSQ, the total PSQ scale was declined significantly from 0.45 (T0) to 0.18 (T1) (p = 0.001). Particularly, snoring, breathing, and inattention hyperactivity were significantly improved (p = 0.001). ANR significantly decreased from 0.63 (T0) to 0.51 (T1) (p = 0.003). After maxillary expansion, only palatopharyngeal airway width was significantly increased (p = 0.035). There was no statistically significant difference in position of hyoid bone after expansion (p = 0.333). From analysis of portable sleep monitoring, changes in sleep characteristics showed a statistically significant decrease in AHI and ODI, and the lowest oxygen desaturation was significantly increased after SRME (p = 0.001, 0.004, 0.023). In conclusion, early diagnosis with questionnaires and portable sleep monitoring is important. Treatment using SRME will improve breathing of children with SDB.
Lee, Han Hyub;Kim, Kwangok;Lee, Jonghyun;Lee, Sangsoo
ETRI Journal
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v.35
no.2
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pp.253-258
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2013
We propose and demonstrate an efficient power-saving optical network unit (ONU) based on upstream traffic monitoring for 10-Gb/s wavelength division multiplexed passive optical networks (WDM-PONs). The power-saving mode controller uses a ${\mu}$-processor and traffic monitoring modules followed by the proposed power-saving processes to operate the sleep mode ONU. The power consumption of the ONU is effectively reduced from 19.3 W to 6.4 W when no traffic from the users is detected. In addition, we design a power-saving mechanism based on a cyclic sleep mode operation to allow a connectivity check between the optical line terminal and ONU. Our calculation results show that the WDM-PON ONU reduces the power consumption by around 60% using the proposed mechanism.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.3
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pp.433-444
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2020
This study proposes a method to improve the sleep stage and efficiency estimation of sleep apnea patients using a UWB (Ultra-Wideband) radar. Motion and respiration extracted from the radar signal were used. Respiratory signal disturbances by motion artifacts and irregular respiration patterns of sleep apnea patients are compensated for in the preprocessing stage. Preprocessing calculates the standard deviation of the respiration signal for a shift window of 15 seconds to estimate thresholds for compensation and applies it to the breathing signal. The method for estimating the sleep stage is based on the difference in amplitude of two kinds of smoothed respirations signals. In smoothing, the window size is set to 10 seconds and 34 seconds, respectively. The estimated feature was processed by the k-nearest neighbor classifier and the feature filtering model to discriminate between the sleep periods of the rapid eye movement (REM) and non-rapid eye movement (NREM). The feature filtering model reflects the characteristics of the REM sleep that occur continuously and the characteristics that mainly occur in the latter part of this stage. The sleep efficiency is estimated by using the sleep onset time and motion events. Sleep onset time uses estimated features from the gradient changes of the breathing signal. A motion event was applied based on the estimated energy change in the UWB signal. Sleep efficiency and sleep stage accuracy were assessed with polysomnography. The average sleep efficiency and sleep stage accuracy were estimated respectively to be about 96.3% and 88.8% in 18 sleep apnea subjects.
In this paper, we designed a multimodal bio-signal measurement system to observe changes in the brain nervous system and vascular system during sleep. Changes in the nervous system and the cerebral blood flow system in the brain during sleep induce a unique correlation between the changes in the nervous system and the blood flow system. Therefore, it is necessary to simultaneously observe changes in the brain nervous system and changes in the blood flow system to observe the sleep state. To measure the change of the nervous system, EEG, EOG and EMG signal used for the sleep stage analysis were designed. We designed a system for measuring cerebral blood flow changes using functional near-infrared spectroscopy. Among the various imaging methods to measure blood flow and metabolism, it is easy to measure simultaneously with EEG signal and it can be easily designed for miniaturization of equipment. The sleep stage was analyzed by the measured data, and the change of the cerebral blood flow was confirmed by the change of the sleep stage.
Purpose: This study was conducted to compare and estimate sleep patterns and health status of the shift and non-shift factory workers. Methods: The subjects of this study were 290 male workers in 13 companies, which manufacture automobile parts in Daegu, Korea. Survey data were collected from March 5th, 2007 to April 5th, 2007. PSQI was scored to check the quality of sleep, ESS for excessive daytime sleep disorder, ISI for insomnia, and SF-36 for health status. The data were analyzed by $X^2$ and t-test using SPSS 12.0 for windows. Results: There was a difference in quality of sleep patterns between shift and non-shift workers (p=.033). A difference in the pattern of excessive daytime sleep (P=.005) and in the degree of insomnia (p=.030) were observed between the two groups. However, there were no significant difference in health status between the two groups. Conclusion: Based on these results, shift workers are in need of careful and continuous monitoring regarding sleep disorders and we need to develop health promotion programs including sleep hygiene for shift workers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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