• 제목/요약/키워드: Wireless Stethoscope

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무선 전자청진 심음을 이용한 심장질환 분류 (Cardiac Disorder Classification Using Heart Sounds Acquired by a Wireless Electronic Stethoscope)

  • 곽철;이윤경;권오욱
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.101-102
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    • 2007
  • Heart diseases are critical and should be detected as soon as possible. A stethoscope is a simple device to find cardiac disorder but requires keen experiences in heart sounds. We evaluate a cardiac disorder classifier by using heart sounds recorded by a digital wireless stethoscope developed in this work. The classifier uses hidden Markov models with circular state transition to model the heart sounds. We train the classifier using two kinds of data: One recorded by using our stethoscope and the other sampled from a clean heart sound database. In classification experiments using 165 sound clips, the classifier shows the classification accuracy of 82% in classifying 6 cardiac disorder categories.

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Evolution of the Stethoscope: Advances with the Adoption of Machine Learning and Development of Wearable Devices

  • Yoonjoo Kim;YunKyong Hyon;Seong-Dae Woo;Sunju Lee;Song-I Lee;Taeyoung Ha;Chaeuk Chung
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제86권4호
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    • pp.251-263
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    • 2023
  • The stethoscope has long been used for the examination of patients, but the importance of auscultation has declined due to its several limitations and the development of other diagnostic tools. However, auscultation is still recognized as a primary diagnostic device because it is non-invasive and provides valuable information in real-time. To supplement the limitations of existing stethoscopes, digital stethoscopes with machine learning (ML) algorithms have been developed. Thus, now we can record and share respiratory sounds and artificial intelligence (AI)-assisted auscultation using ML algorithms distinguishes the type of sounds. Recently, the demands for remote care and non-face-to-face treatment diseases requiring isolation such as coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection increased. To address these problems, wireless and wearable stethoscopes are being developed with the advances in battery technology and integrated sensors. This review provides the history of the stethoscope and classification of respiratory sounds, describes ML algorithms, and introduces new auscultation methods based on AI-assisted analysis and wireless or wearable stethoscopes.

심박수를 이용한 무선 디지털 청진 진단시스템 (Wireless Digital Stethoscope Diagnosis System using Heart Rate)

  • 박기영;이종하;조숙진;이철희;정의붕
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권6호
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    • pp.237-243
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    • 2014
  • 환자의 흉부에서 들리는 심음은 아날로그청진기를 이용하여 들을 수 있었다. 그러나 심음은 듣는 의사에 따라 다르게 진단한다. 그러므로 오랜 경험과 노하우를 가진 의사들만이 주관적인 판단으로 환자의 이상 유 무를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 심음의 심박수를 분석하여 환자의 상태를 진단 할 수 있는 무선디지털 청진 진단시스템에 대해 자세하게 서술한다. 그리고, 이 시스템을 통해 진단되는 심음에 대한 레벨교차율(LCR)과 질병의 관계를 보여준다. 또한, 심박수와 질병에 대해 새로운 개념의 진단시스템 환경을 제시하고 심박수의 레벨교차율은 질병에 따라 중요한 차이를 보여준다.

무선 디지털청진기를 이용한 동물 진단시스템 (Animal Diagnosis System Using Wireless Digital Stethoscope)

  • 박기영;홍수미;이종하;박진호;정의붕
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38B권9호
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    • pp.722-727
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    • 2013
  • 동물 의료는 병의 정도나 치료의 필요성에 관계없이 보호자의 의향이 앞서는 어려운 의료행위이다. 특히, 동물치료 중 심장 질환은 필요한 치료법의 결정이나 치료 효과의 확인에 대해서 동물 환자로부터 직접적인 답을 얻기가 어렵다. 그래서 동물 환자의 경우, 심장질환은 증상의 악화로 급변하거나 돌연사 등의 응급사태를 예측하고 그것에 대처하는 것은 거의 불가능하다. 심장 및 몸 안의 질환을 확인하는 1차 진단 방법은 청진이다. CT나 X-ray, 초음파 등의 최첨단 영상장비들을 이용하여 정확하게 측정할 수 있지만 장비가 비싸고, 이를 활용할 수 있는 전문인력이 요구되는 등 경제성으로 인해 2차 진단장비로 활용되어질 뿐 1차 진단을 위한 가장 좋은 진단도구로 여전히 청진기가 이용되어지고 있다. 본 논문에서는 수의사가 귀에 대지 않고 청진음을 분석하고 무선으로 어디서나 진단 할 수 있는 무선디지털 진단시스템에 대해 자세하게 서술하고, 이 시스템을 통해 진단되는 청진음에 대한 레벨교차율(LCR)과 에너지레벨을 통해 질병의 관계에 대해 새로운 개념의 진단시스템 환경을 제시한다.

심전도와 심음을 측정하기 위한 무선 전자 심전도-심음 청진기 개발 (Development of Wireless Electronic Cardiogram and Stethoscope (ECGS) to Measure ECG Signal and Heart Sound)

  • 조한석;강영환;박재순;최진규;정연호;구치완
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제43권2호
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    • pp.124-130
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    • 2022
  • In this paper, we proposed a portable electronic cardiogram and stethoscope (ECGS) that can simultaneously perform the electrocardiogram (ECG) and auscultation tests to increase the reliability of diagnosis of heart disease. To measure the ECG and heart sound (HS) at the same time, three ECG electrodes and a microphone sensor were combined into a triangular shape with a width of 90 mm and a height of 97 mm that can be held in one hand. In order to prevent skin problems when they contact the patient's skin, a capacitive coupled electrode was selected as the ECG electrode and a silicone material was used in a chest piece with the microphone sensor. For the signals measured from the electrodes and the chest piece, filters were respectively configured to pass only the signals of 0.01-100 Hz and 20-250 Hz, which are frequency bands for ECG and HS. The filtered ECG and HS analog signals were converted into digital signals and transmitted to a PC using wireless communication for monitoring them. The HS could be auscultated simultaneously using an earphone. The monitored ECG had an SNR of about 34 dB and a P-QRS-T waveform is clearly visible. In addition, the HS had an SNR of about 28 dB and both S1 and S2 are clearly visible. It is expected that it can aid doctors' inexperience in analyzing the ECG and HS.

홈 헬스케어를 위한 무구속 전자청진 모듈의 개발 (Development of Wearable Electro-stethoscope Module for Home-healthcare)

  • 김동준;이현민;우승진;이주신;이정환;김경섭
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제1권3호
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    • pp.41-47
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    • 2008
  • 본 연구에서는 기존의 청진기를 대체할 수 있으며, 멀티미디어 PC에 연결할 경우 청진음의 저장이 가능하여 병원에 직접 방문하지 않고 가정에서 청진음을 저장하고 초고속 통신망을 통해 병원에 전송함으로써 가정에서도 쉽게 정기적인 검진이 가능한 홈 헬스케어를 위한 무구속 정자청진 모듈을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 저잡음, 고이득, 저전력 그리고 저전압 구동의 특징을 갖도록 전자청진기용 증폭기를 설계하였으며, 제작된 전자청진 회로를 이용하여 심음 측정에 중요한 요소로 판단되는 집음기를 재질, 크기별로 제작하여 테스트 하였다.

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PVDF를 이용한 청진 센서 및 심폐음 무선 전송이 가능한 전자 청진기 (Electronic Stethoscope using PVDF Sensor for Wireless Transmission of Heart and Lung Sounds)

  • 임재중;임영철
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.57-63
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    • 2012
  • 심장질환과 호흡기계 질환이 증가하는 가운데 기초진료를 위한 청진기의 성능 및 효과적인 사용은 매우 중요한 과정으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 piezopolymer film을 사용하여 주위 소음을 최소화하고 5Hz까지의 저주파 대역을 수용할 수 있는 접촉형 진동센서를 개발하였고, 기존 전자청진기의 청진음보다 의사들이 익숙해 있는 청진음에 가깝도록 신호처리 기술을 적용하였다. 특히 저주파수 대역의 심음을 왜곡 없이 검출하고, 대부분의 전자청진기에서 취약한 호흡음의 질적 수준을 향상시켰으며, 블루투스를 적용하여 무선으로 송수신함으로써 u-헬스케어 환경에 적용이 가능한 전자청진시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과는 일상생활중의 건강관리에 원격진료를 통한 의료산업 및 정보통신 산업 간의 융합기술 활성화에 적용될 수 있을 것이다.

Feasibility of Deep Learning-Based Analysis of Auscultation for Screening Significant Stenosis of Native Arteriovenous Fistula for Hemodialysis Requiring Angioplasty

  • Jae Hyon Park;Insun Park;Kichang Han;Jongjin Yoon;Yongsik Sim;Soo Jin Kim;Jong Yun Won;Shina Lee;Joon Ho Kwon;Sungmo Moon;Gyoung Min Kim;Man-deuk Kim
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제23권10호
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    • pp.949-958
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    • 2022
  • Objective: To investigate the feasibility of using a deep learning-based analysis of auscultation data to predict significant stenosis of arteriovenous fistulas (AVF) in patients undergoing hemodialysis requiring percutaneous transluminal angioplasty (PTA). Materials and Methods: Forty patients (24 male and 16 female; median age, 62.5 years) with dysfunctional native AVF were prospectively recruited. Digital sounds from the AVF shunt were recorded using a wireless electronic stethoscope before (pre-PTA) and after PTA (post-PTA), and the audio files were subsequently converted to mel spectrograms, which were used to construct various deep convolutional neural network (DCNN) models (DenseNet201, EfficientNetB5, and ResNet50). The performance of these models for diagnosing ≥ 50% AVF stenosis was assessed and compared. The ground truth for the presence of ≥ 50% AVF stenosis was obtained using digital subtraction angiography. Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) was used to produce visual explanations for DCNN model decisions. Results: Eighty audio files were obtained from the 40 recruited patients and pooled for the study. Mel spectrograms of "pre-PTA" shunt sounds showed patterns corresponding to abnormal high-pitched bruits with systolic accentuation observed in patients with stenotic AVF. The ResNet50 and EfficientNetB5 models yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.99 and 0.98, respectively, at optimized epochs for predicting ≥ 50% AVF stenosis. However, Grad-CAM heatmaps revealed that only ResNet50 highlighted areas relevant to AVF stenosis in the mel spectrogram. Conclusion: Mel spectrogram-based DCNN models, particularly ResNet50, successfully predicted the presence of significant AVF stenosis requiring PTA in this feasibility study and may potentially be used in AVF surveillance.