The electrocardiogram (ECG) measurement system consists of I/O interface to input the ECG signals from two electrodes, FPGA (Field programmable gate arrays) module to process the signal conditioning, and real time module to control the system. The algorithms based on wavelet transform were developed to remove the noise of the ECG signals and to determine the QRS-waves. Triangular wave tests were conducted to determine the optimal factors of the wavelet filter by analyzing the SNRs (signal to noise ratios) and RMSEs (root mean square errors). The hybrid rule, soft method, and symlets of order 5 were selected as thresholding rule, thresholding method, and mother wavelet, respectively. The developed wavelet filter showed good performance to remove the noise of the triangular waves with 10.98 dB of SNR and 0.140 mV of RMSE. The ECG signals from a total of 6 subjects were measured at different measuring postures such as lying, sitting, and standing. The durations of QRS-waves, the amplitudes of R-waves, the intervals of RR-waves were analyzed by using the finite impulse response (FIR) filter and the developed wavelet filter. The wavelet filter showed good performance to determine the features of QRS-waves, but the FIR filter had some problems to detect the peaks of Q and S waves. The measuring postures affected accuracy and precision of the ECG signals. The noises of the ECG signals were increased due to the movement of the subject during measurement. The results showed that the wavelet filter was a useful tool to remove the noise of the ECG signals and to determine the features of the QRS-waves.
Most people suffer from stress during day life because modernized society is very complex and changes fast. Because stress can affect to many kind of physiological phenomena it is even considered as a disease. Therefore, it should be detected earlier, then must be released. When a person is being stressed several bio-signals such as heart rate, etc. are changed. So, those can be detected using medical electronics techniques. In this paper, stress assessment system is studied using random forest algorithm based on heart rate, RR interval and Galvanic skin response. The random forest model was trained and tested using the data set obtained from the bio-signals. It is found that the stress assessment procedure developed in this paper is very useful.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.8
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pp.777-782
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2007
Human Robot Interaction(HRI) through a haptic interface plays an important role in controlling robot systems remotely. The augmented usage of bio-signals in the haptic interface is an emerging research area. To consider operator's state in HRI, we used bio-signals such as ECG and blood pressure in our proposed force reflection interface. The variation of operator's state is checked from the information processing of bio-signals. The statistical standard variation in the R-R intervals and blood pressure were used to adaptively adjust force reflection which is generated from environmental condition. To change the pattern of force reflection according to the state of the human operator is our main idea. A set of experiments show the promising results on our concepts of human adaptive interface.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.12
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pp.1186-1191
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2007
Human driver monitoring system is one of the most important systems for the safety in driving vehicles, and therefore driver assistance system has gained much attention during the last decade. This paper proposed an intelligent driver assistance system which monitors human driver's states from bio-signals such as ECG and Blood Pressure. The proposed system used mamdani fuzzy inference to evaluate the driver's mental strain and generated warning signals to the driver. The approach using bio-signals in driver assistance system is the main issue of the related systems and the preliminary results showed the possibility of further research topics in developing more intelligent embedded systems with bio-signal feedback.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.145-148
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2020
Wearable computing is growing rapidly as research on body area communication network using wireless sensor network technology is actively conducted. In particular, there is an increasing interest in smart clothing measuring unrestrained and insensitive bio signals, and research is being actively conducted. However, research on smart clothing is mainly based on 1: 1 wireless communication. In this paper, we propose a multi-access monitoring system that can measure bio-signals by multiple users wearing smart clothing. The proposed system consists of wireless access device, multiple access control server and monitoring system. It also provides a service that allows multiple users to monitor and measure bio signals at the same time.
We investigated signal-to-noise ratios (SNRs) of magnetocardiography (MCG) signals using the first-order and the second-order gradiometers of different baselines. The MCG signals were recorded using a measurement system with 61 magnetometers which measured the normal magnetic component to the chest surface. The distance between the chest surface and the bottom of the dewar was changed from 0 cm to 15 cm, and the MCGs were measured for each distance. By subtracting the other signals (distance = 1 to 15 cm) from the reference signal (distance =0 cm), we could simulate the first-order and the second-order gradiometer signals with various baselines. In addition, to evaluate the reproducibility of the simulation, we fabricated the wire wound first-order and second-order gradiometers which measured a normal magnetic component to the chest surface. The baselines of the first-order gradiometers were, respectively, 50 mm, 70 mm and 100 mm and the baseline of the second-order gradiometer was 50 mm. Using these gradiometers, we recorded the MCG signal and compared the SNR between the simulation and the measurement.
This paper introduces a new design method of realizing the machine control interface by using bio-signals(EEG/EOG). This method can be further expanded to be applied to the computer system responding to EEG or EOG signals and the general bio-feedback system. For this reason, we made the remotely controlled toy system controlled by the EEG spectrums, their combination indexes, and EOG parameters. And the headset that has bio-signal processing modules built-in offers convenience for users, and this make much more advanced system than any other existing BCI and BMI system.
Hemorrhagic shock is a common cause of death in emergency rooms. The objective evaluation of hemorrhagic shock is very important for early diagnosis and treatment. The purpose of this study is to understand its mechanism by analyzing the changes of bio-signals in hemorrhagic shock using controlled hemorrhage of SD rats. In this study, we constructed a hemorrhagic integrated system to control bleeding and to simultaneously measure bio-signals such as ECG, blood pressure, temperature, and respiration. In order to verify the system, we measured the bio-signals mentioned above while hemorrhagic shock was induced by withdrawing blood (2.5ml/100g/15min) from a femoral vein for 10 rats.
Objective: The aim of this study is to introduce a methodology to assess driver's emotion stability by using bio-signals. Background: Psychophysiological analysis of driver's behavior has been conducted to improve the driving safety and comfort. However, the variability of bio-signal and individual difference made it difficult to assess the psychophysiological status of drivers that can be expressed as emotional stability of drivers. Method: Two experimental studies were reviewed and summarized. New techniques assessing emotional stability of drivers were explained. Statistical concept and multidimensional space were used to identify the emotionally stable conditions. Conclusion: Psychophysiological approach can provide information of driver's emotional status. The experimental methodology and algorithm used in this study showed the possibility of parameterization of psychophysiological response. Application: Currently measured statistical and geometrical data can be further applied to develop an interactive device monitoring and reacting driver's emotion when driver experiences emotionally unstable or uncomfortable situation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.3
s.180
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pp.179-186
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2006
Single-walled carbon nanotubes (SWNT) exhibit strong Raman signals as well as fluorescence emissions in the near infrared regions where most biomolecules are transparent. Such signals do not blink or photobleach under prolonged excitation. which is advantageous to optical nano-bio marker applications. In this paper, single walled carbon nanotubes are conjugated with specific types of single-stranded DNA in order to detect oligonucleotides of corresponding complimentary sequences. Dot blotting experiments and comparative Raman spectroscopy observations demonstrated excellent sensitivity and specificity of carbon nanotube-DNA probes. The results show the possibility of using SWNT as generic nano-bio markers for the precise detection of specific kinds of genes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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