Objective : To estimate the prevalence of congenital heart disease from the 1990 student heart disease screening program. Methods : The heart disease screening program for elementary students was conducted in Kyonggi-do, in 1998. The subjects of the present study comprised the 40,402 students who attended the schools in the catchment area of a collaborative university hospital and who participated in the primary examination. The congenital heart disease (CHD) patients were initially identified through a questionnaire about prior medical history, and further through diagnostic tests & medical examinations in the secondary & the tertiary examinations. Certain assumptions were used in the estimation of the number of CHD cases among non-participants of the secondary & tertiary examinations. The overall prevalence of CHD was estimated by adding the CHD detection rates of the participants and the estimated prevalence of the non-participants. Results : Among the 40,402 primary participants, 1,655 were referred further, of whom 79.1% (1,309) participated in the secondary examination. Of these, 121 were referred to the tertiary examination, with a participation rate at this last stage of 80.2%. The positive predictive value (PPV) of the screening tools was the highest when the results of both EKG and the questionnaire were positive. Because 85.9% of the detected cases had a past history of CHD, PPV was higher when the selection criteria in the questionnaire included past CHD history than when it didnt. The CHD defection rate among the participants was 1.76 cases/1,000 and the presumed number of cases among the non-participants was 31; giving an estimated final CHD prevalence of 2.52 cases/1,000 (95% CI : 2.06-3.06). Among the identified cases of CHD, VSD (52.8%) was the most common, followed by PDA (9.7%), TOF (9.7%) & PS (9.7%). Conclusion : Because the characteristics of the non-participants differed from those of the participants, the estimation of prevalence was influenced by the participation rate. Of the detected cases, 85.9% had a past history of diagnosis or operation for CMD. These findings suggested that the prevalence estimated in this study may be an underestimation of the actual condition. Therefore, a birth cohort study is required in order to more accurately estimate the prevalence and the effects of the program.
목 적:본 연구의 목적은 주요우울장애환자를 대상으로 Heart Rate Variability(HRV) 검사를 이용하여 비침습적으로 자율신경계의 기능, 심혈관조절체계 및 항상성을 측정하여 정상대조군과 비교해보고 생리학적, 임상적 의미를 고찰해보는 것이다. 방 법:DSM-Ⅳ의 진단기준에 의하여 주요우울장애로 진단받은 환자 30명과 정상대조군 30명을 대상으로 하였다. 검사는 SA-2000E 기기를 사용하여 HRV parameter를 측정한 후 시(time) 영역과 주파수(frequency)영역별로 분석하였다. 결 과:Heart rate(HR)는 환자군에서 유의하게 증가된 소견을 나타내었으며 the standard deviation of the NN interval(SDNN), the root square of successive differences(RMSSD)도 환자군에서 유의하게 낮은 소견을 보였다. Total power(TP) band, very low frequency(VLF:$0.003{\sim}0.04\;Hz$) band, low frequency(LF:$0.04{\sim}0.15\;Hz$) band, high frequency(HF:$0.15{\sim}0.4\;Hz$) band는 환자군에서 유의하게 낮은 수치를 보였고, LF/HF의 비는 유의한 차이를 나타내지 않았다. 결 론:우울증 환자는 심박수의 증가와 HRV의 감소를 보였으며, 교감 신경과 미주 신경의 불균형이 높은 심혈관계 사망률과 부분적으로 연관이 있는 것 같다. 우울증 환자들은 심장에서 자율신경기능의 이상을 나타내며 이렇게 교감/부교감 신경활성 조절능력이 저하되어 균형이 깨짐으로써 높은 심혈관계 사망률을 보인다고 할 수 있다.
A real-time wireless monitoring and analysis methods using the wearable PPG sensor to estimate cardiovascular condition is studied for ubiquitous healthcare service. A small size and low-power consuming wearable photoplethysmogram (PPG) sensor is designed as a wrist type device and connected with the IP node assigned its own IPv6 address. The measured PPG waveform in the IP node is collected and transferred to a central server PC through the IP-enabled wireless network for storage and analysis purposes. A monitoring and analysis program is designed to process the accelerated plethysmogram (APG) waveform by applying the second order derivatives to analyze systolic waves as well as heart rate variability analysis from the measured PPG waveform. From our results, the features of cardiovascular condition from individual's PPG waveform and estimation of vascular compliance by the comparison of APG-aging index (AI) and ratio of LF/HF are demonstrated.
태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다.
Kim, Chan-Il;Kim, Hyung-Jin;Kim, Seon-Chil;Park, Hee-Jun;Lee, Jong-ha
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.395-402
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2016
In these days, the wearable devices have been developed for measuring biological data effectively. However, wearable devices have tissue allege and noise problem. Also, it is impossible for a remote center to identify the person whose data are measured by wearable devices, which could trigger a communication problem over treatment. To solve these problems, biometric measurement based on a non-contact method, such as face image sequencing is necessary. This makes it possible to measure biometric data without any operation and side effects. This system can monitor the biological signals of people in real time without allege and noise and simultaneously identify them. In this paper, we propose an authentication process while measuring biometric data, through a non-contact method.
Despite the simplicity of processing, conventional autocorrelation function (ACF) method for the precise determination of fetal heart rate (FHR) has many problems. In the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound singnals, the ACF method is very sensitive to the threshold level and data window length. It is real troublesome to extract FHR when there is a data loss. To overcome these problems, the high resolution pitch detection algorithm is adapted to estimate the FHR. The FHR is determined from the correlation of two interconnected segments by its maximum correlation value. FHR is compensated with a constant correlation threshold in a greatly smeared noise signal. This method yields more accurate, robust and reliable than the ACF method.
Objective: To treat psychogenic headache patients, doctors have to amplify on the headache caused by emotional stress to patients, and assist the patients to cope with difficulties. So, we investigated HRV of the headache patients caused by Chiljungsang and would like to apply to the clinical treatment. Method: Our study measured time and frequency domain HRV indicies(5-min resting study) of 123 headache patients caused by emotional stress. Standardized tests of HRV allow a quantitative estimation of autonomic nervous system function. Results & Conclusions: 1. The study classed as aspects of the head pain showed the differences in RMS-SD(square root of mean squared difference of successive NN intervals) band, HF(high frequency) band significantly. 2. The male headache patients showed higher all the indicies except heart rate compared to the female patients, significantly in SDNN(standard deviation of NN interval), TP(total Power), HF band. 3. As the patients grow older, SDNN, RMS-SD band was lower and LF(low frequency) band, LF/HF ratio higher significantly. The beginning age lower, SDNN, RMS-SD band was higher significantly. The duration of the disease longer, LF band, LF/HF ratio was higher significantly.
[Purpose] This pilot study aimed to develop a regression model to estimate the excess post-exercise oxygen consumption (EPOC) of Korean adults using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] The EPOC and dependent variables for its estimation (e.g., sex, age, height, weight, body mass index, fat-free mass [FFM], fat mass, % body fat, and heart rate_sum [HR_sum]) were measured in 75 healthy adults (31 males, 44 females). Statistical analysis was performed to develop an EPOC estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that FFM and HR_sum were important variables in the EPOC regression models of various exercise types. The explanatory power and standard errors of estimates (SEE) for EPOC of each exercise type were as follows: the continuous exercise (CEx) regression model was 86.3% (R2) and 85.9% (adjusted R2), and the mean SEE was 11.73 kcal, interval exercise (IEx) regression model was 83.1% (R2) and 82.6% (adjusted R2), while the mean SEE was 13.68 kcal, and the accumulation of short-duration exercise (AEx) regression models was 91.3% (R2) and 91.0% (adjusted R2), while the mean SEE was 27.71 kcal. There was no significant difference between the measured EPOC using a metabolic gas analyzer and the predicted EPOC for each exercise type. [Conclusion] This pilot study developed a regression model to estimate EPOC in healthy Korean adults. The regression model was as follows: CEx = -37.128 + 1.003 × (FFM) + 0.016 × (HR_sum), IEx = -49.265 + 1.442 × (FFM) + 0.013 × (HR_sum), and AEx = -100.942 + 2.209 × (FFM) + 0.020 × (HR_sum).
The left ventricular relaxation rate is used as a golden standard which describes the left ventricular diastolic unction. So far, to get the rate of relaxation one should calculate the data after full recording, that is, off-line method. Therefore one cannot get the rate of relaxation in real-time while changing loading condition or infusing drug. But real time monitoring of the relaxation rate is necessary while changing loading condition or infusing drug to control the mechanics of heart and to get more information. We propose a new criterion to get the left ventricular relaxation rate and a real time algorithm. By comparison, it was turned out that our criterion outperforms others criterion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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