The regimen of physical activity of the patient with coronary artery disease requires that he should not overshoot the prescribed heart rate based on his age, health and fuctional status of the heart during his exercise. The step input of work load, however, involves a great danger of overshooting. The purpose of this study was to desigil a system that makes it passible for a subject to check the overshooting. This system shows on tile H.R-meter, the amplified and filtered heart-rate signal of the subject received by the photosensor on his earlobe, puts it in the lead coinpensational circuit where it is conpared with the reference input signal(=the presfribed heart rate). The output of the lead compensational circuit works the aull meter. By means of this null meter, the subject knows whether he is overshooting the prescribed heart rate or not. He can continue the natl meter needle at the'Zero'position through the control of the speed of pedaling of the bicycle ergometer, An experimental test, made on eight men and four women in healthy condition, showed that 91. 7% of them vlaintained the stable heart rate and that the overshooting of the desired heart rate did not exceed $\pm$2BPM. According to the result of this experiment, since the heart rate feedback controller makes it possible for the subject to take the prescribed exercise based not on the work load but on the heart rate which incidentally is inexpensive, it can be made use of as the instrument for the regimen of pflysical activity by the patient with coronary artery disease.
Recently, wearable virtual reality devices are widely used. These instruments include a 3-axis accelerometer. User's heart rate information in virtual reality contents can be useful for measuring user experience. In this paper, we propose a method to measure the heart rate through a 3-axis accelerometer based on the principle of ballistocardiography without additional sensors. The angular velocity was successively measured in a time series by the 3-axis accelerometer mounted to the head. The frequency of the maximum magnitude is determined as the heart rate through frequency transform and band pass filtering of the time series signal. For verification, the heart rate calculated from photoplethysmography sensors acquired at the same time was compared as ground-truth. In the virtual reality, the user's heart rate information can be extracted without additional heart rate sensor, and the emotional state and fatigue can be measured.
Conventional research works on the classification of the heart sound signal have been done mainly with the artificial neural networks. But the analysis results on the statistical characteristic of the heart sound signal have shown that the HMM is suitable for modeling the heart sound signal. In this paper, we model the various heart sound signals representing different heart diseases with the HMM and find that the classification rate is much affected by the clustering of the heart sound signal. Also, the heart sound signal acquired in real environments is a continuous signal without any specified starting and ending points of time. Hence, for the classification based on the HMM, the continuous cyclic heart sound signal needs to be manually segmented to obtain isolated cycles of the signal. As the manual segmentation will incur the errors in the segmentation and will not be adequate for real time processing, we propose a variant of the ergodic HMM which does not need segmentation procedures. Simulation results show that the proposed method successfully classifies continuous heart sounds with high accuracy.
ECG limb lead II signal widely used to diagnosis heart diseases and it is essential to detect ECG events (onsets, offsets and peaks of the QRS complex P wave and T wave) and extract them from ECG signal for heart diseases diagnoses. However, it is very difficult to develop standardized feature extraction formulas since ECG signals are varying on patients and disease types. In this paper, simple feature extraction method from normal and abnormal types of ECG signals is proposed. As a signal features, heart rate, PR interval, QRS interval, QT interval, interval between S wave and baseline, and T wave types are extracted. To show the validity of proposed method, Right Bundle Branch Block (RBBB), Left Bundle Branch Block (LBBB), Sinus Bradycardia, and Sinus Tachycardia data from MIT-BIH arrhythmia database are used for feature extraction and the extraction results showed higher extraction capability compare to conventional formula based extraction method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.241-244
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2009
We studied the optimization method of sensing part for measuring heart rate in wrist. In order to know optimum structure of sensing part, we measured the heart rate signal by changing the shape and size of sensor pad structure and the thickness of silicon. The shapes of structure using in experiment are Empty, Rectangle, Embossing, Length, Width. We were compared the amplitude of output signal about each shape when thickness of silicon pad is increasing from 0 to 7 mm by 1 mm.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.1
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pp.50-54
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2014
This study presents a method for heart rate detection using oscillation wave signal and tries to enhance the performance of peak detection. For this objective, the method uses the average slopes around the main peak. The crossing point of the increasing and the decreasing slopes is selected as the peak point of heart rate period. The proposed method showed smoothed heart rate graph and reduced irregularity in heart rate values.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.2
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pp.201-204
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2010
In the mobile healthcare system, a very important vital sign in analyzing the status of user health is the HRV (heart rate variability). The used signals for measuring the HRV are electrocardiograph and PPG (photoplethysmograph). In extracting the HRV from the PPG signal, an important issue is that extract the exactly HRV from PPG signal distorted from the user's movements. This study suggested a design method of the Kalman filter to solve the problem, and evaluated the performances of a proposed method by PPG signals containing motion artifacts. In the results of experiments that compared with a variable step size adaptive filter proposed in recently, the proposed method showed better performance than an adaptive filter.
The purpose of this study is to verify the utility of reflected photoplethysmography sensor using two green light emitting diodes that influenced by ambient light. Recently it has been studied that green light emitting diode is suitable for light source of reflected photoplethysmography sensor at low temperature and high temperature. Another study showed that, green light is better for monitoring heart rate during motion than led light. However, it has a bad characteristic about ambient light noise. To verify the utility of reflected photoplethysmography sensor using green light emitting diode, this study measures the photoplethysmography signal that is distorted by ambient light and will propose a solution. This study has two parts of research method. One is measurement system that composed sensor and board. The sensor is made up PE-foam and Non-woven fabric for flexible sensor. The photoplethysmography signal is measured by measurement board that composed high-pass filter, low-pass filter and amplifier. Ambient light source is light bulb and white light emitting diode that has three steps brightness. Photoplethysmography signal is measured with lead II electrocardiography signal at the same time and it is measured at the finger and radial artery for 1 minute, 1000 Hz sampling rate. The lead II electrocardiography signal is a standard signal for heart rate and photoplethysmography signal that measured at the finger is a standard signal for waveform. The test is repeated 3 times using three sensor. The data is processed by MATLAB to verify the utility by comparing the correlation coefficient score and heart rate. The photoplethysmography sensor using two green light emitting diodes is shown better utility than using one green light emitting diode and red light emitting diode at the ambient light. The waveform and heart rate that measured by two green light emitting diodes are more identical than others. The amount of electricity used is less than red light emitting diode and error peak detectability factor is the lowest.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.6
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pp.1194-1199
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2009
Heart rate may be a very important parameter in human health. To extract heart rate, the electrocardiogram(ECG) is commonly used. But the ECG acquisition procedure is very complex. On the other hand, the acquisition of pulse wave or photoplethysmogram(PPG) is very easy. However, the peak of PPG is not so sharp as ECG. This study tries to enhance the performance of peak detection in PPG signal. The method uses the average slopes around the main peak. The crossing point of the increasing and the decreasing slopes is selected as the peak point of heart rate period. The proposed method showed smoothed heart rate graph and reduced irregularity in heart rate values.
A 64-channel magnetocardiogram (MCG) system using low-noise superconducting quantum interference device (SQUID) planar gradiometers was developed for the measurements of cardiac magnetic fields generated by the heart electric activity. Owing to high flux-to-voltage transfers of double relaxation oscillation SQUID (DROS) sensors, the flux-locked loop electronics for SQUID operation could be made simpler than that of conventional DC SQUIDs, and the SQUID control was done automatically through a fiber-optic cable. The pickup coils are first-order planar gradiometers with a baseline of 4 em. The insert has 64 planar gradiometers as the sensing channels and were arranged to measure MCG field components tangential to the chest surface. When the 64-channel insert was in operation everyday, the average boil-off rate of the dewar was 3.6 Lid. The noise spectrum of the SQUID planar gradiometer system was about 5 fT$_{rms}$/$\checkmark$Hz at 100 Hz, operated inside a moderately shielded room. The MCG measurements were done at a sampling rate of 500 Hz or 1 kHz, and realtime display of MCG traces and heart rate were displayed. After the acquisition, magnetic field mapping and current mapping could be done. From the magnetic and current information, parameters for the diagnosis of myocardial ischemia were evaluated to be compared with other diagnostic methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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