In this paper we present new sound spectral analysis methods or prosthetic heart valve sounds. Phonocardiograms(PCG) of prosthetic heart valve were analyzed in order to derive frequency domain feature suitable or the classification of the valve state. The fast orthogonal search method and MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) method are described or finding the significant frequencies in PCG. The fast orthogonal search method is effective with short data records and cope with noisy, missing and unequally-spaced data. MUSIC method's key to the performance is the division of the information in the autocorrelation matrix or the data matrix into two vector subspaces, one a signal subspace and the other a noise subspace.
기존의 심음분류를 위한 연구들은 인공신경망을 이용하여 주로 이루어졌다. 그러나 심음신호의 통계적 특성을 분석 한 결과 HMM의 의한 신호모델링이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 다양한 질병을 나타내는 심음신호를 HMM을 이용하여 모델링 하고 인식성능이 심음신호의 클러스터링에 따라서 많이 좌우되는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 환경에서의 심음신호는 그 시작과 끝나는 시점이 정해지지 않은 연속신호이다. 따라서 HMM을 이용한 심음분류를 위해서는 연속적인 심음신호로부터 한 사이클의 분할된 심음을 추출할 필요성이 있다. 일반적으로 수동분할은 분할오류를 발생시키며 실시간 심음인식에 적합하지 않으므로 분할과정이 필요치 않는 ergodic형 HMM을 변형하여 사용할 것을 제안하였다. 그리고 제안된 HMM은 연속심음을 이용한 분류실험에서 매우 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.
최근에 디지털 선호처리와 전자부품의 발달로 심음 분식에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 심음 인식, 특히 심음 한주기 전체에 대한 인식연구는 거의 없다. 본 논문에서 심음 전체 한주기에 대한 새로운 인식 방법을 제안하였다. 먼저 주성분 분석을 이용하여 훈련 셋트로 데이터베이스를 구축한다. 데이터베이스는 새로운 심음입력을 인식하는데 이용된다. 심음은 정상심음, 수축전 심잡음, 수축초기 심잡음, 수축 말기 심잡음, 이완 초기 심잡음, 이완 말기 심잡음, 연속적 심잡음으로 분류된다. 실험결과 새로운 인식 방법은 심음의 특징을 인식하는데 효과적이었다. 최대 인식률은 NO의 경우 71%, PS와 ES의 경우 80%, LS의 경우 78%, ED의 경우 87%, LD의 경우 60%, CM의 경우 20% 이었다. 현재의 결과가 실제적으로 심음을 인식하기에는 충분하지 못하였지만 선음 전체 주기를 대상으로 한 연구라는데 의의가 있으며 더 효과적인 데이터베이스를 구축함으로써 인식률을 개선할 수 있다.
Sounds and music have been used in various ways in the East and the West, as it is well known that they influence the human mind and health a lot. Recently, there have been many studies regarding the remedy through sounds and music in the West and they have made good effects in the actual therapy. In the East, people knew that sounds and music would make great effects on human mind long time ago and they placed importance on sounds and music. Although there is a Sound Therapy in Oriental Medicine, it is not studied sufficiently in modern Oriental Medicine. It does not have clear standards for the clinical application and has not been frequently used. Accordingly, Yukjagyeol which has long been used in Korean Medicine and Younggamudo which was made by Kim Il-bu in late Chosun were compared from the perspective of acoustics and demonstrative treatment theory of Korean Medicine. Younggamudo by Kim il-bu allot the five sounds such as 'Eum, Ah, Eo, Ih and Uh' to 'spleen, lung, liver, heart and kidney' respectively. As the five sounds are all vowels and vibrate the vocal band as much as possible, they vibrate and resonant the respective organs to help them to function and promote circulation. In oriental medicine, there is 'Singing and Dancing Treatment'. They say songs and dances nurtures personality, supplement blood stream and comfort the mind. As the five sounds of Younggamudo take the melody while vibrating the vocal band sufficiently, when it passes from Youngto Ga(Songs) we may dance moving our bodies according to the rhythm. Therefore Gongbeop of Younggamudo helps the functionality of human organs and promotes blood circulation. As Yukjagyeol is Sabeop(discharging method), it should be used for those who have surplus Sagi and should not use for Heojeung. As Younggamudo is Bobeop(supplementing method), it is not for Shiljeung but for Heojeung which lacks of Jeonggi. It is considered that healthy people without specific disease can use it as a preventive method of 'Chimijeong' to maintain their physical and mental health. It is considered that we can have useful effects if we apply Yukjagyeol and Younggamudo dialectically with the concept of Bosa. It is considered that concrete application to Sound Gigong can be possible by searching for the methodology for empirical further study and clinical experiments and clinical application in the future.
Objectives: This study is designed to identify the responses of autonomic nervous system and gastrointestinal function which are induced by acupuncture at abdominal anterior cutaneous nerve. Methods: This study is one group before and after pilot study. Subjects were treated once, after having been fasting six hours. They had before tests, labeling points for acupuncture, acupuncture, and after tests in order. The points of acupuncture were motor points of rectus abdominis where the abdominal anterior cutaneous nerve came to the skin from abdominal wall. Before and after tests were consisted of three things: Digital Infrared Thermographic Imaging(D.I.T.I.), Heart Rate Variability(HRV), and Recording of bowel sounds. Results: There were significant differences on the skin temperature of upper body and the frequency of bowel sounds(p<0.001, p<0.001). The HRV parameters and volume of bowel sounds had no significant differences(p>0.05, p>0.05). Conclusion: Even though no significant differences in HRV parameters, the significant differences of skin temperature of upper body and frequency of bowel sounds could mean acupuncture at abdominal anterior cutaneous nerve could affect the autonomic nervous system and gastrointestinal function. However, this study had no group to compare with. Future randomized project should address this issue.
This paper considers the acoustical characteristics of the mechanical valve employed in the Korean type Artificial Heart. $Bj\"{o}rk-Shiley$ tilting disc valve was chosen for the study and acoustic measurements were performed for the artificial heart operated in a mock circulation system as well as implanted to an animal as a Bi Ventricular Assist Device (BVAD). In the mock system, three different conditions of the valve were examined which were normal, damaged (torn off), pseudothrombus attached. Microphone measurements for the BVAD were carried out at a regular time interval for 5 days after the implantation operation. Of the recorded acoustic emissions from the artificial heart, click sounds mainly originated from the valves were further analyzed using Multiple Signal Classification (MUSIC) for estimating their spectral properties. It was shown that the spectral peaks below 4 kHz and the optimal order number for MUSIC, equivalent to the number of the spectral component, might be the key parameters which were highly correlated to the physiological states of the valve like the mechanical damage of the valve or the formation of thrombus on the valves.
본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위하여 생체 정보 단말기 개발에 있어 심음 신호를 기반한 RF-Tag의 하드웨어 구조와 신호처리 방법을 제안한 것이다. 본 연구에서의 RF-Tag는 체온 센서와 심음 검출을 위한 다이나믹 마이크로폰, 측정된 헬스정보를 전송하기 위한 블루투스 통신, 적응 이득제어기로 이루어진 심박 주기 검출 알고리즘으로 구성되어 있다. RF-Tag의 성능 분석을 위해 잡음환경에서 실험하였으며, 그 결과 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법을 u-헬스케어 단말기에 적용한다면, 모바일 환경에서도 실시간적으로 정확한 헬스 정보를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
최근 건강에 대한 관심과 욕구가 크게 증가하고 있으며, 이에 따라 스마트 헬스케어 산업이 크게 주목받고 있다. 이로 인해 일상생활 중 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하기 위한 원격의료시스템뿐만 아니라, 최근에는 국내외 기업에서 언제 어디서나 신체의 활동 정보를 계측 할 수 있는 웨어러블 디바이스들을 지속적으로 연구개발 및 시장에 선보이고 있다. 특히, 맥파와 심전도는 일상생활 중 자신의 건강상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 생체신호로 가장 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 마이크 센서를 활용한 심장의 소리 즉, 심음의 계측을 통해 심장 활동 상태 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 하며, 상용 전자 청진기과 비교평가를 통해 일상생활 중 지속적인 모니터링이 가능함을 확인 하였다.
다양한 진단 기기들의 개발로 인해 발전을 거듭하고 있는 서양의학에 비해, 한의학은 임상의의 직관에 의존하여 환자들에게 시각적이며 객관적으로 질환 상태를 표현해줄 수 있는 정량화된 진단 데이터들이 부족한 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학적 진단 방법의 시각화를 통한 객관화를 구현하기 위해 먼저, 한의학에서 몸을 다스리는 중심기관이며 생명과 정신의 근원처로 간주하고 있는 심장과 음성 신호와의 관계를 한방에 기초하여 규명하고 분석하였다. 따라서 심장은 오관 중 혀와 관련이 되어 있어 음성과 연계하여 생각하면 심장 질환자는 설음(舌音), 즉 혓소리의 발음이 불명확하다는 것에 초점을 맞추어 심장 질환의 유무를 판단하는 방법을 설계하였다. 이를 위해 심장 질환자와 정상인으로 피실험자 집단을 구성하고 이들의 음성에서 헛소리에 해당하는 부분에 대한 제2포먼트 주파수의 통계적 대역폭 분석과 형태적 모델링 분석을 수행하여 상호간의 비교, 분석을 수행하였다. 최종적으로 설계한 방법에 대해 실험 결과를 통한 상관성을 분석하였다.
본 논문은 자동 분할과 extreme learning machine (ELM)을 이용하여 연속 심음신호에 의한 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 자동 분할을 위한 전처리 단계에서 비정상적인 심음신호는 심잡음 (murmur)과 클릭음 (click)을 포함하고 있기 때문에 제1음 (S1)과 제2음 (S2) 시작점 검출 결과가 부정확하거나 누락되어 기존의 심장질환 분류 시스템의 정확도를 저하시키게된다. 이러한 분할 오류에 의한 성능 저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은 분류 정확도를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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