본 연구에서는 PPG 신호에 포함되어 있는 동잡음을 제거하기위해 사용되는 가속도 센서를 대체하기 위한 새로운 PPG 센서와 그 신호처리 기법을 제안하며, 제안된 방법은 청색광으로부터 추정된 동잡음을 기반으로 하여 광용적 맥파의 동잡음을 제거하는 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기위해 청색광 LED와 적색광 LED, 포토센서를 이용하여 센서 프로브 설계하고 제작하였고, 제작된 센서 프로브와 적응필터를 이용하여 동잡음 제거 처리를 하였다. 실험의 결과에서는 제안된 센서와 신호처리 방법이 동잡음이 발생하더라도 신호 복원이 잘되었으며, 신호 대잡음비도 기존의 이동평균필터 보다 4.5배 이상 향상되었다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법이 저가의 헬스케어 단말기 설계에 적용될 수 있을 것이다.
모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
광용적맥파는 심박과 동맥 혈액의 산소포화도 등을 측정하기 위하여 널리 사용된다. 본 논문에서는 요골동맥에서 780nm와 940nm 적외선 LED를 사용하여 PPG 신호를 측정할 수 있는 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 여러 상황에서 특성이 서로 다른 8종의 LED와 2종의 광전 센서를 조합하여 요골동맥에서 광전용적맥파를 측정하였다. 요골동맥에서 측정된 파형들은 반전되어서 기록된다. 이렇게 반전된 파형은 수축기의 신호는 감소시키고, 확장기의 신호는 증가시킨다. 시스템을 통하여 투과형 방식과 반사형 방식에서 각각의 신호 검출이 적합한 환경과 최적의 센서 조합을 파악하여 모니터링 시스템을 구현하고, 각 조합별 그 결과 피검자의 요골동맥에서 안정적으로 사용할 수 있는 심박신호 측정 시스템을 개발하였다.
To diagnose dental pulp vitality, electric pulp tester has been widely used, which is a method to test condition of nerve. However, especially in the case of patients with trauma, nerve desensitization could temporarily occur even though nerve might be recovered by blood flow within the pulp later, which implies that blood flow in dental pulp is also an important factor for diagnosing vitality. This paper described the development of a probe that relatively measured blood flow in dental pulp using photoplethysmography (PPG). The probe emits four different wavelength light sources including three visible and an infrared light. We tested which light source detect sensitively the blood flow in dental pulp. As a result, green light had the largest peak to peak voltage and the power spectrum among different wavelengths.
본 논문에서는 660nm 파장의 적색광과 940nm 파장의 적외선을 활용한 광전용적맥파(photoplethysmo graphy:PPG)를 기반으로 한 산소포화도 측정에 대하여 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 한 손가락에서 서로 다른 두 파장의 광(光)을 번갈아 켜고 끄며 측정하던 산소포화도 측정방식과 달리 서로 다른 두 파장의 광을 각각 서로 다른 손가락에서 측정 한 후 각각의 광전용적맥파를 통하여 산소포화도를 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 동시에 한곳에서 측정할 때와 달리 서로 다른 두광을 Switching할 필요 없이 동시에 측정 가능하며 이를 통하여 서로 다른 곳에서 측정한 광전용적맥파를 이용하여 산소포화도 측정이 가능하다는 결론을 얻었다.
A novel heart rate estimation algorithm is presented based on normalized least-mean-square (NLMS) algorithm. This paper presented a three-step processing scheme for estimating heart rate from PPG signal with motion artifacts. The proposed active noise cancellation algorithm has low computational complexity compared to the NLMS algorithm. Experimental results show that the proposed algorithms perform similar with the previous algorithm under motion artifact noises.
본 연구는 사용자가 경험하는 감성 이미지를 추출하여 생리신호를 통해 자동으로 분류하는 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 이미지의 감성평가를 위하여 착용과 휴대가 간편한 PPG생체신호를 활용하였고, 생활 속의 장면들에서 감성 별 이미지를 무선으로 PC에 저장 및 분류하는 시스템을 개발하였다. 또한 이미지의 라이프 로그 정보를 제공하는 기술을 개발하였다. 본 시스템은 사용자의 경험과 이미지를 연관시켜 생활 속 정보의 경험 피드백을 하는 데에 의의가 있다.
본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.
In this study, we proposed a new method that can be measure ECG (Electrocardiography) and PPG (Photoplethysmography) in realtime on the site of the wrist for check the state of health in daily life. For convenience measurement of ECG the lead I method was used on the wrist, and omit the reference junction ECG I was measured in the right hand and the left hand of the potential difference. Then the measured electrocardiogram was amplified by the differential amplifier and the signals were passed HPF, LPF, and BPF filters. For removing the PPG's noise from the Motion artifact and temperature, we apply the reflective photoelectric volume pulse wave measurement method using green LED as a light source. The circuits was designed to be able to check the waveform using higher active amplification method at weak signals. For the validation of our device, the measured signals were compared with E2-KIT on same time. The results shows that the error does not exceed the maximum one, most of the data is confirmed to be issued Peak inspection of the same number.
Internet of Things(IoT)-devices are now expanding inter-connecting networking technologies to invent healthcare monitoring system especially for assessing physiological conditions of the chronically-ill patients those with cardiovascular diseases. Hence, IoT system is expected to be utilized for home healthcare by dedicating the original usage of IoT devices to collect the biomedical data such as electrocardiogram(ECG) and photoplethysmography(PPG) signal. The aim of this work is to implement health monitoring system by integrating IoT devices with Raspberry-pi components to measure and analyze ECG and the multi-channel PPG signals. The acquired data and fiducial features from our system can be transmitted to mobile devices via wireless networking technology to support the concept of tele-monitoring services based on IoT devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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