Purpose: The purpose of this study was to compare and analyze the method of measuring the angle of the trunk rotation using a smartphone with 3D smartphone holder compared to a scoliometer, which is a measuring tool used as a method for diagnosing scoliosis in scoliosis patients. Methods: Angle of trunk rotation was measured in 21 subjects diagnosed with scoliosis. scoliometer measurement method, a smartphone measurement method with a 3D smartphone holder, a smartphone blind measurement method with a 3D smartphone holder, a smartphone measurement method without a smartphone holder, a smartphone blind measurement method without a smartphone holder, and a total of five measurement methods were repeated three times for comparison and analysis. Results: The smartphone measurement method with a 3D smartphone holder has excellent intra-rater reliability of angle of trunk rotation (Rater A; ICC3, 2≥0.993, Rater B; ICC3, 2≥0.992). The smartphone blind measurement method with a 3D smartphone holder has excellent inter-rater reliability of angle of trunk rotation (ICC2, 2≥0.968). The scoliometer measurement method had the highest validity (r=0.976) with the smartphone measurement method with a 3D smartphone holder, and the blind measurement method without a smartphone holder had the lowest validity (r=0.886). Conclusion: These findings, the angle of trunk rotation measured by the smartphone measurement method with a 3D smartphone holder in scoliosis patients showed high reliability and validity compared to the scoliometer measurement method.
This report presents a mobile instrumentation platform based on a smartphone using its built-in functions for colorimetric diagnosis. The color change as a result of detection is taken as a picture through a CCD camera built in the smartphone, and is evaluated in the form of the hue value to give the well-defined relationship between the color and the concentration. To prove the concept in the present work, proton concentration measurements were conducted on pH paper coupled with a smartphone for demonstration. This report is believed to show the possibility of adapting a smartphone to a mobile analytical transducer, and more applications for bioanalysis are expected to be developed using other built-in functions of the smartphone.
The purpose of this study were to determine the intra-rater and inter-rater reliability of shoulder passive range of motion measurement using the "Clinometer + bubble level", a smartphone application and to compare with the intra-rater and inter-rater reliability of measurement using a goniometer. Twenty six patients with stroke were recruited for this study. Two raters measured the passive range of motion of four types of shoulder movements (forward flexion; FF, abduction; ABD, external rotation at $90^{\circ}$ abduction; ER90 and internal rotation at $90^{\circ}$ abduction; IR90) using a goniometer and a smartphone to determine within-day inter-rater reliability. A retest session was performed thirty minutes later to determine within-day intra-rater reliability. The reliability was assessed using intraclass correlation coefficients (ICC) and the standard error of measurement (SEM). The ICC (2,1) for the inter-rater reliabilities of the goniometer and smartphone were good in FF and ABD [ICC (2,1)=.75~.87] and excellent in ER90 [ICC (2,1)=.90~.95]. The intra-rater reliabilities for the goniometer and smartphone were good or more than good, with an ICC (3,1) value >.75, the exception was IR90 measured by rater 2 on the smartphone. These results suggest that smartphone could be used as an alternative method tool for measurement of passive shoulder range of motion in patients with stroke.
Estimation of cable tension through proper measurements is one of the essential tasks in evaluating the safety of cable structures. In this paper, a study on cable tension estimation using the built-in accelerometer and camera in a smartphone was conducted. For the experimental study, visual displacement measurement using a smartphone camera and acceleration measurement using a built-in accelerometer were performed in the cable-stayed bridge model. The estimated natural frequencies and transformed tensions from these measurements were compared with the theoretical values and results from the normal visual displacement method. Through comparison, it can be seen that the error between the method using the smartphone and the normal visual displacement is sufficiently small to be acceptable. It has also been shown that those errors are much smaller than the difference between the values calculated by the theoretical model. These results show that the deviation according to the type of measurement method is not large and it is rather important to use an appropriate mathematical model. In conclusion, in the case of cable tension estimation, it can be said that the visual displacement measurement and acceleration using a smartphone can be a sufficiently applicable method, just like the normal visual displacement method. It is also noteworthy that the smartphone accelerometer has a larger magnitude error and has more limitations such as high-frequency sampling instability compared to the visual displacement method, but shows almost the same performance as the visual displacement method in this cable tension estimation.
PURPOSE: We aims to promote the development of proprioception measurement using smartphones, goniometers, and laser pointers as compared to the conventional use of electrogoniometer measurement. METHODS: Measurements using an electrogoniometer were previously proved to be reliabile and valid. Among E-university students, 20 who had no fracture, operation history, or inflammatory arthritis were examined. These subjects had not performed regular exercise in the past 3 months. Proprioception measurements were performed using four different measurement tools, three times per day, for test-retest analysis. RESULTS: No notable test-retest differences were noted for any of the measurement methods (P>0.05). With regard to the test-retest reliability for each measurement method, we observed that the readings from both the electrogoniometer and smartphone have high reliability (ICC>0.80), whereas the readings from the laser pointer have moderate reliability (ICC>0.60). When assessing the concurrent validity between electrogoniometers with individual measurements, we did not observe any notable difference between the smartphone and electrogoniometer (P>0.05) and these tools in fact showed high correlation (r>0.60, P<0.05) and a moderate reliability (ICC>0.60). Moreover, there was no notable difference in between electrogoniometers and laser pointers (P<0.05). CONCLUSION: CONCLUSION: The findings of this suggested that proprioception can be measured by using smart-phones, and proved that this method has sufficient credibility. Moreover, we noted that the concurrent validity with smartphones was high in comparison with the conventional electrogoniometer, which also indicates the validity and credibility. Based on these findings, we conclude that the measurement of proprioception by using a smartphone can be widely adopted.
Purpose: The purpose of this study was to examine the level of agreement between smartphone apps and self-reported physical activity questionnaires. Methods: Quantitative methods were used to assess the correlation and agreement between the number of steps counted by a smartphone app and the amount of walking reported in a survey. A total of 29 adults who used smartphones were recruited from a university, and their step counts from their smartphone pedometers and responses to the international physical activity questionnaire (IPAQ) were collected over a 10-week period. Results: An analysis of 170 data pairs with Spearman's rho correlation and a Bland-Altman plot revealed a positive correlation between step counts from the smartphone app and walking activity from the IPAQ. The Bland-Altman plot also demonstrated the agreement to be improved among female participants. Conclusion: In assessing walking activity, smartphone pedometer apps showed good correlation with the IPAQ and improved agreement with the IPAQ among women. Therefore, it is suggested that the participants' gender and activity intensity, as well as the accuracy of measurement tools, should be considered in an evaluation of the delivery of physical activity promotion programs through smartphone apps.
In this paper, a respiration measurement method using FMCW signal for off-the-shelf smartphone is presented and investigated. The proposed algorithm transmits FMCW signal periodically instead of transmitting continuously so that one can reduce the power consumption from speaker in smartphone and the algorithm complexity. In order to eliminate the clicking noise generated when transmitting FMCW signal, Tukey window with ${\alpha}=0.01$ is applied to prevent the noise from being heard. An application program for Android OS which can transmit FMCW signal through speaker and record the reflected signals through MIC has been developed. Since the total duration of the signal transmission is set to 20msec per 1 second for the experiments, the power consumption can be decreased by 80% compared to the continuous transmission. It was confirmed that the clicking noise is inaudible as long as a smartphone is located at more than 10cm from ears. In the experiments on a sleeping child, the breathing signal of about 0.27Hz was measured.
최근 스마트 폰 기술의 급속한 성장과 더불어, 이를 위한 다양한 어플들의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있어 우리들은 다양한 모바일 서비스를 사용할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용하여 촬영되는 피사체의 실물 크기를 정확하게 측정할 수 있는 어플에 사용되는 계측 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 스마트 폰의 카메라 모듈로 피사체 이미지를 촬영할 때 3축 자이로 가속 센서를 이용하여 피사체간 거리와 기울기, 회전각을 실시간으로 측정하여 촬영 이미지 내의 피사체의 사이즈를 정확하게 계측하도록 하였다. 제안한 계측 알고리즘은 모의실험을 통해 그 계측 정확도를 비교 분석하였다.
Purpose : The purpose of this study was to evaluate inter-tester reliability and Intra-tester reliability about range of motion(ROM) measurement of hip joint with smartphone inclinometer. Method : Six observers performed goniometric and smartphone inclinometer measurements of various hip movements, including both active ROM for flexion, extension, external rotation, internal rotation. Measurements were performed in the right hip of fifty normal subjects. All measures were performed three times for evaluating reliability of observer. Inter- and intra-observer reliabilities were evaluated using the intraclass correlation coefficient(ICC). Result : The results were as follows, inter-observer reliability ICC value showed .948-.974 in smartphone inclinometer. And showed .781-.827 in goniometer. Intra-observer reliability ICC value showed .653-.992 in smartphone inclinometer. And showed .613-.854 in goniometer. Conclusion : Smartphone inclinometer are portable and widely available tools that are mostly reliable and valid for assessing active hip range of motion, with potential use when a goniometer is not available.
With the development of smartphone technologies enable photoplethysmogram (PPG) acquisition by camera and heart rate (HR) measurement. This papers presents improved algorithm to extract HR from PPG signal recorded by smartphone camera and to develop real-time PPG signal processing Android application. 400 video samples recorded by Samsung smartphone camera are imported as input data for further processing and evaluating algorithm on MATLAB. An optimized algorithm is developed and tested on Android platform with different kind of Samsung smartphones. To assess algorithm's performance, medical device Beurer BC08 is used as reference. According to related works, accuracy parameters includes 90% number of samples that has relative errors less than 5%, Person correlation (r) more than 0.9, and standard estimated error (SEE) less than 5 beats-per-minutes (bpm).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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