목 적 : 전침 자극은 최근에 임상연구와 더불어 기초연구에서 자주 사용하는 방법으로 경락이론에 의거하여 신체에 분포되어 있는 경락상의 각종경혈부위에 인위적인 전기 자극을 통하여 질병을 치료, 예방 혹은 완화하는 방법이다. 이에 본 연구에서는 정상적인 쥐의 상태에서 일정한 전침 자극을 주었을 때, 심박변이도의 변화를 측정 하였다. 방 법 : 쥐의 정상적인 마취상태에서 태충혈에 4 Hz와 80 Hz의 5 V 크기로 10 mA 강도의 사각파 파형으로 자극을 주었으며 대조조로 비경혈 부위에 4 Hz의 동일한 파형으로 자극을 주어 심박 변이도의 변화정도를 측정하였다. 결 과 : 본 실험에서 RR Interval의 경우 태충혈 4 Hz 보다 80 Hz일때 RR Interval의 파형이 더 크게 나타났으며, PSD의 분석에서도 자극 전후를 비교하였을 때 $1{\sim}3$ Hz 사이에 높은 피크가 보였으며 4 Hz의 비경혈 부위에서는 큰 변화를 보이지 않았다. 결 론 : 이번 실험연구를 통하여 정상적인 쥐의 상태에서 일정한 전침 자극을 주었을 때, 심박 변이도 변화를 도출할 수 있었으며, 이번 실험을 통해 비수술적인 방법으로 치료효과와 심박 변이도를 측정할 수 있었고, 이를 통해 전침자극의 기전 연구에 있어 과학적 근거를 제시할 수 있다고 사료된다.
심전도는 심장의 전기적인 활동을 나타내는 지표로, 심장활동 및 자율 신경계를 관찰하기 위해 R 파형의 간격을 측정함으로써 심박변이도를 추출할 수 있다. 심박변이도는 자율신경계의 관찰 이외에도 급성 심근경색의 예후판정이나 심장급사 예견, 당뇨병 관찰, 감성 및 스트레스 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 심전도의 추출해야하는 과정을 거쳐야 하기 때문에, 임상적인 목적이 아닐시에도 3 전극을 몸에 부착하여 측정하는 것은 심박변이도에 대한 접근성을 떨어뜨리고 있다. 본 연구에서는 심박변이도의 측정을 위하여 수정된 방식의 라플라시안 전극을 설계하고 이를 이용해 심박변이도의 측정 및 분석을 함으로써 접근성 높은 새로운 심박변이도 측정용 전극에 대해 제시하였다.
The purpose of this study is finding alternative parameters of the HRV so as to minimize the subjective errors by STAI and BDI, could be have two types of significant correlation levels depending on normalized method. Particularly, the LF/HF presented as the quantitative physiological parameter that can reflect both state-anxiety and trait-anxiety.
This paper presents an approach to detect arrhythmia using heart rate variability and a fuzzy neural network. The proposed algorithm diagnoses arrhythmia using 32 RR-intervals that are 25 seconds on average. We extract six statistical values from the 32 RR-intervals, which are used to input data of the fuzzy neural network. This paper uses the neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM) to diagnose arrhythmia. The NEWFM used in this algorithm classifies normal and arrhythmia. The performances by Tsipouras using the 48 records of the MIT-BIH arrhythmia database was below 80% of SE(sensitivity) and SP(specificity) in both. The detection algorithm of arrhythmia shows 88.75% of SE, 82.28% of SP, and 86.31% of accuracy.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.349-352
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2009
최근 유비쿼터스 헬스케어가 부각됨에 따라 심장의 활동상태를 보다 편리하게 측정하기 위하여 이동성 및 휴대성을 강조한 심전도 계측 시스템 및 스트레스 상태를 분석하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 하지만 기존 심전도 계측은 전극의 부착 및 계측시스템과의 연결을 위한 리드선의 사용으로 인해 활동의 불편함을 유발한다. 본 연구에서는 기 연구 수행된 가정 또는 사무실에서 무구속적인(unconstrained) 방법으로 지속적인 심장의 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 무구속적인 방법으로 심탄도 신호를 계측하고 심탄도신호로부터 심박동변이율을 추출함으로써 일상생활 중 스트레스를 모니터링 하고자 하였다. 구현된 시스템을 통한 스트레스 모니터링의 가능성을 평가하기위하여 안정상태의 심박동변이율과 인위적인 신체적 스트레스인 Valsalva 조작를 유도한 후 심박동 변이율을 비교평가 하였다. 건강한 대학생 10명을 대상으로 비교분석을 수행한 결과 안정 상태와 육체적 스트레스 인가 후 심박동 변이율의 변화 양상을 관찰할 수 있었으며, 무구속적인 방법에 의해 스트레스의 모니터링이 가능함을 확인 할 수 있었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.3
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pp.61-69
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2015
This study presents a probabilistic knowledge discovery method to interpret heart rate variability (HRV) based on time and frequency domain indexes, extracted using discrete wavelet transform. The knowledge induction algorithm was composed of two phases: rule generation and rule estimation. Firstly, a rule generation converts numerical attributes to intervals using ROC curve analysis and constructs a reduced ruleset by comparing consistency degree between attribute-value pairs with different decision values. Then, we estimated three measures such as rule support, confidence, and coverage to a probabilistic interpretation for each rule. To show the effectiveness of proposed model, we evaluated the statistical discriminant power of five rules (3 for atrial fibrillation, 1 for normal sinus rhythm, and 1 for both atrial fibrillation and normal sinus rhythm) generated using a data (n=58) collected from 1 channel wireless holter electrocardiogram (ECG), i.e., HeartCall$^{(R)}$, U-Heart Inc. The experimental result showed the performance of approximately 0.93 (93%) in terms of accuracy, sensitivity, specificity, and AUC measures, respectively.
Photoplethysmogram(PPG) is the method to obtain the biomedical signal using the linear relationships between the blood volume for changing the cardiac contraction and relaxation and the amount of light for absorbing the hemoglobin in the blood. In this paper, we proposed the analyzed results which show the heart rate variability and the distribution of heart rate for before and after using PPG. Moreover, this paper designed and implemented the system based on personal computer to predict cardiovascular disease in advance using the analyzed results for the autonomic balance from taking the spectral analysis of heart rate and the state of the blood vessel for analyzing APG(acceleration plethysmogram).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.1012-1013
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2014
본 논문에서는 일상생활 중 지속적으로 심장 상태를 모니터링 할 수 있는 무구속 의자형 심탄도 측정시스템을 개발하였다. 또한 구현된 시스템에서 측정된 생체신호를 이용하여 주관적인 감정자극의 스트레스를 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 수준을 분석하고자 하였다. 실험은 시스템에 착석하여 실시간으로 시청각 자극 실험을 수행하였고, 심박수와 심박변이도의 시간영역 및 주파수영역 파라미터를 확인하였다. 확인된 심박변이도의 파라미터는 시청각 도중 기술한 인간의 감정들을 체계화하여 2차원 공간에 여러 감정들의 관계를 나타낸 제임스 러셀(J. Russell)의 감정모델을 주관적인 감정 자극에 의한 스트레스 지표 나타내어 비교 분석하였다. 실험결과는 RMSSD, LF/HF 파라미터가 스트레스 수준 분류에 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 증명한다.
In this article, the effects of stress on central nerve system and heart function and the concept of heart rate variability were reviewed. HRV(Heart Rate Variability), the periodical change of the heart rate, is indicated larger in the healthier because they respond flexibly to various sorts of facts influencing on HR. HRV analysis is largely composed of the time domain analysis and the frequency analysis. In the former the flexibility of heart function is analysed, while in the latter autonomic nerve function is examined, which is the degree of sympathetic and parasympathetic nerve activity and the state of balance. Furthermore, existence or nonexistence of disease and/or level of stress can be estimated by measuring the variability and normality of heart rate, and balance of autonomic nerve system, and through HRV biofeedback the symptoms of anxiety disorder or asthma can be reduced.
Biofeedback training to increase the amplitude of respiratory sinus arrhythmia(RSA) maximally increases the amplitude of heart rate variability(HRV) only in respiratory rate at approximately 0.1Hz. To perform this task, people slow their breathing to this rate to point where resonance occur between respiratory sinus arrhythmia(RSA) and oscillation that naturally occur at this rate, probably triggered in part by baroreflex activity. The biofeedback technique allows each individual to breathe at a rate that is specifically adapted to the rhythms of his or her own body. A manual is presented for carrying out this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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