심장혈관 신호에 있어서 단기간의 beat-to-beat 변이(variability)에 대한 여러 연구에서 선형 분석기법들이 사용되었다. 그러나 단기간 beat-to-beat 변이에 대해 선형기법 사용의 타당성에 대한 연구나 선형과 비선형 특성을 비교한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문의 목적은 단기간 beat-to-beat 변이의 비선형성 특성을 조사함으로써 선형기법 사용의 적절함을 증명하고자 한다. 이를 위해 선형 ARMA와 비선형 신경망(NN) 모델을 사용하여 예측을 수행하였는데, 과거의 순시 심박(HR)과 평균 혈압(BP)으로부터 현재의 심박과 혈압 예측을 상호 비교하였다. 이러한 예측모델을 평가하기 위해 MIMIC 데이터베이스로부터 HR와 BP 시계열을 사용하였다. 실험결과에 의하면 신경망에 의한 비선형성은 단기간 beat-to-beat 변이를 생성하는 시스템 동특성을 나타내는데 의미있는 역할을 하지 못하였으며, 이 사실은 ARMA 선형 분석기법이 이러한 시스템 동특성을 나타내는데 적절함을 보여주고 있다
This study aims at the new analysis of heart beat fluctuations by applying physiological Heart Rate Variability Model with representing the cardiac control system in sympathetic and parasympathetic-coupling oscillator constants, Cs and Cp. To find the effects of coupling constants on the beat-to-beat fluctuations, Integral Pulse Frequency Modulation (IPFM) model is adopted to generate the time series data of ECG R-peaks and represent them by poincaré scattergram plot in the time domain and HRV in the frequency domain, respectively. The actual poincaré plots and HRV spectrum are also analyzed by acquiring the experimental data from the subjects exposed to the emotional-stress invoking environment and the function of the coupling constants are verified in terms of antagonism in sympathetic and parasympathetic activity.
In this paper, we analyses heart beat data to identify subjects stress state (binary) using heart rate variability (HRV) features extracted from heart beat data of the subjects and implement supervised machine learning techniques to create the mental stress classifier. There are four steps need to be done: data acquisition, data processing (HRV analysis), features selection, and machine learning, before doing performance measurement. There are 56 features generated from the HRV Analysis module with several of them are selected (using own algorithm) after computing the Pearson Correlation Matrix (p-values). The results of the list of selected features compared with all features data are compared by its model error after training using several machine learning techniques: support vector machine, decision tree, and discriminant analysis. SVM model and decision tree model with using selected features shows close results compared to using all recording by only 1% difference. Meanwhile, the discriminant analysis differs about 5%. All the machine learning method used in this works have 90% maximum average accuracy.
In this paper, we proposed a new algorithm for the separation of fetal ECG from single channel abdominal ECG. The algorithm consists of a stage of demixing vector calculation for initial signal and a stage of fetal beat detection for the rest of signal. The demixing vector was obtained by applying independent component analysis technique to projected signals into time-frequency domain. For the test of this algorithm, simulation signals, De Lathauwer's data and some measured data, which was acquired from 8 healthy volunteers whose pregnant periods ranged from 22 weeks to 35 weeks and whose ages from 27 to 37, were used. For each data, the accuracy of fetal beat detection was $100\%$ and with the location of fetal beats, fetal heart rate variability and morphology could be offered. In conclusion, this proposed algorithm showed the possibility of fetal beat separation with a single channel abdominal ECG and it might be adopted to a fetal health monitoring system, by which a single channel abdominal ECG is acquired.
There is a growing need for a care system that can continuously monitor, manage and effectively relieve stress for modern people. In recent years, mobile healthcare devices capable of measuring heart rate have become popular, and many stress monitoring techniques using heart rate variability analysis have been actively proposed and commercialized. In addition, respiratory biofeedback methods are used to provide stress relieving services in environments using mobile healthcare devices. In this case, breathing information should be measured well to assess whether the user is doing well in biofeedback training. In this study, we extracted the heart beat interval signal from the PPG and used the oscillator based notch filter based on the IIR band pass filter to track the strongest frequency in the heart beat interval signal. The respiration signal was then estimated by filtering the heart beat interval signal with this frequency as the center frequency. Experimental results showed that the number of breathing could be measured accurately when the subject was guided to take a deep breath. Also, in the timeing measurement of inspiration and expiration, a time delay of about 1 second occurred. It is expected that this will provide a respiratory biofeedback service that can assess whether or not breathing exercise are performed well.
부정맥 검출을 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 또한 P파, T파의 개인차가 있어 파형을 구분할 수 없을 경우도 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 실시간으로 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 실시간 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 폭을 추출하고, 각 특징점들의 문턱치(threshold) 만족 여부를 바이너리 코드화시킴으로써 실시간으로 부정맥을 분류 하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 39개의 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat의 검출률을 비교하였다. 실험결과 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat는 각각 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48%의 우수한 평균 검출률을 나타내었다.
Objectives The purposes of this study was to develope a Qi gong exercise that suits characteristics of post mastectomy women, and to evaluate the effect of Qi gong exercise on immune response, blood circulation index, pulse wave parameter and heart rate variability. Methods This study was applied to total 35 post mastectomy women, including 17 for experiment group and 18 for control group. The Qi gong exercise was composed of total 24 times of 90 minutes per each time, twice a week, and 12 weeks and it was conducted by the oriental medicine professor who was an expert of Qi gong exercise. Results 1. Two group comparison revealed that the experimental group had significantly improved immune response(p<.021), HR(beats/min)(p<.001), ESV(ml/beat)(p=.038), ESI($ml/beat/m^2$)(p=.040), ECO (L/min)(p=.019), ECI($L/min/m^2$)(p=.023), ECRI($dyne^*sec/cm$)(p=.015), Left Kwan($div^3$)(p=.021), Right Kwan($div^3$)(p=.038), Mean HRV(cycle/min)(p<.001), SDNN(ms)(p=.043), RMSSD(ms)(p=.040), and TP(log $ms^2$)(p=.039). 2. Two group comparison revealed that the experimental group had significantly decreased ECR ($dyne^*sec^*cm^{-5}$) (p=.034), Left RAI(p=.044), Right RAI(p=.042), and pNN50(%)(p=.038). Conclusions These results from Qi gong exercise program can be used as basic data for development of health promotion program for Post Mastectomy Women.
Purpose: Breathing can be controlled either unconsciously or consciously. In Asian countries, various conscious breathing-control techniques have been practiced for many years to promote health and wellbeing. However, the exact mechanism underlying these techniques has not yet been established. The purpose of this study is to explore the physiological mechanism explaining how conscious breathing control could affect the autonomic nervous system, brain activity, and mental changes. Methods: The coupling phenomenon among breathing rhythm, heart rate variability, and brain waves was explored theoretically based on the research hypothesis and a review of the literature. Results: Respiratory sinus arrhythmia is a well-known phenomenon in which heart rate changes to become synchronized with breathing: inhalation increases heart rate and exhalation decreases it. HRV BFB training depends on conscious breathing control. During coherent sinusoidal heart rate changes, brain ${\alpha}$ waves could be enhanced. An increase in ${\alpha}$ waves was also found and the synchronicity between heart beat rhythm and brain wave became strengthened during meditation. Conclusion: In addition to the effect of emotion on breathing patterns, conscious breathing could change heart beat rhythms and brainwaves, and subsequently affect emotional status.
Heart Rate Variability (HRV) represents beat-to-beat fluctuations of R-R intervals in Electrocardiogram (ECG). On of the clinical applications of HRV is to assess the mental-stress state by evaluating its power spectral density distribution. This study aims at finding new discriminative role of the coupled-oscillating coupling constants, Cs and Cp in the Integral Pulse Frequency Modulation (IPFM) model. Based on comparing with power spectral density of HRV in terms of the relative ratio of the low and high-frequency power component, we can conclude the fact that the coupling parameters Cs and Cp can replace the role of HRV power spectrum interpretation for judging the mental-stress state.
목 적 : 폐쇄성 수면무호흡증(이하 수면무호흡증) 환자에서 고혈압이 흔히 병발되나 지속적 상기도 양압술(이하 양압술)에 따른 고혈압 해소 정도는 연구방법에 따라 상이한 결과를 보이고 있다. 이에 저자들은 지속적-비관혈적 혈압 측정법을 이용하여 기초 혈압치가 다양한 수면무호흡증 환자군에서 양압술을 적용하면서 야간 수면중 혈압 및 심박 동수 반응에 양압술이 미치는 영향을 연구하고자 하였다. 또한 양압술에 의한 혈역학적 변화에 영향을 줄 수 있는 요인들을 찾고자 하였다. 방 법 : 연구대상으로는 수면무호흡증의 임상 증상을 지니고 있으며 기초 측정일의 야간 수면다원검사 결과 호흡장애지수가 5이상인 환자 10명(평균연령 52.2$\pm$12.4세, 남자 9명, 여자 1명)을 선택하였다. 양압술을 시행하지 않은 상태인 기초 측정일과 양압술을 시행한 양압술 시행일 모두에서 야간 수면다원기록과 동시에 지속적-비관혈적 혈압측정기($Finapres^{(R)}$)를 사용하여 매 박동(beat-to-beat)시의 수축기 혈압, 이완기 혈압, 그리고 심박동수를 측정하였다. 또한 매 2초마다 혈중산소포화도($SaO_2$)를 측정하였다. 기초 측정일과 양압술 시행일 두 군간에 혈역학적 및 호흡기적 변인들의 평균치를 비교하였다. 기초 측정일 값에서 양압술 시행일 값을 뺀 수축기 혈압 델타값 및 이완기 혈압 델타값 각각과 기초 측정일의 측정치들(수축기 혈압, 이완기 혈압, 그 각각의 혈압 변이도, 심박동수 및 심박동수 변이도, 혈중산소포화도 평균치, 그리고 호흡장애지수), 양압술 시행일의 측정치들(양압술 처방압력 및 총 각성시간 분율), 연령, 그리고 비만도 간의 상관관계를 분석하였다. 결 과 : 1) 혈중 산소포화도의 평균치와 호흡장애지수가 기초 측정일에 비해 양압술 시행일에서 각각 증가(p<.01) 및 감소(p<.01)하였으나, 혈역학적 변인을 포함한 다른 비교 변인들에서는 차이가 없었다. 2) 기초 측정일의 혈압에서 양압술 시행일의 혈압을 뺀 델타값들을 분석한 결과 기초 측정일의 혈압치와 대상군의 연령에 따라 혈압 반응이 차별적으로 나타났다. 수축기 혈압 델타값과 기초 측정일의 수축기 혈압간에 유의한 정적 상관관계를 보였으나(p<.01), 이완기 혈압 델타값과 기초 측정일의 이완기 혈압간에는 각성기(p<.01)를 제외한 다른 수면단계에서 유의한 상관관계가 없었다. 렘수면단계를 제외한 모든 수면단계에서 이완기 혈압의 델타값과 연령 사이에 유의한 역 상관관계가 있었지만(p<.05), 수축기 혈압의 델타값과 연령 간에는 유의한 상관관계가 없었다. 3) 수축기 혈압 델타값 및 이완기 혈압델타값 각각과 기초 측정일의 측정치들, 양압술 시행일의 측정치들, 그리고 비만도 간의 상관관계를 분석한 결과, 이완기 혈압 델타값과 양압술 시행일의 각성시간 분율간의 유의한 정적 상관관계(p<.01) 외에는 유의한 상관관계가 없었다. 결 론 : 양압술 적용에 따라 수축기 혈압 델타값과 이완기 혈압 델타값이 기초 측정일의 수축기 혈압치와 대상군의 연령에 따라 각각 증가 또는 감소하였다. 따라서, 본 연구는 양압술에 따른 혈압 반응은 단순 감소로 나타나는 것이 아니라 여러 변인의 조건에 따라 차별적 혈압 반응 양상으로 나타나는 복합적인 현상이며 앞으로 좀더 세밀하게 연구되어야 할 대상임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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