Background Negative-pressure wound therapy (NPWT) is believed to accelerate wound healing by altering wound microvascular blood flow. Although many studies using laser Doppler have found that NPWT increases perfusion, recent work using other modalities has demonstrated that perfusion is reduced. The purpose of this study was to investigate the influence of NPWT on tissue oxygenation of the foot, which is the most sensitive region of the body to ischemia. Methods Transcutaneous partial pressure of oxygen ($TcpO_2$) was used to determine perfusion beneath NPWT dressings of 10 healthy feet. The sensor was placed on the tarso-metatarsal area of the foot and the NPWT dressing was placed above the sensor. $TcpO_2$ was measured until it reached a steady plateau state. The readings obtained at the suction-on period were compared with the initial baseline (pre-suction) readings. Results $TcpO_2$ decreased significantly immediately after applying NPWT, but gradually increased over time until reaching a steady plateau state. The decrease in $TcpO_2$ from baseline to the steady state was 2.9 to 13.9 mm Hg (mean, $9.3{\pm}3.6$ mm Hg; $13.5{\pm}5.8%$; P<0.01). All feet reached a plateau within 20 to 65 minutes after suction was applied. Conclusions NPWT significantly decrease tissue oxygenation of the foot by 2.9 to 13.9 mm Hg. NPWT should be used with caution on feet that do not have adequate tissue oxygenation for wound healing.
본 연구에서는 기존 오실로메트리(oscillomatry) 혈압측정에서 가압 커프의 영향을 최소화 하기위하여, 캐패시턴스 센서를 추가하여 혈압측정 동안의 혈압 및 혈류의 변화량을 측정하여 얻은 신호로 수축기 혈압 및 이완기 혈압을 추정하였다. 필터를 적용한 캐패시턴스 센서의 값을 피크의 크기에 따른 알고리즘을 적용하였으며 얻어진 혈압값과 기존의 혈압계의 값을 비교분석 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}4$세의 15명을 기준으로 실험하였으며 알콜 및 운동 등 혈압에 영향을 미치는 요소들에 대해 제한 시켰으며 측정 전 15분의 안정을 취했다. 결과적으로 피험자 15명에 대해 수축기 혈압에서의 오차범위는 ${\pm}4$ mmHg이하로 나타났으며 평균 및 표준편차는 각각 2.13 mmHg 과 1.36 mmHg이었다. 이완기 혈압에서는 오차범위가 11명에 대해 수축기혈압과 같았으며 4명은 ${\pm}7mmHg$이상 이였고 평균과 표준편차는 4.20 mmHg와 2.24 mmHg 로 수축기 혈압에서 오차 및 분산 모두 이완기혈압 추정보다 비교적 정확한 값을 검출했다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.312-315
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2008
Recently, owing to the development of ubiquitous, RFID and local area wireless communication technology, many studies on the system which can measure biomedical signals are being carried out. In this paper, we have designed and implemented an u-Healthcare system based on sensor network using biomedical signal measurement sensors such as ECG, blood pressure, and heartbeats. The biomedical signals from sensor nodes pass through the gateway and are finally transmitted to a healthcare renter. The acquired biomedical signals are processed in the healthcare center and the analyzed results are transmitted to the patients to improve patients' health using either kinesitherapy or dietary treatment.
Chen, Yanfei;Jankowitz, Brian T.;Cho, Sung Kwon;Yeo, Woon-Hong;Chun, Youngjae
Biomaterials and Biomechanics in Bioengineering
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v.2
no.2
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pp.71-84
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2015
A low-profile flow sensor has been designed, fabricated, and characterized to demonstrate the feasibility for monitoring hemodynamics in cerebral aneurysm. The prototype device is composed of three micro-membranes ($500-{\mu}m$-thick polyurethane film with $6-{\mu}m$-thick layers of nitinol above and below). A novel super-hydrophilic surface treatment offers excellent hemocompatibility for the thin nitinol electrode. A computational study of the deformable mechanics optimizes the design of the flow sensor and the analysis of computational fluid dynamics estimates the flow and pressure profiles within the simulated aneurysm sac. Experimental studies demonstrate the feasibility of the device to monitor intra-aneurysmal hemodynamics in a blood vessel. The mechanical compression test shows the linear relationship between the applied force and the measured capacitance change. Analytical calculation of the resonant frequency shift due to the compression force agrees well with the experimental results. The results have the potential to address important unmet needs in wireless monitoring of intra-aneurysm hemodynamic quiescence.
The purpose of this study is to present an effective methodology that can measure heart rate, heart rate variability, oxygen saturation, respiration rate, mental stress level, and blood pressure using mobile front camera that can be accessed most in real life. Face recognition was performed in real-time using Blaze Face to acquire facial image data, and the forehead was designated as ROI (Region Of Interest) using feature points of the eyes, nose, and mouth, and ears. Representative values for each channel of the ROI were generated and aligned on the time axis to measure vital signs. The vital signs measurement method was based on Fourier transform, and noise was removed and filtered according to the desired vital signs to increase the accuracy of the measurement. To verify the results, vital signs measured using facial image data were compared with pulse oximeter contact sensor, and TI non-contact sensor. As a result of this work, the possibility of extracting a total of six vital signs (heart rate, heart rate variability, oxygen saturation, respiratory rate, stress, and blood pressure) was confirmed through facial images.
Medical catheter tubes are disposable devices that are inserted into the body cavities such as the pleura, trachea, esophagus, stomach, urinary bladder, ureter, or blood vessels for surgical procedures. Each hole of the inner tube is called a lumen, which is used as a passage for drug injections, waste discharge, polypus removal, blood transport, or injection of a camera or sensor. The catheter tube is manufactured by extrusion. The flow in the inner extrusion die affects the thickness and diameter of the tube. In the current study computer simulation of flow in an extrusion die for catheter tubing was performed. Velocity, pressure, shear rate, and shear stress were investigated and the die design was examined.
Recently, researches on sensor-based U-health applications that provide personal health information such as blood pressure, body temperature, and glucose, have actively been studied. The health information obtained via sensors, however, may have accuracy problems so that they can not be used unprocessed. This paper proposes a sensor abstraction layer for enhancing the accuracy of sensor readings from biomedical sensors that interact with smart phones. This layer recognizes sensor types and converts sensor readings into a form as specified in ISO/IEEE 11073 Personal Health Standard. When necessary, not only a filtering method that eliminates outlier values from sensor readings but also a summarization method that transforms them into more suitable forms, can also be applied. An android-based development board is used for the evaluation of proposed sensor abstraction layer. The results obtained by applying filtering and summarization show improved accuracy over unprocessed sensor readings of the body temperature and heartbeat sensors.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.3
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pp.412-417
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2009
With ubiquitous computing aid, it can improve human being's life quality if all people have more convenient medical service under pervasive computing environment. In this paper, for a pervasive health care application for diabetes patient, we've implemented a health care system, which is composed of three parts. Various sensors monitor both outer and inner environment of human such as temperature, blood pressure, pulse, and glycemic index, etc. These sensors form zigbee-based sensor network. And as a backend, medical information server accumulates sensing data and performs back-end processing. To simply transfer these sensing values to a medical team may be a low level's medical service. So, we've designed a model with context awareness for more improved medical service which is based on ART(adaptive resonance theory) neural network. Our experiments show that a proposed healthcare system can provide improved medical service because it can recognize current context of patient more concretely.
In this paper, we established ZIGBEE home network and combined smart-grid and u-Healthcare system. We assisted for amount of electricity management of household by interlocking home devices of wireless sensor, PLC modem, DCU and realized smart grid and u-Healthcare at the same time by verifying body heat, pulse, blood pressure change and proceeded living body signal by using SVM algorithm and variety of ZIGBEE network channel and enabled it to check real-time through IHD which is developed by user interface. In addition, we minimized the rate of energy consumption of each sensor node when living body signal is processed and realized Query Processor which is able to optimize accuracy and speed of query. We were able to check the result that is accuracy of classification 0.848 which is less accounting for average 17.9% of storage more than the real input data by using Mjoin, multiple query process and SVM algorithm.
In this paper, we have implemented a ubiquitous healthcare system that can measure and check human's health in anytime and anywhere. The implemented prototype are composed of both front-end and back-end. The front-end have several groups: environment sensor group such as temperature, humidity, photo, voice sensor, health sensor group such as blood pressure, heart beat, electrocardiogram, spo2 sensor, gateway for wired/wireless communication, and RFID reader to identify personal. The back-end has a serial forwarder to propagate measurment results, monitor program, and medical information server The implemented sensor node constructs a sensor network using the Zigbee protocol and is ported the tinyOS. The data gathering base node is linux-based terminal that can transfer a sensed medial data through wireless LAN. And, the medical information server stores the processed medical data and can promptly notify the urgent status to the connected medical team. Through our experiments, we've confirmed the possibility of ubiquitous healthcare system based on sensor network using the Zigbee.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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