• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.87-94
• /
• 2014

Recent technological advances have increased interest in personal health monitoring. Electrocardiogram(ECG) monitoring is a basic healthcare activity and can provide decisive information regarding cardiovascular system status. In this study, we developed a capacitive ECG measurement system that can be included within a cloth mattress pad. The device permits ECG data to be obtained during sleep by using capacitive electrodes. However, it is difficult to detect R-wave peaks automatically because signals obtained from the system can include a high level of noise from various sources. Because R-peak detection is important in ECG applications, we developed an algorithm that can reduce noise and improve detection accuracy under noisy conditions. Algorithm reliability was evaluated by determining its sensitivity(Se), positive predictivity(+P), and error rate(Er) by using data from the MIT-BIH Polysomnographic Database and from our capacitive ECG system. The results showed that Se = 99.75%, +P = 99.77%, and Er = 0.47% for MIT-BIH Polysomnographic Database while Se = 96.47%, +P = 99.32%, and Er = 4.34% for our capacitive ECG system. Based on those results, we conclude that our R-peak detection method is capable of providing useful ECG information, even under noisy signal conditions.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.104-111
• /
• 2008

심전도(electrocardiogram, ECG)는 심장의 수축과 이완에 따라 체표면에서 측정 가능한 생체전기신호이며, 환자의 심장 상태와 일반적인 건강 정보를 제공하므로 건강모니터링을 위한 중요한 지표로서 인식된다. 심전도신호에는 전원잡음, 근잡음 등과 같은 고주파잡음과 동잡음과 같은 저주파 잡음이 포함되는 경우가 많다. 하지만 심전도로부터 잡음을 제거하는 것은 쉽지 않으며, 필터링 결과는 심전도신호의 외곡을 초래할 수도 있다. 본 연구에서는 일상생활 중 건강모니터링용으로 사용하기 위해 동잡음에 강인한 소형의 저전력 심전도측정 시스템을 구현하였다. 심전도 모니터링 시스템은 심전도 증폭기, 마이크로프로세서, 블루투스모듈, 모니터링 프로그램등으로 구성하였다. 심전도증폭기는 저전력 계측용 증폭기를 이용하여 설계 및 구현하였으며, 증폭기로부터 데이터를 수집하여 신호처리하고 무선전송하기 위해 마이크로프로세서를 사용하였다. 그리고 마이크로프로세서로부터 PC로 데이터를 전송하기 위해 블루투스 모듈을 사용하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 적응필터 성능평가 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 동잡음 환경에서 신호측정 및 잡음제거 실험을 수행하여 잡음제거 특성을 평가하였다.

• 센서학회지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.334-340
• /
• 2006

A compact biosignal monitoring device was developed. Electrodes for electrocardiogram (ECG) and a LED and silicon detector for photoplethysmogram (PPG) were used. A lead II type was arranged for ECG measurement and reflected light was measured at the finger tip for PPG. A single chip microprocessor (model ADuC812, Analog Device) controlled a measurement protocol and processed measured signals. PPG and ECG had a sampling rate of 300 Hz with 8-bit resolution. The maximum power consumption was 100 mW. The microprocessor computed pulse transit time (PTT) between the R-wave of ECG and the peak of PPG. To increase the resolution of PTT, analog peak detectors obtained the peaks of ECG and PPG whose interval was calculated using an internal clock cycle of 921.6 kHz. The device was designed to be operated by 3-volt battery. Biosignals can be measured for $2{\sim}3$ days continuously without the external interruptions and data is stored to an on-board memory. Our system was successfully tested with human subjects.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1215-1221
• /
• 2009

본 연구에서는 무선 센서네트워크 환경에서 요구하는 데이터 전달의 신뢰성 향상을 위해 기능성 노드를 제안한다. 생체신호 모니터링을 위해 기존의 지속적인 생체신호 전송시 발생하는 데이터 손실을 줄이기 위해 비정상적인 QRS-complex 검출이 가능한 센서노드를 이용하고, Ad-hoc 네트워크 환경에서 비정상적인 QRS-comoplex 발생시에만 데이터를 전송함으로써 무선 센서네트워크 내에 발생되는 데이터량을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 Ad-hoc 환경에서의 기능성 노드를 사용함으로써 그 결과 의료 목적을 위한 무선 센서네트워크에서 전체 패킷발생을 줄여 센서노드의 전력소모를 크게 줄이고 시스템의 신뢰도를 크게 높이는 것으로 확인되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.1141-1148
• /
• 2016

본 논문은 웨어러블 시스템을 이용하여, ECG 전기 패턴을 QRS을 이용하여 급성 심장마비 예측 감지 시스템으로, 웨어러블 심장 이상 징후 감지 스마트 워치와, 이를 포함 하고 디지털 ECG (X, Y) 패턴 좌표 DB를 이용하여 비정상 패턴을 즉시 감지하고, 급성 심장마비 예방 시스템 및 그 방법을 보여준다. 특히, 디지털 ECG(X, Y) 패턴 정보를 이용한 이상 징후 유형과 대비하는 단계를 통해서 급성 심장마비 발생 시, 골든타임을 놓치지 않고 응급 처치할 수 있음을 보여 준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권9B호
• /
• pp.1322-1329
• /
• 2010

As body sensor network (BSN) research becomes mature, the need for managing power consumption of sensor nodes has become evident since most of the applications are designed for continuous monitoring. Real time Electrocardiograph (ECG) analysis on sensor nodes is proposed as an optimal choice for saving power consumption by reducing data transmission overhead. Smart sensor nodes with the ability to categorize lately detected ECG cycles communicate with base station only when ECG cycles are classified as abnormal. In this paper, ECG classification algorithms are described, which categorize detected ECG cycles as normal or abnormal, or even more specific cardiac diseases. Our Euclidean distance (ED) based classification method is validated to be most power efficient and very accurate in determining normal or abnormal ECG cycles. A close comparison of power efficiency and classification accuracy between our ED classification algorithm and generalized linear model (GLM) based classification algorithm is provided. Through experiments we show that, CPU cycle power consumption of ED based classification algorithm can be reduced by 31.21% and overall power consumption can be reduced by 13.63% at most when compared with GLM based method. The accuracy of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT, and VF using GLM based method range from 55% to 99% meanwhile, we show that the accuracy of detecting normal and abnormal ECG cycles using our ED based method is higher than 86%.

• 전기학회논문지
• /
• 제57권6호
• /
• pp.1109-1115
• /
• 2008

In the ubiquitous health monitoring environments, it is quite important not only to evaluate the physiological health condition but also mental stress condition. In order to achieve this goal, a heart activity monitoring system utilizing a wearable bipolar electrode is devised and the heart rate variability(HRV) is extracted and interpreted in both frequency and time feature domains. Consequently, to evaluate the emotional stress condition of the subjects, a stress-induced experimental protocol was applied to healthy subjects and the time and frequency features of heart activity were analyzed in terms of the ratio of low frequency components v.s., high frequency components and the relevant the moving average distributions compromising the successive RR peaks intervals in the ambulatory ECG measurement system.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제46권3호
• /
• pp.36-43
• /
• 2009

심전도는 심장이 박동할 때 발생하는 전압을 그래프로 기록한 것으로 사람이나 동물의 심장 상태를 알아보기 위해 매우 유용하다. 본 논문에서는 쥐와 같이 작은 동물의 실험용으로 사용이 가능한 심전도 측정 장치를 연구하고 구현하였다. 이는 치료약물 개발에 있어서 부작용 등의 관찰을 위해 매우 유용하다. 사람의 경우보다 매우 빠른 동물의 심전도를 측정하기 위하여 빠른 샘플링 주기와 처리 능력을 가지고 있으며, 일반적인 동물의 활동하는 동안에도 측정이 가능하도록 하기 위하여 몸에 부착이 가능한 초소형 모듈에 IEEE 802.15.4 기반의 무선으로 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 구현하였다. 쥐와 같은 작은 동물에 적용하여 성공적으로 심전도를 얻을 수 있었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.18-23
• /
• 2016

의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.62-69
• /
• 2022

의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.