• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제37권5호
• /
• pp.161-167
• /
• 2016

Recent technological advances in sensor fabrication and bio-signal processing enabled non-constraint and non-intrusive measurement of human bio-signals. Especially, non-constraint measurement of ECG makes it available to estimate various human health parameters such as heart rate. Additionally, non-constraint ECG measurement of wheelchair user provides real-time health parameter information for emergency response. For accurate emergency response with low false alarm rate, it is necessary to discriminate quality levels of ECG measured using non-constraint approach. Health parameters acquired from low quality ECG results in inaccurate information. Thus, in this study, a machine learning based approach for three-class classification of ECG quality level is suggested. Three sensors are embedded in the back seat, chest belt, and handle of automatic wheelchair. For the two sensors embedded in back seat and chest belt, capacitively coupled electrodes were used. The accuracy of quality level classification was estimated using Monte Carlo cross validation. The proposed approach demonstrated accuracy of 94.01%, 95.57%, and 96.94% for each channel of three sensors. Furthermore, the implemented algorithm enables classification of user posture by detection of contacted electrodes. The accuracy for posture estimation was 94.57%. The proposed algorithm will contribute to non-constraint and robust estimation of health parameter of wheelchair users.

• 감성과학
• /
• 제13권4호
• /
• pp.721-732
• /
• 2010

전기기기의 사용이 증가함에 따라 60Hz 전력선에서 발생되는 전자기장의 인체영향에 관한 관심이 고조되고 있다. 그와 더불어 60Hz 자기장에 의해 두통, 불면증 등 정신 신경 생리학적 증상을 호소하는 사람들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 증상이 자기장 노출에 의한 것인지 심리적 요인 때문인지에 대하여 확실한 원인규명이 되어 있지 않다. 따라서 본 연구는 자기장 노출 시 생리학적 변화(심박수, 호흡수, 심박변이도, 뇌파의 알파, 베타파), 자각증상, 자기장 인지 여부를 동시에 측정하여 복합적으로 자각 증상 원인을 분석하는 연구를 수행하였다. 60Hz 12.5uT의 자기장을 일반인 군(16명)과 EHS 군(15명)을 대상으로 실제 노출 및 가상 노출을 하였다. 그 결과 알반인 군과 EHS 군 모두 60Hz 자기장 노출여부에 따른 생리학적 변화나 자각증상의 차이가 없었다. 또한 자기장 인지 정확도에서도 EHS 군이 일반인 군보다 인지를 잘한다고 볼 수 없었다. 그러므로 EHS 유발요인은 60Hz 자기장이 아니라 다른 심리적, 환경적 요인에 의한 것으로 사료된다.

• ETRI Journal
• /
• 제45권1호
• /
• pp.105-118
• /
• 2023

We tested the feasibility of automated discrimination of patients with panic disorder (PD) from healthy controls (HCs) based on multimodal physiological responses using machine learning. Electrocardiogram (ECG), electrodermal activity (EDA), respiration (RESP), and peripheral temperature (PT) of the participants were measured during three experimental phases: rest, stress, and recovery. Eleven physiological features were extracted from each phase and used as input data. Logistic regression (LoR), k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), random forest (RF), and multilayer perceptron (MLP) algorithms were implemented with nested cross-validation. Linear regression analysis showed that ECG and PT features obtained in the stress and recovery phases were significant predictors of PD. We achieved the highest accuracy (75.61%) with MLP using all 33 features. With the exception of MLP, applying the significant predictors led to a higher accuracy than using 24 ECG features. These results suggest that combining multimodal physiological signals measured during various states of autonomic arousal has the potential to differentiate patients with PD from HCs.

• 대한세포병리학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.55-61
• /
• 1998

To compare the diagnostic yields and complication rates of transthoracic fine needle aspiration cytology(FNAC) and gun biopsy in the diagnosis of pulmonary mass, a retrospective review was performed in 125 cases. Under the fluoroscopic guide, FNAC was performed by 20G Chiba needle in 91 cases, core biopsy was done by 18.5 G vaccum needle attached with automated biopsy gun in 74 cases and both procedures were done together in 37 cases. Overall sensitivity was 88.4% in FNAC and 87.5% in gun biopsy. For malignant pulmonary tumors, correct type correlation with final diagnosis was obtained in 33(76.7%) out of 43 cases by FNAC and 30(75.0%) out of 40 cases by gun biopsy. For benign pulmonary lesions, there were correct type correlation in 14(35.0%) out of 40 cases by FNAC and 14(53.8%) out of 26 cases by gun biopsy. The complication was pneumothorax and hemoptysis. Pneumothorax occured in 11.1% of FNAC, 10.9% of gun biopsy and 10.9% of both technique, among which chest tube drainages were necessary in one patient by gun biopsy and in three patients by both technique. Although no significant difference of diagnositc accuracy and complication rate was found between FNAC and gun biopsy, gun biopsy was more helpful in the diagnosis of pulmonary benign lesions than FNAC.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.196-204
• /
• 2016

세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.691-697
• /
• 2013

최근 IT+BT 융합 기술로 건강관리 및 응급의료 등을 위하여 U-헬스케어 단말 장치가 개발되고 상품화가 되고 있다. 이 단말기에서 측정하는 생체 신호들은 심전도, 체온, 산소포화도, 심박수, 호흡 등이며, 특히 이들 신호 중에 광용적맥파(PPG) 신호는 산소포화도와 심박수, 말초혈관 탄성도 등을 측정함에 있어 매우 중요한 신호이다. 그러나 이 PPG 신호는 환자 또는 사용자의 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 영향에 의해 그 정밀도가 저하된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음을 제거하기 위한 광변조 기법과 ICA 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 분석하기 위해 다양한 잡음을 인위적으로 가하여 실험하였으며, 실험 결과를 분석한 결과에서 제안된 기법이 기존의 적응 필터법 보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.271-280
• /
• 2011

심박 변이도 (HRV) 분석은 심근허혈 (MI)를 평가하기 위한 편리한 도구이다. HRV에 대한 분석법은 시간 영역과 주파수 영역 분석으로 나눠질 수 있다. 본 논문은 단기간의 HRV 분석에 있어서 웨이블릿 변환을 주파수 영역 분석과 시간 영역 분석 비교하기 위하여 사용하였다. ST-T와 정상 에피소드는 각각 European ST-T 데이터베이스와 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm 데이터베이스에서 각각 수집되었다. 한 에피소드는 32개 연속하는 RR 간격으로 나눠질 수 있다. 18개 HRV 특징은 시간과 주파수 영역 분석을 통하여 추출된다. 가종 퍼지소속함수 신경망 (NEWFM)은 추출된 18개의 특징을 이용하여 심근허혈을 진단하였다. 결과는 보여주는 평균 정확도로부터 시간영역과 주파수영역의 특징은 각각 75.29%와 80.93%이다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.347-358
• /
• 2016

본 논문은 사용자의 행동을 실시간 인지하여 그 행동과 연동하여 생체 신호를 측정 할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다. 착용형 단말은 사용자가 일상생활 동안 항상 착용하고 있기 때문에 이러한 장치를 통하여 생체 신호를 측정하는 것은 사용자 행동과 관련된 건강 정보를 얻을 수 있게 해준다. 이 중 산소포화도와 심박수는 사용자가 운동을 하거나 수면을 취하는 동안 변화를 측정하면 호흡기 상태를 진단하는데 사용할 수 있다. 그러나 이런 생체 신호를 생활 중에 측정하는데 있어서 기존의 방법과 같이 연속적으로 측정하는 것은 움직임으로 인한 신호 왜곡 때문에 정확성을 떨어뜨리게 된다. 또 왜곡을 고치기 위해서 복잡한 알고리즘을 적용하는 것도 착용형 단말의 한정적인 자원을 고려하면 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서는 연산이 간단한 필터와 가속도 센서를 이용하여 사용자 행동을 먼저 판단하고 그에 연동하여 정확한 생체신호를 측정할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.103-112
• /
• 2018

본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.525-527
• /
• 2019

심정지(Cardiac arrest)는 원인과 관계없이 심장의 박동이 정지되어 발생하는 일련의 상태를 말한다. 심정지 발생 시 환자의 생명을 구하기 위한 유일한방법 중 하나는 심폐소생술이며 이 술기를 통하여 순환을 유지 시킬 수 있고, 고품질의 심폐소생술은 환자의 생존률과 신경학적 예후에 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 술기이다. 영아 심폐소생술의 경우 두 손가락으로 가슴을 압박하는 방법을 사용한다. 하지만 이 방법은 해부학적으로 손가락의 피로도가 가중되고 수직압박이 힘들어 미국심장협회에서 권장한 가슴압박깊이에 도달하기 힘들 수 있다. 이 연구는 영아 심폐소생술 중 가슴압박 시행 시 새로운 가슴압박법의 효과를 검증하고, 고품질의 심폐소생술을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구결과 가슴압박 방법에 따라 가슴의 평균압박깊이 및 평균압박 속도가 유의한 차이가 있었다(p<0.001) 또한 가슴압박의 편리성 및 통증정도에서 유의한 차이를 보였다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때 영아 심폐소생술 중 새로운 가슴압박법 시행 시 정확도가 높아지고, 가슴압박 깊이가 나아져 가슴압박의 질적 지표가 개선되었음을 알 수 있었다.