신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.
There are already many researches providing u-Healthcare service, but they have left problems to be improved. First of all, the transmission range between sensor nodes and the gateway are restricted. Hence, patients feel uncomfortable because of they need to possess or locate closed to a gateway all the time when they aggregates their medical data. Also, the existing systems have not considered life environment that is important to analyze patient's diseases. Moreover, a guardian need to located close to patient or possess a mobile device that monitors a patients' status in real time when they are in outdoor. In this research, we present multi-hop packet transfer algorithm and compilation of life environment which help improve the problem of the existing researches. Likewise, we designed and implemented a medical information database and a real-time web monitoring system that manage patients' personal history and monitor a patients' status in real time. In this paper, we design and implement the u-Healthcare system based on mobile environment and we present a result when we tested our u-Healthcare system in scenario environment.
A contactless recharging device for totally implantable middle ear systems has been designed as a pillow type that the user can recharge the implanted battery with taking a rest. The proposed device uses the electromagnetic coupling between the transmitting coil and the receiving coil. To supply sufficient power for the implanted circuits, each coil uses LC resonance and the implanted device uses voltage doubler. A power MOSFET is used for switching the DC voltage of LC parallel circuit and the switching frequency demands on a programmable frequency generator which is controlled by microcontroller. In order to improve the electromagnetic coupling efficiency at specific positions of coil which may vary with the displacement of head, the optimal location of receiving coil was studied, and the 5 transmitting coils in a pillow for recharging the implant module was designed. From such a recharging experiment, it was found that the proposed device could provide the sufficient operating voltage within the distance of 4 cm between pillow and the implanted device.
The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.
Respiratory tubes with a length of 35mm and diameters of 10, 15, and 20mm were made for experimental purpose, and both the static$(P_s)\;and\;dynamic(P_D)$ pressures were simultaneously measured for steady flow rates ranging 1-12//sec. Least squares analysis resulted successful fitting of $P_s\;and\;P_D$ data with quadratic equations with correlation coefficients higher than 0.99(P<0.0001). The spirometric measurement standards of the American Thoracic Society(ATS) were applied to $P_s$ data, which demonstrated the smallest tube diameter of 15mm to satisfy the ATS standards. The maximum $P_D$ value of the velocity type transducer(the functional single use respiratory air flow tube) with the diameter of 15mm was estimated to be approximately $75cmH_2O$, implying more than 7 times larger sensitivity than the widely used pneumotachometers. These results showed that the velocity type respiratory air flow transducer is a unique device accomplishing miniaturization with the sensitivity increased, thus would be of great advantage to develop portable medical devices.
본 논문에서는 다중 생체계측 장비를 CMCIS(Central Monitoring and Cardiology Information System) 기반의 통합 시스템에 연동하기 위한 MDEC(Medical Device Exchange Communication)의 설계 및 구현을 소개한다. MDEC은 6종의 계층장비의 신호를 받아 각 서버로 데이터를 전송할 수 있도록 설계하고 Linux OS을 포팅 하였다. 각 장비별 프로토콜에 대해 최소화된 기본 프로토콜을 정의하고 통신방법에 따라 UART 포트 혹은 USB 포트를 생체정보의 물리적 입력장치로 사용하였다. 호스트 서버와는 유무선 LAN울 통해 정보를 전달할 수 있게 하드웨어를 설계하였다. 본 연구의 결과는 CMCIS 기반의 통합 시스템을 구축하는 기반기술로 향후 효율적 의료서비스에 기여할 것으로 사료된다.
In this paper, we present a reconfigurable mobile platform (RMP) for user-specific applications. The RMP consists of a basic module and more than one extended module that offers specified functions to a portable platform based on the circumstances and purposes of the users. The extend module for specified purposes is connected to the basic module using a common interface that offers interoperability to the traditional interfaces. This paper gives the results of a survey to determine specifications of a reconfigurable mobile platform. Utilizing the results of the survey, we propose a prototype of the reconfigurable mobile platform to enable specialized functions. The design objective is to provide specialized functions required for user specific needs related to their age and physical condition. In addition, it can be used for mobile healthcare applications that are efficient in improving the user's health conditions by executing medical analysis and prescriptions.
This research attempts to develop a method to relieve dysmenorrhea, which is an obstacle to many women's social activities, by designing a smartwear with built-in thermotherapy and TENS device. TENS therapy has the advantages of being controlled by patients and not depending on the use of drugs. The TENS device is designed as a stomach band so as to be unnoticeable to others when outer clothes are worn; the size was minimized and attached to underwear to facilitate use everywhere at any time. A current problem is the limitation of minimizing, but as battery technology is further developed, we can anticipate much smaller devices. The development of aforementioned smartwear function will increase women's choices in occupations and general improvement in quality of life.
The ultimate goal of career guidance is to help medical students develop a career plan that matches their personal characteristics, allows them to train in their desired subspecialty, and helps them to adapt well to medical practice after graduation. Gachon Medical School has designed a longitudinal career guidance program called GLORI (Gachon Longitudinal Orientation and Career Development), which is based on the outcome of each phase. The program consists of regular courses and portfolio-based career guidance from a mentor professor. In phase 2 (basic medical science), the "Career Seminar" course was developed. This course focuses on self-understanding through a psychological inventory, exploration of postgraduate career paths, and interviews with professors in specialties of interest. In phase 3 (the integration of basic and clinical science), the "Exploring Nonclinical Career Options" course was introduced. This course presents perspectives from doctors who have followed various pioneering career trajectories, including biomedical engineering, medical journalism, writing, public health, health care administration, the pharmaceutical and medical device industries, and other areas. All teaching methods were designed to encourage student participation. The assessment methods are assignment-based, including self-reflective reports and presentations. In addition, a portfolio-based career guidance program is implemented in phases 3 and 4 (clinical clerkship). It is expected that this case study will serve as a practical example for developing comprehensive career guidance programs for medical schools.
This paper presents a Neural Network Identification(NNI) method for modeling of highly complicated nonlinear and time varing human system with a pneumatically driven mock circulatory system of Left Ventricular Assist Device(LVAD). This system consists of electronic circuits and pneumatic driving circuits. The initiation of systole and the pumping duration can be determined by the computer program. The line pressure from a pressure transducer inserted in the pneumatic line was recorded System modeling is completed using the adaptively trained backpropagation learning algorithms with input variables, heart rate(HR), systole-diastole rate(SDR), which can vary state of system. Output parameters are preload, afterload which indicate the systemic dynamic characteristics. Consequently, the neural network shows good approximation of nonlinearity, and characteristics of left Ventricular Assist Device. Our results show that the neural network leads to a significant improvement in the modeling of highly nonlinear Left Ventricular Assist Device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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