본 논문에서는 인체의 혈중산소포화도(SpO2) 및 맥파 신호를 측정하기 위한 모듈과 PC에 무선으로 전송할수 있는 통신모듈을 개발하였다. 또한 응급이송 시 전송된 혈중산소포화도 및 맥파 신호를 의료진에게 정보 손실 없이 다양한 형태의 데이터 및 그래프로 제공할 수 있도록 하는 디스플레이 프로그램을 개발하였다. 이러한 시스템은 원격의료에 적합하게 활용될 수 있으며, 의료법의 개정과 더불어 새로운 시장을 창출할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 효율적인 손목시계형 PPG 측정 장치의 구현에 관하여 연구하였다. PPG는 반사형 또는 투과형으로 측정이 가능하며, 일반적으로 손목시계의 형태의 PPG 측정 장치는 반사형으로 구현되기 때문에 동잡음에 취약하다는 단점이 있다. 또한 반사형의 경우 한쪽 손을 고정한 상태에서 다른 손을 사용하여 측정을 해야 하기 때문에 활동성에도 제약이 따른다. 본 논문에서는 기존에 개발된 장치에 클립형의 투과형 센서를 추가하여 손가락에 고정시킴으로써 측정 시 움직임을 최소화하도록 동잡음에 강건하도록 하였고, 한 손으로 측정이 가능할 뿐만 아니라 탈부착이 가능하도록 구현하여 활동성에 영향이 없도록 하였다. 제안된 장치는 측정된 신호를 실시간으로 전송이 가능하기 때문에 스마트 헬스케어 분야에 적합하며 제안된 장치의 성능을 판단하기 위해 기존의 장치와 같은 조건하에서의 측정된 신호를 비교 실험하였다. 실제 심박수 측정이 가능한 파형을 확인한 결과, 제안된 측정 장치는 기존의 장치에 비해 20%의 성능향상이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 맥박 측정에서 생기는 잡음들 중 많은 오류를 생기게 하는 동잡음 개선을 위하여 회로를 제안하고 설계하였다. 기존의 맥박추정 장비에서 가변저항, 광원 스위칭, 디지털 필터를 사용함으로써 정확도 향상을 위한 연구를 하였다. 손가락에서 광전용적맥파를 측정시 측정부의 광원을 2개를 사용하고, 이를 스위칭을 통해 파형을 측정을 하였다. 실험에서 PPG의 측정은 반사형 방식을 사용하고 이를 광원스위칭을 통해 신호를 받아들였다. 이를 저주파통과필터와 고주파통과필터를 사용하여 0.5~5Hz대역을 필터링 함으로써 PPG이외의 잡음을 제거하고 신호를 검출하였다. 검출된 파형을 지수가중이중필터로 필터링을 함으로써 정확성을 높였다. 이를 통하여 광원스위칭을 통한 PPG의 출력과 발광다이오드 한 개를 사용한 출력을 비교 분석을 보여줄 것이다.
PAPS(학생건강체력평가시스템, Physical Activity Promotion System)를 위한 반사형 맥박수 측정 장치를 개발 하고 성능평가를 수행하였다. 본 연구를 위해 제작된 센서 모듈은 저전력 구동을 위해 chip LED 및 photo TR.를 이용하여 맥파를 측정하였다. 측정된 맥파신호는 HPF, LPF와 OP Amp.를 이용하여 신호를 전처리하였으며, 전처리한 맥파신호는 LabVIEW로 디스플레이하였다. 또 LabVIEW는 원신호를 받아들여 유효신호를 추출하고, 맥박을 계산하기 위한 알고리즘을 포함한다. 이러한 시스템과 알고리즘을 이용하여 운동상태의 피실험자를 대상으로 높은 정확도와 반복성을 갖는 측정 기구로의 적용이 가능함을 확인하였다.
모바일 헬스 장치에서 PPG 신호를 이용하여 심박수를 측정함에 있어 사용자의 움직임인 동잡음에 따라 그 성능이 현저하게 떨어진다. 이의 원인은 PPG 신호의 주파수 대역과 동잡음의 주파수 대역이 겹쳐있기 때문이고, 일반적인 대역필터로는 동잡음을 제거하기가 어렵다. 이러한 문제점 해결하기 위해 본 연구에서는 필터뱅크와 ICA를 이용하여 PPG 신호에 포함되어 있는 동잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 인위적으로 다양한 동잡음을 가하여 기존의 이동평균필터법과 ICA법의 심박수 변화를 비교 평가를 하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 기법은 동잡음 환경에서도 기존의 이동평균필터와 ICA 보다 심박수 오차가 매우 낮게 나타났다. 이와 같이 제안된 방법을 헬스케어 단말기 설계에 적용한다면, 보다 안정적인 심박수 측정이 가능할 것으로 사료된다.
A method of measuring heart rate using photoplethysmograph(PPG) signal during exercise is proposed. PPG's are composed of strong base tones and their harmonics, and the strong base tones are trackable by the adaptive notch filter (ANF) which adjusts its coefficients to minimize the output power. The proposed heart rate measurement algorithm continuously notches the frequency component with the maximum power in the measured PPG, so that the fundamental frequency corresponding to heart rate is traced. We also presents methods of detecting degeneration and impulsive noise blocks to minimize the coefficient fluctuation. Experiments were conducted using real PPG signals captured during exercise. Results showed that the proposed algorithm is capable of consistently tracking the heart rate embedded in the noisy PPG's.
A respiration is one of the most useful techniques for vital checking and an abnormal respiration is often the earliest sign of critical illness. Detection of respiration is based on the photo-plethysmography (PPG) with photodiode technique. Because PPG sensor using photodiode can be easily miniaturized, it is suitable for wearable devices. A system to measure respiration rate based on PPG signal is implemented and for a reliable measurement an improved algorithm in accuracy using PPG signal pattern is proposed in this paper. As results regarding to three types of respirations (regular interval, free interval, and weak respiration) the proposed algorithm showed error rate of 0.047, 0.067, and 0.122 respectively.
PPG signal measured by pulse oximeter can measure pulse and the oxygen saturation of arterial blood. But the PPG signal is distorted by finger movement or other movement in the body. To detect pulse from the PPG signal with motion artifact, we use band pass filter(BPF), Independent component analysis(ICA) and nonlinear autocorrelation(NAC). BPF is used to remove DC component and high frequency noise in the PPG signal with motion artifacts. ICA is used to separate pulse signal and motion artifact. However, pulse signal separated by ICA have no choice but to accompany signal distortion because pulse signal and motion artifact are not completely independent. So, we use nonlinear autocorrelation to emphasize the pure pulse signal from the distorted signal.
본 연구는 무선통신 방식에 따른 통신 코드를 통해 생체신호를 전달하는 과정을 확인하였다. 생체 시스템은 ECG, PPG, Bluetooth으로 구성하여 신호를 받았고, 통신방식은 국제표준으로 IEEE802.15.1에 따라 진행하였으며, 주파수이동에 필요한 대역통신방식으로 신호를 산출하여 전송하였다. 무선통신으로 받은 신호를 표현하기 위해 사용된 프로그램은 Serial Chart, Processing, App Inventor를 구성하여 신호가 원활하게 전송됨을 확인하였다. 따라서 신호처리에 따른 실시간 그래프를 위한 코드와 프로세싱을 활용한 Serial Chart 그래프의 정량적 유추가 진행되면 원활한 무선통신 방식의 개선효과가 있을 것으로 예상된다.
One of the most important issues in the wearable healthcare sensors is to minimize the motion artifacts in the vital signals for continuous monitoring. This paper presents a reflected type photoplethysmograph (PPG) sensor for monitoring heart rates at the artery of the wrist. Active noise cancellation algorithm was applied to compensate the distorted signals by motions with Least Mean Square (LMS) adaptive filter algorithms, using acceleration signals from a MEMS accelerometer. Experiments with a watch type PPG sensor were performed to validate the proposed algorithm during typical daily motions such as walking and running. The developed sensor is suitable for ubiquitous healthcare system and monitoring vital arterial signals during surgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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