In this paper, we designed bio-signal acquisition system in Magnetic Resonance Imager(MRI) Environment. In MRI Environment, Strong RF Pulse and Gradient Field Switching Noise exist and can cause distortion of ECG. By this, ECG can lose their important information. So we proposed a bio-signal acquisition system with robust immunity to RF pulse and gradient switching noise. In conclusions, the proposed system showed the prevent saturation of measured biosignal and possibility of using cardiac gating and respiration gating method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.12
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pp.1325-1332
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2009
In this paper, we design a 2.4 GHz bio-radar system that can detect human heartbeat and respiration signals with small size and improved noise performance using single circular-polarized antenna and phase-locked loop. The demonstrated bio-radar system consists of single circular-polarized antenna with $90^{\circ}$ hybrid, low-noise amplifier, power amplifier, voltage-controlled oscillator with phase-locked loop circuits, quadrature demodulator and analog circuits. To realize compact size, the printed annular ring stacked microstrip antenna is integrated on the transceiver circuits, so its dimension is just $40\times40mm^2$. Also, to improve signal-to-noise-ratio performance by phase noise due to transmitter leakage signal, the phase-locked loop circuit is used. The measured results show that the heart rate and respiration accuracy was found to be very high for the distance of 50 cm without the additional digital signal processing.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.7
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pp.1287-1294
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2001
As size of waveform is very small, ECG(electrocardiogram) signal is difficult to analyze for noise which is occurred when it measures. In order to obtain ECG clearly, it must eliminate that power line interference, baseline wandering, noise of muscle constriction. In ECG, the worst problem which is recorded signal of ECG is the baseline wandering elimination, which is occurred by rhythm of respiration and muscle constriction of part from attaching to an electrode. Such the baseline is roughly irregular wandering and shaking up and down therefore the part of the baseline wandering elimination is very important because it is difficulty of ECG diagnosis. In this study, as implementation of real-time signal processing digital filter it is applicable to analyze patient's heart disease by way of design of the baseline wandering elimination system.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.6
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pp.957-966
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2018
Recently, the demand for remote patient monitoring based on IoT has been increased due to aging population and an increase in single-person household. A non-contact biological signal measurement system using multiple IR-UWB radars for remote patient monitoring is proposed in this paper. To reduce error signals, a multilayer Subtraction algorithm is applied because when the background subtraction algorithm was applied to the biological signal processing, errors occurred such as voltage noise and staircase phenomenon. Therefore, a multilayer background subtraction algorithm is applied to reduce error occurrence. The multilayer background subtraction algorithm extracts the signal by calculating the amount of change between the previous clutter and the current clutter. In this study, the SVD algorithm is used. We applied the improved multilayer background subtraction algorithm to biological signal measurement and computed the respiration rate through Fast Fourier Transform (FFT). To verify the proposed system using IR-UWB radars and multilayer background subtraction algorithm, the respiration rate was measured. The validity of this study was verified by obtaining a precision of 97.36% as a result of a control experiment with Neulog's attachment type breathing apparatus. The implemented algorithm improves the inconvenience of the existing contact wearable method.
In this paper, we present the software part of the intelligent data processing unit (IDPU), which plays an important role in SiMACS. The software system processes ECG, EEG, EMG, blood pressure, respiration, temperature signals, and extracts some information about patient conditions. It displays the patient condition information and the signal data synchronously, and manages them together with other patient personal data in a network-based client/server environment. The software system is designed in an object-oriented paradigm, and implemented in C++ as a window-based application program.
In an emergency telemedicine system such as High-quality Multimedia based Real-time Emergency Telemedicine(HMRET) service, it is very important to examine the status of the patient continuously using the multimedia data including the biological signals(ECG, BP, Respiration, $SpO_2$) of the patient. In order to transmit these data real time through the communication means which have the limited transmission capacity. It is also necessary to compress the biological data besides other multimedia data. For the HMRET service, we developed the lossless biological signal compression program in MSVC++ 6.0 using DPCM method and JPEG Huffman table, and tested in an internet environment.
The purpose of this paper is development of portable cardiovascular signal processing device. Beat-to-beat fluctuation in heart rate, respiration, and blood pressure have been known to be meditated by autonomic nervous system activities convergent on various effector organs. This system consists of data acquisition module, main data processing module and graphic LCD module. The data acquisition module is developed for data aquisition, data multiplexing and interfacing with main data processing system. And, main data processing module is developed for data storing, data processing and interfacing with graphic LCD module. The main processing system is based on 32-bit microprocessor.
There have been many questionnaires, catecholeamins analysis and bio-signal analysis to analyze human stress condition through out the years, and especially researches in bio-signal analysis have been actively increasing. The purpose of our research is Quantitative analysis of stress with synthesis of bio-signals. The stress status was estimated using the bio-signals and fuzzy theory which combines these signals and physiological knowledge. Stress was estimated by a 'coin-stacking' experiment with two type-relax and stress status. To do the experiment EMG, respiration, periphery temperature, heart rate and skin conductances were used to evaluate human stress stages. The system was tested to 10 healthy persons and achieved a template of a stress progress and stress variations were classified to 4 steps by continuous or rising status of stress progress.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.97-104
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2010
In this paper, we provide an embedded type non-contact bio-radar heart and respiration rate monitoring system. We implemented the rate finding algorithm into the embedded system. The high-speed and reliable real-time signal processor is then tested. To avoid null-point data loss problem, we applied quadrature demodulation. Among several other combining techniques, we suggest arctangent demodulation for quadrature channel combining and DSP is used for real-time signal processing. We also suggest DC-offset compensation technique to preserve the wanted DC components of the IQ signals for accurate demodulation while keeping the dynamic range of the ADC lower. Using Texas Instrument C6711 series DSP and external 12Bit ADC, we implemented proper elliptic digital filter and autocorrelation detection algorithm for robust commercial hand held device.
Kim, Kyung-Ah;Kim, Sung-Sik;Cho, Dong-Wook;Lee, Seung-Jik;Lee, Tae-Soo;Cha, Eun-Jong
Journal of Sensor Science and Technology
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v.16
no.1
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pp.24-32
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2007
Conductive rubber material was molded in a belt shape to measure respiration. Its resistivity was approximately $0.03{\;}{\Omega}m$ and the resistance-displacement relationship showed a negative exponent. The temperature coefficient was approximately $0.006{\;}k{\Omega}/^{\circ}C$ negligible when practically applied on the abdomen. The conductive rubber belt was applied on a normal male's abdomen with the dimensional change measured during resting breathing. The abdominal signal was differentiated ($F_{m}$) and compared with the accurate standard air flow rate signal ($F_{s}$) obtained by pneumotachometry. $F_{m}$ and $F_{s}$ differed in waveform, but the start and end timings of each breaths were clearly synchronized, demonstrating that the respiratory frequency could be accurately estimated before further processing of $F_{m}$. $F_{m}-F_{s}$ loop showed a nonlinear hysteresis within each breath period, thus 6 piecewise linear approximation was performed, leading to a mean relative error of 14 %. This error level was relatively large for clinical application, though customized calibration seemed feasible for monitoring general variation of ventilation. The present technique would be of convenient and practical application as a new wearable respiratory transducer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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