지속적인 생활수준의 향상과 보건, 의료기술의 발달로 국민들의 평균 수명 연장되고 이와 함께 노인인구가 늘어나면서 이들의 독립적 삶을 보조하기위한 생명징후(vital sign) 모니터링의 중요성이 부각되고 있다. 우리는 이러한 생명징후의 연속적인 모니터링을 통해 얻은 결정적 정보들에 의해 환자의 건강상태 변화를 감지할 수 있고, 갑작스러운 위급상황에 신속하고 적절한 대응이 가능할 것이다. 많은 심장 관련 질환은 환자의 일상적인 생활 중에 갑작스럽게 발병하였다가 환자가 병원에 입원하면 증상이 사라지는 양상을 보이며 이로 인해 진단에 많은 어려움을 겪게 되고 치료과정 중에 실수를 유발하게 된다. 본 연구에서는 노약자나 장애인의 건강상태 변화를 지속적으로 점검하여 갑작스러운 발병에 신속히 대처함으로써 합병증의 최소화 및 이들의 ...
지속적인 생활수준의 향상과 보건, 의료기술의 발달로 국민들의 평균 수명 연장되고 이와 함께 노인인구가 늘어나면서 이들의 독립적 삶을 보조하기위한 생명징후(vital sign) 모니터링의 중요성이 부각되고 있다. 우리는 이러한 생명징후의 연속적인 모니터링을 통해 얻은 결정적 정보들에 의해 환자의 건강상태 변화를 감지할 수 있고, 갑작스러운 위급상황에 신속하고 적절한 대응이 가능할 것이다. 많은 심장 관련 질환은 환자의 일상적인 생활 중에 갑작스럽게 발병하였다가 환자가 병원에 입원하면 증상이 사라지는 양상을 보이며 이로 인해 진단에 많은 어려움을 겪게 되고 치료과정 중에 실수를 유발하게 된다. 본 연구에서는 노약자나 장애인의 건강상태 변화를 지속적으로 점검하여 갑작스러운 발병에 신속히 대처함으로써 합병증의 최소화 및 이들의 삶의 질 향상에 기여할 목적으로 24시간 연속 건강상태 모니터링 시스템을 개발에 관하여 다룬다. 본 연구에서 제안하고자하는 24시간 연속 건강상태 모니터링 시스템은 사용자의 심전도, 근전도, 혈압, 호흡 등의 생체 신호와 함께 게이트 패턴, 제스처 등의 행동정보, 얼굴표정, 목소리, 이상행위 등의 감정 정보를 수집하게 된다. 이는 평소 환자의 생활환경이나 행동 습관이 질병 발생의 원인이 될 수 있고 증상을 악화시킬 수 있으므로 다양한 인체정보를 종합적으로 관찰, 판단함으로써 발병을 예방하고 정확한 진단 및 위급 상황 시 신속한 대응을 가능하게 할 것이다. 본 논문에서는 다양한 생체신호 중 심전도를 이용한 건강상태 모니터링 시스템에 대하여 논한다. 심전도 신호의 24시간 연속 측정을 위하여 소형, 저 전력 특성을 갖으며 사용자의 착용 및 측정 편의성을 고려한 무선 생체신호 측정 장치를 개발하였다. 생체신호의 무선 전송을 위해 블루투스(Bluetooth)를 사용했으며 소형 저 전력의 가변 이득 Instrumentation Amplifier, 가변 차단 주파수를 갖는 안티 에일리어싱(anti-aliasing) 필터, 초소형 저 전력 마이크로 컨트롤러를 사용하였다. 연속적인 측정으로 인해 발생하는 방대한 양의 심전도 데이터를 병원에서 모두 저장하고 분석한다는 것은 상당히 힘든 일이므로 측정된 심전도 데이터를 사용자의 홈 PC에서 1차적으로 수집하고 분석하여 이를 바탕으로 위급상황이 발생했을 경우 병원이나 사용자에게 경고하고 평상시에는 분석결과를 주기적으로 병원에 전달하는 시스템이 필요할 것이다. 측정된 심전도로부터 심장질환이나 이상상태를 진단하기 위해서는 심전도 특징 파형 검출을 통한 특징 파라미터 추출이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 이진 웨이블렛(dyadicwavelet)을 이용한 QRS 콤플렉스(complex) 검출 알고리즘을 제안하고 MIT-BIH 심전도 데이터 베이스를 이용하여 검출 알고리즘의 성능을 검증하였다.
지속적인 생활수준의 향상과 보건, 의료기술의 발달로 국민들의 평균 수명 연장되고 이와 함께 노인인구가 늘어나면서 이들의 독립적 삶을 보조하기위한 생명징후(vital sign) 모니터링의 중요성이 부각되고 있다. 우리는 이러한 생명징후의 연속적인 모니터링을 통해 얻은 결정적 정보들에 의해 환자의 건강상태 변화를 감지할 수 있고, 갑작스러운 위급상황에 신속하고 적절한 대응이 가능할 것이다. 많은 심장 관련 질환은 환자의 일상적인 생활 중에 갑작스럽게 발병하였다가 환자가 병원에 입원하면 증상이 사라지는 양상을 보이며 이로 인해 진단에 많은 어려움을 겪게 되고 치료과정 중에 실수를 유발하게 된다. 본 연구에서는 노약자나 장애인의 건강상태 변화를 지속적으로 점검하여 갑작스러운 발병에 신속히 대처함으로써 합병증의 최소화 및 이들의 삶의 질 향상에 기여할 목적으로 24시간 연속 건강상태 모니터링 시스템을 개발에 관하여 다룬다. 본 연구에서 제안하고자하는 24시간 연속 건강상태 모니터링 시스템은 사용자의 심전도, 근전도, 혈압, 호흡 등의 생체 신호와 함께 게이트 패턴, 제스처 등의 행동정보, 얼굴표정, 목소리, 이상행위 등의 감정 정보를 수집하게 된다. 이는 평소 환자의 생활환경이나 행동 습관이 질병 발생의 원인이 될 수 있고 증상을 악화시킬 수 있으므로 다양한 인체정보를 종합적으로 관찰, 판단함으로써 발병을 예방하고 정확한 진단 및 위급 상황 시 신속한 대응을 가능하게 할 것이다. 본 논문에서는 다양한 생체신호 중 심전도를 이용한 건강상태 모니터링 시스템에 대하여 논한다. 심전도 신호의 24시간 연속 측정을 위하여 소형, 저 전력 특성을 갖으며 사용자의 착용 및 측정 편의성을 고려한 무선 생체신호 측정 장치를 개발하였다. 생체신호의 무선 전송을 위해 블루투스(Bluetooth)를 사용했으며 소형 저 전력의 가변 이득 Instrumentation Amplifier, 가변 차단 주파수를 갖는 안티 에일리어싱(anti-aliasing) 필터, 초소형 저 전력 마이크로 컨트롤러를 사용하였다. 연속적인 측정으로 인해 발생하는 방대한 양의 심전도 데이터를 병원에서 모두 저장하고 분석한다는 것은 상당히 힘든 일이므로 측정된 심전도 데이터를 사용자의 홈 PC에서 1차적으로 수집하고 분석하여 이를 바탕으로 위급상황이 발생했을 경우 병원이나 사용자에게 경고하고 평상시에는 분석결과를 주기적으로 병원에 전달하는 시스템이 필요할 것이다. 측정된 심전도로부터 심장질환이나 이상상태를 진단하기 위해서는 심전도 특징 파형 검출을 통한 특징 파라미터 추출이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 이진 웨이블렛(dyadic wavelet)을 이용한 QRS 콤플렉스(complex) 검출 알고리즘을 제안하고 MIT-BIH 심전도 데이터 베이스를 이용하여 검출 알고리즘의 성능을 검증하였다.
As the population of aged people increases, vital sign monitoring is increasingly important for securing their independent lives. On-line, continuous monitoring allows us to detect emergencies and abrupt changes in the patient conditions. Especially for cardiac patients, on-line, long-term monitorin...
As the population of aged people increases, vital sign monitoring is increasingly important for securing their independent lives. On-line, continuous monitoring allows us to detect emergencies and abrupt changes in the patient conditions. Especially for cardiac patients, on-line, long-term monitoring plays a pivotal role. It provides critical information for long-term trends and single patterns are of special importance. Such trends and patterns can hardly be identified by traditional examinations. Those cardiac problems that occur frequently during normal daily activities may disappear the moment the patient is hospitalized, causing diagnostic difficulties and consequently possible therapeutic errors. Continuous and ambulatory monitoring systems such as ambulatory electrocardiogram(ECG) are, therefore, needed to detect the trait. In general, long-term, ambulatory monitoring systems have not yet reached a technical level that is widely accepted by both clinicians and patients. Such long-term, ambulatory devices must be compact, lightweight, and comfortable to wear at all times. They must be designed for low power consumption for long-term use. Futhermore, they must be able to detect signals reliably and stably in the face of motion artifact and various disturbances. Unlike traditional monitoring systems, these devices are used under no supervision of clinicians. Data is collected from daily lives of patients in an unstructured environment. The QRS complex is the most striking waveform within the electrocardiogram(ECG). Since it reflects the electrical activity within heart during the ventricular contraction, the time of its occurrence as well as its shape provides much information about the current state often heart. Due to its characteristic shape it serves as the basis for the automated determination of the heart rate, as an entry point for classification schemes of the cardiac cycles. In that sense, QRS complex detection provides the fundamentals for almost all automated ECG analysis algorithms. The detection of the QRS complex-specifically, the detection of the peak of the QRS complex, or R wave- in an electrocardiogram(ECG) signal is a difficult problem since it has a time-varying morphology and is subject to physiological variations due to the patient and to corruption due to noise. Since the QRS complexes have a time-varying morphology, they are not always the strongest signal component in an ECG signal. In addition, there are many sources of noise in a clinical environment that can degrade the ECG signal. These include power line interference, muscle contraction noise, poor electrode contact, patient movement, and baseline wandering due to respiration. Therefore, QRS detectors must be invariant to different noise sources and should be able to detect QRS complexes even when the morphology of the ECG signal is varying with respect to time. This paper presents a wireless potable telemetry healthcare monitoring system with the characteristics of small size(42mm×75mm×15mm) and low power consumption(90mw) for the elderly and the disabled. The healthcare system consists of a measurement device, a QRS detection S/W. The measurement device is designed according to the international specifications of the recommendation of AAMI. The measurement device has the functions such as adjustment of gain and cut-off frequency to acquire various bio-signals such as ECG, EMG and EEG. It has wireless communication using Bluetooth to send a data between a host computer and other device. We designed a QRS complex detector based on the dyadic wavelet transform(D_yWT) which is robust to time-varying QRS complex morphology and to noise. We illustrate the performance of the D_yWT-based QRS detector by considering problematic ECG signals from MIT/BIH arrhythmia data base.
As the population of aged people increases, vital sign monitoring is increasingly important for securing their independent lives. On-line, continuous monitoring allows us to detect emergencies and abrupt changes in the patient conditions. Especially for cardiac patients, on-line, long-term monitoring plays a pivotal role. It provides critical information for long-term trends and single patterns are of special importance. Such trends and patterns can hardly be identified by traditional examinations. Those cardiac problems that occur frequently during normal daily activities may disappear the moment the patient is hospitalized, causing diagnostic difficulties and consequently possible therapeutic errors. Continuous and ambulatory monitoring systems such as ambulatory electrocardiogram(ECG) are, therefore, needed to detect the trait. In general, long-term, ambulatory monitoring systems have not yet reached a technical level that is widely accepted by both clinicians and patients. Such long-term, ambulatory devices must be compact, lightweight, and comfortable to wear at all times. They must be designed for low power consumption for long-term use. Futhermore, they must be able to detect signals reliably and stably in the face of motion artifact and various disturbances. Unlike traditional monitoring systems, these devices are used under no supervision of clinicians. Data is collected from daily lives of patients in an unstructured environment. The QRS complex is the most striking waveform within the electrocardiogram(ECG). Since it reflects the electrical activity within heart during the ventricular contraction, the time of its occurrence as well as its shape provides much information about the current state often heart. Due to its characteristic shape it serves as the basis for the automated determination of the heart rate, as an entry point for classification schemes of the cardiac cycles. In that sense, QRS complex detection provides the fundamentals for almost all automated ECG analysis algorithms. The detection of the QRS complex-specifically, the detection of the peak of the QRS complex, or R wave- in an electrocardiogram(ECG) signal is a difficult problem since it has a time-varying morphology and is subject to physiological variations due to the patient and to corruption due to noise. Since the QRS complexes have a time-varying morphology, they are not always the strongest signal component in an ECG signal. In addition, there are many sources of noise in a clinical environment that can degrade the ECG signal. These include power line interference, muscle contraction noise, poor electrode contact, patient movement, and baseline wandering due to respiration. Therefore, QRS detectors must be invariant to different noise sources and should be able to detect QRS complexes even when the morphology of the ECG signal is varying with respect to time. This paper presents a wireless potable telemetry healthcare monitoring system with the characteristics of small size(42mm×75mm×15mm) and low power consumption(90mw) for the elderly and the disabled. The healthcare system consists of a measurement device, a QRS detection S/W. The measurement device is designed according to the international specifications of the recommendation of AAMI. The measurement device has the functions such as adjustment of gain and cut-off frequency to acquire various bio-signals such as ECG, EMG and EEG. It has wireless communication using Bluetooth to send a data between a host computer and other device. We designed a QRS complex detector based on the dyadic wavelet transform(D_yWT) which is robust to time-varying QRS complex morphology and to noise. We illustrate the performance of the D_yWT-based QRS detector by considering problematic ECG signals from MIT/BIH arrhythmia data base.
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