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무구속 건강모니터링을 위한 심탄도 계측 시스템 구현 및 평가
Implementation and evaluation of the BCG measurement system for non-constrained health monitoring 원문보기

센서학회지 = Journal of the Korean Sensors Society, v.19 no.1, 2010년, pp.8 - 16  

노윤홍 (동서대학교 디자인&IT전문대학원 유비쿼터스IT학과) ,  정도운 (동서대학교 컴퓨터정보공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research proposes measuring of BCG(ballistocardiogram) to monitor heart activities in a non-constrained environment, at home or work. Unlike with ECG, measuring BCG does not require the attachment of leads on the subject's body and allows signal measuring in a non-constrained state. It enables ...

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문제 정의

  • 향후 연구에서는 구현된 심탄도 측정시스템의 객관적인 성능평가를 위해 기존 심탄도 계측방법과의 비교 평가를 수행하고자 한다. 또한 움직임에 따른 동잡음의 영향 평가 및 효율적인 제거를 위한 측정시스템의 개선, 신호처리기법에 관한 연구를 추진하고자하며, 계측된 심탄도 신호로부터 심박동수의 검출뿐만 아니라 HRV 등의 분석을 통해 건강모니터링에 유용한 정보를 추출하기위한 지속적인 연구를 추진하고자 한다.
  • 본 연구에서 가정이나 사무실과 같은 장소에서 피검자가 일상생활을 하는 중 무구속 무자각 상태에서 신호계측을 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 새로운 형태의 의자형 무구속 심탄도 측정시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 로드셀을 의자의 상판과 하판 사이에 설치하여 피검자의 체중을 측정할 수 있는 센서부를 구성하였으며, 센서부의 구성에 있어 피검자의 하중이 로드셀의 단일지점에 집중되도록 설계하였다.
  • 본 연구에서 가정이나 사무실에서 피검자가 일상생활을 하는 중 무구속, 무자각 상태에서 신호를 계측하여 건강상태를 모니터링 할 수 있는 심탄도 측정시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 의자형 심탄도 계측부 및 신호처리회로를 구현하였으며, PC에서 실시간 심탄도 모니터링이 가능한 프로그램을 구현하였다.
  • 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속(nonconstrained)적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터 링하기 위하여 심탄도(ballistocardiogram, BCG)를 계측하고자 하였다. 심탄도는 심장의 수축과 이완에 따라 심장과 혈관에서의 혈류변화에 따른 탄도를 계측한 신호를 의미하며, 심전도와 유사하게 심장의 활동 상태를 나타내는 지표이다.
  • 본 연구에서는 무구속 상태에서 지속적인 심장의 활동상태를 모니터링 하기 위하여 의자형 심탄도 측정 시스템을 구현하였다. 기존 방석형 심탄도 계측방법의 단점인 피검자의 체중 분산과 착좌위치에 따른 신호의 측정편차를 최소화 하기위하여 본 연구에서는 의자의 상판과 하판에 로드셀(BC single point load cell, 30 kgf~50 kgf, Cas Co.
  • 본 연구에서는 무구속적인 건강모니터링을 위해 의자형 심탄도 계측시스템을 구현하였다. 구현시스템 및적용 신호처리기법의 타당성을 평가하기위하여 건강한 20대 대학생 및 대학원생을 대상으로 안정상태에서 심탄도 계측을 수행하였다.
  • 본 연구에서는 심탄도 신호의 기저선 변화 및 잡음성분 제거를 위하여 웨이브렛을 이용한 전처리과정을 수행하였다. 웨이브렛 변환은 퓨리에 변환과 같이 기저 함수(basis functions)들의 집합으로 신호를 분해하여 표현하는 방법으로 고주파 대역에서는 폭이 좁은 윈도우를 저주파 대역에서는 폭이 넓은 윈도우를 사용한다.
  • 이 계측기는 모듈형태의 DAQ장비로써 심전도, 맥파, 근전도 등 다양한 생체신호의 계측용 모듈과 4채널의 ADC 및 PC 인터페이스 모듈을 포함하고 있다. 본 연구에서는 심탄도의 유용성 평가를 위하여 P400의 심전도 모듈을 이용하여 의자에 편안하게 앉은 자세에서 초당 100회의 샘플링 속도로 심전도 및 심탄도 신호를 동시에 계측하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
템플릿매칭이란? 템플릿매칭(template matching)은 일반적으로 물체위치 추적에 많이 사용되며, 추적하고자 하는 물체의 형태에 해당하는 고정 템플릿을 영상의 각 부분과 비교하여 유사도가 높은 지점을 물체의 위치로 판정하는 방법이다 [10] .
심탄도의 장점은? 심탄도는 심장의 수축과 이완에 따라 심장과 혈관에서의 혈류변화에 따른 탄도를 계측한 신호를 의미하며, 심전도와 유사하게 심장의 활동 상태를 나타내는 지표이다. 하지만 심전도의 측정과는 다르게 신체에 전극을 부착할 필요가 없기 때문에 무구속 무자각 상태에서 신호계측이 가능하며, 장시간 건강모니터링 또는 일상생활 중 건강 모니터링에 유용하게 활용할 수 있다 [4,5] .
기존 심전도 모니터링의 단점은? 특히 일상생활중 건강모니터링을 수행하기위해서는 사용자 편리성을 확보해야하며, 이를 위해 센서를 몸에 부착하거나 의복형 형태로 제작하여 착용의 편리성을 향상시키기 위한 다양한 연구들이 수행되고 있다 [2,3] . 하지만 기존의 심전도 모니터링에서는 전극을 몸에 부착하거나 의복형 태의 전극일체형 센서를 착용해야만 하며, 전극과 계측 시스템의 연결을 위한 리드를 사용함에 따라 피검자로 하여금 불편함을 유발시키는 단점이 있다.
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참고문헌 (12)

  1. 오해석, “u-헬스케어 기술 및 표준화 동향”, 한국정보통신기술협회 TTA Journal, no. 112, 2007. 

  2. J. Muhlsteff, O. Such, R. Schmidt, M. Perkuhn, H. Reiter, J. Lauter, J. Thijs, G. Musch, and M. Harris, “Wearable approach for continuous ECG and activity patient monitoring”, Proceedings of the 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS, pp. 2184-2187, CA,USA, 2004. 

  3. J. Ottenbacher, S. Romer, C. Kunze, U. Grossmann, and W. Stork, “Integration of a bluetooth based ECG system into clothing”, Eighth IEEE International Symposium on Wearable Computers (ISWC'04), pp. 186-187, Arlington, VA, USA, 2004. 

  4. J. Alihanka, K. Vaahtoranta, and I. Saarikivi, “A new method for long-term monitoring of the ballistocardiogram, heart rate, and respiration”, American Journal of Physiology, vol. 240, pp. 289-297, 1993. 

  5. X. Yu, D. J. Gong, C. Osborn, and D. Dent, “A wavelet multireolution and neural network system for BCG signal analysis”, IEEE TECON-Digital signal processing Applications, pp. 491-495, 1996. 

  6. Y-J Chee, J-M Han, J-W Youn, and K-S Park, “Air mattress sensor system with balancing tube for unconstrained measurement of respiration and heart beat movements”, Physiol. Meas. vol. 26, no. 4, pp. 413-422, 2005. 

  7. M. Brink, H. Muller, and C. Schierz, “Contact-free measurement of heart rate, respiration rate, and body movements during sleep”, Behavior Research Methods, pp.511-521, 2006. 

  8. Akhbardeh, A. Junnila, S. Koivuluoma, M. Koivistoinen, and T. Varri, A, “The heart disease diagnosing system based on force sensitive chair's measurement, biorthogonal wavelets and neural networks”, IEEE/ASME International Conference on, pp.676-681, 2005. 

  9. Metin Akay, “Wavelet in biomedical engineering”, Anals of Biomedical Engineering, vol. 23, no. 5, pp. 531-542, 1995. 

  10. S. E. Dobbs, N. M. Schmitt, and H. S. Ozemek, “QRS detection by template matching using realtime correlation on a microcomputer”, J. Clinic. Eng., vol 9, no. 3 pp. 197-212, 1984. 

  11. 이대석, 정완영, “QRS검출에 의한 ECG분석 기능을 갖춘 무선센서노드를 활용한 u-헬스케어 시스템”, 센서학회지, vol. 16, no. 5, pp. 361-368, 2007. 

  12. 조정현, 윤길원, “소형화 및 저전력소모를 구현한 실시간 생체신호 측정기 개발”, 센서학회지, vol. 15, no. 5, pp. 334-340, 2006. 

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