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무선 심전도측정을 통한 스트레스 평가에 관한 연구

A Study on the assessment of stress using Wireless ECG

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.16 no.2, 2011년, pp.17 - 23  

임채영 (단국대학교 전자전기공학과) ,  김경호 (단국대학교 전자공학과)

초록
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본 연구에서는 일상생활 속에서의 심전도를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability)를 모니터링 하며 스트레스를 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 무선 생체 측정기 모듈은 전처리필터와 BFP사용으로 잡음은 감소 시키면서 신호의 크기는 증가시키기는 회로를 설계하였고, ECG를 측정하여 R-wave를 추출하고 이를 통한 HRV로 인간의 감성 중 스트레스를 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 무선 생체 측정기 시스템은 활동 모니터링을 위해 휴대하기 편한 사각형의 작은 사이즈로 구성되며 측정방법이 간단하여 언제든지 측정이 가능하다. 실험을 통해서 취득한 사용자의 HRV 정보는 스트레스 평가 지수 도출 알고리즘을 통한 스트레스를 추정할 수 있으며 스트레스 부하 프로토콜을 수행 한 전후를 비교 분석하여 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구에서 수행된 실험은 일상생활 중에 심장의 전기 활동을 모니터링 할 수 있는무선 생체측정기를 개발하였으며 이를 이용하여 시간영역 분석주파수 영역 분석을 통하여 스트레스 지수를 평가 할 수 있는 알고리즘 시스템은 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, daily life stress monitoring system is proposed. The proposed wireless ECG module, reducing the noise and increasing the size of signal, amplification circuit was designed for. Using HRV(Heart Rate Variability), extracted by measuring R-wave, stress diagnostic algorithms to assess the...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 생체신호 아날로스 증폭 회로를 설계 하였다. OR-CAD의 Pspice Simulation을 이용한 Elliptic, Bi-Quad Filtter등의 각종 BPF(Band Pass Filter)를 이론적으로 계산하며 특성을 찾아내고, 사전에 계산된 이론값에 근거한 회로 설계 및 QRS검출 알고리즘을 통하여 정확한 심전도를 검출하고자 하였다.
  • 이러한 건강관리 트랜드 변화와 기술의 융합에 따라 많은 새로운 시도가 진행되고 있다. 본 연구에서는 스트레스를 평가하기 위하여 무구속 무자각으로 생체 정보를 취득하여 신호처리 및 분석을 위한 시스템을 제안한다. 먼저 스트레스 평가를 위한 생체신호의 분석 방법에 관하여 알아보고, 이어서 스트레스 분석을 위한 생체 정보 취득 시스템에 설계를 제시한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
HRV는 무엇인가? HRV는 끊임없이 변화하는 심혈관계 제어 메커니즘에 있어 R-R 간격의 변동 특징을 관찰하고 심장박동의 변화 추이를 정량화한 것이라 정의 할 수 있다. HRV를 구하기 위해서는 각각의 심전도 신호로부터 R피크를 검출하여, 검출된R-R 간격을 계산해야한다.
생화학적인 생체신호로는 어떤 것들이 있는가? 일반적으로 생체신호는 인체에서 자연발생 또는 외부자극에 대한 인체변화 등을 통해 취득되어 지는 신호로서 전기적인 신호로는 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌전도(EEG)가있고, 생화학적 신호의 예로는 혈중 산소포화도, 혈중pH 등이 있다. 이들 신호 중 스트레스평가를 위한 HRV(Heart Rate Variability)를 얻기 위해서는 심전도가 사용되어진다.
시간영역 분석방법은 어떤 정보를 제공하는가? 시간영역 분석방법에서의 진단 변수인 SDNN의 정의는 특정한 시간 간격의 정상 R-R 간격의 표준 편차이다. 이처럼 시간 영역 분석 방법은 인접한 RRI차이의 표준 편차등과 같은 통계적인 정보를 제공한다. SDNN의 의미는 전체 심박주기의 표준편차이므로 각각의 심박주기가 평균과 얼마나 많은 차이를 나타내는가를 의미하고, NN50은 인접한 두 심박간의시간 간격이 50ms 이상 되는 심박수를 나타내며, pNN50은 전체 RR간격에 대한 NN50을 백분율로 나타낸 것이다.
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참고문헌 (5)

  1. KISTI "Health and Welfare for Aging society,"2005 

  2. D.C. Reddy, "Biomedical Signal Processing: Principles and Techniques," McGraw Hill, 2005. ation, Med. Biol. Eng. Comput, 1997, 35, 216-222 

  3. Boqiang Huang; Yuanyuan Wang, "Detecting QRS Complexes of Two-Channel ECG Signals by Using Combined Wavelet Entropy," Bioinformatics and Biomedical Eng., ICBBEInternational Conf. pp.1-4, 2009. 

  4. CC Lin, WC Hu, CM Chen, CH Weng, Heart Rate Detection in Highly Noisy Handgrip Electrocardiogram, Cumputers in Cardiology 2008;35:477-480 

  5. Antelmi I, de Paula RS, Shinzato AR, Peres CA, MansurAJ, Grupi CJ. Influence of age, gender, body mass index,and functional capacity on heart rate variability in a cohortof subjects without heart disease. Am J Cardiol2004;93:381-5. 

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