본 연구는 심폐소생술 (CPR) 중 인공호흡의 무선 전송 시스템 구현에 관한 것으로, 병원 전 단계에서의 CPR 성과를 높임으로써 응급환자의 생존율을 높이기 위한 환자-병원간 무선 통신 시스템이다. 기도삽관 기반 호흡기류센서를 적용하여 호흡량을 측정하였는데, 기도삽관을 통한 인공호흡은 기류량의 손실을 최소화하여 보다 정확한 흡기-호기량 계측이 가능하고, 기도-식도 구분을 통해 식도팽창을 방지하여 다른 인공호흡 방법에 비해 장점을 입증하였다. 또, 인공호흡 주요지표인 분당 평균호흡량 (V), 호기말 이산화탄소 농도 ($EtCO_2$), 기도압력 (Ptr)을 디지털화하여 정의하였으며 정의된 데이터를 무선 통신 시스템을 이용하여 전송망의 대역폭 및 지연시간을 확인하였다. 호흡신호를 전송하기 위해 필요한 최대대역폭 (815 Kbps) 에 비해 Wireless LAN의 대역폭 (54 Mbps) 이 충분하여 네트워크 부하는 1.5 % 미만이었으며, 전송지연시간은 0.3 초 이내로 측정되었다.
본 연구는 심폐소생술 (CPR) 중 인공호흡의 무선 전송 시스템 구현에 관한 것으로, 병원 전 단계에서의 CPR 성과를 높임으로써 응급환자의 생존율을 높이기 위한 환자-병원간 무선 통신 시스템이다. 기도삽관 기반 호흡기류센서를 적용하여 호흡량을 측정하였는데, 기도삽관을 통한 인공호흡은 기류량의 손실을 최소화하여 보다 정확한 흡기-호기량 계측이 가능하고, 기도-식도 구분을 통해 식도팽창을 방지하여 다른 인공호흡 방법에 비해 장점을 입증하였다. 또, 인공호흡 주요지표인 분당 평균호흡량 (V), 호기말 이산화탄소 농도 ($EtCO_2$), 기도압력 (Ptr)을 디지털화하여 정의하였으며 정의된 데이터를 무선 통신 시스템을 이용하여 전송망의 대역폭 및 지연시간을 확인하였다. 호흡신호를 전송하기 위해 필요한 최대대역폭 (815 Kbps) 에 비해 Wireless LAN의 대역폭 (54 Mbps) 이 충분하여 네트워크 부하는 1.5 % 미만이었으며, 전송지연시간은 0.3 초 이내로 측정되었다.
This study is about implementing wireless transferring system in pre-hospital cardiopulmonary resuscitation(CPR). Also, this study includes monitoring based feedback between patient and hospital to increase the survival rate of emergency patient by developing the performance of cardiopulmonary resus...
This study is about implementing wireless transferring system in pre-hospital cardiopulmonary resuscitation(CPR). Also, this study includes monitoring based feedback between patient and hospital to increase the survival rate of emergency patient by developing the performance of cardiopulmonary resuscitation in pre-hospital. It minimizes the loss of flow rate or gastric inflation through the space between the airway and the esophagus, which enables the inspiration-expiration rate to be measured more precisely. Due to these reasons this study applied ET insertion based respiratory sensor to measure flow rate. The main indices of artificial ventilation are justified from minute respiration(V), end-tidal $CO_2(E_TCO_2)$, and tracheal pressure($P_{tr}$). The simulation is performed to verify the bandwidth and delay time of transport network for in-hospital monitoring even as transporting images and voice information simultaneously. The total bandwidth is 815 kbps, and WLAN (IEEE 802.11x) is used as communication protocol. The network load is under 1.5% and the transmit delay time is measured under 0.3 seconds.
This study is about implementing wireless transferring system in pre-hospital cardiopulmonary resuscitation(CPR). Also, this study includes monitoring based feedback between patient and hospital to increase the survival rate of emergency patient by developing the performance of cardiopulmonary resuscitation in pre-hospital. It minimizes the loss of flow rate or gastric inflation through the space between the airway and the esophagus, which enables the inspiration-expiration rate to be measured more precisely. Due to these reasons this study applied ET insertion based respiratory sensor to measure flow rate. The main indices of artificial ventilation are justified from minute respiration(V), end-tidal $CO_2(E_TCO_2)$, and tracheal pressure($P_{tr}$). The simulation is performed to verify the bandwidth and delay time of transport network for in-hospital monitoring even as transporting images and voice information simultaneously. The total bandwidth is 815 kbps, and WLAN (IEEE 802.11x) is used as communication protocol. The network load is under 1.5% and the transmit delay time is measured under 0.3 seconds.
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문제 정의
이러한 상황에서 병원에 도착하기 전 기본 CPR 단계에서 전문의의 지시나 피드백이 있다면 소생 가능성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 호흡량을 정확하게 계측하여 생체 신호로 변환 후 정확한 CPR의 가이드라인을 제공하고자 하고, 이 지표를 현 위치와 가장 가까운 병원으로 전송시켜 응급상황에 전문의와의 직접적인 피드백이 될 수 있는 체계를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 호흡 데이터를 정확한 생체신호로 정보화한다. 그런 다음 무선망을 이용한 생체 데이터의 전송하는 호흡 모니터링 시스템을 개발한다.
제안 방법
F, Ptr, CO2 데이터를 환자 측 PC에서 모니터링하고, 병원 측에서도 이 데이터를 전송 받아 모니터링 한다. 시스템 flow는 다음 그림 Fig.
01 sec)마다 압력, CO2의 전압을 발생시키고, 주어진 변환식을 통해 기류 값과 CO를 계산한다. 그리고 변환 값을 server (응급실)로전송하고 client (환자측) PC화면에 보여주며 server 측에서는 변환된 데이터를 프로세싱 하여 원하는 호흡지표별 데이터를 PC화면에 보여주고 파일을 저장하도록 구성하였다. Client와 server측에서 구현된 프로그램에서 사용한 클래스는 크게 데이터를 읽어 들이는 Reader, 데이터를 정보화하는 Dealer, 기저범위를 도출하기 위한 Buf, 화면 그래프 상태를 나타내는 Status, GUI (Grapliic User Interface)# 담당하는 MedicalReporter, 데이터 저장을 위한 Data, 호흡신호 등의 정상 범위를 체크하는 AlertRangeChecker 등이며, 네트워킹 및 데이터 전송을 딤딩하는 CtnnectiQnIBepa와 CtnnectiQnllstena-가 있다.
999 이상으로 정확한 기류량을 계측할 수 있었다. 또한, 인공호흡지표인 1회 호흡량 (Vt), 흡기시간 (Ti) 및 호기시간 (Te), 흡기량, 호기 량 (vol. ratio), 분당 평균호흡량 (V), 기도압력 (Ptr), 호기 말 이산화탄소 농도 (EtCOz) 등을 정의하였다 [16],
흡식 기류일 때는 양(+), 호식 기류를 음(-) 으로 하였다. 발생하는 기류의 용적 (V), 기관 내 압력 (Ptr), 와류형 호흡기류센서 좌우측의 차압 (Pdiff) 신호를 동시에 측정하였다.
본 논문에서는 다음 Fig. 2 같이 BVET (Bag-Val.,e Endotracheal Tube)에 쉽게 연결할 수 있는 센서를 만들어 호흡을 측정하였다. 이 센서는 아크릴 재질로 제작한 와류형 호흡기류센서이다.
5와 같다. 본 연구의 시뮬레이터는 실제 시스템과 유사한 환경을 제공하기 위해 10 ms (0.01 sec)마다 압력, CO2의 전압을 발생시키고, 주어진 변환식을 통해 기류 값과 CO를 계산한다. 그리고 변환 값을 server (응급실)로전송하고 client (환자측) PC화면에 보여주며 server 측에서는 변환된 데이터를 프로세싱 하여 원하는 호흡지표별 데이터를 PC화면에 보여주고 파일을 저장하도록 구성하였다.
실제 실험에서는 좌측의 관은 기관 내관과 연결했고, 우측 관은 ambu-bag 대신에 8L 용적의 기류 발생장치에 연결하였다. 이때 시린지의 좌우 이동에 따라 흡식과 호식 상태가 발생한다.
인공호흡신호 추출 및 전송을 위한 프로그램을 OS에 독립적인 Java 기반으로 구현하였으며, 전송 시 인공호흡 신호는 100 Hz 샘플링으로 중복데이터가 거의 없었고, 데이터 손실을 최소화하기 위해 비압축 text 형태로 전송하였으며, TCP 방식으로 송수신 하도록 설계하였다.
전송 시뮬레이션 환경은 Wii-eless LAN (IEEE 802.11g) 환경 하에서 PC간 통신이며, 이때 영상 및 음성신호를 동시에 전송하여 이론적인 데이터 전송량에 대비한 전송지연 시간 및 통신부하를 분석하였다. 0.
제안된 시스템에서 데이터를 읽어 들이는 'Reader' class, 데이터를 정보화하는 'Dealer' class, 기저범위를 도출하기 위한 'Bufclass, 화면 그래프 상태를 나타내는 'Status' class, GUI (Graphic User Interface) 는 'MedicalReporter' class, 데 이 터 저 장을 위한 Data' class, 호흡 정상 범위의 'AlertRangeCheckeF class, 네트워크는 'ConnectionKeeper' class, 그리고 'ConnectionListener' class를 생성해서 사용했다. 클래스 다이어그램은 다음 Fig.
제안된 시스템에서 동영상은 네트워크 기반 카메라를 이용하고, 음성은 SIP 기반의 양방향 VoIP를 이용한다. 센싱된 호흡신호는 Wireless LAN을 통해 응급구급차와 통신하고, HSDPA (High Speed Downlink Packet Access)를이용하여 병원에 있는 Server와 연결된다.
또한 호흡 tube의 단면적이 갑자기 작아지면 기류의 속도는 빨라지고, 에너지 손실이 발생한다. 즉 손실되는 유체 에너지를 중앙부 좌우의 정압력 (static pressure) 차이로 측정하였다. 좌측의 관은 기관 내관과 연결되며, 우측관은 ambu-bag에 연결된다.
Client와 server측에서 구현된 프로그램에서 사용한 클래스는 크게 데이터를 읽어 들이는 Reader, 데이터를 정보화하는 Dealer, 기저범위를 도출하기 위한 Buf, 화면 그래프 상태를 나타내는 Status, GUI (Grapliic User Interface)# 담당하는 MedicalReporter, 데이터 저장을 위한 Data, 호흡신호 등의 정상 범위를 체크하는 AlertRangeChecker 등이며, 네트워킹 및 데이터 전송을 딤딩하는 CtnnectiQnIBepa와 CtnnectiQnllstena-가 있다. 클래스별로 각 기능을 부여하고 있으며, 클래스간의 연결구조와 상속관계를 통해 시스템이 동작되도록 구현하였다.
대상 데이터
본 논문에서는 동영상을 송수신하기 위한 대역폭은 최대 768 Kbps로 하고, 해상도 320x240 (30만 화소)이다. 이 동영상은 H.
성능/효과
11g) 환경 하에서 PC간 통신이며, 이때 영상 및 음성신호를 동시에 전송하여 이론적인 데이터 전송량에 대비한 전송지연 시간 및 통신부하를 분석하였다. 0.01s마다 flow rate, COz, pressure 등의 주요 3개 지표와 타이머 (ms단위)를 함께 전송할 경우 호흡전송에 필요한 최대대역폭이 약 40 Kbps 이며, H.264로 압축된 영상 (320x240, 30 fps) 신호는 768 Kbps, 음성 (G.729a)신호는 8 Kbps로 총 815 Kbps가 필요한 것으로 계산되었다. 따라서 시뮬레이션 환경에서 제공하는 Wireless LANe 100 m 반경에 최대 54 Mbps로 전송지연 시간은 평균 0.
729a)로 계산되었다. IEEE 802.11 g로 무선 전송 시 네트워크 부하는 평균 1.5 % 미만으로 측정되어, 54 Mbps중 평균 약 810 Kbps를 이용하는 것으로 분석되었다.
729a)신호는 8 Kbps로 총 815 Kbps가 필요한 것으로 계산되었다. 따라서 시뮬레이션 환경에서 제공하는 Wireless LANe 100 m 반경에 최대 54 Mbps로 전송지연 시간은 평균 0.3초 이내이며, 통신 부하도 1.5미만이었다.
시뮬레이션을 통해 호흡 신호는 최대 40 Kbps, 영상 신호는 최대 768 Kbps (320x240, 30 fps, H.264 인코딩), 음성 신호는 8 Kbps (G.729a)로 계산되었다. IEEE 802.
이 호흡 센서는 기류 손실을 최소화하였고, 압력과 기류 간의 상관계수가 0.999 이상으로 정확한 기류량을 계측할 수 있었다. 또한, 인공호흡지표인 1회 호흡량 (Vt), 흡기시간 (Ti) 및 호기시간 (Te), 흡기량, 호기 량 (vol.
참고문헌 (16)
김종근, 최마이클 승필, 서강석, 설동환, 박정배, 정제명, "병원 전 심정지 환자의 심폐소생술의 분석", 대한응급의학회지, 13(1), 5-11, 2002.
Wolcke BB, Mauer DK, Schoefmann MF, Teichmann H, ProvoT A, LindnerKH, "Comparison of standard cardiopulmonary resuscitation versus the combination of active compression decompression cardiopulmonary resuscitation and inspiratory impedance threshold device for out of hospital cardiac arrest", Circulation, 108(18), 2201-2205, 2003
Aufderheide TP, Lurie KG, "Death by hyperventilation: a common and life-threatening problem during cardiopulmonary resuscitation", Crit.CareMed, 32(9Suppl), S345-351, 2004
Augustine JA., Seidel DR., McCabe JB., "Ventilation performance using a self-inflating anesthesia bag: effect of operator characteristics", Am.J.Emerg.Med, 5(4), 267-70, 1987
Cummins RO, Austin D., Graves JR., Litwin PE, Pierce J, "Ventilation skills of emergency medical technicians: a teaching challenge for emergency medicine.Ann", Emerg. Med, 15(10), 1187-1192, 1986
Lande S., Lally P., Peterson F, Potter D., "Comparing ventilatory techniques during CPR", JEMS, 44-7, 1982
Yannopoulos D, Tang W, Roussos C, Aufderheide TP, Idris AH, Lurie KG, "Reducing ventilation frequency during cardiopulmonary resuscitation in a porcine model of cardiac arrest", Respir. Care, 50(5), 628-635, 2005
Jaemin Kang, Honggu Chun, Il Hyung Shin, Sang Do Shin, Gil Joon Suh, Hee Chan Kim, "Preliminary evaluation of the use of a CDMA -based emergency telemadicine system", J. Telemedicine and Telecare, 12, 422-427, 2006
Cabrera MF, Arredondo MT, Quiroga J., "Integration of telemedicine into emergency medical service", J. Telemedicine and Telecare, 8 (suppli. 2), 12-14, 2002
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