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초록
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심혈관계 질환의 발병 위험요인 분석이 가능한 맥진기는 한방 의료기기에서 대표적인 연구 분야 가운데 하나이다. 그러나 기존의 대부분의 센서 기반의 맥진기는 측정시의 맥박 박동처와 센서부의 접촉상태에 따른 편위, 검출된 파형의 부정확성 및 파형분석의 어려움 등에 있어서 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에는 특성 센서를 사용하지 않고 단지 맥동에 의해서 유발되는 모세관 시험액의 상태 변화를 촬영한 맥동영상을 분석하여 환자의 맥파의 측정이 가능한 맥진기를 제안한다. 제안한 방법에서는 맥동영상 분석을 위한 시약영역 추출, 이진화, 수정된 열림연산, 변위측정 등의 영상처리 방법들이 적용된다. 제안한 맥진기의 성능 평가를 위해서는 추출된 압맥파로부터 맥파분석에 필수적인 5가지 주요 특징점에 대한 추출률을 측정한 결과 성공적인 결과를 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The pulsimeter is a representative device in the oriental medicine, which can analysis a risk factor in a cardiovascular diseases. However, most of the previous methods have the limit by the contacted sate of the brachial pulse and sensor in the measuring time, the inaccuracy of detected pulse, and ...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결하기 위하여 맥동에 따른 모세관(Capillary Tube) 시험액의 상태를 촬영한 맥동영상을 분석하여, 개인의 주관적, 경험적 판단에 따른 맥진을 보다 객관적이고 정확한 맥진 정보와 표준화된 맥진 측정 정보의 제공이 가능한 맥진기를 제안한다.
  • 본 논문에서는 기존의 맥진기의 한계점을 해결할 수 있는 맥동 영상 분석 기반의 맥진기를 제작하고 소프트웨어적으로 측정된 맥파의 유효성을 검사하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 대부분의 센서 기반의 맥진기의 문제점은 무엇인가? 심혈관계 질환의 발병 위험요인 분석이 가능한 맥진기는 한방 의료기기에서 대표적인 연구 분야 가운데 하나이다. 그러나 기존의 대부분의 센서 기반의 맥진기는 측정시의 맥박 박동처와 센서부의 접촉상태에 따른 편위, 검출된 파형의 부정확성 및 파형분석의 어려움 등에 있어서 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에는 특성 센서를 사용하지 않고 단지 맥동에 의해서 유발되는 모세관 시험액의 상태 변화를 촬영한 맥동영상을 분석하여 환자의 맥파의 측정이 가능한 맥진기를 제안한다.
시약 영역 추출은 간단한 영상의 클리핑 작업으로 가능한 이유는? 시약 영역을 관심 영역(ROI; Region Of Interest)으로 분리하는 이유는 실제 맥파 분석에 사용되는 부분은 시약의 변위에 따라 결과 값이 영향을 받기 때문에 그 이외의 영상 영역은 무의미한 배경 영역으로 제거함으로써 영상 분석에 있어서 처리속도의 증가와 맥파 측정의 정확도를 높이는 데에 효과적이다. 이러한 모세관 시약 영역의 추출 작업은 모세관 영상이 정형화된 맥동 영상 측정 시스템의 촬영 조건으로 획득 가능하기 때문에 간단한 영상의 클리핑 작업으로 수행 가능하다.
시약 영역을 관심 영역으로 분리하는 이유는? 시약 영역을 관심 영역(ROI; Region Of Interest)으로 분리하는 이유는 실제 맥파 분석에 사용되는 부분은 시약의 변위에 따라 결과 값이 영향을 받기 때문에 그 이외의 영상 영역은 무의미한 배경 영역으로 제거함으로써 영상 분석에 있어서 처리속도의 증가와 맥파 측정의 정확도를 높이는 데에 효과적이다. 이러한 모세관 시약 영역의 추출 작업은 모세관 영상이 정형화된 맥동 영상 측정 시스템의 촬영 조건으로 획득 가능하기 때문에 간단한 영상의 클리핑 작업으로 수행 가능하다.
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참고문헌 (11)

  1. Chowienczyk PJ, Kelly RP, MacCallum H, etc., "Photoplethysmographic assessment of pulse wave reflection: blunted response to endothelium -dependent beta2-adrenergic vasodilation in type II diabetes mellitus", J. Am Coll. Cardiol. Vol. 34, pp. 2007-2014, 1999. 

  2. Takazawa K, Tanaka N, Fujita M, Matsuoka O, Saiki T, Aikawa M, Tamura S, Ibukiyama C., "Assessment of vasoactive agents and vascular aging by the second derivative of photoplethysmogram waveform", J. Hypertension, Vol. 32, pp. 365-370, 1998. 

  3. Millasseau SC, Ritter JM, Takazawa K, Chowienczyk PJ. "Contour analysis of the photoplethysmographic pulse measured at the finger", J. Hypertension, Vol. 24, pp. 1449-1456, 2006. 

  4. R. M. Haralick, et al., "Image analysis using mathematical morphology", IEEE Trans. on PAMI Vol. 9(4), pp. 532-550, 1987. 

  5. Intel. Open source computer vision library: Reference manual. 2001. 

  6. Wilkinson, Ian B., Fuchs, Sabine A. et al., "Reproducibility of pulse wave velocity and augmentation index measured by pulse wave analysis", J. Hypertension, Vol. 16(12), pp. 2079-2084, 1998. 

  7. Rafael G. Gonzalez, Digital Image Processing 3/e , Prentice Hall, 2007. 

  8. M. Sonka, et al., Image Processing, Analysis, and Machine Vision 2th, PWS, 1999. 

  9. D. Marr, Vision: A computational investigation into the human representation and processing of visual information. W. H. Freedom & Company, 1982. 

  10. WB Lee, CY Choi, YS Hong, SS Lee, DH Nam, "Pulsimeter Design by analyzing a moving pulse image", Spring KoCon COnference Vol.9(1), pp. 13-14, 2011. 

  11. L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks : Architecture, Algorithms, and Applications, Prentice-Hall Inc., 1994. 

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