본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.
본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.
In this study, we propose a signal processing algorithm to measure the arousal level of a human subject using a PPG(Photoplethysmography) sensor. From the measured PPG signals, the arousal level is determined by PPI(Pulse to Pulse Interval) and discrete-time signal processing. We ran psychophysical ...
In this study, we propose a signal processing algorithm to measure the arousal level of a human subject using a PPG(Photoplethysmography) sensor. From the measured PPG signals, the arousal level is determined by PPI(Pulse to Pulse Interval) and discrete-time signal processing. We ran psychophysical experiments displaying visual stimuli on TV display while measuring PPG signal from a finger, where the nature landscape scenes were used for restorative effect, and the urban environments were used to stimulate the stress. However, the measured PPG signals may include noise due to subject movement and measurement error, which results in incorrect detections. In this paper, to mitigate the noise impact on stimulus detection, we propose a detecting algorithm using digital signal processing methods and statistics of measured signals. A filter is adopted to remove a high frequency noise and adaptively designed taking into account the statistics of the measured PPG signals. Moreover we employ a hysteresis method to reduce the distortion of PPI in decision of emotional. Via experiment, we show that the proposed scheme reduces signal noise and improves stimulus detection.
In this study, we propose a signal processing algorithm to measure the arousal level of a human subject using a PPG(Photoplethysmography) sensor. From the measured PPG signals, the arousal level is determined by PPI(Pulse to Pulse Interval) and discrete-time signal processing. We ran psychophysical experiments displaying visual stimuli on TV display while measuring PPG signal from a finger, where the nature landscape scenes were used for restorative effect, and the urban environments were used to stimulate the stress. However, the measured PPG signals may include noise due to subject movement and measurement error, which results in incorrect detections. In this paper, to mitigate the noise impact on stimulus detection, we propose a detecting algorithm using digital signal processing methods and statistics of measured signals. A filter is adopted to remove a high frequency noise and adaptively designed taking into account the statistics of the measured PPG signals. Moreover we employ a hysteresis method to reduce the distortion of PPI in decision of emotional. Via experiment, we show that the proposed scheme reduces signal noise and improves stimulus detection.
임상용 의료 계측장비의 발달과 생체센서의 성능이 개선됨으로써 다양한 신체부위에서 정확한 생체신호를 측정할 수 있게 되었다. 이러한 기술발전과 더불어 질병을 발견하고 치료하기 위한 의료분야의 연구에서 특정자극에 대한 사람의 반응이나 감성 등을 인지하고, 응용하는 분야로 점점 더 많은 연구들이 진행되고 있다.
본 논문에서 PPG신호를 기반으로 하는 스트레스 여부를 판단하는 알고리즘의 성능향상을 위하여 신호잡음 제거를 위한 효과적인 신호처리 방안과 동작잡음을 보정하기 위한 방안을 제안한 이유는?
하지만 PPG신호를 측정할 때 심장박동의 신호잡음과 사용자의 움직임으로 인하여 발생되는 동작잡음이 함께 검출될 수 있다. 그리고 잡음제거를 위하여 일반적으로 사용하는 PPG신호의 샘플링 주기나 이동평균필터의 윈도우크기의 설정 또한 PPG신호의 활성주파수 대역 분석에 영향을 미치게 되므로 PPI나 활성주파수 대역을 분석하기 전에 PPG신호에 대한 효과적인 신호처리 작업을 해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 PPG신호를 기반으로 하는 스트레스 여부를 판단하는 알고리즘의 성능향상을 위하여 신호잡음 제거를 위한 효과적인 신호처리 방안과 동작잡음을 보정하기 위한 방안을 제안한다.
PPG신호는 무엇을 통해 심장박동수를 검출할 수 있는가?
PPG신호는 ECG신호와 달리 손가락이나 귓볼과 같은 신체의 말단에 부착할 수 있는 하나의 PPG센서를 통하여 심장박동수를 검출할 수 있다. PPG센서는 광학적 특성을 이용하여 신체의 말단에 밀집되어 있는 혈관에 흐르는 혈류량의 변화를 측정하고, 이를 통하여 심장박동수를 검출한다.
참고문헌 (14)
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