[논문]칼만필터와 적응필터를 기반한 PPG 동잡음 제거 필터 설계

이병로; 이주원

doi:10.6109/jkiice.2014.18.4.986

칼만필터와 적응필터를 기반한 PPG 동잡음 제거 필터 설계
Design of Motion Artifacts Filter of PPG Signal based on Kalman filter and Adaptive filter 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.18 no.4, 2014년, pp.986 - 991

이병로 (Department of Electronics Engineering, Gyeongnam Jinju National University of Science and Technology) , 이주원 (Departtment of Medical Engineering, Andong Science College)

초록
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모바일 헬스케어와 원격진료에서 사용되는 광용적 맥파(PPG) 신호는 환자로부터 발생되는 여러 가지의 동잡음을 포함하고 있다. 이러한 동잡음을 제거하기위해 이동평균필터, 적응필터, 가속도 센서 등을 이용한 기법이 제시되었으나, 아직까지도 그 성능이 만족 스럽지 못하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음 문제를 해결하기 위해 칼만필터와 적응필터를 이용한 새로운 동잡음 제거 기법을 제안하고 그 성능을 평가하기위해 다양한 동잡음을 사용하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 방법의 신호대 잡음비는 이동 평균 필터 보다 4.8배인 우수한 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The PPG signal used in mobile-healthcare and telemedicine system is including the various motion artifact that is signal generated from patient's movements. Recently, although the various methods to remove motion artifacts have been suggested, the performances of these methods are still not satisfactory. Therefore, this s study suggested the novel method based on the Kalman filter and adaptive filter to remove motion artifacts, and we used various motion artifacts to analyze the performance of the proposed method. In the results of experiments, the signal-to-noise ratio of proposed method showed good performace that was 4.8 times of moving average filter.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

05-8[Hz])과 겹쳐 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 이러한 동잡음의 문제를 해결하기위해 적응필터와 칼만 필터를 이용한 동잡음 제거 필터 설계법을 제안한다.
본 논문에서는 모바일 헬스 케어 및 원격진료에 있어 대표적인 생체 신호 중에 하나인 PPG 신호의 동잡음 제거를 위한 새로운 필터 설계법을 제안하였다. 제안된 필터링 법은 칼만 필터 현재의 심장 맥파를 추정하고 추정된 심장 맥파를 기반하여 적응필터로 동잡음을 제거하는 기법이며, 이 기법의 성능을 평가하기 위해 손가락 움직임, 충격, 손목 움직임 등을 인의적으로 인가하여 실험한 결과, PPG 신호처리에 가장 많이 사용하는 이동평균 필터법 보다 4.

제안 방법

본 논문에서 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해 660[nm] 파장의 적색 LED와 TSL250RD 수광센서, LM324 Op-Amp를 사용하여 PPG 센싱 회로 및 0.2~5Hz의 대역통과필터 회로를 구성하고, 그리고 심박수가 85[bpm]인 정상인의 손가락에서 발생되는 PPG 신호를 Atmel사의 CPU인 ATmega32-16Mhz의 10비트 AD변환기를 사용하여 100[Hz]로 샘플링하여 RS23219200[bps] 통신으로 PC로 신호 데이터를 전송하여 측정하였다. 측정된 PPG 신호는 30초 동안에 손가락 움직임, 손목움직임, 손가락 두드림 등의 잡음신호를 인위적 가하여 측정한 것이며, 이 신호를 Matlab으로 작성된 각각의 처리 단계의 알고리즘에 입력하여 동잡음 필터링 실험을 하였다.
세 번째 단계의 실험에서는 적응필터로 PPG 신호의 동잡음을 제거하는 단계로서 적응 필터의 차수와 수렴 상수를 각각 50차와 μ = 0.01로 설정하여 실험 하였으며, 그 결과를 그림 4에 나타내었다.
PPG 신호는 심장 활동과 혈액의 흐름으로부터 발생되는 신호를 측정한 것으로, 동잡음이 없을 경우에 측정된 맥파의 패턴은 대체적으로 동일한 형태로 반복적으로 이루진다고 가정할 수 있다[10]. 이러한 가정을 토대로 본 연구에서는 그림 1과 같이 시스템의 상태 추정에 있어 우수 특성을 가지는 칼만 필터를 이용하여 심장으로부터 발생되는 맥파 발생 메커니즘을 상태 공간으로 모델링함과 동시에 정상적인 맥파 형상을 추정하고, 추정된 맥파를 기준으로 적응필터 처리를 하여 동잡음 제거하는 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 기법은 3단계의 과정으로 이루어져 있다.
따라서 본 연구에서는 잡음 특성에서도 신호 추출 특성이 우수한 칼만 필터와 적응필터를 이용한 새로운 동잡음 제거 기법을 제한한다. 제안된 기법은 칼만 필터로 현재의 심장 맥파를 추정하고, 추정된 심장 맥파를 기반하여 적응 필터로 동잡음을 제거하는 것이다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해 다양한 동잡음(손가락 움직임, 충격, 손목 움직임 등)을 인의적으로 인가하여 신호 대 잡음비를 분석하였으며, 이 결과로부터 제안된 기법이 원격진료 및 모바일 헬스케어의 단말기 설계에 적용할 경우, 보다 정확한 생체지수 측정이 가능하다는 것을 제시하였다.
첫 단계는 전처리 단계로서, 아날로그 광센서로부터 측정된 PPG 신호를 샘플링 주기 Ts 간격으로 샘플링 하여, 샘플링된 신호 LPPG(n)를 대역통과필터로 고주파 잡음과 직류성분 잡음을 제거하고, 이 출력 신호인 LBPF(n)에 포함된 환자의 호흡으로 발생되는 기저선을 식 (2)와 같이 Q차 이동평균필터와의 차로 제거하도록 하였다.
측정된 PPG 신호는 30초 동안에 손가락 움직임, 손목움직임, 손가락 두드림 등의 잡음신호를 인위적 가하여 측정한 것이며, 이 신호를 Matlab으로 작성된 각각의 처리 단계의 알고리즘에 입력하여 동잡음 필터링 실험을 하였다. 첫 번째 단계인 기저선 필터링 단계의 실험에서는 고주파 잡음과 직류성분을 제거하기위해 0.1~10[Hz]대역과 IIR 구조의 2차 버터워스 구조를 가진 대역통과필터와 기저선 추정을 위해 50차 이동평균 필터를 사용하여 실험하였으며, 그 출력 결과를 그림 2에 나타내었다.
2~5Hz의 대역통과필터 회로를 구성하고, 그리고 심박수가 85[bpm]인 정상인의 손가락에서 발생되는 PPG 신호를 Atmel사의 CPU인 ATmega32-16Mhz의 10비트 AD변환기를 사용하여 100[Hz]로 샘플링하여 RS23219200[bps] 통신으로 PC로 신호 데이터를 전송하여 측정하였다. 측정된 PPG 신호는 30초 동안에 손가락 움직임, 손목움직임, 손가락 두드림 등의 잡음신호를 인위적 가하여 측정한 것이며, 이 신호를 Matlab으로 작성된 각각의 처리 단계의 알고리즘에 입력하여 동잡음 필터링 실험을 하였다. 첫 번째 단계인 기저선 필터링 단계의 실험에서는 고주파 잡음과 직류성분을 제거하기위해 0.

데이터처리

그림 4의 결과 분석에서 적응필터의 필터 차수로 인하여 미소한 위상 지연이 발생하였으나 동잡음이 발생한 구간에서 원활하게 맥파를 복원함을 알 수 있었다. 이 실험의 결과를 토대로 필터의 성능을 정량적으로 평가하기위해 식 (16)을 이용하여 필터링 이전의 신호 P(n)와 필터링 후의 신호(L_F(n))의 차를 잡음(N_s)으로 간주하고, 신호 대 잡음비(SNR)를 측정하여 표 1에 나타내었고, PPG 신호처리 연구에서 가장 많이 사용되는 이동평균 필터와 비교 분석하였다.

성능/효과

8배 이상의 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 기법이 PPG 신호의 동잡음 제거에 있어 효율적임을 확인 하였다.
이 결과에서도 제안된 방법의 동잡음 제거에 관한 성능이 이동평균 필터보다 약 4.8배 이상의 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 기법이 PPG 신호의 동잡음 제거에 있어 효율적임을 확인 하였다.
본 논문에서는 모바일 헬스 케어 및 원격진료에 있어 대표적인 생체 신호 중에 하나인 PPG 신호의 동잡음 제거를 위한 새로운 필터 설계법을 제안하였다. 제안된 필터링 법은 칼만 필터 현재의 심장 맥파를 추정하고 추정된 심장 맥파를 기반하여 적응필터로 동잡음을 제거하는 기법이며, 이 기법의 성능을 평가하기 위해 손가락 움직임, 충격, 손목 움직임 등을 인의적으로 인가하여 실험한 결과, PPG 신호처리에 가장 많이 사용하는 이동평균 필터법 보다 4.8배 이상의 SNR 성능을 보였다. 따라서 제안된 필터 설계법을 원격진료 및 모바일 헬스케어의 단말기 설계에 적용한다면, 보다 정확한 생체지수 측정이 가능할 것으로 사료된다.
제안된 기법은 칼만 필터로 현재의 심장 맥파를 추정하고, 추정된 심장 맥파를 기반하여 적응 필터로 동잡음을 제거하는 것이다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해 다양한 동잡음(손가락 움직임, 충격, 손목 움직임 등)을 인의적으로 인가하여 신호 대 잡음비를 분석하였으며, 이 결과로부터 제안된 기법이 원격진료 및 모바일 헬스케어의 단말기 설계에 적용할 경우, 보다 정확한 생체지수 측정이 가능하다는 것을 제시하였다.

후속연구

최근의 연구에서는 가속도 센서를 기반한 적응필터법, ICA(독립성분분석법) 등 다양한 방법이 연구되고 있으나 [6-9], 이들 연구의 결과는 환자의 움직임에서 이동평균 필터 또는 적응필터링법 보다 PPG 신호를 잘 추출하지만 아직까지도 동잡음 제거 성능이 만족스럽지 못하고, 또한 가속도 센서를 이용하는 방법은 단말기 설계비용이 높다. 따라서 본 연구에서는 잡음 특성에서도 신호 추출 특성이 우수한 칼만 필터와 적응필터를 이용한 새로운 동잡음 제거 기법을 제한한다. 제안된 기법은 칼만 필터로 현재의 심장 맥파를 추정하고, 추정된 심장 맥파를 기반하여 적응 필터로 동잡음을 제거하는 것이다.
8배 이상의 SNR 성능을 보였다. 따라서 제안된 필터 설계법을 원격진료 및 모바일 헬스케어의 단말기 설계에 적용한다면, 보다 정확한 생체지수 측정이 가능할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	광용적 맥파의 동잡음을 제거하기 위해 제시된 기법은?	모바일 헬스케어와 원격진료에서 사용되는 광용적 맥파(PPG) 신호는 환자로부터 발생되는 여러 가지의 동잡음을 포함하고 있다. 이러한 동잡음을 제거하기위해 이동평균필터, 적응필터, 가속도 센서 등을 이용한 기법이 제시되었으나, 아직까지도 그 성능이 만족 스럽지 못하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음 문제를 해결하기 위해 칼만필터와 적응필터를 이용한 새로운 동잡음 제거 기법을 제안하고 그 성능을 평가하기위해 다양한 동잡음을 사용하였다.
	광용적맥파 신호는 어디에 사용되는가?	광용적맥파(PPG: Photoplethysmography) 신호는 헬스케어 단말기에서 측정할 수 있는 생체신호 중에 심혈관 질환 및 혈관 탄성도, 산소포화도 등에 관련된 질병을 분석하는데 사용되고 있어 가장 많이 사용하는 광학 신호로서 0.05-8[Hz]의 주파수 대역을 가진다[1-4].
	PPG 신호란?	PPG 신호는 심장 활동과 혈액의 흐름으로부터 발생되는 신호를 측정한 것으로, 동잡음이 없을 경우에 측정된 맥파의 패턴은 대체적으로 동일한 형태로 반복적으로 이루진다고 가정할 수 있다[10]. 이러한 가정을 토대로 본 연구에서는 그림 1과 같이 시스템의 상태 추정에 있어 우수 특성을 가지는 칼만 필터를 이용하여 심장으로부터 발생되는 맥파 발생 메커니즘을 상태 공간으로 모델링함과 동시에 정상적인 맥파 형상을 추정하고, 추정된 맥파를 기준으로 적응필터 처리를 하여 동잡음 제거하는 기법을 제안한다.

참고문헌 (14)

Yoon, G., Lee, J. Y., Jeon, K. J., et all, "Development of a compact home health monitor for telemedicine", Telemed. J. E. Health, vol. 11, no. 6, pp. 660-667, January, 2005.

상세보기
M. Folke, L. Cernerud, M. Ekstrom, B. Hok, "Critical review of non-invasive respiratory monitoring in medical care", Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 41, Issue 4, pp.377-383, July, 2003.

상세보기
J. Muhlsteff, O. Such, R. Schmidt, M. Perkuhn, H. Reiter, et al, "Wearable approach for continuous ECG and activity patient-monitoring", Engineering in Medicine and Biology Society, 26th Annual International Conference of the IEEE, vol. 1, no. 1-5, pp. 2184 -2187, Sept. 2004.
I. Brown and A. A. Adams, "The ethical challenges of ubiquitous healthcare", International Review of Information Ethics, vol. 8, no. 12, pp. 53-60, 2007.
J. W. Lee, W. G. Jung, G. K. Lee, et all, "Design of filter to reject motion artifact of pulse oximetry", Computer Standards & Interfaces, vol. 26, no. 3, pp. 241-249, May, 2004.

상세보기
Ju-Won Lee, Jae-Hyun Nam, "Design of Filter to Reject Motion Artifacts of PPG Signal by Using Two Photosensors", J. lnf. Commun. Converg. Eng. vol. 10, No. 1, pp. 91-95, Mar. 2012.
Wan-Young Chung, S. Bhardwaj, A. Purwar, Dae-Seok Lee, R. Myllylae, "A Fusion Health Monitoring Using ECG and Accelerometer sensors for Elderly Persons at Home", Proceeding of Engineering in Medicine and Biology Society, 29th Annual International Conference of the IEEE, Issue 22-26, pp. 3818-3821, Aug, 2007.
Ram, M.R., Madhav, K,V., Krishna ,E.H., "A Novel Approach for Motion Artifact Reduction in PPG Signals Based on AS-LMS Adaptive Filter", IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 61, no. 5, pp. 1445-1457, May, 2012.

상세보기
Boreom Lee, Jonghee Han, Hyun Jae Baek, Jae Hyuk Shin, Kwang Suk Park, Won Jin Yi, "Improved elimination of motion artifacts from a photoplethysmographic signal using a Kalman smoother with simultaneous accelerometry", Physiological Measurement, vol. 31, no. 12, pp.1585-1603, October, 2010.

상세보기
Han-Wook Lee, Ju-Won Lee, Won-Geun Jung, and Gun-Ki Lee, "The Periodic Moving Average Filter for Removing Motion Artifacts from PPG Signals", International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 5, no. 6, pp. 701-706, December, 2007.

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Juwon Lee, "Design of Kalman Filter to Estimate Heart Rate Variability from PPG Signal for Mobile Healthcare", Journal of information and communication convergence engineering, vol. 8, no. 2, pp. 201-204, April 2010.

원문보기 상세보기
Shifei Yuan, Hongjie Wu, Chengliang Yin, "State of Charge Estimation Using the Extended Kalman Filter for Battery Management Systems Based on the ARX Battery Model", Energies, vol. 6, no. 1, pp.444-470, Jan. 2013.

상세보기
Dan Simon, "Kalman Filtering", Embedded Systems Programming, pp. 72- 79, June 2001.
Simon O. Haykin, "Adaptive Filter Theory", Prentice Hall, pp. 365-372, 2002.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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