선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 심전도를 비롯한 생체신호를 측정하는 장치와 이를 실시간으로 모니터링하고 운동모드를 지원하는 모바일 헬스케어 시스템을 구현하였다.
- 본 연구에서는 이러한 심전도 측정기술과 모바일 기기를 활용하여 맥박 및 심전도 신호를 모니터링하는 모바일 헬스케어 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 블루투스 통신이 가능한 패치형 심전도 측정기기와 스마트폰과 같은 모바일 기기로 구성된다.
제안 방법
- 주 메뉴에서는 심전도 측정장치와 연동하여 실시간으로 전송된 생체신호를 화면으로 보여주고 데이터베이스에 기록하는 실시간 심전도 모니터링 기능과 가상 데이터를 이용한 모의 모니터링 기능을 선택할 수 있다. ECG 모니터링 서버는 SHC-U7 장치와의 블루투스 통신을 위해 블루투스 서비스로 구현하였다. 메뉴 버튼을 누르면 사용자 설정 기능과 이전에 이미 기록된 생체신호 데이터를 확인하고 CSV 파일로 저장하거나 이메일로 전송할 수 있는 기록보기 기능을 선택할 수 있다.
- 절대치 신호를 LPF를 통과시킨 신호에서 문턱치보다 큰 신호구간을 찾고 이 구간에서의 최대값을 구하여 R-peak를 찾는다. R-peak 들을 기준으로 시간축에서의 중간 값을 설정하여 QRS-complex를 검출한다. 문턱치는 입력되는 ECG의 QRS-complex 크기에 따라 값이 변화된다.
- 실수연산을 통하여 IIR 필터를 구현하면 MCU에서 메모리 사용량이나 처리시간 등의 부하를 감당하기 힘들다. 그래서 약간의 오차가 있더라도 표 1에서와 같이 Left/Right Shift를 이용하여 계수 값들을 근사화하여 구현하였다.
- 다음으로 심전도 측정 장치로부터 실시간으로 전송된 생체신호를 화면으로 보여주거나 DB 에 기록하기 위해 안드로이드 스마트폰에 ECG 모니터링 서버 프로그램을 탑재하였다. 프로그램이 실행하면 초기화 과정을 거쳐 주 메뉴가 나타난다.
- ECG 데이터에서 QRS-complex들을 검출하면, 심장 박동(heart rate)과 같은 특징 값들을 구할 수 있으며 박동(beat)이 일어난 위치를 파악할 수 있게 된다. 또한, QRS-complex를 바탕으로 심장질환의 진단에 필요한 PR-interval, ST-segment, RR-interval, P-wave, T-wave 등의 특징들을 검출한다. 일반적으로 이러한 특징들은 측정한 모든 박동을 대표할 수 있는 대표 박동으로부터 검출된다[6].
- 즉, 정렬 알고리즘으로 가장 큰 3개의 값은 버리고 나머지 박동간 시간값들에 대하여 평균을 취하여 최종적인 심박동수 결과를 나타내었다. 마지막으로 스트레스 지수를 측정하기 위하여 심박동수와 HRV에 대한 SDNN (Standard Deviation of NN intervals)을 구한다.
- 먼저 심전도 측정을 위해 2장에서 설계한 QRS 검출 알고리즘과 맥박 수 및 스트레스 산출 알고리즘은 모바일 심전도 측정 장치인 SHC-U7 에 펌웨어로 구현하여 탑재하였다. 충전된 상태에서 장치를 구동시키면 하드웨어가 초기화된 후 블루투스 연결을 기다리게 된다.
- 패치형 심전도 측정기기는 맥박, ECG 및 스트레스와 같은 생체 신호를 측정하고 측정된 생체 신호를 블루투스 통신 방식으로 모바일 기기로 전송하도록 구현하였다. 모바일 기기에 탑재된 모바일 헬스케어 프로그램은 전송받은 생체신호를 모니터링 및 저장하고 건강관리 기능도 수행할 수 있도록 설계되었다.
- 생체신호 측정기가 원격으로 모니터링 서버로 자료를 전송하기 위해서는 서로간의 통신 구조를 효율적으로 설계하여야 한다. 본 논문에서 적용한 심전도 측정장치와 같이 측정 서버로 많은 양의 데이터를 전송할 필요가 없으므로 간단한 문자지향 프로토콜을 만들어 사용하면 된다.
- 그 외에 평균(average)을 취하거나 필터(filter)를 취하는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 R점을 기준으로 R점 전 4.8초와 R점 후 7.2초 구간의 심전도 데이터를 각 채널별로 분류하고, 이들의 중앙값을 구하여 대표 박동을 구성하였다.
- 본 논문에서는 각 채널별 대표 박동신호와 미분값, 기울기, 크기 등의 특징 값들을 이용하여 P-wave와 T-wave를 검출하였다. 검출 순서는 아래와 같다.
- 본 연구에서는 심전도를 이용한 모바일 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 안드로이드 스마트폰을 통해 실시간 또는 과거의 심박 수, 심전도 신호 등을 모니터링할 수 있으며, 측정 자료를 파일로 저장하고 이메일로 전송할 수 있다.
- 심전도 측정 시스템은 ECG 신호를 측정할 수 있는 하드웨어와 이를 구동시켜 아날로그 ECG 신호를 필터링하고 디지털로 변환하여 모바일 기기로 전송하는 소프트웨어로 구성된다. 본 연구에서는 패치형으로 심장 근처에 부착하여 심전도를 측정할 수 있는 패치형 심전도 측정 장치를 사용하였다. 측정기의 두 모듈의 위치를 바꾸어서 부착할 경우 심전도의 파형이 뒤집혀서 출력된다.
- Pan & Tompkin's algorithm은 3-채널의 Holter ECG 신호를 대상으로 개발된 알고리즘이다. 이것을 12-채널 resting ECG 신호를 처리할 수 있도록 수정한 알고리즘을 개발하였고 구현에 사용된 것은 1채널 심전도이다. 먼저 측정한 ECG에 대한 기울기 신호를 구하고, 기울기 신호에 대한 절대치를 취한다.
- 이 시스템은 블루투스 통신이 가능한 패치형 심전도 측정기기와 스마트폰과 같은 모바일 기기로 구성된다. 패치형 심전도 측정기기는 맥박, ECG 및 스트레스와 같은 생체 신호를 측정하고 측정된 생체 신호를 블루투스 통신 방식으로 모바일 기기로 전송하도록 구현하였다. 모바일 기기에 탑재된 모바일 헬스케어 프로그램은 전송받은 생체신호를 모니터링 및 저장하고 건강관리 기능도 수행할 수 있도록 설계되었다.
대상 데이터
- 구현한 알고리즘은 심장에 이상이 없는 일반인을 대상으로 하였다. 또한, 외부 noise나 몸의 움직임 등에 의하여 아날로그 ECG 신호가 급격하게 변하는 경우가 많다.
- 측정기의 두 모듈의 위치를 바꾸어서 부착할 경우 심전도의 파형이 뒤집혀서 출력된다. 그림 1은 본 연구에서 사용한 (주) 솔미테크 (www.solmitech.com) 사[4] 에서 개발한 패치형 심전도 측정 장치인 SHC-U7 의 내부 구성을 설명한다.
- 본 논문에서 적용한 모바일 심전도 측정 장치는 ㈜솔미테크에서 개발한 1-채널 패치형 모바일 심전도 측정 장치(SHC-U7)로서, 측정모듈이 배터리 부분과 제어부와 무선통신부가 분리되어 있고 두 모듈 사이를 플렉시블(Flexible)한 커넥터로 연결되어 있는 것이 특징인 기기이다. 이 기기는 두 모듈 사이를 케이블로 연결하여 신체의 굴곡부분에 자연스럽게 기기를 부착할 수 있고, 케이블의 길이를 조절하여 사용함으로써 신체의 여러 부분에 부착하여 실험할 수 있다.
이론/모형
- 본 연구에서는 Pan & Tompkin's algorithm[5]을 기본으로 QRS-complex 검출 알고리즘을 설계한다.
성능/효과
- 하지만 구현한 모바일 소프트웨어는 서비스 어플 형태로 구현하여 통화나 문자 전송, SNS 통신 등과 같은 다양한 프로세스 요청에도 에러 없이 동작되어, 모바일 환경에 매우 적합한 소프트웨어 프로그램임을 확인하였다. 또한, 실험 고찰을 통하여 성능이 떨어지는 구형 스마트폰에서도 1-채널의 심전도 신호를 중단됨이 없이 전송하고, 맥박수를 계산하여 보여 줄 수 있음을 확인하였다.
- 따라서 정상인의 경우 심박동수가 60~100(회/분)이므로 카운터 값이 너무 작거나 너무 큰 경우에는 노이즈 성분이 입력된 것으로 보고 이를 제거한다. 즉, 정렬 알고리즘으로 가장 큰 3개의 값은 버리고 나머지 박동간 시간값들에 대하여 평균을 취하여 최종적인 심박동수 결과를 나타내었다. 마지막으로 스트레스 지수를 측정하기 위하여 심박동수와 HRV에 대한 SDNN (Standard Deviation of NN intervals)을 구한다.
- 스마트폰의 경우에는 일반 PC에 비하여 프로세스 성능이 다소 떨어지고, 전화 통화나 백그라운드로 실행하는 다양한 어플들에 의하여 성능이 많이 좌우될 수 있다. 하지만 구현한 모바일 소프트웨어는 서비스 어플 형태로 구현하여 통화나 문자 전송, SNS 통신 등과 같은 다양한 프로세스 요청에도 에러 없이 동작되어, 모바일 환경에 매우 적합한 소프트웨어 프로그램임을 확인하였다. 또한, 실험 고찰을 통하여 성능이 떨어지는 구형 스마트폰에서도 1-채널의 심전도 신호를 중단됨이 없이 전송하고, 맥박수를 계산하여 보여 줄 수 있음을 확인하였다.
후속연구
- 더구나, 운동모드에 따라 심박 수를 일정하게 유지하도록 하는 운동관리 기능도 포함한다. 따라서 본 시스템은 심전도를 지속적으로 관찰할 필요가 있는 심장질환 환자 및 원격진료를 원하는 병원 등은 물론, 지속적인 운동을 통해 건강을 관리하려는 일반 사용자 모두에게 유용할 것이다.
- 최근 들어 출시된 모바일 웨어러블 헬스케어 디바이스 제품들에서는 주로 사용자의 활동량과 맥박을 측정하여 그 결과를 보여 주고 있다. 이러한 기기들에서는 아직까지 본 논문에서의 심전도 측정기능까지는 보여 주지 못하고 있으나, 향후 심전도와 혈압, 혈당, 체온 등과 같은 다양한 생체신호 측정을 통한 모바일 건강관리 기기들이 개발될 것으로 전망된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.