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휴리스틱을 이용한 의료 수액 낙하 속도 측정 시스템 개발
Development of the Dripping Speed Measurement System of Medical Liquid using Heuristic 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.24 no.5, 2014년, pp.542 - 547  

김정숙 (김포대학교 IT학부 멀티미디어과) ,  정준호 (동국대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 스마트 폰과 휴리스틱 방법을 이용하여 수액 낙하 속도를 측정하고, 수액 투여 시 종료하는 시간을 측정할 수 있는 의료 IT융합 시스템을 안드로이드 환경에서 개발하였다. 먼저 스마트 폰을 사용하여 수액이 낙하하는 영상을 촬영하고, 이를 임계값을 이용하여 이진영상으로 변환한 후 n번째 프레임과 n-1번째 프레임의 차영상을 계산하였다. 이때 휴리스틱을 사용해서 수액 낙하 속도를 정확하게 측정할 수 있기 위한 이진화 변환시에 최적의 임계값을 구하는 일은 중요하다. 그리고 모바일 응용 프로그램 화면의 진행 상태바를 보면서 정확하게 의사 처방에 맞는 수액 주입 속도를 조절할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법으로 실험한 결과 영상 처리 기법을 이용하여 정확하게 일반 환자들에게 충분히 적용할 수 있도록 수액 낙하 속도를 측정할 수 있음을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes the medical and IT convergence system using a smart phone and a heuristic method for the measurement of the dripping speed of the liquid in a drip chamber, which can estimate the remaining time using pattern recognition and difference image from video frame information based on ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 스마트 폰을 사용한 관련 연구는 스마트 폰에 설치된 앱을 실행하여 점적통에서 수액이 떨어지면 이를 직접 간호사 및 사용자가 손으로 스마트 폰 화면을 터치하여 수액 속도를 측정하는 방법이다. 본 기술에서는 수액 낙하 속도를 측정하기 위해 사용자가 5번의 수액 낙하에 맞추어 스마트폰의 화면을 동시에 터치를 한다. 화면 터치를 통해 얻은 낙하 시간을 수액의 총량으로 나누면 얼마만큼의 시간이 소요되며, 수액 낙하 속도가 얼마인지를 알 수 있다.
  • 특히 스마트폰에 부착되어 있는 성능 좋은 카메라를 이용하여 영상을 생성하고, 생성된 영상을 스마트폰에 내장되어 있는 영상 처리 기술을 이용하는 다양한 응용 기술과 제품들이 개발되고 있다. 본 논문에서 개발하고자 하는 수액 주입 속도 측정 기술도 스마트폰을 이용해 환자에게 가장 적합한 속도로 수액을 투여할 수 있는 환경을 제공하기 위한 것이 목적이다. 수액에 섞어 쓰는 여러 가지 약재 (항함제, 항생제, 생물학적 제재 등) 에 따라 수액의 낙하 주입 속도를 다르게 하여 투여를 해야 하며, 특히 환자의 상태에 따라 정확한 수액 주입 속도와 양이 측정되어야 하고, 투여가 이루어져야 한다.
  • 기존의 관련 연구[4]의 적외선 센서를 이용한 속도측 정의 경우 낙하하는 수액을 인지하여 속도를 측정하였다. 본 논문에서는 스마트폰의 카메라를 이용하여 영상을 촬영 하고 이를 분석하였다. 그런데 스마트 폰 카메라를 이용하여 수액 낙하 영상을 촬영하는 과정에서 다음과 같은 제약사항이 발생한다.
  • 본 논문은 스마트 폰에 탑재되어 병원에서 환자에게 투여하는 수액 낙하 속도를 정확하게 측정할 수 있으며, 따라서 수액 투여가 종료되는 시간을 파악할 수 있는 의료 IT 융합 시스템을 개발하였다. 스마트폰의 급속한 보급으로 많은 스마트폰을 활용한 의료IT 융합 시스템용 응용 프로그램들이 개발되고 있다.
  • 본 논문은 의료 IT 융합 시스템을 개발하였다. 노령화 시대에 접어들면서 수액 치료가 증가하고 있으나, 환자 상태와 다양한 상황을 고려한 의사 처방에 따른 수액량과 적절한 수액 주입 속도를 측정할 수 있는 기술이 부족하다.
  • 현재 대부분의 병원에서는 간호사의 경험에 의해 조절되고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트 폰에 탑재되어 병원에서 환자에게 투여하는 수액 주입 속도를 정확하게 측정할 수 있으며, 따라서 수액 투여가 종료되는 시간을 파악할 수 있는 의료 IT 융합 시스템을 개발하였다. 먼저 스마트 폰으로 수액 낙하를 촬영하고, 촬영된 프레임을 이진화 영상으로 처리하여 휴리스틱 기법을 적용한 수액 낙하 속도를 측정하는 모바일 응용 프로그램을 안드로이드 환경에서 개발하였다.
  • 현재 대부분의 병원에서는 숙련된 간호사의 경험으로 수액 주입 속도를 조절하여 투여하고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트 폰의 성능 좋은 카메라를 이용하여 수액이 주입되는 영상을 촬영하고, 이를 스마트폰 내부의 영상처리 기술과 휴리스틱 방법을 이용하여, 정확한 수액 주입 속도를 측정할 수 있는 모바일 응용 프로그램을 개발하였다. 또한 수액을 환자에게 투입 할 때, 언제 수액이 다 투여되는지를 알 수 있도록 수액 투여 마감 시간을 정확하게 측정할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
노인 인구의 빠른 증가는 어떤 문제를 야기하나요? 고령인구의 증가는 우리나라뿐만 아니라 전 세계적인 추세로 선진국의 경우 2025년에 60세 이상 인구가 전체 인구의 25%를 넘을 것으로 전망되고 있다. 노인 인구의 빠른 증가는 급격한 의료서비스의 수요 증가, 이로 인한 의료비용의 급증, 평균수명의 연장과 노인의 삶의 질 저하, 전문 의료진의 부족현상 심화 등 다양한 문제를 야기하고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 최근 IT기술이 의료분야에 융합되고 있다.
수액 낙하 속도는 무엇에 영향을 받나요? 본 논문에서 개발하고자 하는 수액 주입 속도 측정 기술도 스마트폰을 이용해 환자에게 가장 적합한 속도로 수액을 투여할 수 있는 환경을 제공하기 위한 것이 목적이다. 수액에 섞어 쓰는 여러 가지 약재 (항함제, 항생제, 생물학적 제재 등) 에 따라 수액의 낙하 주입 속도를 다르게 하여 투여를 해야 하며, 특히 환자의 상태에 따라 정확한 수액 주입 속도와 양이 측정되어야 하고, 투여가 이루어져야 한다. 그러나 현재 사용 중인 수액 투여 의료기기의 유량 조절기는 유통 패턴이 선형화 되어 있지 않고 조절기 표면에 속도를 표시하고 있지만 실제 상황에서 여러 가지 변수를 고려하지 않고 있다.
선진국의 경우 2025년에 60세 이상 인구가 차지하는 비율이 어느정도로 전망하나요? 고령인구의 증가는 우리나라뿐만 아니라 전 세계적인 추세로 선진국의 경우 2025년에 60세 이상 인구가 전체 인구의 25%를 넘을 것으로 전망되고 있다. 노인 인구의 빠른 증가는 급격한 의료서비스의 수요 증가, 이로 인한 의료비용의 급증, 평균수명의 연장과 노인의 삶의 질 저하, 전문 의료진의 부족현상 심화 등 다양한 문제를 야기하고 있다.
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참고문헌 (5)

  1. S. H. Kim, "Health IT Technology Trends," ETRI Electronics and Telecommunications Trends, Vol. 26, No. 6, pp. 37-46, 2011. 

  2. J. H. Kim, S. J. Wang., S. W. Lee., M. S. Kang, S. H. O, K. C. You, "A Report for the Research about the Accuracy of a Flow Regulator," J. Korean Soc. Emerg. Med. Vol. 19, pp. 109-113, 2008. 

  3. Hanvitmd, Available: http://.hanvitmd.com/kor/2-2.php, 2009, [Accessed: July 22, 2014] 

  4. B. G. Loh, G. D. Kim, J. H. Park, "Measuring Fluid Flow Rate of Gravity-based Intravenous Infusion Device using Infrared Sensor," Proc. of KPSE 2012 Spring, pp. 857-858, 2012. 

  5. J. Y. Kim, Y. S. Kim, "Face Tracking and Recognition in Video with PCA-based Pose-Classification and $(2D)^2PCA$ Recognition Algorithm," Journal of KIIS, Vol. 23, No. 5, pp. 423-430, 2013. 

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