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독립 성분 분석과 비선형 자기상관을 이용한 동잡음이 포함된 PPG 신호에서의 맥박 검출
Pulse Detection from PPG Signal with Motion Artifact using Independent Component Analysis and Nonlinear Auto-correlation 원문보기

Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.25 no.1, 2016년, pp.71 - 78  

전학재 (호서대학교 전자공학과) ,  김정도 (호서대학교 전자공학과) ,  임승주 (호서대학교 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

PPG signal measured by pulse oximeter can measure pulse and the oxygen saturation of arterial blood. But the PPG signal is distorted by finger movement or other movement in the body. To detect pulse from the PPG signal with motion artifact, we use band pass filter(BPF), Independent component analysi...

주제어

#Independent Component Analysis, ICA   #Photoplethysmography, PPG   #Nonlinear Autocorrelation  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 PPG신호와 동잡음은 완전한 독립이 아니기 때문에 완벽하게 분리하지 못하고 잡음이나 왜곡이 포함되어 있기 때문에 맥박을 검출하는데 어려움이 있다. 따라서 비선형 자기상관을 사용하여 PPG신호의 주기성을 강조해 정확한 맥박을 검출하기 위한 정보를 제공하게 하였다. Fig.
  • 본 논문에서는 독립 성분 분석과 비선형 자기상관을 사용하여 동잡음이 포함되어 있는 PPG신호에서 정확한 맥박을 검출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 독립 성분 분석은 측정된 신호에서부터 독립 성분을 추출하는 알고리즘이다.
  • 독립 성분 분석은 측정된 신호에서부터 독립 성분을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 적색광과 적외선광으로 측정한 PPG 신호로부터 독립 성분 분석을 동잡음과 PPG신호를 분리하기 위해서 사용되었다. 하지만 PPG신호와 동잡음은 완전한 독립이 아니기 때문에 완벽하게 분리하지 못하고 잡음이나 왜곡이 포함되어 있기 때문에 맥박을 검출하는데 어려움이 있다.
  • 본 논문은 심한 동잡음이 포함되어있는 PPG신호에서 맥박수를 측정하기 위한 연구로서, PPG신호 처리의 문제점인 동잡음을 제거하기 위해서 ICA를 이용하여 동잡음과 PPG신호를 분리하였고, 잡음이 완전히 분리되지 않거나 왜곡된 구간이 존재 하는 PPG 신호로부터 비선형 자기 상관 을 사용하여 주기를 판단하도록 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능 분석을 위해 산소포화도 시험장비로부터 나오는 임상에서 맥박수 및 산소포화도 측정이 어렵다는 PPG신호를 사용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
광용적맥파는 어떻게 측정될 수 있는가? 광용적맥파(Photoplethysmography, 이하 PPG)는 서로 다른 파장영역의 빛을 이용하여 손가락, 귓불과 손목 등에 입사시켜 투과되거나 반사된 빛의 양으로 측정된다. 측정된 PPG 신호는 심장맥박정보, 호흡, 마취 심도와 혈중 산소포화도 정보 등을 포함하고 있다.
MAF의 단점은 무엇인가? 현재 임상에서는 이동 평균 필터(Moving Average filter, 이하 MAF)를 사용하고 있다. MAF는 산발적으로 존재하는 잡음에는잘 동작하지만, 큰 진폭을 가지거나, 갑자기 발생한 잡음에 대해서는 효과를 보지 못하는 단점을 가지고 있다[3]. 또 다른 방법으로는 Adaptive filter를 이용하여 동잡음을 제거하는 방법을 연구되었다.
휴대용 펄스 옥시미터나 스마트 시계를 이용하여 산소포화도나 맥박수를 측정할 때 생체 정보를 측정하는 것을 방해하는 요소는 무엇인가? 최근 휴대용 펄스 옥시미터(pulse oximeter)와 스마트 시계 (Smart watch)를 이용하여 산소포화도나 맥박수를 측정하는 장치들이 많이 개발되고 있다. 하지만 이러한 장치들은 낮은 관류 (low perfusion), 실내 조명, 태양광 등의 주변광(ambient light), 사용자의 움직임에 의해 발생되는 동잡음(Motion artifact)이 생체 정보를 측정하는데 많은 오류를 발생시키고 있다[1].
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참고문헌 (15)

  1. Rusch, T. L., R. Sankar, and J. E. Scharf. "Signal processing methods for pulse oximetry," Computers in biology and medicine, 26.2, 143-159, 1996 

    상세보기 crossref

  2. www.ti.com/lit/ds/symlink/afe4490.pdf, (retrieved on Sep. 8, 2015) 

  3. Lee, H., Lee, J., Jung, W., & Lee, G. K. "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, 2007 

    원문보기 상세보기

  4. Relente, A. R., and L. G. Sison. "Characterization and adaptive filtering of motion artifacts in pulse oximetry using accelerometers", 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society EMBS/BMES Conference, Proceedings of the Second Joint. Vol. 2. IEEE, 2002. 

  5. RAM, M. Raghu, et al. "On the performance of Time Varying Step-size Least Mean Squares (TVS-LMS) adaptive filter for MA reduction from PPG signals" Communications and Signal Processing (ICCSP), International Conference on. IEEE, pp. 431-435, 2011. 

  6. Lee, C. M., and Y. T. Zhang. "Reduction of motion artifacts from photoplethysmographic recordings using a wavelet denoising approach," Biomedical Engineering, IEEE EMBS Asian-Pacific Conference on. IEEE, pp 194-195, 2003. 

  7. Lee, Seungjoon, et al. "Processing of pulse oximeter data using discrete wavelet analysis," Biomedical Engineering, IEEE, Vol. 52, No. 7, pp. 1350-1352, 2005 

    상세보기 crossref

  8. Kim, Byung S., and Sun K. Yoo. "Motion artifact reduction in photoplethysmography using independent component analysis," Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 53, No. 3, pp. 566-568, 2006 

    상세보기 crossref

  9. Stetson, P. F. "Independent component analysis of pulse-oximetry signals," Engineering in Medicine and Biology Society, IEMBS'04. 26th Annual International Conference of the IEEE. Vol. 1, 2004. 

  10. Glen D.Brown, Satoshi Yamada and Terrence J.Sejnowski, "Independent component analysis at the neural cocktail party", TRENDS in Neurosciences, Vol.24, No.1, 2001 

    상세보기

  11. Hyvarinen, Aapo, Juha Karhunen, and Erkki Oja., Independent component analysis, John Wiley & Sons, New York, pp 147-161, 2004. 

  12. Hyvarinen, Aapo, and Erkki Oja. "Independent component analysis: algorithms and applications," Neural networks, Vol. 13, No. 4, pp. 411-430, 2005 

  13. Naik, Ganesh R., and Dinesh K. Kumar. "An overview of independent component analysis and its applications," Informatica, Vol. 35, No. 1, 2011. 

  14. Hyvarinen, Aapo. "Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis," Neural Networks, IEEE Transactions on, Vol. 10, No. 3, pp. 626-634, 1999 

    상세보기 crossref

  15. Palit, Sanjay Kumar, Sayan Mukherjee, and D. K. Bhattacharya. "New types of nonlinear auto-correlations of bivariate data and their applications," Applied Mathematics and Computation, Vol. 218, No. 17, pp. 8951-8967, 1999. 

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