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심음을 이용한 실시간 심장 활동 상태 모니터링 시스템 구현
Implementation of Real-time Heart Activity Monitoring System Using Heart Sound 원문보기

한국융합신호처리학회논문지 = Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, v.19 no.1, 2018년, pp.14 - 19  

김진환 (동서대학교 컴퓨터공학부) ,  노윤홍 (부산디지털대학교 컴퓨터공학과) ,  정도운 (동서대학교 컴퓨터공학부)

초록
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최근 건강에 대한 관심과 욕구가 크게 증가하고 있으며, 이에 따라 스마트 헬스케어 산업이 크게 주목받고 있다. 이로 인해 일상생활 중 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하기 위한 원격의료시스템뿐만 아니라, 최근에는 국내외 기업에서 언제 어디서나 신체의 활동 정보를 계측 할 수 있는 웨어러블 디바이스들을 지속적으로 연구개발 및 시장에 선보이고 있다. 특히, 맥파와 심전도는 일상생활 중 자신의 건강상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 생체신호로 가장 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 마이크 센서를 활용한 심장의 소리 즉, 심음의 계측을 통해 심장 활동 상태 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 하며, 상용 전자 청진기과 비교평가를 통해 일상생활 중 지속적인 모니터링이 가능함을 확인 하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the smart health care industry has been rising rapidly and interest and efforts for public health have been greatly increased. As a result, the public does not visit medical specialists and medical facilities, but the desire to check their health condition in everyday life is increased. Th...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 위하여 마이크 센서와 아두이노를 활용한 심음 측정부를 구현하였으며, 심음 데이터를 모니터링하기 위한 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 심전도 및 맥파 신호와 동시 계측을 통해 심장활동상태 모니터링이 가능함을 확인하고자 하였으며, 상용 전자 청진기 모듈과 동시계측을 통해 구현된 시스템의 유용성을 확인하고자 하였다.
  • 본 논문에서는 일상생활 중 심음의 측정을 통한 실시간 심장활동상태 모니터링이 가능한 심음 모니터링시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 마이크 센서와 아두이노를 활용한 심음 측정부를 구현하였으며, 심음 데이터를 모니터링하기 위한 어플리케이션을 구현하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
심음이란? 심장의 소리 즉, 심음이란 심장 박동에 따라 심장의 수축과 이완 운동으로 인한 방실판막, 반달판막이 닫히면서 내는 소리이다[2]. 정상적인 심장은 그림 1의 S1(제 1심음)과 S2(제 2심음)만 발생하며 S1과 S2가 합쳐진 것이 한 번의 심장 박동을 의미한다.
심전도와 맥파 센서의 단점은? 하지만 심전도와 맥파 센서는 제한적인 계측 부위와 계측 부위에 따른 한정된 디자인, 별도의 전극을 부착해야 한다는 단점을 가지고 있다.
전자 청진기 모듈의 특징 및 기능은 무엇인가? 본 연구에서는 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 실시간으로 신체 부위에 접촉면을 통해 신체 내부의 소리를 녹음 및 청취할 수 있는 전자 청진기 모듈을 활용하였다. 계측된 신호는 실시간으로 Bell(50~250Hz), Diaphragm(100~250Hz), Wide(50 ~750Hz)의 단계로 필터를 변경 가능하며 측정 부위에 계측이 용이하게 필터를 다르게 적용 시킬 수 있으며, 계측된 데이터는 전송 동글을 통해 무선 전송이 가능하다.
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참고문헌 (3)

  1. "u-Healthcare Industry and Company Analysis- Medical Device and Telemedicine Centered"-KMDPD Medical device Policy Researcher, p4, 2011.07. 

  2. S. H. Eum. (2015). A Study of Classification of Heart Murmurs using Shannon Entropy and Neural Network. Journal of the institute of signal processing and systems, 16(4), 136 

  3. G. H. Lee, Y. J. Lee, M. N. Kim. (2012). Heart Valve Stenosis Region Detection Algorithm on Heart Sounds. Journal of Korea Multimedia Society, 15(11), 1330-1340. 

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