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템플릿 매칭을 이용한 심탄도 신호처리 기법 구현
Implementation of the BCG Signal Processing Method Using Template Matching 원문보기

한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 B, 2008 Oct. 31, 2008년, pp.235 - 239  

노윤홍 (동서대학교 디자인 & IT 전문대학원) ,  정도운 (동서대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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일상생활 중 지속적인 심장의 활동상태 모니터링을 통해 건강관리 및 응급상황에 대처하기 위한 많은 관련 연구들이 수행되고 있다. 심전도신호를 모니터링하기 위해서는 필수적으로 전극을 신체에 부착해야만 하며 피검자로 하여금 불편함을 초래한다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속(non- restrained)적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터링하기 위하여 심탄도(ballistocardiogram, BCG)를 계측하고자 하였다. 심탄도는 심장의 수축과 이완에 따라 심장과 혈관에서의 혈류변화에 따른 탄도를 계측한 신호를 의미하며, 심탄도를 계측하기 위하여 로드셀을 이용한 의자형 무구속 심탄도 측정시스템을 구현하였다. 그리고 심탄도 신호로부터 건강정보의 추출을 위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭(template maching)기법을 이용한 신호처리기법을 제안하였다. 구현된 시스템 및 신호처리기법의 타당성을 검토하기 위해 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 상호 비교를 통해 심탄도 계측시스템의 유용성을 평가하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구夺서는 무구속 상태에서 지속적인 심장의 활동상태를 모니터링 .하기 위하여 기 수행연구에 의해 구현된 의자형 심탄도측정 시스템을 이용하였다[8].
  • 본 연구에 의해 구현된 심탄도 계측시스템의 유용성 평가를 위하여 심탄도 측정과 동시에 심전도를 계측하여 분석하고자 하였다. 심탄도 계측을 위하여 본 연구에서 구현한 시스템을 사용하였으며, 심전도 계측을 위하여 p400 생체신호 계측기(PlysioLab Co.
  • 본 연구에서 가정이나 사무실과 같은 장소에서 피검자가 일상생활을 하는 중 무구속 무자각 상태에서 신호계측을 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 새로운 형태의 의자형 무구속 심탄도측정시스템을 구현하였다. 로드셀을 의자의 상판과 하판사이에 설치하여 단일 지점에서 앉는 자세나 위치에 상관없이 피검자의 체중을 측정할 수 있는 센서부를 구성하였으며, 센서로부터 출력되는 신호를 증폭 및 필터링하여 심박동에 따른 미세한 힘의 변화를 검출하기 위한 계측부를 구현하였다.
  • 본 연구에서 가정이나 사무실에서 피검자가 일상생활을 하는 중 무구속, 무자각 상태에서 신호계를 계측하여 건강상태를 모니터링 할 수 있는 심탄도 측정시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 의자형 무선 심탄도 계측시스템을 구현하였으며, 심탄도에 포함된 기저선 변화 및 잡음성분의 제거, 신호의 크기를 정규화하기위해 웨이브렛 및 템플릿 매칭 기법을 적용하였고 적응 문턱치 기법을 이용하여 피크검출을 수행하였다.
  • 본 연구에서 적용한 웨이브렛 및 템플릿 매칭전처리기법의 성능평가를 위한 실험을 수행하였다. 먼저 심탄도 계측시스템으로부터 측정된 10초 동안의 심탄도 신호에 적응 문턱치를 이용한 피크검출 결과를 그림 6의 (a)에 나타내었다.
  • 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속 (non- restrained)적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터링 하기 위하여 심탄도 (ballistocardiogram, BCG)를 계측하고자 하였다. 심탄도는 심장의 수축과 이완에 따라 심장과 혈관에서의 혈류변화에 따른 탄도를 계측한 신호를 의미하며, 심전도와 유사하게 심장의 활동 상태를 나타내는 지표이지만, 심전도의 측정과는 다르게 신체에 전극을 부착할 필요가 없기 때문에 무구속 무자각 상태에서 신호계측이 가능하므로 장시간 동안 심장상태의 모니터링에 유용하게 활용할 수 있는 장점이 있다囹, [5].
  • 본 연구에서는 심탄도 신호로부터 기저선 변화의 제거 및 잡음성분의 제거를 통한 심 박동수의 검출을 위하여 웨이브렛을 이용한 전처리과정을 수행하였다. 웨이브렛 변환은 퓨리에 변환과 같이 기저함수(basis functions)들의 집합으로 신호를 분해하여 표현하는 방법으로 고주파 대역에서는 폭이 좁은 윈도우를 저주파 대역에서는 폭이 넓은 윈도우를 사용한다.
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