In this paper, we devised mac-yule detection system which provide resting state mac-yule. The devised system composed of signal transformation part, signal processing part, and PC based display part. Hardware part consisit of PPG, ECG, EEG, EMG, and RSP. Also, software system consist of bio-signal p...
In this paper, we devised mac-yule detection system which provide resting state mac-yule. The devised system composed of signal transformation part, signal processing part, and PC based display part. Hardware part consisit of PPG, ECG, EEG, EMG, and RSP. Also, software system consist of bio-signal processing software which detecting mac-yule. EEG-$\alpha$, $\beta$ wave analysis algorithm that use wavelet transformation, RSP detecting algorithm which used zero-crossing method.
In this paper, we devised mac-yule detection system which provide resting state mac-yule. The devised system composed of signal transformation part, signal processing part, and PC based display part. Hardware part consisit of PPG, ECG, EEG, EMG, and RSP. Also, software system consist of bio-signal processing software which detecting mac-yule. EEG-$\alpha$, $\beta$ wave analysis algorithm that use wavelet transformation, RSP detecting algorithm which used zero-crossing method.
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문제 정의
본 연구에서는 한증과 열증을 진단할 수 있는 안정된 맥율을 측정하기 위하여 필요한 생체신호를 검출하는 장치들을 설계 및 구현하고 맥율측정용 생체신호처리 소프트웨어를 구현하였다. 맥율 검출 시스템을 구현하기위하여 본 연구에서 이루어진 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
본 연구의 목적은 한의학의 8강중 맥진의 가장 기초가 되는 환자의 한증과 열증을 구분하는 수의 개념을 객관화하고 시간의 개념만으로 단순화 되지 않고 안정된 생리 상태에서 호흡과 맥의 박동수로 맥율을 검출하는 시스템을 개발하는데 있다.
제안 방법
맥동파의 검출은 수지에서 맥의 변화를 검출하는 광전식 맥동변환기를 이용하였고, 호흡신호는 비강 입구의 기류흐름에 의하여 발생하는 온도차를 검출하는 방식을 사용하였다. 맥율은 생체의 생리상태에 따라 변화하므로 안정된 생리상태에서 생체신호를 측정하여 맥율을 결정하여야 한다.
본 연구에서는 각종 생체신호의 검출을 위하여 수지에서 맥동의 변화를 검출하는 광전형 맥동기와 호기와 흡기의 구간을 검출하는 호흡검출시스템 및 심장의 박동의 기준시간을 검출하기위한 심전검출기, 안정된 생리 상태를 파악하기 위한 뇌전도와 안면 근전도기를 설계하였고 이들 신호를 컴퓨터로 입력시키는 아날로그-디지털 변환기 인터페이스로 구성된 하드웨어시스템을 구성하였다. 이들 신호를 입력시키고 관리 및 처리, 그리고 맥율 검출 알고리즘을 개발 및 사용할 수 있는 소프트웨어 시스템을 개발하였다.
심리적 안정구간을 뇌파의 스펙트럼으로부터 베타파의 스펙트럼과 알파파의 전력 스펙트럼비를 구하여 이들의 비가 가장 큰 구간으로 설정하였다. 검출된 안정된 맥율은 베타파에 대한 알파파의 비가 큰 구간에서 안정된 맥율을 구할 수 있었다
안정상태의 맥율을 검출하기 위해서 그림 2와 같은 흐름으로 각종 생체신호를 처리 하도록 설계하였다. 안정상태의 판정은 뇌전도와 근전도의 신호를 이용하여 생리적 심리적 안정상태를 검출한다.
안정상태의 맥율을 검출하기 위해서 그림 2와 같은 흐름으로 각종 생체신호를 처리 하도록 설계하였다. 안정상태의 판정은 뇌전도와 근전도의 신호를 이용하여 생리적 심리적 안정상태를 검출한다. 심리적으로 안정화된 경우는 뇌파의 알파파의 성분이 증가하고 안면의 근육운동도 안정화되는 경향이 있으므로 뇌파의 파워스펙트럼(PS)을 계산하고 이들 성분 중 알파파대역의 성분(alpha PS)을 계산하여 그 비를 이용한다.
동시에 근전도의 에너지를 적분하여 적분 값이 가장 작은 구간이 안면 근육이 안정화되어 있는 상태로 보아 이 2개의 정보로부터 안정된 심리 및 생리 상태로 결정한다. 이 결정된 구간의 호흡수에 대한 심박동수의 비를 구하여 맥율로 산정하는 알고리즘을 설정하였다.
본 연구에서는 각종 생체신호의 검출을 위하여 수지에서 맥동의 변화를 검출하는 광전형 맥동기와 호기와 흡기의 구간을 검출하는 호흡검출시스템 및 심장의 박동의 기준시간을 검출하기위한 심전검출기, 안정된 생리 상태를 파악하기 위한 뇌전도와 안면 근전도기를 설계하였고 이들 신호를 컴퓨터로 입력시키는 아날로그-디지털 변환기 인터페이스로 구성된 하드웨어시스템을 구성하였다. 이들 신호를 입력시키고 관리 및 처리, 그리고 맥율 검출 알고리즘을 개발 및 사용할 수 있는 소프트웨어 시스템을 개발하였다.
뇌파의 알파파가 주된 경우를 심리적으로 안정된 상태로 간주하여 이때의 맥율을 검출하여 안정된 맥율을 결정한다. 이를 위하여 뇌파 유도 장치를 구현 하였고 이로부터 얻어진 뇌파신호를 주파수 영역에서 분석하여 뇌파의 총 스펙트럼에서 베타파 대한 알파파의 비를 구하는 소프트웨어를 개발하였다.
이론/모형
맥율 검출 시스템을 구현하기위하여 본 연구에서 이루어진 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 맥동파의 주기검출은 심전도의 R파를 웨이브렛변환법을 이용하여 검출하였다. 호흡의 구간 검출은 제로크로싱법을 사용하여 결정하였다.
맥동파의 주기검출은 심전도의 R파를 웨이브렛변환법을 이용하여 검출하였다. 호흡의 구간 검출은 제로크로싱법을 사용하여 결정하였다.
성능/효과
심리적 안정구간을 뇌파의 스펙트럼으로부터 베타파의 스펙트럼과 알파파의 전력 스펙트럼비를 구하여 이들의 비가 가장 큰 구간으로 설정하였다. 검출된 안정된 맥율은 베타파에 대한 알파파의 비가 큰 구간에서 안정된 맥율을 구할 수 있었다
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