초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구는 심장의 상태를 측정하고 심장의 이상 징후를 자동으로 탐지하는 알고리즘을 연구/개발하여 스마트폰에 적용하는 것을 목적으로, 스마트폰에서 PPG 신호를 효율적으로 획득하기 위한 최적의 ROI를 찾는 방법과, 획득된 PPG 신호를 기반으로 부정맥을 진단하기 위한 방법으로 기계학습을 통해 생성된 자동화된 분류기를 그 연구 내용으로 하고 있다.

연구결과
1. 스마트폰을 이용해 PPG 신호를 측정하기 위한 최적의 ROI를 찾아내기 위한 방법을 연구하고, 그 결과로 최적의 ROI의 크기와

연구의 목적 및 내용
본 연구는 심장의 상태를 측정하고 심장의 이상 징후를 자동으로 탐지하는 알고리즘을 연구/개발하여 스마트폰에 적용하는 것을 목적으로, 스마트폰에서 PPG 신호를 효율적으로 획득하기 위한 최적의 ROI를 찾는 방법과, 획득된 PPG 신호를 기반으로 부정맥을 진단하기 위한 방법으로 기계학습을 통해 생성된 자동화된 분류기를 그 연구 내용으로 하고 있다.

연구결과
1. 스마트폰을 이용해 PPG 신호를 측정하기 위한 최적의 ROI를 찾아내기 위한 방법을 연구하고, 그 결과로 최적의 ROI의 크기와 위치를 확인하였다. 확인된 ROI는 원 영상의 0.1%의 크기와 영상 획득 과정에서 플래쉬와 가장 근접한 위치를 갖고 있었다.
2. 스마트폰을 이용해 획득한 PPG 신호로부터 RMSSD와 Shannon Entropy를 추출하고 이를 기반으로 부정맥을 탐지할 수 있는 분류기를 학습시켰다. 학습한 분류기는 NN, kNN, 그리고 SVM의 분류를 위한 대표적인 기계학습 방법을 사용하였고, 학습 결과 kNN은 98.65%, NN은 99.32%, 그리고 SVM은 97.98% 의 분류 정확도를 보였다.
3. 임상실험을 통해 한국인을 대상으로 총 269개의 PPG 신호 데이터를 수집하였고, 그 중 29개의 데이터에 대해서는 임상의의 진단 결과를 포함시켰다.

연구결과의 활용계획
다양한 스마트폰을 통해, 다양한 이용자들이 자신의 심장 상태를 손쉽게 모니터링하고, 이상 징후 발생 시, 즉각적인 인지를 통해 심질환의 사전 예측 및 능동적 진료를 가능하게 해 주는 어플리케이션을 배포하고, 이를 기반으로 클라우드 기반 건강 정보 공유 서비스 및 이에 기반을 둔 웰빙 서비스 생태계 구축을 위한 기본 데이터로 활용할 계획이다.


(출처 : 한글요약문 4P)

Abstract ▼

Purpose & contents
The objective of this research is to make an algorithm for monitoring cardiac status and predicting cardiac diseases, and to implement a smartphone based application. For this objective, optimal ROI which is for acquiring PPG signals efficiently, and machine-learning based clas

Purpose & contents
The objective of this research is to make an algorithm for monitoring cardiac status and predicting cardiac diseases, and to implement a smartphone based application. For this objective, optimal ROI which is for acquiring PPG signals efficiently, and machine-learning based classifiers for AF detection are researched.

Result
1. A method of determining an optimal ROI for obtaining PPG signals from a camera on a smartphone is researched. In the experiments, the optimal ROI has a size of 0.1% of the original image, and its position is near to a flash which is equipped in a smartphone and used for recording a video of a participant’s fingertip.
2. Autonomous AF detection modules which use NNs, kNN, and SVM are trained . In the experiments, the kNN, NN, and SVM methods achieved 98.65%, 99.32%, and 97.98% accuracies, respectively.
3. 269 PPG signal records are collected. 29 records from the dataset are examined with clinical diagnosis.

Expected Contribution
With the result of this research, a smartphone based application with which people can monitor his/her own cardiac status and predict cardiac diseases, is implemented and deployed to the public. The data which are collected from the application will be stored with cloud computing service and shared to make various health care services.


(출처 : SUMMARY 5P)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 6
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 7
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 20
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 21
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 21
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 23
• 8. 참고문헌 ... 23
• 9. 연구성과 ... 25
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 38
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 38
• 12. 기타사항 ... 38
• 별첨1 대 표 연 구 성 과 ... 39
• 끝페이지 ... 54