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연속 가압방식의 맥파 측정방법을 위한 시작점 검출 알고리즘 개발
배장한(Jang-Han Bae),전영주(Young Ju Jeon),김종열(Jong Yeol Kim),김재욱(Jaeuk U. Kim) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.49 No.2
본 논문에서는 연속 가압방식으로 측정된 맥파 신호의 분석에 적합한 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 연속 가압방식은 가압의 크기를 조금씩 증가시키면서 맥파 신호를 측정하는 방식인데 이를 이용하면 가압크기에 대응하는 맥파 신호의 분해능이 크게 향상되기 때문에 현재 상용맥진기의 맥파 측정방식인 단계별 가압방식의 정확성과 신뢰성 문제를 해결할 수 있다. 시작점 검출을 위해서 고속 푸리에 변환을 이용한 주기계산, Center-to-edges 방법의 피크 검출, 기저선 보정, 접선 교점 방법에 의한 시작점 검출, 분석 구간 설정을 순차적으로 적용한 알고리즘을 개발하였다. 30명의 피험자를 대상으로 실험한 결과 제안된 알고리즘의 정확도는 99.46%, 민감도는 99.51%로 나타났는데 이는 기존 알고리즘보다 정확도 4.82%, 민감도 2.46%가 향상된 결과이다. 본 연구에서 제안한 연속 가압방식의 맥파 측정방법과 맥파 시작점 검출 알고리즘을 사용한다면 맥파 특징점의 정확한 검출은 물론 허실맥이나 부침맥 등의 맥상 판별 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. We propose a continuously varying contact pressure(CVCP)-adaptive feature extraction algorithm for pulse diagnostic analysis. The CVCP method measures the pulse waveform with continuously increasing contact pressure(CP). This method offer a high resolution signal of the pulse waveform amplitude(PWA) as a function of the contact pressure. Therefore it enables us to overcome the limitation of commercially available pulse-taking devices whose analysis rely on a few number of PWA-CP pairs. We show that an efficient feature extraction algorithm which covers the features of the CVCP-method can be developed by sequentially applying Fast Fourier Transform, peak detection by center-to-edges method, baseline drift removal, detection of the percussion wave upstroke by intersecting tangent method and detection of the analysis region. Finally, by a clinical study with 30 subjects, we show that our CVCP-adaptive feature extraction algorithm detected the upstroke with accuracy of 99.46% and sensitivity of 99.51%, which were about 4.82% and 2.46% increases respectively, compared to a conventional feature extraction method. The proposed CVCP method and the CVCP-adaptive feature extraction algorithm are expected to improve the accuracy in the pulse diagnostic algorithms such as floating/sunken pulse qualities and deficient/excess pulse qualities.
EIS 기반 전압신호 분석을 통한 당뇨병 진단 가능성 평가
배장한(Jang-Han Bae),김수찬(Soochan Kim),카니티카 케오칸네트(Kanitthika Kaewkannate),전민호(Min-Ho Jun),김재욱(Jaeuk U. Kim) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.11
EIS (Electro interstitial scan, 전기체간스캔법)는 전극을 이용해 미세전류를 인체에 인가하고 그에 따른 전기적 반응을 분석하여 생리적인 정보를 얻는 방법으로, 비침습적이고 간단한 검사가 가능하다는 장점이 있다. 특히 당뇨병 진단을 위한 스크린용으로 적합하다는 연구들이 진행되어 왔으나 대부분 진단 원리에 대한 구체적인 논의가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 EIS 방법이 당뇨병 스크리닝 및 임상에 유용하게 활용될 수 있을지 분석해 보기위해 당뇨병 환자와 정상인을 대상으로 EIS 장비의 원 신호인 전압 변동 데이터를 특정경로에서 측정하였다. 전압 신호의 특징점을 추출하고 두 그룹 사이의 AUC (Area under the curve)를 계산한 결과 7개의 변수들이 60% 이상의 분류 정확도를 보였다. 또한 이 변수들을 k-NN 분류기로 학습한 결과, 왼쪽 손에서의 전압 변동 크기를 기준으로 분석했을 때 분류 정확도를 76.2%까지 높일 수 있었다. EIS 기반의 전압신호 분석법으로 비침습적인 당뇨병 스크리닝의 가능성을 보였다. EIS (Electro interstitial scan) is a non-invasive and simple method to find the physio-pathological information inferred by electric current response with respect to low direct current applied between remote sites of the body. Although a few EIS-based devices for diagnosing diabetes were commercialized, they were not successful in offering clinical validity nor in confirming diagnostic principle. In this study, we measured the voltage responses of diabetic patients and normal subjects with a commercialized EIS device to test the usefulness of EIS in screening diabetes. For this purpose, voltage was measured between pairs of electrodes contacted at both palm, both soles of the feet and left and right forehead above both eyes. After feature extraction of voltage signals, the AUC (area under the curve) between the two groups was calculated and we found that seven variables were appropriately shown above 60% of accuracy. In addition, we applied the k-NN (k-nearest neighbors) method and found that the accuracy of classification between the two groups reached the accuracy of 76.2%. This result implies that the voltage response analysis based on EIS has potential as a diabetics screening method.