728x90 반응형 SMALL 근전도5 [Vital Sign] 근전도 (Electromyogram) 근전도 (Electromyogram) 근전도는 근육의 운동수축으로 인해 발생하는 전류 및 안정시의 이상 전류를 기록한 것이다. 뇌의 근육을 활동 시키기 위해 지령 신호가 뇌에서 α 뉴런 운동으로 전달된다. α 운동 뉴련은 발화하면 근섬유에 전달된다. 이 활동 전위를 계측한 것이 근전도이다. 근전도 계측용 전극 침 근전도 (Needle EMG) : 침 전즉 (Needle Electrod), 와이어 전극 (Wire Electrod) 표면 근전도 (Surface EMG) : 표면 전극 (Surface Electrode) 표면 근전도 (Surface EMG) 평균 전위는 μ ~ 수mV 주파수 대역은 1 ~ 5kHz 피부 표면의 근에서 발생되는 전기 현상을 관측하는 계측 방법으로 복수 개의 운동 단위 활동 전위가.. 2023. 10. 24. 생체전위 (Biopotentials) 생체전위 (Biopotentials) 인체에서 생체전위가 생성되는 원리와 이러한 생체전위를 기록하는 원리를 이해하는 것은 수면다원검사를 수행하는 데 필수적이다. 뇌의 뉴런에 의해 생성된 전기적 활동 (생체전위)이 EEG를 생성한다. 안구 운동에 따른 각막 망막 전위의 변화에 의해 생성된 전위는 EOG로 기록된 활동을 생성한다. 근육 세포에 의해 생성된 전기 활동은 EMG 활동을 생성한다. 이러한 생물학적 신호는 두피와 피부에 부착된 전극을 사용하여 신체에서 직접 기록된다. 뇌전도 (Electroencephalogram) EEG 기록은 뇌의 전기 신호를 증폭하여 뇌 활동을 그래픽으로 표시한다. 이러한 신호는 뇌의 신경 활동에 의해 생성된다. 수면다원검사의 핵심 측정이다. 뇌파 활동은 측정 가능한 진폭을.. 2023. 9. 25. ECG 전처리 기술 ECG 전처리 기술 오늘날 심전도 신호의 분석과 그 해석을 위해 신호 처리는 중요한 역할을 한다. 심전도 신호 처리는 사회에 최대 정확도로 필터링된 결과와 심전도 신호의 시각적 평가에서 쉽게 추출되지 않는 정보를 제공하는 중요한 목표를 가지고 있다. 심전도 신호는 사람의 신체 표면에 전극을 배치함으로써 얻어진다. 이는 심전도 신호에 대한 노이즈의 오염으로 이어진다. 이러한 소음은 기저선 변동 (baseline wander), 전력선 간섭 (power-line interference), 근전도 (EMG) 소음, 전극 모션 아티팩트 등이다. 이러한 잡음은 심전도 신호 처리 중에 장애물로 작용하므로 이러한 잡음의 제거 및 거부를 위해서는 심전도 신호의 전처리가 중요한 작업이다. 따라서, 1차적으로 필터링 기술.. 2022. 8. 24. 수면질환 진단 (Diagnosis of sleep diseases) 수면질환 진단 (Diagnosis of sleep diseases) 수면은 무의식을 유지하는 상태를 말하며, 신체 및 정신에 휴식을 제공하여 건강을 회복, 유지시켜주는 과정을 말한다. 수면은 안구운동의 조절이 가능한 각성 상태로부터 얕은 잠인 1단계를 거쳐 4단계의 깊은 잠까지 진행되고, 그 후 REM 수면 단계를 거쳐 꿈을 꾸는 상태가 된다. REM 수면 시 뇌의 상태는 낮은 전압의 뇌파를 포함하여 신경 활동이 깨어있을 때와 비슷하지만 신체 근육은 무력한 상태를 보인다. 이러한 수면은 수면 상태에서 관찰되는 일정한 뇌파를 사용하여 단계를 구분한다. 뇌파란 사람의 두피 상의 두 점 사이의 전위 변동을 연속적으로 기록한 신호를 말한다. 그림은 인간의 수면 단계를 히스토그램으로 나타낸 것으로 가로축은 수면시.. 2022. 4. 22. 다변수 및 다중 모드 시계열을 사용하여 임시 수면 단계 분류를 위한 딥러닝 아키텍처 (1) 다변수 및 다중 모드 시계열을 사용하여 임시 수면 단계 분류를 위한 딥러닝 아키텍처 수면 단계 분류는 수면 장애 진단에 중요한 예비 검사를 구성한다. 이것은 전통적으로 뇌파도 (EEG), 심전도 (EOG), 심전도 및 근전도 (EMG)와 같은 신호의 육안 검사를 기반으로 수면 단계의 신호를 30초마다 할당하는 수면 전문가에 의해 수행된다. 여기에서 스펙트로그램을 계산하거나 손으로 만든 기능을 추출하지 않고 종단 간 학습을 하고 모든 다변수 및 다양한 수면다원검사 (PSG) 신호 (EEG, EMG 및 EOG)를 활용하는 수면 단계 분류를 위한 최초의 딥러닝 접근 방식이 필요하다. 각 30초의 window 데이터 시간적 context를 활용한다. 각 양식에 대해 첫 번째 계층은 센서 어레이를 활용하여 신.. 2022. 4. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
