728x90 반응형 SMALL Biomedical & AI51 수면제의 발전 수면제의 발전 (Evolution of sleep medicine) 19세기에 수면 현상은 광범위한 연구의 주제였으며, 이는 수면 중에 뇌가 단순히 꺼지는 것이 아니라는 이해로 이어진다. 1863년 에른스트 콜슈터 (Ernst Kohlschuetter)는 “수면과 기상은 정신 생활의 두 가지 상반된 상태이다. 이는 수면 중에도 완전히 소멸되지 않는데, 이는 꿈과 강한 국소 자극에 의해 잠자는 사람을 깨울 수 있는 가능성에 의해 입증된다.”라고 했다. Kohlschuetter는 정의된 강도의 음향 자극을 적용하여 밤 동안 다른 시간에 잠자는 대상의 각성 반응을 측정했다. 그는 수면의 깊이가 밤이 되면서 변하는데, 처음에는 더 깊어지고 아침에는 더 얕아지는 것을 발견했다. 수면 상태를 유도하는 생리적 메.. 2022. 4. 29. 수면 데이터 분석 및 관리 수면 데이터 분석 및 관리 (Analysis and management of sleep data) 고대 문화에서 수면은 어둠, 죽음, 꿈을 꾸는 신비한 현상과 밀접한 관련이 있는 무의식 상태로 간주되었다. 로마 신화에서 잠의 신 솜누스는 지하 세계에 살았다. 그의 형제는 죽음이었고 그의 아들인 솜니아는 꿈에 다양한 형태와 형태로 나타났다. 그리스의 잠의 신 Hypnos와 평화로운 죽음의 신인 그의 쌍둥이 형제 Thanatos는 인간을 고통에서 해방시키고 잠자는 동안 평화롭게 죽도록 도울 수 있었다. 그의 네 자녀 중 모르페우스는 꿈을 형성했고, 이켈로스는 꿈에서 사람들을, 판타수스는 사물로 변신할 수 있었다. 포베터는 괴물과 동물의 모습으로 나타나 악몽을 꾸게 했다. 고대 중국에서는 꿈이 질병을 진단하는.. 2022. 4. 29. ECG 심장박동 분류기 ECG 심장 박동 분류기 (ECG heartbeat classifier) ECG 분석은 심혈관 병리 진단에 중요한 자원이다. ECG 파형의 심장 리듬 장애는 근본적인 심혈관 문제의 증거이다. ECG 신호의 수동 분석은 어렵고 시간이 많이 소요되며 신호에서 다양한 파형 형태를 감지하고 분류하도록 잘 훈련된 전문가가 필요하다. 서포트 벡터 머신 (SVM), 베이지안 분류, 신경망, LDA, k-최근접 이웃 (kNN) 및 결정 트리와 같은 여러 기계 학습 알고리즘을 심장박동 분류에 사용할 수 있다. 여기서, SVM은 서로 다른 클래스 간의 마진을 최대화하는 결정 경계를 찾는다. SVM은 적은 수의 지원 벡터 (즉, 결정 경계에 가장 가까운 훈련 샘플)로 표현된 희소 솔루션을 제공하기 때문에 우수한 일반화 속성.. 2022. 4. 29. 심장 부정맥 심장 부정맥 (Cardiac arrhythmia) 각 심장 박동 동안 탈분극 및 재분극 패턴이 심장 근육 섬유를 가로질러 퍼진다. 건강한 박동은 심장의 동방 결절에서 탈분극 파동을 시작하여 시작된다 (즉, 활동과 신체 요구에 따라 심박수를 조정하기 때문에 심장의 자연 박동조율기). 탈분극 파동은 심방 전체에 퍼져 방실 결절을 통해 His 다발과 Purkinje 섬유로 내려가 심실 전체에서 왼쪽 아래로 퍼진다. 심장 부정맥은 예를 들어 심장의 규칙적인 리듬 활동을 변경하여 더 빠르거나 느리거나 불규칙한 심장 박동을 일으키는 심장 상태이다. 대부분의 부정맥은 무해하지만 때로는 심각한 질병으로 인해 발생할 수 있다. 심장 부정맥의 유형은 박동의 시작 부위와 생성된 신호의 빈도에 따라 다른다. 예를 들어, 심장.. 2022. 4. 29. 임상 ECG 기능 임상 ECG 기능 (Clinical ECG features) ECG 신호는 일련의 박동으로 나타난다 (즉, 심장 주기). ECG 신호의 각 주기는 신호의 등전선을 따라 순서대로 결합된 P, Q, R, S, T 및 U라고 하는 위쪽 및 아래쪽 편향의 고유한 구조로 구성된다. 이러한 구조는 생리학적 및 임상적 의미가 있다. 예를 들어, P파는 심방의 탈분극을 나타내고, QRS 복합체는 심실의 탈분극을 나타내고, T파는 심실의 재분극을 나타낸다. ECG의 세그먼트는 두 파동 사이의 영역이다. 예를 들어, PR 세그먼트는 P파의 시작 부분에서 시작하여 Q파의 시작 부분에서 끝난다. ECG의 간격은 하나의 세그먼트와 하나 이상의 파동을 포함하는 기간이다. 예를 들어, PR 간격에는 P파와 PR 세그먼트가 포함되고.. 2022. 4. 29. 심전도 (2) 증강된 단극 사지 리드 (Augmented unipolar limb leads) 표준 리드를 형성하는 동일한 3개의 리드는 증강 리드로 알려진 3개의 단극 리드도 형성한다. 증강 사지 리드는 피부 표면의 단일 전극이 양극 (+) 역할을 하기 때문에 "단극" 리드이며, 기준은 다른 사지 전극의 조합으로 윌슨의 중심 단자라고도 하며 이론상 영점이다 (아인토벤 삼각형의 중심). 단극성 사지 리드의 ECG 신호는 아인토벤 삼각형의 중심 (즉, 중성이며 심장 전위에 둔감한 가상 영점)과 각 증강 리드의 전극 사이의 전위차를 나타낸다. 따라서, 전기의 흐름은 심장에서 오른팔 (aVR), 왼팔 (aVL) 또는 왼발 (aVF)로 측정된다. 여기서, 소문자 "a"는 증강을 나타내고, V는 벡터를 나타내고, R은 오른쪽을.. 2022. 4. 29. 심전도 (1) 심전도 (electrocardiogram) 재분극 및 탈분극 패턴은 심전도 (ECG)를 수행하여 감지하고 기록할 수 있는 작은 전기적 변화를 생성한다. 심전도는 심장의 전기적 활동을 그래픽으로 보여준다. 심전도는 전극, 즉 전도성 패드를 신체 표면에 사용하여 심장의 심장 전위를 측정한다. 심전도 리드는 지정된 위치에 있는 기록 전극 또는 한 쌍의 기록 전극이다. 표준 12채널 ECG는 임상 ECG 진단의 기초 역할을 한다. 이것은 12개의 다른 각도 또는 "리드 (leads)"에서 심장의 전기적 탈분극 및 재분극 전위의 전체 크기와 방향을 기록한다. 10개의 전극이 사용된다 (3개의 팔다리, 1개의 기준 팔다리 및 6개의 가슴 전극). 오른팔, 왼팔, 왼다리에 3개의 팔다리 전극을 배치하여 정삼각형 (심.. 2022. 4. 29. ECG 응용 프로그램을 사용한 생체 의학 신호 처리의 기계 학습 ECG 응용 프로그램을 사용한 생체 의학 신호 처리의 기계 학습 (Machine learning in biomedical signal processing with ECG applications) ECG 신호 분석 및 분류 분야의 연구는 활발한 연구 주제이다. ECG 신호 분석은 심혈관 질환 (ex: 관상동맥 폐쇄, 심장 비대, 전도 결함, 리듬 및 이온 효과)을 감지하는 데 필수적인 역할을 한다. 심장 전문의는 부정맥을 식별하기 위해 ECG 신호를 해석하는 방법에 대해 교육을 받는다. 예를 들어, ECG 비트는 독특한 형태학적 및 간격 기반 기능을 결정하여 검사합니다. 그러나 수동 분석은 시간이 많이 걸리고 전문가 교육이 필요하며 오류가 발생하기 쉽다. 자동화된 ECG 신호 분석 기술은 기계 학습 및 생.. 2022. 4. 29. 지도 및 비지도 학습 지도 및 비지도 학습 (Supervised and unsupervised learning) 임상의는 ECG 신호, 뇌 활동, 혈압 및 산소 포화도와 같은 건강에 대한 다양한 정보 소스를 지속적으로 다루고 있다. 그러나 기록된 데이터의 방대한 양과 제한된 리소스로 인해 의사는 환자 데이터의 고립되고 짧은 스냅샷을 기반으로 치료 결정을 내리는 경향이 있다. 머신 러닝은 heterogeneous 측정 소스에 대한 자동화된 분석을 제공하고, 생명을 위협하는 중대한 사건 (ex: 심장 마비)의 조기 경고 징후를 감지하는 데 도움이 되며, 임상 진단 정확도를 개선하고, 임상의가 정확하고 시기 적절한 의료 개입을 하도록 돕는다. 패턴 인식의 두 가지 주요 방향은 지도 학습과 비지도 학습이다. 지도 패턴 인식은 레.. 2022. 4. 27. 통계적 특징 통계적 특징 (Statistical features) 통계 기능은 다양한 지능형 신호 처리 응용 프로그램에서 사용되었다. 통계적 특징은 정보 기반 측정과 같은 다른 측정 외에 최대, 최소, 범위, 사분위수 범위, 중앙값, 최빈값 및 평균, 분산, 첨도 및 왜도와 같은 통계적 모멘트와 같은 통계적 특성 측면에서 데이터 모델링을 고려한다. 통계적 모멘트는 피처의 분포 속성에 대한 정보를 캡처할 수 있다. 무작위 변수 X의 샘플이 주어지면 기하학적 시리즈를 사용하여 차수 p의 원점에 대한 통계적 모멘트를 정의할 수 있다. 평균은 중심 경향의 척도이다. 중심 경향을 측정하기 위해 평균을 사용하면 이상치에 민감하기 때문에 때때로 오도될 수 있다. 모드 (가장 빈번한 데이터 값) 또는 중앙값 (데이터가 정렬될 때 .. 2022. 4. 27. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 728x90 반응형 LIST
