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ICA를 이용하여 산소포화농도계로부터 측정한 신호의 artifact와 SpO2 신호의 추출

Other Titles
 Extraction of artifacts and SpO2 sources of measured signal from pulse oximeter using independent component analysis 
Authors
 김경하 
Issue Date
2004
Description
생체공학 협동과정/박사
Abstract
[한글]움직이는 환자에게서는 동잡음으로 인해 PPG 신호를 측정하는 것은 용이하지 못하다. 또한 움직임 상황에서 측정된 PPG 신호로부터 산소포화도를 잘 못 계산할 수 있다. 동잡음은 낮은 SNR과 높은 MSE를 발생하며, 낮은 정확도와 PPG 신호의 왜곡을 발생시킨다. 따라서 정확한 PPG 신호 모니터링과 산소포화도 측정을 위하여, 획득한 데이터로부터 순수 PPG 신호와 동잡음 신호의 분리가 요구된다. 이 논문에서는 두 PPG 입력 신호로부터 동잡음과 순수 PPG 신호를 분리하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 실시간 측정을 위한 하드웨어 시스템을 설계하였다. 제안하는 알고리즘은 동잡음과 PPG 신호사이의 독립성을 가정한 ICA 알고리즘을 기초로 하였다. 그리고 보다 성능이 향상된 결과를 얻기 위하여 불럭 인터리빙, 시간축에서의 저대역 필터링, 이노베이션 처리 과정을 추가하였다. 계산 속도가 빠르며, 실시간 처리가 용이한 FastICA 알고리즘을 선택하였다. 구현한 하드웨어는 아날로그 부, 디지털 부, 그리고 PC 인터페이스 부로 나누어진다. 사용된 프로브는 적색광(660nm)과 적외선광(830㎚)의 두개의 LED와 하나의 광다이오드로 구성된 것이다. 아날로그 부는 LED 구동부, 차동 증폭기와 멀티펄럭스 부, 주변광에 대한 잡음 제거부와 신호 증폭부로 구성된다. 각각의 LED가 순차적으로 작동하면서 나오는 신호는 증폭되고 필터링 된다. 주변광의 유입은 멀티플럭스에서 주변신호를 독립적으로 획득하여 각각의 원신호로부터 제거한다. 디지털 부는 A/D 변환부와 DSK5416 부로 나누어진다. 사용된 A/D 변환기는 16비트 해상도를 가진다. 샘플링 주파수는 125Hz이다. 이 변환기의 출력은 시리얼 인터페이스를 통하여 TMS320VC5416 DSP 칩이 탑재된 DSK5416 보드에 전송이 된다. DSK5416 보드의 DSP 칩에서 동잡음 제거를 수행하도록 설계하였다. 그리고 PC 인터페이스 부는 동잡음을 제거하고 분리된 신호를 PC에서 모니터하도록 설계하였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위한 두 가지 실험을 하였다. 첫 번째 실험은수치적 데이터를 사용한 실험이었다. 실험 데이터는 정현파에 랜덤 잡음을 혼합하여 생성한 신호이다. 이 혼합된 신호로부터 원 정현파를 분리하기 위하여 일반적인 ICA 알고리즘과 제안하는 ICA 알고리즘의 적용하였다. 각 수행 결과에 대하여 SNR에 대한 MSE를 비교하였다. 또한 혼합된 신호에 대한 SNR에 대한 MSE를 비교하였다. 결과로서 일반적인 ICA 알고리즘을 적용할 경우, 혼합된 신호보다 SNR이 작아질수록 MSE가 낮아졌다. 그러나 제안하는 ICA 알고리즘을 적용한 경우, 기존의 ICA 알고리즘의 결과에 비하여 현저하게 MSE가 낮았다. 그 MSE의 평균이 0.5 미만으로 나타났다. 두 번째 실험은, 1분간의 측정된 PPG 신호로부터, 4가지 동잡음에 대하여 제안하는 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과에 대하여, 혼합된 신호와 분리한 신호의 SNR에 따른 MSE를 비교하였다. 그 결과 각 동잡음 신호에 대한 복원 신호의 MSE가 모두 1이하를 나타내었다. 즉, 제안된 알고리즘을 사용함으로서 최저 60%에서 최대 90%까지 복원이 가능함을 알 수 있다. 따라서 제안하는 ICA 알고리즘은 효과적으로 PPG 입력 신호로부터 동잡음을 분리해낸다. 또한 순수한 PPG 신호를 검출하고, 복원하는데 효과적임을 보였다. 하드웨어에 탑재한 알고리즘을 실시간으로 평가한 결과, 획득한 입력 데이터에 주기성을 나타내는 PPG 펄스가 3~4개 이상 존재해야 신호의 복원이 가능함을 알 수 있었다.
[영문]To measure PPG signals is difficult to the moving patient. Pulse oximeter may fail to calculate an accurate SpO2 level from PPG signals which have motion artifacts. Because of motion artifacts, PPG signals become low SNR, high MSE, low accuracy, and distortion. Thus, it is need to separate pure PPG signals and motion artifacts from measured PPG signals for accurate measurement of PPG signals and calculation of SpO2. In this paper, it is suggested that a new algorithm to separate PPG and motion artifact signal from two input signals in time domain for continuous monitoring. The proposed algorithm was based on the Independent Component Analysis(ICA) assuming the independence between PPG and motion artifact. In order to enhance an efficiency of the ICA, the ICA input condition was optimized by adding pre-processing in which block interleaving, lowpass time filtering and innovation processing technique were combined. FastICA algorithm was chosen for high-speed calculation and consideration of real-time processing for PPG signal. Implemented hardware system was composed of the analog circuit part, the digital circuit part, and the PC interface part. Used probe was composed of two conventional LEDs with wavelengths of red(660nm) and near infra-red(830nm), and one photo-diode. The analog circuit was composed of the driver part of LEDs, the differential amplifier and multiplexer part, and the reduction part of ambient artifacts and signal amplifier part. The each LEDs were alternately turned on and the output from the probe was amplified and filtered. Also ambient artifact was removed through the independent acquisition of the ambient signals and subtraction of them from necessary signals in the de-multiplexer. The digital circuit was composed of the A/D converter and DSK5416 part. An A/D converter with 16 bit resolution sampled each analog output of PPG signals at 125Hz, and the digital signals were transmitted to the DSK5416 board through the serial port. The TMS320VC5416 DSP chip in the DSK5416 board accomplishes the proposed algorithm for removing motion artifacts. The separated signals which were removed the motion artifacts transported to the PC through USB interface. Two experiments have done for estimating a performance of the proposed algorithm. First experiment has done with the numerical simulation. The simulation data was a mixed signals which added random noise to pure sinusoid signals. To separate sinusoid signals from mixed signals, the general ICA algorithm and the propose ICA algorithm were used. The results of two algorithms were evaluated by SNR and MSE. As a result, it is represented that the proposed method showed remarkably smaller MSE than the general method as the SNR decreased. The average of MSE of proposed method became less than 0.5. Second experiment has done with proposed algorithm on PPG signals measured for one minute with four different motion artifacts. The results of proposed algorithms were evaluated by SNR and MSE. Reconstruction result of PPG signals were less than 1 of MSE on each motion artifact signals. And it was shown that the proposed algorithm could reconstruct signals from 60% to 90%. Thus, the proposed ICA algorithm could be effectively detect, separate and remove motion artifact of input signals. And as a result of experiment in the real-time environment, it was verified that the number of period pulse data must be more than period pulse of 3~4 for reconstruction of signals.
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https://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/135967
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