KR20100008875A - 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20100008875A
KR20100008875A KR1020080069477A KR20080069477A KR20100008875A KR 20100008875 A KR20100008875 A KR 20100008875A KR 1020080069477 A KR1020080069477 A KR 1020080069477A KR 20080069477 A KR20080069477 A KR 20080069477A KR 20100008875 A KR20100008875 A KR 20100008875A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
stress
analysis
signal
electrocardiogram
hrv
Prior art date
Application number
KR1020080069477A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101006534B1 (ko
Inventor
윤건호
조재형
심영보
최윤희
강미자
Original Assignee
가톨릭대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가톨릭대학교 산학협력단 filed Critical 가톨릭대학교 산학협력단
Priority to KR1020080069477A priority Critical patent/KR101006534B1/ko
Publication of KR20100008875A publication Critical patent/KR20100008875A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101006534B1 publication Critical patent/KR101006534B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4884—Other medical applications inducing physiological or psychological stress, e.g. applications for stress testing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0006—ECG or EEG signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

본 발명은 심박동 변이 신호를 분석하여 스트레스 지수를 산출하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 신체에 부착되어 심전도 데이터를 수집하는 전극, 상기 전극에 의해 수집된 심전도 데이터가 실시간으로 저장되는 메모리, 상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 신호처리부 및 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 무선 통신부를 포함하여 구성되어, 스트레스를 객관적으로 실시간 측정하고 이를 병원 진료시스템과 공유함으로써 스트레스와 관련된 다양한 질환, 예를 들면 당뇨병, 심근경색, 소화기능장애, 우울증 등에 응용하여 스트레스 정도를 파악하고 이로 인한 질병악화를 예방하는데 기여할 수 있는 효과가 있다.
심전도, 생체신호, HRV, 심박동 변이, 스트레스 지수, 정량화

Description

심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법{Stress Monitoring Apparatus and Method Using Measurement of Electrocardiogram}
본 발명은 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 심박동 변이 신호를 분석하여 스트레스 지수를 산출하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율 신경은 장기 기능과 물질대사를 조절하고 체내/외적인 환경 요인의 변화에 대하여 적절한 균형을 도모함으로써 생명 유지 활동 및 체내 항상성을 유지시켜주는 신경계이다. 자율신경계는 많은 정신 신체질환과 스트레스성 질환에 관여한다. 특히 환경적 스트레스가 인체에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 자율신경계의 상태를 평가하는 것이 중요하다. 이를 위해 교감신경과 부교감신경의 활동을 정량적으로 평가할 수 있는 대안이 요구되었는데, 이것이 바로 심박동 변이(Heart rate variability, 이하 HRV) 평가 기법이다.
스트레스에는 여러 가지 형태가 있지만, 특히 근로자가 겪는 만성적인 직업성 스트레스의 연구 필요성이 대두되고 있으며, 상기 심박동 변이(HRV)는 정신적 스트레스와 심혈관사고 발생 위험간의 기계적인 연관성을 나타내는 중요한 지표라 할 수 있다.
한편, 자율 신경계 기능 부전 또는 이상은 피로, 우울증, 섬유성 근통, 과민성 대장 증후군, 신경성 식욕부진, 현기증, 기립성 저혈압, 당뇨, 저혈당, 불안, 천식, 고혈압, 부정맥, 불면증 등 매우 많은 스트레스성 증상 및 질환과 관련이 있다.
또한, 최근 사회적 문제가 되고 있는 '과로사'와 '급성 심장사'와 같은 경우에도 스트레스가 그 원인이 된다.
이와 같이 현재 생체신호 특히 심박동 변이(HRV, heart rate variability)신호를 이용한 비침습적인 방법으로 환자의 이상 유무를 진단하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.
스트레스의 경우 다양한 방법으로 정량화하려는 시도가 있어왔지만, 신체의 항상성을 조절하는 자율신경계의 교감신경과 부교감신경의 비율(주파수 영영에서 LF/HF 비)로 스트레스를 평가하는 방법이 가장 일반적이다. 일반적으로 5분 동안의 심박동 데이터로 계산되며, 데이터의 길이 또는 시간에 따라 계산된 값에 편차가 발생한다. 이것은 데이터 자체의 시간에 따른 변화를 적절하게 반영하지만 피험자의 움직임이나 다른 외적인 요인에 의해서 그 정확도가 많이 떨어지기 때문이다.
상기에서 살펴본 바와 같이 종래에는 개인이 병원 이외의 장소에서 자신의 스트레스를 용이하게 측정할 수 있는 방법이 없고, 또한 객관적으로 스트레스를 정량화하지 못하였고, 병원이 이를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템이 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 스트레스를 객관적으로 실시간으로 측정하고, 측정된 데이터를 병원 진료 시스템과 공유할 수 있는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 신체에 부착되어 심전도 데이터를 수집하는 전극, 상기 전극에 의해 수집된 심전도 데이터가 실시간으로 저장되는 메모리, 상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 신호처리부 및 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 무선 통신부를 포함한다.
여기서, 상기 신호처리부는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 HRV 신호 추출부, 상기 HRV 신호 추출부에서 추출된 심박동 변이 신호를 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 HRV 신호 분석부 및 상기 HRV 신호 분석부의 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 스트레스 평가부를 포함한다.
또한, 상기 HRV 신호 추출부는 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이를 계산한다.
상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 상기 신호처리부에서 계산한 스트레스 지수를 출력하는 디스플레이부를 더 포함한다.
상기 사용자의 이동통신 단말기는 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송한다.
상기 무선 통신부는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 사용자의 이동통신 단말기로 스트레스 지수를 송신한다.
또한 상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 사용자로부터 심전도 데이터를 수집하는 제 1 단계, 상기 심전도 데이터를 실시간으로 메모리에 저장하는 제 2 단계, 상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 단계 및 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 제 3 단계는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 제 1 과정, 상기 제 1 과정에서 추출된 심박동 변이 신호에 대해 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 제 2 과정 및 상기 제 2 과정에서 계산한 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 과정을 포함하여 이루어진다.
또한, 상기 제 1 과정은 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출한다.
상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 3 단계 후에 상기 제 2 단계에서 계산된 스트레스 지수를 디스플레이 장치로 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 4 단계 후에 상기 사용자의 이동통신 단말기가 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송하는 제 5 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 제 4 단계는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송한다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법은 기존의 스트레스 분석방법을 응용한 고유의 스트레스 지수를 추출함으로써 좀더 정확하게 스트레스 정도를 정량화할 수 있다.
또한, 기존에는 어려웠던 스트레스를 객관적으로 실시간 측정하고 이를 병원 진료시스템과 공유함으로써 스트레스와 관련된 다양한 질환, 예를 들면 당뇨병, 심근경색, 소화기능장애, 우울증 등에 응용하여 스트레스 정도를 파악하고 이로 인한 질병악화를 예방하는데 기여할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 내용 및 실시예를 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 전체적인 구성 및 동작이 개략적으로 도시된 도이다.
도 1을 참조하여 본 발명의 전체적인 구성 및 동작을 개략적으로 설명하면, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치(100)는 전극(110)을 포함하여 구성되며, 전극(110)은 사용자의 인체에 부착된다.
본 발명에 따른 스트레스 모니터링 장치(100)는 휴대가 용이한 사이즈로 제작되며, 전극(110)을 통해 수집된 심전도 데이터를 실시간으로 기록하여 심박동 변이(HRV) 신호를 분석하고, 스트레스 지수를 계산하여 스트레스 지수를 디스플레이 창을 통하여 출력한다.
상기 스트레스 지수는 사용자의 이동통신 단말기(200), 즉 휴대폰으로 전송되고, 휴대폰은 수신한 스트레스 지수를 다시 무선으로 병원 내에 구축된 서버로 전송한다.
도 2는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 구성이 도시된 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 전극(110), 메모리(120), 신호처리부(130), 무선 통신부(140), 디스플레이부(150)을 포함한다.
전극(110)은 인체에 부착되어 생체신호, 여기서는 일례로 심전도 데이터를 수집한다.
메모리(120)는 상기 전극(110)에 의해 수집된 심전도 데이터를 실시간으로 저장한다.
상기 메모리(120)에 저장된 심전도 데이터는 신호처리부(130)에 의해 분석된다.
신호처리부(130)는 상기 메모리(120)의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산한다.
여기서, 신호처리부(130)는 일 실시예로 5 분 간격으로 심박동 변이 신호를 분석하도록 구성된다.
본 발명에서 신호처리부(130)는 신호 자체에 포함된 주파수 성분뿐만 아니라 비선형적인 요소도 함께 고려한다. 즉 심장 역학(heart dynamics)은 예측할 수 없는 비선형적인 움직임이기 때문에 선형적 분석방법인 주파수 분석만으로는 한계가 있기 때문이다.
따라서, 본 발명은 비선형 분석방법을 동시에 고려함으로써 피험자의 실질적인 상태를 잘 반영한다.
본 발명에서 사용하는 비선형 분석방법으로는 DFA(detrend fluctuation analysis) , 푸잉카레 맵(poincare map), 미분 신호의 표준편차 비, 근사 엔트로피(approximate entropy)가 스트레스를 잘 나타내는 비선형지수라는 결과를 얻었으며, LF/HF 비를 포함한 5가지 분석방법으로 계산된 값의 평균값으로 스트레스 지수를 재평가한다.
무선 통신부(140)는 신호처리부(130)에서 계산된 정량화된 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기(200)로 전송하거나, 직접 병원 내에 구축된 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 전송하도록 구성될 수 있다.
여기서, 개인건강정보 시스템이란 병원 내에 구축되는 서버를 포함하는 시스템을 말하는 것으로, 명칭에 관계없이 환자의 건강 정보에 관한 기록을 보유하고 있는 시스템을 의미한다.
디스플레이부(150)는 상기 신호처리부(130)에서 계산된 스트레스 지수가 출력되는 출력장치이다.
도 3은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 신호처리부의 상세 구성이 도시된 블럭도이다.
도 3을 참조하면, 신호처리부(130)는 HRV 신호 추출부(131), HRV 신호 분석부(132) 및 스트레스 평가부(133)를 포함하여 구성된다.
먼저 HRV 신호 추출부(131)는 메모리에 저장된 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출한다.
HRV 신호 분석부(132)는 추출된 심박동 변이 신호를 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산한다.
스트레스 평가부(133)는 상기 HRV 신호 분석부(132)의 5 가지 분석 결과값을 이용하여 하기의 수학식에 따라 스트레스 지수를 계산한다.
Figure 112008051383811-PAT00001
여기서,
Figure 112008051383811-PAT00002
는 LF/HF 비,
Figure 112008051383811-PAT00003
는 DFA 분석 결과값,
Figure 112008051383811-PAT00004
는 푸앵카레 맵 분석 결과값,
Figure 112008051383811-PAT00005
는 미분신호의 표준편차 비,
Figure 112008051383811-PAT00006
는 근사 엔트로피 값이다.
도 4는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법이 도시된 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 먼저 사용자로부터 생체신호, 즉 심전도 데이터를 수집한다(S110).
다음으로, 상기 심전도 데이터를 실시간으로 메모리에 저장한다(S120).
그 후 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 5 분 간격으로 읽어 심박동 변이 신호를 추출한다(S130).
상기 과정에서 추출된 심박동 변이 신호에 대해 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산한다(S140).
다음으로, 계산된 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산한다(S150).
여기서, 스트레스 지수는 상기의 [수학식 1]에 따라 계산된다.
스트레스 지수가 계산되면, 계산된 스트레스 지수를 사용자가 알 수 있도록 출력한다(S160).
다음으로, 사용자의 이동통신 단말기로 상기 스트레스 지수를 전송한다(S170).
사용자의 이동통신 단말기는 상기 스트레스 지수를 수신하면 병원 내에 구축되어 있는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송한다(S180).
병원으로 전송된 데이터들은 병원에 있는 의료진에 의해 모니터링 될 수 있으며, 병원에서는 축적된 스트레스 정보를 재분석하여 심혈관질환 발생위험도, 당뇨병의 악화 등을 미리 예측하고 대비할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 의한 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법을 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면 에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 전체적인 구성 및 동작이 개략적으로 도시된 도,
도 2는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 구성이 도시된 블럭도,
도 3은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 신호처리부의 상세 구성이 도시된 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법이 도시된 순서도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
110: 전극 120: 메모리
130: 신호처리부 131: HRV 신호 추출부
132: HRV 신호 분석부 133: 스트레스 평가부
140: 무선 통신부 150: 디스플레이부
200: 이동통신 단말기

Claims (14)

  1. 신체에 부착되어 심전도 데이터를 수집하는 전극;
    상기 전극에 의해 수집된 심전도 데이터가 실시간으로 저장되는 메모리;
    상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 신호처리부; 및
    상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 무선 통신부를 포함하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 신호처리부는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 HRV 신호 추출부;
    상기 HRV 신호 추출부에서 추출된 심박동 변이 신호를 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 HRV 신호 분석부; 및
    상기 HRV 신호 분석부의 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 스트레스 평가부를 포함하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장 치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 HRV 신호 추출부는 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이를 계산하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
  4. 청구항 2 또는 청구항 3에 있어서,
    상기 스트레스 평가부는 하기의 수학식에 의해 스트레스 지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
    Figure 112008051383811-PAT00007
    (여기서,
    Figure 112008051383811-PAT00008
    는 LF/HF 비,
    Figure 112008051383811-PAT00009
    는 DFA 분석 결과값,
    Figure 112008051383811-PAT00010
    는 푸앵카레 맵 분석 결과값,
    Figure 112008051383811-PAT00011
    는 미분신호의 표준편차 비,
    Figure 112008051383811-PAT00012
    는 근사 엔트로피 값)
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 상기 신호처리부에서 계산한 스트레스 지수를 출력하는 디스플레이부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 사용자의 이동통신 단말기는 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 무선 통신부는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 사용자의 이동통신 단말기로 스트레스 지수를 송신하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
  8. 사용자로부터 심전도 데이터를 수집하는 제 1 단계;
    상기 심전도 데이터를 실시간으로 메모리에 저장하는 제 2 단계;
    상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변 이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 단계; 및
    상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 제 4 단계를 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제 3 단계는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 제 1 과정;
    상기 제 1 과정에서 추출된 심박동 변이 신호에 대해 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 제 2 과정; 및
    상기 제 2 과정에서 계산한 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 과정을 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 제 1 과정은 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽 어 심박동 변이 신호를 추출하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
  11. 청구항 9 또는 청구항 10에 있어서,
    상기 제 3 과정은 하기의 수학식에 의해 스트레스 지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
    Figure 112008051383811-PAT00013
    (여기서,
    Figure 112008051383811-PAT00014
    는 LF/HF 비,
    Figure 112008051383811-PAT00015
    는 DFA 분석 결과값,
    Figure 112008051383811-PAT00016
    는 푸앵카레 맵 분석 결과값,
    Figure 112008051383811-PAT00017
    는 미분신호의 표준편차 비,
    Figure 112008051383811-PAT00018
    는 근사 엔트로피 값)
  12. 청구항 8에 있어서,
    상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 3 단계 후에 상기 제 2 단계에서 계산된 스트레스 지수를 디스플레이 장치로 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 4 단계 후에 상기 사용자의 이동통신 단말기가 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송하는 제 5 단계를 더 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 제 4 단계는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
KR1020080069477A 2008-07-17 2008-07-17 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법 KR101006534B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080069477A KR101006534B1 (ko) 2008-07-17 2008-07-17 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080069477A KR101006534B1 (ko) 2008-07-17 2008-07-17 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100008875A true KR20100008875A (ko) 2010-01-27
KR101006534B1 KR101006534B1 (ko) 2011-01-07

Family

ID=41817389

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080069477A KR101006534B1 (ko) 2008-07-17 2008-07-17 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101006534B1 (ko)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101029386B1 (ko) * 2010-04-16 2011-04-13 계명대학교 산학협력단 실시간 심전도 모니터링 시스템을 위한 큐알에스 검출 방법
WO2011155706A2 (ko) * 2010-06-11 2011-12-15 전자부품연구원 복합 생체신호 인식을 통한 건강관리시스템과 이를 이용한 건강관리방법
KR101252543B1 (ko) * 2011-04-29 2013-04-08 김평원 심전도 측정을 이용하는 말하기 불안 평가 시스템 및 말하기 불안 평가 방법
KR101366348B1 (ko) * 2011-11-08 2014-02-24 가천대학교 산학협력단 우울증 진단을 위한 뉴로-퍼지 네트워크 기반의 데이터 분석 방법
WO2014107017A1 (ko) * 2013-01-02 2014-07-10 주식회사 태웅메디칼 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치 및 방법
KR20160028351A (ko) 2014-09-03 2016-03-11 삼성전자주식회사 생체 신호를 측정하는 전자 장치 및 방법
EP3203803A4 (en) * 2014-10-02 2018-07-25 LG Electronics Inc. Mobile terminal and control method therefor
KR102030670B1 (ko) 2018-12-28 2019-10-10 (주)제이유엑스 심박 정보를 이용한 등산 가이드 정보 제공 방법 및 이에 적합한 시스템
KR20190132141A (ko) * 2018-05-18 2019-11-27 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 경쟁-협력의 감성 인식 방법
KR20200028911A (ko) * 2020-02-28 2020-03-17 상명대학교산학협력단 Ecg를 이용한 경쟁-협력 관계성 평가 방법 및 장치
KR102271792B1 (ko) * 2020-12-11 2021-07-01 (주)씨어스테크놀로지 웨어러블 심전도 패치를 통한 심박변이도 측정 시스템 및 이를 이용한 심박변이도 측정 방법
US11166675B2 (en) 2014-09-03 2021-11-09 Samsung Electronics Co., Ltd Electronic device and method for measuring vital signal
KR20220102216A (ko) 2021-01-12 2022-07-20 주식회사 아이메디신 Ppg 신호 기반의 사용자 심박음 제공 장치 및 방법

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104127193B (zh) * 2014-07-14 2017-08-18 华南理工大学 一种抑郁症程度量化的评估系统及其评估方法
KR101896596B1 (ko) 2017-01-05 2018-09-07 주식회사 쿨시스템 체성분 분석기의 임피던스를 이용한 컨디션 관리 방법 및 시스템
KR101998114B1 (ko) * 2018-03-15 2019-07-10 한국과학기술연구원 심박변이도 파라미터 선택을 이용한 일상생활의 스트레스 모니터링 방법
KR102043376B1 (ko) 2018-08-16 2019-11-11 한국과학기술연구원 심층 신경망 알고리즘을 이용하는 실시간 스트레스 분석 방법
KR102190211B1 (ko) 2018-08-23 2020-12-11 한국과학기술연구원 장기간 신경신호 획득 및 자극이 가능한 신경 탐침 구조체
WO2021177770A1 (ko) * 2020-03-05 2021-09-10 계명대학교 산학협력단 심전도 측정 장치 및 심전도 측정 방법
KR102310262B1 (ko) * 2020-03-05 2021-10-07 계명대학교 산학협력단 휴대 단말기와 연결된 심전도 측정 시스템 및 심전도 측정 방법
KR102310259B1 (ko) * 2020-03-05 2021-10-07 계명대학교 산학협력단 무선 통신을 이용한 간소화된 심전도 측정 시스템 및 심전도 측정 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050103354A (ko) * 2004-04-26 2005-10-31 한국전자통신연구원 이동통신 단말기용 스트레스 측정장치
KR100851383B1 (ko) * 2006-10-30 2008-08-08 현대자동차주식회사 심전도를 이용한 운전자 스트레스지수 제공시스템 및 방법

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101029386B1 (ko) * 2010-04-16 2011-04-13 계명대학교 산학협력단 실시간 심전도 모니터링 시스템을 위한 큐알에스 검출 방법
WO2011155706A2 (ko) * 2010-06-11 2011-12-15 전자부품연구원 복합 생체신호 인식을 통한 건강관리시스템과 이를 이용한 건강관리방법
WO2011155706A3 (ko) * 2010-06-11 2012-04-19 전자부품연구원 복합 생체신호 인식을 통한 건강관리시스템과 이를 이용한 건강관리방법
KR101252543B1 (ko) * 2011-04-29 2013-04-08 김평원 심전도 측정을 이용하는 말하기 불안 평가 시스템 및 말하기 불안 평가 방법
KR101366348B1 (ko) * 2011-11-08 2014-02-24 가천대학교 산학협력단 우울증 진단을 위한 뉴로-퍼지 네트워크 기반의 데이터 분석 방법
WO2014107017A1 (ko) * 2013-01-02 2014-07-10 주식회사 태웅메디칼 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치 및 방법
US11166675B2 (en) 2014-09-03 2021-11-09 Samsung Electronics Co., Ltd Electronic device and method for measuring vital signal
KR20160028351A (ko) 2014-09-03 2016-03-11 삼성전자주식회사 생체 신호를 측정하는 전자 장치 및 방법
US11617539B2 (en) 2014-09-03 2023-04-04 Samsung Electronics Co., Ltd Electronic device and method for measuring vital signal
KR20220093306A (ko) 2014-09-03 2022-07-05 삼성전자주식회사 생체 신호를 측정하는 전자 장치 및 방법
US10182756B2 (en) 2014-10-02 2019-01-22 Lg Electronics Inc. Mobile terminal and control method therefor
EP3203803A4 (en) * 2014-10-02 2018-07-25 LG Electronics Inc. Mobile terminal and control method therefor
KR20190132141A (ko) * 2018-05-18 2019-11-27 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 경쟁-협력의 감성 인식 방법
KR102030670B1 (ko) 2018-12-28 2019-10-10 (주)제이유엑스 심박 정보를 이용한 등산 가이드 정보 제공 방법 및 이에 적합한 시스템
KR20200028911A (ko) * 2020-02-28 2020-03-17 상명대학교산학협력단 Ecg를 이용한 경쟁-협력 관계성 평가 방법 및 장치
KR102271792B1 (ko) * 2020-12-11 2021-07-01 (주)씨어스테크놀로지 웨어러블 심전도 패치를 통한 심박변이도 측정 시스템 및 이를 이용한 심박변이도 측정 방법
KR20220102216A (ko) 2021-01-12 2022-07-20 주식회사 아이메디신 Ppg 신호 기반의 사용자 심박음 제공 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR101006534B1 (ko) 2011-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101006534B1 (ko) 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법
JP4243605B2 (ja) 自律神経検査装置
CN105578961A (zh) 疲劳压力检诊系统
ES2699970T3 (es) Método de monitorización de pacientes y dispositivo de monitorización
JP7113833B2 (ja) 体液中のグルコースレベルを示すグルコースモニタリングデータを分析するための、コンピュータにより実施される方法および携帯型装置、ならびにコンピュータプログラム製品
CN109350020A (zh) 身心健康状况分析装置及方法
KR101596662B1 (ko) 폐쇄성 수면무호흡증의 치료 효과 진단 장치 및 그 진단 방법
JP4487015B1 (ja) 自律神経機能評価装置およびプログラム
Hinderliter et al. Reproducibility of blood pressure dipping: relation to day-to-day variability in sleep quality
JP5491749B2 (ja) 疲労度の判定処理システム
JP2016147010A (ja) 作業覚醒度推定装置、方法およびプログラム
CN115251852B (zh) 一种体温调节功能的检测量化方法和系统
US20200359909A1 (en) Monitoring device including vital signals to identify an infection and/or candidates for autonomic neuromodulation therapy
KR102382615B1 (ko) 자율신경계 기능 평가 시스템
JP6550440B2 (ja) 自律神経評価装置、自律神経評価方法、プログラム及び記録媒体
Bhati et al. Diagnostic performance of resting and post-exercise heart rate variability for detecting cardiac autonomic neuropathy in type 2 diabetes mellitus
JP2019030389A (ja) 自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラム
Goroso et al. Remote monitoring of heart rate variability for obese children
US20180055373A1 (en) Monitoring device to identify candidates for autonomic neuromodulation therapy
Rasmussen et al. Neuropathy in adolescents with type 1 diabetes: Confirmatory diagnostic tests, bedside tests, and risk factors
JP2012203590A (ja) トータルヘルスサポートシステム
JP5592323B2 (ja) 自律神経機能診断装置およびプログラム
CN111902085A (zh) 疲劳判断装置、疲劳判断方法及程序
JP5426502B2 (ja) 精神疾患診断装置およびプログラム
KR20120033777A (ko) 시간에 따라 변화하는 생체 반응신호를 통해 스트레스를 분석하는 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131104

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141219

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160218

Year of fee payment: 6

LAPS Lapse due to unpaid annual fee