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 Sleep/Wake Estimation using Accelerometer in Smartphone

일상생활 중에서, 지속적으로 충분히 잠을 자지 못할 경우 주간졸림증과 여러 정신질환이 발생할 수 있다. 수면관련 지표들을 도출하기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 수면다원검사 이지만, 여러 단점들 때문에 지속적으로 수면을 모니터링하기에는 한계가 있다.
스마트폰을 이용하여 수면 중에 수면/깨어남 이벤트를 추정하면서도 사용자의 수면을 방해하지 않는 방법이 개발되었다. 수면 중 움직임 신호를 스마트폰 내의 3축 가속도게 신호를 통하여 무구속적으로 측정 하였다. 각 축 가속도계의 공통성분을 추출하기 위하여 주성분분석 방법이 적용되었고, 주성분 1을 이용하여 수면/깨어남 이벤트를 추정하였다.

In daily life, the continuous low sleep efficiency is related to psychiatric diseases.
Polysomnography is gold standard for sleep efficiency monitoring but it has many drawbacks for daily sleep monitoring.
An unobstructive method for sleep/wake estimation during sleep using smartphone was developed. Movement signals during sleep were collected by a smartphone 3-axis acceleration sensor. Principal components analysis was adopted for acceleration signals. Sleep/wake events were estimated based on amplitude of principal component 1.

 Smartphone-based u-Healthcare and u-Medical System

스마트폰 사용자 수가 급속도로 증가하고 그에 따른 기술 역시 빠르게 발전하고 있다. 특히 스마트폰은 가속도, 자이로와 같은 관성관성센서에서부터 고감도 마이크와 고해상도의 카메라에 이르기까지 고성능의 다양한 센서를 내장함으로써 가격대비 효율이 높은 차세대 생체 신호 측정 장비로 기대받고 있다. 이 연구 그룹에서는 스마트폰을 기반으로 u-healthcare, u-medical 서비스를 위한 기술이나 시스템에 대한 연구를 진행한다.

Widespread burden on limited medical resources may be ameliorated through the convergence between ubiquitous technology and medical one. Ubiquitous medical technology may provide advanced utility for evaluating the status of the patient beyond the clinical environment. As the smartphones equipped with numerous and diverse sensors such as accelerometer are emerged, there are active movements trying to apply these advanced sensors to medical applications. Our research group is studying about the technologies and systems for smartphone-based u-Healthcare and u-Medical services.

 

Heart rate measurement based on the smartphone imaging using the embbeded camera system

이 연구에서는 스마트폰에 내장된 고해상도 카메라를 이용한 이미징을 통해 생체 신호를 추출하는 방법에 대한 연구를 진행한다. 손가락 끝이나 얼굴과 같은 신체 부위를 촬영한 영상으로부터 영상처리 기법을 적용하여 cardiac pulse와 같은 생체 신호를 추출하고 이로부터 심박수와 같은 의료적으로 유의미한 지표를 측정한다.

 

 

In this study, we are studying about the methodologies for extracting physiological signals from the imaging using the embedded high resolution camera system in a smartphone. We extract cardiac pulse from the video which recorded a body part such as the edge of the finger and the face, and find the medical features such as heart rate from the signal.

 

Heart rate measurement using a high sensitive embedded accelerometer in a smartphone

이 연구에서는 스마트폰에 내장된 고감도 가속도 센서를 이용하여 심장 박동 수를 측정하는 방법에 대한 연구이다. 스마트폰을 가슴 위에 올려두고 이 때 측정된 가속도 신호에서 심장이 펌핑할 때 발생하는 미세한 진동 신호를 추출함으로써 의료장비로 측정한 심박수와 99%이상의 정확도를 보이는 심박수를 측정할 수 있다.

 

In this study, we are studying about the methodology for extracting heart rate using the embedded high sensitive accelerometer in a smartphone. As a recent smartphone is equipped with an accelerometer that is sufficiently sensitive to perceive tiny body movements caused by heart pumping, the smartphone can demonstrates the capacity to extract reliable heart rate.

 

Cuff-less blood pressure estimation by synchronized imaging and acceleration on a smartphone system 

심장에서 피가 펌핑되어 손끝이나 발끝과 같은 몸의 가장자리까지 도달하는데 걸리는 시간을 Pulse Arrival Time(PAT)이라고 한다. PAT는 혈류의 속도와 관련이 있고, 혈류의 속도는 혈압과 관계가 있어, PAT를 이용한 혈압추정 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 연구에서는 스마트폰에 내장된 고감도 가속도 센서와 카메라 시스템을 이용하여 PAT를 구하고 이를 바탕으로 스마트폰에 내장된 센서만을 이용한 혈압 추정 방법을 연구한다.

Pulse arrival time(PAT) is the time interval of blood pulse from the heart to the edge of the body such as a finger and a toe. PAT is related to the speed of blood flow, and the speed of blood flow is also related to blood pressure. In this study, we study the methodology for blood pressure estimation based on PAT measured by the embedded sensors in a smartphone.

 

Links for papers and references

  1. International Conferences
    • S. J. Kwon and K. S. Park, “Preliminary study of blood pressure estimation using the embedded sensor systems in a smartphone”, In Proc. uHealthcare 2012.
    • S. J. Kwon, H. S. Kim and K. S. Park, “Validation of heart rate extraction using video imaging on a built-in camera system of a smartphone”, In Proc. EMBC, San Diego, USA, 2012.
    • S. J. Kwon, J. S. Lee, G. S. Chung and K. S. Park, “Validation of heart rate extraction through an iPhone accelerometer”, In Proc. EMBC, Boston, USA, 2011.
  2. Domestic Conferences
    • 권성준, 김현석, 박광석, “FaceBEAT: 얼굴 영상으로부터 실시간 심박수를 측정하는 스마트폰 어플리케이션”, 추계 대한의용생체공학회, 2012.
    • 권성준, 이정수, 정기성, 박광석, “가속도계를 이용하여 실시간으로 심박수를 측정하는 아이폰 어플리케이션의 개발”, 추계 대한의용생체공학회, 2011.
    • 권성준, 김상경, 이승민, 박광석, “스마트 변좌 및 안드로이드 폰을 이용한 무구속 ECG 측정 및 모니터링”, 춘계 대한의용생체공학회, 2011.
  3. Smartphone Applications
    • uHeartrate 
      • Heart rate measurement app using the embedded accelerometer and camera system in iPhone
      • App Link
      • Video Link
    • FaceBEAT
      • Heart rate measurement app based on the facial video imaging using embedded camera system in iPhone
      • App Link
      • Video Link

 

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