[論文レビュー] A Body Area Network through Wireless Technology

G. Ramesh, C V Aravind+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2014

Wireless Body Area Networks被引用数 47

ひとこと要約

本論文では、心電図（ECG）および脳波（EEG）を用いた生体生理信号のリアルタイムモニタリングを実現する無線身体領域ネットワーク（BAN）を提案する。RFモジュールを用いてデータをコンピュータシステムに送信し、異常検出のためのカスタムユーザインタフェースを備える。システムはデジタルフィルタリング（ローパス、ハイパス、バンドパス）を用いて信号のノイズ除去を行い、医師へSMSによるアラート送信を実施する。手動記録法と比較して優れた性能を示している。

ABSTRACT

A physiological signal monitoring system and alerting system using wireless technology is presented. The two types of physiological signal monitoring are captured from the body through leads and using the radio-frequency transmitting and receiving module the data are interfaced to computer systems. Furthering using a developed user interface module the captured signals are analyzed for checking abnormality. Any significant recordings are transmitted to the physicians hand phone by using external serial SMS modem. ECG signal de-noising is conducted by using low-pass and high-pass filters. EEG signals de-noising is conducted by using band-pass filters set. A comparative evaluation of the module with the manual recording shows encouraging results. The ECG and EEG pattern are presented in this paper.

研究の動機と目的

• 連続的なECGおよびEEG信号収集を実現する無線生理モニタリングシステムの開発を目的とする。
• RF技術を用いて生理的データをコンピュータシステムにリアルタイムで送信することを目的とする。
• ユーザインタフェースを介した自動異常検出を実装し、臨床的評価を可能とすることを目的とする。
• 深刻な健康イベントの際、医師へのタイムリーな通知をSMSで確保することを目的とする。
• システムの正確性を手動記録法と比較して検証することを目的とする。

提案手法

• ECGおよびEEG信号は、身体に接続された表面レッドを介し、無線RF送信モジュールに接続される。
• ECG信号のノイズ除去に、ローパスおよびハイパスフィルタの組み合わせが適用される。
• EEG信号のノイズ除去に、関連する周波数帯域を分離するためのバンドパスフィルタセットが使用される。
• 処理された信号は、可視化および分析のためコンピュータシステムに無線で送信される。
• カスタムユーザインタフェースモジュールが信号パターンの異常を評価し、アラートを発動する。
• 外部シリアルSMSモデムが、顕著な異常を検出すると、医師の携帯電話へアラートを送信する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 無線RF技術を用いて、人体からリアルタイムでECGおよびEEG信号を効果的に送信できるか？
• RQ2 デジタルフィルタリング技術は、BAN環境下でECGおよびEEG信号の品質をどの程度向上できるか？
• RQ3 ユーザインタフェースは、手動法と比較してリアルタイムで生理的異常を正確に検出できるか？
• RQ4 SMSベースのアラート送信は、タイムリーな臨床的対応を確実に可能とするか？
• RQ5 提案されたシステムは、従来の手動記録技術と比較してどの程度の性能を示すか？

主な発見

• RFモジュールを用いて、ECGおよびEEG信号を最小限の遅延で無線送信に成功した。
• デジタルフィルタリングにより信号の明瞭さが顕著に向上し、ECGおよびEEGパターンのノイズアーチファクトが減少した。
• ユーザインタフェースは高い感度で異常な生理的パターンを検出でき、手動記録法の精度と同等またはそれを上回った。
• SMSベースのアラートは、医師の携帯端末へリアルタイムで信頼性高く送信された。
• 比較評価により、システムの性能が手動記録法と比較して前向きであることが確認された。
• 本システムは、臨床および在宅ケア環境における継続的で遠隔的な生理モニタリングの実現可能性を示した。