[논문 리뷰] Delineation of Raw Plethysmograph using Wavelets for Mobile based Pulse Oximeters

Sangeeta Soni, Yogendra Namjoshi|arXiv (Cornell University)|2010. 11. 01.

Non-Invasive Vital Sign Monitoring참고 문헌 2인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 모바일 및 휴대용 산소포화도 측정기에서 노이즈가 있는 적외선 및 적색 파장 신호의 원시 펄스오실로메트리 신호를 정확하게 분할하는 웨이블릿 기반 방법을 제안한다. 이 방법은 노이즈가 많은 신호에서 심박수와 SpO2 추정을 향상시키기 위해 효과적으로 노이즈를 제거하고 파형을 분할함으로써 자원이 제한된 모바일 환경에서도 강건한 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

The non-invasive pulse-oximeter is a crucial parameter in continuous monitoring systems. It plays a vital role from admission of the patient to surgeries with general anaesthesia. The paper proposes the application of wavelet transform to delineate the raw plethysmograph signals obtained from basic portable and mobile-powered electronic hardware. The paper primarily focuses on finding peaks and baseline from noisy infrared and red waveforms which are responsible for calculating heart-rate and oxygen saturation percentages.

연구 동기 및 목표

• 모바일 및 휴대용 산소포화도 측정기에서 심박수와 산소포화도(SpO2) 추정의 정확도를 향상시키기 위해.
• 적외선 및 적색 파장 센서에서 유도된 노이즈가 많은 원시 펄스오실로그램 신호의 과제를 해결하기 위해.
• 저전력 모바일 하드웨어에 적합한 강건하고 실시간 신호 처리 방법을 개발하기 위해.
• 지속적인 환자 모니터링을 위해 펄스오실로그램 파형에서 신뢰할 수 있는 피크 및 기저선 검출을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 원시 펄스오실로그램 신호를 근사 및 세부 계수로 분해하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한다.
• 다른 해상도 분석을 위해 다우벡스 및 코플렛 웨이블릿을 사용하여 관련 신호 특징을 분리한다.
• 세부 계수의 임계값 설정을 통해 노이즈를 억제하면서 혈액순환 특징을 유지한다.
• 역 DWT를 사용하여 노이즈 제거된 신호를 재구성하여 이후 피크 및 기저선 검출을 수행한다.
• 노이즈 제거된 신호에 피크 검출 알고리즘을 구현하여 R-피크를 식별하고 심박수를 추정한다.
• 재구성된 신호의 에너지 레벨을 부드럽게 처리하여 기저선 추정을 수행함으로써 SpO2 계산을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 웨이블릿 변환은 어떻게 모바일 펄스오실로미터의 원시 펄스오실로그램 신호를 효과적으로 노이즈 제거할 수 있는가?
• RQ2 최적의 피크 및 기저선 검출을 위해 어떤 웨이블릿 가족과 분해 수준을 선택해야 하는가?
• RQ3 웨이블릿 기반 사전 처리는 저전력 모바일 장치에서 심박수와 SpO2 추정의 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 운동 아티팩트 및 노이즈에 대한 강건성 측면에서 제안된 방법은 전통적인 필터링 기법과 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 웨이블릿 기반 방법은 모바일 펄스오실로미터에서 유도된 원시 펄스오실로그램 신호의 노이즈를 크게 감소시켰다.
• 웨이블릿 노이즈 제거 후 신호 대 노이즈 비율 향상으로 인해 피크 검출 정확도가 향상되었다.
• 웨이블릿 재구성 및 부드러운 처리 이후 기저선 추정이 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있게 되었다.
• 저전력 모바일 하드웨어 플랫폼에서 실시간 처리에서도 이 방법이 강건함을 입증하였다.
• 표준 저역통과 필터링보다 다우벡스 및 코플렛 웨이블릿의 사용이 혈액순환 특징을 더 잘 유지하였다.
• 전반적인 접근법은 노이즈가 많은 모바일 환경에서 정확하고 지속적인 심박수 및 SpO2 모니터링을 가능하게 하였다.