[논문 리뷰] Shesop Healthcare: Android application to monitor heart rate variance, display influenza and stress condition using Polar H7

Andrien Ivander Wijaya, Ary Setijadi Prihatmanto외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 01.

Heart Rate Variability and Autonomic Control참고 문헌 8인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 폴라 H7 가슴 끈을 통해 실시간 심박수 및 심박수 변동성(HRV) 데이터를 사용하여 스트레스와 인플루엔자 상태를 분류하는 Android 애플리케이션인 Shesop을 제시한다. 안드로이드 스튜디오를 사용해 개발된 앱은 블루투스 저전력(BLE)을 통해 데이터를 수집하고, HRV 분석(시간 도메인 및 비선형 도메인)을 적용하며, SVM 분류를 통해 건강 상태를 평가한다. 결과는 드롭박스를 통해 시각화되고 저장된다.

ABSTRACT

Shesop is an integrated system to make human lives more easily and to help people in terms of healthcare. Stress and influenza classification is a part of Shesop's application for a healthcare devices such as smartwatch, polar and fitbit. The main objective of this paper is to create a proper application to implement the stress and influenza classification. The application use Android studio, XML and Java. Also, while creating this application, all design and program is considered to be available for future updates. The application needs an android smartphone with Bluetooth Low Energy technology (bluetooth v4.0 or above). SheSop application will accommodate data entry, device picker, data gathering process, result and saving the result. In the end, we could use the polar H7 and this application to get a real-time heart rate, Heart rate variability and diagnose our stress and influenza condition.

연구 동기 및 목표

• 생리적 신호를 활용하여 접근 가능하고 실시간 모바일 애플리케이션을 개발함으로써 스트레스와 인플루엔자 모니터링을 목표로 한다.
• 폴라 H7 데이터에서 유저 친화적인 안드로이드 인터페이스로 HRV 분석을 통합함을 목표로 한다.
• HRV 지표를 기반으로 기계학습(SVM)을 사용해 스트레스 및 인플루엔자 상태를 분류함을 목표로 한다.
• 향후 업데이트를 위해 모듈러 설계와 청소년 코드를 통해 확장성과 유지보수성을 확보함을 목표로 한다.
• 드롭박스 통합을 통해 사용자 데이터 영구 저장 및 클라우드 백업을 지원함을 목표로 한다.

제안 방법

• 애플리케이션은 자바와 XML을 사용해 안드로이드 스튜디오로 개발되었으며, UI 및 로직을 담당한다.
• 블루투스 저전력(BLE) v4.0+를 사용해 폴라 H7에서 실시간 심박수 및 RR 간격(IBI) 데이터를 스트리밍한다.
• IBI 데이터에서 HRV 특징을 추출하며, 시간 도메인(평균, SDNN), Poincaré 플롯, 비선형 지표를 포함한다.
• 지원 벡터 머신(SVM) 분류기가 HRV 패턴을 기반으로 스트레스 및 인플루엔자 상태를 구분하도록 구현된다.
• 분류 정확도 향상을 위해 사용자별 파rameter(예: 수축기/이완기 혈압, 체온) 입력 모듈이 포함되어 있다.
• 결과는 실시간으로 표시되며, 로컬 저장 및 장기적 저장 및 분석을 위해 드롭박스로 업로드할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 폴라 H7 가슴 끈에서 유도된 실시간 HRV 데이터는 모바일 애플리케이션에서 스트레스 및 인플루엔자 상태를 효과적으로 분류하는 데에 사용될 수 있는가?
• RQ2 시간 도메인, Poincaré 플롯, 비선형 지표를 포함한 HRV 지표는 경량 안드로이드 앱에 어떻게 통합되어 임상 수준의 평가를 가능하게 하는가?
• RQ3 사용자 입력 파rameter(예: 혈압, 체온)는 분류 정확도 향상에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 안드로이드 기반 시스템은 향후 건강 모니터링 확장 기능을 위해 사용성, 성능, 확장성을 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ5 앱의 설계는 헬스케어 애플리케이션을 위한 보안성, 효율성, 유지보수성 있는 소프트웨어 개발을 어느 정도 지원하는가?

주요 결과

• Shesop 애플리케이션은 API 18 이상의 안드로이드 기기에서 BLE를 통해 폴라 H7에서 실시간 심박수 및 IBI 데이터를 성공적으로 수집하였다.
• 평균 RR 간격, 표준편차(SDNN), Poincaré 플롯 파라미터를 포함한 HRV 특징이 추출되어 분류에 사용되었다.
• HRV 데이터 기반으로 훈련된 SVM 모델을 사용해 스트레스 및 인플루엔자 상태의 기능적 분류가 성공적으로 이루어졌다.
• 수축기/이완기 혈압 및 체온에 대한 사용자 입력이 통합되어 분류의 맥락을 향상시켰다.
• 앱은 모든 UX, 성능, 안정성 테스트(예: UX-B1, PS-P1)를 통과했으며, 드롭박스로의 데이터 내보내기 기능을 지원한다.
• 모듈러 아키텍처를 통해 확장성을 고려해 설계되어 향후 업데이트 및 새로운 건강 상태 통합을 지원한다.