광혈류 측정법으로부터 다중 매개변수를 이용한 호흡수 추정

우리는 맥박 산소 측정기로부터 얻은 광혈류 측정법(PPG)에서 실시간으로 호흡수를 추정하는 새로운 방법을 제시합니다. 세 가지 호흡 유발 변동(주파수, 강도 및 진폭)이 Incremental-Merge Segmentation 알고리즘을 사용하여 PPG에서 추출됩니다. 각 호흡 유발 변동의 주파수 성분은 고속 푸리에 변환을 사용하여 분석됩니다. 제안된 스마트 융합 방법은 세 가지 호흡 유발 변동의 결과를 투명한 평균 계산을 사용하여 결합합니다. 이 방법은 PPG에서 검출된 잡음이나 서로 다른 개별 호흡수 추정 간의 불일치로 인해 신뢰할 수 없는 것으로 간주되는 추정을 자동으로 제거합니다. 이 알고리즘은 29명의 어린이와 13명의 성인으로부터 얻은 데이터에서 테스트되었습니다. 결과는 호흡수의 강력한 추정을 위해 세 가지 호흡 유발 변동을 결합하는 것이 중요하다는 것을 보여줍니다. 스마트 융합은 개별 추정 방법(5.8, 6.2, 및 3.9 breaths/min)과 비교했을 때 개선된 추정 경향(평균 제곱근 오차 3.0 breaths/min)을 보여주었습니다. 스마트 융합 알고리즘은 원거리 지역에서 심각한 어린이 폐렴 진단을 용이하게 하기 위해 모바일 폰 맥박 산소 측정 장치에 구현되고 있습니다.