In this thesis, we propose a pulse oximetry-based $SpO_2$ and heart rate detection algorithm for mobile devices. Because strong motion artifacts occur during exercise, it is needed to develop a new artifact-robust algorithm for $SpO_2$ and heart rates. However, the researches related to pulse oximetry are mostly on the use of hospital care systems. In this research, we analyze the effect of motion artifacts to the pulse oximetry algorithm and develop a new artifact-robust pulse oximetry algorithm for people in exercising. This research deals with two subalgorithms. One is related to $SpO_2$ detection, and the other is the algorithm for HR detection. In the case of $SpO_2$ detection, we reduced processing time of Masimo’s Discrete Saturation Transform(DST), which is the most widely utilized to $SpO_2$ detection in artifact environments, for mobile devices. We achieved 91.31% of error reduction with the proposed $SpO_2$ detection algorithm. In the case of heart rate detection, the performance improvement is realized by the average magnitude difference function and median filtering for artifact robustness. The proposed heart rate detection method achieved 88.23% of improvement in an error reduction sense compared with the conventional method based on bandpass filtering. Experimental results confirm that the proposed algorithms can be sufficiently applied to mobile healthcare systems during exercise.
본 논문은 기존의 펄스 옥시메트리 기술을 응용하여 운동 중에도 사용할수 있도록 하려는 연구 동기에 의하여 수행되었다. 기존의 펄스 옥시메트리 기술이나 장비 등은 대부분 의료용 장비를 위한 것이었으므로, 운동을 위한 데이터 처리 플랫폼으로서 PDA 를 선택하였고, 그 위에서 적용 가능한 펄스 옥시메트리 신호 처리 알고리즘의 개발이 연구의 가장 큰 목적이었다.
현재의 펄스 옥시메트리 기술이 휴대용 기기에 적합한 만족스러운 성능을 갖지 않기 때문에 펄스 옥시메트리의 두 가지 하위 기술인 혈중산소포화도 측정 기술과 맥박수 측정 기술을 모두 다루어 연구를 진행하였다.
혈중 산소 포화량을 측정하는 알고리즘은 그 측정 성능을 개선하기보다는 그 수행 시간을 줄여 PDA 등의 휴대용 기기에서 운용하기 적합하도록 구조를 개선하는 작업을 진행하였다. 맥박수를 측정하는 알고리즘은 낮은 노이즈 신호 비 상황에서 그 측정 성능을 향상 시키는 데에 중점을 두었다.
연구 결과 혈중 산소 포화도 측정 알고리즘은 성능 저하량은 매우 미미하면서도 수행 시간 부담을 줄여 휴대용 기기인 PDA 에서 운용하기에 적합 하도록 만들 수 있었다. 맥박수 측정 알고리즘의 경우 기존 주파수 필터링 방법이 37.63%의 측정 오류를 갖는 데에 비하여 4.43%의 개선된 오류를 갖게 되어 에러 개선의 측면에서 볼 때, 88.23%의 개선을 보였다.
이러한 두 펄스 옥시메트리 기술의 개선으로 병원에서의 환자 감시뿐만 아니라 운동 중에도 간단하게 맥박수나 혈중 산소 포화량과 같은 신호를 측정할 수 있게 되었다. 이러한 알고리즘 개발을 통하여 앞으로 다양한 형태의 응용 제품이 가능할 것으로 기대한다.
