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생체 신호 처리 분야는 생체 의학 공학, 신호 처리 및 데이터 분석을 결합한 역동적이고 중추적인 연구 분야입니다. 기술이 발전함에 따라 자연 신호를 직접 캡처하고 해부하고 해석하는 기능은 의료, 진단 및 의료 탐험에 중요한 역풍을 미칩니다. 발명가에게 이론적 기반, 중요성, 다채로운 신호 처리 스타일 및 한계를 이해하는 것은 생체 의학 편향 및 작동을 제도화하고 완벽하게 수행하는 데 필수적입니다. 이 구성은 발명가의 관점에서 생체 신호 처리를 심층적으로 분석합니다. 이번 글에서는 생체 신호 처리 종류와 유형을 알아보고, 과제를 연구하도록 하겠습니다.
생체신호처리의 종류
생체신호 처리는 인체의 생리적 신호를 포착하고 해부하고 해석하기 위해 화려한 종류의 옷에 의존합니다. 각각의 옷에는 독특한 원리와 작동이 있습니다. 그런 다음 생체신호 처리에 사용되는 몇 가지 일반적인 종류의 옷을 살펴봅니다. 원리 심전도는 피부에 배치된 전극을 사용하여 일정 시간 동안 심장의 전기적인 힘을 기록합니다. 매 번 반짝일 때마다 심장 근육의 탈분극과 재분극에 영향을 미치는 작은 전기적 변화를 감지합니다. 수술 심전도는 부정맥, 심근경색 및 기타 심장 이상을 포함한 다채로운 심장 상태를 진단하는 데 사용됩니다. 이 장치는 심장의 전기적 노력을 그래픽으로 표현하여 심장 기능을 자세히 분석할 수 있도록 합니다. 원리 뇌전도는 왕관 위에 놓인 전극을 통해 뇌의 전기적인 힘을 기록합니다. 뇌파는 뇌의 뉴런 안에 넘쳐나는 이온 전류로부터 수행되는 전압 진동을 측정합니다. 뇌파 조작은 주로 뇌전증, 수면 질환, 뇌 손상과 같은 신경 질환을 진단하고 치료하는 데 사용됩니다. 뇌파 조작은 뇌 기능을 이해하고 뇌-컴퓨터 인터페이스 탐색을 수행하는 데 도움을 줍니다. 원리 근전도는 사체 근육이 생산하는 전기적 힘을 측정합니다. 얼굴 전극이나 근육 내 전극은 근육이 수축할 때 유발하는 전기적 신호를 설명하는 데 사용됩니다. 수술 근전도는 신경 근육 질환을 진단하고, 근육 건강을 평가하고, 근육 수건에 영향을 미치는 질환의 진행 상황을 다루는 데 사용됩니다. 그것들은 또한 재활과 스포츠 지혜에서 근육의 성능을 해부하는 데 사용됩니다. 원리 A 촉진 산소 측정기는 혈액 내 산소 비색소 위치(SpO2)를 측정합니다. 빛을 신체 부위, 일반적으로 손가락 끝이나 귓불에 통과시키고, 산소화 및 탈산소화 헤모글로빈에 의한 빛의 침지를 측정하는 방식으로 작동합니다. 수술 촉진 산소 측정기는 일반적으로 환자의 산소 상황과 촉진 속도를 보장하기 위해 임상 환경에서 사용되며, 특히 중환자실, 수술 중 및 호흡기 질환이 있는 경우에 사용됩니다. 원리 A 폐가 들이마시고 내쉬는 공기의 양을 측정하는 스피로미터입니다. 그것은 사람이 특정 기간 동안 숨 쉬고 내쉬는 공기의 양과 속도를 기록합니다. 수술 Spirometer는 천식, 습관성 폐쇄성 폐 불만(COPD) 및 폐 기능에 영향을 미치는 기타 상태와 유사한 호흡기 상태를 진단하고 보장하는 데 사용됩니다. 원리 전기 청진기는 눈의 앞쪽과 뒤쪽 사이에 존재하는 각막 망막 서 있는 상황을 측정합니다. 눈의 움직임을 묘사하기 위해 눈 주위에 전극이 배치됩니다.
신호를 처리하는 유형
생체 신호 처리는 각각 특정 유형의 데이터와 작업에 적합한 생리적 신호를 해부하는 다채로운 방법을 사용합니다. 그리고 예시와 함께 몇 가지 중요한 신호 처리 방식이 있습니다. 심전도(Electrocardiography) 예시는 자연 신호에서 노이즈를 제거하기 위해서는 필터링이 필수입니다. 심장의 전기적인 노력을 기록하는 ECG에서 오염물질은 birth wander (저주파 노이즈)와 전력선 장애 (50/60Hz 노이즈)를 제외합니다. 저역 통과 오염물질은 고주파 노이즈를 제거할 수 있고, 고역 통과 오염물질은 저주파 드리프트를 제거하여 부정맥과 같은 심장 상태를 진단하는 데 더 명확한 신호를 제공합니다. 예시 뇌파(EEG)의 푸리에 변환(Fourier Transform)은 시구 신호를 주파수 요인으로 변환합니다. 뇌의 노력을 측정하는 뇌파(EEG)에서 FT는 수면, 경계심 또는 인지 과제와 같은 다양한 뇌 국가와 관련된 특정 주파수 대역(초기, 베타, 델타, 세타)을 식별하는 데 도움을 줍니다. 이 시스템은 뇌전증과 같은 신경 질환을 진단하는 데 매우 중요합니다. 예제 근전도(EMG)의 웨이블릿 변환은 시간-주파수 표현을 제공하며, 근육의 전기 운동을 기록하는 근전도와 같은 비정상적인 신호에 이상적입니다. 이 시스템은 근육 응축과 유사한 플래시 이벤트를 정상 근육 기능과 비정상 근육 기능을 분리하여 신경 근육 상태를 진단하고 회복하는 동안 근육 성능을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 일러스트 기능성 글래머러스 공명 영상(fMRI)의 PCA는 마찰력을 유지하면서 데이터의 차원을 줄여주며, 이는 혈액 유입량을 측정하여 뇌의 운동을 포착하는 fMRI 데이터를 분석하는 데 유용합니다. PCA는 패턴을 식별하고 소음을 줄여 복잡한 뇌의 운동을 해석하고 특정 인지 기능이나 질병에 관련된 영역을 쉽게 식별할 수 있습니다. 광혈류측정(PPG) 예시의 머신 리터러시 알고리즘은 PPG 신호를 해부하는데, PPG 신호는 빛의 몰입을 이용하여 혈액량의 변화를 측정합니다. 이 알고리즘들은 불규칙한 지프나 저산소혈증과 유사한 패턴과 이상 현상을 아주 섬세하게 묘사할 수 있습니다. 머신 리터러시는 쉬지 않고 비침습적인 심혈관 모니터링을 위해 착용 가능한 건강 관찰자들의 PPG 작동을 향상합니다.
이러한 기술의 과제
중요한 부분과 발전에도 불구하고, 생체 신호 처리는 섬세함과 신뢰성을 향상하기 위해 발명자들이 해결해야 할 몇 가지 과제와 한계에 직면해 있습니다. 노이즈와 인공물 생체 신호는 뇌파의 근육 운동 장애나 ECG의 교반 잔재와 마찬가지로 다채로운 유형의 노이즈와 잔재로 오염되는 경우가 많습니다. 실제 생리적 신호와 노이즈를 효과적으로 분리할 수 있는 강력한 알고리즘을 개발하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 신호 품질을 향상하기 위해 고급 필터링 방법과 머신 리터러시 접근법이 연구되고 있습니다. 개인 간 변동성 바이오 신호는 연령, 성별, 건강 상태, 유전 가능한 차이 등의 요인으로 인해 개인 간에 큰 차이를 보일 수 있습니다. 이러한 변동성은 보편적인 모델과 알고리즘 개발을 복잡하게 만들 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 알고리즘을 개인의 특성에 맞게 뜨개질하는 개인화된 신호 처리 방법이 개발되고 있습니다. 계산 복잡성 바다 변환이나 기계 읽고 쓰는 능력에 기반한 스타일과 유사한 일부 고급 신호 처리 방법은 계산적으로 흉포할 수 있습니다. 이러한 스타일이 제한된 계산 커피로 이동 가능하거나 착용 가능한 편향에 효율적으로 적용될 수 있다는 점을 강조하는 것은 중요한 초점 영역입니다. 최적화 방법과 실시간 처리 기능은 실제 작업에 필수적입니다.
이러한 몇 가지 한계에 당면하고 있습니다.
생체 신호 처리는 의료 및 의료 탐험을 향상하기 위해 이론적 지식과 실제 작동을 결합하는 중요한 분야입니다. 발명가에게 신호 처리의 원리, 중요성 및 스타일을 이해하는 것은 생체 의학 편견을 도입하고 완벽하게 만드는 데 매우 중요합니다. 도전과 한계에도 불구하고 지속적인 탐구와 기술 발전은 이러한 장애물을 극복하고 보다 정확하고 효과적이며 실질적인 의료 결과를 위한 길을 닦을 것을 약속합니다. 생체 신호 처리에 대한 접근 방식을 계속 업그레이드함에 따라 환자 문제를 개선하고 의학적 지혜를 발전시키기 위한 우연성은 여전히 큽니다.