본 연구는 언제 어디서나 건강관리를 할 수 있는 u-health care를 위해 cuff를 사용하지 않고 손쉽게 혈압을 측정할 수 있는 기술을 개발하였다. ECG와 PPG 시그널(signal) 만을 이용하여 혈압을 실시간으로 측정할 수 있는 기존 기술은 PTT를 분석 할 때 노이즈나 진폭의 변화로 인해 Peak 추정의 오류가 자주 발생한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 적응적 peak 추정 기술을 개발하여 Peak 추정의 정확도를 향상시켰다. 이를 적용하여 측정데이터를 분석한 결과 PTT의 표준편차는 28%감소하였으며, 노이즈 탐지 성능은 18%증가하였다. 또한 PTT와 혈압간의 상관성에 대해 분석한 결과 수축기 혈압= -0.044 $cdot$ PTT + 133.592의 상관식을 도출하였다. 도출된 상관식을 적용하여 PPG와 ECG 만으로 수축기 혈압을 연속적으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하였다.
This study is to develop automatic extraction system of continuous blood pressure using ECG (Electrocardiogram) and PPG(Photoplethysmography) for u-health care technology. PTT (Pulse Transit Time) was determined from peak difference between ECG and PPG and its inverse made to get blood pressure. Since the peaks were vulnerable to be contaminated from noise and variation of amplitude, this study developed the adaptive algorithm for peak calculation in any noise condition. The developed method of the adaptive peak calculation was proven to make the standard deviations of PPT decrease to 28% and the detection of noise increase to 18%. Also, the correlation model such as blood pressure = -0.044 $cdot$ PTT + 133.592 has successfully been determined for predicting the continuous pressure measured without using cuff but with using PPG and ECG, only.
