손목형 웨어러블 단말을 이용한 파킨슨 환자의 떨림 데이터 분석을 위한 시스템 설계 = Using wrist wearable terminal system design for analysis of tremor data of parkinson's patients
The diagnosis of Parkinson's disease is based on the questionnaire written by the patient or guardian and the score based on the UPDRS based on the physician's observation.
This means that a similar degree of symptoms may vary depending on how the patient or guardian writes, how the physician observes the patient, and the lack of objectivity.
In order to solve this problem, there are many studies to objectively measure and classify the pathology of patients through tremor symptoms, which is a symptom of about 70% of Parkinson's patients, and it has been proved to some extent that there is a significant data value in actual measurement.
However, most of the studies were done by measuring the data in the form to be worn on the waist or by wearing it on the back of the hand with gloves, that measurement itself is possible, but it is far from practical use.
In this paper, we will recognize the tremor of Parkinson's disease patients and quantify them to help diagnosis of Parkinson's disease patients. When the patient is taking medication, check on / off status to find out the appropriate medicine for the patient, This study aims to design a wrist wearable terminal that can help the physician to diagnose Parkinson 's disease and to help diagnosis of Parkinson' s disease.
In this paper, analyze the data of the patients with Parkinson's disease measured by the 3 - axis acceleration sensor built in the wrist wearable terminal were converted into the frequency domain, it was confirmed that tremor symptoms can be recognized by comparing the general public with Parkinson 's disease patients with tremor symptoms, to design a wearable terminal capable of real-time recognition, it is necessary to check whether tremor can be recognized according to the number of data, and we have designed an algorithm to improve the battery time for system design that enables life-logging.
파킨슨병 환자의 진단은 환자나 보호자가 작성하는 설문지와 의사의 관찰을 토대로 하여 UPDRS에 기준한 점수로 이루어진다. 이는 유사한 정도의 증상이더라도 환자나 보호자가 어떻게 작성하느냐 에 따라, 어떤 의사가 어떻게 관찰하여 작성하느냐 에 따라 달라질 수 있음을 의미하며, 객관성이 부족하다는 것을 뜻합니다.
이러한 부분을 해결하기 위해 파킨슨병 환자의 약 70%가 가지고 있는 증상인 tremor 증상을 통해 환자의 병증을 객관적으로 측정하고 분류하려는 많은 연구들이 있으며 실제 측정 시 유의미한 데이터 값이 나온다는 것도 어느 정도 입증이 되어 있습니다. 하지만, 대부분의 연구는 허리에 착용하는 형태로 데이터를 측정하거나 장갑을 통해 손등에 착용하는 형태나 손가락을 통해 측정하는 등 측정 자체는 가능하지만 실제 상황에서 사용하기에는 거리가 있습니다.
본 논문에서는 파킨슨병 환자의 tremor를 인지하고 이를 수치화하여 파킨슨병 환자의 진단에 도움을 주며 환자가 투약을 할 시에 On/Off 상태를 체크하여 환자에게 알맞은 약을 찾아내거나 약효의 지속시간을 알아내는 등의 용도로 파킨슨병 환자의 병증을 관리하는 데에 도움을 줌과 동시에 의사의 진단에도 도움을 줄 수 있는 손목형 웨어러블 단말을 설계하려고 합니다.
이를 위하여 본 논문에서는 손목형 웨어러블 단말에 내장된 3축 가속도 센서로 측정된 파킨슨병 환자의 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 분석하였고, tremor 증상이 있는 파킨슨병 환자와 일반인의 비교를 통해 tremor 증상을 인지할 수 있음을 확인하였으며, 실시간 인지가 가능한 웨어러블 단말 설계를 위해 tremor 인지에 가능한 최소 데이터 개수를 정하고자 데이터 개수에 따른 tremor 인지 가능 여부를 확인하고 Life-Logging이 가능한 시스템 설계를 위해 배터리 타임을 개선하는 알고리즘을 설계하였다.
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