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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현진 (서울과학기술대학교) 김진현 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제29권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
249 - 254 (6page)

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It is difficult to control children who exhibit negative behavior in dental clinics. Various methods are used for preventing pediatric dental patients from being afraid and for eliminating the factors that cause psychological anxiety. However, when it is difficult to apply this routine behavioral control technique, sedation therapy is used to provide quality treatment. When the sleep anesthesia treatment is performed at the dentist’s clinic, it is challenging to identify emergencies using the current breath detection method. When a dentist treats a patient that is under the influence of an anesthetic, the patient is unconscious and cannot immediately respond, even if the airway is blocked, which can cause unstable breathing or even death in severe cases. During emergencies, respiratory instability is not easily detected with first aid using conventional methods owing to time lag or noise from medical devices. Therefore, abnormal breathing needs to be evaluated in real-time using an intuitive method. In this paper, we propose a method for identifying abnormal breathing in real-time using an intuitive method. Respiration signals were measured using a 3M Littman electronic stethoscope when the patient’s posture was supine. The characteristics of the signals were analyzed by applying the signal processing theory to distinguish abnormal breathing from normal breathing. By applying a short-time Fourier transform to the respiratory signals, the frequency range for eachpatient was found to be different, and the frequency of abnormal breathing was distributed across a broader range than that of normal breathing. From the wavelet transform, time?frequency information could be identified simultaneously, and the change in the amplitude with the time could also be determined. When the difference between the amplitude of normal breathing and abnormal breathing in the time domain was very large, abnormal breathing could be identified.
#Characteristics of the signals #Abnormal breathing #Signal processing #STFT #WT

목차

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참고문헌 (10)

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H. S. Um / 1998 / The use of deep sedation for the dental management of pediatric patients with definitely negative behavior / J. Korean Acad. Pediatr. Dent 25(4):710~716 google schola H. Lee / 2018 / Dental treatment under general anthesia in department of pediatric dentistry at pusan national university dental hospital / J. Korean Assoc. Disabil. Oral Health 14(1):1~6 google schola M. J. Murphy / 2006 / Comparative performance of linear and nonlinear neural networks to predict irregular breathing / Phys. Med. Biol 51(22):5903~5914 google schola R. Palaniappan / 2013 / Computer-based Respiratory Sound Analysis : A Systematic Review / IETE Tech. Rev 30(3):248~256 google schola N. Gavriely / 1981 / Spectral characteristics of normal breath sounds / J. Appl. Physiol 50(2):307~314 google schola

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