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저자정보
은성종 (정보통신산업진흥원 디지털헬스산업팀) 이준영 (정보통신산업진흥원 디지털헬스산업팀) 정한 (가천대학교) 김계환 (세종충남대학교병원)
저널정보
대한배뇨장애요실금학회 International Neurourology Journal International Neurourology Journal 제25권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
229 - 235 (7page)
DOI
10.5213/inj.2142276.138

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Purpose: In this study, a urinary management system was established to collect and analyze urinary time and interval data detected through patient-worn smart bands, and the results of the analysis were shown through a web-based visualization to enable monitoring and appropriate feedback for urological patients. Methods: We designed a device that can recognize urination time and spacing based on patient-specific posture and consistent posture changes, and we built a urination patient management system based on this device. The order of body movements during urination was consistent in terms of time characteristics; therefore, sequential data were analyzed and urinary activity was recognized using repeated neural networks and long-term short-term memory systems. The results were implemented as a web (HTML5) service program, enabling visual support for clinical diagnostic assistance. Results: Experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed recognition techniques. The effectiveness of smart band monitoring urination was evaluated in 30 men (average age, 28.73 years; range, 26?34 years) without urination problems. The entire experiment lasted a total of 3 days. The final accuracy of the algorithm was calculated based on urological clinical guidelines. This experiment showed a high average accuracy of 95.8%, demonstrating the soundness of the proposed algorithm. Conclusions: This urinary activity management system showed high accuracy and was applied in a clinical environment to characterize patients’ urinary patterns. As wearable devices are developed and generalized, algorithms capable of detecting certain sequential body motor patterns that reflect certain physiological behaviors can be a new methodology for studying human physiological behaviors. It is also thought that these systems will have a significant impact on diagnostic assistance for clinicians.
#Urinary patient #Urination recognition #Urination management system #Mobile voiding chart #Long short-term memory #Recurrent neural network

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Klevmark B / 1999 / Natural pressure-volume curves and conventional cystometry / Scand J Urol Nephrol Suppl 201:1~4 google schola McGuire EJ / 1996 / Videourodynamic studies / Urol Clin North Am 23:309~321 google schola Abrams P / 2002 / The standardisation of terminology of lower urinary tract function : report from the Standardisation Sub-committee of the International Continence Society / Neurourol Urodyn 21:167~178 google schola Jarvis GJ / 1980 / An assessment of urodynamic examination in incontinent women / Br J Obstet Gynaecol 87:893~896 google schola Webb RJ / 1992 / Electromyographic abnormalities in the urethral and anal sphincters of women with idiopathic retention of urine / Br J Urol 70:22~25 google schola

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