earticle

영어

Digital healthcare devices adopt a user-centric approach in rehabilitation therapy, though its repetitive, long-term nature limits it to clinical settings. The integration of ICT technology, particularly biosensors, has enabled objective bio-signal measurement and analysis, offering insights for patient assessment and rehabilitation. In this study, we introduce a real-time muscle function assessment system designed for stroke patients and conduct an analysis of its real-time data processing capabilities. This system employs on-device real-time data processing. Muscle function assessment is achieved through the utilization of electromyography (EMG) data. Our experimental findings shed light on the pivotal role of data processing speed, window size, and shift parameters. This suggests the potential for the development of personalized rehabilitation services through real-time muscle function assessment.

한국어

최근에는 디지털 헬스케어 기기가 사용자 중심으로 발전하고 있으며, 이러한 발전은 재활치료 분야에도 적용되 고 있다. 재활치료는 반복적이고 장기적인 과정을 요구하며, 일반적으로 의료진의 감독하에 병원에서 이루어지기 때문 에 사용자 중심의 상시적인 치료가 어려운 경우가 많다. 그러나 최근 ICT 기술 융합을 기반으로 한 바이오센서를 활용 한 생체신호 측정과 분석은 환자 상태를 파악하고 재활 운동을 개선하는데 도움이 된다. 본 연구에서는 뇌졸중 환자를 대상으로 하는 실시간 근기능 평가 시스템을 소개하고, 이 시스템의 실시간 데이터 처리 성능을 분석하였다. 이 시스템 은 중앙 서버와 통신하는 오프로딩 방식이 아닌 온-디바이스 실시간 데이터 처리 기능을 사용하며, EMG 데이터를 활용하여 근기능을 평가한다. 실험 결과에서 데이터 처리 속도와 데이터 처리 시 윈도우 크기와 시프트 개수의 중요성 을 분석하였고 이를 통해 실시간 근기능 평가를 통한 개별 맞춤형 재활치료 서비스 개발이 가능함을 제시한다.