Classification method of chronic gastritis by modeling of pulse signal

맥파 모델링을 통한 만성위염 분류 기법

Chronic gastritis is the disease that is occuring in one in every 10 persons in Korea. In western medicine, endoscopy is needed to diagnose chronic gastritis, but it causes patients a pain and budget of expense. According to the TEM (Traditional Eastern Medicine), on the other hand, the 'Guan' position of the right wrist is related to a stomach. Thus we can diagnosis chronic gastritis by analyzing of pulse signal. However, pulse signal diagnosis is depended on oriental doctor's knowledge and experience. In this study, a systematic approach is proposed to analyze the computerized pulse signal. The pulse signals are firstly pre-processed, Gaussian model is adopted to fit the pulse signal, and then some related parameters are extracted from the model. Consequently, disease-sensitive parameters are selected by T-test and statistical difference. Finally, the selected parameters are entered into a Fuzzy C-Means (FCM) algorithm for classification. Classification results show that healthy persons and chronic gastritis patients are 95% and 87%, respectively.

한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 서양의학에서는 만성위염을 진단하기 위해서 내시경 조사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 반면 전통한방의학에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치는 위와 관련이 있다. 따라서 오른쪽 손목의 '관' 위치의 맥파를 측정하면 만성위염을 진단할 수 있을 것이다. 하지만 맥진은 한의사들의 지식과 경험에 의존하고 있다. 본 연구에서는 맥파를 분석하기 위한 체계적인 접근 방법을 제안한다. 처음에 맥파는 전처리 과정을 거친다. 그 다음 맥파에 가우시안 모델을 적용시킨 후, 맥파의 주요 인자들을 추출한다. 그리고 t-검증과 통계적 차이를 이용하여 질병에 민감한 파라미터들을 선택한다. 마지막으로 선택한 파라미터들은 분류를 위해서 Fuzzy C-Means (FCM) 알고리즘에 입력된다. 분류 결과 건강한 사람은 95% 만성위염 환자는 87% 분류하였다.