• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.43 no.9
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• pp.825-832
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• 2007

모든 부정맥이 치료를 필요로 하는 것은 아니지만, 다양한 부정맥들이 허약 (weakness), 실신 (syncope)을 유발하거나 울혈성 심부전을 악화시키며 일부의 부정맥들은 치명적인 심장 이상을 일으킨다. 일반적으로 임상증상을 유발하는 부정맥들과 급사의 지표가 될 수 있는 부정맥들은 치료한다. 불행하게도, 수의학 분야의 심장전문의들 사이에서 어떤 부정맥들을 치료해야만 하고 어떻게 관리하는 것이 최선인가에 관한 내용이 명확하게 일치하고 있지는 않다. 사실은 어떤 항부정맥 약물을 우선적으로 선택해야 하는가에 관해서 명확한 합의점이 없을 뿐만 아니라 어떤 범주의 약물이 효과적인가에 대해서도 논란의 여자기 있다. 예를 들어, 심각한 심실성 부정맥이 성공적으로 치료되지 않으면 현저한 이소성 박동(ectopy)이 지속적으로 남을 수도 있다. 또한 만일 임상증상들 (실신 등)이 해소되고 지속적인 심실성 부정맥이 잘 통제된 이러한 류의 질문들에 대한 대답은 대부분 명확하지 않고 신중하게 숙고한 의견에 불과할 수도 있다.

• Journal of Chest Surgery
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• v.31 no.11
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• pp.1056-1062
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• 1998

Background: We prospectively investigated types, incidences, and risk factors for arrhythmias after open heart surgery in adults. Materials and methods: From June 1994 to May 1995, we performed 302 cases of adult cardiac surgery at our department. This study group consisted of 150 men and 152 women, with a mean age of 43.9±28.0(range 16 to 75)years. We included all the patients irrespective of their operative types or disease entities. Results: The overall incidence of arrhythmias after open heart surgery in adults was 58.3%. The incidence of postoperative arrhythmias for redo-valvular heart surgery was 77.8%, and those for simple valvular procedure, coronary artery bypass surgery, aortic surgery, and congenital heart disease were 70.8%, 45.3%, 40.0%, and 29.5%, respectively. Eight out of twelve risk factors showed statistical significance for the development of postoperative arrhythmias. They were preoperative history of arrhythmias, antiarrhythmic drug medication, previous cardiac surgery, larger left ventricular end-diastolic, end-systolic dimension, left atrial dimension on preoperative echocardiogram, longer cardiopulmonary bypass time and aortic cross clamping time. Univariated analyses for age and types of cardioplegic solution did not show statistical significance. Conclusions: Prospective study on postoperative arrhythmias occurrence, treatment and prevention of is warrauted to draw more clear conclusion.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.195-196
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• 2008

ECG 기반의 부정맥 자동 분류에 관한 연구는 지난 수십 년간 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 많은 연구들이 부정맥을 구별해 낼 수 있는 특징 벡터를 찾아내기 위해 연구하였으나, 피험자의 ECG 특징이 각기 다르기 때문에 부정맥으로 인한 차이와 개인 간 차이를 구별하기 어려웠다. 생체데이터는 그 특성상 서로 다른 특징을 갖고 있으며, 다양한 특징을 가진 사람들에게 적용하기 위한 범용성과 부정맥 검출의 정확성 사이에 교환적 관계를 갖게 된다. 특히 ECG 데이터의 경우 사람 식별 데이터로 사용하고자 하는 연구가 있을 정도로 개인 간 편차가 분명하다. wavelet 분석방법은 다양한 mother wavelet을 사용할 수 있다는 점을 큰 장점으로 가지고 있으며, wavelet parameterization 기법을 사용하여 임의의 직교 wavelet basis를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 wavelet parameterization을 사용하여 개인 간의 ECG 파형의 차이를 상쇄시키고, 부정맥의 차이만을 부각시킴으로써 ECG 기반의 부정맥 자동 분류 성능을 높이고자 하는데 목적이 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.107-116
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• 2009

This paper presents an approach to detect arrhythmia using heart rate variability and a fuzzy neural network. The proposed algorithm diagnoses arrhythmia using 32 RR-intervals that are 25 seconds on average. We extract six statistical values from the 32 RR-intervals, which are used to input data of the fuzzy neural network. This paper uses the neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM) to diagnose arrhythmia. The NEWFM used in this algorithm classifies normal and arrhythmia. The performances by Tsipouras using the 48 records of the MIT-BIH arrhythmia database was below 80% of SE(sensitivity) and SP(specificity) in both. The detection algorithm of arrhythmia shows 88.75% of SE, 82.28% of SP, and 86.31% of accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.458-460
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• 2016

전 세계적으로 스마트 폰이 보편화되면서 스마트 폰을 잘 활용하기 위한 많은 애플리케이션들이 등장하였다. 특히나 건강관리에 관한 애플리케이션이 많이 나오고 있다. 현대 사회는 자기 몸 상태, 심근경색 등의 허혈성 심질환, 선천성 심질환, 심근증, 심장판막질환 등 심장의 변화, 고도의 스트레스, 카페인, 술, 흡연, 불충분한 수면등 환경의 변화 등이 부정맥을 유발할 수 있는 원인이 많기 때문에 부정맥에 걸리는 사람이 늘어나고 있다. 따라서 부정맥을 예방하기 위해 부정맥을 찾는 애플리케이션이 필요하다. 본 논문에서는 심박을 통한 부정맥을 찾는 방법을 제안하고 구현하였다.

• The Korean Journal of Pharmacology
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• v.23 no.1
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• pp.9-14
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• 1987

The effects of acebutolol and carbamazepine on ouabain-induced arrhythmias were investigated in rabbits. Ouabain produced ventricular arrhythmias which persisted for 7-8 min at the mean dose of $69{\pm}1.3\;{\mu}g/kg$. Ouabain arrhythmias were converted to normal sinus rhythm by administration of acebutolol or carbamazepine singly but lower dosages increased the recovery time. And then, ouabain arrhythmias were effectively converted to normal sinus rhythm and prevented by combined administration of carbamazepine and acebutolol. Each of the combined doses was ineffective when given singly. From the above results, it may be concluded that carbamazepine and acebutolol inhibited the ouabain-induced arrhythmias depending on the level of dosage and showed synergistic interaction.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.1
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• pp.16-22
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• 2010

Electrocardiogram(ECG) analysis and arrhythmia recognition are critical for diagnosis and treatment of ill patients. Cardiac arrhythmia is a condition in which heart beat may be irregular and presents a serious threat to the patient recovering from ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF). Other arrhythmias like atrial premature contraction (APC), Premature ventricular contraction (PVC) and superventricular tachycardia (SVT) are important in diagnosing the heart diseases. This paper presented new method to classify various arrhythmias contrary to other techniques which are limited to only two or three arrhythmias. ECG is decomposed into Intrinsic Mode Functions (IMFs) by Empirical Mode Decomposition (EMD). Burg algorithm was performed on IMFs to obtain AR coefficients which can reduce the dimension of feature vector and utilized as Multi-class SVM inputs which is basically extended from binary SVM. We chose optimal parameters for SVM classifier, applied to arrhythmias classification and achieved the accuracies of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT and VP were 96.8% to 99.5%. The results showed that EMD was useful for the preprocessing and feature extraction and multi-class SVM for classification of cardiac arrhythmias, with high usefulness.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.62-69
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• 2022

An electrocardiogram (ECG) is one of the most important biosignals, and in particular, continuous ECG monitoring is very important in patients with arrhythmia. There are many different types of arrhythmia (sinus node, sinus tachycardia, atrial premature beat (APB), and ventricular fibrillation) depending on the cause, and continuous ECG monitoring during daily life is very important for early diagnosis of arrhythmias and setting treatment directions. The ECG signal of arrhythmia patients is very unstable, and it is difficult to detect the R-peak point, which is a key feature for automatic arrhythmias detection. In this study, we develped a continuous measuring Holter ECG monitoring device and software for analysis and confirmed the utility of R-peak of the ECG signal with MIT-BIH arrhythmia database. In future studies, it needs the validation of algorithms and clinical data for morphological classification and prediction of arrhythmias due to various etiologies.

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.40 no.2
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• pp.145-156
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• 2004

심부정맥(Cardiac arrhythmia)이란 심장내 박동, 율동, 충동 발생 및 전도장애를 유도하는 질환을 말하며, 주로 심근경색이나 심장비대증 같은 심장의 해부학적 질환과 약물중독 및 전해질 불균형에 의해 발생한다. 부정맥은 정상적인 심근 활성을 차단하여 심장박출을 감소시키므로 때로 생명을 위협하기도 한다. 본 종설에서는 심장의 전도계에 관련된 정상생리와 부정맥의 병리적 발생기전 및 부정맥 치료제에 대한 분류 및 약리기전에 대해 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2534-2536
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• 2004

본 논문은 유전알고리즘을 이용하여 부정맥 진단의 최적화된 입력을 구성하는 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환이 널리 사용되고 있지만, 추출된 특징들의 선택과 최적화의 문제에 대해서는 명쾌한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 심전도 신호는 연속 웨이블릿 변환을 이용해 5레벨로 분해되었으며, 각 서브밴드에서 추출된 계수들은 부정맥 진단을 위한 특징으로 쓰이게 된다. 웨이블릿 변환을 통해 추출된 특징들(feature)은 유전자 알고리즘과 중회귀 분석을 동하여 부정맥 진단을 위한 최적화된 특징조합이 결정되었다. 본 연구를 통해 특정레벨의 어떤 계수가 부정맥 진단에 크게 영향을 미치는지 판단할 수 있었으며 입력의 차원감소는 연산시간의 축소를 가져왔고 분류정확도를 향상시켜 분류기의 성능을 증대시켰다.