• 제목/요약/키워드: 심박신호

검색결과 230건 처리시간 0.033초

규칙 및 SVM 기반 알고리즘에 의한 심전도 신호의 리듬 분류 (Rhythm Classification of ECG Signal by Rule and SVM Based Algorithm)

  • 김성완;김대환
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제18권9호
    • /
    • pp.43-51
    • /
    • 2013
  • 신뢰성 있는 부정맥 진단을 위해서는 리듬 구간 및 심박 단위의 종합적인 분석을 통하여 심전도 신호에 대한 분류 결과가 제시되어야 한다. 본 논문에서는 심전도 신호의 특징점에 기반하여 규칙기반 분류를 이용한 일정 구간의 리듬 분석을 수행하고 SVM기반 분류를 이용한 심박 단위의 리듬분석을 첨가하였다. 규칙기반 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 임상 자료로부터 도출된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하도록 하며, SVM기반 분류에서는 심박 단위의 특징에 대하여 미리 학습된 다중 SVM 분류기를 이용하여 단조 리듬 및 주요 비정상 심박을 분류하도록 한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 실험을 통하여 11가지 리듬 유형에 대하여 규칙기반 방법만을 적용하였을 경우 68.52%, 규칙기반과 SVM기반의 융합 방법을 적용하였을 경우 87.04%의 분류 성능을 각각 보였다. SVM기반 방법으로 단조 리듬과 배열 리듬에 대한 오분류 개선을 통하여 분류 성능에서 19% 정도가 향상됨을 확인하였다.

독립성분 분석법과 필터뱅크를 기반한 PPG 신호의 동잡음제거 필터 설계 (Design of Filter to Remove Motionartifacts of Photoplethysmography Based on Indepenent Components Analysis and Filter Banks)

  • 이주원;이병로
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제20권8호
    • /
    • pp.1431-1437
    • /
    • 2016
  • 모바일 헬스 장치에서 PPG 신호를 이용하여 심박수를 측정함에 있어 사용자의 움직임인 동잡음에 따라 그 성능이 현저하게 떨어진다. 이의 원인은 PPG 신호의 주파수 대역과 동잡음의 주파수 대역이 겹쳐있기 때문이고, 일반적인 대역필터로는 동잡음을 제거하기가 어렵다. 이러한 문제점 해결하기 위해 본 연구에서는 필터뱅크와 ICA를 이용하여 PPG 신호에 포함되어 있는 동잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 인위적으로 다양한 동잡음을 가하여 기존의 이동평균필터법과 ICA법의 심박수 변화를 비교 평가를 하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 기법은 동잡음 환경에서도 기존의 이동평균필터와 ICA 보다 심박수 오차가 매우 낮게 나타났다. 이와 같이 제안된 방법을 헬스케어 단말기 설계에 적용한다면, 보다 안정적인 심박수 측정이 가능할 것으로 사료된다.

AR모델을 이용한 심전도와 맥파의 심박변동 스펙트럼 해석 (Spectral Analysis of Heart Rate Variability in ECG and Pulse-wave using autoregressive model)

  • 김낙환;이은실;민홍기;이응혁;홍승홍
    • 융합신호처리학회논문지
    • /
    • 제1권1호
    • /
    • pp.15-22
    • /
    • 2000
  • 선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 심박변동의 파워 스펙트럼 해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화 하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 짧은 데이터 저장(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도을 추정한다 심박변동의 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 사이의 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 새로운 시계열로 재구성하였다 AR모델에 의한 파워스펙트럼 밀도는 Burg 알고리즘을 사용하여 계산하였다 AR 모델을 적용한 단 구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수와 고주파수 영역에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 통일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 유사한 모양을 나타내었다.

  • PDF

영상기반 비접촉식 PPG 신호 취득을 위한 3D-CNN 설계 (Designing a 3D-CNN for Non-Contact PPG Signal Acquisition Based on Video Imaging)

  • 김태완;염찬욱;곽근창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.627-629
    • /
    • 2023
  • 생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

MISO 필터 기반의 동잡음 모델링을 이용한 심박수 모니터링 (Heart Rate Monitoring Using Motion Artifact Modeling with MISO Filters)

  • 김선호;이정섭;강현일;온백산;백계현;정민규;임성빈
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제52권8호
    • /
    • pp.18-26
    • /
    • 2015
  • 올바른 운동량 조절을 위해선 운동중의 심박수 측정이 중요하다. 최근 스마트 디바이스가 활발하게 사용됨에 따라, 운동중의 실시간 심박수 측정에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있다. 고강도 운동 중에는 동잡음으로 인하여 손목 밴드 유형의 광혈류 (PPG : photoplethysmography) 측정기 신호로부터 정확한 심박수를 추정하는 것이 매우 어렵다. 본 논문에서는 손목밴드 유형의 광혈류 측정기 신호로부터 정확한 심박수 추정을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 12개의 데이터 세트에 대하여 제안하는 알고리즘을 적용한 결과, 1.38의 분당심박수(BPM) 평균 절대 오차를 기록하였고, 0.9922의 추정 심박수와 실제 심박수간의 Pearson 상관계수를 얻었다. 제안하는 알고리즘은 웨어러블 디바이스에 적합한 빠른 연산속도와 정확한 추정을 가능케 한다.

스트레스 판별을 위한 무구속 심탄도의 파라미터 분석 (Analysis of the Unconstraind BCG Parameter for Stress Discrimination)

  • 전감표;노윤홍;정도운
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.148-151
    • /
    • 2010
  • 심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.

  • PDF

개인 인증을 위한 PPG 신호 분석에 관한 연구 (A study on the analysis ofPPG signal for individual verification)

  • 김신자;이영우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
    • /
    • pp.438-440
    • /
    • 2009
  • 사람의 심박동은 심장 상태와 구조, 나이 등의 여러 요소에 의하여 고유한 특성을 갖고, 이러한 특성을 이용하여 개인 인증에 심박동을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 심전도(ECG, electrocardiogram) 방법을 대신하여 빛을 이용한 광전용적맥파(PPG, Photo Plethysmogram)를 측정, 신호를 분석하였다.

  • PDF

비정상심박 검출을 위해 영상화된 심전도 신호를 이용한 비교학습 기반 딥러닝 알고리즘 (Comparative Learning based Deep Learning Algorithm for Abnormal Beat Detection using Imaged Electrocardiogram Signal)

  • 배진경;곽민수;노경갑;이동규;박대진;이승민
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.30-40
    • /
    • 2022
  • 심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

PPG 기반 심박동수 추정 알고리즘 (Tracking Heart Rate Algorithm Based on PPG)

  • 백용현;이근상;박영철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제2권3호
    • /
    • pp.71-78
    • /
    • 2009
  • 본 논문에서는 측정된 PPG 신호로부터 심박동수를 추정 하는 방법을 제시한다. PPG 신호는 현관에 흐르는 혈류량을 측정한 것으로 심장의 수축과 이완에 영향을 받아 단일 주파수적인 특성을 가지며 이러한 특성을 이용하여 PPG 주파수를 2차 IIR 적응 놋치 필터로 추적한다. 적응 알고리즘을 통하여 지속적으로 필터 계수를 갱신하여 얻어진 PPG 주파수를 바탕으로 사람의 심박동수를추정한다.

  • PDF

NUI 공간에서 체감형 게임을 통한 사용자의 심박변이도 자동분석 (Automatic analysis of Heart Rate Variability of a tangible game user on NUI space)

  • 이현주;신동일;신동규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.1689-1692
    • /
    • 2013
  • NUI(Natural User Interface)는 사용자가 신체부위를 사용하여 인터페이스 할 수 있는 기술이다. 본 연구에서는 NUI 공간에서 체감형 게임을 시행하였다. 게임은 태권도게임으로 사용자와 컴퓨터간의 대련이며, 게임 시 사용자의 심전도 신호를 측정하였다. 사용자는 심전도데이터를 게임 시에 사용자 프로파일로 전송한다. 전송받은 심전도신호로 사용자의 심박변이도를 분류하여 분류기 실험을 시행하고 정확도를 측정하였다. 실험은 체감형 게임 시행 전과 시행 후의 상태로 나누어 실험하였으며, 분류기는 Decision Tree를 사용하였다. 실험결과 심박변이율은 게임 시행 후 정확도가 4.16% 높게 도출되었다.