최근 한국인의 주요 사망원인 중 하나로 부정맥이 부각되고 있다. 심방조기수축(PAC:Premature Atrial Contraction)은 심방이 동방결절의 명령이 있기 전에 수축해 버리는 것이다. 심방조기수축은 일시적으로 유발하였다 사라지곤 할 수 있기 때문에 심한 증상이 없다면 생명에 위협을 가하진 않지만 반대의 경우에는 위험할 수 있다. 따라서 비정상적인 심장 박동이 발생하면 이를 검출하여 조기에 부정맥을 진단할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 대상의 ECG 신호로부터 QRS패턴에 해당하는 특징들을 추출하였고 특징들을 이용하여 심방조기수축 파형을 분류한다. 오류 역전파 기반으로 특징들을 훈련하며 가중치와 바이어스값을 구한뒤 이를 이용하여 정상파형과 심방조기수축 파형을 분류한다.
일반적인 부정맥 분류 방법의 경우 심방 박동 수와 관련한 PP간격, P모양의 다양성과 같은 조건을 이용하는데, 잡음으로 인해 정확한 P파의 검출이 어렵기 때문에 잡음의 영향을 비교적 적게 받는 R파를 이용하는 것이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 R파 중심의 ECG(electrocardiography) 패턴 분석과 템플릿 문턱치를 도입하여 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전 처리 과정과 차감 동작 기법을 통해 R파를 검출하였다. 이후 RR 간격의 평균 가중치와 변화율을 이용하여 먼저 조기수축 파형의 패턴을 분류하고, R파의 진폭에 대한 템플릿 문턱값을 통해 조기심실수축과 조기심방수축을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 조기 심방과 심실수축이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 6개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.77%의 성능을 나타내었고, 조기심실수축과 심방수축 부정맥은 각각 94.91%와 95.76%의 평균 분류율을 나타내었다.
본 논문에서는 조기 심실 수축과 조기 심방 수축을 검출함에 있어 정밀한 QRS 구간의 폭, 정확한 P파와 T파의 크기 및 위치를 크게 요구하지 않고, 데이터의 가공과 복잡한 알고리즘의 사용에 의해 발생하는 ECG 데이터의 변형과 손실을 최소화할 수 있으며, 또한 개인차 때문에 발생할 수 있는 오류를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 ECG 신호를 각각의 단위 파형으로 분리한 후, 정상 R-R 간격을 가지는 파형을 기준으로 기준파형을 만들어, 각 파형과 기준파형사이의 패턴 대조 및 유사도 분석을 통해 조기 심실수축과 조기심방수축을 검출할 수 있도록 하였다.
조기심실수축과 조기심방수축을 검출하기 위한 대부분의 알고리즘은 정확한 QRS complex, P파 및 T파의 측정을 필요로 한다. 이 논문에서, 우리는 복잡한 매개변수와 알고리즘을 사용하지 않으면서 조기심실수축과 조기심방수축을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 정상 ECG 파형 뿐만 아니라 개인적 특징과 개인적 차이에 의해 발생할 수 있는 비정상 파형에도 적용할 수 있는 넓은 적용성을 가지고 있다. 이러한 목적을 위해, ECG 파형을 각각의 단위 패턴으로 분리한 후, 정상 R-R 간격을 가지는 단위패턴만을 사용하여 기준단위패턴을 만든다. 그 후에, 기준단위 패턴과 각각의 단위패턴 사이에 패턴매칭을 위한 유사도 분석을 사용하여 조기심실수축과 조기심방수축을 검출한다.
Premature atrial complex (PAC) and premature ventricular complex (PVC) are the most common arrhythmias. Most of them are benign, whereas some could be an initial sign of any underlying significant heart disease. Evaluation of daily burden and the presence of any association with underlying medical conditions are essential for proper assessment. Recently, newly developed electrocardiogram smart devices are widely available to document arrhythmias and identify correlations with symptoms. Management is required if the daily burden is high, patients are highly symptomatic, or significant structural heart disease is present. Antiarrhythmic drugs (AADs) are the first-line treatment, but if arrhythmias are drug-refractory or the patients are intolerable to AADs, catheter ablation is considered a good alternative in selected cases. In this paper, the proper diagnosis and management for PAC and PVC will be comprehensively reviewed.
본 논문에서는 부정맥 판별을 위한 전처리 과정으로 PCA, LDA, ICA를 바탕으로 하여 정확도를 비교하여 보았다. 각각의 전처리는 고유의 특성을 가지고 있으며 본 논문의 목적은 부정맥 판별상 어떤 전처리가 더욱 정확성의 면에서 효과적인지를 알아보는 것이다. 본 논문의 데이터는 MIT-BIH에 기반하고 있으며, Beat의 분류는 정상(Normal), 좌각차단(Left Bundle Branch Block, LBBB), 우각차단(Right Bundle Branch Block, RBBB), 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC), 조기심방수축(Atrial Premature Beat, APB), paced Beat, 심실보충수축(Ventricular Escape Beat)로 나누었다. 실험적 결과는 PCA-BPNN의 경우 95.53%, ICA-BPNN의 경우 93.95%, LDA-BPNN의 경우 96.42%로 LDA가 가장 ECG 부정맥 판별 응용에 있어 가장 효율적인 방법으로 나타났다.
배경: 심방세동은 모든 부정맥중에서 가장 흔하고 승모판질환을 가진 환자의 79%를 차지한다. 이 연구에서는 승모판 수술을 시행하는 환자의 심방세동이 냉동절제 없이 시행한 Maze 술식으로 제거되는지를 관찰하였다. 대상 및 방법: 1997년 5월에서 1998년 4월까지 승모판 질환과 심방세동이 있는 14명의 환자에서 냉동절제 없이 Maze III 술식을 시행하였다. 남자는 6례, 여자는 8례였고, 평균 나이는 46.2$\pm$10.7세 였다. 승모판막 협착증 11례, 그리고 승모판막 폐쇄부전 3례였다. 동반 질환으로 대동맥판막 질환 4례, 삼첨판막 폐쇄부전이 1례, 그리고 심방중격결손증이 2례였다. 경흉적 심초음파 검사상 좌심방의 평균 크기는 54.7$\pm$5.3 mm였고, 좌심방내에서 혈전이 관찰된 경우는 2례였다. 수술후 심초음파 검사상 승모판막을 통과하는 혈류를 측정함으로써 초기 충전파의 최고 속도와 심방수축파의 최고 속도 사이의 비(A/E ratio)를 계산하였다. 수술은 대동맥판막 치환술 4례, DeVega 판륜성형술 1례, 그리고 심방중격결손 폐쇄술 2례를 동반하여 승모판막 치환술을 13례에서 시행하였고, 나머지 1례는 Maze III 술식만 시행하였다. 결과: 5례(38%)의 경우에서 일시적인 심방세동이 재발하였고, 수술후 평균 38.8$\pm$23.5일에 flecainide 또는 amiodarone의 투여로 정상동방결절율동으로 전환되었다. 수술후 합병증은 일시적인 접합부율동 6례, 일시적인 심방세동 5례, 출혈로 인한 재수술 3례, , 술후 심막절개증후군 1례, 편측 성대마비 1례, 정신증 1례, 그리고 심근경색이 1례였다. 수술후 A/E비는 0.43$\pm$0.22였고, A파가 9(64%)례에서 양성이었다. 수술후 3개월에서 14개월(평균 추적관찰, 8.1개월)동안 14례에서 모두 정상 동방결절율동으로 전환되었고, 9례(64%)에서 좌심방의 수축을 관찰할수 있었으며, 11례(79%)에서는 항부정맥제를 투여하지 않고 있다. 결론: Maze III 술식에서 냉동절제를 시행하지 않더라도 승모판막 질환과 동반된 심방세동에 효과적인 수술임을 알 수 있었다.
저자들은 1986년 5월부터 1987년 4월까지 건강 진단 목적으로 검사한 대구시내 국민학생 및 중학생의 심전도를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 대상학생은 13,801명으로 남자 7,526명, 여자 6,275명이였다. 심전선도에서 이상소견을 보인 수는 145명(1.05%)으로 남자 98명, 여자 47명이였다. 심방 및 심실비대는 우심방비대 2명, 좌심방비대 5명, 우심실비대 35명(0.25%) 및 좌심실비대 16명(0.12%)이였다. 이소심박중 심방성 조기수축 12명(0.09%), 심실성 조기수축 8명(0.06%) 및 방실접합부율동 5명(0.04%)이였다. 정도장애 부정맥중 1도방실전도장애 21명(0.15%), 1형 2도방실전도장애 1명, 방실해리 1명, 우각전도차단 36명(0.26%), 좌각전도차단 1명 및 WPW증후군 2명이였다. 비특이적 ST, T변화가 3명이였고, 동성빈맥이 1명이였다.
심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.
의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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