• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.6
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• pp.561-571
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• 1999

심실세동은 환자의 생명을 위협하는 가장 치명적인 부정맥으로서, 심실세동의 발견즉시 특별한 조치를 취하지 못할 경우 환자는 급사한다. 심실세동을 정지시키는 유일한 방법은 전기적 제세동이며 이는 환자의 심장 부위에 전기적 에너지를 가해 정상 심장 리듬을 되찾도록 하는 방법이다. 심실세동의 발생은 예측할 수 없고, 이를 진단하기 위한 심전도 교육을 모든 의료인에게 할 수 없으므로 심전도를 자동 분석하여 심실세동을 조기에 검출하는 자동 분석장치의 개발은 심실세동에 의한 급사를 줄이는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차간섭성분의 제거 능력이 뛰어나며 쉽게 구사할 수 있는 Choi-Williams distriguteion (CWD) 방법을 이용하여 급사를 초래할 수 있는 심실세동을 자동 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 그리고 개발된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 본 논문에서는 두 그룹의 심실세동 데이터를 사용하였다. 검출 알고리즘은 심실세동의 시간 및 주파수 특성을 일곱가지 조건들에 대한 만족 여부를 이용하여 심실세동을 판정하였고, 실험의 민감도와 선택도는 각각 92.1%, 97 .2% 이다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.665-671
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• 2017

Iks 칼륨 전류에 관여하는 KCNQ1유전자의 S140G 돌연변이는 심방세동에 영향을 미치는 대표적인 돌연변이 유전자로, 심방세동과 S140G 돌연변이의 상관관계를 밝히기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 하지만 S140G 돌연변이 유전자가 심방 세동 환자의 심실 반응에 영향을 미칠 수 있다는 선행연구를 비롯하여 심방과 심실의 활동전위에 영향을 미칠 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, KCNQ1 S140G 돌연변이 유전자의 심실세동에 대한 영향과 그 메커니즘에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구는 KCNQ1 S140G 돌연변이 유전자가 심실세동에 미치는 영향에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 연구를 통해 그 상관관계를 밝히고자 하였다. 이를 위해 1차원 세포 모델을 비롯하여 2차원 심실세동 반응과 3차원 전기 생리학 및 기계적 수축 시뮬레이션을 진행하였다. 3차원의 전기생리학 및 기계적 수축 시뮬레이션에서는 심실의 박출 활동을 확인하기 위한 정상 박동 시뮬레이션과 심실 세동 발생시의 심실의 변화를 확인하기 위한 세동 시뮬레이션을 각각 진행하였다. 그 결과 KCNQ1 S140G 돌연변이로 인해 심실의 Iks가 증가되었으며, 그로 인해 심실의 활동 전위기간(APD)과 불응기(ERP)가 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 활동전위 지속 곡선(APDr)과 불응기 지속 곡선(ERPr)이 완만하게 나타났으며, 심근세포의 전도파장이 감소하였다. 3차원 정상 박동 시뮬레이션의 결과 표준형에서 보다 KCNQ1 S140G 돌연변이형에서 심실이 소모하는 ATP의 양과 박출계수가 감소하였다. 3차원 세동 시뮬레이션 결과 표준형에서는 심실세동이 종결되었으나, S140G 돌연변이 형에서는 심실세동이 종결되지않고 유지되었으며, 심실세동이 빠르게 발생하였다. 결론적으로, KCNQ1 S140G 돌연변이로 인해 증가된 심실의 Iks는 심실의 박출 효율을 감소시키고 심실세동을 발생시키고 유지시키며, 부정맥 발생의 위험성을 높일 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.42 no.5 s.305
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• pp.27-34
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• 2005

Ventricular fibrillation(VF) is generally caused by chaotic behavior of electrical propagation in heart and may result in sudden cardiac death. In this study, we proposed a ventricular fibrillation detection algorithm based on support vector machine classifier, which could offer benefits to reduce the teaming costs as well as good classification performance. Before the extraction of input features, raw ECG signal was applied to preprocessing procedures, as like wavelet transform based bandpass filtering, R peak detection and segment assignment for feature extraction. We selected input features which of some are related to the rhythm information and of others are related to wavelet coefficients that could describe the morphology of ventricular fibrillation well. Parameters for SVM classifier, C and ${\alpha}$, were chosen as 10 and 1 respectively by trial and error experiments. Each average performance for normal sinus rhythm ventricular tachycardia and VF, was 98.39%, 96.92% and 99.88%. And, when the VF detection performance of SVM classifier was compared to that of multi-layer perceptron and fuzzy inference methods, it showed similar or higher values. Consequently, we could find that the proposed input features and SVM classifier would one of the most useful algorithm for VF detection.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.708-711
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• 2017

전기적 신호의 이상으로 발생하는 심방 부정맥은 심방세동으로 발전하는 대표적 심장 질환이다. 이러한 원인에는 세포 내 이온 채널의 유전적 결함으로 인한 기전이 알려져 있다. 지속적인 연구로 밝혀진 대표적인 유전적 질환 중 하나로서 KCNH2 유전자 돌연변이가 있다. 본 연구에서는 KCNH2 유전자 돌연변이가 심방부정맥을 유발하는 연관성연구를 기반으로 심실에서의 심장 질환 발현 연관성을 확인하고 심실부정맥과 심실세동 가능성을 예측하였다. 이를 위해 Ten tusscher 세포 모델에 KCNH2 유전자의 N588K, L532P 변이를 적용하여 2차원과 3차원 시뮬레이션을 진행하였다. wild-type(WT)과 mutant-type(MT)의 전기전도 패턴을 비교했다. 그 결과 WT의 전도파형이 일찍 자가소멸(self-termination) 되는 것과 대조적으로 MT는 회귀성 파형이 유지되었다(WT : 3.6초간 유지, MT : 지속적). 따라서 본 연구를 통해 KCNH2 유전자 돌연변이가 심실 조직의 취약성 (Action Potential Duration 감소, WT : 270 ms, N588K : 130 ms, L532P : 100 ms)을 증가시켜 부정맥의 요인이 됨을 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.2
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• pp.179-186
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• 2009

This paper presents an approach to classify normal and Ventricular Tachycardia/Ventricular Fibrillation(VT/VF) from the Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia DataBase(CUDB) using the neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM). In the first step, wavelet transform is used for producing input values which are used in the next step. In the second step, two numbers of input features are extracted by phase space reconstruction method and peak extraction method using coefficients produced by wavelet transform in the previous step. NEWFM classifies normal and VT/VF beats using two numbers of input features, and then the accuracy rate is 90.13%.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.489-490
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• 2008

본 고에서는 체내 심실신호를 농하여 신경학적 분석 및 다형성의 측면에서 심실세동이 일어나는 것을 예측하는 분석 알고리즘을 설계하였다. 신경학적 측면에서는 시계열 신호의 Peak to Peak Interval을 예측법과 0.15Hz를 기준으로 HRV 신호의 AR Burg 모델링을 통하여 고주파성과 저주파성을 나누어 교감신경과 부교감신경의 활동성 통한 신경학적 예측법을 제시하였으며 또한 체내 심실신호의 비선형적 특성을 고려한 Fractal Dimension을 생성시킴으로서 주기성의 특성과 다형성 통한 예측법을 제시하였다. 체내 심전도를 기반으로 Simulation 하였으며 각 분석별 조합을 통하여 최적의 예측 구조를 찾고자 하였다. 의학적 의미가 있는 민감도와 특이도를 판별하였으며 예측을 위한 수행시간을 실험하였다. 이를 통하여 자율신경 활성도와 다형성 판별을 조합한 방법이 심실세동 예측을 위한 민감도의 측면에서 가장 우수함을 나타내었고 시뮬레이션을 위만 시뮬레이터(Simulator) UI(User Interface)를 제시하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.19-26
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• 2009

This paper presents an approach to classify normal and ventricular tachycardia/fibrillation(VT/VF) from the Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database(CUDB) using the neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM) and wavelet transforms. In the first step, wavelet transforms are used to obtain the detail coefficients at levels 3 and 4. In the second step, all of detail coefficients d3 and d4 are classified into four intervals, respectively, and then the standard deviations of the specific intervals are used as eight numbers of input features of NEWFM. NEWFM classifies normal and VT/VF beats using eight numbers of input features, and then the accuracy rate is 90.1%.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.49 no.3
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• pp.38-46
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• 2012

Atrial fibrillation is needed to be detected at paroxysmal stage and to be treated. But, paroxysmal atrial fibrillation ECG is hardly obtained with 12-lead electrocardiographs but Holter systems. Presently, the averaged beat subtraction(ABS) method is solely used to estimate atrial fibrillatory waves even with somewhat large residual error. As an alternative, in this study, we suggested an ESAF(event-synchronous adaptive filter) based algorithm, in which the AF ECG was treated as a primary input and event-synchronous impulse train(ESIT) as a reference. And, ESIT was generated so to be synchronized with the ventricular activity by detecting QRS complex. We tested proposed algorithm with simulated AF ECGs and real AF ECGs. As results, even with low computational cost, this ESAF based algorithm showed better performance than the ABS method and comparable performance to algorithm based on PCA(principal component analysis) or SVD(singular value decomposition). We also proposed an expanded version of ESAF for some AF ECGs with multi-morphologic ventricular activities and this also showed reasonable performance. Ultimately, with Holter systems including our proposed algorithm, atrial activity signal can be precisely estimated in real-time so that it will be possible to calculate atrial fibrillatory rate and to evaluate the effect of anti-arrhythmic drugs.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.4
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• pp.1540-1546
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• 2010

In order to report characteristics of out-of-hospital cardiac arrest patient in whom 119 rescuers used prehospital care by Paramedic's Reports. 1,016 out-of-hospital cardiac arrest patients were transferred to hospitals by 119 rescuers between January 1st and December 31st, 2008. Prehospital reports of 983 cardiac arrest patients by 119 were analyzed. Shockable rhythm with AED use was 20.3%(VF 18.4%, VT 1.9%), then 66.5% of shockable cardiac arrest patients was resuscitated by AED. Bystander basic life support was 14.8%. There were significant differences in the recurrent survival rates between shockable rhythm and non-shockable rhythm(13.0% vs 2.0%,7.4%, p=0.000). There was also significant differences in the recurrent survival rates between adequacy rate of AED(21.6% vs 2.4%, p=0.000). But there was no significant differences in the recurrent survival rates between done bystander CPR and none(9.0% vs 5.5%, p=0.10). The performance of bystander CPR and usage of AED, and appropriate CPR done by 119 rescuers were unsatisfactory by paramedic's reports. To improve the adequacy of Basic life Support and to increase the performance on Advanced Life Suppport, we must challenge to develop the emergency medical systems.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.474-475
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• 2008

심실 빈맥은 심실에서 비정상적인 전기자극 발생으로 인하여 심박수가 분당 $100{\sim}120$회를 초과하는 부정맥 증상을 일컫는다. 심실 빈맥이 발생하는 경우 심박출량이 감소하고, 폐에는 미처 나가지 못한 피가 고이는 경우도 발생하여 심부전증이 나타나거나 심실 세동으로 발전하여 사망에 이를 수 있는, 매우 위험한 부정맥 중의 하나이므로 심실 빈맥 검출은 매우 중요한 사안이다. 따라서 본 연구에서는 R-R 간격 정보를 이용하여 심실 빈맥 부정맥 신호를 실시간으로 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 구현하고자 하였다.