• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.17 no.1
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• pp.33-40
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• 2013

Purpose : To evaluate late gadolinium enhancement (LGE) pattern of left ventricular (LV) myocardium and presence or absence of LGE in other regions of the heart on cardiac magnetic resonance (CMR) imaging in patients diagnosed with cardiac amyloidosis. Materials and Methods: From 2009 to 2011, 9 patients who were suspected cardiac amyloidosis underwent CMR. We retrospectively analyzed the presence or absence of LGE and enhancement pattern in LV myocardium, and the presence or absence of LGE in other chambers as well. Also we measured interatrial septal thickness (IST), relative signal intensities of atrial septum and epicardial fat over the left atrial (LA) cavity on delayed enhanced images. MRI parameters in these patients were compared to those of control group of patients with ischemic heart disease by Wilcoxon rank sum test. Results: Of nine patients, LGE were found in 8; subendocardial circumferential pattern in 4 and diffuse pattern in 4. LGE in right ventricle was observed in 7. IST was significantly increased in patients with cardiac amyloidosis (P = 0.02). Ratio of atrial septum to LA cavity and ratio of epicardial fat to LA cavity showed a significant difference (P = 0.0002 and P = 0.0006, respectively). Conclusion: In LGE CMR, subendocardial or diffuse enhancement pattern is a typical finding for patients with cardiac amyloidosis. Atrial septum and epicardial fat show relatively increased signal intensities over LA blood cavity.

• Journal of Chest Surgery
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• v.37 no.1
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• pp.50-55
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• 2004

Background: Transcranial Doppler ultrasonography (TCD) can detect microembolic signals (MES) in the patients with a potential embolic source. Clinical significance of MES has not been demonstrated in patients with prosthetic mechanical heart valves. We studied the correlation between cerebral thromboemoblic events after the mechanical heart valve surgery (MHVS) and residual MES during TCD monitoring with 100% oxygen inhalation in patients with mechanical heart valves. Material and Method: Twenty patients with previous cerebral thromboemoblic events after MHVS and a sex- and age-matched control group (n=30) were studied. TCD monitoring was performed from unilateral middle cerebral artery. After baseline monitoring for 20 minutes, 61 of oxygen was inspired for 40 minutes. Result: The site of valve and the duration after MHVS of the patients did not differ from those of controls. During baseline monitoring, there was no significant difference in MES prevalence or counts compared to controls. During oxygen inhalation, patients showed a higher MES prevalence (55%, 27.6%, p=0.045) and a more frequent MES counts (p=0.027) compared to controls. Conclusion: TCD monitoring with oxygen inhalation may be useful to differentiate clinically significant MES in patients with mechanical heart valve.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.76-76
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• 2003

목적： fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.1
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• pp.85-89
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• 2014

Electrocardiogram (ECG) is a diagnostic test which records the electrical activity of the heart, shows abnormal rhythms and detects heart muscle damages. With this ECG signal, medical centers diagnose patients' heart disease symptoms. A normal resting heart rate for adults rages from 60 to 100 beats a minute. An irregular heartbeat is called "arrhythmia", and arrhythmia is also called "cardiac dysrhythmia". In an arrhythmia, the heartbeat maybe too slow(slower than 60beats), too rapid(faster than 100beats), too irregular, etc. Among these symptoms of arrhythmia, if the heart beat is slower than the normal range, the symptom is called "bradycardia", and if it is faster than the range, it is called "tachycardia" In this letters, we proposed the detection algorithm of cardiac arrhythmia in ECG signal using R-R interval through the detection of R-peak.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1822-1825
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• 2015

본 논문에서는 운동 전후 또는 심장 질환과 관련 있는 사용자가 체중을 측정하면서 동시에 심전도 신호를 측정하여 운동 부하에 따른 심장의 활동 상태를 모니터링 할 수 있는 장치를 고안하였다. 이를 위한 방법으로 체중계에 수정된 바이폴라 금속전극을 적용하여 표준사지 측정법을 이용하여 심장활동 신호를 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 체중계에서 심전도를 측정하기 위해 기존의 Ag-AgCl 전극이 아닌 금속 판 형태의 전극을 사용하였으며 이를 위해 입력 임피던스의 설계를 브릿지 형의 AC-Coupling 회로를 통해 높은 CMRR이 유지되도록 설계하였다. 또한 시시각각 변화하는 노이즈를 제거하기 위해 Savitzky-golay filter를 사용하였으며 이를 통해 Baseline wandering 이 제거된 최종 심장활동 신호를 획득하였다. R-peak 검출을 통해 기준신호와의 심박수 및 Sensitivity의 비교평가를 수행하여 이 장치의 성능을 평가한 결과 심박 검출률의 평균 Sensitivity가 97.1%로 나타났다. 동잡음 제거에 대한 알고리즘이 보다 최적화 되어 최종 출력 신호의 안정성이 향상 된다면 체중계를 통한 심박 검출의 가능성과 그 유효성이 충분할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.11
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• pp.2137-2142
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• 2016

The electrical current generated by heart creates not only electric potential but also a magnetic field. In this study, the signals obtained magnetocardiogram(MCG) using 61 channel superconducting quantum interference device(SQUID) system, and the clinical significance of various feature parameters has been developed MCG. Neural network algorithm was used to perform the classification of ischemic heart disease. The MCG signal was obtained to facilitate the extraction of parameters through a process of pre-processing. The data used to research the normal group 10 and ischemic heart disease group 10 with visible signs of stable angina patients. The available clinical indicators were extracted by characteristic point, characteristic interval parameter, and amplitude ratio parameter. The extracted parameters are determined to analysis the significance and clinical parameters were defined. It is possible to classify ischemic heart disease using the MCG feature parameters as a neural network input.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.557-560
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• 2005

서양의학은 다양한 진단 기기들의 개발로 인해 발전을 거듭하고 있는 반면, 한의학은 임상의의 직관에 의존하여 환자들에게 시각적이며 객관적으로 질병의 상태를 표현해 줄 수 있는 기기들이 부족하다. 즉, 질병에 대한 진단 결과가 시각화, 객관화될 수 있다면 한의학에 대한 진단 의존도는 향상되게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 한방 진단 방법의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 한의학에서 몸을 다스리는 중심기관이며, 생명과 정신의 근원처로 알려진 심장과 음성 신호와의 관계를 한방에 기초하여 규명하고 분석하고자 한다. 특히 심장은 인체의 기관 중 혀와 관련되어 있어 음성과 연계하여 생각하면 심장질환자는 혓소리의 발음이 불명확함에 초점을 맞추어 심장 질환 유무를 판단하는 방법을 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the KTCVS Conference
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• 1993.06a
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• pp.44-44
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• 1993

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2039-2040
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• 2011

자기공명영상에서 심장의 기능을 진단에 필요한 심장 영상을 얻기 위해서는 심장의 움직임을 모니터 할 수 있는 ECG나 pulse oximeter 등의 장비로 동기를 맞추어 주기위한 트리거 신호가 필요하다. 본 논문은 심장의 움직임을 다른 장비의 도움 없이 동기화하여 자기공명 심장 영상을 재구성하는 새로운 방법을 나선주사영상기법에 적용하여 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2173-2174
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• 2006

심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.