심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 심전계에서는 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 심전도 데이터의 수집에서부터 전 처리 과정 그리고 데이터마이닝을 이용한 심장 질환 패턴 분류 기법을 제안한다. 이 패턴 분류기법은 빈발 패턴 베이지안이며 기존의 나이브 베이지안과 빈발 패턴 마이닝의 통합이다. 빈발 패턴 베이지안은 훈련단계에서 탐사된 빈발 패턴들을 사용하여 Product Approximation 구성하므로써 클래스 조건 독립 가정을 가진 나이브 베이지안의 단점을 해결한다.
15 리드 심전도는 12 리드 심전도가 진단하지 못하는 심장의 후벽질환 등을 진단하기 위하여 개발되었다. 그러나 15 리드 심전도를 이용한 심장질환 진단알고리즘을 개발하기 위해 필요한 15 리드 심전도 데이터가 부족하고, 기존의 심전도 시뮬레이터는 전극의 부착위치나 심장질환에 따라 달라지는 심전도의 형태를 예측할 수 없는 문제가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 심장을 전기적인 캐패시턴스를 가지는 15 개의 부분으로 나누고 전기적인 저항소자를 통하여 연결된 LPM 을 제작하였다. 심장의 전기전도기전을 모사하기 위하여 각 절점은 전류원과 연결되고 위치와 시간지연을 고려한 개별적인 전류를 인가하였다. 본 연구의 목적은 제작한 LPM 의 각 절점에 특정한 전류를 인가함으로써 심전도로서 활용 가능한 파형을 얻는데 있다.
심혈관계 질환(CVD, Cardiovascular disease, CHD, Coronary heart disease)은 심장의 관상동맥에 염증반응과 혈전으로 인해 죽상경화중이 생겨 관상동맥이 좁아지거나 막히는 결과를 초래하는 질환으로 관상동맥질환, 고혈압, 말초혈관질환, 협심증, 심근경색증, 중풍 등이 포함된다. 심혈관계 질환의 위험인자들에는 서구화된 식생활, 유전, 나이, 성, 고혈압, 당뇨, 고지혈증, 비만, 운동부족, 스트레스, 흡연, 가족력 등이 있다. 그러나 식생활의 변화로 인한 심혈관계 질환과 생화학적 지표의 변화 및 관련 기전에 대한 연구는 거의 없었다.(중략)
건강과 장수에 관심이 많은 현대인에게 심장 질환은 꾸준히 증가하고 있다. 심장 질환을 측정하기 위하여 정확한 진단은 꼭 필요한 부분인데, 정확한 측정을 위해서 원하는 부분의 정확한 이미지 획득은 중요한 부분이다. 기존의 M-mode 이미지와 2자원 이미지는 각자의 장점과 단점을 가지고 있는데, 이 이미지들을 이용하여 정확한 결과를 얻기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 기존의 두 이미지의 장점을 혼합하여 새로운 이미지를 생성하였다. 즉, Synthetic M-mode 이미지라고 불리는 새로운 좌심실 이미지는 사용자가 측정하고 싶은 부분의 이미지를 정확히 재 생성하여 보다 좋은 결과를 얻게 하고 있다.
목적 : 당뇨병 환자에서는 관동맥질환의 이환율이 높고 무통성 심근경색과 심근허혈의 빈도가 높아 조기발견이 어렵다. 또한 진단될 당시에 이미 심각한 수준의 관동맥질환을 가지고 있는 경우가 많다. 본 연구에서는 Tc-99m MIBI 심근관류 SPECT을 이용하여 당뇨병 환자에서 관동맥질환의 빈도를 평가하고 전통적인 심장위험 인자들을 포함한 여러 임상시험인자들 중에서 진단이 필요한 고위험군 환자들을 예측할 수 있는 인자들을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2000년 1월부터 2004년 7월 사이에 심근관류 SPECT 검사가 의뢰된 203명의 당뇨병환자(남 64명, 평균연령 $64.9{\pm}9.0$세)를 대상으로 하였다. 심장사망 및 비치명적 심근경색을 중증심장사건으로 정의하였고, 검사 후 60일 이후에 경피적 관동맥성형술이나 관동맥 우회수술을 시행한 정도의 심근허혈의 악화를 경증심장사건으로 정의하였다. 환자들은 운동 부하 (n=6) 혹은 adenosine (n=197) 부하 Tc-99m MIBI 심근관류 SPECT을 시행하였다. 이중검출기(ADAC, USA) 혹은 삼중검출기 감마카메라(PRISM 3000, Picker, USA)를 이용하여 SPECT 영상을 획득하였다. 결과: 심근관류 SPECT 결과 관동맥질환이 진단된 환자들은 58명으로 전체 대상 환자 중 28.6%였다. 총 11건의 중증심장사건, 즉 비치명적 심근경색이 발생하였고 10건의 경증심장사건이 관찰되었다. 전체 대상 당뇨병 환자들의 연간 심장사건 발생률은 1.1%였다. 임상인자들의 단변량 분석 결과, 전형적인 협심증상, 말초혈관병증, 다발성 말초신경병증, 그리고 안정시 심전도상 이상이 심장사건의 발생과 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 다변량 분석에서는 전형적인 협심증상, 말초혈관병증, 그리고 안정시 심전도상 이상만이 비치명적 심근경색 발생에 대한 독립적인 예측인자인 것으로 나타났다. SPECT 검사상 관류 이상 소견이 있었던 환자들에게서 중증 심장사건이 일어나는 빈도도 높았으나 심장사건의 독립적인 예측인자는 아니었다. 결론: 당뇨병 환자에서 관동맥질환의 빈도는 정상건강인들에 비해 높았다. 특히 남자, 20년 이상의 긴 당뇨병 이환 기간, 말초혈관병증, 다발성 말초신경병증, 또는 안정시 심전도 이상을 가지고 있는 환자들에서 유의하게 더 높은 빈도로 관동맥질환이 나타남을 알 수 있었다. 그리고 전형적인 협심증상, 말초혈관병증, 다발성 말초신경병증, 안정시 심전도 이상이 있는 환자들에서 이후 중증 심장사건이 발생할 위험이 더 큰 것으로 나타났다.
본 논문은 심장질환을 비침습적 방법으로 빠르고 쉽게 진단할 수 있도록 심음을 이용하는 방법에 대한 가능성을 찾는 것이다. 일반적으로 심음의 분류를 위하여 심음을 분리한 후에 특징파라미터를 추출하는 과정을 거치지 않고, 심음 분리에 사용되는 Shannon 엔트로피로 정규화하여 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 심장질환에 따른 심잡음 분류를 위하여 Scaled conjugate gradient 역전파 알고리즘을 이용하여 신경회로망 분류기를 구현하였다. 정상 심음과 심장 질환의 경우 5가지를 포함하여 6종류의 심잡음에 대하여 분류가 가능함을 확인하였다.
Echocardiography and cardiac enzymes test are the tests to assess ischemic heart disease. The purpose of this study was to verify the accuracy by comparing and analyzing two tests for the diagnosis of ischemic heart disease. A retrospective study was conducted on 393 study subjects who underwent echocardiography and cardiac enzymes test. As a result of the study, regional wall motion abnormality (RWMA) increased as the age of the study subjects increased. As a result of ROC analysis, RWMA showed a larger area under the curve (AUC) than cardiac enzymes. RWMA showed the highest accuracy with 81.1% of all cardiac enzymes. Among cardiac enzymes, cTnI showed the highest accuracy. Thus, It was confirmed that RWMA of echocardiography is more accurate than cardiac enzyme is in diagnosing ischemic heart disease.
심장의 활성 근육의 움직임에 의하여 발생되는 전기적 변화량을 나타내는 심전도는 부정맥 또는 허혈성 심장질환을 진단하는데 널리 활용되고 있다. 특히 심실빈맥(Ventricular Tachycardia) 또는 심실세동(Ventricular Fibrillation)과 같이 치명적인 심장리듬이 발생하기 이전에, 심실조기수축(Ventricular Premature Contraction)을 검출하여 생명을 위협할 수 있는 부정맥을 조기에 진단할 수 있는 연구들이 일부 진행되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 심전도 신호의 R-R 간격 정보와 R-peak 정보의 진위성을 판단하여 PVC 부정맥 패턴뿐만 아니라 PVC 파형이 연속적으로 진행되는 PVC-RUNs을 효율적으로 검출할 수 있는 부정맥 진단 알고리즘을 제안하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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