심장의 활동을 전기적 변위로 표현되는 심전도 신호는 심장병 진단에 중요한 임상적 파라미터들을 제공한다. 특히 심전도 신호에서 P, QRS Complex,, T 특징점들로 대표되는 파형 변곡점들의 시간상 위치와 크기 및 형태학적 모양은 심장의 이상 리듬을 나타내는 부정맥여부를 검출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 연구에서는 특히 QRS complex 구간에 대한 첨도치의 연산 해석을 통하여 정상적인 심전도 리듬과 심실조기수축 부정맥 리듬을 구분하는 방법을 제시하고 또한 스마트폰을 기반으로 하는 심전도 모니터링 시스템에 적용하고자 하였다.
모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.
최근 생체신호 측정 기술의 비약적인 발전으로 기존 데스크톱 컴퓨팅 환경은 급속히 임베디드 시스템 기반의 환경으로 변화하고 있다. 이에 본 논문에서는 병원의 심전도 측정기기에 준하는 데이터의 정밀도를 가지는 안드로이드 기반 심전도 측정 시스템을 구현하였다. 대부분의 의료용 기기에서 가장 문제가 되는 것은 PC와의 연동을 위하여 별도의 통신 수단이 필요하지만 본 연구에서는 안드로이드가 포팅된 임베디드 시스템에서 사용하기 때문에 별도의 통신수단이 필요 없이 바로 심전도의 측정이 가능하다. 또한, 심전도 측정을 위한 앱(어플) 프로그램을 개발하여 보다 편리하고 간편하게 심전도를 측정 할 수 있도록 하였다.
산모의 흉부와 복부로부터 측정된 다채널 심전도에서 태아 심전도를 추출하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 산모의 복부 심전도로부터 태아 심전도를 추출하기 위하여, 시간 영역에서 특이값 분해를 근간으로한 방법이 일반적으로 사용되었다. 그러나 이 방법은 산모와 태아의 심전도 벡터 방향이 서로 직교해야 하는 가정과 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 제안한 알고리듬은 이산연현변환 영역에서 특이값 분해를 이용하여 이러한 단점을 극복한다. 적은 연산량으로 특이값 분해를 하기 위하여 이산여현변환 계수의 특성과 태아 심전도의 주파수 특성에 기초하여 고주파 수 성분에 해당하는 이산여현변환 계수를 제거하였다. 또한 산모와 태아의 심전도 벡터 방향에 의한 영향을 덜 받으면서 순수한 태아 심전도를 추출하기 위하여, 산모 복부 심전도에서 산모 심전도가 억압된 새로운 세 개의 채널을 만들고 이들을 다채널 심전도에 추가하였다. 모의 신호와 실제 신호를 이용하여 기존의 시간 영역에서 특이값 분해를 근간으로한 방법과 제안한 알고리듬의 성능을 비교하였다. 제안한 알고리듬은 기존 방법보다 적은 연산량으로 순수한 태아 심전도를 얻을 수 있음을 실험적으로 확인되었다.
물질적 풍요로움뿐만 아니라 품질이 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성에 따른 생체신호를 파악하는 것은 감성공학 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 심전도 측정 의복을 이용한 시각감성과 생체신호간의 상관관계를 제안하였다. 심전도 측정 의복을 착용함으로 심전도 ECG 파형을 측정하였다. 심전도 측정 의복을 착용에 의해 수집된 심전도 파형으로부터 심박변화율을 계산한다. 그리고 고속 퓨리에 변환을 이용한 파워 스펙트럼 분석은 시각감성과 생채신호의 상관관계를 평가한다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 논문은 심전도 신호의 잡음제거에 있어 ST 세그먼트의 왜곡을 최소화함과 동시에 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 연구이다. 일반적인 표준필터와 적응필터는 심전도신호의 기저선 변동잡음을 제거하기 위해 주로 사용된다. 그러나 표준필터는 기저선 잡음의 시변 특성 때문에 고정된 주파수 대역으로 잡음을 제거하기가 어렵고, 적응필터를 이용하여 필터링 할 경우에는 참조신호를 설정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 시-지연신경망과 RBF 신경망을 이용하여 참조신호 없이 잡음을 제거하는 새로운 구조의 적응 필터를 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 심전도데이터를 이용하였고, 실험결과에서 평균 잡음 제거비는 표준 필터가 -16.3[dB], 적응 필터가 -44.9[dB]이고 제안된 필터의 경우에는 -53.3[dB]로 나타나 다른 필터의 경우보다 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.
부정맥 심전도 신호는 전도장애 및 발생부위에 따라 특정 부위에서 비정상 모양을 띄는 특이심박을 포함하고 있다. 특이심박은 부정맥 등 다양한 질환을 진단 및 분류하는데 있어 유용하기 때문에 부정맥 심전도 신호에서 특이심박의 검출은 매우 중요하다. R-peak점에서의 전위, 첨도 및 R-R 간격은 심전도 신호가 R파에서 가지는 특성이다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 특이심박 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특이심박이 확실할수록 특성값이 평균에서 크게 벗어난다는 점을 기반으로 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이심박을 검출한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 R파 왜곡을 가지는 15개의 심전도 신호에 대해 기존의 고정된 문턱값을 사용한 검출 방법과 제안한 방법을 적용하여 특이심박을 검출하여 비교하였다. 실험을 통해 민감도를 약 50~70%에서 제안한 방법을 통해 97%로 크게 상향할 수 있었다.
심전도 신호 잡음 중 기저선 변동 잡음은 신뢰성 있는 심장 질환 진단을 위해 반드시 제거되어야 하는 것으로서, 이를 위해 본 논문에서는 P, T파 및 QRS-complex를 동시에 배제하여 기저선 변동 잡음만을 추정할 수 있는 Morphology-pair를 제안한다. 즉, P, R, T파와 같은 국부 최대값(local maxima) 특성을 가지는 신호 영역과 Q, S파와 같은 국부 최소값(local minima) 특성을 가지는 신호 영역을 배제할 수 있는 각각의 Morphology 연산을 하나의 Morphology-pair로 정의하고, 이를 이용하여 추정된 기저선 변동 잡음 신호와 원 신호와의 차를 통해 기저선 변동 잡음 제거 신호를 도출한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용한 실험 결과를 살펴봄으로써 기저선 변동 잡음이 효과적으로 제거됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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