경제성장과 함께 생활습관 변화로 인한 만성질환이 지속적으로 증가하고 있다. 그 중 심뇌혈관질환은 사망원인의 약 20%를 차지하는 우리나라의 주요 사망원인이다. 심장의 이상을 측정하는 검사는 심전도검사로, 심장의 리듬을 전기적으로 측정하여 평가하는 방법이다. 심전도 검사에서 가장 영향을 미치는 것은 전극의 부착 위치인데, 간호사를 대상으로 연구한 결과에 따르면 모두 정확하게 부착한 것은 2.6%로 나타났다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로젝션 기반의 증강현실 기술을 사용하여 환자 본인의 Chest X-ray 사진을 흉부에 중첩시켜 투영시킴으로써 정확한 전극 부착위치를 쉽게 알 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 방법으로 측정한 결과와 개발한 시스템으로 측정한 결과를 비교하였더니 2.6cm의 오차를 보였다. 그에 따른 심전도 결과에서도 V1, V2, V3위치에서 눈에 띄는 파형의 차이가 있었다. 본 시스템으로 정확하게 측정된 심전도는 의료진들의 환자관리 및 임상적 의사결정에 크게 도움이 될 것이다.
본 논문은 두 사람의 중첩된 심전도 신호를 평균 심전도 파형을 이용하여 분리하는 방법을 제안한다. 사전에 등록한 두 사람의 평균 심전도 파형을 이용하여 중첩된 심전도 신호에서 각 개인의 R-peak 위치를 구별해내고 이를 바탕으로 각 두 사람의 심전도 신호를 분리한다. 분리된 심전도 신호를 바탕으로 두 사람의 신호를 분석함으로써 각자의 건강상태 확인이나 상호간의 호감도 측정 등의 오락적인 분야에 활용할 수 있다.
심전도는 측정 기기에서 발생하는 전기적 잡음이나 근육에서 발생하는 근전도에 의한 잡음, 전극을 부착한 사람의 움직임에 의한 동잡음 등에 민감한 특성을 보인다. 또한 심장의 이상으로 인하여 왜곡이 심하게 발생하므로 심전도에서 의미 있는 구간을 검출하기 위해서는 이들을 보완하는 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 논문에서는 심전도 분석의 보조를 위하여 입력된 심전도가 가지는 잡음과 왜곡을 제거하고 구간의 위치를 출력하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 관련 알고리즘 중, 가장 널리 알려진 'Pan & tompkins algorithm'을 시스템에 이식하였고 알고리즘의 각 단계를 알아보기 쉽게 출력하는 인터페이스를 구성하였다. 시스템의 기능을 확인하기 위해 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 잡음과 왜곡이 심하여 육안으로 구간을 확인하기 힘든 심전도에서도 높은 구간검출 정확도를 확인할 수 있었다.
심전도의 압축은 시스템의 처리 속도를 높일 뿐만 아니라 신호의 전송량, 장기적인 기록 데이터 저장량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 심전도 데이터의 손실 혹은 무 손실 압축 알고리즘에 대한 성능 평가가 엔지니어의 관점에서 PRD(Percent RMS Difference)와 CR(Compression Ratio)을 측정하였다면 심전도를 진단하는 진단자의 관점에서 압축의 성능 평가에 대한 연구를 하였다. 일반적으로 심전도 데이터의 압축이 진단에 영향을 미치지 않게 하기위해서는 압축 후 복원된 PQRST파의 위치, 길이, 진폭, 파의 형태 등 진단에 필요한 것들이 손상되어선 안 된다. 대표적인 심전도 압축 알고리즘 AZTEC은 기존의 성능평가에 그 효율성이 검증되었지만 진단자의 관점에서 새로운 성능평가를 제시한다.
심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.
유헬스는 정보통신기술과 생체의료기술을 융합하여 사용자에게 시간 및 공간적 제약이 없이 건강관리 및 의료 서비스를 제공하는 기술이다. 의사가 사용자의 건강상태를 원격으로 진단하기 위해서는 유헬스 기기의 생체신호 측정 기술과 측정된 생체 신호를 전송하는 통신 기술이 중요하다. 본 논문에서는 심전도측정센서, 영상모듈, GPS모듈, 통신모듈 및 MCU(Micro Controller Unit)를 이용하여 사람의 생체신호 중 심전도신호를 측정하여 영상 및 사용자의 위치정보를 무선으로 전송하는 생체신호 모니터링 시스템을 구현하는 과정을 소개한다.
본 논문에서는 두 사람의 합쳐진 심전도 신호를 분리하여 개인의 심전도 신호로 복원하는 방법을 제안한다. 합쳐진 심전도 신호를 분리하기 위해, 두 사람의 평균 심전도 신호를 사전에 측정하여 가지고 있다고 가정한다. 평균 심전도 신호는 합쳐진 심전도 신호에서 개인의 심전도 신호를 식별하는데 활용될 수 있다. 심전도 신호는 거의 주기 신호의 특성을 가지고 있기 때문에, 자기상관성을 구하면 심박 수의 배수마다 높은 피크 값을 가진다. 이를 통해 각 개인의 심박 주기를 파악할 수 있다. 파악된 두 사람 각각의 주기와 평균 심전도 신호를 이용하여 각각의 R-peak가 어느 사람의 R-peak인지 분류할 수 있다. 즉, 각 사람의 평균심전도 신호를 찾아진 R-peak위치에 배치하여 각 사람의 심전도신호의 추정신호를 만든 뒤 각 신호에 가중치를 얼마나 줘야 하는지 LMSE 최적화를 통해 계산된다. 이 가중치를 기반으로 복원신호를 만들어낸다. 이 복원신호에 에러 신호를 각 복원신호의 비율만큼 더해주는 추가 보정작업을 거침으로써 보다 실질적인 신호로 복원한다. 실험 결과를 통해 합쳐진 심전도 신호가 성공적으로 개인의 심전도 신호로 분리되는 것을 알 수 있다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.
요골 동맥의 중앙 부에 위치 한 "관"이란 곳에 영구자석 부착하여 맥의 움직임에 따라 발생하는 자기장의 변화를 홀센서로 정량화하여 맥진파형을 측정하는 집게형 맥진기를 개발하였다. 홀소자 맥진센서로 얻어진 전기적 신호로 심전도와 용적맥파계를 사용해 동시에 측정된 맥박수, 비침습적 혈압, 호흡수, 맥파전달속도와 공간맥파전달속도를 환자감시장치에 디스플레이하였다. 개발된 장치는 한방과 양방의 의료용 저장 매체와 새롭게 시도되거나 융합되어지고 있는 환자감시 장비 및 유비쿼터스 헬스케어 시스템 개발에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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