• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.728-735
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• 2013

본 논문에서는 모바일 환경에서 유비쿼터스 건강 관리시스템 구현을 위한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제시한다. 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 과다함으로 인해 실시간 전송에 제한이 필요하다. 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는 부정맥 심전도 신호에서 R파의 왜곡에 따른 특이 파형 검출 알고리즘에 기반한 실시간 심전도 모니터링 방안을 제안함으로써 많은 시간 동안 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 비용과 시간 측면에서 상당히 큰 효과를 볼 수 있다. 전위와 첨도의 문턱 값을 점진적으로 조정할 수 있도록 하여 특이 파형 관찰을 임의로 모니터링 함으로써 전송 데이터량 축소 효과와 함께 특이 파형 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 하기 위한 효과를 갖는다. 부정맥 심전도에서 특이 파형을 검출하는 제안 알고리즘을 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하고 실시간 심전도 신호 모니터링이 가능한 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.447-454
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• 2011

전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.166-174
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• 2013

심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.98-103
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• 2007

Long term Electrocardiogram (ECG) [1] analysis plays a key role in heart disease analysis. A combined detection of QRS-complex and P-wave in ECG signal for ubiquitous healthcare system was designed and implemented which can be used as an advanced warning device. The ECG features are used to detect life-threating arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing QRS complex and P-wave in wireless ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server will transfer alarm conditions to a doctor's Personal Digital Assistant (PDA). Doctor can diagnose the patients who have survived from cardiac arrhythmia diseases.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.162-165
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• 1989

This paper describes an algorithm of P-wave detection by significant point extraction method with digital differentiation. P-waves are detected by pattern matching algorithm with significant points. By means of defecting onset and offset points of P-waves, this algorithm can measure the PR intervals exactly which is important to diagnosis the atrial arrhythmia. Because P-wave duration is changed according to heart-rates, we calculate the R-R interval prior to the determination of P-wave duration threshold values in order to actively adapt to the change of P duration The results obtained from the proposed algorithm have defected successfully P-wave almost more than 90%.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 1995

This paper describes a real time QRS detection algorithm. The proposed algorithm detects QRS complex using characteristics of the 2-dimensional phase portrait which is reconstructed from 1-demensional scalar time series. We observe the phase portrait of ECG signal has special trejectory when QRS complex occurs and apply it to detect QRS complexes. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we use MIT/BIH arrhythmia database. As a result, the proposed algorithm correctly detects 99.3% of the QRS complexes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.192-200
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• 2015

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 즉, 생체 신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단규칙에 따라 진단을 수행하기 때문이다. 또한 이러한 대부분의 방법들은 P, Q, R, S, T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 특성을 가진 ECG 데이터를 분석하여 최소한의 특징점을 추출함으로써 그에 따른 패턴을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이상 심전도와 같은 다양한 신호를 고려하여 Q, R, S 피크 변화에 따른 개인별 ECG 신호의 패턴 분석기법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 Q, R, S의 진폭과 위상변화에 따른 8개의 특징점을 추출하였다. 이후 각 특징점의 피크 변화와 형태에 따른 ECG 신호를 분석하고 부정맥 유형에 따른 9가지 패턴을 정의하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 43개의 MIT-BIH 레코드를 대상으로 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced Beat의 각 패턴을 분석하였다. 실험결과 9가지 패턴에 대한 검출율은 93.72%로 우수하게 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.945-952
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• 2013

QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.280-289
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• 2022

In this paper, we present a QRS-complex detection algorithm to calculate an accurate heartbeat and clearly recognize irregular rhythm from ECG signals. The conventional Pan-Tompkins algorithm brings false QRS detection in the derivative when QRS and noise signals have similar instant variation. The proposed algorithm uses amplitude differences in 7 adjacent samples to detect QRS-complex which has the highest amplitude variation. The calculated amplitude is cubed to dominate QRS-complex and the moving average method is applied to diminish the noise signal's amplitude. Finally, a decision rule with a threshold value is applied to detect accurate QRS-complex. The calculated signals with Pan-Tompkins and proposed algorithms were compared by signal-to-noise ratio to evaluate the noise reduction degree. QRS-complex detection performance was confirmed by sensitivity and the positive predictive value(PPV). Normal ECG, muscle noise ECG, PVC, and atrial fibrillation signals were achieved which were measured from an ECG simulator. The signal-to-noise ratio difference between Pan-Tompkins and the proposed algorithm were 8.1, 8.5, 9.6, and 4.7, respectively. All ratio of the proposed algorithm is higher than the Pan-Tompkins values. It indicates that the proposed algorithm is more robust to noise than the Pan-Tompkins algorithm. The Pan-Tompkins algorithm and the proposed algorithm showed similar sensitivity and PPV at most waveforms. However, with a noisy atrial fibrillation signal, the PPV for QRS-complex has different values, 42% for the Pan-Tompkins algorithm and 100% for the proposed algorithm. It means that the proposed algorithm has superiority for QRS-complex detection in a noisy environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.825-832
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• 2014

조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.