• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.458-460
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• 2016

전 세계적으로 스마트 폰이 보편화되면서 스마트 폰을 잘 활용하기 위한 많은 애플리케이션들이 등장하였다. 특히나 건강관리에 관한 애플리케이션이 많이 나오고 있다. 현대 사회는 자기 몸 상태, 심근경색 등의 허혈성 심질환, 선천성 심질환, 심근증, 심장판막질환 등 심장의 변화, 고도의 스트레스, 카페인, 술, 흡연, 불충분한 수면등 환경의 변화 등이 부정맥을 유발할 수 있는 원인이 많기 때문에 부정맥에 걸리는 사람이 늘어나고 있다. 따라서 부정맥을 예방하기 위해 부정맥을 찾는 애플리케이션이 필요하다. 본 논문에서는 심박을 통한 부정맥을 찾는 방법을 제안하고 구현하였다.

• 한국초전도학회:학술대회논문집
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• 한국초전도학회 2005년도 High Temperature Superconductivity Vol.XV
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• pp.50-50
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• 2005

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2655-2663
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• 2011

지금까지 심방세동을 검출하는 방법은 P파의 형태, 시간 주파수 영역 분석법이 주를 이루었다. 하지만 P파는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서는 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는, P파의 형태는 고려하지 않고, 불규칙 RR 간격 리듬의 비선형적 특성 분석을 통한 심방세동 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 불규칙 RR 간격 리듬을 다양성, 무작위성, 복잡성으로 각각 정의하고 제곱평균제곱근(RMSSD), 전환점비(TPR), 표본 엔트로비(SpEn)의 3가지 비선형적 특성 분석을 통하여 심방세동을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 검출 성능을 평가하기 위해 3가지 통계치의 최적값을 설정하고 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스와 부정맥 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 성능 평가 결과, MIT-BIH 심방세동 데이터베이스에 대해서는 민감도(sensitivity:94.5%), 특이도(specificity:96.2%)를 각각 나타내었으며, 부정맥 데이터베이스에 대해서는 민감도(89.8%), 특이도(89.62%)를 각각 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.405-413
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• 2012

심전도 신호의 신뢰성 있는 진단을 위해서는 높은 분류 정확도와 함께 낮은 오분류 성능이 중요하며, 특히 비정상을 정상으로 진단하는 것은 심검자에게 치명적인 문제로 귀결될 수 있다. 본 논문에서는 임상 진단 기준을 반영하는 규칙기반 분류 알고리즘을 이용하여 비정상 리듬을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 규칙기반 분류는 리듬 구간의 특징에 대한 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하도록 하며, 이 때 규칙 베이스는 임상 및 내과 분야의 심전도 전문 임상 자료에 기반한 본 논문의 기준표에 따라 구성된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 제안 방법의 실험을 통하여 정상동조율, 박동조율, 및 다양한 비정상 리듬에 대한 리듬 유형의 분류가 가능함을 확인하였으며, 특히 비정상 리듬 검출 측면에서는 오분류가 전혀 발생되지 않는 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.242-250
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• 2013

본 논문에서는 심장의 심근세포의 탈분극과 재분극을 반영하는 불응기(Refractory Period)를 이용한 R-파 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-정점을 검출한다. 먼저 상대적으로 높은 전위 점을 R-정점 후보로 추출하고, 그 후보 점에 대해 첨도와 전위를 고려한 불응기를 구한다. 다음으로 불응기내에서 R-파의 형태학적 특징을 이용하여 R-정점을 검출한다. 제안 알고리즘은 적은 연산을 가지므로 실시간 처리가 가능하다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 99.7% 이상의 매우 우수한 검출율을 보였다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권5호
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• pp.331-337
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• 2004

Cardiac neurotransmission imaging allows in vivo assessment of presynaptic reuptake, neurotransmitter storage and postsynaptic receptors. Among the various neurotransmitter, I-123 MIBG is most available and relatively well-established. Metaiodobenzylguanidine (MIBG) is an analogue of the false neurotransmitter guanethidine. It is taken up to adrenergic neurons by uptake-1 mechanism as same as norepinephrine. As tagged with I-123, it can be used to image sympathetic function in various organs including heart with planar or SPECT techniques. I-123 MIBG imaging has a unique advantage to evaluate myocardial neuronal activity in which the heart has no significant structural abnormality or even no functional derangement measured with other conventional examination. In patients with cardiomyopathy and heart failure, this imaging has most sensitive technique to predict prognosis and treatment response of betablocker or ACE inhibitor. In diabetic patients, it allow very early detection of autonomic neuropathy. In patients with dangerous arrhythmia such as ventricular tachycardia or fibrillation, MIBG imaging may be only an abnormal result among various exams. In patients with ischemic heart disease, sympathetic derangement may be used as the method of risk stratification. In heart transplanted patients, sympathetic reinnervation is well evaluated. Adriamycin-induced cardiotoxicity is detected earlier than ventricular dysfunction with sympathetic dysfunction. Neurodegenerative disorder such as Parkinson's disease or dementia with Lewy bodies has also cardiac sympathetic dysfunction. Noninvasive assessment of cardiac sympathetic nerve activity with I-123 MIBG imaging nay be improve understanding of the pathophysiology of cardiac disease and make a contribution to predict survival and therapy efficacy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.1047-1054
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• 2012

심방세동(Atrial Fibrillation:AF)은 각종 심장질환에서 비교적 빈번히 발생하는 부정맥으로 알려져 있으며, 그 발병률은 연령의 증가와 더불어 점차 증가한다. 전통적으로 심방세동을 검출하는 방법은 시간 영역 분석법과 주파수 영역분석법이 대부분이었다. 하지만 심전도 신호는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 부호화와 정보 엔트로피에 기반한 AF 패턴 분석 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 RR 간격 데이터를 차분 분할 방식을 통해 부호 서열화 한 후 그 리듬에 대한 패턴을 분석하고 이를 샤논의 정보 엔트로피를 통해 복잡도를 정량화하여 심방세동을 검출하였다. 성능 평가를 위해 10부터 100까지의 문턱값에 따른 엔트로피를 통해 복잡도를 분석하였으며 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.421-425
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• 2006

헬스케어와 무선 기술의 접목은 새로운 생체신호 모니터링 방법과 환자의 이동성 및 편의성을 제공하며 더 나은 방법으로 환자를 돌볼 수 있으며 이러한 장점으로 인해 최근 무선기술을 이용한 ECG 모니터링 및 계측 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 중요한 생체신호 중 가장 중요한 신호의 하나인 ECG 신호를 무선센서네트워크를 이용하여 무선으로 받은 후, 이를 서버컴퓨터에서 의사, 간호사 또는 환자의 보호자에게 진단의 기초자료로 제공할 수 있게 빈맥, 서맥, 동정지와 같은 비정상적인 ECG신호를 판단하는 ECG 모니터링 시스템을 구현하였다. 신체에서 계측된 ECG신호는 무선으로 서버와 RS-232로 연결된 베이스스테이션으로 전송되고 서버는 비정상적인 ECG 신호를 검사하여 저장 및 모니터링을 위해 PC/PDA로 데이터를 전송하며, 이러한 시스템을 활용하여 의료비 절감 및 더 편리한 의료서비스를 받을 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.29-36
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제57권2호
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• pp.205-212
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• 2024

Background: Postoperative atrial fibrillation (A-fib) is a serious complication of cardiac surgery that is associated with increased mortality and morbidity. Traditional 24-hour Holter monitors have limitations, which have prompted the development of innovative wearable electrocardiogram (ECG) monitoring devices. This study assessed a patch-type wearable ECG device (MobiCARE-MC100) for monitoring A-fib in patients undergoing cardiac surgery and compared it with 24-hour Holter ECG monitoring. Methods: This was a single-center, prospective, investigator-initiated cohort study that included 39 patients who underwent cardiac surgery between July 2021 and June 2022. Patients underwent simultaneous monitoring with both conventional Holter and patchtype ECG devices for 24 hours. The Holter device was then removed, and patch-type monitoring continued for an additional 48 hours, to determine whether extended monitoring provided benefits in the detection of A-fib. Results: This 72-hour ECG monitoring study included 39 patients, with an average age of 62.2 years, comprising 29 men (74.4%) and 10 women (25.6%). In the initial 24 hours, both monitoring techniques identified the same number of paroxysmal A-fib in 7 out of 39 patients. After 24 hours of monitoring, during the additional 48-hour assessment using the patch-type ECG device, an increase in A-fib burden (9%→38%) was observed in 1 patient. Most patients reported no significant discomfort while using the MobiCARE device. Conclusion: In patients who underwent cardiac surgery, the mobiCARE device demonstrated diagnostic accuracy comparable to that of the conventional Holter monitoring system.