Background and Objectives: Although a single-lead electrocardiogram (ECG) patch may provide advantages for detecting arrhythmias in outpatient settings owing to user convenience, its comparative effectiveness for real-time telemonitoring in inpatient settings remains unclear. We aimed to compare a novel telemonitoring system using a single-lead ECG patch with a conventional telemonitoring system in an inpatient setting. Methods: This was a single-center, prospective cohort study. Patients admitted to the cardiology unit for arrhythmia treatment who required a wireless ECG telemonitoring system were enrolled. A single-lead ECG patch and conventional telemetry were applied simultaneously in hospitalized patients for over 24 hours for real-time telemonitoring. The basic ECG parameters, arrhythmia episodes, and signal loss or noise were compared between the 2 systems. Results: Eighty participants (mean age 62±10 years, 76.3% male) were enrolled. The three most common indications for ECG telemonitoring were atrial fibrillation (66.3%), sick sinus syndrome (12.5%), and atrioventricular block (10.0%). The intra-class correlation coefficients for detecting the number of total beats, atrial and ventricular premature complexes, maximal, average, and minimal heart rates, and pauses were all over 0.9 with p values for reliability <0.001. Compared to a conventional system, a novel system demonstrated significantly lower signal noise (median 0.3% [0.1-1.6%] vs. 2.4% [1.4-3.7%], p<0.001) and fewer episodes of signal loss (median 22 [2-53] vs. 64 [22-112] episodes, p=0.002). Conclusions: The novel telemonitoring system using a single-lead ECG patch offers performance comparable to that of a conventional system while significantly reducing signal loss and noise.
A new method for detecting and eliminating the Electrocardiogram(ECG) artifact from the scalp Electroencephalogram(EEG) is proposed. Based on the single channel EEG, the proposed method consists of 4 procedures: emphasizing the R-wave of ECG artifact from EEG using the least squares acceleration(LSA) filter, detecting the R-wave from the LSA filtered EEG using the phase space method and R-R interval, generating the delayed impulse synchronized to the R-wave and elimination of the ECG artifacts based on the adaptive digital filter using the impulse and raw EEG. The performance of the proposed method was evaluated in the two separating parts of R-wave detection and, ECG estimation and elimination from EEG. In the R-wave detection, the proposed method showed the mean error rate of 6.285(%). In the ECG estimation and elimination using simulated and/or real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, in which independent component analysis and ensemble average method are used. From this we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifact from single channel EEG and simple for ambulatory/portable EEG monitoring system.
P-wave characteristic in the human electrocardiogram (ECG) is important in the diagnosis of atrial conduction pathology. In this paper, we measured an ECG signal from patient with cardiovascular disease using one lead ECG electrode system which is based on the wireless cardiac monitoring system. And we detected a P-wave in ECG signal using the complex-valued continuous wavelet transforms (CWT) according to two kinds of patch type electrodes such as an existing narrow patch type electrode and the improved wide patch type electrode presented in this paper. Also, we compared the characteristics in detecting the P-wave in terms of the magnitude and the width of P-waves. From the results of comparison we found that the width and the magnitude of P-wave detected using the wide patch type electrode is improved to be interpreted easier compared to those using the narrow patch type electrode. Furthermore, we have also proven that the complex-valued CWT can be used as a robust detector for P-wave in ECG signal analysis.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제16권1호
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pp.16-19
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2015
A wearable sensing ECG T-shirt for ubiquitous vital signs sensing is proposed. The sensor system consists of a signal processing board and capacitive sensing electrodes which together enable measurement of an electrocardiogram (ECG) on the human chest with minimal discomfort. The capacitive sensing method was employed to prevent direct ECG measurement on the skin and also to provide maximum convenience to the user. Also, low power integrated circuits (ICs) and passive electrodes were employed in this research to reduce the power consumption of the entire system. Small flexible electrodes were placed into cotton pockets and affixed to the interior of a worn tight NIKE Pro combat T-shirt. Appropriate signal conditioning and processing were implemented to remove motion artifacts. The entire system was portable and consumed low power compared to conventional ECG devices. The ECG signal obtained from a 24 yr. old male was comparable to that of an ECG simulator.
The exercise ECG test is a well-established, inexpensive, and non-invasive procedure for answering important clinical questions related to heart problems. The heart disease is directly led to mortality and serious issue to insurance medicine. Here is some evidence for interpretation of exercise ECG test results can determine prognosis of the heart disease.
This paper presents a frequency modulated radio-telemetry, transmitter for monitoring and transmitting an exercise electrocardiogram (ECG) and respiration activity simultaneously on single carrier frequency in the standard FM broadcast band of 88-108 MHz. We have evaluated the performance of the FM telemetry transmitter which is proposed on the basis of an exercise ECG test in the treadmill.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권2호
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pp.132-146
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2020
Biometric technologies have become widely available in many different fields. However, biometric technologies using existing physical features such as fingerprints, facial features, irises, and veins must consider forgery and alterations targeting them through fraudulent physical characteristics such as fake fingerprints. Thus, a trend toward next-generation biometric technologies using behavioral biometrics of a living person, such as bio-signals and walking characteristics, has emerged. Accordingly, in this study, we developed a bio-signal authentication algorithm using electrocardiogram (ECG) signals, which are the most uniquely identifiable form of bio-signal available. When using ECG signals with our system, the personal identification and authentication accuracy are approximately 90% during a state of rest. When using fingerprints alone, the equal error rate (EER) is 0.243%; however, when fusing the scores of both the ECG signal and fingerprints, the EER decreases to 0.113% on average. In addition, as a function of detecting a presentation attack on a mobile phone, a method for rejecting a transaction when a fake fingerprint is applied was successfully implemented.
In this paper, multi pulse excited-linear predictive coding (MPE-LPC), where the correlation eliminated residual signal is modeled by a few pules, is shown to be effective for the compression of electrocardiogram (ECG) data, and a more efficient scheme for a faithful reconstruction of ECG is proposed. The reconstruction charateristic of QRS's and P.T waves is improved using the adaptive pulse allocation (APA), and the compression ratio (CR) can be changed by controlling the mumber of modeling pulses. The performance of the proposed method was evaluated using 10 normal and 10 abnormal ECG data. The proposed method had a better performance than the variable threshold amplitude zone time epoch coding (AZTEC) algorithm and the scan-along polygonal approximation (SAPA) algorithm with the same CR. With the CR in kthe range of 8:1 to 14:1, we could compress ECG data efficiently.
심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에 포함된 잡음은 Digital FIR 해밍 창함수를 이용한 저역통과 필터를 사용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였고, batch size가 작은 경우가 큰 경우보다 시간이 많이 소요되었다. 또한 GRU 모델의 성능 평가의 결과가 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.
IoT 기반의 스마트홈, 핀테크 등의 모바일 기술이 발달하면서 스마트 디바이스를 이용한 사용자 인증이 일상생활에서 널리 사용되고 있다. 이에 따라 기존의 비밀번호와 같은 지식 기반의 인증 방법에서 스마트 디바이스를 이용한 존재 기반의 생체인증이 새로운 주류가 되었고, 맥파, 지문, 얼굴, 홍채 등 다양한 생체인증 중에 신체적 특성상 위변조 가능성이 낮고 고유한 특징으로 개인 식별성이 높은 ECG(Electrocardiogram, 이하 ECG)를 이용한 생체인증이 헬스케어 및 핀테크와 맞물려 높은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 기존의 고가이면서 부피가 커 휴대가 불가능한 ECG 측정디바이스가 아닌 소형화된 웨어러블 디바이스를 이용하여 손쉽게 사용자의 ECG 파형을 측정해 사용자 인증을 할 수 있는 ECG 인증 시스템을 구현하였다. 구현된 ECG 인증 시스템은 PQRST 고유 값 식별을 통해 ECG 특징점을 판별하고 이를 이용한 제안된 인증 프로토콜로 사용자 인증이 가능하였다. 최종적으로 성인 남성 다수를 통한 측정 평가를 통해 안정적인 정지 상태에서는 1.73%의 비교적 낮은 타인수락률과 4.14%의 본인거부율을 보였고 움직임이 있는 상태에서는 13.72%의 타인수락률과 21.68%의 높은 본인거부율을 보였다. 활동으로 인해 심박수가 상승한 정지 상태에서는 10.48%의 타인수락률과 11.21%의 본인거부율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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