현재 사회는 고령화와 생활의 질적 향상으로 인해 재택 의료 기술이 필요하게 되었다. 재택 의료가 가능하게 되려면 재택 의료기의 가격이 저렴해야 하며, LAM이나 공중망에 의료기가 직접 접속을 하여 어디서든지 의사가 있는 병원으로 접속이 가능해야 한다. 본 논문에서는 심전도 전처리 과정중 기저선 제거만을 하고 디스플레이 영역을 생략하며, 전력선 잡음 제거를 위해 연산량이 적은 디지털 필터를 적용함으로써 CPU의 부담을 줄일 뿐 아니라 크기를 줄이고 가격을 낮출 수 있고, 남는 CPU의 능력을 LAN(Local Area Network)을 이용한 심전도 데이터 전송에 사용하여 직접 TCP/IP망에 접속할 수 있는 심전도 단말기를 구현하였다.
심전도 신호에 있는 저주파 잡음 성분은 기저선 변동을 일으킨다. 본 논문에서는 기저선 변동이 있는 심전도 신호에 대하여 형태학 연산과 평활화 스플라인 연산을 사용하여 기저선 변동 잡음을 제거하였다. 형태학 연산만 이용하여 기저선 변동 잡음을 제거하는 경우, 사용한 구조요소에 따라 원 신호의 특징점 정보를 손상시킬 수 있다. 형태학 연산의 단점을 해결하기 위하여, 형태학 연산 후 평활화 스플라인 연산을 적용하였다. ECG 신호 처리를 위한 기존의 형태학 연산을 이용한 방법과 본 논문에서 제안된 방식을 MIT/BIH 데이터베이스에서 제공하는 심전도 임상 데이터에 각각 적용하여 비교하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식이 기존 방식보다 원신호에 대한 데이터 왜곡도가 낮음을 확인하였다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
I here are many kinds of method to compress data. To very simple methods from very complex methods, a kind is various. In this study, the simplest form of the Tolerance-Comparison method, zero-order method is used. Using this method, despite using low speed CPUs, it is possible to compress real time data. So this method is suitable for ECG holler system. In this study, to complement zero-order method, it is needed to develop prediction technique and to research ways to apply the technique.
This paper describes ECG data compression algorithm using neural network. As a learning method, we use back error propagation algorithm. ECG data compression is performed using learning ability of neural network. CSE database, which is sampled 12bit digitized at 500samp1e/sec, is selected as a input signal. In order to reduce unit number of input layer, we modify sampling ratio 250samples/sec in QRS complex, 125samples/sec in P & T wave respectively. hs a input pattern of neural network, from 35 points backward to 45 points forward sample Points of R peak are used.
본 연구에서는, 심전도 송수신 장치의 개발을 위한 지그비(Zigbee) 기반 무선 센서 모듈과 PDA(Personal Digital Assistant)의 데이터 전송률과 전력 소비에 대하여 분석 하였다. 데이터 전송률은 패킷(Packet) 구조에 의존적이며, 패킷을 2개의 심전도 데이터와 1개의 3축 가속도 벡터로 구성하였을 때, 초당 300 샘플의 전송률을 나타내었다. 두 개의 AAA 전지를 직렬로 연결하여, 센서 모듈의 동작 시간은 평균적으로 28시간 이었다. PDA의 전력 소비는 화면의 ON/OFF 여부와 시리얼 포트의 사용 여부 및 패턴에 의존적임을 알 수 있었다. 이러한 응용에서, PDA 동작 시간은 평균적으로 5시간 정도임을 확인하였으며, 이때, PDA는 논 블로킹 모드로 시리얼 포트로부터 전송된 데이터를 수신 한다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 장치를 24 시간 홀터(Holter) 심전계로 응용할 경우, 센서 모듈의 전력 소비와 전송 속도에는 문제가 없었으나, PDA는 전력 소모율에 문제가 있으며 이는 해결되어야할 과제이다.
This paper describes the implementation of a 3 channel ECG monitoring system. This system consists of an IBM-PC and simple accessory only. A PDTS (parallel data transmission system ) was designed to do monitor the data being operated with no effect and no exchange of software and hardware on the main transmission system in LOCAL mode. And it receives patient's ECG data from EPTS ( ECG processing and transmission system) of distant region. It provides on-line ECG waveform display, waveform storage, recall and editing the waveform. We have implemented the monitoring system by tw methods, and with system, we could directly monitor the EPTS and also receive the data from the remote ㅁe잉ion. This system was tested by experiments and examined its practical use.
In this paper, we propose a telemedicine system based ECG data using a bio-signal meter and a smart device for treating faraway patients. This system is composed of a patch-shaped portable bio-signal meter, patient's smart device application, and doctor's PC software. Using these components, doctors and patients can do telemedicine. First, a patient measures his own ECG signal with a bio-signal meter and send the data to a doctor using a smart device application. Then, the doctor checks the ECG data, and make and send a diagnosis chart to web server. Likewise, doctors and patients can be offered a medical environment without time and space restraints. Applying this system to real medical system can improve the problem of low accessibility and efficiency and also can reduce medical expenses.
ECG data are used for the diagnostic purposes with many clinical situations, especially heart disease. In this paper, an efficient ECG data compression technique by wavelet transform and high-speed vector quantization on PMS-B algorithm is proposed. In general, ECG data compression techniques are divided into two categories: direct and transform methods. The direct data compression techniques are AZTEC, TP, CORTES, FAN and SAPA algorithms, besides the transform methods include K-L, Fourier, Walsh, and wavelet transforms. In this paper, we applied wavelet analysis to the ECG data. In particular, vector quantization on PMS-B algorithm to the wavelet coefficients in the higher frequency regions, but scalar quantized in the lower frequency regions by PCM. Finally, the quantized indices were compressed by LZW lossless entropy encoder. As the result of simulation, it turns out to get sufficient compression ratio while keeping clinically acceptable PRD.
심전도(electrocardiogram, ECG)는 심장의 수축과 이완에 따라 체표면에서 측정 가능한 생체전기신호이며, 환자의 심장 상태와 일반적인 건강 정보를 제공하므로 건강모니터링을 위한 중요한 지표로서 인식된다. 심전도신호에는 전원잡음, 근잡음 등과 같은 고주파잡음과 동잡음과 같은 저주파 잡음이 포함되는 경우가 많다. 하지만 심전도로부터 잡음을 제거하는 것은 쉽지 않으며, 필터링 결과는 심전도신호의 외곡을 초래할 수도 있다. 본 연구에서는 일상생활 중 건강모니터링용으로 사용하기 위해 동잡음에 강인한 소형의 저전력 심전도측정 시스템을 구현하였다. 심전도 모니터링 시스템은 심전도 증폭기, 마이크로프로세서, 블루투스모듈, 모니터링 프로그램등으로 구성하였다. 심전도증폭기는 저전력 계측용 증폭기를 이용하여 설계 및 구현하였으며, 증폭기로부터 데이터를 수집하여 신호처리하고 무선전송하기 위해 마이크로프로세서를 사용하였다. 그리고 마이크로프로세서로부터 PC로 데이터를 전송하기 위해 블루투스 모듈을 사용하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 적응필터 성능평가 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 동잡음 환경에서 신호측정 및 잡음제거 실험을 수행하여 잡음제거 특성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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