• 제목/요약/키워드: ECG 잡음

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적응 디지털 필터 기반의 MRI Cardiac Gating을 위한 심전도 신호의 MR Gradient 잡음 최소화 방법 (Minimizing MR Gradient Artefacts on ECG Signals for Cardiac Gating based on an Adaptive Digital Filter)

  • 박호동;장봉렬;이경중
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.817-818
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    • 2006
  • In Magnetic Resonance Imaging(MRI), the QRS complex of ECG is used as a trigger signal for MRI scan. But, gradient and RF(radio frequency) artifacts which are caused to static and dynamic field in MRI scanner cause interference in the ECG. Also, the signal shape of theses artifacts can be similar to the QRS-complex, causing possible misinterpretation during patient monitoring and false gating of the MRI. In case of using general FIR or IIR band-pass filters for minimizing the artifacts, artifact-reduction-ratio is not excellent. So, an adaptive real-time digital filter is proposed for reduction of noise by gradient and RF(radio frequency) artifacts. The proposed filter for MRI-Gating is based on the noise-canceller with NLMS(Normalized Least Mean Square) algorithm. The reference signals of the adaptive noise canceller are a combination of the noisy three channel ECG signals. In conclusions, the proposed method showed the acceptable quality of ECG signal with sufficient SNR for gating the MRI and possibility of real time implementation.

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단일 채널 두피 뇌전도에서의 심전도 잡음 추정 및 제거 (Estimation and Elimination of ECG Artifacts from Single Channel Scalp EEG)

  • 조성필;송미혜;박호동;이경중;박영철
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.1910-1911
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    • 2007
  • A new method for estimating and eliminating electrocardiogram (ECG) artifacts from single channel scalp electroencephalogram (EEG) is proposed. The proposed method consists of emphasis of QRS complex from EEG using least squares acceleration (LSA) filter, generation of synchronized pulse with R-peak and ECG artifacts estimation and elimination using adaptive filter. The performance of the proposed method was evaluated using simulated and real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, which are independent component analysis (ICA) and ensemble average (EA) method. In conclusion, we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifacts from single channel EEG and simple to use for ambulatory/portable EEG monitoring system.

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휴대형 단말기용 심전도 신호의 잡음 제거 및 해석 방법 (A Method for Denosing and Analyzing ECG Signals for a Portable Device)

  • 조신영;오세준;김상철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1494-1497
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    • 2010
  • 휴대형 심전도 단말기의 신호에서 잡음을 제거하고, 파형의 특징점을 찾아 임상파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 본 방법으로 생성되는 심전도 형태와 임상 파라미터는 전문가의 소견으로 실제 사용상 만족할 만한 수준이었다. 우리의 조사에 의하면, 휴대형 단말기에서와 같이 잡음 수준이 높은 심전도 신호의 잡음 제거 및 해석에 대한 연구는 거의 발표된 적이 없다.

잡음동기형 표본화 제어기에 의한 전력선 잡음의 적응제거

  • 고한우;김원기;이건기
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.117-124
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    • 1988
  • A new implementation of a noise tracking filter is prposed to eliminate time-varying 60 Hz noise and its harmonics and baselins wandering in biological signals. This technique was applied to ECG. Filter's notch frequency could track the power line frequency well and it showed much better characteristics than the conventional method.

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대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 이용한 부정맥 분류 (Arrhythmia Classification Method using QRS Pattern of ECG Signal according to Personalized Type)

  • 조익성;정종혁;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.1728-1736
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    • 2015
  • 부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 개인별 ECG신호의 차이는 고려하지 않고 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 또한 기존의 방법들은 각 ECG 특징점의 정확한 측정을 필요로 하며, 연산이 매우 복잡하다. 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 그에 따른 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 다양한 ECG 신호의 패턴에 따라 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고 부정맥을 정확하게 분류 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 QRS 특징점을 통해 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 정의하였다. 이후 패턴분류에 따른 오류를 검출 및 수정하고, 중복된 QRS 패턴을 별도의 부정맥으로 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 43개의 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율을 비교하였다. 실험결과 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율은 각각 99.98, 97.22 95.14, 91.47, 94.85, 97.48%의 우수한 검출율을 나타내었다.

심전도 신호의 전력선 잡음 제거를 위한 Deep De-noising Network 설계 (Design of Deep De-nosing Network for Power Line Artifact in Electrocardiogram)

  • 권오윤;이지은;권준환;임성준;유선국
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.402-411
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    • 2020
  • Power line noise in electrocardiogram signals makes it difficult to diagnose cardiovascular disease. ECG signals without power line noise are needed to increase the accuracy of diagnosis. In this paper, it is proposed DNN(Deep Neural Network) model to remove the power line noise in ECG. The proposed model is learned with noisy ECG, and clean ECG. Performance of the proposed model were performed in various environments(varying amplitude, frequency change, real-time amplitude change). The evaluation used signal-to-noise ratio and root mean square error (RMSE). The difference in evaluation metrics between the noisy ECG signals and the de-noising ECG signals can demonstrate effectiveness as the de-noising model. The proposed DNN model learning result was a decrease in RMSE 0.0224dB and a increase in signal-to-noise ratio 1.048dB. The results performed in various environments showed a decrease in RMSE 1.7672dB and a increase in signal-to-noise ratio 15.1879dB in amplitude changes, a decrease in RMSE 0.0823dB and a increase in signal-to-noise ratio 4.9287dB in frequency changes. Finally, in real-time amplitude changes, RMSE was decreased 0.3886dB and signal-to-noise ratio was increased 11.4536dB. Thus, it was shown that the proposed DNN model can de-noise power line noise in ECG.

젤리스 금속 전극으로 측정가능한 휴대용 디지털 심전도계의 개발 (Development of a Portable Digital Electrocardiograph(ECG) measurable with Gel-less Metal Electrodes)

  • 남영진;박광민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.1903-1907
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    • 2013
  • 심장 질환의 이상 현상은 항상 나타나는 것이 아니므로 오랜 시간 동안 심장상태를 관찰해야 한다. 하지만, 의료장비는 크기, 장비 조작, 비용 면에서 개인이 소유하여 장시간 동안 건강 체크를 하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는, 젤리스 금속 전극으로 측정 가능한 휴대용 디지털 심전도계를 제작하였다. 전극은 기존의 젤 타입 전극 대신 젤리스 금속 전극을 사용함으로써 기존 젤 타입 전극의 단점이었던 피부발진 또는 가려움증 유발 등의 문제점을 개선하였다. 전체 심전도계는 크게 아날로그 계측 회로부와 디지털 회로부로 구성하였다. 아날로그 계측 회로부는 동상모드 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 op-amp와 smd타입의 수동소자를 사용하여 18*25mm 크기로 설계 및 구현하였다. 디지털 회로부에서는 마이크로 컨트롤러를 이용하여 아날로그 신호인 심장신호를 디지털 신호로 변환하여 TFT-LCD에 디스플레이할 수 있도록 하였다. 완성된 휴대용 심전도계의 크기는 25*80*50mm이고, 무게는 약 150g 정도로써 가볍고 휴대하기 용이하게 소형으로 제작하였다.

다중레이트 디지털 필터 설계 및 심전도 신호의 기저선 변동 및 전원 잡음 제거 (Baseline Drift Reduction and Suppression of Power Line Noises in ECG Signal by Designing Multirate Digital Filter)

  • 김정환;김현태;박상은;이정환;김경섭
    • 전기학회논문지
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    • 제63권4호
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    • pp.551-558
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    • 2014
  • Baseline drift reduction and removal of power line noises in electrocardiogram are often necessary to avoid the distortions in extracting the fiducial features. With this aim, the multirate digital filtering algorithm is suggested to design and implement Finite Impulse Response or Infinite Impulse Response Filter by changing the sampling rate with omitting or interpolating intermediate ECG data. After the experimental simulations performed, we can conclude the fact that we can suppress the baseline wander and power line disturbances in ECG signal with reducing the computational complexities in which we do not keep the original and high sampling frequency.

심전도에서 P파의 검출방법에 관한 연구 (A study on P wave detection method in ECG)

  • 주장규;이기영;배철수;이상식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.17-22
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    • 2011
  • 본 연구에서는 부정맥 판독을 위해 심전도 신호로부터 P파의 강조 및 검출 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 고전적인 필터나 이동평균필터를 사용하지 않고 하강 기울기의 변곡점을 검출하기에 효과적인 하강 기울기 추적파를 이용하여 고주파 잡음을 무시해 주는 필터 용도로 사용함과 동시에 진폭이 낮고 불명확한 P파와 T파를 강조해 줌으로써 이들의 검출을 용이하게 하였다. 이 강조 및 검출 방법을 MIT/BIH 데이터에 적용하여 구현하였으며 그 실용성을 확인하였다.

AR 모델을 이용한 수면중 뇌파 및 안전도 신호에서의 심전도 잡음 제거에 관한 연구 (A Study on the Elimination of ECG Artifact in Polysomnographic EEG and EOG using AR model)

  • 박해정;한주만;정도언;박광석
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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    • pp.459-463
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    • 1997
  • In this paper, we present the elimination of ECG artifact from the polysomnographic EEG and EOG. The idea of this method is that the ECG synchronized EEG segment is detected from ECG and regard samples of that segment a missing signal. After this, we used two interpolation methods to recover the missing segment. One is the Lagrange Polynomial Interpolation Method and the other is the Least Square Error AR Interpolation method. We tested those methods by applying to simulated signals. AR methods works well enough to reject the artifact about 10% of the main artifact level. We practically applied to real EEG and EOG signals. We also developed the algorithm to detect whether the artifact level is high or not. If the artifact level is high, then the interpolations are applied.

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