• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 1996

In this research we would like to develop an exercise ECG signal analysis algorithm using the wavelet transform, which is possible to analyze the time and the frequency simultaneously. Wavelet transform has an advantage of dividing the nonstationary signals into the high frequency and low frequency band successively. Thus, it can separates the unnecessary noises from the frequency band of QRS complex and then using the selected frequency band we could detect the QRS complex and ST segment.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권4호
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• pp.181-188
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• 2006

The purpose of this study is to predict the defibrillation success of a ventricular Fibrillation ECG signal using time-frequency analysis. During CPR, coronary perfusion pressure and electrocardiogram were measured. Parameters extracted from time-frequency domain were served as predictor of resuscitation success. Time frequency distribution(TFD) of ECG signals was estimated from the smoothed pseudo Wigner-Ville distribution(SPWVD). Median frequency, peak frequency, 1/f slope, frequency band ratios$(2{\sim}4Hz,\;4{\sim}6Hz,\;6{\sim}8Hz,\;8{\sim}10Hz,\;10{\sim}12Hz,\;12{\sim}15Hz)$ were extracted from each TFD as function of time. Paired t-test was used to determine the differences in ROSC and non-ROSC groups. In the statistical results, we selected four significant parameters - median frequency, 1/f slope, $2{\sim}4Hz$ band ratio, $8{\sim}10Hz$ band ratio. We made an attempt to predict defibrillation success by combining features extracted from time frequency distribution. Independent t-test was used to determine the differences ROSC and non-ROSC groups. Consequently, we selected four significant parameters-median frequency, 1/f slope, $2{\sim}4Hz$ band ratio, $8{\sim}10Hz$ band ratio. The relationship between coronary perfusion pressure and ECG parameters was analyzed with linear regression analysis. R-square value was 55%. 1/f slope and $8{\sim}10Hz$ band ratio had the significant relationship with coronary perfusion pressure.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제14권6호
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• pp.299-303
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• 2013

Anesthesia, which started being used to remove pain during surgery, has become itself one of the major concerns to be considered during surgery. While actual anesthesia is being performed, patients tend to have unpleasant experiences, due to wakening that accompanies pain, or wakening that does not accompany pain. Since this awakening during anesthesia is a most unpleasant experience in a patient's life, evaluating the depth of anesthesia during surgery is essential for patients to avoid this experience. Although there has been much effort on the understanding and measurement of the depth of anesthesia, while various researches were performed on the need of anesthesia, the development of an indicator that could objectively evaluate the depth of anesthesia, other than by using the patient's vital signs, is still inadequate. Therefore, this study was to develop an objective indicator by using EEG and ECG, which are essentially measured during the surgery, to evaluate the depth of anesthesia. The experiment was performed by taking patients who require a relatively short operation time, and general inhalation anesthetics among surgical patients in obstetrics and gynecology as the subjects of experiment, to measure the EEG and ECG signals of patients under anesthetics. The result showed that SEF using EEG and LF, HF using ECG signal and correlation dimension analysis parameter were valuable parameters that could measure the depth of anesthesia, by the stage of anesthesia.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.217-223
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• 2017

센서 네트워크와 IoT(Internet of Things)기술의 발달로, 개인의 상황정보를 수집하여 관련된 사용자들에게 맞춤화된 서비스의 제공이 가능해졌다. 현재, 상황정보 시스템은 사용자 특정 행동 특성을 분석하여 인지하고, 이벤트를 생성하는 수준에 있다. IoT 환경에서는 사람이 특정 목적을 갖고 행동하는 것이 아니라 의도하지 않아도 필요한 서비스를 사용자의 개입이 최소화되어 IoT 제품 스스로가 제공해주어야 한다. 본 논문에서는 IoT환경에서 사용자의 개입을 최소화하기 위해 비콘 기반에서 ECG를 이용해 상황정보를 이용한 자동출결 인지시스템을 구현했다. 특정 상황정보가 필요한 환경에서, 기존의 인증기법과 본 논문에서 제시한 ECG 센서를 이용한 인증 기법의 사용자 개입성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 본 논문에서 구현한 시스템이 사용자의 개입을 최소화한다는 것을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.93-101
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• 2013

심전도 신호에서 R-파는 다른 특징 점을 구하는데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 심장에 대한 많은 의학적인 정보를 가지고 있다. 지금까지의 연구는 심전도 신호 형태에 대한 분석을 통하여 R-파를 검출하였으나, R-파와 비슷한 형태의 P-파가 나타날 경우 정확한 R-파 검출이 어려웠다. 본 논문에서는 세포막이 흥분 후에 탈분극과 재 분극 기간인 불응기와 불응기내 파형의 첨도 형태를 이용하여 R-파를 검출하는 방식을 제시하였다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호 대한 실험을 통하여 R-파와 유사한 형태의 P-파를 가진 105번과 108번 레코드뿐만 아니라 다른 레코드에서도 기존의 방식보다 비교적 우수한 검출율을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.33-37
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• 2019

심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2217-2224
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• 2014

본 논문은 의료용 아날로그 프론트 앤드(analog front end; AFE)를 이용하여 12채널 심전도를 측정하고 신호 분석을 통해 부정맥을 판단할 수 있는 시스템 개발에 관한 논문이다. 최근 국내 급성 심정지 발생이 증가하고 있으며 이에 원인이 되는 부정맥을 진단할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 12채널 심전도 시스템은 회로 구성이 복잡하고 큰 부피를 차지하는 단점이 있으며 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 의료용 AFE와 부정맥을 판단 할 수 있는 알고리즘 및 신호 처리를 위한 DSP로 시스템을 구성하였다. 추가적으로 12채널 심전도의 파형 관찰과 부정맥 판별 결과를 7인치 LCD를 통해 출력하며 터치 패널을 통해 사용자 입력을 받는다. 본 논문에서 구현된 시스템을 검증하기 위해 심전도 시뮬레이터의 출력 신호(정상 신호/부정맥 신호)에 대한 판별 테스트와 부정맥 알고리즘을 임베디드 환경에 적용하기 위한 최적화 과정의 성능 평가를 진행하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.207-212
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• 1996

In this paper, we designed a Holter analysis system using the visual programming method. It differs from the existing analysis system in that the various signal processing algorithms represented by icons were designed by GUI concept which provide unskilled user with easy and convenient analysis environment. In order to analysis ECG signal, we only select the icon representing a algorithm to be applied by mouse and arrange the selected icons upon the order to be processed on screen. As a result it provides a convenient usage and flexibility of analysis. Finally, we can find the optimal algorithm for the ambulatory ECG analysis by comparing the several results obtained from the various analysis configuration.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.45-49
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• 2013

다른 생체신호와 마찬가지로 심전도(ECG) 신호도 측정시 백색잡음이 발생한다. 백색잡음을 효과적으로 제거하여 심장 관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 심전도 신호에 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이블릿 변환과 문턱치를 이용하여 잡음을 제거하였다. 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 신호대잡음비 비교한 결과 SURE 방법은 3, 5dB에서 5.9531, 4.9301로 가장 좋은 결과를 나타내었고, uninversal 방법은 7, 9dB에서 3.6590, 1.9698로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 문턱치를 이용한 잡음 제거시 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 심전도를 이용한 심장질환 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.176-180
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• 2004

The ST-segment that the beginning part of T wave is the important diagnostic parameter to finding myocardial ischemia. Abnormal ST appears in two types. One is the level change, and the other is the pattern change. In this paper, we describe the monitoring of abnormal ST using PC based system. Hardware of this system consists of transmitter, receiver and PC. The function of transmitter is measuring ECG in three channels which are selected manually and transmitting the data to receiver by digital radio way. Connection with receiver and PC is by RS232C, and the data received on the PC is analyzed automatically by ECG analysis algorithm and saved to file. In the algorithm part for detecting abnormal ST, ST-segments are approximated by a polynomial. This method can detect all of the deviation and pattern change of ST-segment regardless the change in the heart rate or sampling rate. To gain algorithm reliability, the method rejects distorted polynomial approximation by calculation the difference between the approximated ST-segment and original ST-segment. In pre-signal processing, the wavelet transformation separates high frequency bands including QRS complex from the original ECG. Consequently, the process improves the performance of detecting each feature points.