In this paper, we proposed a new algorithm for the separation of fetal ECG from single channel abdominal ECG. The algorithm consists of a stage of demixing vector calculation for initial signal and a stage of fetal beat detection for the rest of signal. The demixing vector was obtained by applying independent component analysis technique to projected signals into time-frequency domain. For the test of this algorithm, simulation signals, De Lathauwer's data and some measured data, which was acquired from 8 healthy volunteers whose pregnant periods ranged from 22 weeks to 35 weeks and whose ages from 27 to 37, were used. For each data, the accuracy of fetal beat detection was $100\%$ and with the location of fetal beats, fetal heart rate variability and morphology could be offered. In conclusion, this proposed algorithm showed the possibility of fetal beat separation with a single channel abdominal ECG and it might be adopted to a fetal health monitoring system, by which a single channel abdominal ECG is acquired.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.127-134
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2022
Generally developed for medical testing, electrocardiogram (ECG) recordings seizure the cardiac electrical signals from the surface of the body. ECG study can consequently be a vital first step to support analyze, comprehend, and expect cardiac ailments accountable for 31% of deaths globally. Different tools are used to analyze ECG signals based on computational methods, and explicitly machine learning method. In all abovementioned computational simulations are prevailing tools for cataloging and clustering. This review demonstrates the different effective methods for heart disease based on computational methods for ECG analysis. The accuracy in machine learning and three-dimensional computer simulations, among medical inferences and contributions to medical developments. In the first part the classification and the methods developed to get data and cataloging between standard and abnormal cardiac activity. The second part emphases on patient analysis from entire ECG recordings due to different kind of diseases present. The last part represents the application of wearable devices and interpretation of computer simulated results. Conclusively, the discussion part plans the challenges of ECG investigation and offers a serious valuation of the approaches offered. Different approaches described in this review are a sturdy asset for medicinal encounters and their transformation to the medical world can lead to auspicious developments.
This paper describes an algorithm of pattern analysis of ECG signals by significant points extraction method. The significant points can be extracted by modified zerocrossing method, which method determines the real significant point among the significant point candidates by zerocrossing method and slope rate of left side and right side. This modified zerocrossing method improves the accuracy of detection of real slgnficant polnt Position. This Paper also describes the pattern matching algorithm by a hierarchical AND/OR graph of ECG signals. The decomposition of ECG signals by a hierarchical AND/ OR graph can make the pattern matching process easy and fast, Furthermore the pattern matching to the significant points reduces the processing time of ECG analysis.
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.
In this paper, the abdomen ECG(AECG) is employed to measure the mother's ECG instead of the conventioanl thoracic ECG measurement. The fetus ECG signal can be extracted from the AECG using an algorithm that utilizes the mobile fetal ECG measurement platform, which is based on the BLE (Bluetooth Low Energy). The algorithm has been implemented by using a replacement processor processed directly from the platform BLE instead of the large statistical data processing required in the ICA(Independent component analysis). The proposed algorithm can be implemented on a mobile BLE wireless ECG system hardware platform to process the maternal ECG. Wireless technology can realize a compact, low-power radio system for short distance communication and the IOT(Intenet of Things) enables the transmission of real-time ECG data. It was also implemented in the form of a compact module in order for mothers to be able to download and store the collected ECG data without having to interrupt or move the logger, and later link the module to a computer for downloading and analyzing the data. A mobile ECG measurement prototype is manufactured and tested to measure the FECG for pregnant women. The experimental results verify a real-time FECG extraction capability for the proposed system. In this paper, we propose an ECG measurement system that shows approximately 91.65% similarity to the MIT database and the conventional algorithm and SNR performance about 10% better.
Wireless tele-home-care application gives new possibilities for ECG (electrocardiogram) monitoring system with wearable biomedical sensors. Thus, continuously development of high convenient ECG monitoring system for high-risk cardiac patients is essential. This paper describes to monitor a person's ECG using wearable approach. A wearable belt-type ECG electrode with integrated electronics has been developed and has proven long-term robustness and monitoring of all electrical components. The measured ECG signal is transmitted via an ultra low power consumption wireless sensor node. ECG signals carry a lot clinical information for a cardiologist especially the R-peak detection in ECG. R-peak detection generally uses the threshold value which is fixed thus it bring errors due to motion artifacts and signal size changes. Variable threshold method is used to detect the R-peak which is more accurate and efficient. In order to evaluate the performance analysis, R-peak detection using MIT-BIH databases and Long Term Real-Time ECG is performed in this research. This concept able to allow patient to follow up critical patients from their home and early detecting rarely occurrences of cardiac arrhythmia.
This study examined the clothing wearing comfort of elderly women by electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) analyses. This study utilized 7 elderly individuals aged 65 or more. Two kinds of clothing ensemble (control and prototype) were used as experimental clothing. The control consisted of a general clothing ensemble and the prototype consisted of clothing that added an extra gap. Subjects wore the control or prototype from 9:00 to 21:30 and EEG and ECG signals were measured in the last 30 minutes. The EEG analysis showed that relative band power of a and ${\alpha}$/high ${\beta}$ were higher when they wore the prototype rather than the control. The ECG analysis showed that absolute band power of HF was higher; however, absolute band power of LF and LF/HF was lower when they wore the prototype rather than the control. Subjects felt less stressful and more comfortable when they wore the prototype. The results demonstrate the necessity to develop clothing in consideration of the body changes in elderly women. It is significant that the assessment of wearing comfort was aided by the use of EEG and ECG analysis in the field of clothing and textiles.
For the diagnosis of arrhythmia in the heart system, the QRS complex of ECG signals is used in many cases. The rejection of the noise in ECG signals is important to acquisition of exact QRS complex. This paper presents some experimental results about instantaneous bandwidth estimation and noise rejection of ECG signals with the purpose of rejection of the 60 Hz power noise and the motion artifacts such as EMG signals and contact noise. ECG signals corrupted by noise are cleaned by using the variable bandwidth filter. For the filtering of ECG signals with noise, the instantaneous bandwidth of the signals is estimated by analysis of time-frequency representation of ECG signal.
One of the general methods to diagnose abnormalities of heart is stethoscopy. This method needs special skill and experiment of doctors and it lacks for objectivity. Electrocardiography(ECG) is another biomedical method which is commonly used to diagnoss abnormalities of heart. The development of PCG is required in recent years to improve objectivity of stethoscopy method. In this paper, PCG is implemented on personal computer and ECG is also included to help the analysis of PCG waveform. Time analysis is used so far, but in this paper the frequency analysis is also considered to improve the accuracy of disgonosis. As future research, recognition of PCG and ECG signal and the Expert System is required to improve the accuracy of diagnosis.
본 논문은 웨어러블 시스템을 이용하여, ECG 전기 패턴을 QRS을 이용하여 급성 심장마비 예측 감지 시스템으로, 웨어러블 심장 이상 징후 감지 스마트 워치와, 이를 포함 하고 디지털 ECG (X, Y) 패턴 좌표 DB를 이용하여 비정상 패턴을 즉시 감지하고, 급성 심장마비 예방 시스템 및 그 방법을 보여준다. 특히, 디지털 ECG(X, Y) 패턴 정보를 이용한 이상 징후 유형과 대비하는 단계를 통해서 급성 심장마비 발생 시, 골든타임을 놓치지 않고 응급 처치할 수 있음을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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