Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia is most common abnormal-heart rhythm that may increase mortal risk of a cardiac patient. Thus, it is very important issue to identify the specular portraits of PVC pattern especially from the patient. In this paper, we propose a new method to extract the characteristics of PVC pattern by applying K-means machine learning algorithm on Heart Rate Variability depicted in Poinecare plot. For the quantitative analysis to distinguish the trend of cluster patterns between normal sinus rhythm and PVC beat, the Euclidean distance measure was sought between the clusters. Experimental simulations on MIT-BIH arrhythmia database draw the fact that the distance measure on the cluster is valid for differentiating the pattern-traits of PVC beats. Therefore, we proposed a method that can offer the simple remedy to identify the attributes of PVC beats in terms of K-means clusters especially in the long-period Electrocardiogram(ECG).
In the rehabilitation robotic arm systems for the disabled with spinal code injury, EMG signals are used in the control of the robotic arm. EMG signals are corrupted by many kinds of noises such as ECG signal, power noise and contact noise of electrode. Noise rejection improves the performance of the EMG pattern classification. In this paper, a variable bandwidth filter (VBF) and wavelet transform are used for the noise rejection of EMG signals and the comparison of SNR is given. Also, some statistical characteristics of features are investigated.
To inspect how the different sensitivities in BAS (or BIS) moderate on the HRV pattern stimulated by positive or negative affective sound, we measured the electrocardiogram (ECG) of 25 students, consisted of 4 groups depending on the BAS (or BIS) sensitivity, while listening music or being exposed to noise. The power spectral density of HRV was derived from the ECG, and the power of HRV was calculated for 3 major frequency ranges (low frequency [LF], medium frequency [MF], and high frequency [HF]). We found that the index MF/(LF+HF), while listening music, was 20 % higher in the individuals with a low BIS but high BAS than in the individuals with a low sensitivity In both BIS and BAS. Moreover, in the former group this index was 30 % higher while listening music than while being exposed to noise. From these results we suggest that individuals with a low BIS but high BAS be more sensitive to positive affective stimuli than other groups, and the index MF/(LF+HF) be applicable to evaluate positive affects.
This paper presents a real time algorithm for monitoring of the arrythmia of ECG signal. A real time monitoring, following by detecting a QRS complex, is the most important. Using 2-dimensional time-delay coordinates which are reconstructed by the phase portrait plotting special trajectory, we detect QRS complexes. In this study, arrythmias are detected by matching the past standard template with tile present pattern when changing abruptly In order to matching with each other, we propose modified chain coding algorithm which applies vetor table consisting of eight orthonormal code(=binary code) to the phase portraits. This algorithm using logical function increases the weight if exceeding to the threshold determinded by correlation value and the distance from a straight line(y=x). Evaluating the performance of the proposed algorithm, we use standard MIT/BIH database. The results are fellowing, 1) Improve the speed of matching template than that of cross-correlation ever has been used. 2) Because the proposed algorithm is robust to varing fiducial point, it is possible to monitor the ECG signal with irregular RR interval. 3) In spite of baseline wandering owing to the low frequency noise, monitoring performance is not reduced.
Brugada syndrome is characterized by an ECG pattern of right bundle branch block and ST segment elevation in the right precordial leads ($V_1-V_3$) without structural heart disease. It is also characterized by sudden cardiac death that's caused by ventricular fibrillation. This is a familial syndrome with an autosomal dominant inheritance pattern and it may be considerably more common in Southeast Asia. Many factors during anesthesia can precipitate malignant dysrrhythmia in these patients, so careful choice of anesthetics is required. We experienced a case of Brugada syndrome in a 59-year-old male patient who was under general anesthesia for trans-sphenoidal surgery to treat a pituitary adenoma, and the patient was diagnosed as having Brugada syndrome without any untoward cardiovascular events.
P파는 심장의 전기적, 생리적 특성을 나타내는 파라미터로써 심방성 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. 하지만 R파에 비해 신호의 크기가 작고 그 형태가 다양하여 검출에 많은 어려움이 있다. P 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 방실 차단과 같은 전도 이상이나 심방성 부정맥의 경우에는 검출 정확도가 낮아진다. 이는 심장 상태에 따라 다양한 모양의 P파의 패턴이 존재하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 피크 변화에 따른 P파의 패턴을 분류하고 적응형 문턱치를 이용하여 P파를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 피크 변화에 따른 P파의 3가지 패턴을 분류하고 적응형 윈도우와 문턱치를 통해 P파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 P파의 평균 검출율은 92.60%의 성능을 나타내었다.
일반적으로 QRS간격은 시작점을 기준으로 끝점까지의 간격을 말하지만 그 기준이 모호하고 Q와 S의 검출이 정확하지 않아 부정맥 분류 성능을 저하시키는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 심전도신호 중 가장 큰 피크인 R파를 정확히 검출한 후 이를 기준으로 위상 변이 추적 기법을 적용하여 Q와 S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 통해 잡음이 제거된 정확한 R파를 검출한다. 이후 심전도신호의 미분값을 통해 QRS패턴을 분류하고, R파를 기준으로 위상이 변화되는 방향과 횟수를 추적함으로써 Q, S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법이다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 R파 검출율은 99.60%의 성능을 나타내었고, 위상 변이 추적 기법의 경우 조기심실수축(PVC)이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 10개의 레코드를 대상으로 조기심실수축 분류율을 각각 비교 분석한 결과 94.12%로 우수하게 나타났다.
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only R peak through optimal R wave. We propose an optimal R wave detection and PVC classification method through extracting minimal feature point in IoT environment. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.758% in R wave detection and the rate of 93.94% in PVC classification.
자율신경계는 서로 상반되게 작용하는 교감신경과 부교감신경으로 구성되어 그 활성의 균형에 의해 신체의 향상성이 유지된다. 자율신경계는 각종 스트레스나 질환에 의해 그 활성이 변화한다. 그러나 자율신경계의 메카니즘은 너무나 복잡하여 해석이 용이하지 않은 관계로 인체에서 유기되는 여러가지 생체신호중에서 자율신경에 의해 지배되는 심전도 신호와 호흡을 매개변수로하여 자율신경의 활성도를 측정하는 시스템의 설계와 제작이 본 연구의 목적이다. 본 논문을 수행하기 위해서 심전도 신호 증폭기, 호흡변위 증폭기, interval time generator 및 처리 소프트웨어 등을 제작하였다. 그리고 심전도 신호와 호흡요소에 대한 power spectrum을 나타낼 뿐만 아니라 이들을 합성하여 하나의 graph로 표현할 수 있도록 하였다.
Background : The doctors' strike was not only a manmade disaster but also a chance to apply a new pattern of emergency medical service for patients. We hope to propose a new pattern of emergency medical service by comparing the patterns of emergency medical service given by resident and staff during the doctors' strike. Methods : We reviewed the medical records of patients who received emergency medical service in the Emergency Department(ED) of Deagu Catholic University Hospital during 3 days a week prior to the residents' strike (July 21-23, 2000) with those of patients receiving emergency medical service during the first 3 days of the residents' strike (July 28-30, 2000). We evaluated the patient's severity, the cause of the ED visit, the performance on the laboratory study, ECG, and radiological study, the disposition, and the length of ED stay. Also, we compared the collected data by presenting doctor and by patient's severity. Results : The staff performed fewer tests admitted fewer emergent and non-emergent patients than the residents. Also, the length of ED stay was shorter in both the emergent (212.76 vs. 321.40 minutes) and the non-emergent groups (117.68 vs. 171.39 minutes) for patients presenting to staff. Conclusion : It is desirable that emergency medical service is given by staff, not by resident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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