A novel heart beat interval estimation algorithm is presented based on parabola approximation method. This paper presented a two-step processing scheme; a first stage is finding R-peak in the Electrocardiogram (ECG) by Shannon energy envelope estimator and a secondary stage is computing the interpolated peak location by parabola approximation. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than with the previous method using low sampled ECG signals.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.31-38
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2013
Patients with heart disease need long-term monitoring of the electrocardiogram (ECG) signal using a portable electrocardiograph. This trend requires the miniaturization of data storage and faster transmission to medical doctors for diagnosis. The ECG signal needs to be utilized for efficient storage, processing and transmission, and its data must contain the important components for diagnosis, such as the P wave, QRS-complex, and T wave. In this study, we select the vertex which has a larger curvature value than the threshold value for compression. Then, we reconstruct the compressed signal using by radial basis function interpolation. This technique guarantees a lower percentage of root mean square difference with respect to the extracted sample points and preserves all the important features of the ECG signal. Its effectiveness has been demonstrated in the experiment using the Massachusetts Institute of Technology and Boston's Beth Israel Hospital arrhythmia database.
The incidences of cardiovascular diseases are rapidly increasing worldwide. The electrocardiogram (ECG) is a test to detect and monitor heart issues via electric signals in the heart. Presently, detecting heart disease in real time is not only possible but also easy using the myDAQ data acquisition device and LabVIEW. Hence, this paper proposes a system that can acquire ECG signals in real time, as well as detect heart abnormalities, and through light-emitting diodes (LEDs) it can simultaneously reveal whether a particular waveform is in range or otherwise. The main hardware components used in the system are the myDAQ device, Vernier adapter, and ECG sensor, which are connected to ECG monitoring electrodes for data acquisition from the human body, while further processing is accomplished using the LabVIEW software. In the Results section, the proposed system is compared with some other studies based on the features detected. This system is tested on 10 randomly selected people, and the results are presented in the Simulation Results section.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제16권1호
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pp.16-19
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2015
A wearable sensing ECG T-shirt for ubiquitous vital signs sensing is proposed. The sensor system consists of a signal processing board and capacitive sensing electrodes which together enable measurement of an electrocardiogram (ECG) on the human chest with minimal discomfort. The capacitive sensing method was employed to prevent direct ECG measurement on the skin and also to provide maximum convenience to the user. Also, low power integrated circuits (ICs) and passive electrodes were employed in this research to reduce the power consumption of the entire system. Small flexible electrodes were placed into cotton pockets and affixed to the interior of a worn tight NIKE Pro combat T-shirt. Appropriate signal conditioning and processing were implemented to remove motion artifacts. The entire system was portable and consumed low power compared to conventional ECG devices. The ECG signal obtained from a 24 yr. old male was comparable to that of an ECG simulator.
This work develops a monitoring system for the population with health concerns. A belt integrated with an on-body circuit and sensors measures a wearer's selected vital signals. The electrocardiogram sensors monitor heart conditions and an accelerometer assesses the level of physical activity. Sensed signals are transmitted to the circuit module through digital yarns and are forwarded to a mobile device via Bluetooth. An interactive application, installed on the mobile device, is used to process the received signals and provide users with real-time feedback about their status. Persuasive functions are designed and implemented in the interactive application to encourage users' physical activity. Two signal processing algorithms are developed to analyze the data regarding heart and activity. A user study is conducted to evaluate the performance and usability of the developed system.
최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있으나, 가장 대표적인 생체 신호 중 하나인 심전도, 특히 부정맥 신호 검출과 관련한 연구는 미비한 현실이다. 부정맥은 그 발병원인이 다양하며 발병이후 예후가 좋지 않으므로 조기진단을 통한 예방치료가 최선이다. 하지만 부정맥을 진단하기 위한 도구인 24시간 홀터 심전계는 사용지속시간의 제약, 일상생활로 인한 동잡음 분석의 어려움, 위험상황에서 사용자의 실시간 알람 기능에 단점을 보인다. 본 연구에서는 장시간 연속 측정이 가능한 심전도 및 맥박 모니터링 기기와 실시간 모니터링 앱, 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 측정한 값의 경향성을 확인하였다. 향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 하는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연구를 진행해야 한다.
현대인들은 불안정한 소득과 타인과의 갈등 등 다양한 요소로 인하여 정신건강 관리가 필요하다는 주장이 있다. 최근에는 웨어러블 장비에 심전도(Electrocardiogram, ECG)를 측정할 수 있는 장비가 보급되고 있으며, 해외의 경우 의학적 보조수단으로 활용된 사례를 볼 수 있다[14]. 이와 같은 기능을 활용하는 것으로 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 분노 등)을 객관적인 수치로 구별하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 제한적인 환경에서 복합적인 생체 신호를 수집하는 것으로 정확도를 높이고 있다. 따라서 각각의 자극에 대한 생체 정보의 변화와 판별에 가장 많은 영향을 미친 요소를 살펴본다.
This paper describes the design of digital signal processing system for the automatic diagnosis of ECG. The system comprises analog hardware, digital hardware, and control system by microcomputer. Also, since digital signal processing system can be equipped easily in microcomputer for the compact size(Single board), We expect to develop the Portable ECG Automatic Diagnosis System using this System.
Electrocardiogram (ECG) 신호는 심장의 이상을 조기에 진단하기 위한 좋은 지표이다. ECG 신호는 사람마다 기준이 되는 정상 신호의 형태가 다르고, 진단에 많은 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 ECG 신호 진단을 효율적으로 가속하기 위한 OpenCL을 기반 FPGA-GPU 혼합 계층 적응형 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에서 MIT-BIH 부정맥 신호데이터의 19870개 ECG 신호를 진단한 결과 FPGA 가속기는 진단 시간이 1.15s로 소프트웨어로 실행했을 때보다 89.94% 감소하였고, 전력 소모는 84.0% 감소하였다. GPU 가속기는 실행 시간이 소프트웨어 대비 83.56% 감소한 1.87s였으며, 전력 소모는 62.3% 감소하였다. 제안하는 FPGA-GPU 혼합 플랫폼은 FPGA 가속기보다 진단 속도가 느리지만 GPU를 이용하여 상황에 따라 유연한 알고리즘을 동작할 수 있다.
A new approach to impulsive noise rejection and background normalization of digitized electrocardiogram signals is presented using mathematical morphological operators that incoporate the shape information of a signal. A brief introduction to these nonlinear signal processing operators, as well as detailed description of the new algorithm, is presented. Empirical results show that the new algorithm has good performance in impulsive noise rejection and background normalization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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