• 정보처리학회논문지C
• /
• 제16C권6호
• /
• pp.699-706
• /
• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.62-69
• /
• 2022

의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
• /
• pp.1284-1287
• /
• 1987

A method of quantitative electrocardiogram analysis, based on concepts drawn from syntactic pattern recognition theories, is described. The algorithm can be used for removing the Interference noises and base line drift as a filter function, and for reducing the number of points representing the digitized ECG waveform. The Parsing is performed with simple finite state automata inferred by experiments and suitable to be updated during experiment execution. Two parameters are utilized for defining the noise and these make the algorithm flexible. The examples for testing the algorithm is real ECG waveforms with noise. Some experimental results lire presented.

• 센서학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.13-16
• /
• 2019

The analysis of electrocardiogram (ECG) signals facilitates the detection of various abnormal conditions of the human heart. The QRS complex is the most critical part of the ECG waveform. Further, different diseases can be identified based on the QRS complex. In this paper, a new algorithm based on the well-known Pan-Tompkins algorithm has been proposed. In the proposed scheme, the QRS complex is initially extracted by removing the background noise. Subsequently, the R-R interval and heart rate are calculated to detect whether the ECG is normal or has some abnormalities such as tachycardia and bradycardia. The accuracy of the proposed algorithm is found to be almost the same as the Pan-Tompkins algorithm and increases the R peak detection processing speed. For this work, samples are used from the MIT-BIH Arrhythmia Database, and the simulation is carried out using MATLAB 2016a.

• 전기학회논문지
• /
• 제62권7호
• /
• pp.1020-1026
• /
• 2013

Multirate filtering process on the biological signals like Electrocardiogram (ECG) and Photoplethysmogram (PPG) can be defined as the digital signal processing algorithm in which the sampling rate varies to omit or interpolate the intermediate values between the sampled data. With this aim, we suggest a new multirate filtering algorithm by deleting the extraneous data to eliminate the unwanted degradations such as granular noise due to the usage of high sampling frequency and simultaneously to detect the fiducial features of ECG and PPG with reducing the complexity of resolving fiducial points such as R-peak, Pulse peak and Pulse Transit Time (PTT). After the experimental simulations performed, we can conclude the fact that we can detect the fiducial features of ECG and PPG signal in terms of R-peak, Pulse peak and PTT without the loss of accuracy even if we do not maintain the original sampling frequency.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제49권2호
• /
• pp.82-88
• /
• 2012

본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 통합형 유헬스케어 시스템 설계하여 개인의 건강관리 서비스를 위한 시스템을 제안하였다. 통합형 생체 계측 시스템은 심전도, 산소포화도, 혈압, 호흡, 체온 등 모듈을 통하여 생체 신호를 계측하고 신호처리된 생체 정보를 무선 통신모듈을 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼 게이트웨이로 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 시스템에서 건강상태를 감시하거나 유헬스케어 서버로 전송하도로 설계하였다. 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장할 수 있는 장점을 보였다. 이와 같은 시스템은 개인 건강관리 및 응급환자 감시 시스템을 위한 유헬스케어 시스템 발전에 도움이 되리라 본다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권4C호
• /
• pp.313-320
• /
• 2012

심전도의 압축은 시스템의 처리 속도를 높일 뿐만 아니라 신호의 전송량, 장기적인 기록 데이터 저장량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 심전도 데이터의 손실 혹은 무 손실 압축 알고리즘에 대한 성능 평가가 엔지니어의 관점에서 PRD(Percent RMS Difference)와 CR(Compression Ratio)을 측정하였다면 심전도를 진단하는 진단자의 관점에서 압축의 성능 평가에 대한 연구를 하였다. 일반적으로 심전도 데이터의 압축이 진단에 영향을 미치지 않게 하기위해서는 압축 후 복원된 PQRST파의 위치, 길이, 진폭, 파의 형태 등 진단에 필요한 것들이 손상되어선 안 된다. 대표적인 심전도 압축 알고리즘 AZTEC은 기존의 성능평가에 그 효율성이 검증되었지만 진단자의 관점에서 새로운 성능평가를 제시한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
• /
• pp.175-178
• /
• 1996

The purpose of this thesis is the propose of various signal processing algorithm for the ECG(electrocardiogram) and the design of realtime automated ECG analyzer feasible with these algorithms. The algorithms are composed of (1)filtering procedure fer the estimation and removal of baseline drift, 60Hz power line interference, and muscle artifacts (2)detection procedure of QRS complex and P wave (3)typification procedure for the pattern classification according to the morphologies (4) selection of representative beat, significant point and wave boundary decision procedure and (5) parameter extraction and diagnosis procedure. All verifications are carried out between the algorithms proposed in this paper and other algorithms already proposed by many researchers, for the objective comparison in each procedure. The efficiency of proposed algorithms are demonstrated with the aid of internationally validated CSE database and the performances of filtering procedure are compared on artificial noise signal as well as actual ECG signals with appropriate noise components. for the comparison on the performance of designed automated ECG analyzer, the diagnosis results were compared with ECG analyzer manufactered by Fukuda denshi in Japan.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.29-36
• /
• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.691-697
• /
• 2002

Myocardial ischemia is a disorder of cardiac function caused by insuficient blood flow to the muscle tissue of the heart. We can diagnose myocardial ischemia by observing the change of ST-segment, but this change is temporary. Our primary purpose is to detect the temporary change of the 57-segment automatically In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG(electrocardiogram) signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex more easily. Amplitude comparison method is adopted to detect QRS complex. Reducing the effect of noise to the minimum, we grouped ECG by 5 data and compared the amplitude of maximum value. To recognize the ECG .signal pattern, we adopted the polynomial approximation partially and statistical method. The polynomial approximation makes possible to compare some ECG signal with different frequency and sampling period. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. After removing the distorted ECG by calculating the difference between the orignal ECG and the approximated ECG for polynomial, we compared the approximated ECG pattern with the database, and we detected and classified abnormality of ECG.