• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.1-10
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• 2020

본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제19권1호
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• pp.8-16
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• 2010

This research proposes measuring of BCG(ballistocardiogram) to monitor heart activities in a non-constrained environment, at home or work. Unlike with ECG, measuring BCG does not require the attachment of leads on the subject's body and allows signal measuring in a non-constrained state. It enables effective long-term monitoring of cardiac conditions. In this study a chair type BCG measurement system to continuous monitor the activity of the heart is implemented. The instrument consists of upper petal and ready for press of chair load cell sensor is attached to measure the change of the object's weight. In order to extract the output ballistic signal from the weight and force sensor signals. Beside the signal processing circuit for the digital conversion, the ballistic signal is detected using DAQ equipment. Signal processing algorithm including wavelet transforms for noise cancellation, template matching for normalization and peak detection in BCG is developed. ECG and BCG were concurrently measured to evaluate the performance of the system, and comparing the characteristics of the two signals verified the possibility of the system in non-constrained and nonconscious health monitoring.

• 전기학회논문지
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• 제63권7호
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• pp.945-949
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• 2014

In cardiac magnetic resonance imaging (CMRI), heart and respiratory motions are one of main obstacles in obtaining diagnostic quality of images. To synchronize CMRI to the physiological motions, ECG and respiratory gatings are commonly used. In this paper multi-biological signal (ECG, respiratory, and SPO2) based smart trigger system is proposed. By using multi-biological signal, the proposed system is robust to the induced noise such as eddy current when gradient pulsing is continuously applied during the examination. Digital conversion of the multi-biological signal makes the system flexible in implementing smart and intelligent algorithm to detect cardiac and respiratory motion and to reject arrhythmia of the heart. The digital data is used for real-time trigger, as well as signal display, and data storage which may be used for retrospective signal processing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.848-852
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• 2001

생체신호인 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌파(EEG)는 환자진단에 있어 매우 중요한 신호이다. 이 신호는 많은 잡음이 혼합되어 있고, 시변과 비선형적인 특정을 가지고 있어 잡음제거가 어렵다. 따라서 환자 또는 시스템의 환경에 따라 적응하여 필터링을 하여야 한다 그러나 현재 적응필터는 고정된 필터 차수를 설정하여 잡음을 제거하기 때문에 과도한 필터 차수는 시스템의 출력인 생체신호의 왜곡을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 생체신호처리를 위한 적응필터의 구조와 성능을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안하고 실험한 결과 최적의 필터 차수를 구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.2105-2112
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• 2010

심전도의 잡음 성분은 일정한 주파수대역에 분포하지 않고 측정자의 신체 및 환경조건에 따라서 다양한 형태의 신호로 나타난다. 특히 기저선 변동 잡음은 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라 0 ~ 2[Hz] 범위의 주파수 성분이 원 신호에 섞여 발생하기 때문에 신호를 분석하는 데 많은 어려움이 있다. 기저선 변동을 제거하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으나 기존의 방법들은 많은 연산량으로 인한 처리시간이 길어지고 원 신호 성분을 왜곡시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 원신호의 변형을 줄이고 계산량의 복잡도를 최소화하는 효과적인 기저선 변동 제거 방법을 제안한다. 이는 신호의 기울기를 분석하여 기저선 변동 구간 및 굴곡점을 검출하고, 검출된 구간의 최소값에서 최대값까지를 근사화하여 원 신호에서 이를 감산함으로써 기저선 변동 곡선을 제거하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스 101번, 111번, 113번, 234번 레코드 중 기저선이 변동된 신호를 대상으로 0~2[Hz]와 2~40[Hz]의 주파수 대역에서의 평균자승오차를 각각 비교하였다. 실험결과 제안된 방법은 원신호의 왜곡과 계산량의 복잡도를 최소화하여 효과적으로 기저선 변동을 제거하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업교육학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터산업교육학회 2003년도 제4회 종합학술대회 논문집
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• pp.99-102
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• 2003

Data acquisition of biomedical signal is important that can convert health of human body to measurable datas. In this paper, we developed system that can send multiple ECG data, ECG signal in biomedical signals, using Bluetooth wireless transmission. Developed system has several features, total gain of 1000, filtering data for noise reduction in hardware / software parts, portable to carry cause it has small size and battery operation. And system was designed which can measures data in several OS(Windows 2000, Windows CE).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.113-116
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• 2000

In this paper presents the portable wireless ECG data detection and diagnosis system based on discreet wavelet transform. An algorithm based on wavelet transform suitable for real time implementation has been developed in order to detect ECG characteristics. In particular, QRS complex, S and T waves may be distinguished form noise, baseline drift or artifacts. Proposed telemetry system that a transmitting media using radio frequency(RF) for the middle range measurement of the physiological signals and receiving media using optical for electromagnetic interference problem. A standard hi-directional serial communication interface between the telemetry system and a personal computer or laptop, allows read-time controlling, diagnosing and monitoring of system. A portable telemetry system within a size. of 65${\times}$125${\times}$45mm consists of three parts: a digital signal processing part for physiological signal detect or diagnose, RF transmitter for data transfer and a optical receiver for command receive. Advantages of proposed telemetry system is wireless middle range(50m) FM transmission, reduce electromagnetic interference to a minimum. which enables a comfortable diagnosis system at home.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제6권2호
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• pp.53-62
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• 1985

The position and time interval of wave components of the electrocardiogram are used as important data for physician's diagnosis. In case of using the existing definition of the onset of the wave component of the electrocardiogram, they have some problems of defining the precise position of the isoelectric line, of defining the limit of the gradient accepted as the onset, and of the gradient being changed by noise. Therefore, in this paper all time intervals and positions of wave components needed for data of diagnosis were obtained correctly by turning point data reduction algorithm and linear regression intersection algorithm, and the viability of the method of intersecting lines was established in comparison to the four methods of calculating the PR interval.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권4호
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• pp.507-514
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• 1996

The automated ECG diagnostic systems in hospital have a low P-wave detection capacity in case of some diseases like conduction block. The purpose of this study is to improve the P-wave detection ca- pacity using wavelet transform. The first procedure is to remove baseline drift by subtracting the median filtered signal from the original signal. The second procedure is to cancel ECG's QRS-T complex from median filtered signal to get P-wave candidate. Before we subtracted the templete from QRS-T complex, we estimated the best matching between templete and QRS-T complex to minimize the error. Then, wavelet transform was applied to confirm P-wave. In particular, haiti wavelet was used to magnify P-wave that consisted of low frequency components and to reject high frequency noise of QRS-T complex cancelled signal. Finally, p-wave was discriminated and confirmed by threshold value. By using this method, We can got the around 95.1% P-wave detection. It was compared with contextual information.