Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.98-103
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2007
Long term Electrocardiogram (ECG) [1] analysis plays a key role in heart disease analysis. A combined detection of QRS-complex and P-wave in ECG signal for ubiquitous healthcare system was designed and implemented which can be used as an advanced warning device. The ECG features are used to detect life-threating arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing QRS complex and P-wave in wireless ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server will transfer alarm conditions to a doctor's Personal Digital Assistant (PDA). Doctor can diagnose the patients who have survived from cardiac arrhythmia diseases.
전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.
일반적인 부정맥 분류 방법의 경우 심방 박동 수와 관련한 PP간격, P모양의 다양성과 같은 조건을 이용하는데, 잡음으로 인해 정확한 P파의 검출이 어렵기 때문에 잡음의 영향을 비교적 적게 받는 R파를 이용하는 것이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 R파 중심의 ECG(electrocardiography) 패턴 분석과 템플릿 문턱치를 도입하여 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전 처리 과정과 차감 동작 기법을 통해 R파를 검출하였다. 이후 RR 간격의 평균 가중치와 변화율을 이용하여 먼저 조기수축 파형의 패턴을 분류하고, R파의 진폭에 대한 템플릿 문턱값을 통해 조기심실수축과 조기심방수축을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 조기 심방과 심실수축이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 6개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.77%의 성능을 나타내었고, 조기심실수축과 심방수축 부정맥은 각각 94.91%와 95.76%의 평균 분류율을 나타내었다.
P-wave characteristic in the human electrocardiogram (ECG) is important in the diagnosis of atrial conduction pathology. In this paper, we measured an ECG signal from patient with cardiovascular disease using one lead ECG electrode system which is based on the wireless cardiac monitoring system. And we detected a P-wave in ECG signal using the complex-valued continuous wavelet transforms (CWT) according to two kinds of patch type electrodes such as an existing narrow patch type electrode and the improved wide patch type electrode presented in this paper. Also, we compared the characteristics in detecting the P-wave in terms of the magnitude and the width of P-waves. From the results of comparison we found that the width and the magnitude of P-wave detected using the wide patch type electrode is improved to be interpreted easier compared to those using the narrow patch type electrode. Furthermore, we have also proven that the complex-valued CWT can be used as a robust detector for P-wave in ECG signal analysis.
조기심실수축(Premature Ventricular Contractions, PVC)은 부정 맥 중 가장 빈번히 나타나는 심장질환으로 위험한 상황으로 발전할 가능성을 가지고 있다. 따라서 이의 검출은 심장질환에 대한 예방과 추후 발생여부에 대한 기초조사로서 매우 중요하다. 지금까지 PVC를 검출하는 많은 방법이 연구되어 왔으나 기존의 방법들은 잡음의 영향을 많이 받고 P파의 존재 유무에 의존적이기 때문에 검출의 정확도가 떨어지며, 처리시간이 많이 소요되기 때문에 실시간 검출에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 리듬분석과 비트매칭을 통한 PVC검출 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정 후 R 파를 검출하고, RR 간격의 리듬분석과 QRS 폭간격의 비트 매칭을 통해 비트 유형을 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 R파 및 PVC 검출 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파의 sensitivity는 99.74%, positive predictivity는 99.81%, PVC의 sensitivity는 93.91%, Positive predictivity는 96.48%의 검출 결과를 나타내었다.
This paper describes a method of detecting formation boundaries, and permeable fractures, from frequency-domain Stoneley wave logs. Field data sets were collected between the depths of 330 and 360 m in well EE-4 in the Higashi-Hachimantai geothermal field, using a monopole acoustic logging tool with a source central frequency of 15 kHz. Stoneley wave amplitude spectra were calculated by performing a fast Fourier transform on the waveforms, and the spectra were then collected into a frequency-depth distribution of Stoneley wave amplitudes. The frequency-domain Stoneley wave log shows four main characteristic peaks at frequencies 6.5, 8.8, 12, and 13.3 kHz. The magnitudes of the Stoneley wave at these four frequencies are affected by formation properties. The Stoneley wave at higher frequencies (12 and 13.3 kHz) has higher amplitudes in hard formations than in soft formations, while the wave at lower frequencies (6.5 and 8.8 kHz) has higher amplitudes in soft formations than in hard formations. The correlation of the frequency-domain Stoneley wave log with the logs of lithology, degree of welding, and P-wave velocity is excellent, with all of them showing similar discontinuities at the depths of formation boundaries. It is obvious from these facts that the frequency-domain Stoneley wave log provides useful clues for detecting formation boundaries. The frequency-domain Stoneley wave logs are also applicable to the detection of a single permeable fracture. The procedure uses the Stoneley wave spectral amplitude logs at the four frequencies, and weighting functions. The optimally weighted sum of the four Stoneley wave spectral amplitudes becomes almost constant at all depths, except at the depth of a permeable fracture. The assumptions that underlie this procedure are that the energy of the Stoneley wave is conserved in continuous media, but that attenuation of the Stoneley wave may occur at a permeable fracture. This attenuation may take place at anyone of the four characteristic Stoneley wave frequencies. We think our multispectral approach is the only reliable method for the detection of permeable fractures.
QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.
본 논문에서는 진원지 주변에서 빠르고 정확한 지진 조기 경보를 수행하기 위한 선착 P파 다중 탐지 시스템과 이를 구동하기 위한 지진파 초동 탐지 및 경보 알고리즘을 개발하였다. 공용 중인 5개소(포항지역 4개소)의 건축물을 선정하여 개발한 계측 시스템을 설치하였고, 지반 진동을 실시간 모니터링하며 실증시험을 진행하였다. 실증 모니터링 중 2019년 9월 26일 포항 지역에서 규모 2.3의 지진이 발생하였다. 포항지역에 설치된 총 4개소의 시스템 중 3개소에서 P파 초동 탐지 알고리즘이 작동되어 지진동 이벤트로 기록되었다. 진원지로부터 5.5 km로 가장 가까운 계측소는 지진 발생 후 1.2초 후 P파 초동이 감지되었으며, P파 도달 후 약 1.02초 후 S파가 도달하여 다소의 경보시간을 제공해주었다. P파가 탐지된 3곳의 최대 가속도는 각각 6.28gal, 6.1gal, 5.3gal로 기록되었으며, 이벤트 경보 발령을 위한 최대 지반 가속도의 임계값(25.1gal)을 초과하지 않아 경보 알고리즘이 작동하지 않았다. 향후 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 추가 검증이 이루어진다면 국내 실정에 맞는 실효성 높은 지진 경보 시스템으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
R파 검출에 사용되는 여러 심전도 데이터베이스는 샘플링 주파수의 차이로 인해 서로 다른 환경에 적용할 경우 성능에 변화가 많아 알고리즘의 신뢰도를 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 심전도신호의 샘플링 주파수에 따른 R파 검출의 최적 문턱치 설정 방법을 제안한다. 이를 위해 미분 기반의 이동평균과 제곱합수를 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 샘플링 주파수에 따라 피크 문턱치에 대한 최적 값을 검출하였다. 문턱치 단계는 신호의 변화와 이전 검출된 피크 값에 따라 문턱치를 변경함으로써 최적의 성능을 나타내는 값을 선정하는 과정으로 실험하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 실험한 결과 MIT-BIH 샘플링 주파수 360Hz에 대한 미분 구간($N_d$), 윈도우 사이즈(N), 문턱 계수($p_{th}$)의 최적 값은 각각 7, 8, 6.6일 때 R파 검출율은 99.758%의 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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