• 제목/요약/키워드: PREMATURE VENTRICULAR CONTRACTION

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R-R 간격 정보를 이용한 심실조기수축 부정맥 검출 (PVC(Premature Ventricular Contraction) Arrhythmia Detection Using R-R Interval)

  • 이선주;윤태호;신승원;이성택;김경섭;이정환;김동준
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.472-473
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    • 2008
  • 심실조기수축(PVC: Premature Ventricular Contraction)은 성인에게서 가장 흔하게 발생되는 심장 부정맥 증상 중의 하나이다. 심실조기수축 부정맥이 자주 발현되는 사람의 경우 관상 동맥질환, 고혈압 등의 심혈관계 질환이 진행되고 있을 가능성이 많고, 심실빈맥이나 심실세동으로 전이되는 경우 심정지 등을 유발하여 사망에 이르기 때문에 지속적으로 관찰이 필요한 증상이다. 따라서 본 연구에서는 R-R 간격 정보를 이용하여 심실조기수축 부정맥 증상을 실시간으로 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 구현하고자 하였다.

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첨도치 해석을 통한 심실조기수축 부정맥 검출 (Classification of Premature Ventricular Contraction Arrhythmia by Kurtosis Analysis)

  • 김경섭;김정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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    • pp.355-356
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    • 2013
  • 심장의 활동을 전기적 변위로 표현되는 심전도 신호는 심장병 진단에 중요한 임상적 파라미터들을 제공한다. 특히 심전도 신호에서 P, QRS Complex,, T 특징점들로 대표되는 파형 변곡점들의 시간상 위치와 크기 및 형태학적 모양은 심장의 이상 리듬을 나타내는 부정맥여부를 검출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 연구에서는 특히 QRS complex 구간에 대한 첨도치의 연산 해석을 통하여 정상적인 심전도 리듬과 심실조기수축 부정맥 리듬을 구분하는 방법을 제시하고 또한 스마트폰을 기반으로 하는 심전도 모니터링 시스템에 적용하고자 하였다.

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Neonatal arrhythmias: diagnosis, treatment, and clinical outcome

  • Ban, Ji-Eun
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제60권11호
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    • pp.344-352
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    • 2017
  • Arrhythmias in the neonatal period are not uncommon, and may occur in neonates with a normal heart or in those with structural heart disease. Neonatal arrhythmias are classified as either benign or nonbenign. Benign arrhythmias include sinus arrhythmia, premature atrial contraction, premature ventricular contraction, and junctional rhythm; these arrhythmias have no clinical significance and do not need therapy. Supraventricular tachycardia, ventricular tachycardia, atrioventricular conduction abnormalities, and genetic arrhythmia such as congenital long-QT syndrome are classified as nonbenign arrhythmias. Although most neonatal arrhythmias are asymptomatic and rarely life-threatening, the prognosis depends on the early recognition and proper management of the condition in some serious cases. Precise diagnosis with risk stratification of patients with nonbenign neonatal arrhythmia is needed to reduce morbidity and mortality. In this article, I review the current understanding of the common clinical presentation, etiology, natural history, and management of neonatal arrhythmias in the absence of an underlying congenital heart disease.

Radial Basis Function 네트워크를 이용한 PVC 분류 (Classification of PVC(Premature Ventricular Contraction) using Radial Basis Function network)

  • 이전;이경중
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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    • pp.439-442
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    • 1997
  • In our research, we will extract diagnostic parameters by LPC method and wavelet transform. Then, we will design artificial neural network which is based on RBF that can express input features in terms of fuzzy. Because PVC(Premature Ventricular Contraction) has possibility to cause heart attack, the detection of PVC is a very significant problem. To deal with this problem, LPC method which gives different coefficients or different morphologies and wavelet transform which has superior localization nature of time-frequency, are used to extract effective parameters or classification of normal and PVC. Because RBF network can allocate an input feature to the membership degree of each category, total system will be more flexible.

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하강 기울기 추적파와 Form Factor를 이용한 심전도 조기심실수축의 검출 방법의 비교 (Comparison of PVC Detecting Methods with ECG Using Descending Slope Tracing Waves and Form Factor)

  • 주장규;이기영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제1권3호
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    • pp.21-26
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    • 2008
  • 본 연구에서는 심장 부정맥의 조기증상인 조기심실수축(premature ventricular contraction, PVC)을 검출하기 위하여 심전도 신호로부터 하강 기울기 추적파(descending slope tracing wave, DSTW)와 Form Factor(FF)를 추출하였으며 효율적인 방법을 찾기 위해 두 가지 특징을 이용한 결과를 비교하였다. 우선 심전도의 정확한 R파의 위치를 검출하기 위하여 2차 미분과 하강 기울기 추적파를 적용하였으며, 이 PVC검출법을 검증하기 위하여 MIT/BIH 데이터베이스에서 PVC를 포함한 심전도를 대상으로 위 방법을 적용하여 검출 방법과 비교하여 그 효용성을 확인하였다.

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이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용한 조기심실수축 추출 (Detection of Premature Ventricular Contraction Using Discrete Wavelet Transform and Fuzzy Neural Network)

  • 장형종;임준식
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.451-459
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    • 2009
  • 본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.

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ECG 패턴 분석과 템플릿 문턱값을 통한 조기수축 부정맥분류 (Premature Contraction Arrhythmia Classification through ECG Pattern Analysis and Template Threshold)

  • 조익성;조영창;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.437-444
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    • 2016
  • 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.

웨이블릿 변수화의 최적화를 통한 적응형 조기심실수축 검출 알고리즘 (An Adaptive Classification Algorithm of Premature Ventricular Beat With Optimization of Wavelet Parameterization)

  • 김진권;강대훈;이명호
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.294-305
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    • 2009
  • The bio signals essentially have different characteristics in each person. And the main purpose of automatic diagnosis algorithm based on bio signals focuses on discriminating differences of abnormal state from personal differences. In this paper, we propose automatic ECG diagnosis algorithm which discriminates normal heart beats from premature ventricular contraction using optimization of wavelet parameterization to solve that problem. The proposed algorithm optimizes wavelet parameter to let energy of signal be concentrated on specific scale band. We can reduce the personal differences and consequently highlight the differences coming from arrhythmia via this process. The proposed algorithm using ELM as a classifier show high discrimination performance between normal beat and PVC. From the experimental results on MIT-BIH arrhythmia database the performances of the proposed algorithm are 98.1% in accuracy, 93.0% in sensitivity, 96.4% in positive predictivity, and 0.8% in false positive rate. This results are similar or higher then results of existing researches in spite of small human intervention.

NEWFM을 이용한 자동 조기심실수축 탐지 (Automatic Premature Ventricular Contraction Detection Using NEWFM)

  • 임준식
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.378-382
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    • 2006
  • 본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.

The change of QRS duration after pulmonary valve replacement in patients with repaired tetralogy of Fallot and pulmonary regurgitation

  • Yun, Yuni;Kim, Yeo Hyang;Kwon, Jung Eun
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제61권11호
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    • pp.362-365
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    • 2018
  • Purpose: This study aimed to analyze changes in QRS duration and cardiothoracic ratio (CTR) following pulmonary valve replacement (PVR) in patients with tetralogy of Fallot (TOF). Methods: Children and adolescents who had previously undergone total repair for TOF (n=67; median age, 16 years) who required elective PVR for pulmonary regurgitation and/or right ventricular out tract obstruction were included in this study. The QRS duration and CTR were measured pre- and postoperatively and postoperative changes were evaluated. Results: Following PVR, the CTR significantly decreased (pre-PVR $57.2%{\pm}6.2%$, post-PVR $53.8%{\pm}5.5%$, P=0.002). The postoperative QRS duration showed a tendency to decrease (pre-PVR $162.7{\pm}26.4$ msec, post-PVR $156.4{\pm}24.4$ msec, P=0.124). QRS duration was greater than 180 msec in 6 patients prior to PVR. Of these, 5 patients showed a decrease in QRS duration following PVR; QRS duration was less than 180 msec in 2 patients, and QRS duration remained greater than 180 msec in 3 patients, including 2 patients with diffuse postoperative right ventricular outflow tract hypokinesis. Six patients had coexisting arrhythmias before PVR; 2 patients, atrial tachycardia; 3 patients, premature ventricular contraction; and 1 patient, premature atrial contraction. None of the patients presented with arrhythmia following PVR. Conclusion: The CTR and QRS duration reduced following PVR. However, QRS duration may not decrease below 180 msec after PVR, particularly in patients with right ventricular outflow tract hypokinesis. The CTR and ECG may provide additional clinical information on changes in right ventricular volume and/or pressure in these patients.