• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.237-240
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• 2009

건강한 사람은 물론, 특히 심질환을 갖고 있는 사람들을 위하여 휴대형 측정기기를 통해 자신의 현재 위험 정도를 판단할 수 있는 장치를 제안하였다. 이를 위하여 심전도(ECG, electrocardiogram) 및 심음도(PCG, phonocardiogram) 정보를 사용하였다. ECG와 PCG 정보는 각기 전극과 마이크로폰을 사용하여 얻었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.47-55
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• 2010

심음은 심질환을 진단하는 1차적인 수단이지만 비정상 심음인 S2에서 A2와 P2의 분열 신호와 S2에 S3의 분마음 간섭 신호는 전문 의사들조차 청각적으로 구분하기 쉽지 않아 초기 진단에 어려움이 있다. 본 논문에서는 청각적으로 구분이 어려운 심음들을 분류하기 위해 PCG 신호의 주파수 특성에 적합한 분석 및 합성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 심음을 매칭 퍼슈잇으로 분해한 후 주파수 특성에 맞게 대역별로 합성하여 분석함으로써 청진으로 구분이 어려운 신호를 다른 상태의 심음과 구별한다. 실험 결과 분석을 통해 초기 진단 시 불명확한 S2의 분열 유무, S2의 분열 상태, 그리고 S3의 분마음 간섭 신호를 구별할 수 있었으며 분열의 정확한 시간 간격을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.3001-3008
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• 2013

심음도(PCG, Phonocardiogram) 분석을 이용하여 심장의 판막과 관련된 질환을 진단하기 위해서는 먼저 심음 분할을 위해 심음의 주성분인 S1과 S2를 정확하게 찾아야 한다. 본 논문에서는 심음포락선의 모멘트 특성을 분석하고 이를 심음 분할에 적용하였다. 기존의 2차 모멘트를 이용한 심음 분할의 문제점을 분석하고, 심잡음이 있더라도 심음 주성분의 검출이 용이한 3차 모멘트에 기반한 방법을 제안하였다. 심음포락선은 심음 신호의 단구간 에너지를 이용하였으며, 3차 모멘트 궤적의 기울기 정보를 이용하여 심음 주성분을 검출하고 지속시간을 게이팅(gating) 하였다. 다양한 심잡음이 포함된 심음 신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 2차 모멘트 기법보다 심잡음의 영향을 적게 받고 심음 주성분의 구간을 정확하게 검출 할 수 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권6호
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• pp.330-335
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• 2017

Cardiac arrest is owing to the failure of the heart that makes the blood circulation stop. Arrested blood circulation prevents the supply of the oxygen and the glucose and it results the loss of consciousness and, finally, brain death. Many public institution installed the AED for emergency treatment, but, it is not efficient when the patient is alone. In this paper, we made multiplexed wearable device for cardiac arrest detection. With this device, we measure the individual's electrocardiography, heart sound and motion. If the cardiac arrest is detected, the device make a warning horn and transmit the signal for defibrillation. We obtain 98.33% of ECG data, 94.5% of PCG data and 98.38% of IMU data accuracy for each evaluation and 93.33% accuracy for integrated evaluation.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2126-2134
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• 2015

The present study suggests a localization method for the first (S₁) and the second (S₂) feature of heart sounds, based on an algorithm involving frequency filtering, energy detection, and interval regulation. Localization accuracy was evaluated by comparing the algorithm with the traditional Hilbert transform-based localization method. Results show that the sensitivity and the positive predictivity value of proposed method, respectively, were 97.27 % and 99.94 % in S₁ detection and 94.99 % and 100 % in S₂ detection.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1045-1048
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• 2000

This paper presents the application of the wavelet transform analysis and the neural network method to the phonocardiogram (PCG) signal. Heart sound is a acoustic signal generated by cardiac valves, myocardium and blood flow and is a very complex and nonstationary signal composed of many source. Heart sound can be discriminated normal heart sound and heart murmur. Murmurs have broader frequency bandwidth than the normal ones and can occur at random position of cardiac cycle. In this paper, we classified the group of heart sound as normal heart sound(NO), pre-systolic murmur(PS), early systolic murmur(ES), late systolic murmur(LS), early diastolic murmur(ED). And we used the wavelet transform to shorten artifacts and strengthen the low level signal. The ANN system was trained and tested with the back- propagation algorithm from a large data set of examples-normal and abnormal signals classified by expert. The best ANN configuration occurred with 15 hidden layer neurons. We can get the accuracy of 85.6% by using the proposed algorithm.