The present study proposes an algorithm that can discriminate between normal subjects and paroxysmal atrial fibrillation (PAF) patients, which is conducted using electrocardiogram (ECG) without PAF events. For this, time-domain features and random forest classifier are used. Time-domain features are obtained from Poincare plot, Lorenz plot of ${\delta}RR$ interval, and morphology analysis. Afterward, three features are selected in total through feature selection. PAF patients and normal subjects are classified using random forest. The classification result showed that sensitivity and specificity were 81.82% and 95.24% respectively, the positive predictive value and negative predictive value were 96.43% and 76.92% respectively, and accuracy was 87.04%. The proposed algorithm had an advantage in terms of the computation requirement compared to existing algorithm, so it has suggested applicability in the more efficient prediction of PAF.
본 논문에서는 원적외선 온열효과가 자율 신경계에 미치는 영향을 심박변동(HRV)을 이용하여 평가 하였다. 측정된 심박변동신호를 FFT 의한 전력스펙트럼을 구함으로써 자율 신경계의 반응 특성을 고찰하고 Poincare plot 분석 방법을 이용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 통해 심박변동 신호분석해보면 원적외선 온열에 노출되기 전에 비해 노출된 후에 매우 복잡한 모습임을 관찰 할 수 있었는데 이것은 자율신경계가 관여하는 심혈관계 제어 메커니즘이 원적외선 온열에 노출되기 전보다 노출된 후에 더욱 복잡함을 반영하는 것으로 분석된다.
장시간 운전을 하는 동안 운전자는 외부상황을 계속해서 주시하고 경계하게 하므로 운전자에게는 정신적 부하로 작용하게 되며 이로 인해 발생하는 운전피로는 자동차 사고의 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 심박변동신호를 분석하여 운전시간의 증가에 따른 발생하는 운전피로도를 알아보았다. 심박변동신호의 분석방법에는 이전 연구들에서 널리 사용되어져 왔던 선형분석방법들과 함께 ApEn, Poincare Plot등을 이용한 비선형 분석방법들을 이용하였다. 3년 이상의 운전경력을 가진 5명의 실험자가 참가하였으며 모든 실험자는 4대의 승용차를 2번씩 운전하여 총 40회의 실험을 실시하였다. 운전구간은 고속도로 300km구간을 왕복해서 주행하도록 하였으며 약 3시간 정도가 소요되었다. 운전하는 동안 30분 간격으로 심전도 데이터를 측정하였다. 측정된 심전도 신호로부터 유도된 심박변동신호(HRV : heart rate variability)로부터 시간영역 변수, 주파수 영역변수, 비선형 특성 등을 구한다음, 안정 상태의 데이터라 비교하여 통계석 유의성을 살펴보았다. 분석결과 시간영역의 변수인 평균심박동수는 운전시간의 증가에 따라 계속적으로 감소하였으며 심박동율의 표준편차와 연속적인 RR간격의 차이는 90분 이후로는 일정 수준을 유지하였다. 주파수 영역에서 구한 L $F_{norm}$, LF/HF는 운전시간에 따라 증가함을 보였다. 비선형 특성을 알아보기 위해서 ApEn, Poincare plot을 이용하였는데 모두 시간에 따라 감소함을 나타내었다. 대부분의 변수에서 통계적 유의성은 1시간 이후부터 나타남을 볼 수 있었다.
Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.
Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia is most common abnormal-heart rhythm that may increase mortal risk of a cardiac patient. Thus, it is very important issue to identify the specular portraits of PVC pattern especially from the patient. In this paper, we propose a new method to extract the characteristics of PVC pattern by applying K-means machine learning algorithm on Heart Rate Variability depicted in Poinecare plot. For the quantitative analysis to distinguish the trend of cluster patterns between normal sinus rhythm and PVC beat, the Euclidean distance measure was sought between the clusters. Experimental simulations on MIT-BIH arrhythmia database draw the fact that the distance measure on the cluster is valid for differentiating the pattern-traits of PVC beats. Therefore, we proposed a method that can offer the simple remedy to identify the attributes of PVC beats in terms of K-means clusters especially in the long-period Electrocardiogram(ECG).
The present work aims at investigating the nonlinear dynamics, bifurcations, and stability of an axially accelerating beam with an intermediate spring-support. The problem of a parametrically excited system is addressed for the gyroscopic system. A geometric nonlinearity due to mid-plane stretching is considered and Hamilton's principle is employed to derive the nonlinear equation of motion. The equation is then reduced into a set of nonlinear ordinary differential equations with coupled terms via Galerkin's method. For the system in the sub-critical speed regime, the pseudo-arclength continuation technique is employed to plot the frequency-response curves. The results are presented for the system with and without a three-to-one internal resonance between the first two transverse modes. Also, the global dynamics of the system is investigated using direct time integration of the discretized equations. The mean axial speed and the amplitude of speed variations are varied as the bifurcation parameters and the bifurcation diagrams of Poincare maps are constructed.
Background: Ketamine has an indirect sympathetic stimulation effect. We investigated heart rate variability (HRV) as a marker of cardiac autonomic function after a target controlled infusion (TCI) of ketamine with a plasma concentration of 30 or 60 ng/ml. Methods: In 20 adult volunteers, the mean of the R wave to the adjacent R wave interval (RRI), the range of RRI, the root mean square successive difference of intervals (RMSSD), the total power, the low frequency (LF, 0.04-0.15 Hz) power, the high frequency (HF, 0.15-0.4 Hz) power, the normal unit HF (nuHF), the normal unit LF (nuLF), the LF/HF ratio and the SD1 and the SD2 in the Poincare plot were measured before and after a TCI of ketamine. We observed for any psychedelic symptoms or sedation. Results: There were no differences in the mean and range of the RRI, RMSSD, total power, LF power, HF power, nuHF, nuLF, LF/HF ratio, SD1 and SD2 between before and after ketamine administration. The OAA/S score was higher and there were more psychedelic symptoms with a 60 ng/ml plasma concentration than with a 30 ng/ml plasma concentration. Conclusions: This study did not show any effect of a low plasma concentration of ketamine on the autonomic nervous system.
This paper presented a method for random forest based the arrhythmia classification using both heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) features. We analyzed the MIT-BIH arrhythmia database which contains half-hour ECG recorded from 48 subjects. This study included not only the linear features but also non-linear features for the improvement of classification performance. We classified abnormal ECG using mean_NN (mean of heart rate), SD1/SD2 (geometrical feature of poincare HRV plot), SE (spectral entropy), pNN100 (percentage of a heart rate longer than 100 ms) affecting accurate classification among combined of linear and nonlinear features. We compared our proposed method with Neural Networks to evaluate the accuracy of the algorithm. When we used the features extracted from the HRV as an input variable for classifier, random forest used only the most contributed variable for classification unlike the neural networks. The characteristics of random forest enable the dimensionality reduction of the input variables, increase a efficiency of classifier and can be obtained faster, 11.1% higher accuracy than the neural networks.
개의 마취에서 부작용을 예방하기 위하여 전마취제로 가장 일반적으로 사용되어지는 항콜린제는 심장에 부작용을 일으킬 수 있다. 비글견에서 케타민 마취 동안 심장의 교감신경과 부교감 신경의 균형에 대한 아트로핀과 글리코피롤레이트의 효과를 검증하기 위하여, 심박변이도, 마취 기간 그리고 행동 변화가 평가 되어졌다. 아트로핀과 글리코피롤레이트에서는 어떠한 일시적인 domain 차이도 없었다. 주파수 영역과 연관되어서는, 아트로핀과 글리코피롤레이트 효과는 모두 대조군에 비해 유의하게 낮게 나타났다(P<0.05). 그러나, 아트로핀의 RMSSD와 SD1은 기준선보다 낮았으며(P<0.05), 글리코피롤레이트의 LF:HF ratio는 기준선보다 높은 유의한 변화를 보였다(P<0.05). SD1의 변화는 주파수 도메인의 HF와 일치하는 변화를 보였으며 호흡수와 $SpO_2-R$의 변화와도 일치하는 변화를 보였다. 우리의 결과는 심장의 자율신경적 특성을 이용하여 글리코피롤레이트가 안전성과 작용 시간을 고려하여 개에서 케타민 마취 시 항콜린제로 더욱 적당하다는 것을 증명한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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