The detection of P-waves and T-wave in the electrocardiogram signal analysis is an important issue. But the accuracy of the boundary detection algorithm is an insufficient level in the change of slow transition in the signal compared to the QRS complex. This study proposes an algorithm to detect P-wave and T-wave sequentially after determining local baseline using QRS complex. First, we detected the peak points based on local baseline and determined the onset and offset through the calculation of the area of the section. After modifying the baseline using detected waveform, we detected the other waveform in the same way and separated the P-wave and the T-wave based on the location. We used the PhysioNet QT database to evaluate the performances of the algorithm, and calculate the mean and the standard deviations. The experiment results show that standard deviations are under the tolerances accepted by expert physicians, and outperform the results obtained by the other algorithms.
This paper proposes a method called linear prediction (a high performant technique in digital speech processing) for analyzing digital ECG signals. There are several significant properties indicating that ECG signals have an important feature in the residual error signal obtained after processing by Durbin's linear prediction algorithm. The ECG signal classification puts an emphasis on the residual error signal. For each ECG's QRS complex. the feature for recognition is obtained from a nonlinear transformation which transforms every residual error signal to set of three states pulse-cord train relative to the original ECG signal. The pulse-cord train has the advantage of easy implementation in digital hardware circuits to achive automated ECG diagnosis. The algorithm performs very well feature extraction in arrythmia detection. Using this method, our studies indicate that the PVC (premature ventricular contration) detection has a at least 90 percent sensityvity for arrythmia data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.4
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pp.406-412
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2009
ECG is used on purpose to keep good health or monitor cardiac function of aged person as well as on purpose to diagnose the disease of heart patients. The ambulatory ECG monitoring system under guarantee of safety and accuracy is very efficient to prevent the progress of heart disease and sudden death. These systems can detect the temporary change of ECG that is very significant to diagnose heart disease such as myocardial ischemia, arrhyamia and cardiac infarction. In this paper, we describe the ECG signal analysis algorithm and measurement device for ECG monitoring. The authors designed a small-size portable ECG device that consisted of instrumentation amplifier, micro-controller, filter and RF module. The device measures ECG with four electrodes on the body and detects QRS complex and ST level change in realtime. Also it transmits the measured signals to the personal computer. The developed software for ECG analysis in personal computer has the function to detect the feature points and ST level changes.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.8
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pp.39-46
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1998
One of the main techniques for diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, P, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detection techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source. In this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelets transform that has recently been applying to various fields.
HRV(Heart rate variability) analysis parameter is widely used as an index to evaluate the autonomic nervous system and cardiac function. For reliable HRV analysis, we need to acquire the accurate ECG signals. Most of commercially available portable ECG devices have low sampling rate because of low power consumption and small size issues, which make it difficult to measure RR-interval accurately. This study is to improve the accuracy of RR-interval by developing R-wave interpolation technique, based on the morphological characteristics of the QRS complex. When the developed method was applied to ECG obtained at 200 Hz and the results were compared with 1000 Hz reference device, the error range decreased by 1.33 times in sitting and by 2.38 times in cycling exercise. Therefore, the proposed interpolation technique is thought to be useful to improve the accuracy of R-R interval in the portable ECG device with low sampling rate.
In this paper, we designed a fuzzy system using the wavelet coefficients to detection the PVCs effectively and to increase the accuracy of decision of the arrhythmia. In the proposed Fuzzy system, the QRS complex of ECG signal is divided into 6th level frequence bands by wavelet transform using Haar wavelet. The MIT/BIH database for the source of input signal is used in order to evaluate the performance of the proposed system. From the simulation results, the decision of membership functions for PVCs and heart rates by using Fuzzy rules, we detected the abnormal values effectively by application of leaned from neural network and we also found results in classification ratio of 95% the decision of arrhythmia.
Even though the pathogenesis is still controversial, electrocardiographic changes after congenital open heart surgery depend on various etiologic factors. Author reviewed 261 cases of congenital open heart surgery patient experienced in the Dept. of Thoracic & Cardiovascular Surgery, Pusan National University Hospital, since July, 1981 to Sept., 1985. The results were summarized as followed: 1. The age distribution was from 3 to 29 years old with mean age 10.8 years. And the most frequent congenital heart defect we had done operation was VSD. 2. Preoperatively, the most frequent ECG finding was abnormal QRS complex and postoperatively the most frequent ECG change was arrhythmia. 3. The most frequent arrhythmia before operation was intraventricular conduction disturbance. 4. Right ventriculotomy incision produced the more frequent abnormal ECG changes postoperatively than right atriotomy or pulmonary arteriotomy. 5. According to the operative technique, outflow patch graft of TOF repair produced the highest frequency of ECG changes after operation, and in comparing simple and patch closure of VSD, the latter was higher frequency of ECG changes, in valvotomy and infundibulectomy of PS, the latter was higher too. 6. The common symptom and signs in abnormally ECG changed patients after operation were palpitation, dyspnea, congestive heart failure and murmur in this order., 7. The longer the time of CPB, the more number of abnormally ECG changed patients had been developed after operation. 8. The most of postoperative ECG changed patients recovered spontaneously or with only medication and were clinically insignificant. And the rest other minor group recovered with temporary pacing. Eight cases out of 261 [3.1%], these with abnormal QRS complex and arrhythmia couldn`t recover in spite of every effort and eventually succumbed.
We propose an individual identification method using a single-lead electrocardiogram signal. In this paper, lead I ECG is measured from subjects in various physical and psychological states. We performed a noise reduction for lead I signal as a preprocessing stage and this signal is used to acquire the representative beat waveform for individuals by utilizing the ensemble average. From the P-QRS-T waves, features are extracted to identify individuals, 19 using the duration and amplitude information, and 16 from the QRS complex acquired by applying Pan-Tompkins algorithm to the ensemble averaged waveform. To analyze the effect of each feature and to improve efficiency while maintaining the performance, Relief-F algorithm is used to select features from the 35 features extracted. Some or all of these 35 features were used in the support vector machine (SVM) learning and tests. The classification accuracy using the entire feature set was 98.34%. Experimental results show that it is possible to identify a person by features extracted from limb lead I signal only.
In Magnetic Resonance Imaging(MRI), the QRS complex of ECG is used as a trigger signal for MRI scan. But, gradient and RF(radio frequency) artifacts which are caused to static and dynamic field in MRI scanner cause interference in the ECG. Also, the signal shape of theses artifacts can be similar to the QRS-complex, causing possible misinterpretation during patient monitoring and false gating of the MRI. In case of using general FIR or IIR band-pass filters for minimizing the artifacts, artifact-reduction-ratio is not excellent. So, an adaptive real-time digital filter is proposed for reduction of noise by gradient and RF(radio frequency) artifacts. The proposed filter for MRI-Gating is based on the noise-canceller with NLMS(Normalized Least Mean Square) algorithm. The reference signals of the adaptive noise canceller are a combination of the noisy three channel ECG signals. In conclusions, the proposed method showed the acceptable quality of ECG signal with sufficient SNR for gating the MRI and possibility of real time implementation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.4
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pp.21-29
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2010
In this study, we aimed to develope the physio-module for echocardiography. This physio-module includes multi-functions such as ECG, respiration, PCG, heart sound, and this is used to diagnose a cardiac disease in using ultrasound images synchronized with biosignals of physio-module. In this paper, the developed physio-module was verified by applying various test patterns considering each biosignal's characteristics and we could get the performance of QRS trigger delay time within international standard, EC-13 criteria. And ECG's change in physio-module and blood flow in M-mode was synchronized.
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