• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.192-200
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• 2015

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 즉, 생체 신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단규칙에 따라 진단을 수행하기 때문이다. 또한 이러한 대부분의 방법들은 P, Q, R, S, T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 특성을 가진 ECG 데이터를 분석하여 최소한의 특징점을 추출함으로써 그에 따른 패턴을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이상 심전도와 같은 다양한 신호를 고려하여 Q, R, S 피크 변화에 따른 개인별 ECG 신호의 패턴 분석기법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 Q, R, S의 진폭과 위상변화에 따른 8개의 특징점을 추출하였다. 이후 각 특징점의 피크 변화와 형태에 따른 ECG 신호를 분석하고 부정맥 유형에 따른 9가지 패턴을 정의하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 43개의 MIT-BIH 레코드를 대상으로 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced Beat의 각 패턴을 분석하였다. 실험결과 9가지 패턴에 대한 검출율은 93.72%로 우수하게 나타났다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제52권12호
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• pp.1364-1369
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• 2009

목 적 : 이번 연구에서는 소아기에 흔한 선천성 심장병 환자들을 대상으로 개심술 이후 생긴 반흔과 수술로 인한 용적 또는 압력 과부하 상태의 변화로 초래되는 비정상적인 심실 활성화를 신호 평준화 심전도를 이용하여 분석하고자 하였다. 방 법 : 선천성 심장병으로 개심교정술을 시행한 환자 52명을 대상으로 하였다. 환자군은 우심실 용적 과부하군(심방 중격 결손군, 1군), 좌심실 용적 과부하군(심실 중격 결손군, 2군), 우심실 압력 과부하군(활로씨 4징군, 3군)으로 나누었다. 대상 환자 모두에서 표준 12 유도 심전도와 신호 평준화 심전도 검사를 시행하였고, 평균 QRS 기간, QT와 QTc 간격, f-QRS, HFLA, RMS in terminal 40 ms를 구하였다. 결 과 : 수술 전에는 1군에서 다른 군에 비해 의미 있게 긴 QRS 기간을 보였고(P=0.011), 수술 후에는 3 군에서 다른 군에 비해 QTc 간격이 의미 있는 증가가 있었다(P=0.004). 그러나 신호 평준화 심전도는 수술 전후 환자군 간에 차이가 없었다. 전체 대상 환자 중 신호 평준화 심전도 측정값이 한가지 이상 후전위의 진단 기준에 해당되는 경우가 수술 전 12명(23%)에서 수술 후 21명(40%)로 증가하였다. 특히 2군과 3군에서는 수술 전에 비해 수술 후에 신호 평준화 심전도의 이상 소견을 보이는 경우가 의미있게 많았다(2군: 20% versus 28%, P<0.001, 3군: 14% versus 64%, P<0.001). 결 론 : 비정상적인 신호 평준화 심전도 값은 수술 후 반흔뿐만 아니라 개심술 자체, 심실의 과부하에 의해서도 발생할 수 있다.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2000년도 International Costume Culture Conference
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• pp.61-62
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• 2000

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 춘계학술대회
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• pp.51-55
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• 1991

This paper describes an algorithm of pattern analysis of ECG signals by significant points extraction method. The significant points can be extracted by modified zerocrossing method, which method determines the real significant point among the significant point candidates by zerocrossing method and slope rate of left side and right side. This modified zerocrossing method improves the accuracy of detection of real significant point position. This paper also describes the pattern matching algorithm by a hierarchical AND/OR graph of ECG signals. The decomposition of ECG signals by a hierarchical AND/OR graph can make the pattern matching process easy and fast. Furthermore the pattern matching to the significant points reduces the processing time of ECG analysis.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.325-327
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• 2004

ECG limb lead II signal widely used to diagnosis heart diseases and it is essential to detect ECG events (onsets, offsets and peaks of the QRS complex P wave and T wave) and extract them from ECG signal for heart diseases diagnoses. However, it is very difficult to develop standardized feature extraction formulas since ECG signals are varying on patients and disease types. In this paper, simple feature extraction method from normal and abnormal types of ECG signals is proposed. As a signal features, heart rate, PR interval, QRS interval, QT interval, interval between S wave and baseline, and T wave types are extracted. To show the validity of proposed method, Right Bundle Branch Block (RBBB), Left Bundle Branch Block (LBBB), Sinus Bradycardia, and Sinus Tachycardia data from MIT-BIH arrhythmia database are used for feature extraction and the extraction results showed higher extraction capability compare to conventional formula based extraction method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권2호
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• pp.131-138
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• 1991

This paper describes an algorithm of pattern analysis of ECG signals by significant points extraction method. The significant points can be extracted by modified zerocrossing method, which method determines the real significant point among the significant point candidates by zerocrossing method and slope rate of left side and right side. This modified zerocrossing method improves the accuracy of detection of real slgnficant polnt Position. This Paper also describes the pattern matching algorithm by a hierarchical AND/OR graph of ECG signals. The decomposition of ECG signals by a hierarchical AND/ OR graph can make the pattern matching process easy and fast, Furthermore the pattern matching to the significant points reduces the processing time of ECG analysis.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.55.4-55
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• 2001

Analyzing the ECG signal, we can find heart disease. Myocardial ischemia is a disorder of cardiac function caused by insufficient blood flow to the muscle tissue of the heart. Myocardial ischemia is inscribed on ST-segment of the ECG during and after patient takes exercise or is under stress, but after long time past, the ECG pattern is return to steady state. Therefore, it is necessary to monitor and analyze the ECG signal continuously for patient or aged people. Our primary purpose is the detection of temporary change of the ST-segment of ECG automatically. In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex more easily ...

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.175-176
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• 1998

The automated ECG diagnostic systems that are used in hospitals have low performance of P wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the aim of this study is the improvement of detection performance in conduction block which is low in P wave detection. Median QRS-T segments were subtracted from the raw data and residual in the QRS-T regions was zeroed. After band pass filtering, we applied approximated length transformation to detect P wave.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권4호
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• pp.277-284
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• 1991

This study describes the ambulatory ECG monitoring system for the remote autom atic diagnosis. System: tlardware is based on one chip microcomputer(80c31) and its peripherals which consists of A/D, EPROM, RAM, LCD display and two preamplifiers, Power circuits, control logic circuits. A/D converted data were differentiated and low pass filtered. The detection of QRS complex and R point were accomplished by software algorithm based on adaptive threshold computed on low pass fi:leered signal. Rhythm analysis is performed by RR interval and average RR interval. The performance of QRS detection algorithm is evaluated by using MIT/BIH data base. Using this system, the trends of the arrythmia during the long term could be saved and displayed.