• 제목/요약/키워드: QRS 간격

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QRS 패턴에 의한 QS 간격과 R파의 진폭을 이용한 조기심실수축 분류 (PVC Classification based on QRS Pattern using QS Interval and R Wave Amplitude)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.825-832
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    • 2014
  • 조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.

과칼륨혈증의 심전도변화와 중조(重曹)투여가 이에 미치는 영향 (Effects of Sodium Bicarbonate on Electrocardiogram in Hyperkalemia)

  • 조영호;채의업
    • The Korean Journal of Physiology
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    • 제16권1호
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    • pp.41-50
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    • 1982
  • 과칼륨혈증(Hyperkalemia)시의 심전도의 변화를 흰쥐에서 관찰하고 특히 평균 QRS 전기축의 변화, P-Q 및 Q-T 간격의 변화와 중조$(NaHCO_3)$투여에 의한 치료적 효과가 흰쥐에 심전도 변화에 미치는 영향에 대하여 관찰하였다. 실험동물을 4군으로 나누고 정상대조군, KCl만 투여군, $NaHCO_3$만 투여군 및 KCl 투여 1시간 반후 $NaHCO_3$투여군에 대해 그 소견을 비교 고찰하였다. KCl투여군에서 분시 심박수는 초기에 급속히 감소하여 그대로 유지되며 후기에는 급격히 서맥이 초래되며 심장이 정지된다. 평균 QRS 전기축은 후기에 좌측으로 편의한다. T파의 파고는 일시적으로 증가하였으나 후기에는 변화가 없었다. P-Q 간격은 초기에 연장되다가 말기에 회복되었으며 Q-T 간격도 초기에 연장 되었다가 후기에 점차 회복되는 경향을 보였다. $NaHCO_3$만의 투여군은 심박수가 초기에 급격히 감소하나 후기에는 반대로 미미한 회복 경향을 보인다. 평균 QRS 전기축은 초기에 변화가 없었고 말기에는 좌측으로 편의하였으며 T파의 파고는 큰 변화가 없었다. 또한 P-Q간격 및 Q-T 간격은 초기에 연장되다가 말기에 단축되었다. KCl투여 1시간 반 후 과칼륨혈증상태에서 $NaHCO_3$를 투여한 군에서는 심박수의 회복은 없었다. 평균 QRS 전기축의 우측편의 경향과 감소되었던 R파고의 증가와 증가되었던 T파의 파고 회복경향이 있었다. P-Q 간격은 계속 연장되었으며 Q-T 간격은 중조투여직전에 비하여 큰 변화가 없었다.

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조기심실수축 분류를 위한 위상 변이 추적 기반의 QRS 특징점 검출 (Detection of QRS Feature Based on Phase Transition Tracking for Premature Ventricular Contraction Classification)

  • 조익성;윤정오;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.427-436
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    • 2016
  • 일반적으로 QRS간격은 시작점을 기준으로 끝점까지의 간격을 말하지만 그 기준이 모호하고 Q와 S의 검출이 정확하지 않아 부정맥 분류 성능을 저하시키는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 심전도신호 중 가장 큰 피크인 R파를 정확히 검출한 후 이를 기준으로 위상 변이 추적 기법을 적용하여 Q와 S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 통해 잡음이 제거된 정확한 R파를 검출한다. 이후 심전도신호의 미분값을 통해 QRS패턴을 분류하고, R파를 기준으로 위상이 변화되는 방향과 횟수를 추적함으로써 Q, S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법이다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 R파 검출율은 99.60%의 성능을 나타내었고, 위상 변이 추적 기법의 경우 조기심실수축(PVC)이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 10개의 레코드를 대상으로 조기심실수축 분류율을 각각 비교 분석한 결과 94.12%로 우수하게 나타났다.

활로씨 4징의 교정 수술 후 심전도와 신호 평준화 심전도의 변화 (The changes of electrocardiography and signal-averaged electrocardiography after surgical repair of Tetralogy of Fallot)

  • 서혜은;임해리;김여향;현명철;이상범
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제50권5호
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    • pp.462-468
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    • 2007
  • 목 적 : 활로씨 4징 교정 수술을 받은 환자들에서 추적관찰 기간 동안 신호 평준화 심전도, 표준 12 유도 심전도 검사를 반복적으로 시행하고, 신호 평준화 심전도 상의 후전위, 심전도상의 QRS 기간, QT 간격 및 JT 간격, QRS 기간 분산, QT 간격 분산 및 JT 간격 분산을 측정하여 우심실 용적 부하 기간에 따른 변화를 알아보고자 하였다. 방 법 : 1985년 이후 경북대학교병원에서 활로씨 4징 교정 수술을 받고 1999년과 2005년에 표준 12 유도 심전도와 신호 평준화 심전도를 추적 관찰할 수 있었던 환자 9명을 대상으로 하였다. 대상 환자에서 1999년을 시점 1로, 2005년을 시점 2로 하여 각 시점별로 시행된 12 유도 심전도와 신호 평준화 심전도를 검토하여 표준 12 유도 심전도에서는 QRS 기간, QT 간격 및 JT 간격, QRS 기간 분산, QT 간격 분산 및 JT 간격 분산, SAECG에서는 f-QRS, HFLA, RMS, MV를 측정하였다. 결 과 : 시점 1과 시점 2 사이에서 JT 간격 분산은 통계학적으로 의미 있는 감소가 있었고($101.11{\pm}50.11$ vs $71.11{\pm}22.61ms$, P<0.05), HFLA는 통계학적으로 의미 있는 증가가 있었다($24.67{\pm}13.19$ vs $32.89{\pm}14.21ms$, P<0.05). 그러나 다른 계측치들은 유의한 차이가 없었다. 결 론 : 활로씨 4징 환자의 교정 수술 후 발생할 수 있는 폐동맥 역류증, 우심실 확장, 심실성 부정맥, 급사 등의 후기 부작용을 발견하기 위해 추적 관찰 기간 동안 심전도 및 신호 평준화 심전도를 시행 하였고,일부 계측치에서 유의한 변화를 발견할 수 있었다(JT dispersion, HFLA). 그러나 이러한 계측치의 유의한 변화와 활로씨 4징 환자의 수술 후 예후간의 관계를 규명하기 위해 더 많은 환자에서 더욱 장기적인 추적 관찰이 필요하다.

대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 이용한 부정맥 분류 (Arrhythmia Classification Method using QRS Pattern of ECG Signal according to Personalized Type)

  • 조익성;정종혁;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.1728-1736
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    • 2015
  • 부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 개인별 ECG신호의 차이는 고려하지 않고 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 또한 기존의 방법들은 각 ECG 특징점의 정확한 측정을 필요로 하며, 연산이 매우 복잡하다. 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 그에 따른 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 다양한 ECG 신호의 패턴에 따라 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고 부정맥을 정확하게 분류 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 QRS 특징점을 통해 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 정의하였다. 이후 패턴분류에 따른 오류를 검출 및 수정하고, 중복된 QRS 패턴을 별도의 부정맥으로 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 43개의 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율을 비교하였다. 실험결과 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율은 각각 99.98, 97.22 95.14, 91.47, 94.85, 97.48%의 우수한 검출율을 나타내었다.

차감 동작 기법 기반의 효율적인 R파 검출 (Efficient R Wave Detection based on Subtractive Operation Method)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.945-952
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    • 2013
  • QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.

QRS구간 제거와 이동평균을 통한 대상 영역 추출 기반의 T파 검출 알고리즘 (T Wave Detection Algorithm based on Target Area Extraction through QRS Cancellation and Moving Average)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.450-460
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    • 2017
  • T파는 심장의 심실의 재분극을 나타내는 파라미터로써 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. T 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 검출 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 이는 T파의 경우 P파와 중복되는 경우가 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 구간을 제거한 후, 이동평균을 통한 P파와 T파의 대상 영역을 추출하여 정확히 T파를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 검출된 QRS 구간을 제거, 이동평균을 통해 4개의 PAC 패턴과 기타부정맥에 대한 판단규칙을 적용하여 P, T파의 대상 영역을 추출하고, 이를 대상으로 RR 간격과 RT 간격의 문턱치를 적용하여 T파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 T파의 평균 검출율은 95.32%의 성능을 나타내었다.

재택건강관리 시스템을 위한 정상 및 비정상 심전도의 분류 (Classification of Normal and Abnormal QRS-complex for Home Health Management System)

  • 최안식;우응제;박승훈;윤영로
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.129-135
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    • 2004
  • 재택건강관리 시스템은 주로 정상인들로부터 빈번하게 측정한 생체신호의 실시간 처리과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 측정되는 심전도 신호에서 DRS를 검출하기 위한 단순화된 알고리즘과 검출된 QRS의 정상과 비정상 여부만을 분류하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 기존에 사용되고 있는 실시간 QRS 검출 알고리즘을 세분화하여 단순화된 QRS 검출 알고리즘을 제안함으로서 저가형 소형 단말기에서도 사용이 가능하도록 하였다. 또한 검출된 QRS들로부터 QRS 폭, R-R 간격, DRS 형태변수를 추출하여 QRS의 정상과 비정상을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 단순화된 QRS 검출기의 성능과 정상과 비정상의 분류성능은 각각 약 99%와 96%로 나타났다. 본 논문에서 제안된 QRS 검출과 분류를 위한 알고리즘들은 복잡한 신호처리 과정이 필요치 않으므로 재택건강관리 시스템에서의 실시간 심전도처리에 사용될 수 있을 것이다

QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 부정맥 분류 (Arrhythmia Classification based on Binary Coding using QRS Feature Variability)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.1947-1954
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    • 2013
  • 부정맥 검출을 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 또한 P파, T파의 개인차가 있어 파형을 구분할 수 없을 경우도 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 실시간으로 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 실시간 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 폭을 추출하고, 각 특징점들의 문턱치(threshold) 만족 여부를 바이너리 코드화시킴으로써 실시간으로 부정맥을 분류 하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 39개의 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat의 검출률을 비교하였다. 실험결과 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat는 각각 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48%의 우수한 평균 검출률을 나타내었다.

효율적인 QRS 검출과 프로파일링 기법을 통한 심실조기수축(PVC) 분류 (Efficient QRS Detection and PVC(Premature Ventricular Contraction) Classification based on Profiling Method)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.705-711
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    • 2013
  • 심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.