• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.18-26
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• 2009

본 논문에서는 심전도 기반의 u헬스케어시스템을 위한 다용도 신호추출 방법을 제안한다. 심전도 기반의 u헬스케어시스템 구현을 위해서는 심장질환 진단을 위한 QRS파형의 추출기술이 필수적이다. 또한, 보안성 및 편의성을 위하여 u헬스케어시스템에서 ECG신호와 같은 생체신호에서 직접 사용자의 신원을 확인할 수 있는 생체인식기능을 보유하고 있다면 매우 유용하다. 이를 위해서 본 논문에서는, 리드II 파형으로부터 QRS파형을 추출하고, 또한 상대적으로 노화 및 질환에 따른 변동에 강건한 리드III 파형으로부터 생체인식을 위한 신호추출법을 제안한다. 리드II 파형으로부터 QRS신호추출성능을 검증하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 심전도신호가 사용되었고 99.36%의 정확도 및 99.68%의 민감도성능을 보였다. 또한 생체인식용 신호추출성능평가를 위해서는 다양한 측정환경을 고려하기 위해 음주, 흡연 및 운동 직후 리드III파형이 측정되었고 99.92%의 정확도 및 99.97%의 민감도 성능을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제5권2호
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• pp.173-182
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• 1984

This paper represents a algorithm which improves the some drawbacks in the past methods for detecting QRS Complex waves. This proposed algorithm is very useful to detect correctly QRS Complex not only in a normal ECG, but in the abnormal ECG such as contaminating the noise with high amplitude, the existence of sharp T wave, and abrupt stepwise fluctuation of the base line.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.410-413
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• 1997

The most important wave set in ECG is the QRS complex. Automatic classification of the QRS complex is very useful in the diagnosis of cardiac dysfunction. Also, diagnosis is influenced by selection of dominant beat. In this paper, we propose simple algorithm for QRS detection. And we determine correlation between significan attributes of QRS complexs. We evaluated the efficiency of proposed method with the CSE database.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.107-112
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• 2003

본 연구는 공진이론에 기초한 인덱스 함수(index function)를 이용하여 간단하게 QRS를 검출하는 새로운 알고리즘에 관한 것이다 ECG 근 몇 개의 사인파형의 조합으로 모델링 가능하며. 이때 ECG의 일차차분 값은 사인파형의 크기 및 주파수와 관계가 있다. 이 사실에 근거하여, R-L-C 회로의 허수부의 제곱값과 유사한 인덱스함수를 디자인하였으며. 인덱스 함수의 응답에 적응방법(adaptive method)를 첨가하여 QRS를 검출하였다. 이 알고리즘은 다른 QRS 검출 알고리즘에 비해 비슷하거나 높은 검출성능을 보였고. 복잡한 전처리 또는 후처리 과정이 필요치 않으므로 실시간 검출에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.11-17
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• 1998

ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1399-1402
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• 2011

본 논문에서는 조기 심실 수축과 조기 심방 수축을 검출함에 있어 정밀한 QRS 구간의 폭, 정확한 P파와 T파의 크기 및 위치를 크게 요구하지 않고, 데이터의 가공과 복잡한 알고리즘의 사용에 의해 발생하는 ECG 데이터의 변형과 손실을 최소화할 수 있으며, 또한 개인차 때문에 발생할 수 있는 오류를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 ECG 신호를 각각의 단위 파형으로 분리한 후, 정상 R-R 간격을 가지는 파형을 기준으로 기준파형을 만들어, 각 파형과 기준파형사이의 패턴 대조 및 유사도 분석을 통해 조기 심실수축과 조기심방수축을 검출할 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.453-456
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• 2005

일반적으로 심전도는 심장계통의 질환을 판단할 때 사용된다. 이러한 심장질환의 이상 유무를 자동으로 진단하기 위해서는 QRS파형 검출을 필요로 하며, 이를 위하여 웨이블렛변환 방법이나 템플릿매칭, 룰 베이스 방법 등 여러 가지 방법들이 쓰이고 있으나, 심전도 신호가 표준화된 형태를 갖지 않는 경우는 검출 능력에 많은 한계를 갖고 있다. 본 논문은 파형의 베이스라인(baseline)을 기준으로 진폭 값에 절대치을 취하는 방법으로 파형의 R피크값을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 결과를 검증하기 위해 MIT-BIH 데이타베이스에서 제공하는 데이터와 R피크값을 본 논문의 알고리즘으로 추출된 R피크값과 비교한 결과 96.7%의 검출률을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.39-46
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• 1998

ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합 파형, P파, T파 등의 위치와 각 파 간의 간격에 의미 있는 정보가 담겨져 있어 정확한 환자진단을 위해 의공학 분야에서 ECG신호의 잡음제거에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 잡음제거 방법은 특정한 단일 잡음이 혼입된 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 여러 형태의 복합잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데는 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 잡음제거를 통한 정상 파형 복원을 수행하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.669-672
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• 2017

최근 한국인의 주요 사망원인 중 하나로 부정맥이 부각되고 있다. 심방조기수축(PAC:Premature Atrial Contraction)은 심방이 동방결절의 명령이 있기 전에 수축해 버리는 것이다. 심방조기수축은 일시적으로 유발하였다 사라지곤 할 수 있기 때문에 심한 증상이 없다면 생명에 위협을 가하진 않지만 반대의 경우에는 위험할 수 있다. 따라서 비정상적인 심장 박동이 발생하면 이를 검출하여 조기에 부정맥을 진단할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 대상의 ECG 신호로부터 QRS패턴에 해당하는 특징들을 추출하였고 특징들을 이용하여 심방조기수축 파형을 분류한다. 오류 역전파 기반으로 특징들을 훈련하며 가중치와 바이어스값을 구한뒤 이를 이용하여 정상파형과 심방조기수축 파형을 분류한다.