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.
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.
본 논문에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 Wavelet Adaptive Filter(WAF)와 QRS콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다. WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링 한다. QRS 콤플레스는 합산신호를 구성한 후 문턱치를 RR간격에 변화에 따라 변화시키면서 검출하였으며, 합산신호는 웨이브렛 변환에 의해 QRS 콤플렉스의 주파수 성분이 포함되어 있는 고주파 대역의 신호를 더하여 구성하였다. WAF는 표준 필터와 일반적인 적응필터와 성능을 비교하였으며, 잡음제거 특성과 신호왜곡도 측면에서 비교필터에 비해 우수한 성능을 보였다. QRS 콤플렉스 검출성능을 평가하기 위해서 MIT/BIH데이터베이스를 이용하여 기존의 QRS 검출 알고리즘들의 검출 방법과 비교하였으며, 웨이브렛에 의한 합산신호를 이용할 경우에 99..67%로써 더 좋은 검출성능을 보였다. 또한 측정된 ST세그먼트의 정확도를 비교.평가를 위하여 European ST-T 데이터베이스와 실제 임상데이터를 이용하였으며 심박수의 변화에 따라 적응적으로 ST세그먼트를 측정할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.98-103
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2007
Long term Electrocardiogram (ECG) [1] analysis plays a key role in heart disease analysis. A combined detection of QRS-complex and P-wave in ECG signal for ubiquitous healthcare system was designed and implemented which can be used as an advanced warning device. The ECG features are used to detect life-threating arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing QRS complex and P-wave in wireless ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server will transfer alarm conditions to a doctor's Personal Digital Assistant (PDA). Doctor can diagnose the patients who have survived from cardiac arrhythmia diseases.
The automated ECG diagnostic systems that are odd in hospitals have low performance of P-wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the purpose of this study was the improvement of detection performance in conduction block which is low in P-wave detection. The first procedure was removal of baseline drift by subtracting the median filtered signal of 0.4 second length from the original signal. Then the algorithm detected R peak and T end point and cancelled the QRS-T complex to get'p prototypes'. Next step was magnification of P prototypes with dispersion and detection of'p candidates'in the magnified signal, and then extraction of contextual information concerned with P-waves. For the last procedure, the CIR was applied to P candidates to confirm P-waves. The rule base consisted of three rules that discriminate and confirm P-waves. This algorithm was evaluated using 500 patient's raw data P-wave detection perFormance was in- creased 6.8% compared with the QRS-T complex cancellation method without application of the rule base.
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.
본 논문에서는 운동 중 실시간 구현을 위해 정확한 QRS 검출이 가능한 이산 웨이블릿 연산을 임펄스 응답으로 근사화 하여 연산량을 줄였다. 또한, 지속적인 QRS 검출로부터 부정맥, 빈맥 그리고 서맥등의 정보를 제공한다. 제안 알고리듬은 운동 중 수집된 생체신호를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가한다.
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.
본 논문에서는 M 채널 필터 뱅크를 이용하여 심전도 자동 진단 시스템에서 매우 중요한 파라미터로 사용되는 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘에서는 심전도 신호를 M개의 균일한 주파수 대역으로 분할(decomposition)하고, 분할된 서브밴드(subband) 신호들 중에서 QRS complex의 에너지 분포가 가장 많이 존재하는 5∼25Hz 영역의 서브밴드 신호들을 선택하여 feature를 계산함으로써 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위하여 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였으며, sensitivity는 99.82%, positive predictivity는 99.82, 평균 검출율은 99.67%로 기존의 알고리즘에 비해 높은 검출 성능을 나타내었다. 또한 polyphase representation을 이용하여 M 채널 필터 뱅크를 구현한 결과 연산 시간이 단추되어 실시간 검출이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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