• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.93-101
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• 2021

Cardiac arrhythmias are common heart diseases and generally cause sudden cardiac death. Electrocardiogram (ECG) is an effective tool that can reveal the electrical activity of the heart and diagnose cardiac arrhythmias. We propose detection of P waves based on QRST cancellation zero-one substitution. After preprocessing, the QRST segment is determined by detecting the Q wave start point and T wave end point separately. The Q wave start point is detected by digital analyses of the QRS complex width, and the T wave end point is detected by computation of an indicator related to the area covered by the T wave curve. Then, we determine whether the sampled value of the signal is in the interval of the QRST segment and substitute zero or one for the value to cancel the QRST segment. Finally, the maximum amplitude is selected as the peak of the P wave in each RR interval of the residual signal. The average detection rate for the QT database was 97.67%.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.199-201
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• 2002

본 논문에서는 심장질환의 진단 알고리즘의 개발에 있어서 필수적으로 요구되는 심장질환별 ECG 데이터의 수집에 관하여 기술한다. 또한, 진단 알고리즘을 개발하기 위한 전단계로서 심전도 신호에서 각 특징들을 검출하는 알고리즘에 관하여 설명하고, 이를 MITDB와 수집한 ECG 신호에 적용한 결과를 보인다. QRS-complex의 검출은 99% 이상의 정확도를 보이나, P-wave와 T-wave의 검출에서는 아직까지 보완할 점이 많은 것으로 나타난다. 심장질환별 12-채널 ECG 데이터베이스의 구축은 보다 정확하고 현실적인 진단 알고리즘을 개발하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 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.

• 센서학회지
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• 제11권4호
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• pp.230-238
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• 2002

본 연구에서는 PVC의 효과적인 검출과 부정맥 판정의 정확성을 높이기 위해 웨이브렛 계수를 이용한 퍼지 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템에서 심전도의 QRS군을 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환을 통해서 신호의 주파수를 6레벨 대역으로 분할하였다. 본 논문에서 설계한 퍼지 시스템의 성능평가를 위해서 MIT/BIH 데이터 베이스를 입력 신호원으로 사용했다. 그리고 퍼지 규칙을 이용해서 맥박수와 조기심실수축을 멤버쉽 함수로 결정하고, 신경망을 학습시켜서 적용함으로써 비정상치를 효과적으로 검출할 수 있었으며, 또한 부정맥의 판정에 있어서도 95%의 분류성능을 보였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.118-121
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• 1996

This paper describes ECG signal labeling based on Fuzzy clustering, which is necessary at automated ECG diagnosis. The NPPA(Non parametric partitioning algorithm) compares the correlations of wave forms, which tends to recognize the same wave forms as different when the wave forms have a little morphological variation. We propose to apply Fuzzy clustering to ECG QRS Complex labeling, which prevents the errors to mistake by using If-then comparision. The process is divided into two parts. The first part is a parameters extraction process from ECG signal, which is composed of filtering, QRS detection by mapping to a phase space by time delay coordinates and generation of characteristic vectors. The second is fuzzy clustering by FCM(Fuzzy c-means), which is composed of a clustering, an assessment of cluster validity and labeling.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.77-86
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• 2009

본 논문에서 이식형 심장 박동 조율기를 위한 심전도 검출기와 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 설계한다. 제안한 웨이블렛 심전도 검출기는 웨이블렛 필터 뱅크 구조의 웨이블렛 변조기, 웨이블렛 합성된 심전도 신호의 가설 검정을 통한 QRS 신호 검출기와 0-교차점을 이용한 잡음 검출기로 구성된다. 저전력 소모의 동작을 유지하며 보다 높은 검출 정확도를 갖는 심전도 검출기의 구현을 위해, 다중스케일 곱의 알고리즘과 적응형의 임계값을 갖는 알고리즘을 사용하였다. 또한 심전도 검출기의 입력단에 위치하는 저전력 Successive Approximation Register ADC의 구현을 위해, 신호 변환의 주기 중, 매우 짧은 시간 동안에만 동작하는 비교기와 수동 소자로 구성되는 Sample&Hold를 사용하였다. 제안한 회로는 표준 CMOS $0.35{\mu}m$ 공정을 사용하여 집적 및 제작되었고, 99.32%의 높은 검출 정확도와 3V의 전원 전압에서 $19.02{\mu}W$의 매우 낮은 전력 소모를 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.117-126
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.399-408
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• 2022

Because arrhythmia occurs irregularly, it should be examined for at least 24 hours for accurate diagnosis. For this reason, this paper developed firmware software for arrhythmia detection and prevented consumption of temporal and human resources and enabled continuous management and early diagnosis. Prior to the experiment, the interval between the R peaks of the QRS Complex was calculated using the Pan-Tompkins algorithm. The developed firmware software designed and implemented an algorithm to detect arrhythmia such as tachycardia, bradycardia, ventricular tachycardia, persistent tachycardia, and non-persistent tachycardia, and a data transmission format to monitor the collected data based on BLE. As a result of the experiment, arrhythmia was found in real time according to the change in BPM as designed in this paper. And the data quality for BLE communication was verified by comparing the sensor's serial communication value with the Android application reception value. In the future, wearable devices for real-time arrhythmia detection will be lightweight and developed firmware software will be applied.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2008

In this study the complex-valued continuous wavelet transform (CWT) has been applied in detection of Electrocardiograms (ECG) as response to various signal classification methods such as Fourier transforms and other tools of time frequency analysis. Experiments have shown that CWT may serve as a detector of non-stationary signal changes as ECG. The tested signal is corrupted by short time events. We applied CWT to detect short-time event and the result image representation of the signal has showed us that one can easily find the discontinuity at the time scale representation. Analysis of ECG signal using complex-valued continuous wavelet transform is the first step to detect possible changes and alternans. In the second step, modulus and phase must be thoroughly examined. Thus, short time events in the ECG signal, and other important characteristic points such as frequency overlapping, wave onsets/offsets extrema and discontinuities even inflection points are found to be detectable. We have proved that the complex-valued CWT can be used as a powerful detector in ECG signal analysis.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권5호
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• pp.665-675
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• 2007

The morphological change of ECG is the important diagnostic parameter to finding the malfunction of a heart. Generally ST segment deviation is concerned with myocardial abnormality. The aim of this study is to detect the change of ST in shape using a polynomial approximation method and the reference ST type. The developed algorithm consists of feature point detection, ST level detection and ST shape classification. The detection of QRS complex is accomplished using it's the morphological characteristics such as the steep slope and high amplitude. The developed algorithm detects the ST level change, and then classifies the ST shape type using the polynomial approximation. The algorithm finds the least squares curve for the data between S wave and T wave in ECG. This curve is used for the classification of the ST shapes. ST type is classified by comparing the slopes of the specified points between the reference ST set and the least square curve. Through the result from the developed algorithm, we can know when the ST level change occurs and what the ST shape type is.