• 생명과학회지
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• 제20권1호
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• pp.71-76
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• 2010

본 연구는 중년 남성들을 대상으로 3년간 1년에 1회씩 3차례에 걸쳐 운동부하 검사 시 심전도 반응을 측정하여 야외 및 트레드밀 걷기 운동 참여 여부에 따라 부하 심전도의 변화에 어떠한 양상이 나타나는지를 규명하고자, 안정 시 신체조성 분석, 운동부하 검사 시 심전도 반응을 측정하였다. 안정 시 신체조성 분석은 체지방율과 BMI를 측정하였고, 안정 시 및 운동부하 검사 시 심전도 반응은 ST/HR 경사 및 QRS 벡터를 측정하였는데, 그 결과는 다음과 같다. 1. ST/HR 경사의 변화에 있어서 운동 6분부터 통제 집단은 감소하기 시작하여 운동 9분과 peak시에 $2.4\;{\mu}V/bpm$ 이하로 감소하여 허혈 증상이 나타났다. 2. QRS 벡터의 축 각도에 있어서 안정 시 전면 축은 시간이 경과함에 따라 통제 집단이 우측으로 유의하게 편향되었고, 안정 시 수평면 축은 시간이 경과함에 따라 통제 집단이 등 쪽으로 유의하게 향하였다. 안정 시 수평면 파고의 길이에 있어서 통제 집단은 시간이 경과함에 따라 유의하게 감소하였고 걷기 운동 집단은 유의하게 증가하였다. 결론적으로 비 활동의 중년 남성들은 운동 중 심근 허혈 유발, QRS 벡터의 편향 등이 현저하게 나타난 반면, 규칙적인 야외 및 트레드밀 걷기 활동에 참여한 중년 남성들은 심혈관계 질환 위험 요소의 감소로 심장기능이 향상된 결과를 알 수 있었다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제18권1호
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• pp.51-65
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• 1984

장기간(長期間) 체력단련(體力鍛鍊)이 심전도파고(心電圖波高) 및 심전도(心電圖) vector에 미치는 효과(效果)를 구명(究明)하고자 10명(名)의 운동선수군(運動選手群)과 13명(名)의 비운동선수군(非運動選手群)에서 rebounder운동전후(運動前後)의 심전도파고(心電圖波高)와 QRS vector의 길이를 측정(測定)하여 분절(分折)한 결과(結果)는 다음과 같다. 심전도파고(心電圖波高)에서 R파고(波高)는 선수군(選手群)이 $23.38{\pm}1.14\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $17.91{\pm}2.00$\;mm$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았고, 운동후(運動後)에도 선수군(選手群)이 계속(繼續) 유의(有意)하게 높았다. S파고(波高)는 양군(兩群) 모두 운동후(運動後)는 안정시(安靜時)에 비(比)해 유의(有意)하게 높았으며, T파고(波高)는 운동후(運動後) 감소(減少)하였다. P파고(波高)는 양군(兩群) 모두 운동후(運動後) 증가(增加)하였으며 선수군(選手群)이 다소 낮았다. PQ분절(分節)의 파고(波高)는 선수군(選手群)은 0인데 비(比)해 비선수군(非選手群)은 negative를 나타냈으며 운동후(運動後)에 유의(有意)하게 감소(減少)하였다. J점(點)은 양군(兩群) 모두 안정시(安靜時) positive에서 운동후(運動後) 유의(有意)하게 감소(減少)하여 negative를 나타냈고, J+0.08초(秒)도 운동후(運動後) 양군(兩群) 모두 감소(減少)하였으며 선수군(選手群)이 다소 높았다. 그러므로 ST분절(分節)은 운동후(運動後) 감소(減少)함을 알 수 있다. $Rv_5$와 $Sv_1$의 합(合)은 선수군(選手群)이 $38.74{\pm}2.71\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $32.28{\pm}2.90\;mm$에 비(比)해 높았으며 운동후(運動後)에도 선수군(選手群)이 유의(有意)하게 높았다. QRS vector 각도(角度)에서 Frontal plane에서 선수군(選手群)이 $62.7{\pm}7.36^{\circ}$로서 비선수군(非選手群)과 별(別) 차이(差異)가 없었고, horizontalplane에서는 선수군(選手群)이 $-23.5{\pm}7.2^{\circ}$로서 비선수군(非選手群)의 $-38.8{\pm}8.2^{\circ}$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았으며 운동후(運動後) 양군(兩群) 모두 유의(有意)하게 높았다. QRS vector 길이에서 Frontal plane에서 선수군(選手群)이 $13.86{\pm}1.44\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $9.62{\pm}0.97\;mm$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았으며 운동후(運動後)에도 유의(有意)하게 높았다. Horizontal plane에서도 선수군(選手群)이 $19.82{\pm}2.10\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $16.90{\pm}1.39\;mm$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았고 운동후(運動後)에도 선수군(選手群)이 유의(有意)하게 높았다. 이상(以上)을 종합(綜合)해 보면 선수군(選手群)의 R파고(波高)가 비선수군(非選手群)에 비(比)해 운동후(運動後) 계속(繼續) 유의(有意)하게 높았고, $Rv_5$와 $Sv_1$파고(波高)의 합(合)이 38.74mm정도(程度)로 좌심실(左心室)이 비대(肥大)함을 알 수 있으며, 선수군(選手群)의 PQ분절파고(分節波高)와 ST분절(分節) 파고(波高)가 비선수군(非選手群)에 비(比)해 높고 운동후(運動後)에 양군(兩群) 모두 감소(減少)한 점(點)은 주목(注目)할만한 사실(事實)이며, 특(特)히 선수군(選手群)의 QRS vector의 길이가 모두 비선수군(非選手群)에 비(比)해 유의(有意)하게 긴점등(點等)으로 좌심실기능(左心室機能)이 우수(優秀)한 스포츠심장(心臟)임을 알 수 있으며, 선수군(選手群)과 비선수군(非選手群)을 평가(評價)할 수 있는 중요(重要)한 지표(指標)가 될 것으로 사료(思料)되는 바이다.

• 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.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제19권1호
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• pp.61-72
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• 1985

운동종목별(運動種目別) 선수(選手)들의 심기능(心機能)을 비교(比較)하기 위하며 운동경력(運動經歷)이 3년이상(年以上)이 된 고등학교(高等學校)의 투척(投擲)(7명), 도약(跳躍)(11명), 단거리(短距離)(8명), 장거리(長距離)(14명), 권투(拳鬪)(7명), 배구(排球)(8명) 및 야구(野球)(9명) 선수(選手)와 비선수(非選手)(19명)들의 안정시(安靜時)심전도상(心電圖上)에 나타난 시간간격(時間間隔), 파고(波高) 및 vector를 비교(比較) 분석(分析)하였다. 안정시(安靜時)의 R-R(간격)間隔은 각종목별(各種目別) 선수(選手)들은$0.96{\sim}1.09$ 초(秒)로 비선수군(非選手群)의 0.78초(秒)에 비(比)해 유의(有意)한 서맥(徐脈)을 보여주었다. R-R간격(間隔)은 P-R, Q-T 및 T-P간격(間隔)의 합(合)으르 나타나는데, P-R 및 Q-T간격(間隔)은 각(各 선수군(選手群)과 비선수군간(非選手群間)에 차이(差異)가 없었으나 T-P간격(間隔)은 도약(跳躍), 단거리(短距離), 장거리(長距離) 및 권투선수(拳鬪選手)들에서 비선수군(非選手群)보다 유의(有意)하게 높았다. R-R간격(間隔)은 T-P 및 Q-T간격(間隔)과 유의(有意)한 상관관계(相關關係)가 있었으나 P-R 및 QRS간격(間隔)과는 상관관계(相關關係)가 없었다. 심전도(心電圖)의 파고(波高)를 비교(比較)해 보면 lead $V_5$에서의 P파고(波高)$(Pv_5)$는 비선수군(非選手群)에 비(比)해서 각종목(各種目) 선수군(選手群)이 전반적(全般的)으로 낮은 경향(傾向)을 보여주었고, 특(特)히 투척(投擲) 및 도약선수군(跳躍選手群)은 유의(有意)하게 낮았다. T파고(波高)$(Tv_5)$는 투척선수군(投擲選手群)이 비선수군(非選手群)보다 유의(有意)하게 낮았으나 다른 선수군(選手群)들은 차이(差異)가 없었다. R파고(波高)$(Rv_5)$는 장거리선수군(長距離選手群)을 제외(除外)한 다른 종목선수(種目選手)들과 비선수(非選手)사이에 차이(差異)가 없었다. 장거리선수군(長距離選手群)의 $(Rv_5)$파고(波高)는 비선수(非選手)뿐만 아니라 다른 종목선수군(種目選手群)보다도 유의(有意)하게 높았다. Lead $V_1$에서의 S파고(波高)$(Sv_1)$는 선수군(選手群)과 비선수군(非選手群)사이에 차이(差異)가 없었다. $Rv_5$와 $Sv_1$파고(波高)의 합(合)은 장거리선수군(長距離選手群)만이 다른 종목선수군(種目選手群)들이나 비선수군(非選手群)보다 유의(有意)하게 높았으며 다른 선수군(選手群)들은 비선수군(非選手群)과 차이(差異)가 없었다. 심전도(心電圖)의 vector를 비교(比較)해 보면 P, QRS, T축(軸)의 각도(角度)는 frontal 및 horizontal plane 상(上)에서 각선수군(各選手群)과 비선수군(非選手群)사이에 차이(差異)가 없었다. P vector의 길이는 각선수군(各選手群)이 비선수(非選手)보다 낮은 경향(傾向) 나타냈으며, 특(特)히 horizontal plane에서 투척(投擲), 도약(跳躍), 단거리(短距離) 및 야구선수(野球選手)들이 비선수군(非選手群)보다 유의(有意)하게 낮았다. QRS와 T vector의 길이는 선수군(選手群)과 비선수군간(非選手群間)에 차이(差異)가 없었고, 야구선수(野球選手)만이 frontal plane에서 QRS vector의 길이가 비선수군(非選手群)보다 높았다. 이상(以上)의 결과(結果)를 종합(綜合)해 보면 각종목(各種目) 운동선수군(運動選手群) 전반(全般)은 비선수(非選手)보다 유의(有意)한 서맥(徐脈)을 나타내며 이는 주로 T-P 간격(間隔)이 길기 때문이다. 파고(波高)의 높이와 vector를 비교(比較)해 볼때 각종목(各種目) 운동선수(運動選手)는 전반적(全般的)으로 비선수군(非選手群)보다 P파(波)가 낮았다. 특(特)히 장거리선수군(長距離選手群)은 다른 종목(種目) 선수군(選手群)이나 비선수군(非選手群)보다 $Rv_5$와$Sv_1$파고(波高)의 합(合)이 유의(有意)하게 높았으므로 좌심실(左心室)이 비대(肥大)해 있음을 알 수 있다. 이는 장거리선수(長距離選手)들이 다른 종목선수(種目選手)들에 비(比)해 더 우수(優秀)한 스포츠심장(心臟)임을 시사(示唆)해 주고 있다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제16권2호
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• pp.129-136
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• 1982

We studied this experiment to compare the effects of exercise and other body conditions: i.e., Flack test, cold pressor test and bicycle ergometry on the electrocardiogram. We had sixty healthy college students who were thirty nine men and twenty one women. Their $mean{\pm}SD$ values of physical characteristics were as follows: age; $22.0{\pm}1.4$, weight; men $61.7{\pm}5.6\;kg$, women $46.2{\pm}7.47\;kg$. We observed the changes of P-Q and Q-T interval, R and T amplitude, mean QRS vector, S-T segment deviation, and P and T vector. The result obtained were summarized as follows: P vector was shifted rightward regardless of the type of stress. T vector was shifted var-in each stress but in the bicycle ergometry T vector was shifted leftward. Mean QRS vector was shifted rightward immediately after the bicycle ergometry. Percentage of the occurrence of the depression of S-T segment was 21.7% at the immediately after the submaximal bicycle ergometry in lead II. The elevation of S-T segment was often observed after the mild stresses. Increased amplitude of T wave in the cold pressor test and decreased amplitude of T wave in the bicycle ergometry were observed. In the bicycle ergometry and other stresses, the precise mechanism of S-T segment changes was unexplained but insufficient repolarization in base or apex of the left ventricle due to heart strain was indicated by so called S-T vector analysis.

• 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.

• 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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• 제35권3호
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• pp.42-49
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• 2014

We propose an individual identification method using a single-lead electrocardiogram signal. In this paper, lead I ECG is measured from subjects in various physical and psychological states. We performed a noise reduction for lead I signal as a preprocessing stage and this signal is used to acquire the representative beat waveform for individuals by utilizing the ensemble average. From the P-QRS-T waves, features are extracted to identify individuals, 19 using the duration and amplitude information, and 16 from the QRS complex acquired by applying Pan-Tompkins algorithm to the ensemble averaged waveform. To analyze the effect of each feature and to improve efficiency while maintaining the performance, Relief-F algorithm is used to select features from the 35 features extracted. Some or all of these 35 features were used in the support vector machine (SVM) learning and tests. The classification accuracy using the entire feature set was 98.34%. Experimental results show that it is possible to identify a person by features extracted from limb lead I signal only.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.63-71
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• 2011

심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류기 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron) 분류기로 수행되지만 본 실험은 정확도 향상을 위해 Random Forest 분류기 알고리즘 중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해보았다. 수정한 Random Forest 분류기의 정확도를 다른 네 개의 분류기와 타 논문의 실험과 비교해보니 정확도 부분에서는 Random Forest가 가장 우수하였다. 본 실험의 전처리 과정은 대역통과 필터(Band-pass filter)를 사용하여 R-R interval을 추출하였는데 향후에는 정확한 간격을 추출하기 위한 필터의 연구가 사려된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권4호
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• pp.449-458
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• 1996

Most of the conventional electrocardiowaphs foil to detect signals other than P-QRS-T due to the limited SNR and bandwidth. High-resolution electrocardiography(HRECG) provides better SNR and wider bandwidth for the detection of micro-potentials with higher frequency components such as vontricular late potentials(LP). We have developed a HRECG using uncorrected XYZ lead for the detection of LPs. The overall gain of the amplifier is 4000 and the bandwidth is 0.5-300Hz without using 60Hz notch filter. Three 16-bit A/D converters sample X, Y, and Z signals simultaneously with a sampling frequency of 2000Hz. Sampled data are transmitted to a PC via a DMA-controlled, optically-coupled serial communication channel. In order to further reduce the noise, we implemented a signal averaging algorithm that averaged many instances of aligned beats. The beat alignment was carried out through the use of a template matching technique that finds a location maximizing cross-correlation with a given beat tem- plate. Beat alignment error was reduced to $\pm$0.25ms. FIR high-pass filter with cut-off frequency of 40Hz was applied to remove the low frequency components of the averaged X, Y, and Z signals. QRS onset and end point were determined from the vector magnitude of the sigrlaIL and some parameters needed to detect the existence of LP were estimated. The entire system was designed for the easy application of the future research topics including the optimal lead system, filter design, new parameter extraction, etc. In the developed HRECG, without signal averaging, the noise level was less than 5$\mu$V$_rms RTI$. With signal averaging of at least 100 beats, the noise level was reduced to 0.5$\mu$V$_rms RTI$, which is low enough to detect LPs. The developed HRECG will provide a new advanced functionality to interpretive ECG analyzers.