Premature ventricular contractions are the most common of all arrhythmias and may cause more serious situation like ventricular fibrillation and ventricular tachycardia in some patients. Therefore, the detection of this arrhythmia becomes crucial in the early diagnosis and the prevention of possible life threatening cardiac diseases. Most methods for detecting arrhythmia require pp interval, or the diversity of P wave morphology, but they are difficult to detect the p wave signal because of various noise types. Thus, it is necessary to use noise-free R wave. So, the new approach for the detection of PVC is presented based on the rhythm analysis and the beat matching in this paper. For this purpose, we removed baseline wandering of low frequency band and made summed signals that are composed of two high frequency bands including the frequency component of QRS complex using the wavelet filter. And then we designed R wave detection algorithm using the adaptive threshold and window through RR interval. Also, we developed algorithm to classify PVC using RR interval. The performance of R wave and PVC detection is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate average detection rate of 99.76%, sensitivity of 99.30% and specificity of 98.66%; accuracy respectively for R wave and PVC detection.
The aim of this paper is to report our preliminary results of investigating the spatial focalization of Zen-meditation EEG (electroencephalograph) in alpha band (8-13 Hz). For comparison, the study involved two groups of subjects, practitioners (experimental group) and non-practitioners (control group). To extract EEG alpha rhythm, wavelet analysis was applied to multi-channel EEG signals. Normalized alpha-power vectors were then constructed from spatial distribution of alpha powers, that were classified by Fuzzy C-means based algorithm to explore various brain spatial characteristics during meditation (or, at rest). Optimal number of clusters was determined by correlation coefficients of the membership-value vectors of each cluster center. Our results show that, in the experimental group, the incidence of frontal alpha activity varied in accordance with the meditation stage. The results demonstrated three different spatiotemporal modules consisting with three distinctive meditation stages normally recognized by meditation practitioners. The frontal alpha activity in two groups decreased in different ways. Particularly, monotonic decline was observed in the control group, and the experimental group showed increasing results. The phenomenon might imply various mechanisms employed by meditation and relaxation in modulating parietal alpha.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.23
no.2
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pp.157-166
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1995
To investigate walkability of ramps, walking patterns of 18 healthy adults,12 aged 20 to 26 and 6 aged 68 to 76,were studied at free,rhythm constrained walking up or down ramp using goniometer and footswitch Ramp inclinations were set 4,8,12,16,20 degrees. The results were as follows. 1)The step length of subjects were decreased significantly in12$^{\circ}C$′or 16′free downramp walking. With regard to step length, some subject groups walked abnormally in 16" or 20" ramp walking 2) The step width of subjects were increased significantly in 12" or 16" ramp walking. 3) The cadence duration of some subject groups were increased in 12" upramp walking. 4) The double stance duration and double stance ratio of some subject groups were increased significantly in 8",12", or 16"upramp walking. 5) The maximum knee flexion angle of stance phase were increased in 12" ramp walking. 6)Most temporal parameters and spatial parameters of gait were increased or decreassd greatly between 4" ramp and 8" ramp or between 8′ramp and 12′ramp. But statistics significancy were not recognized 7) The results suggest that ramp inclination less than 8′(14%) -12′(21%) is desirable for the normal gait the ramp inclination must not exceed 16" -20" in unavoidable circumstances.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4076-4092
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2019
Nowadays, most users access internet through mobile applications. The common way to authenticate users through websites forms is using passwords; while they are efficient procedures, they are subject to guessed or forgotten and many other problems. Additional multi modal authentication procedures are needed to improve the security. Behavioral authentication is a way to authenticate people based on their typing behavior. It is used as a second factor authentication technique beside the passwords that will strength the authentication effectively. Keystroke dynamic rhythm is one of these behavioral authentication methods. Keystroke dynamics relies on a combination of features that are extracted and processed from typing behavior of users on the touched screen and smart mobile users. This Research presents a novel analysis in the keystroke dynamic authentication field using two features categories: timing and no timing combined features. The proposed model achieved lower error rate of false acceptance rate with 0.1%, false rejection rate with 0.8%, and equal error rate with 0.45%. A comparison in the performance measures is also given for multiple datasets collected in purpose to this research.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.4
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pp.571-579
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2005
In this paper, we proposed an algorithm for arrhythmia classification, which is associated with the reduction of feature dimensions by linear discriminant analysis (LDA) and a support vector machine (SVM) based classifier. Seventeen original input features were extracted from preprocessed signals by wavelet transform, and attempts were then made to reduce these to 4 features, the linear combination of original features, by LDA. The performance of the SVM classifier with reduced features by LDA showed higher than with that by principal component analysis (PCA) and even with original features. For a cross-validation procedure, this SVM classifier was compared with Multilayer Perceptrons (MLP) and Fuzzy Inference System (FIS) classifiers. When all classifiers used the same reduced features, the overall performance of the SVM classifier was comprehensively superior to all others. Especially, the accuracy of discrimination of normal sinus rhythm (NSR), arterial premature contraction (APC), supraventricular tachycardia (SVT), premature ventricular contraction (PVC), ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF) were $99.307\%,\;99.274\%,\;99.854\%,\;98.344\%,\;99.441\%\;and\;99.883\%$, respectively. And, even with smaller learning data, the SVM classifier offered better performance than the MLP classifier.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.4
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pp.2170-2178
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2014
In this paper, electroencephalographic (EEG) signal of one among subjects measured biosignal with visual evoked stimuli inducing the concentration was analyzed to detect the changes in the attention status during attention task fulfillment from January to February, 2011. The independent component analysis (ICA) was applied to EEG signals to isolate the attention related innate source signal within the brain and Electroculogram (EOG) artifact from measured EEG signals at the scalp. The consecutive accumulation of short time Fourier transformed (STFT) attention source signal with excluded EOG artifact can enhance the regular depiction of EPOCH graph and spectral color map representing time-varying pattern. The extracted attention indices associated with somatosensory rhythm (SMR: 12-15 Hz), and theta wave (4-7 Hz) increase marginally over time. Throughout experimental observation, the ICA with STFT can be used for the assessment of participants' status of attention.
For western music there has been a volume of researches on music information analysis for automatic transcription or content-based music retrieval. But it is hard to find the similar research on Korean traditional music. In this paper we propose several algorithms to automatically analyze the structure of Korean traditional music 'Pansori'. The proposed algorithm automatically distinguishes between the 'sound' part and 'speech' part which are named 'sori' and 'aniri', respectively, using the ratio of phonetic and pause time intervals. For rhythm called 'jangdan' classification the algorithm makes the robust decision using the majority voting process based on template matching. Also an algorithm is suggested to detect the bar positions in the 'sori' part based on Kalman filter. Every proposed algorithm in the paper works so well enough for the sample music sources of 'Pansori' that the results may be used to automatically transcribe the 'Pansori'.
Cancer patients have been suffered from the instability of mind/body and unbalanced homeostasis because of cancer progression and medical treatment such as chemotherapy, It is very important that appropriated actions can be promptly taken by monitoring cancer patients' mental conditions. For this reason, it is crucial to develop a monitoring method which is convenient and not harmful to their body. Brain-computer-interface(BCI) system is introduced for the purpose in this paper. Prefrontal brain waves of cancer patients and control groups have been measured by a portable neurofeedback(NF) system based on self-regulation of the human electroencephalogram(EEG). The NF system consists of the portable EEG amplifier and a headband with dry electrodes placed on Fp1 and Fp2 sites. Patterns of the prefrontal brain waves taken by computer are correlated to brain quotients by EEG-analysis program. Basic rhythm quotient, attention quotient, emotional quotient, anti-stress quotient and correlation quotient of control group have shown high significant level compared with the cancer patients group. On the other hand, the EEG patterns analysis is shown its possibility to be an important methodology of monitoring cancer patients' condition.
To investigate the influence of phenobarbital sodium on the action of morphine and on the diurnal rhythms of both opiate receptor binding and ${\beta}-endorphin$ contents, the amount of specifically bound $(^3H)$-morphine and immunoreactive ${\beta}-endorphin$ were measured in the midbrain of phenobarbital-treated rats at 4h intervals in a day. Rats were housed and adapted to a controlled cycle of either 12 h light-12 h dark or 24 h constant dark. After 3 weeks of adaptation, 0.5 ml of physiological saline or phenobarbital sodium (20mg/kg/day, i.p.) were administered twice a day for 2 weeks. Highly significant diurnal rhythms of opiate receptor binding and ${\beta}-endorphin$ were present in rat midbrain. In control group, the peak of maximum $(^3H)$-morphine binding was observed at 22:00 h, whereas the peak of ${\beta}-endorphin$ content was found at 06:00 h. Even in the absence of time cues these diurnal rhythms persisted, but they were highly modified with respect to the wave form as well as differences in the timing of peak and nadir. In the phenobarbital-treated group, these diurnal rhythms were also modified in shape, phase and amplitude, as well as in timing of peak and nadir. In this group, 24 h mean of opiate receptor binding was significantly decreased, while the 24 h mean level of ${\beta}-endorphin$ content was highly increased. However, Kd values in all experimental groups did not change. This indicates that differences in binding were not due to changes in the affinity, but in the number of binding sites. Statistical analysis of regression line indicates that changes of receptor binding were closely correlated with the changes of ${\beta}-endorphin$ content. These results suggest that phenobarbital may influence the action of morphine by changing the number of opiate receptors and that the modification of diurnal rhythm of opiate receptor by the agent is possibly due to changes of ${\beta}-endorphin$ content.
Background: The Cox maze procedure has been used as a standard surgical treatment for atrial fibrillation for about 20 years. Recently, the creators have used a bipolar radiofrequency electrode (Cox maze IV procedure) instead of the incision and suture (cut-sew) technique to make atrial ablation lesions for persistent atrial fibrillation. We investigated clinical outcomes for the Cox maze procedure with a bipolar radiofrequency electrode and cryoablator in patients with persistent atrial fibrillation, and compared results with clinical outcomes of the cut-sew procedure. Material and Method: Between April 2005 and July 2007, 40 patients with persistent atrial fibrillation underwent Cox maze IV procedure with a bipolar radiofrequency electrode and cryoablator (bipolar radiofrequency group). Surgical outcomes were compared with those of 35 patients who had the cut-sew technique for the Cox maze III procedure. All patients had concomitant cardiac surgery. Postoperatively, the patients were followed up every 1 to 2 months. Result: At 6 months postoperatively, the conversion rate to regular sinus rhythm was not significantly different between the two groups: 95.0% for the bipolar radiofrequency ablation group; 97.1% for the cut-sew technique (p=1.0). At the end of the follow-up period, the conversion rate to regular sinus rhythm was also not significantly different (92.5% vs. 91.6%, p=1.0). In multivariate analysis using a Cox-regression model, the postoperative atrial dimension was an independent determinant of sinus conversion in the bipolar radiofrequency ablation group (hazard ratio 31, p=0.005). In the Cox-regression model for both groups, atrial fibrillation at 6 months postoperatively (hazard ratio 92.24, p=0.003) and the postoperative left atrial dimension (hazard ratio 16.05, p=0.019) were independent risk factors of continuance or recurrence of atrial fibrillation after Cox maze procedures. Aortic cross-clamp time and cardiopulmonary bypass time were significantly shorter in the radiofrequency group than in the cut-sew group. Conclusion: In the Cox maze procedure for patients with persistent atrial fibrillation, the use of bipolar radiofrequency ablation and a cryoablator is as good as the cut-sew technique for conversion to sinus rhythm. The postoperative left atrial dimension is an independent determinant of postoperative continuance and recurrence of atrial fibrillation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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