• 제목/요약/키워드: Ventricular premature beat

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선형예측계수에 근거한 ART 네트워크를 이용한 심전도 신호 분류 (Classification of the ECG Beat Using ART Network Based on Linear Prediction Coefficient)

  • 박광리;이경중
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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    • pp.228-231
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    • 1997
  • In this paper, we designed an ART(Adaptive Resonance Theory) network based on LPC(Linear Prediction Coefficient) for classification of PVB (Premature Ventricular Beat: PVC, LBBB, RBBB). The procedure of proposed system consists of the error calculation, feature generation and processing of the ART network. The error is calculated after processing by linear prediction algorithm and the features of ART network or classification are obtained from the binary ata determined by threshold method. In conclusion, ART network has good performance in classification of PVB.

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R 피크 검출 정확도를 개선한 홀터 심전도 모니터의 개발 (Development of Holter ECG Monitor with Improved ECG R-peak Detection Accuracy)

  • 최정현;강민호;박준호;권기구;배태욱;박준모
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.62-69
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    • 2022
  • 의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.

개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 조기심실수축 분류 (PVC Classification by Personalized Abnormal Signal Detection and QRS Pattern Variability)

  • 조익성;윤정오;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.1531-1539
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    • 2014
  • 조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.

다중 클래스 SVM을 이용한 EMD 기반의 부정맥 신호 분류 (EMD based Cardiac Arrhythmia Classification using Multi-class SVM)

  • 이금분;조범준
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.16-22
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    • 2010
  • 심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.

한국의 간흡충에 관한 연구 XI. Heterophyes heterphyes nocens의 인체감염 2례 (Studies on Intestinal Trematodes in Korea XI. Two Cases of Human Infection by Heterphyes heterphyes nocens)

  • 채종일;서병설이순형
    • Parasites, Hosts and Diseases
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    • 제22권1호
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    • pp.37-42
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    • 1984
  • 이형흡충류의 하나인 Heterophyes heterophkes nocens에 의한 인체감염 2례가 치료후 충체를 얻세(제1예) 및 24세(제2예) 남자로 전남 고흥군 해안마을이 고향이거나 현재 거주지이며 제1예는 상복부 통증 및 소화불량 등의 증상을, 제2예는 EKG검사상 불정맥 및 ventricular premature be각 등 심장 기능이상과 설사, 복통 등 소화기 증상을 호소하였다. 1983연 4월 및 8월에 bithionol 30mg/kg 또는 prasiquantel 15mg/kg을 투여하고 설사편을 입체해부현미경하에서 검사한 바 각각 35및 67마리의 H. heterophyes noces가 수집되었다. 대편검사 또는 충체검사상 제 1예는 간흡충이, 제2예는 3종의 다른 이형흡충류와 광절렬두조충이 동시 감염되어 있었다. 환자들은 H. heterophyes nocens의 중간숙주인 숭어 (Mugil cephalus), 농어 (Lateolalabrax japonicus) 및 문절망둑(Acanthogobius navimanus) 등 반염수산 어류를 회로 먹은 정력이 있었다.

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효율적인 QRS 검출과 프로파일링 기법을 통한 심실조기수축(PVC) 분류 (Efficient QRS Detection and PVC(Premature Ventricular Contraction) Classification based on Profiling Method)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.705-711
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    • 2013
  • 심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.