Since the introduction of percutaneous; transluminal coronary angioplasty[PTCA] by Grunt-zig in 1977, this is widely used in some patients with coronary artery disease and is an effective alternative to surgery for many patients. Indications for emergency coronary artery bypass graft[CABG] after PTCA are prolonged chest pain, worsening of coronary artery obstruction, "current of injury" by electrocardiogram, cardiogenic shock, and in a lesser incidence, ventricular fibrillation, coronary artery dissection[without obstruction], heart block, and intractable cardiac arrest. Recently, we have experienced one case of emergency CABG following unsuccessful PTCA. The patient was 54 year-old male and admitted with complaint of angina pectoris. The routine electrocardiogram revealed within normal limit. The treadmill test revealed severe chest pain after 2 min. exercise. Coronary cineangiogram revealed 95% segmental stenosis of the proximal right coronary artery. Our cardiologist was planned PTCA. During PTCA, severe chest pain and ischemic pattern on electrocardiogram were developed. But they were not relieved even by morphine and nitroglycerin till 90 min. So we performed emergency single coronary artery bypass graft from aorta to proximal right coronary artery with great saphenous vein. The patient had an excellent postoperative recovery and was free from anginal attack. He has shown striking improvement in general status[NYHA functional class 1] during 6 months after operation.operation.
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.
This study was carried out to investigate the influence of the various physiological function caused by brassiere wearing. The four experimental methods used in this study are as follows. For example, the Roentgen photographing, Body measurement by Sliding Gauge, the measurement of the Electrocardiogram and Blood Pressure. The results of the Electrocardiogram and Blood Pressure. The results of the investigation were as follows: 1. In experimental change by Sliding Gauge and Body measurement, The bust point was rised in order AB1>B2. The width of right and left bust point was decreased in order of A>B1>B2. According to, The supplementary effect of brassiere wearing was excellent in B2. 2. In the change of various organs by Roentgen photographing, The width of the chest and size of the heart were decreased in regular order of A>B1>B2. The diaphragm and the others were not showed change. 3. In the experimental result by measurement of the electrocardiogram, The interval of heart palpitation was decreased in order A>B1>B2 and the pulse frequency was similar. 4. In the experimental result by the blood pressure measurement, A had the highest blood pressure and B2 had the lowest pressure in all variables.
An electrocardiogram(ECG) is a recoding of electrical signals of the heart's cyclic activity and an important body information for diagnosing myocardial rhythm. Large amount of information are generated continuously and a significant period of cumulative signal is required for the purpose of diagnosing a specific disease. Therefore, research on compression including clinically acceptable lossy technique has been developed to reduce the amount of information significantly. Recently, wearable smart heart monitoring devices that can transmit electrocardiogram(ECG) are being developed. The use of electrocardiogram, an important personal information for healthcare service, is rapidly increasing. However, devices generally have limited capability and power consumption for user convenience, and it is often difficult to apply the existing compression method directly. It is essential to develop techniques that can process and transmit a large volume of signals in limited resources. A method for compressing and transmitting the ECG signals efficiently by using the cumulative average (template) of the unit waveform is proposed in the paper. The ECG is coded lovelessly using template matching. It is analyzed that the proposed method is superior to the existing compression methods at high compression ratio, and its complexity is not relatively high. And it is also possible to apply compression methods to template matching values.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.285-288
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2008
In ubiquitous computing environment the biological signal ECG (Electrocardiogram signal) is usually recorded with noise components. Adaptive interference (or noise) canceller do adaptive filtering of the noise reference input to maximally match and subtract out noise or interference from the primary (signal plus noise) input thereby adaptively eliminate unwanted interference from the ECG signal. Measured Stress ECG (or exercise ECG signal) signal have three major noisy component like baseline wander noise, motion artifact noise and EMG (Electro-mayo-cardiogram) noise. These noises are not only distorted signal but also root of incorrect diagnosis while ECG data are analyzed. Motion artifact and EMG noises behave like wide band spectrum signals, and they considerably do overlapping with the ECG spectrum. Here the multidimensional adaptive method used for filtering which is more effective to improve signal to noise ratio.
This study was carried out to investigate the influence of the various physiological function caused by girdle wearing. The four experimental methods used in this study are as follows. For example, the Reentgen photographing, body measurement by Sliding Gauge, mensurement of the electrocardiogram, measurement of the pulse and the blood pressure. The results of the investigation were as follows; 1. In the change of the various organs by Roentgen photographing, the diaphragm rised a little than normal position. The heart and stomach inclined to right side and the shape of stomach and duodenum are longer than the length of normal shape. Especially the phlorus of stomach was pressured strongly. 2. In the experimental change by the Sliding gauge and body measurement, the waist, hip and theigh girth of wearing-girdle reduced than at the no-girdle. The protruson of abdomen and hip section of wearing-girdle and the phenomenon of Hip-Up showed. 3. The difference by measurement of the electrocardiogram wasn't showed. The pulse of the wearing-girdle was increased slightly than the no-girdle. 4. The blood pressure of the wearing-girdle decreased slightly than the no-girdle.
We experienced an unusual case of accelerated junctional rhythm with severe hypotension after infiltration of lidocaine containing epinephrine during dental surgery under general anesthesia. The patient's electrocardiogram exhibited retrograde P-waves following the QRS complex, which could be misinterpreted as ST-segment depression. As a temporary measure, administration of ephedrine restored the patient's blood pressure to normal levels. The importance of this case lies in its demonstration of an unexpected and serious side effect of commonly used epinephrine infiltration. This case also highlights the need for accurate interpretation of the electrocardiogram and comprehensive understanding of best practices for patient management.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.66
no.4
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pp.258-262
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2017
The PCA(Principal Component Analysis) algorithm is widely used as a technique of expressing the eigenvectors of the covariance matrix that best represents the characteristics of the data and reducing the high dimensional vector to a low dimensional vector. In this paper, we have developed a personal authentication method based on ECG using principal component analysis. The proposed method showed excellent recognition performance of 98.2 [%] when it was experimented using electrocardiogram data obtained at weekly intervals. Therefore, it can be seen that it is useful for personal authentication by reducing the dimension without changing the information on the variability and the correlation set variable existing in the electrocardiogram data by using the principal component analysis technique.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.2
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pp.132-146
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2020
Biometric technologies have become widely available in many different fields. However, biometric technologies using existing physical features such as fingerprints, facial features, irises, and veins must consider forgery and alterations targeting them through fraudulent physical characteristics such as fake fingerprints. Thus, a trend toward next-generation biometric technologies using behavioral biometrics of a living person, such as bio-signals and walking characteristics, has emerged. Accordingly, in this study, we developed a bio-signal authentication algorithm using electrocardiogram (ECG) signals, which are the most uniquely identifiable form of bio-signal available. When using ECG signals with our system, the personal identification and authentication accuracy are approximately 90% during a state of rest. When using fingerprints alone, the equal error rate (EER) is 0.243%; however, when fusing the scores of both the ECG signal and fingerprints, the EER decreases to 0.113% on average. In addition, as a function of detecting a presentation attack on a mobile phone, a method for rejecting a transaction when a fake fingerprint is applied was successfully implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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