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%.
연구목적: 본 논문에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량 운전자의 호흡과 심박을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 연구의 가능성을 확인한다. 연구방법: 본 논문에서는 검출 신호의 peak 주파수 값과 가중치를 활용하는 weighted peak detection 기법을 제안한다. 정지 상태와 주행 상태에서의 실험을 통해 제안하는 두 알고리즘의 정확도를 분석한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 정지 상태에서 측정된 호흡과 심박 검출 정확도는 각각 95%, 96% 이상의 결과를 보였다. 또한 실제 주행 실험에서도 각 72%, 84% 이상의 정확도를 보여 주행 시의 활용 가능성을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 생세 신호 검출 기법은 차량 운전자의 호흡이나 심장 이상을 자동으로 검출함으로 운전자 본인 및 대형 교통사고를 예방하는 기술로 활용이 가능하다.
태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.
Fetal monitoring is a routine procedure to obtain a record of physiologic functions during pregnancy and labor. It is required to determine fetal heart frequency accurately. There are various types of fetal heart rate(FHR) determination and the most frequently applied method is transabdominal Doppler ultrasound. However, in the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound signals, conventional peak detections and the autocorrelation function method have many difficulties to determine FHR precisely. Also the autocorrelation function is effected by threshold level and window size. To solve these problems, the high resolution pitch determination algorinthm is introduced to detect FHR from Doppler ultrasound signals. This scheme digitally processes Doppler ultrasound signal for digital rectification, envelope detection, decimation and correlation calculation of two interconnected segments and then FHR is determined by its maximal value. Even in the case of a greatly smeared noise signal, this algorithm is able to search FHR more accurately than autocorrelation function by means of compensating FHR with a constant correlation threshold. This algorithm is simulated by 386-MATLAB on PC 486/DX and verified that it is superior to the autocorrelation function method.
ECG limb lead II signal widely used to diagnosis heart diseases and it is essential to detect ECG events (onsets, offsets and peaks of the QRS complex P wave and T wave) and extract them from ECG signal for heart diseases diagnoses. However, it is very difficult to develop standardized feature extraction formulas since ECG signals are varying on patients and disease types. In this paper, simple feature extraction method from normal and abnormal types of ECG signals is proposed. As a signal features, heart rate, PR interval, QRS interval, QT interval, interval between S wave and baseline, and T wave types are extracted. To show the validity of proposed method, Right Bundle Branch Block (RBBB), Left Bundle Branch Block (LBBB), Sinus Bradycardia, and Sinus Tachycardia data from MIT-BIH arrhythmia database are used for feature extraction and the extraction results showed higher extraction capability compare to conventional formula based extraction method.
In this study, we attempt to design a real-time autonomic nervous system(ANS) evaluation system usable during exercise using heart instantaneous frequency(HIF). Although heart rate variability(HRV) is considered to be a representative signal widely used ANS evaluation system, the R-peak detection process must be included to obtain an HRV signal, which involves a high sampling frequency and interpolation process. In particular, it cannot accurately evaluate the ANS using HRV signals during exercise because it is difficult to detect the R-peak of electrocardiogram(ECG) signals with exposure to many noises during exercise. Therefore, in this study, we develop the ground for a system that can analyze an ANS in real-time by using the HIF signal circumventing the problem of the HRV signal during exercise. First, we compare the HRV and HIF signals in order to prove that the HIF signal is more efficient for ANS analysis than HRV signals during exercise. Further, we performed real-time ANS analysis using HIF and confirmed that the exerciser's ANS variation experiences massive surges at points of acceleration and deceleration of the treadmill(similar to HRV).
M-mode imaging of the in vivo murine myocardium using optical coherence tomography (OCT) is described. Application of conventional techniques (e.g. MRI, Ultrasound imaging) for imaging the murine myocardium is problematic because the wall thickness is less than 1.5 mm (20 g mouse), and the heart rate can be as high as six hundred beats per minute. To acquire a real-time image of the murine myocardium, OCT can provide sufficient spatial resolution ($10{\mu}m$) and imaging speed (1000 A-scans/s). Strong light scattering by blood in the heart causes significant light attenuation, which makes delineation of the endocardium-chamber boundary problematic. To measure the thickness change of the myocardium during one heart beat cycle, a myocardium edge detection algorithm is developed and demonstrated.
본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
This paper describes the design of a real time arrhythmia detection system using five variables : heart rate, QS width, morphology, alls deviation, and ST segment. To detect individual variables for four patients, we designed multi-processor system. The results of the analysis derived from simulators and 50 patients are compared with the medical diagnoses. The results show that the analysis was able to detect irregularly occuring arrhythmia which does not show up in routine medical examination.
Digital fetal monitoring system based on the personal computer combined with the digital signal processing board was implemented. The DSP board acquires and digitally processes ultrasound fetal Doppler signal for digital rectification, FIR filtering, autocorrelation function calculation, its peak detection and MEDIAN filtering. The personal computer interfaced with the DSP board is in charge of graphic display, hardcopy, data transmission and on-line analysis of fetal heart rate change including and variability. I used a recursive technique for autocorrelation function computation method and MEDIAN filter which can greatly reduce the amount of calculation and accuracy. I also implemented analysis algorithm of fetal heart rate change based on normal fetal sample data in order to exact diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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