The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (한국통신학회논문지)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Real-Time Monitoring of ECG Signal under Ubiquitous Environment

유비쿼터스 환경 하의 실시간 심전도 신호 모니터링

  • 김정준 (경북대학교 전자공학부) ;
  • 김진섭 (경북대학교 정보보호학과) ;
  • 류춘하 (경북대학교 전자공학부) ;
  • 김정홍 (경북대학교 컴퓨터정보학부) ;
  • 박길흠 (경북대학교 전자공학부, 영상신호처리연구실)
  • Received : 2013.07.03
  • Accepted : 2013.07.25
  • Published : 2013.09.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, we present a method of transmitting ECG signals in real-time mobile environment to be possible to implement the ubiquitous healthcare system. Because of the excessive amount of data transmission of ECG signals, it is necessary to propose a limitation to the real-time transmission. We propose a real-time electrocardiographic monitoring system based on the proposal of unusual waveform detection algorithm which detects the R-wave distortions from the arrhythmia ECG signals having unusual waveform of about 10% on average. It is very effective in terms of time and cost for medical staffs to monitor and analyze ECG signals for a long period of time. Monitoring unusual waveform by gradually adjusting the threshold values of potential and kurtosis makes the amount of data transmitted decrease and significance level of waveform to be enhanced. The unusual waveform detection algorithm is implemented with ubiquitous environment inter-working device client. It is applicable to ubiquitous healthcare system capable of real-time monitoring the ECG signal. While ensuring the mobility, it allows for real-time continuous monitoring of ECG signals.

본 논문에서는 모바일 환경에서 유비쿼터스 건강 관리시스템 구현을 위한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제시한다. 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 과다함으로 인해 실시간 전송에 제한이 필요하다. 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는 부정맥 심전도 신호에서 R파의 왜곡에 따른 특이 파형 검출 알고리즘에 기반한 실시간 심전도 모니터링 방안을 제안함으로써 많은 시간 동안 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 비용과 시간 측면에서 상당히 큰 효과를 볼 수 있다. 전위와 첨도의 문턱 값을 점진적으로 조정할 수 있도록 하여 특이 파형 관찰을 임의로 모니터링 함으로써 전송 데이터량 축소 효과와 함께 특이 파형 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 하기 위한 효과를 갖는다. 부정맥 심전도에서 특이 파형을 검출하는 제안 알고리즘을 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하고 실시간 심전도 신호 모니터링이 가능한 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.

Keywords

References

  1. B. J. Schijvennaars, G. V. Herpen, and J. A. Kors, "Intraindividual variability in electrocardiograms," J. Electrocardiology, vol. 41, no. 3, pp. 190-196, May-June 2008. https://doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2008.01.012
  2. H. J. Kim, R. F. Yazicioglu, P. Merken, C. Van Hoof, and H.-J. Yoo, "ECG signal compression and classification algorithm with quad level vector for ECG holter system," IEEE Trans. Inform. Technol. Biomedicine, vol. 14, no. 1, pp. 93-100, Jan. 2010. https://doi.org/10.1109/TITB.2009.2031638
  3. S. Lee, J. Kim, and J.-H. Lee, "A real-time ECG data compression and transmission algorithm for an e-Health device," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 58, no. 9, pp. 2448-2455, Sep. 2011. https://doi.org/10.1109/TBME.2011.2156794
  4. S. P. Nelwan, T. B. van Dam, P. Klootwijk, and S. H. Meij, "Ubiquitous mobile access to real-time patient monitoring data," in Proc. IEEE Comput. Cardiology, pp. 557-560, Memphis, U.S.A., Sep. 2002.
  5. E. Jovanov, A. Milenkovic, C. Otto, P. De Groen, B. Johnson, S. Warren, and G. Taibi, "A WBAN system for ambulatory monitoring of physical activity and health status: applications and challenges," in Proc. 27th Annu. Int. Conf. Eng. Medicine Biology Soc. (IEEE-EMBS 2005), pp. 3810-3813, Shanghai, China, Jan. 2005.
  6. P. Chazal, M. O'Dwyer, and R. B. Reilly, "Automatic classification of heartbeats using ECG morphology and heartbeat interval features," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 51, no. 7, pp. 1196-1206, July 2004. https://doi.org/10.1109/TBME.2004.827359
  7. D. A. Coast, R. M. Stern, G. G. Cano, and S. A. Briller, "An approach to cardiac arrhythmia analysis using hidden Markov models," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 37, no. 9, pp. 826-836, Sep. 1990. https://doi.org/10.1109/10.58593
  8. W. Thoyib, E.-S. Lee, and M.-G. Park, "Ubiquitous healthcare system: a design on the remote monitoring based on walking activities," in Proc. Int. Conf. Elect. Eng. Informatics (ICEEI), pp. 1-6, Bandung, Indonesia, July 2011.
  9. TTA, u-Health Service Reference Model, TTAS.KO-10.0236, June 2007.
  10. J. E. Keany and A. D. Desai, Premature ventricuar contraction: differential diagnoses & workup, Retrieved Mar., 11, 2010, from http://emedicine.medscape.com/.
  11. J. Kim, J.-S. Kim, and K.-H. Park, "R-wave detection algorithm in ECG signal using adaptive refractory period," J. Inst. Electron. Eng. Korea (IEEK), vol. 50, no. 5, pp. 242-250, May 2013. https://doi.org/10.5573/ieek.2013.50.5.242
  12. S.-W. Kim, T.-H. Kim, B.-J. Choi, and K.-H. Park, "Minimizing algorithm of baseline wander for ECG signal using morphology-pair," J. Korean Inst. Intell. Syst. (KIIS), vol. 20, no. 4, pp. 574-579, Aug. 2010. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2010.20.4.574