• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권6호
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• pp.561-571
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• 1999

심실세동은 환자의 생명을 위협하는 가장 치명적인 부정맥으로서, 심실세동의 발견즉시 특별한 조치를 취하지 못할 경우 환자는 급사한다. 심실세동을 정지시키는 유일한 방법은 전기적 제세동이며 이는 환자의 심장 부위에 전기적 에너지를 가해 정상 심장 리듬을 되찾도록 하는 방법이다. 심실세동의 발생은 예측할 수 없고, 이를 진단하기 위한 심전도 교육을 모든 의료인에게 할 수 없으므로 심전도를 자동 분석하여 심실세동을 조기에 검출하는 자동 분석장치의 개발은 심실세동에 의한 급사를 줄이는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차간섭성분의 제거 능력이 뛰어나며 쉽게 구사할 수 있는 Choi-Williams distriguteion (CWD) 방법을 이용하여 급사를 초래할 수 있는 심실세동을 자동 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 그리고 개발된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 본 논문에서는 두 그룹의 심실세동 데이터를 사용하였다. 검출 알고리즘은 심실세동의 시간 및 주파수 특성을 일곱가지 조건들에 대한 만족 여부를 이용하여 심실세동을 판정하였고, 실험의 민감도와 선택도는 각각 92.1%, 97 .2% 이다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.665-671
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• 2017

Iks 칼륨 전류에 관여하는 KCNQ1유전자의 S140G 돌연변이는 심방세동에 영향을 미치는 대표적인 돌연변이 유전자로, 심방세동과 S140G 돌연변이의 상관관계를 밝히기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 하지만 S140G 돌연변이 유전자가 심방 세동 환자의 심실 반응에 영향을 미칠 수 있다는 선행연구를 비롯하여 심방과 심실의 활동전위에 영향을 미칠 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, KCNQ1 S140G 돌연변이 유전자의 심실세동에 대한 영향과 그 메커니즘에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구는 KCNQ1 S140G 돌연변이 유전자가 심실세동에 미치는 영향에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 연구를 통해 그 상관관계를 밝히고자 하였다. 이를 위해 1차원 세포 모델을 비롯하여 2차원 심실세동 반응과 3차원 전기 생리학 및 기계적 수축 시뮬레이션을 진행하였다. 3차원의 전기생리학 및 기계적 수축 시뮬레이션에서는 심실의 박출 활동을 확인하기 위한 정상 박동 시뮬레이션과 심실 세동 발생시의 심실의 변화를 확인하기 위한 세동 시뮬레이션을 각각 진행하였다. 그 결과 KCNQ1 S140G 돌연변이로 인해 심실의 Iks가 증가되었으며, 그로 인해 심실의 활동 전위기간(APD)과 불응기(ERP)가 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 활동전위 지속 곡선(APDr)과 불응기 지속 곡선(ERPr)이 완만하게 나타났으며, 심근세포의 전도파장이 감소하였다. 3차원 정상 박동 시뮬레이션의 결과 표준형에서 보다 KCNQ1 S140G 돌연변이형에서 심실이 소모하는 ATP의 양과 박출계수가 감소하였다. 3차원 세동 시뮬레이션 결과 표준형에서는 심실세동이 종결되었으나, S140G 돌연변이 형에서는 심실세동이 종결되지않고 유지되었으며, 심실세동이 빠르게 발생하였다. 결론적으로, KCNQ1 S140G 돌연변이로 인해 증가된 심실의 Iks는 심실의 박출 효율을 감소시키고 심실세동을 발생시키고 유지시키며, 부정맥 발생의 위험성을 높일 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.27-34
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• 2005

심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.708-711
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• 2017

전기적 신호의 이상으로 발생하는 심방 부정맥은 심방세동으로 발전하는 대표적 심장 질환이다. 이러한 원인에는 세포 내 이온 채널의 유전적 결함으로 인한 기전이 알려져 있다. 지속적인 연구로 밝혀진 대표적인 유전적 질환 중 하나로서 KCNH2 유전자 돌연변이가 있다. 본 연구에서는 KCNH2 유전자 돌연변이가 심방부정맥을 유발하는 연관성연구를 기반으로 심실에서의 심장 질환 발현 연관성을 확인하고 심실부정맥과 심실세동 가능성을 예측하였다. 이를 위해 Ten tusscher 세포 모델에 KCNH2 유전자의 N588K, L532P 변이를 적용하여 2차원과 3차원 시뮬레이션을 진행하였다. wild-type(WT)과 mutant-type(MT)의 전기전도 패턴을 비교했다. 그 결과 WT의 전도파형이 일찍 자가소멸(self-termination) 되는 것과 대조적으로 MT는 회귀성 파형이 유지되었다(WT : 3.6초간 유지, MT : 지속적). 따라서 본 연구를 통해 KCNH2 유전자 돌연변이가 심실 조직의 취약성 (Action Potential Duration 감소, WT : 270 ms, N588K : 130 ms, L532P : 100 ms)을 증가시켜 부정맥의 요인이 됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia DataBase(CUDB)의 심전도(ECG) 신호로부터 정상리듬(Normal Sinus Rhythm, NSR)과 심실빈맥/심실세동(Ventricular Tachycardia/Ventricular Fibrillation, VT/VF)을 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성된 웨이블릿 계수들을 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction, PSR)과 첨단(Peak) 추출 기법의 입력 값으로 이용하여 2개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 2개의 특징입력을 이용하여 정상리듬과 심실빈맥/심실세동을 분류하였고 그 결과로 90.13%의 분류성능을 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.489-490
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• 2008

본 고에서는 체내 심실신호를 농하여 신경학적 분석 및 다형성의 측면에서 심실세동이 일어나는 것을 예측하는 분석 알고리즘을 설계하였다. 신경학적 측면에서는 시계열 신호의 Peak to Peak Interval을 예측법과 0.15Hz를 기준으로 HRV 신호의 AR Burg 모델링을 통하여 고주파성과 저주파성을 나누어 교감신경과 부교감신경의 활동성 통한 신경학적 예측법을 제시하였으며 또한 체내 심실신호의 비선형적 특성을 고려한 Fractal Dimension을 생성시킴으로서 주기성의 특성과 다형성 통한 예측법을 제시하였다. 체내 심전도를 기반으로 Simulation 하였으며 각 분석별 조합을 통하여 최적의 예측 구조를 찾고자 하였다. 의학적 의미가 있는 민감도와 특이도를 판별하였으며 예측을 위한 수행시간을 실험하였다. 이를 통하여 자율신경 활성도와 다형성 판별을 조합한 방법이 심실세동 예측을 위한 민감도의 측면에서 가장 우수함을 나타내었고 시뮬레이션을 위만 시뮬레이터(Simulator) UI(User Interface)를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)과 웨이블릿 변환(wavelet transforms, WT)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database(CUBD)의 심전도 신호로부터 정상리듬(normal sinus rhythm, NSR)과 심실 빈맥/세동(Ventricular tachycardia/fibrillation VT/VF)을 검출하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특정입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 스케일 레벨 3과 레벨 4의 주파수 대역에서 d3과 d4의 계수들을 각각 선택하였다. 두 번째 단계에서는 d3과 d4의 계수들에 대한 구간별 표준편차를 이용하여 8개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 8개의 특정입력을 이용하여 정상리듬과 심실 빈맥/세동을 검출하였고 그 결과로 90.1%의 검출성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.38-46
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• 2012

심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1540-1546
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• 2010

본 연구는 심정지 환자에 특성 및 심폐소생술과 제세동 등 응급처치 시행에 관련된 구급활동일지와 심폐정지환자 응급처치 세부상황표를 분석하여 심정지 환자의 소생을 위한 병원전 응급처치의 질향상에 기여할 목적으로 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 제세동할 수 있는 심실세동과 심실빈맥 리듬은 20.3%이고 이중 제세동기에 의한 쇼크는 66.5%가 시행되었다. 현장일반인 심폐소생술 시행시 소생률은 미시행시에 비해 높았으나 유의한 차이(p=0.10)는 없었다. 심전도 기록을 판독한 결과 심실빈맥이거나 심실세동인 경우가 무수축이거나 무맥성 전기활동인 경우보다 소생률이 높고 유의한 차이(p=0.000)가 있다. 제세동을 적절하게 한 군은 부적절하거나 판단이 불가능한 경우보다 소생률이 높았고 유의한 차이(p=0.000)를 보였다. 이상의 결과를 토대로 병원전 응급구조사의 기록과 제세동 등 적절한 응급처치로 심정지 환자의 소생률을 높이는데 기여하였으면 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.474-475
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• 2008

심실 빈맥은 심실에서 비정상적인 전기자극 발생으로 인하여 심박수가 분당 $100{\sim}120$회를 초과하는 부정맥 증상을 일컫는다. 심실 빈맥이 발생하는 경우 심박출량이 감소하고, 폐에는 미처 나가지 못한 피가 고이는 경우도 발생하여 심부전증이 나타나거나 심실 세동으로 발전하여 사망에 이를 수 있는, 매우 위험한 부정맥 중의 하나이므로 심실 빈맥 검출은 매우 중요한 사안이다. 따라서 본 연구에서는 R-R 간격 정보를 이용하여 심실 빈맥 부정맥 신호를 실시간으로 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 구현하고자 하였다.