• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.40 no.2
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• pp.145-156
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• 2004

심부정맥(Cardiac arrhythmia)이란 심장내 박동, 율동, 충동 발생 및 전도장애를 유도하는 질환을 말하며, 주로 심근경색이나 심장비대증 같은 심장의 해부학적 질환과 약물중독 및 전해질 불균형에 의해 발생한다. 부정맥은 정상적인 심근 활성을 차단하여 심장박출을 감소시키므로 때로 생명을 위협하기도 한다. 본 종설에서는 심장의 전도계에 관련된 정상생리와 부정맥의 병리적 발생기전 및 부정맥 치료제에 대한 분류 및 약리기전에 대해 기술하고자 한다.

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.43 no.9
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• pp.825-832
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• 2007

모든 부정맥이 치료를 필요로 하는 것은 아니지만, 다양한 부정맥들이 허약 (weakness), 실신 (syncope)을 유발하거나 울혈성 심부전을 악화시키며 일부의 부정맥들은 치명적인 심장 이상을 일으킨다. 일반적으로 임상증상을 유발하는 부정맥들과 급사의 지표가 될 수 있는 부정맥들은 치료한다. 불행하게도, 수의학 분야의 심장전문의들 사이에서 어떤 부정맥들을 치료해야만 하고 어떻게 관리하는 것이 최선인가에 관한 내용이 명확하게 일치하고 있지는 않다. 사실은 어떤 항부정맥 약물을 우선적으로 선택해야 하는가에 관해서 명확한 합의점이 없을 뿐만 아니라 어떤 범주의 약물이 효과적인가에 대해서도 논란의 여자기 있다. 예를 들어, 심각한 심실성 부정맥이 성공적으로 치료되지 않으면 현저한 이소성 박동(ectopy)이 지속적으로 남을 수도 있다. 또한 만일 임상증상들 (실신 등)이 해소되고 지속적인 심실성 부정맥이 잘 통제된 이러한 류의 질문들에 대한 대답은 대부분 명확하지 않고 신중하게 숙고한 의견에 불과할 수도 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.393-395
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• 2009

심장의 활성 근육의 움직임에 의하여 발생되는 전기적 변화량을 나타내는 심전도는 부정맥 또는 허혈성 심장질환을 진단하는데 널리 활용되고 있다. 특히 심실빈맥(Ventricular Tachycardia) 또는 심실세동(Ventricular Fibrillation)과 같이 치명적인 심장리듬이 발생하기 이전에, 심실조기수축(Ventricular Premature Contraction)을 검출하여 생명을 위협할 수 있는 부정맥을 조기에 진단할 수 있는 연구들이 일부 진행되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 심전도 신호의 R-R 간격 정보와 R-peak 정보의 진위성을 판단하여 PVC 부정맥 패턴뿐만 아니라 PVC 파형이 연속적으로 진행되는 PVC-RUNs을 효율적으로 검출할 수 있는 부정맥 진단 알고리즘을 제안하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.458-460
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• 2016

전 세계적으로 스마트 폰이 보편화되면서 스마트 폰을 잘 활용하기 위한 많은 애플리케이션들이 등장하였다. 특히나 건강관리에 관한 애플리케이션이 많이 나오고 있다. 현대 사회는 자기 몸 상태, 심근경색 등의 허혈성 심질환, 선천성 심질환, 심근증, 심장판막질환 등 심장의 변화, 고도의 스트레스, 카페인, 술, 흡연, 불충분한 수면등 환경의 변화 등이 부정맥을 유발할 수 있는 원인이 많기 때문에 부정맥에 걸리는 사람이 늘어나고 있다. 따라서 부정맥을 예방하기 위해 부정맥을 찾는 애플리케이션이 필요하다. 본 논문에서는 심박을 통한 부정맥을 찾는 방법을 제안하고 구현하였다.

• 건강소식
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• v.35 no.3
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• pp.16-17
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• 2011

심전도 검사란 심장에서 생기는 전기신호로 심장 이상을 검사하는 것이다. 심장의 박동에 의해 발생한 심장의 활동 상태를 그래프 상으로 기록하는 것으로 심전도 검사를 통해 알 수 있는 질환은 부정맥, 협심증, 심근경색, 고헐압, 심근증 등이 있다.

• Proceedings of the KTCVS Conference
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• 1993.06a
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• pp.20-20
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• 1993

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.1
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• pp.85-89
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• 2014

Electrocardiogram (ECG) is a diagnostic test which records the electrical activity of the heart, shows abnormal rhythms and detects heart muscle damages. With this ECG signal, medical centers diagnose patients' heart disease symptoms. A normal resting heart rate for adults rages from 60 to 100 beats a minute. An irregular heartbeat is called "arrhythmia", and arrhythmia is also called "cardiac dysrhythmia". In an arrhythmia, the heartbeat maybe too slow(slower than 60beats), too rapid(faster than 100beats), too irregular, etc. Among these symptoms of arrhythmia, if the heart beat is slower than the normal range, the symptom is called "bradycardia", and if it is faster than the range, it is called "tachycardia" In this letters, we proposed the detection algorithm of cardiac arrhythmia in ECG signal using R-R interval through the detection of R-peak.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.37-43
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• 2020

Recently, many researches have been actively to diagnose symptoms of heart disease using ECG signal, which is an electrical signal measuring heart status. In particular, the electrocardiogram signal can be used to monitor and diagnose arrhythmias that indicates an abnormal heart status. In this paper, we proposed 1-D convolutional neural network for arrhythmias classification systems. The proposed model consists of deep 11 layers which can learn to extract features and classify 5 types of arrhythmias. The simulation results over MIT-BIH arrhythmia database show that the learned neural network has more than 99% classification accuracy. It is analyzed that the more the number of convolutional kernels the network has, the more detailed characteristics of ECG signal resulted in better performance. Moreover, we implemented a practical application based on the proposed one to classify arrythmias in real-time.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.76-84
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• 2022

Arrhythmia is a condition in which the heart beats abnormally or irregularly, early detection is very important because it can cause dangerous situations such as fainting or sudden cardiac death. However, performance degradation occurs due to personalized differences in ECG signals. In this paper, we propose arrhythmia classification using hybrid combination model of CNN-LSTM. For this purpose, the R wave is detected from noise removed signal and a single bit segment was extracted. It consisted of eight convolutional layers to extract the features of the arrhythmia in detail, used them as the input of the LSTM. The weights were learned through deep learning and the model was evaluated by the verification data. The performance was compared in terms of the accuracy, precision, recall, F1 score through MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate 92.3%, 90.98%, 92.20%, 90.72% in terms of the accuracy, precision, recall, F1 score, respectively.

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.45 no.6
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• pp.539-543
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• 2009

심근 손상은 창상 환자에서 심장 기능에 뚜렷한 영향을 미칠 수 있지만 심각한 창상에 가려져 종종 간과됩니다. 심하지 않은 심근손상에 의한 부정맥은 스스로 치유되기도 하지만 저혈압, 쇠약, 순환부전과 같은 증상을 일으키는 부정맥은 조기에 인지하여 치료하지 않을 경우 생명을 위협할 수 있음을 잊어서는 안 될 것 같습니다.