심전도의 압축은 시스템의 처리 속도를 높일 뿐만 아니라 신호의 전송량, 장기적인 기록 데이터 저장량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 심전도 데이터의 손실 혹은 무 손실 압축 알고리즘에 대한 성능 평가가 엔지니어의 관점에서 PRD(Percent RMS Difference)와 CR(Compression Ratio)을 측정하였다면 심전도를 진단하는 진단자의 관점에서 압축의 성능 평가에 대한 연구를 하였다. 일반적으로 심전도 데이터의 압축이 진단에 영향을 미치지 않게 하기위해서는 압축 후 복원된 PQRST파의 위치, 길이, 진폭, 파의 형태 등 진단에 필요한 것들이 손상되어선 안 된다. 대표적인 심전도 압축 알고리즘 AZTEC은 기존의 성능평가에 그 효율성이 검증되었지만 진단자의 관점에서 새로운 성능평가를 제시한다.
모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.
본 연구에서는 모바일 환경에서 장시간 심전도 계측 시 발생하는 무선 및 배터리의 제한적인 자원의 문제점을 해결하기 위하여 낮은 연산량과 높은 압축률을 가지는 템플릿 매칭 기반의 압축 알고리즘을 구현하였다. 템플릿 매칭 기법을 이용한 심전도 데이터 압축은 심전도의 특징점인 R-peak를 검출하여 템플릿을 생성하고 이후 입력되는 심전도 신호와 유사성을 판단하여 해당되는 템플릿의 정보만 저장하고 전송하는 방법이다. 구현된 알고리즘의 성능평가를 위하여 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database의 10개 레코드에서 각각 10분간 데이터를 추출하여 성능평가를 수행하였으며, 이때, 압축률과 복원율 오차의 평균이 각각 7.94% 와 5.33%의 성능을 나타내었다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
무선 헬스케어 서비스에서 생체신호 모니터링 시스템의 전력소모를 효과적으로 감소시킬 수 있는 압축센싱 기법을 다양한 생체신호에 적용하여 압축률을 비교하였다. 압축센싱 기법을 이용하여 일반적인 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축과 복원을 수행하였고, 이를 통해 복원된 신호와 원신호를 비교함으로써, 압축센싱의 유효성을 판단하였다. 유사랜덤 행렬을 사용하여 실제 생체신호를 압축하였으며, 압축된 신호는 Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) 알고리즘을 사용하여 복원하였다. 가장 산제된 특성을 가지는 근전도 신호의 최대 압축률이 10배로 확인되어 가장 높았으며, 심전도 신호의 최대 압축률은 5배였다. 가장 산제된 특성이 작은 뇌전도 신호의 최대 압축률은 4배였다. 연구된 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축률은 향후 압축센싱을 적용한 무선 생체신호 모니터링 회로 및 시스템 개발시 유용한 기초자료로 활용될 수 있다.
심전도 신호는 P, Q, R, S, T파를 한 주기로 하여 반복되는 특징을 가지고 있으며 일반적으로 높은 표본화 주파수로 샘플링 된다. 이러한 심전도 신호의 주기적인 특징을 이용하여 진단에 중요한 정보의 손실을 최소화하면서 압축 효율을 극대화시키는 방법이 필요하다. 그러나 이러한 주기적인 특징은 심검자와 측정 시기에 따라 진폭과 주기가 일정하지가 않다. 또한 환자의 경우, 같은 시기에 측정하더라도 주기적 특징이 다르게 나타나는 구간이 존재한다. 본 논문에서는 적응적 멀티 레벨 코드를 이용하여 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간의 심전도 신호를 적응적으로 코드화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간에 따른 손실 대비 압축률을 차등 적용함으로써 반복적인 신호를 멀티 레벨 코드를 이용하여 압축의 효율성을 극대화하는 것이다. 이는 심전도 신호의 주기성을 이용하지 않은 기존의 압축 방식에 비해 장시간 측정 데이터의 압축률을 극대화시키고 비주도적인 신호를 코드화하여 무손실 압축을 함으로써 진단에 중요한 정보를 손실 없이 보존할 수 있는 장점이 있다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 압축의 효용성을 검증하였다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 효율적인 2D 방식의 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. ID 심전도 신호는 2D 신호로 변환된 후 주기와 복잡도를 바탕으로 정렬되고 상호간의 상관 관계를 적용한다. 그 다음 불연속이 발생하는 지점을 기준으로 각 구간을 분할하고 주기의 평균으로 정규화 한 후 보통의 영상 신호를 압축하는 방식과 유사한 방식으로 정렬된 2D 신호를 압축한다. 압축 방식으로는 JPEG 2000이 사용되었으며 실험 데이터는 심전도 압축에서 표준화되어 사용되는 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였다. 제안된 방법은 기존의 2D 심전도 압축 방식과 비교하여 보다 개선된 성능을 보여 준다.
심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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