보험 청약자의 심전도에서 볼 수 있는 widened QRS 군은 심실내전도장애, 조기흥분증후군, 좌심비대, 심실성 조율, 고칼륨혈증, 심실성 율동 등으로 인해 나타난다. 임상정보와 기본적인 심전도 판독기술로 감별진단을 할 수 있다. 심실내 전도장애는 전형적인 심전도 소견을 확인한 후 보다 광범위한 전도계 질환과(또는) 심근을 침범하는 질환을 동반하고 있음을 의미하는 심전도 소견이 있는지 자세히 검토하여 위험평가를 하도록 한다.
소동물 임상에서 디지털 심전도기가 일반 아날로그 방식의 심전도기를 빠르게 대체하고 있다. 이러한 디지털 심전도기는 일반 아날로그 방식의 심전도기에 비해서 심전도 자료의 저장 능력, 이동성 및 넓은 임상적 적용 범위를 갖는 장점이 있다. 본 연구에서는 소동물 임상에 있어서 이러한 디지털 심전도기의 유용성을 연구하였고, 실제 심장전도계 장애가 있는 4마리의 개를 진단하고 치료하였다.
부정맥 심전도 신호는 전도장애 및 발생부위에 따라 특정 부위에서 비정상 모양을 띄는 특이심박을 포함하고 있다. 특이심박은 부정맥 등 다양한 질환을 진단 및 분류하는데 있어 유용하기 때문에 부정맥 심전도 신호에서 특이심박의 검출은 매우 중요하다. R-peak점에서의 전위, 첨도 및 R-R 간격은 심전도 신호가 R파에서 가지는 특성이다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 특이심박 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특이심박이 확실할수록 특성값이 평균에서 크게 벗어난다는 점을 기반으로 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이심박을 검출한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 R파 왜곡을 가지는 15개의 심전도 신호에 대해 기존의 고정된 문턱값을 사용한 검출 방법과 제안한 방법을 적용하여 특이심박을 검출하여 비교하였다. 실험을 통해 민감도를 약 50~70%에서 제안한 방법을 통해 97%로 크게 상향할 수 있었다.
본 연구는 색채환경이 정상인의 심전도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여 색채 환경이 인체에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 피험자는 색맹을 가지고 있지 않고 인지기능에 장애가 없는 정상 성인 남, 여 50명을 대상으로 하였다. 색채환경의 제시는 암실에서 백색 광원에 채색 필터를 사용하여 제시하였다. 피검자는 6가지 색채 환경 안에서 심전도를 측정하였으며, HRV 분석을 하였다. HF/LF의 비를 비교 분석하여 본 결과, 남자는 녹색에서 색채 자극전보다 자극후가 HF/LF의 비가 0.508(p<0.07) 상승한 것을 볼 수 있었으며, 여자는 파랑색에서 색채자극전보다 자극후 HF/LF의 비가 0.677상승한 것을 볼 수 있었다. 이는 남자는 녹색에서 여자는 파랑색에서 더욱 편안함과 안락감을 느끼게 된다는 것을 의미한다. 따라서 본연구의 결과는 색채 환경이 인체에 미치는 영향을 규명함으로써 좀 더 편안한 색채 환경의 설계에 도움을 줄 것으로 기대된다.
저자들은 1986년 5월부터 1987년 4월까지 건강 진단 목적으로 검사한 대구시내 국민학생 및 중학생의 심전도를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 대상학생은 13,801명으로 남자 7,526명, 여자 6,275명이였다. 심전선도에서 이상소견을 보인 수는 145명(1.05%)으로 남자 98명, 여자 47명이였다. 심방 및 심실비대는 우심방비대 2명, 좌심방비대 5명, 우심실비대 35명(0.25%) 및 좌심실비대 16명(0.12%)이였다. 이소심박중 심방성 조기수축 12명(0.09%), 심실성 조기수축 8명(0.06%) 및 방실접합부율동 5명(0.04%)이였다. 정도장애 부정맥중 1도방실전도장애 21명(0.15%), 1형 2도방실전도장애 1명, 방실해리 1명, 우각전도차단 36명(0.26%), 좌각전도차단 1명 및 WPW증후군 2명이였다. 비특이적 ST, T변화가 3명이였고, 동성빈맥이 1명이였다.
연구배경 : 정상적인 자극전도계를 통한 좌심실과 우심실의 전기적 활성은 거의 동시에 일어나지만 심실내에 자극전도 장애가 있는 경우 비정상적인 수축이 있게 된다. 이러한 변화는 자극전달의 속도가 빠르고 복잡하여 정량화 할 수 없었다. 이에 심실내 전도장애가 있는 환자를 대상으로 방사성동위원소 심장풀스캔(radionuclide gated blood pool scan, GBPS)을 이용한 위상분석(phase image analysis)을 통하여 비정상적인 수축정도를 정량화하고자 하였다. 방법 : 심실내 전도장애 환자 및 조기수축증후군환자에서 방사능동위원소 심장풀스캔을 이용하여 심전도상 전도장애를 보인 환자를 대상으로 좌심실 구혈률, 위상각, 위상각의 표준편차, 전체반값폭, 위상각의 범위를 측정하였으며 비정상적으로 수축하는 과정을 위상영상분석을 통하여 심실의 비정상적으로 수축하는 과정을 비교 분석하였다. 결과 : 좌각블록환자에서는 위상각의 포준편차, 전체 반값폭, 위상각의 범위는 정상대조군에 비하여 유의한 차이를 보였으나 우각블록환자에서는 대조군과 차이가 없었다. WPW 증후군환자에서는 위상각의 표준편차와 위상각의 범위는 유의하게 증가하였고 전체반값폭은 정상대조군에 비하여 차이가 없었다. 정상심전도를 보인 환자에서는 위상각의 지연없이 좌심실과 우심실을 거의 동시에 심장수축을 유발하는 것을 관찰한 반면 좌각블록을 가진 환자에서는 RV에 비하여 늦은 LV의 phase을 보였고, 우각블록을 가진 환자에서는 LV에 비하여 늦은 RV phase을 보였다. 또한 WPW 증후군환자의 77%에서 Kent bundle의 위치를 영상분석으로 추정할 수 있었다. 결론 : 이상의 결과로 GBPS의 위상영상분석은 심전도장애 및 조기수축증후군 환자에서 위상영상을 통하여 심장의 활성화 과정을 알아볼 수 있었으며 위상영상히스토그램을 통하여 이를 정량화하여 심실내 전기적 활성의 비동시성 여부를 추적관찰 할 수 있는 비관혈적검사임을 확인하였다.
본 연구의 목적은 수면상태 분석을 위한 분류기를 설계해줌과 동시에 생체신호를 기반으로 하여 수면상태 판별에 유효한 주요 특징벡터들을 추출함에 있다. 수면은 인간의 삶에 중요한 영향을 끼친다. 따라서 사람들이 수면부족 혹은 수면장애를 겪게 되면 집중력 감퇴, 인지기능 장애 등의 문제를 가질 우려가 생기게 되므로, 수면단계 판별에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 피험자가 수면을 취하는 동안 피험자의 생체신호를 획득하였다. 획득 된 생체신호로부터 필터링 등의 전처리 과정을 통하여 특징들을 추출하여 주었다. 추출된 특징들은 유전 알고리즘과 신경망을 결합하여 만든 새로운 알고리즘의 입력으로 사용되었으며, 알고리즘은 수면단계 분석을 위하여 높은 가중치를 가지는 특징을 선택하여 주었다. 이에 따른 결과로 뇌파 신호와 심전도 신호 모두 사용 시 알고리즘의 정확도는 약 90.26%가 나왔으며, 선택되어진 특징은 뇌파 신호의 ${\alpha}$파와 ${\delta}$파의 주파수 파워와 심전도 신호의 SDNN(Standard deviation of all normal RR intervals)이다. 선택된 특징은 수면상태를 분류하는데 중요한 역할을 함을 알고리즘을 반복적으로 수행하여 확인하였고, 이 연구는 추후 수면장애의 진단 혹은 수면분석의 지침을 만드는데 사용가능할 것으로 사료된다.
통계청에 따르면 심혈관 등의 성인병 질환으로 연 600~800명이 사망하는 것으로 나타나고, 고혈압, 동맥경화증, 심장병, 뇌졸중 등은 혈액의 흐름에 장애가 생겨 발생하는 심혈관계질환으로 오늘날 성인병의 주종을 이루고 있는 사망률이 높은 질병으로 구분된다. 또한 사망한 심혈관질환자 중 올바른 응급처치를 했더라면 생존했을 환자가 약 40%를 차지하고 있어 응급상황 발생 시 신속한 대응이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘의 weak classifier를 결합하여 strong classifier를 생성하는 방법을 통하여 효과적인 분석으로 심전도를 측정할 수 있도록 하고, 심혈관 질환자에게 발생한 응급상황을 빠른 시간 내에 관리 데스크에 전달할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이에 따라 심전도 센서를 기반으로 측정한 데이터를 ZigBee통신으로 단말기에 전송하고 응급 상황을 판정하여 관리데스크에 긴급경보와 모니터링을 제공함으로써 신속한 의료서비스 제공이 가능하도록 하였다.
부정맥 심전도 신호에는 전도장애 및 발생부위에 따라 다양한 비정상 모양을 띄는 특이심박들이 포함되어 있고, 이들 특이심박은 부정맥 등의 심장질환을 진단하는데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 심실질환에 관련한 PVC 특이심박 검출 알고리즘을 제안한다. PVC 특이심박에서는 심전도 신호의 구성요소 가운데 QRS 군의 왜곡이 발생하는 특징이 있다. 따라서 QRS 군의 왜곡 정도에 따라 PVC 특이심박을 검출할 수 있다. 먼저 R-peak의 전위, 첨도, 주기를 사용하여 QRS 군의 왜곡을 정량화하고, 이들 값들의 평균과 표준편차를 이용하여 정상 심박과의 왜곡의 정도에 따라 PVC 특이심박을 검출한다. 제안한 알고리즘은 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 심실질환과 관계되는 AAMI-V class 타입의 특이심박을 평균 98% 이상을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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