심장 질환 가운데에서 부정맥은 방치할 경우에 뇌졸중, 심장 마비, 심부전과 같은 심각한 합병증이 발생할 수 있기 때문에 지속적이고 정확한 심전도 관리에 의한 건강 상태의 확인은 임상적 치료에 매우 중요한 요소이다. 그러나, 심전도(Electrocardiogram; ECG) 데이터의 정확한 해석은 전적으로 의료 전문가에 의존하기 때문에 부가적인 시간과 비용을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 라이프로그 기반의 비정상적인 맥파 파형의 분석을 통한 의료 플랫폼 개발을 목적으로 부정맥 인식 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 ECG 데이터를 시계열 데이터가 아닌 이미지 형식으로 처리하여 시각적 패턴 인식 기술을 적용한 후, CNN 모델을 이용하여 부정맥을 탐지하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 ECG 데이터의 이미지 타입 변환에 의한 CNN 모델의 부정맥 분류의 유효성 검증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터셋을 사용한 결과, 97%의 정확도를 보였다.
The incidence of reperfusion arrhythmia(RA) according to occlusive position of coronary artery was induced in 25 open-chest dogs anestherized with halothan, these were ligated between anterior ventricular branch and marginal branch of left circumflex artery for 30 minutes and after releasing of the ligation, the incidence of RA was observed during 5 minutes. The incidence rate of RA occurred in 36%(9 heads) of the cases, 20%(5 heads) of them died before reperfusion and 44%(11 heads) of them survived after reperfusion. In the classification according to the length of anterior ventricular branch in left circumflex artery, the incidence rate of RA occurred in 80% of the group I(5 heads) which belongs to short size of anterior ventricilar branch, in 50% of the group II (8 heads) which belongs to medium size, in 8.3% of the group III(12 heads) which belongs to long size and in 61.5% of the groups I and II(13 heads). These results showed the higher incidence rate of RA than in other occlusive position (left anterior descending artery), and it may be estimated that the incidence of RA changed with the significant difference according to the lengthe of anterior ventricular branch, in other words, dimension of ischemic area in left ventricle.
Patients with congenital heart diseases (CHD) are confronted with early- and late-onset complications, such as conduction disorders, arrhythmias, myocardial dysfunction, altered coronary flow, and ischemia, throughout their lifetime despite successful hemodynamic and/or anatomical correction. Rhythm disturbance is a well-known and increasingly frequent cause of morbidity and mortality in patients with CHD. Predisposing factors to rhythm disturbances include underlying cardiac defects, hemodynamic changes as part of the natural history, surgical repair and related scarring, and residual hemodynamic abnormalities. Acquired factors such as aging, hypertension, diabetes, obesity, and others may also contribute to arrhythmogenesis in CHD. The first step in evaluating arrhythmias in CHD is to understand the complex anatomy and to find predisposing factors and hemodynamic abnormalities. A practical stepwise approach can lead to diagnosis and prompt appropriate interventions. Electrophysiological assessment and management should be done with integrated care of the underlying heart defects and hemodynamic abnormalities. Catheter ablation and arrhythmia surgery have been increasingly applied, showing increasing success rates with technological advancement despite complicated arrhythmia circuits in complex anatomy and the difficulty of access. Correction of residual hemodynamic abnormalities may be critical in the treatment of arrhythmia in patients with CHD.
The adrenergic blocking activity and refractory period of cardiac muscle on isolated rabbit atria were measured after administration of Scutellaria. In rabbits and cats the antiarrhythmic action of Scutellaria on atrial and ventricular arrhythmias produced by epinephrine or ouabain was examined and also compared with that of propranolol and quinidine. The alcoholic extract of Scutellaria produced a marked decrease in heart rate and contractile amplitude of the isolated rabbit atria. Pretreatment with Scutellaria rendered the atria to fail to respond to epinephrine, indicating that this crude drug possesses an adrenergic blocking activity. The extract produced a marked prolongation of the refractory period of atrial muscle. The extract effectively abolished the spontaneous arrhythmia occurring in the isolated rabbit atria. As propranolol and quinidine it also suppressed the atrial arrhythmia induced by ouabain. The extract prevented, as propranolol and quinidine, the induction of ventricular arrhythmia arising from excessive dose of epinephrine in anesthetized rabbits and cats. With regard to the ventricular arrhythmia induced by a continuous infusion of ouabain, the alcoholic extract of Scutellaria exerted some suppressive effect in anesthetized rabbits but no effect on cats. From the above results, it may be concluded that Scutellaria is effective against atrial and ventricular arrhythmias. The antiarrhythmic effects of this drug may be the result of adrenergic beta receptor blocking and cardiac depressive activities including prolongation of the refractory period of cardiac muscle.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.310-314
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2023
In this paper, we show that the limitations of Holter monitoring and Wearable Electrocardiogarphy Devices and their arrhythmia detection. Sudden death caused by cardiovascular disease, often referred to as the "silent killer" due to its unpredictable nature, is a major health concern. Electrocardiography (ECG) is a basic diagnostic tool for detecting heart disease, but its limitations make it difficult to detect arrhythmia, a significant indicator of an irregular heart state. To address this limitation, a long-term continuous ECG recording device has been developed, Holter ECG device and wearable device. A significant number of studies have focused on the differences between Holter monitoring and wearable devices. The Holter tests were useful for detecting regularly occurring arrhythmias, whereas wearable patches were better at detecting random and infrequent arrhythmias. Wearable patches were effective in detecting episodes of arrhythmia and myocardial ischemia. Despite the concern, wearable devices had less signal loss than Holter monitoring and patients also preferred wearable devices over Holter monitoring due to convenience. These results could mean that the wearable devices can perfectly replace the Holter test.
Bak, So Hyeon;Kim, Sung Mok;Park, Sung-Ji;Kim, Min-Ji;Choe, Yeon Hyeon
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제21권1호
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pp.20-27
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2017
Purpose: To evaluate quantification results of single breath-hold (SBH) magnetic resonance (MR) cine imaging compared to results of conventional multiple breath-hold (MBH) technique for left ventricular (LV) function in patients with cardiac arrhythmia. Materials and Methods: MR images of patients with arrhythmia who underwent MBH and SBH cine imaging at the same time on a 1.5T MR scanner were retrospectively reviewed. Both SBH and MBH cine imaging were performed with balanced steady state free precession. SBH scans were acquired using temporal parallel acquisition technique (TPAT). Fifty patients ($65.4{\pm}12.3years$, 72% men) were included. End-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stroke volume (SV), ejection fraction (EF), myocardial mass, and LV regional wall motion were evaluated. Results: EF, myocardial mass, and regional wall motion were not significantly different between SBH and MBH acquisition techniques (all P-values > 0.05). EDV, ESV, and SV were significant difference between the two techniques. These parameters for SBH cine imaging with TPAT tended to lower than those in MBH. EF and myocardial mass of SBH cine imaging with TPAT showed good correlation with values of MBH cine imaging in Passing-Bablok regression charts and Bland-Altman plots. However, SBH imaging required significantly shorter acquisition time than MBH cine imaging ($15{\pm}7sec$ vs. $293{\pm}104sec$, P < 0.001). Conclusion: SBH cine imaging with TPAT permits shorter acquisition time with assessment results of global and regional LV function comparable to those with MBH cine imaging in patients with arrhythmia.
심전도는 다양한 형태의 전기적 신호로 이루어져 있으며, 이러한 신호들의 특징점을 분석함으로써 부정맥을 검출할 수 있다. 지금까지 부정맥 검출을 위한 특징점 추출 방법에 대하여 많은 연구가 이루어졌으나, 복잡한 연산과정으로 실시간 연산 결과를 활용하는 휴대형 기기에는 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 환자의 R-R 간격과 QRS 너비의 정보를 이용하여 R파를 추출하였다. 우선 버터워스 필터를 이용하여 저주파 대역의 잡음을 제거하였으며, R-R간격의 이동평균과 QRS 너비의 이동평균을 이용하여 R파를 추출하였다. 이에 대한 결과 검증은 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 데이터를 활용하여 실험하였으며, 제공된 데이터의 R파 위치와 제안한 알고리즘의 R파 위치를 비교하였다. 이에 대한 결과로는 제안한 알고리즘 방법이 우수한 검출 성능을 보였으며, 연산과정에서도 효율적인 방법임을 확인 할 수 있었다.
Arrhythmia is basically diagnosed with the electrocardiogram (ECG) signal, however, ECG is difficult to measure and it requires expert help in analyzing the signal. On the other hand, the radial pulse can be measured with easy and uncomplicated way in daily life, and could be suitable bio-signal for the recent untact paradigm and extensible signal for diagnosis of Korean medicine based on pulse pattern. In this study, we developed an irregular radial pulse detection algorithm based on a learning model and considered its applicability as arrhythmia screening. A total of 1432 pulse waves including irregular pulse data were used in the experiment. Three data sets were prepared with minimal preprocessing to avoid the heuristic feature extraction. As classification algorithms, elastic net logistic regression, random forest, and extreme gradient boosting were applied to each data set and the irregular pulse detection performances were estimated using area under the receiver operating characteristic curve based on a 10-fold cross-validation. The extreme gradient boosting method showed the superior performance than others and found that the classification accuracy reached 99.7%. The results confirmed that the proposed algorithm could be used for arrhythmia screening. To make a fusion technology integrating western and Korean medicine, arrhythmia subtype classification from the perspective of Korean medicine will be needed for future research.
모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.
부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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