의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.204-210
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2011
This paper proposes a fuzzy support vector machine ($FSVM_n$) pattern classifier to classify the arrhythmia patterns of an electrocardiograph (ECG). The $FSVM_n$ is a pattern classifier which combines n-dimensional fuzzy membership functions with a slack variable of SVM. To evaluate the performance of the proposed classifier, the MIT/BIH ECG database, which is a standard database for evaluating arrhythmia detection, was used. The pattern classification experiment showed that, when classifying ECG into four patterns - NSR, VT, VF, and NSR, VT, and VF classification rate resulted in 99.42%, 99.00%, and 99.79%, respectively. As a result, the $FSVM_n$ shows better pattern classification performance than the existing SVM and FSVM algorithms.
A new mathematical model of pumping heart coupled to lumped compartments of blood circulation is presented. This lumped pulsatile cardiovascular model consists of eight compartments of the body that include pumping heart, the systemic circulation, and the pulmonary circulation. The governing equations for the pressure and volume in each vascular compartment are derived from the following equations: Ohm's law, conservation of volume, and the definition of compliances. The pumping heart is modeled by the time-dependent linear curves of compliances in the heart. We show that the numerical results in normal case are in agreement with corresponding data found in the literature. We extend the developed lumped model of circulation in normal case into a specific model for arrhythmia. These models provide valuable tools in examining and understanding cardiovascular diseases.
Computer assisted cardiac mapping system has made it possible to display local activation times of the heart using a simultaneous multi-point data aquisition system, and opened an era in electrophyslology guided cardiac arrhythmia surgery especially in ventricular tachycardia. In this study, we have developed a 64 channel computerized cardiacmapping system us:ng a micro-computer for basic reasearch of electrophysiology and electrical propagation in cardiac arrhythmias. The significant tasks of this study were the simultaneous acquisition of large amount of data from 64 sites, accurate and rapid analysis, and the effective display of the analyzed data. To solve these problems, we made a 64 channel signal pre-processing board in order to amplify and fitter the raw signals. And we developed the soflu'are Yor cardiac isochronous mapping whictl is presented immediately ama computer-generated graphics. This system is expected 4o enable us to study pathophyslology of cardiac arrhythmia and to improve the results of diagnosis and surgical treatments for cardiac arrhythmia.
This paper describes a software algorithm for automatic diagnosis of arrhythmia using the criteria of Minnesota code manual. This algorithm represents more accurate and more objective information to medical doctor by standardizing the criteria of diagnosis of arrhythmia. Because this algorithm doesn't need complicated mathematic processing, it carries out the real-time automatic diagnosis that is very important in clinic. The Decision-Table technology suggests the proper results for the given conditions. So it expresses the complicated medical problems simply and clearly, those are not solved by the mathematical methods. The Decision-Tables have very simple structure and so it is very easy to correct or expand the system by adding or correcting some rules.
This paper describes the design of portable arrhythmia monitor and associated algorithm for automated diagnosis based-on microcomputer in the ambulatory ECG recording, analysis, and transmitting to a hospital host computer immediately through the telephone system. The device differs from Molter recorder in that it does not store normal ECG signals but captures and alarms the ECG during suspected abnormal periods and selected temporal epochs to a central hospital site. This porta file arrhythmia monitor makes use of a general purpose computer and software will be changed to meet the custom requirements of individual physicians and patients. At present it is very obvious that each cardiologist has his own method of analyzing ECG recordings and utilizes past experience more than the firm quantitative analysis of data.
Pimozide and haloperidol are typical antipsychotics. They share a similarity in pharmacotherapeutic and adverse effect profiles. Cardiovascular effects may be seen as alterations in heart rate, blood pressure, and cardiac conduction. Conduction disturbances may occur ranging from asymptomatic prolongation of the QT interval to fatal ventricular arrhythmia. So in the case of anti psychotics overdose, the patient must be carefully monitored by continuous electrocardiography (ECG). We experienced a 34-year-old woman of schizophrenia with recurrent ventricular tachycardia after pimozide and haloperidol overdose. Initially she was slightly drowsy, however her ECG showed normal sinus rhythm. After 6 hours on emergency department entrance, her ECG monitoring showed ventricular tachycardia and we successfully defibrillated. There were five times events of ventricular arrhythmia during the in-hospital stay. She was discharged 5 days later without any other complications.
Cardiac resynchronization therapy (CRT) is a new treatment for refractory heart failure. However, most patients with heart failure treated with CRT are adults, middle-aged or older with idiopathic or ischemic dilated cardiomyopathy. We treated a 12-year-old boy, who was transferred after cardiac arrest, with dilated cardiomyopathy, left bundle-branch block, and ventricular tachycardia. We performed cardiac resynchronization therapy with a defibrillator (CRT-D). After CRT-D, left ventricular ejection fraction improved from 22% to 4 4% assessed by echocardiogram 1 year postoperatively. On electrocardiogram, QRS duration was shortened from 206 to 144 ms. The patient's clinical symptoms also improved. For pediatric patients with refractory heart failure and ventricular arrhythmia, CRT-D could be indicated as an effective therapeutic option.
Arrhythmias in the neonatal period are not uncommon, and may occur in neonates with a normal heart or in those with structural heart disease. Neonatal arrhythmias are classified as either benign or nonbenign. Benign arrhythmias include sinus arrhythmia, premature atrial contraction, premature ventricular contraction, and junctional rhythm; these arrhythmias have no clinical significance and do not need therapy. Supraventricular tachycardia, ventricular tachycardia, atrioventricular conduction abnormalities, and genetic arrhythmia such as congenital long-QT syndrome are classified as nonbenign arrhythmias. Although most neonatal arrhythmias are asymptomatic and rarely life-threatening, the prognosis depends on the early recognition and proper management of the condition in some serious cases. Precise diagnosis with risk stratification of patients with nonbenign neonatal arrhythmia is needed to reduce morbidity and mortality. In this article, I review the current understanding of the common clinical presentation, etiology, natural history, and management of neonatal arrhythmias in the absence of an underlying congenital heart disease.
In this paper, we would like to discuss the signal processing and the algorithm for ECG analysis. The ECG gives us information about the condition of the heart muscle, because myocardial abnormality or infarction is inscribed on the ECG during myocardial depolarization and repolarization. Analyzing the ECG signal, we can find heart disease, for example, arrhythmia and myocardial infarction, etc. Particularly, detecting arrhythmia is more important, because serious arrhythmia can take away the life from patients within ten minutes. The wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency component using wavelet function. Recomposing high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex and eliminate the noise from the original ECG signal. To recognize the ECG signal pattern, we adopted the curve-fitting partially and statistical method. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. Comparing the approximated ECG pattern with some kinds of heart disease ECG pattern, we can detect and classify the kind of heart disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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