• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.200-207
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• 2014

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.731-739
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• 2015

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.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.85-89
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• 2014

심전도(electrocardiography, ECG)는 심장박동을 할 때, 발생하는 탈분극과 재분극으로 심장의 전위변화를 시간의 흐름에 따라 파형으로 표현한 것이다. 의료기관에서는 심전도신호를 이용하여 환자의 심장질환을 진단한다. 일반적으로 사람의 정상적인 심장박동수는 1분에 60-100회 이다. 만약 정상적인 심장박동 수보다 느리거나 빠르다면 부정맥이라고 한다. 본 논문에서는 심전도신호에서 R-peak를 검출하여, R-R 간격을 구하고 부정맥 중에 서맥(bradycardia)과 빈맥(tachycardia) 구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고 모의실험을 하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권6호
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• pp.466-476
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• 2008

The more people use ambulatory electrocardiogram(ECG) for arrhythmia detection, the more researchers report the automatic classification algorithms. Most of the previous studies don't consider the un-balanced data distribution. Even in patients, there are much more normal beats than abnormal beats among the data from 24 hours. To solve this problem, the hierarchical classification using 21 features was adopted for arrhythmia abnormal beat detection. The features include R-R intervals and data to describe the morphology of the wave. To validate the algorithm, 44 non-pacemaker recordings from physionet were used. The hierarchical classification model with 2 stages on domain knowledge was constructed. Using our suggested method, we could improve the performance in abnormal beat classification from the conventional multi-class classification method. In conclusion, the domain knowledge based hierarchical classification is useful to the ECG beat classification with unbalanced data distribution.

• 한국수정란이식학회지
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• 제23권1호
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• pp.5-11
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• 2008

Serial ultrasonographic examinations were daily performed from 15 days after ovulation until parturition to determine the time of first detection and ultrasonographic appearance of the fetal and extra-fetal structures in pregnant 10 Maltese, 10 Yorkshire Terrier, 15 Shih-tzu, and 10 Miniature Schnauzer bitches, respectively. Gestational age was timed from the day of ovulation (day 0), which was estimated to occur when plasma progesterone concentration was first increased above 4.0ng/ml. The gestational length was $63.4{\sim}63.6$ (range: $61{\sim}65$) days and the geatational length was no statistically significant difference among bitches (p>0.05). The initial detection of the extra-fetal structures were; gestational sac at days $18.9{\sim}19.5\;(17{\sim}22)$, zonary placenta at days $24.6{\sim}25.5\;(23{\sim}28)$, yolk sac membrane at days $24.6{\sim}25.5\;(23{\sim}27)$, yolk sac tubular shape at days $26.1{\sim}26.3\;(24{\sim}28)$, and amniotic membrane at days $26.1{\sim}28.2\;(24{\sim}31)$, respectively. The time of the first detection of the extra-fetal structures were no statistically significant difference among bitches (p>0.05). The initial detection of the fetal structures were; embryo initial detection at days $22.5{\sim}22.9\;(21{\sim}24)$, heartbeat at days $23.2{\sim}23.8\;(21{\sim}25)$, embryo bipolar shape $27.6{\sim}28.9\;(26{\sim}30)$, fetal movement at days $31.9{\sim}32.8\;(27{\sim}34)$, limb buds at days $29.1{\sim}30.7\;(27{\sim}33)$, stomach at days $31.1{\sim}33.1\;(29{\sim}34)$, urinary bladder at days $32.4{\sim}33.2\;(29{\sim}35)$, skeleton at days $34.7{\sim}35.9\;(34{\sim}39)$, and kidney at days $42.1{\sim}44.7\;(41{\sim}48)$, respectively. The the time of the first detection of the fetal structures were no statistically significant difference among bitches (p>0.05). These results indicate the evaluation of the time of first detection and ultrasonographic characteristics of the gestational structures might be useful for pregnancy diagnosis, estimating fetal age, embryonic resorption, fetal monster, abnormal fetal growth and fetal viability, respectively.