• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.298-302
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• 1996

The representative beat with high SNR could be obtained by the signal averaging, correct and fast detection of significant points and waveform boundary could be obtained by adoption of search interval. All experimental results of waveform boundary were compared with CSE database which had the 5 referees results and 11 ECG measurement programs. All results were within tolerance made by referees, especially the end point of T wave were more close to the referee's results than other 11 measurement programs. The diagnosis parameters that might be used in the Minnsota code criteria were extracted from the representative beat. The diagnostic classification were fulfilled using Minnsota code criteria. Through the comparison on the diagnosis results from designed automated ECG analyzer(YECGA) and the results ECG analyzer manufactured by Fukuda denshi(FCG-2201) in Japan, reliance of the performance on designed system(YECGA) could be validated.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1752-1758
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• 2010

FM-CW 레이다는 구현이 비교적 간단하고 전자파 신호의 외부 탐지 가능성이 낮기 때문에 다양한 목적의 원격탐지 센서로 활용되고 있다. FM-CW 레이다는 주파수 변조된 연속적인 파형의 신호를 송신하고 반사 신호의 복조시에도 같은 신호를 기준 주파수로 사용한다. 따라서 목표물의 거리 및 속도 정보는 비트신호 주파수 형태로 수신되어진다. 그러나 고속으로 이동하는 목표물의 경우 레이다에서의 신호획득 시간이 현저히 짧아질 수 있기 때문에 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방식에 의한 스펙트럼 추정은 그 해상도 및 정확도가 심각하게 열화 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 모델 파라메터 추정 방법인 AR(Autoregressive) 방법을 적용하여 거리 및 속도 추정 정확도와 해상도를 개선할 수 있음을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.62-69
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• 2022

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.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.258-264
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• 2015

The first 77 GHz transceiver that applies a heterodyne structure-based linear frequency modulation-frequency shift keying (LFM-FSK) front-end module (FEM) is presented. An LFM-FSK waveform generator is proposed for the transceiver design to avoid ghost target detection in a multi-target environment. This FEM consists of three parts: a frequency synthesizer, a 77 GHz up/down converter, and a baseband block. The purpose of the FEM is to make an appropriate beat frequency, which will be the key to solving problems in the digital signal processor (DSP). This paper mainly focuses on the most challenging tasks, including generating and conveying the correct transmission waveform in the 77 GHz frequency band to the DSP. A synthesizer test confirmed that the developed module for the signal generator of the LFM-FSK can produce an adequate transmission signal. Additionally, a loop back test confirmed that the output frequency of this module works well. This development will contribute to future progress in integrating a radar module for multi-target detection. By using the LFM-FSK waveform method, this radar transceiver is expected to provide multi-target detection, in contrast to the existing method.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권11호
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• pp.780-785
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• 2004

In this paper, we proposed a ventricular fibrillation detection algorithm based on wavelet transform and artificial neural network. we selected RR intervals, the 6th and 7th wavelet coefficients(D6, D7) as features for classifying ventricular fibrillation. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared the result of the proposed algorithm with that of fuzzy inference and fuzzy-neural network. MIT-BIH Arrhythmia database, Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia database and MIH-BIH Malignant Ventricular Arrhythmia database were used as test and learning data. Among the algorithms, the proposed algorithm showed that the classification rate of normal and abnormal beat was sensitivity(%) of 96.10 and predictive positive value(%) of 99.07, and that of ventricular fibrillation was sensitivity(%) of 99.45. Finally. the proposed algorithm showed good performance compared to two other methods.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1993년도 춘계학술대회
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• pp.63-65
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• 1993

We have done a preliminary study on the detection of ventricular late potentials using high-resolution electrocardiography. We designed a battery powered low-noise ECG amplifier. We used the XYZ lead system and the amplifier provides 3 channels of X, Y, and Z signals with a conventional gain and another 3 channels of the amplitude-limited X, Y, and Z signals with high-gain. 12-bit data acquisition system interfaces the amplifiers to a personal computer for further signal analysis. Beat alignment algorithm was implemented on the low-gain signals to synchronize the signal averaging of the high-gain amplitude-limited signals. We suggest the use of the weighted vector sum of X', Y', and Z' signals based on the SNR of each channel. We speculate that this new method will increase the accuracy of the LP detector at the expense of more complicated hardware.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1728-1736
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• 2015

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 개인별 ECG신호의 차이는 고려하지 않고 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 또한 기존의 방법들은 각 ECG 특징점의 정확한 측정을 필요로 하며, 연산이 매우 복잡하다. 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 그에 따른 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 다양한 ECG 신호의 패턴에 따라 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고 부정맥을 정확하게 분류 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 QRS 특징점을 통해 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 정의하였다. 이후 패턴분류에 따른 오류를 검출 및 수정하고, 중복된 QRS 패턴을 별도의 부정맥으로 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 43개의 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율을 비교하였다. 실험결과 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율은 각각 99.98, 97.22 95.14, 91.47, 94.85, 97.48%의 우수한 검출율을 나타내었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권1호
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• pp.1-9
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• 2009

본 연구에서는 기존의 접촉식 센서를 이용한 생체신호 측정이 아닌 비접촉 방식으로 심박과 호흡을 추출하기 위해 2.4GHz 대역에서 동작하는 도플러 레이더 센서와 베이스 밴드 모듈로 구성된 도플러 레이더 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템은 인체표면의 변위변화에 의해 반사되는 위상변화를 이용하여 심폐 활동을 검출할 수 있다. 도플러 레이더 센서의 I/Q 채널에서 획득한 신호는 베이스 밴드 모듈의 전처리 필터부, 증폭부, 옵셋조정부를 통과하여 호흡과 심박 신호로 분리된다. 도플러 레이더 시스템으로부터 측정된 생체신호와 기존의 생체신호 간의 상관성을 확인하기 위해 호흡과 심박 대역이 각각 다른 쥐, 토끼, 사람을 대상으로 측정하여 그 결과를 비교하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템에서 분리된 호흡 및 심박 신호는 측정 대상의 움직임이 없는 상태에서는 높은 검출률을 보였으며, 도플러 레이더에서 심박과 호흡 신호를 검출한 결과 거리, 호흡과 심박의 변이량, 호흡과 심박대역에 따라 검출률이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2008

In this study the complex-valued continuous wavelet transform (CWT) has been applied in detection of Electrocardiograms (ECG) as response to various signal classification methods such as Fourier transforms and other tools of time frequency analysis. Experiments have shown that CWT may serve as a detector of non-stationary signal changes as ECG. The tested signal is corrupted by short time events. We applied CWT to detect short-time event and the result image representation of the signal has showed us that one can easily find the discontinuity at the time scale representation. Analysis of ECG signal using complex-valued continuous wavelet transform is the first step to detect possible changes and alternans. In the second step, modulus and phase must be thoroughly examined. Thus, short time events in the ECG signal, and other important characteristic points such as frequency overlapping, wave onsets/offsets extrema and discontinuities even inflection points are found to be detectable. We have proved that the complex-valued CWT can be used as a powerful detector in ECG signal analysis.