• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권3호
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• pp.179-183
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• 2006

ECG consists of various waveforms of electric signals of heat. Datamining can be used for analyzing and classifying the waveforms. Conventional studies classifying electrocardiogram have problems like extraction of distorted characteristics, overfitting, etc. This study classifies electrocardiograms by using BP algorithm and SVM to solve the problems. As results, this study finds that SVM provides an effective prohibition of overfitting in neural networks and guarantees a sole global solution, showing excellence in generalization performance.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1993년도 춘계학술대회
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• pp.74-77
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• 1993

Estimation and removal of power line interference in the electrocardiogram using adaptive noise cancelling techniques is presented. The system identification concepts are used to design the noise cancelling filter and the prediction error method is used to adjust filter coefficients. Computer simulation were performed to compare this method with the Lekov's method.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.205-212
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• 2023

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.

• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2380-2385
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• 2011

With the advent of ubiquitous healthcare technology to provide a patient with the necessary medical services in anywhere and anytime scheme, the importance of securing safe communication without tampering the medical data by the unauthorized users is getting more emphasized. With this aim, a novel method for constructing encryption keys on the basis of biometrical measurement of electrocardiogram (ECG) is suggested in this study. The experiments on MIT/BIH database show that our proposed method can achieve safe communication by successfully ciphering and deciphering ECG data including premature ventricular contraction arrhythmia signal with compromising its fiducial features as biometric key to transmit the data via the internet network.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2013

심전도는 심장질환의 진단을 위해 많이 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 웨이블릿과 문턱치 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 hard 문턱치 방법을 응용하여 hard inverse 문턱치 방법을 연구하였다. Pan-Tomkins 알고리즘에 hard inverse 문턱치 방법을 적용하였고 알고리즘을 간소화 할 수 있었다. mit-bih 103번 ECG 신호를 검출한 결과 신호의 왜곡 발생과 잡음의 영향이 받지 않고 R 피크를 검출할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.113-116
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• 2006

최근 무선센서네트워크 기술을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으며 특히 헬스케어분에서 활발히 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 무선센서노드를 이용하여 계측된 생체신호를 바탕으로 환자의 상태 및 진단을 위한 기초자료를 활용하기 위한 시스템을 구현하였다. 생체신호로 ECG(electrocardiogram)와 체온 파라미터를 사용하였으며 ECG신호의 QRS특성점을 축출하기 위해 Pan&Tomkins에 개발된 알고리즘을 사용하였다. 또한 효율적인 모니터링을 위해 비정상적인 ECG신호에 대한 알림기능을 구현하였으며 이러한 감시기능은 상시 모니터링을 하지 않고도 환자의 상태를 알 수 있게 하였다. 본 연구에서 구현된 이러한 시스템기술은 국내의 고령화 문제로 발생되는 의료비용을 크게 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 센서학회지
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• 제28권1호
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• pp.13-16
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• 2019

The analysis of electrocardiogram (ECG) signals facilitates the detection of various abnormal conditions of the human heart. The QRS complex is the most critical part of the ECG waveform. Further, different diseases can be identified based on the QRS complex. In this paper, a new algorithm based on the well-known Pan-Tompkins algorithm has been proposed. In the proposed scheme, the QRS complex is initially extracted by removing the background noise. Subsequently, the R-R interval and heart rate are calculated to detect whether the ECG is normal or has some abnormalities such as tachycardia and bradycardia. The accuracy of the proposed algorithm is found to be almost the same as the Pan-Tompkins algorithm and increases the R peak detection processing speed. For this work, samples are used from the MIT-BIH Arrhythmia Database, and the simulation is carried out using MATLAB 2016a.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.28.5-28
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• 2001

This paper investigates a classification method of the electrocardiogram (ECG) into different disease categories. The features for the classification of the ECG are the coefficients of the discrete wavelet transform (DWT) of ECG signals. The coefficients are calculated with Haar wavelet, and after DWT we can get 64 coefficients. Each coefficient has morphological information and they may be good features when conventional time-domain features are not available. Since all of them are not meaningful, it is needed to reduce the size of meaningful coefficients set. The distributions of each coefficient can be the rules to classify ECG signal. The optimally reduced feature set is obtained by fuzzy c-means algorithm and rough set theory. First, the each coefficient is clustered by fuzzy c-means algorithm and the clustered ...

• 한국염색가공학회지
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• 제23권3호
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• pp.219-226
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• 2011

Recently, study of functional clothing for vital sensing is focused on improving conductivity and decreasing resistance, in order to enhance the electrocardiogram(ECG) sensing accuracy and obtained stable environmental durability on operation condition. In this study, four ECG fabrics that having different componnt yarns and weaving structures were produced to analyze their environmental durabilities and electric properties under general operation conditions including different physical and chemical stimulation. For outstanding electric properties and physical properties, the optimized ECG sensing fabric should consist of a fabric of 2 up 3 down twill structure containing 210de silver-coated conductive yarns and polyester yarn in warp and weft directions respectively. The selected fabric has $0.11{\Omega}$ which is relative lower resistance than otherwisely produced fabrics under ECG measurement condition. And it has 7% stable resistance changes under 25% strain and repeated strain.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.227-232
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• 2011

현재 무선센서노드 기반의 헬스케어 모니터링 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 생체신호의 모니터링을 위한 전체 데이터의 전달은 무선센서네트워크 내의 데이터 트래픽과 에너지 소모가 증가하게 된다. 본 연구에서는 경량의 전처리 과정 및 알고리즘을 통해 ECG신호에서 의미있는 파라미터만을 검출하여 전송하였다. 본 연구에서는 정상적인 ECG에서 무선센서노드에서 R피크, RR간격을 검출할 수 있는 TinyOS 기반 어플리케이션을 구현하였으며 결과로 dECG, R피크, RR간격, HRV를 그래프로 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구를 이용하면 ECG신호 전체 데이터가 아닌 주요 정보만을 보냄으로서 에너지 소모, 데이터량을 줄일 수 있다.