• 대한의생명과학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.43-49
• /
• 2018

Electrocardiogram (ECG) is a widely used method to diagnose electrical activity of heart. Although it is a reliable and easy method, ECG could be interfered by electrical signals. One of the interfering signals is electromyogram (EMG) that is caused by muscle contraction in any parts of the body except heart. To avoid the EMG noise, an examinee is advised to be relaxed on supine position while measuring ECG. Sometimes, patients who can't put their arms and legs down on bed due to some reasons such as cast on arms or legs necessarily have the EMG noise. But detailed information about how much of the noise could be induced by positional change of arms and legs has not been reported. Here we examined the noise by analyzing ECG data from 14 candidates, 7 males and 7 females. The ECG data was obtained using the standard 12 lead ECG. EMG noise was induced by raising arms and legs at $90^{\circ}$, $60^{\circ}$ or $30^{\circ}$. Because arms are located close to the heart, noise by the raised arms was analyzed toward left or right arm separately. All of the examinees showed similar pattern of the EMG noise. EMG noise by positional change of left or right arm was clearly monitored in different limb leads. Change of leg positions induced the noise that was monitored in aVF of augmented leads and II and III of limb leads. There was a difference in degree of the noise between male and female examinees. In addition to the EMG noise, decrease of PR interval was monitored in particular positional changes, which was prominent in male examinees. These results will enlarge fundamental understanding about EMG noise in ECG.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권2B호
• /
• pp.232-243
• /
• 2010

본 논문에서는 다양한 생체신호들을 이용하여 심리상태와 생체정보를 판별하고, 외부환경 정보와 함께 이용자의 현재 상황을 인식하여 그에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 생체정보기반 상황인식시스템(Bio-Signal Context aware system :BSC)을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 생체정보기반 상황인식시스템은 센서를 통하여 측정된 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 등의 생체신호들로부터 특징들을 추출하고 분석하였으며, 분석된 결과를 입력받아 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 심리상태를 판별하였다. 판별된 심리상태의 결과와 함께 심박변이도(HRV), 피부전도도, 체온 등의 생체신호로부터 분석된 생체 상황정보, 그리고 외부 환경의 상황정보로부터 이용자의 현재 상황을 추론하고 인식하여 현재 생체 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.105-112
• /
• 2010

의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제10권3호
• /
• pp.141-149
• /
• 1999

본 연구에서는 수면상태에서의 자율신경 활동을 관찰하기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 HRV 신호를 분석하였다. 심전도 신호로부터 HRV 신호를 재구성하고 웨이브렛 변환을 통하여 얻은 계수를 이용하여 신호를 주파수 대역별 분석하였다. 분석된 결과를 AR 모델 기법을 이용한 기존의 주파 수 분석 방법과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 성분은 기존의 FFT나 AR모델 방법에 의한 결과와 동일한 경향을 나타내고 있었다. 따라서, 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 분석방법은 HRV 신호를 이용한 자율신경계 활동 분석의 도구로 유용함을 알 수 있었다. 피검자가 일단 수면상태로 빠져들면, 심혈관계 역시 빠른 속도로 반응하여 수면에 적절한 활동을 수행하게 된다. 이러한 적응 활동은 심혈관 기관에 따라 차이는 있지만 대부분 수초내에 일어나게 된다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛에 의한 분석 기법은 기존의 방법으로는 불가능했던 시간대별 변화 추이를 잘 표현할 수 있으므로 HRV 신호의 분석뿐만 아니라 다른 생체 신호의 분석에도 유용 할 것으로 예상된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제8권4호
• /
• pp.33-37
• /
• 2019

심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.157-164
• /
• 2017

모바일 심전도(ECG) 신호 측정은 수 mV의 작은 소 신호를 측정하는 기술로서 동적 잡음을 제거하기 위한 많은 연구가 진행 되어 왔다. 특히 심전도 전극 케이블의 흔들림이나 피부의 움직임으로 인하여 유발 되는 등 전위선 잡음의 제거는 심전도 측정을 위한 핵심 연구 내용 중 하나이다. 본 연구에서는 심전도 신호의 등전위선 동적 잡음을 제거하기 위해 정규화 최소 자승법(NLMS)와 지연 최소 자승법(DLMS) 방식을 결합한 적응 필터의 스텝 사이즈를 결정하여 적용하는 기법을 제안 하였다. 제안한 기법은 필터의 초기 스텝 사이즈를 조정하여 기본 노이즈를 차감 한 후, 해당 과정에서 발생할 수 있는 심전도 신호 특성의 왜곡을 줄이는 방법이다. 본 논문에서의 제안한 기법에서, 필터 계수의 값은 필터 순서 사이즈 및 왜곡 최소화 인자에 의해 직접적으로 스케일링 설정 된다. 그리고 제안된 필터는 실시간 필터링에 필수적인 계산의 복잡성을 줄이도록 하여, 연산시간을 줄일 수 있을 것으로 기대되므로 소형 프로세서 및 저전력 소비가 요구되는 모바일 심전도 측정기기에 적합한 장점을 가진다. 또한 종래의 NLMS 적응 필터와 신호대잡음비(SNR)를 비교하여 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.4473-4482
• /
• 2010

한방의학에서 절진에 속하는 맥진은 28가지의 맥상 분석 방식을 기존의 아날로그 시스템에 적용하여 사용하였다. 그러나 아날로그 시스템은 ECG (Electrocardiogram)와 같은 특징점 추출방법을 이용해 맥파를 분석하는데 특징점 추출방법과 입력 신호의 과도한 증폭으로 맥파의 Clipping현상이 발생되어 맥파의 모양을 정확하게 분석할 수 없는 문제점들이 발생되었다. 본 논문에서는 이러한 아날로그 맥진기 시스템에 문제점을 보완하기 위한 방안의 하나로 전자 맥진기 시스템의 중요한 부분이라 할 수 있는 디지털 필터를 설계하기 위하여 신호의 특징점 추출을 위한 C-spline 보간법을 이용하고, signal modeling에 Prony's method로 디지털 필터를 설계하는 방법을 제안 하였다. 또한 기존의 아날로그 시스템에 맥파 분석 방법의 문제점을 보안하기 위한 전자 맥진기 시스템을 구성하여 새로운 맥파 분석 알고리즘과 아날로그 시스템에서 분석이 어려웠던 맥파의 모양 분석 알고리즘을 제안하였다. 증폭 단 이후 제안된 필터 설계방법을 이용하여 구성된 전자 맥진기 시스템의 출력 값이 아날로그 맥진기의 출력 파형과 아주 유사하면서 파형이 깨끗한 신호를 얻을 수 있어 설계방법의 적합성을 확인 하였고, 제안된 알고리즘에 의한 맥파 분석 결과가 아날로그 시스템의 맥파 분석 보다 정확한 맥파를 분석할 수 있었음을 확인할 수가 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권10호
• /
• pp.1469-1476
• /
• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.280-289
• /
• 2022

In this paper, we present a QRS-complex detection algorithm to calculate an accurate heartbeat and clearly recognize irregular rhythm from ECG signals. The conventional Pan-Tompkins algorithm brings false QRS detection in the derivative when QRS and noise signals have similar instant variation. The proposed algorithm uses amplitude differences in 7 adjacent samples to detect QRS-complex which has the highest amplitude variation. The calculated amplitude is cubed to dominate QRS-complex and the moving average method is applied to diminish the noise signal's amplitude. Finally, a decision rule with a threshold value is applied to detect accurate QRS-complex. The calculated signals with Pan-Tompkins and proposed algorithms were compared by signal-to-noise ratio to evaluate the noise reduction degree. QRS-complex detection performance was confirmed by sensitivity and the positive predictive value(PPV). Normal ECG, muscle noise ECG, PVC, and atrial fibrillation signals were achieved which were measured from an ECG simulator. The signal-to-noise ratio difference between Pan-Tompkins and the proposed algorithm were 8.1, 8.5, 9.6, and 4.7, respectively. All ratio of the proposed algorithm is higher than the Pan-Tompkins values. It indicates that the proposed algorithm is more robust to noise than the Pan-Tompkins algorithm. The Pan-Tompkins algorithm and the proposed algorithm showed similar sensitivity and PPV at most waveforms. However, with a noisy atrial fibrillation signal, the PPV for QRS-complex has different values, 42% for the Pan-Tompkins algorithm and 100% for the proposed algorithm. It means that the proposed algorithm has superiority for QRS-complex detection in a noisy environment.

• 센서학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.8-16
• /
• 2010

This research proposes measuring of BCG(ballistocardiogram) to monitor heart activities in a non-constrained environment, at home or work. Unlike with ECG, measuring BCG does not require the attachment of leads on the subject's body and allows signal measuring in a non-constrained state. It enables effective long-term monitoring of cardiac conditions. In this study a chair type BCG measurement system to continuous monitor the activity of the heart is implemented. The instrument consists of upper petal and ready for press of chair load cell sensor is attached to measure the change of the object's weight. In order to extract the output ballistic signal from the weight and force sensor signals. Beside the signal processing circuit for the digital conversion, the ballistic signal is detected using DAQ equipment. Signal processing algorithm including wavelet transforms for noise cancellation, template matching for normalization and peak detection in BCG is developed. ECG and BCG were concurrently measured to evaluate the performance of the system, and comparing the characteristics of the two signals verified the possibility of the system in non-constrained and nonconscious health monitoring.