• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.97-103
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• 2016

이 논문에서는 심장이상 관리와 심혈관 위험 평가를 위해 임상 관련성과 연관지어 주요한 요소와 원인을 파악하는데 필요한 심전도(ECG) 데이터의 시각화 분석을 위해 경험한 기술을 소개한다. 특히, MIT-BIH ECG 데이터베이스를 기반으로 복잡한 ECG 데이터를 시각화하여 다양한 차트, 그래프로 표현할 수 있는 접근방법을 소개한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 ECG 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 형태로 시각화된 ECG 데이터의 의미를 직관적으로 이해할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.90-98
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• 2018

심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.13-18
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• 2010

본 연구에서는 ECG를 통하여 심박수를 R-R 간격을 이용한 방법으로 자동 추출하는 방법에 관하여 연구하였다. 육안으로 측정한 심박수를 기준으로, 2차 미분을 이용하여 심박수를 추출하는 방법, 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출하는 방법을 비교하여 고찰하였다. 실험 데이터는 MIT/BIH database를 이용하였다. 이를 바탕으로 직접 ECG 측정기를 제작하여 심박수를 자동 측정하여 보고 기존의 환자감시장치(ICU)와 비교하여 보았다.

• 전기학회논문지
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• 제63권10호
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• pp.1441-1447
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• 2014

A robust new algorithm for R wave detection named for Multiscale-based Peak Detection(MSPD) is assessed in this paper using MIT/BIH Arrhythmia Database. MSPD algorithm is based on a matrix composed of local maximum and find R peaks using result of standard deviation in the matrix. Furthermore, By reducing needless procedure of proposed algorithm, improve algorithm ability to detect R peak efficiently. And algorithm performance is assessed according to detection rates about various arrhythmia database.

• 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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• 제16권5호
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• pp.1047-1054
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• 2012

심방세동(Atrial Fibrillation:AF)은 각종 심장질환에서 비교적 빈번히 발생하는 부정맥으로 알려져 있으며, 그 발병률은 연령의 증가와 더불어 점차 증가한다. 전통적으로 심방세동을 검출하는 방법은 시간 영역 분석법과 주파수 영역분석법이 대부분이었다. 하지만 심전도 신호는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 부호화와 정보 엔트로피에 기반한 AF 패턴 분석 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 RR 간격 데이터를 차분 분할 방식을 통해 부호 서열화 한 후 그 리듬에 대한 패턴을 분석하고 이를 샤논의 정보 엔트로피를 통해 복잡도를 정량화하여 심방세동을 검출하였다. 성능 평가를 위해 10부터 100까지의 문턱값에 따른 엔트로피를 통해 복잡도를 분석하였으며 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권2호
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• pp.165-174
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• 2000

본 논문에서는 M 채널 필터 뱅크를 이용하여 심전도 자동 진단 시스템에서 매우 중요한 파라미터로 사용되는 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘에서는 심전도 신호를 M개의 균일한 주파수 대역으로 분할(decomposition)하고, 분할된 서브밴드(subband) 신호들 중에서 QRS complex의 에너지 분포가 가장 많이 존재하는 5∼25Hz 영역의 서브밴드 신호들을 선택하여 feature를 계산함으로써 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위하여 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였으며, sensitivity는 99.82%, positive predictivity는 99.82, 평균 검출율은 99.67%로 기존의 알고리즘에 비해 높은 검출 성능을 나타내었다. 또한 polyphase representation을 이용하여 M 채널 필터 뱅크를 구현한 결과 연산 시간이 단추되어 실시간 검출이 가능함을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권11호
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• pp.471-475
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• 2006

In this paper, we propose a method to eliminate the baseline wander for ECG based on waveform morphology analysis. This method uses the ascending slope tracing waves to approximate the baseline wander in ECG and subtracts these waves from the original ECG to eliminate the baseline wander. This ascending slope tracing waves was developed for efficient enhancement of slope inverting points and sudden slope changing points. This method has been applied to MIT/BIH database to verify its efficacy and validity in practical applications.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권4호
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• pp.87-94
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• 2014

Recent technological advances have increased interest in personal health monitoring. Electrocardiogram(ECG) monitoring is a basic healthcare activity and can provide decisive information regarding cardiovascular system status. In this study, we developed a capacitive ECG measurement system that can be included within a cloth mattress pad. The device permits ECG data to be obtained during sleep by using capacitive electrodes. However, it is difficult to detect R-wave peaks automatically because signals obtained from the system can include a high level of noise from various sources. Because R-peak detection is important in ECG applications, we developed an algorithm that can reduce noise and improve detection accuracy under noisy conditions. Algorithm reliability was evaluated by determining its sensitivity(Se), positive predictivity(+P), and error rate(Er) by using data from the MIT-BIH Polysomnographic Database and from our capacitive ECG system. The results showed that Se = 99.75%, +P = 99.77%, and Er = 0.47% for MIT-BIH Polysomnographic Database while Se = 96.47%, +P = 99.32%, and Er = 4.34% for our capacitive ECG system. Based on those results, we conclude that our R-peak detection method is capable of providing useful ECG information, even under noisy signal conditions.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.23-29
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• 2009

심박수는 심장이 혈액을 전신에 보낼 때에 고동치는 속도, 즉 매 분당 박동수를 말하 며 성인남자의 경우 보통 1분동안 60~80회가 정상적이다. 심박수가 정상보다 적으면 서맥, 많으면 빈맥이라 하며 이 경우 여러 가지 질병에 걸릴 수 있으며 상황에 따라 사망에 이르기까지도 한다. 따라서 심박수는 건강한 생활에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 ECG를 통하여 심박수를 자동 추출하는 방법에 관하여 연구하였다. 육안으로 측정한 심박수를 기준으로 첫째 ECG를 2차 미분을 이용하여 심박수를 추출하는 방법과 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출한 방법으로 구한 심박수를 비교하여 고찰 하였다. 실험 데이터는 MIT/BIH Database를 이용하였다.