• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 1995

This paper describes a real time QRS detection algorithm. The proposed algorithm detects QRS complex using characteristics of the 2-dimensional phase portrait which is reconstructed from 1-demensional scalar time series. We observe the phase portrait of ECG signal has special trejectory when QRS complex occurs and apply it to detect QRS complexes. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we use MIT/BIH arrhythmia database. As a result, the proposed algorithm correctly detects 99.3% of the QRS complexes.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.483-486
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• 2000

심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.377-380
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• 1996

The purpose of this paper is to improve the P-wave detection capacity using wavelet transform. The first procedure is to remove baseline drift using the median filter. The second procedure is to cancel ECG's QRS-T complex with ECG's QRS-T complex templete to get P-wave candidate. Before we cancelled out the QRS-T complex, we estimated the best matching between templete and QRS-T complex to minimize the error. Then, Harr wavelet was used to eleminate the high frequency noise of ECG wave form cancelled the QRS-T complex. Finally, P-wave was discriminated and confirmed by threshold value. By using this method, We can got the around 95.1% P-wave detection.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권4호
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• pp.507-514
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• 1996

The automated ECG diagnostic systems in hospital have a low P-wave detection capacity in case of some diseases like conduction block. The purpose of this study is to improve the P-wave detection ca- pacity using wavelet transform. The first procedure is to remove baseline drift by subtracting the median filtered signal from the original signal. The second procedure is to cancel ECG's QRS-T complex from median filtered signal to get P-wave candidate. Before we subtracted the templete from QRS-T complex, we estimated the best matching between templete and QRS-T complex to minimize the error. Then, wavelet transform was applied to confirm P-wave. In particular, haiti wavelet was used to magnify P-wave that consisted of low frequency components and to reject high frequency noise of QRS-T complex cancelled signal. Finally, p-wave was discriminated and confirmed by threshold value. By using this method, We can got the around 95.1% P-wave detection. It was compared with contextual information.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제5권2호
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• pp.173-182
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• 1984

This paper represents a algorithm which improves the some drawbacks in the past methods for detecting QRS Complex waves. This proposed algorithm is very useful to detect correctly QRS Complex not only in a normal ECG, but in the abnormal ECG such as contaminating the noise with high amplitude, the existence of sharp T wave, and abrupt stepwise fluctuation of the base line.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권3호
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• pp.40-47
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• 2010

본 연구는 심초음파에서 사용되는 실시간 심전도 QRS 검출성능 및 심전도 trigger 시간 지연 등의 생체신호측정모듈의 성능 개선을 확인하고자 하였다. 심초음파에서 사용되는 생체신호측정모듈의 심전도 QRS 검출에 대한 성능 평가 중에서 심전도 QRS 크기와 폭에 따른 검출성능, Tall T-wave 제거성능, 부정맥이 있는 심전도의 QRS 검출성능 및 Pacer pulse 검출성능은 심전도 국제 규격인 EC-13을 기준으로 성능을 비교 평가하였으며, QRS의 trigger 신호 지연 시간 및 기저선 복귀시간은 기존에 상용화되어 심초음파에 사용되고 있는 생체신호측정모듈의 성능과 비교 평가하였다. 본 연구에서는 위 4가지 항목은 국제규격인 EC-13 기준을 크게 만족하였으며, QRS의 trigger 신호 지연 시간은 심박수에 따라 17m~21ms 빠른 검출 결과를 보였으며 심전도 기저선 복귀시간도 1 beat 이상 빠른 결과를 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권2호
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• pp.129-135
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• 2004

재택건강관리 시스템은 주로 정상인들로부터 빈번하게 측정한 생체신호의 실시간 처리과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 측정되는 심전도 신호에서 DRS를 검출하기 위한 단순화된 알고리즘과 검출된 QRS의 정상과 비정상 여부만을 분류하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 기존에 사용되고 있는 실시간 QRS 검출 알고리즘을 세분화하여 단순화된 QRS 검출 알고리즘을 제안함으로서 저가형 소형 단말기에서도 사용이 가능하도록 하였다. 또한 검출된 QRS들로부터 QRS 폭, R-R 간격, DRS 형태변수를 추출하여 QRS의 정상과 비정상을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 단순화된 QRS 검출기의 성능과 정상과 비정상의 분류성능은 각각 약 99%와 96%로 나타났다. 본 논문에서 제안된 QRS 검출과 분류를 위한 알고리즘들은 복잡한 신호처리 과정이 필요치 않으므로 재택건강관리 시스템에서의 실시간 심전도처리에 사용될 수 있을 것이다

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.294-294
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• 2000

In this paper, we would like to discuss the signal processing and the algorithm for ECG analysis. The ECG gives us information about the condition of the heart muscle, because myocardial abnormality or infarction is inscribed on the ECG during myocardial depolarization and repolarization. Analyzing the ECG signal, we can find heart disease, for example, arrhythmia and myocardial infarction, etc. Particularly, detecting arrhythmia is more important, because serious arrhythmia can take away the life from patients within ten minutes. The wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency component using wavelet function. Recomposing high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex and eliminate the noise from the original ECG signal. To recognize the ECG signal pattern, we adopted the curve-fitting partially and statistical method. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. Comparing the approximated ECG pattern with some kinds of heart disease ECG pattern, we can detect and classify the kind of heart disease.

• 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.