• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.265-268
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• 2002

For accurate interpretation, ECG signal is measured by using 12 leads method. We look shape of Measured ECG signal and decide whether interpretation is accurate or not. In this paper, we propose new effective fuzzy decision system which uses fuzzy rules and membership functions for more accurate of ECG wave. We used PR interval, QRS interval and QRS axis as conditional variables for designing fuzzy rules. And decision rule of conclusion variable is determined by (sinus rhythm), (sinus rhythm+left deviation), (sinus rhythm+right deviation) and (sinus rhythm+negative axis). Experimental results showed our system made numerically easy decision possible and had advantage of simple design method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2391-2398
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• 2009

조기심실수축(Premature Ventricular Contractions, PVC)은 부정 맥 중 가장 빈번히 나타나는 심장질환으로 위험한 상황으로 발전할 가능성을 가지고 있다. 따라서 이의 검출은 심장질환에 대한 예방과 추후 발생여부에 대한 기초조사로서 매우 중요하다. 지금까지 PVC를 검출하는 많은 방법이 연구되어 왔으나 기존의 방법들은 잡음의 영향을 많이 받고 P파의 존재 유무에 의존적이기 때문에 검출의 정확도가 떨어지며, 처리시간이 많이 소요되기 때문에 실시간 검출에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 리듬분석과 비트매칭을 통한 PVC검출 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정 후 R 파를 검출하고, RR 간격의 리듬분석과 QRS 폭간격의 비트 매칭을 통해 비트 유형을 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 R파 및 PVC 검출 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파의 sensitivity는 99.74%, positive predictivity는 99.81%, PVC의 sensitivity는 93.91%, Positive predictivity는 96.48%의 검출 결과를 나타내었다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제19권2호
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• pp.165-193
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• 2008

Objective: The ECG which used for this paper, is analysis result from alogrisms of arrythmia, and we have studied that how we could certain Cold(寒)type or Heat(熱) type and that Deficiency(虛) type or Excess(實)type of organs from various special diseases, and we obtained like these results. Method & Conclusion: 1. we depend on our examination about Pulse(脈) because we can't discriminate arrythmia using ECG analysis instruments. 2. We obtained that Cold(寒) type diseases had wave that prolonged above normal baseline and ST wave which had downward aptitude. 3. We obtained that Heat(熱) type diseases had the fibrillation which had shortend wave that compare to normal and had downward aptitude or negative aptitude. 4. We obtained that Respiratory system (肺) diseases had wave that is within normal or is short of normal range and had much fluctuation in potential difference or trans on P wave. 5. The character of EKG which presented about diseases of gastric systems is prolonged above narmal range of wave, and the ECG had represented mixed wave with Heat(熱) type when accompany inflammatory in gastric system. 6. The wave of Blood Stasis(瘀血) type had upward aptitude of QRS wave, and the wave of anemia or blood loss type(少血) had downward aptitude of QRS wave, the wave which had both Cold(寒)) and Heat (熱) represented mixed waves. 7. The Knotted Pulse(結脈) and Intermittent Pulse(代脈)is corresponded with sinus brady cardia, and the Swift Pulsle(疾脈) is corresponded with fibrillation. 8. We pay attention to the relations of formations about pressures pulse from formations of EMD( electromechanical dissociation ). Result : From these results, we will have to study about ECG which using in tests of change of Parkinsons disease.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.288-292
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• 1996

This paper describes far the detection of heart event that is, QRS complex and P wave which are result from heart activity. The proposed QRS detection method by using the spatial velocity was identified as having the 99.6% detection accuracy as well as fast processing time. Atrial flutter, coupled P wave, and noncoupled P wave as well as atrial fibrillation could be detected correctly by three different algorithms according to their origination farm. About 99.6% correction accuracy coupled P wave could be obtained and we could be found that most detection errors are caused by establishing wrong search interval.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.424-433
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• 2022

As the proportion of non-contact telemedicine increases and the number of electrocardiogram (ECG) data measured using portable ECG monitors increases, the demand for automatic algorithms that can precisely analyze vast amounts of ECG is increasing. Since the P, QRS, and T waves of the ECG have different shapes depending on the location of electrodes or individual characteristics and often have similar frequency components or amplitudes, it is difficult to distinguish P, QRS and T waves and measure each parameter. In order to measure the widths, intervals and areas of P, QRS, and T waves, a new algorithm that recognizes the start and end points of each wave and automatically measures the time differences and amplitudes between each point is required. In this study, the start and end points of the P, QRS, and T waves were measured using six Deep Neural Networks (DNN) that recognize the start and end points of each wave. Then, by synthesizing the results of all DNNs, 12 parameters for ECG characteristics for each heartbeat were obtained. In the ECG waveform of 10 subjects provided by Physionet, 12 parameters were measured for each of 660 heartbeats, and the 12 parameters measured for each heartbeat well represented the characteristics of the ECG, so it was possible to distinguish them from other subjects' parameters. When the ECG data of 10 subjects were combined into one file and analyzed with the suggested algorithm, 10 types of ECG waveform were observed, and two types of ECG waveform were simultaneously observed in 5 subjects, however, it was not observed that one person had more than two types.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.166-174
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• 2013

심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제44권3호
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• pp.136-141
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• 2012

The hearts of highly trained athletes show morphologic and electrocardiographic (ECG) changes that suggest the presence of cardiovascular disease, including sinus bradycardia, a striking increase in precordial R-wave or S-wave voltages, ST segment depression, and T-wave inversions. Despite a number of previous observational surveys, the determinants of abnormal ECG patterns in trained athletes remain largely unresolved. In this study, we compared the electrocardiographic characteristics of athletes to determine any sensitive indicators. Comparison between ECG patterns and cardiac physiology was performed in 21 junior athletes and 25 untrained subjects with no signs of cardiac disease. Sinus bradycardia was detected in a subset of athletes but not statistically significant between the athletes ($69.9{\pm}11.1bpm$) and the control ($72.7{\pm}9.9bpm$) group. The mean values of the PR and QTc intervals in the athletes' group were $149.2{\pm}15.4ms$ and $402.3{\pm}28.8ms$, respectively. Also, there were no significantly differences between control group and the athletes' group. In addition, the athletes demonstrated a spectrum of alterations in the 12-lead ECG pattern, including marked increase in precordial R-wave or S-wave voltages ($$SV_1+RV_5{\geq_-}35mm$$, 23.8%), QRS duration ($${\geq_-}90ms$$, 90.5%), suggestive of left ventricular hypertrophy. However, left axis deviation, ST segment depression, and T-wave changes in V5, V6 were not observed in either the athletes or control group. Our findings suggest that sinus bradycardia, precordial R-wave or S-wave voltages, and QRS duration seem to be more sensitively detected in athletes than in control group. Further researches on the electrocardiographic patterns of athletes should be carried out to improve the sensitivity and specificity of diagnostic criteria.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.118-121
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• 1996

This paper describes ECG signal labeling based on Fuzzy clustering, which is necessary at automated ECG diagnosis. The NPPA(Non parametric partitioning algorithm) compares the correlations of wave forms, which tends to recognize the same wave forms as different when the wave forms have a little morphological variation. We propose to apply Fuzzy clustering to ECG QRS Complex labeling, which prevents the errors to mistake by using If-then comparision. The process is divided into two parts. The first part is a parameters extraction process from ECG signal, which is composed of filtering, QRS detection by mapping to a phase space by time delay coordinates and generation of characteristic vectors. The second is fuzzy clustering by FCM(Fuzzy c-means), which is composed of a clustering, an assessment of cluster validity and labeling.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제18권1호
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• pp.51-65
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• 1984

장기간(長期間) 체력단련(體力鍛鍊)이 심전도파고(心電圖波高) 및 심전도(心電圖) vector에 미치는 효과(效果)를 구명(究明)하고자 10명(名)의 운동선수군(運動選手群)과 13명(名)의 비운동선수군(非運動選手群)에서 rebounder운동전후(運動前後)의 심전도파고(心電圖波高)와 QRS vector의 길이를 측정(測定)하여 분절(分折)한 결과(結果)는 다음과 같다. 심전도파고(心電圖波高)에서 R파고(波高)는 선수군(選手群)이 $23.38{\pm}1.14\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $17.91{\pm}2.00$\;mm$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았고, 운동후(運動後)에도 선수군(選手群)이 계속(繼續) 유의(有意)하게 높았다. S파고(波高)는 양군(兩群) 모두 운동후(運動後)는 안정시(安靜時)에 비(比)해 유의(有意)하게 높았으며, T파고(波高)는 운동후(運動後) 감소(減少)하였다. P파고(波高)는 양군(兩群) 모두 운동후(運動後) 증가(增加)하였으며 선수군(選手群)이 다소 낮았다. PQ분절(分節)의 파고(波高)는 선수군(選手群)은 0인데 비(比)해 비선수군(非選手群)은 negative를 나타냈으며 운동후(運動後)에 유의(有意)하게 감소(減少)하였다. J점(點)은 양군(兩群) 모두 안정시(安靜時) positive에서 운동후(運動後) 유의(有意)하게 감소(減少)하여 negative를 나타냈고, J+0.08초(秒)도 운동후(運動後) 양군(兩群) 모두 감소(減少)하였으며 선수군(選手群)이 다소 높았다. 그러므로 ST분절(分節)은 운동후(運動後) 감소(減少)함을 알 수 있다. $Rv_5$와 $Sv_1$의 합(合)은 선수군(選手群)이 $38.74{\pm}2.71\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $32.28{\pm}2.90\;mm$에 비(比)해 높았으며 운동후(運動後)에도 선수군(選手群)이 유의(有意)하게 높았다. QRS vector 각도(角度)에서 Frontal plane에서 선수군(選手群)이 $62.7{\pm}7.36^{\circ}$로서 비선수군(非選手群)과 별(別) 차이(差異)가 없었고, horizontalplane에서는 선수군(選手群)이 $-23.5{\pm}7.2^{\circ}$로서 비선수군(非選手群)의 $-38.8{\pm}8.2^{\circ}$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았으며 운동후(運動後) 양군(兩群) 모두 유의(有意)하게 높았다. QRS vector 길이에서 Frontal plane에서 선수군(選手群)이 $13.86{\pm}1.44\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $9.62{\pm}0.97\;mm$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았으며 운동후(運動後)에도 유의(有意)하게 높았다. Horizontal plane에서도 선수군(選手群)이 $19.82{\pm}2.10\;mm$로서 비선수군(非選手群)의 $16.90{\pm}1.39\;mm$에 비(比)해 유의(有意)하게 높았고 운동후(運動後)에도 선수군(選手群)이 유의(有意)하게 높았다. 이상(以上)을 종합(綜合)해 보면 선수군(選手群)의 R파고(波高)가 비선수군(非選手群)에 비(比)해 운동후(運動後) 계속(繼續) 유의(有意)하게 높았고, $Rv_5$와 $Sv_1$파고(波高)의 합(合)이 38.74mm정도(程度)로 좌심실(左心室)이 비대(肥大)함을 알 수 있으며, 선수군(選手群)의 PQ분절파고(分節波高)와 ST분절(分節) 파고(波高)가 비선수군(非選手群)에 비(比)해 높고 운동후(運動後)에 양군(兩群) 모두 감소(減少)한 점(點)은 주목(注目)할만한 사실(事實)이며, 특(特)히 선수군(選手群)의 QRS vector의 길이가 모두 비선수군(非選手群)에 비(比)해 유의(有意)하게 긴점등(點等)으로 좌심실기능(左心室機能)이 우수(優秀)한 스포츠심장(心臟)임을 알 수 있으며, 선수군(選手群)과 비선수군(非選手群)을 평가(評價)할 수 있는 중요(重要)한 지표(指標)가 될 것으로 사료(思料)되는 바이다.