In this paper presents the portable wireless ECG data detection and diagnosis system based on discreet wavelet transform. An algorithm based on wavelet transform suitable for real time implementation has been developed in order to detect ECG characteristics. In particular, QRS complex, S and T waves may be distinguished form noise, baseline drift or artifacts. Proposed telemetry system that a transmitting media using radio frequency(RF) for the middle range measurement of the physiological signals and receiving media using optical for electromagnetic interference problem. A standard hi-directional serial communication interface between the telemetry system and a personal computer or laptop, allows read-time controlling, diagnosing and monitoring of system. A portable telemetry system within a size. of 65${\times}$125${\times}$45mm consists of three parts: a digital signal processing part for physiological signal detect or diagnose, RF transmitter for data transfer and a optical receiver for command receive. Advantages of proposed telemetry system is wireless middle range(50m) FM transmission, reduce electromagnetic interference to a minimum. which enables a comfortable diagnosis system at home.
The purpose of this paper is to recognize the feature points of ECG and human pulse -which signal shows the electric and physical characteristics of heart respectively- using wavelet transform. Wavelet transform is proper method to analyze a signal in time-frequency domain. In the process of wavelet decomposition and reconstruction of ECG and human pulse signal, we removed the noises of signal and recognized the feature points of signal using some of decomposed component of signal. We obtained the result of recognition rate that is estimated about 95.45$\%$ in case of QRS complex, 98.08$\%$ in case of S point and P point and 92.81$\%$ in case of C point. And we computed diagnosis parameters such as RRI, U-time and E-time.
One of the main techniques or diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, P, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detecting techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source such 60Hz powerline interference, motion artifact and baseline drift. in this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelet transform that has recently been applying to various fields.
In this paper, we have designed a portable patient monitor that monitors both ECG and NIBP(Non-Invasive Blood Pressure) for a patient who is bring moved around inside a hospital. System hardware consists of the one-chip microcomputer(80c251), A/D converter, ROM, RAM, LCD diplsy, two channel ECG module and NIBP module. NIBP module was calibrated to the values found in NIBP analyzer. ECG module detects QRS complex and compute heart rate. NIBP module measures the blood pressure by oscilometric method.
심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.
Electrocardiograms in rats fed diets with boiled eggs for 30 days was investigated. Amplitudes of P,Q and R waves were not significant differences among treatment groups. Amplitude of S wave in rats fed the diet with 95% boiled eggs was significantly tended to be increased compared with other groups(P<0.05). Amplitude of T wave in the rats fed the diet with 0% boiled eggs showed the highest values, and there were significant difference among treatment groups fed diets with 0% boiled eggs, 25% and 95% boiled eggs (P<0.05). Durations of P and PQ(PR) waves were high in the rats fed diets with 25% and 50% boiled eggs (P<0.05). Duration of QRS complex showed low in the rats fed diet 0% boiled eggs but not significant difference among treatment groups. Duration of QT was high in the rats fed diet with 0% boiled eggs(P<0.05). This result is assumed that electrocardiograms in the rats is not changed to intake the boiled eggs.
ECG pattern was classified using a back-propagation neural network. An improved feature extractor of ECG is proposed for better classification capability. It is consisted of preprocessing ECG signal by an FIR filter faster than conventional one by a factor of 5. QRS complex recognition by moving-window integration, and peak extraction by quadratic approximation. Since the FIR filter had a periodic frequency spectrum, only one-fifth of usual processing time was required. Also, segmentation of ECG signal followed by quadratic approximation of each segment enabled accurate detection of both P and T waves. When improtant features were extracted and fed into back-propagation neural network for pattern classification, the required number of nodes in hidden and input layers was reduced compared to using raw data as an input, also reducing the necessary time for study. Accurate pattern classification was possible by an appropriate feature selection.
심전도 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많으며, QRS-Complex와 R-R interval 간격을 추출하여 실험한다. 본 연구에서는 R-R interval을 추출하였다. 그리고 R-R interval 데이터와 HRV 데이터를 구성하였고, 베이지안 네트워크 분류기를 사용하여 정확도를 도출하였다. 심장관련 데이터는 심전도 뿐 아니라 심장병 데이터도 있는데 심전도 데이터와 같이 분류실험을 시행하여 정확도를 도출하였다. 그리고 베이지안 네트워크분류기의 정확도를 분석하기 위해 타 논문의 실험결과와 비교하였다. 타 논문과 본 연구의 결과를 비교해보니 베이지안 네트워크가 타 결과에 비해서 정확도 도출이 우수하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.93-101
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2021
Cardiac arrhythmias are common heart diseases and generally cause sudden cardiac death. Electrocardiogram (ECG) is an effective tool that can reveal the electrical activity of the heart and diagnose cardiac arrhythmias. We propose detection of P waves based on QRST cancellation zero-one substitution. After preprocessing, the QRST segment is determined by detecting the Q wave start point and T wave end point separately. The Q wave start point is detected by digital analyses of the QRS complex width, and the T wave end point is detected by computation of an indicator related to the area covered by the T wave curve. Then, we determine whether the sampled value of the signal is in the interval of the QRST segment and substitute zero or one for the value to cancel the QRST segment. Finally, the maximum amplitude is selected as the peak of the P wave in each RR interval of the residual signal. The average detection rate for the QT database was 97.67%.
An eight-year-old, 28-kg male bull terrier who showed signs of lethargy and cough was referred for further evaluation of congestive heart failure. On presentation, physical examination revealed a systolic murmur at the left apex of the heart. Moreover, chest radiograph evaluation confirmed the mild alveolar and interstitial patterns in the caudal lung lobes and a grossly enlarged left atrium and left ventricle. Electrocardiography showed atrial fibrillation with a wide QRS complex, and transthoracic echocardiography revealed marked enlargement of the left atrium with abnormal morphology of the mitral valve. The thickened, hammer-like appearance and abnormal diastolic motion of the mitral valve leaflets were characterized by decreased leaflet separation and doming of the valve. The diagnosis was mitral stenosis with congestive heart failure and atrial fibrillation. The owner declined interventional valvuloplasty. Medical treatment included furosemide, pimobendan and diltiazem. Regular health check-ups have shown that vitality and clinical signs have improved considerably, and the dog have remained stable for 6 months after the presentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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