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.
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. In this paper, we would like to introduce the signal processing for ECG analysis and the device made for wireless communication of ECG data. In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the 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 polynomial approximation 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 the database, we can detect and classify the heart disease. The ECG detection device consists of amplifier, filters, A/D converter and RF module. After amplification and filtering, the ECG signal is fed through the A/D converter to be digitalized. The digital ECG data is transmitted to the personal computer through the RF transceiver module and serial port.
In this paper, the abdomen ECG(AECG) is employed to measure the mother's ECG instead of the conventioanl thoracic ECG measurement. The fetus ECG signal can be extracted from the AECG using an algorithm that utilizes the mobile fetal ECG measurement platform, which is based on the BLE (Bluetooth Low Energy). The algorithm has been implemented by using a replacement processor processed directly from the platform BLE instead of the large statistical data processing required in the ICA(Independent component analysis). The proposed algorithm can be implemented on a mobile BLE wireless ECG system hardware platform to process the maternal ECG. Wireless technology can realize a compact, low-power radio system for short distance communication and the IOT(Intenet of Things) enables the transmission of real-time ECG data. It was also implemented in the form of a compact module in order for mothers to be able to download and store the collected ECG data without having to interrupt or move the logger, and later link the module to a computer for downloading and analyzing the data. A mobile ECG measurement prototype is manufactured and tested to measure the FECG for pregnant women. The experimental results verify a real-time FECG extraction capability for the proposed system. In this paper, we propose an ECG measurement system that shows approximately 91.65% similarity to the MIT database and the conventional algorithm and SNR performance about 10% better.
In this paper, we propose a method to minimize the baseline wandering that make hard to detect R wave in ECG. This method uses a different signal between ECG and ascending slope tracing waves to minimize the baseline wandering. When the slope of ECG signal maintains the value or falls, the ascending slope tracing wave fellows ECG signal directly, and this wave holds that value of ECG signal when the slope begins to rises in a certain time(=hold time). After this hold time, this wave traces ECG signal again. To evaluate this minimizing method for baseline wandering, the experiments are carried out with 5 ECG data in the database of MIT/BIH. R waves in the proposed different signal are detected by using descending slope trace waves and compared with the annotation file. The results show that the proposed method Is sure to minimize the baseline wandering in ECG.
심전도 분석은 심장 전문의마다 기준이 다르고, 심전도 처리 시스템마다 측정된 변수 검출오차 때문에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 심전도 식별과정에서 발생하는 애매 모호성을 줄여주고, 불규칙한 심전도를 구간의 빈번도에 따라 통계학적으로 분석될 수 있도록 디지털 퍼지 프로세서를 사용한 STD-BUS용 실시간 심전도 신호 식별 시스템을 설계.제작하였다. 심전도를 판별하기 위해 사용된 변수는 나이, QRS폭, 평균 RRI, RRI등을 사용하였고, 이들 변수를 본 연구에서 제작한 심전도 신호 식별 시스템에 입력으로 사용한 결과, 일반 프로세서의 알고리즘에서 구별이 불가능했던 심전도 파형을 실시간으로 식별이 가능함을 확인할 수 있었다.
Cao, Huasong;Li, Haoming;Stocco, Leo;Leung, Victor C.M.
Journal of Communications and Networks
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제13권2호
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pp.113-124
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2011
Electrocardiography (ECG) is a widely accepted approach for monitoring of cardiac activity and clinical diagnosis of heart diseases. Since cardiologists have been well-trained to accept 12-lead ECG information, a huge number of ECG systems are using such number of electrodes and placement configuration to facilitate fast interpretation. Our goal is to design a wireless ECG system which renders conventional 12-lead ECG information.We propose the three-pad ECG system (W3ECG). W3ECG furthers the pad design idea of the single-pad approach. Signals obtained from these three pads, plus their placement information, make it possible to synthesize conventional 12-lead ECG signals.We provide one example of pad placement and evaluate its performance by examining ECG data of four patients available from online database. Feasibility test of our selected pad placement positions show comparable results with respect to the EASI lead system. Experimental results also exhibit high correlations between synthesized and directly observed 12-lead signals (9 out of 12 cross-correlation coefficients higher than 0.75).
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.
본 논문은 0-5 볼트의 범위에서 실시간 아날로그 ECG 신호를 생성하는 FPGA 하드웨어 기반 ECG 시뮬레이터를 설계하고 기능 및 특성을 기술하였다. 시뮬레이터에 의해 생성된 ECG 신호는 실험실 실험, 의료 기기 교정 및 연구에 사용되거나 다양하게 응용할 수 있다. 시뮬레이터의 ECG 신호는 신호 데이터를 생성하기 위하여 기존의 24bit 양자화로 획득한 후 실 데이터로 사용할 때에는 1kHz의 샘플링과 8비트로 분해, 양자화 되었다. 제안 시뮬레이터는 xilix Spartan-3를 이용하여 구현하였으며 PC와 설계 FPGA 시뮬레이터 간에 RS-232를 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다. 전송된 데이터는 메모리에 저장하고 저장된 데이터는 DAC(0808) 통하여 아날로그 ECG 신호로 출력되게 하였다. 또한 두 개의 버튼 수위를 통하여 심박수(HR)를 UP-DOWN할 수 있도록 하였다. 설계된 시스템의 평가를 위하여 기존의 심전도 입력을 사용하여 출력신호와 QRS파형의 획득을 위한 미분회로 통과 결과를 평가한 결과 적합한 결과를 얻을 수 있었다.
심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에 포함된 잡음은 Digital FIR 해밍 창함수를 이용한 저역통과 필터를 사용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였고, batch size가 작은 경우가 큰 경우보다 시간이 많이 소요되었다. 또한 GRU 모델의 성능 평가의 결과가 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.
최근 들어 실시간 원격 ECG모니터링 시스템에 대한 수요가 늘어가고 있으며 가입자의 증가와 더불어 실시간 모니터링 시스템의 자동화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 비정상적인 ECG 비트의 자동검출은 이러한 실시간 원격 ECG모니터링 시스템의 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 필요한 요소기술이다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 QRS 폭(width)과 RR interval의 패턴을 이용한 효율적인 비정상적 ECG 비트 자동검출알고리듬을 제안하였다. 기존에는 주로 ECG 비트의 상세한 분류에 대해서 많은 연구가 이루어졌으나 이러한 방법들은 분류 오류가 많고 주변 환경이 변화함에 따라서 분류성능의 변동성이 심하다는 단점이 있었다. 또한 정확한 ECG 비트 분류를 위해서는 충분한 양의 훈련데이터를 필요로 하며 특히 분류시에 많은 계산량을 필요로 한다는 문제점도 있었다. 그러나 자동화된 원격 ECG모니터링 시스템을 위해서는 ECG 비트의 세세한 분류 보다는 비트의 정상여부판단이 더 중요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 ECG 신호의 비정상적인 비트중에서도 가장 빈번이 발생하는 VEBs(Ventricular ectopic beats) 비트의 검출을 시도하였고 제안된 알고리듬을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 적용한 결과 만족스러운 VEBs 바트 검출성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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