본 논문에서는 ECG 신호의 P, QRS, T, PVC파를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 크게 "ECG 신호의 전처리 과정" 단계, "ECG의 특징점 분석" 단계, "P, QRS,T, PVC파 검출" 단계로 처리하였다. ECG 신호의 전처리 과정 단계에서는 P, QRS, T, PVC파의 검출이 용이하도록 잡음 및 불필요한 파형을 제거하였으며 ECG의 특징점 분석 단계에서는 시간영역에서의 형태학적인 특성을 분석하기 위해 ECG 파형의 기울기 변환점을 검색하여, 특징점들을 구하고 진폭, 너비 등의 특징값을 정의하였다. 마지막으로 QRS, PVC파 검출 단계에서는 이전 단계에서 구해진 특징값들을 이용하여 먼저 QRS, PVC파의 검출을 수행한 뒤, QRS파를 기준으로 P, ...
본 논문에서는 ECG 신호의 P, QRS, T, PVC파를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 크게 "ECG 신호의 전처리 과정" 단계, "ECG의 특징점 분석" 단계, "P, QRS,T, PVC파 검출" 단계로 처리하였다. ECG 신호의 전처리 과정 단계에서는 P, QRS, T, PVC파의 검출이 용이하도록 잡음 및 불필요한 파형을 제거하였으며 ECG의 특징점 분석 단계에서는 시간영역에서의 형태학적인 특성을 분석하기 위해 ECG 파형의 기울기 변환점을 검색하여, 특징점들을 구하고 진폭, 너비 등의 특징값을 정의하였다. 마지막으로 QRS, PVC파 검출 단계에서는 이전 단계에서 구해진 특징값들을 이용하여 먼저 QRS, PVC파의 검출을 수행한 뒤, QRS파를 기준으로 P, T파를 검출하였다. 이는 검출 알고리즘의 수행시간을 줄여 저사양의 시스템에서도 실시간 검출이 가능하도록 하기 위함이다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘은 3채널 ECG기기로 측정된 ECG 신호에 대해 실시간으로 P, QRS, T, PVC파를 효율적으로 검출함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 ECG 신호의 P, QRS, T, PVC파를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 크게 "ECG 신호의 전처리 과정" 단계, "ECG의 특징점 분석" 단계, "P, QRS,T, PVC파 검출" 단계로 처리하였다. ECG 신호의 전처리 과정 단계에서는 P, QRS, T, PVC파의 검출이 용이하도록 잡음 및 불필요한 파형을 제거하였으며 ECG의 특징점 분석 단계에서는 시간영역에서의 형태학적인 특성을 분석하기 위해 ECG 파형의 기울기 변환점을 검색하여, 특징점들을 구하고 진폭, 너비 등의 특징값을 정의하였다. 마지막으로 QRS, PVC파 검출 단계에서는 이전 단계에서 구해진 특징값들을 이용하여 먼저 QRS, PVC파의 검출을 수행한 뒤, QRS파를 기준으로 P, T파를 검출하였다. 이는 검출 알고리즘의 수행시간을 줄여 저사양의 시스템에서도 실시간 검출이 가능하도록 하기 위함이다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘은 3채널 ECG기기로 측정된 ECG 신호에 대해 실시간으로 P, QRS, T, PVC파를 효율적으로 검출함을 확인할 수 있었다.
In this paper, an algorithm is proposed for the real time detection of P-wave, QRS, T-wave, PVC in ECG. That is mainly processed into 3 steps, the first step is preprocessing method, the second is the feature-point analysis of ECG and the third step is the detection of P-wave, QRS, T-wave and PVC. W...
In this paper, an algorithm is proposed for the real time detection of P-wave, QRS, T-wave, PVC in ECG. That is mainly processed into 3 steps, the first step is preprocessing method, the second is the feature-point analysis of ECG and the third step is the detection of P-wave, QRS, T-wave and PVC. We remove noise and useless waveform to make ease P-wave, QRS, T-wave and PVC detected in the first step. After that, to analysis of the morphologic feature in the time domain we got the feature-point through examination of decline transition point and then defined feature-value like amplitude, width and so on. In the last step, after we find out QRS, PVC by using feature-value which is discovered previous step , P-wave and T-wave is detected on the basis of QRS. Reducing run time of the algorithm, it is possible for low level system to find those points in real time. As the result of experiment, proposed detection algorithm is very efficient to detect P-wave, QRS, T-wave and PVC of ECG in real time through 3-channel ECG machine.
In this paper, an algorithm is proposed for the real time detection of P-wave, QRS, T-wave, PVC in ECG. That is mainly processed into 3 steps, the first step is preprocessing method, the second is the feature-point analysis of ECG and the third step is the detection of P-wave, QRS, T-wave and PVC. We remove noise and useless waveform to make ease P-wave, QRS, T-wave and PVC detected in the first step. After that, to analysis of the morphologic feature in the time domain we got the feature-point through examination of decline transition point and then defined feature-value like amplitude, width and so on. In the last step, after we find out QRS, PVC by using feature-value which is discovered previous step , P-wave and T-wave is detected on the basis of QRS. Reducing run time of the algorithm, it is possible for low level system to find those points in real time. As the result of experiment, proposed detection algorithm is very efficient to detect P-wave, QRS, T-wave and PVC of ECG in real time through 3-channel ECG machine.
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