심전도 신호의 측정은 심장의 상태를 간접적으로 확인할 수 있는 가장 보편적이며 간편한 방법이다. 그러나 심전도 측정시 발생하는 여러 잡음 들은 심전도의 정확한 진단을 곤란하게 하여 질환 진단에 어려움을 준다. 심전도 측정시 발생하는 잡음 중 1Hz 미만의 저주파 잡음은 기저선 변동(Baseline Wander)를 유발하며, 이로 인해 심전도 분석시 정확한 ...
심전도 신호의 측정은 심장의 상태를 간접적으로 확인할 수 있는 가장 보편적이며 간편한 방법이다. 그러나 심전도 측정시 발생하는 여러 잡음 들은 심전도의 정확한 진단을 곤란하게 하여 질환 진단에 어려움을 준다. 심전도 측정시 발생하는 잡음 중 1Hz 미만의 저주파 잡음은 기저선 변동(Baseline Wander)를 유발하며, 이로 인해 심전도 분석시 정확한 특징점 검출을 어렵게 한다. 또한 저주파 성분의 잡음은 심전도의 저주파 대역과 주파수 대역이 중첩하는 경우가 있어 주파수 대역을 제거하는 디지털 필터의 사용시 신호의 왜곡이 발생 할 수 있다.이에 본 논문에서는 기저선 변동 잡음을 추정하여 원 신호에서 기저선 변동을 제거하기 위하여 형태연산(Morphological) 필터를 사용해 심전도 기저선 변동 잡음 제거 알고리즘을 제안 하였다. 형태 연산 필터의 경우 형태 연산자(Morphological Operator)를 이용하여 적은 연산량으로 충분한 잡음 제거 성능을 보이며 신호의 왜곡 정도가 적어 Impulsive 노이즈 성분 제거에 주로사용 되어 왔으며, 의용 영상 분야에서 먼저 발전되었다.제안된 신호처리 알고리즘의 성능을 평가 하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거시 사용되는 FIRIIR, 메디안, 3차 Cubic Spline 필터들과 비교 하였으며, 미국 심장협회(AHA)에서 권고하는 삼각파 테스트(Triangular Wave Test)를 실시하여 필터의 신호 왜곡 정도를 평가 하였다. 잡음 제거 성능은 SNR(Signal to Noise Ratio)를 측정하여 비교 하였으며, 필터의 연산량 측정은 신호처리 시 소비되는 시간을 측정하는 간접적인 방법을 사용하였다.삼각파를 이용한 신호 왜곡율을 평가한 결과 잡은 대역을 제거하는 FIRIIR 필터의 경우 AHA에서 정한 J point 왜곡 기준을 초과하여 신호를 왜곡 하였으며, 기저선을 추정하는 메디안, 형태연산, 3차 Cubic Spline 필터의 경우 삼각파 신호의 왜곡이 발생하지 않았다. 기저선 잡음을 첨가한 삼각파에 대한 신호 왜곡율과 SNR은 3차 Cubic Spline 필터가 36dB, -0003mV로 가장 좋은 결과를 보였으며, 형태 연산 필터와 메디안 필터의 경우 비슷한 결과를 보였다. 그러나 실제 심전도 신호에 기저선 변동 잡음을 첨가하여 신호처리 한 결과는 기저선 변동 잡음의 변동율이 증가 할수록 3차 Cubic Spline 필터 신호 왜곡율이 높아지고 SNR이 낮아지는 결과를 보였으며, 메디안 필터의 경우 형태 연산 필터에 비해 더 많은 ST세그먼트 왜곡을 발생 시켰다. 기저선 변동의 변동율이 증가했을 시 형태 연산 필터의 경우 SNR은 11dB, 신호 왜곡율은 16dB를 나타내었으며 Cubic Spline 필터의 경우 각각 -3dB, 28dB를 나타내었다. 필터 연산량 측정 결과 형태 연산 필터의 경우 0.156sec을 나타낸 반면 3차 Cubic Spline 필터의 경우 3.559sec으로 상당히 많은 양의 연산량을 나타내었다.이상의 결과로부터, 형태 연산자를 이용한 신호 처리 방법이 기존의 기저선 변동 잡음 제거를 위한 신호처리 방법에 비해 적은 연산량으로 충분한 잡음 제거율과 신호 왜곡율을 얻을 수 있음을 확인 하였다.
심전도 신호의 측정은 심장의 상태를 간접적으로 확인할 수 있는 가장 보편적이며 간편한 방법이다. 그러나 심전도 측정시 발생하는 여러 잡음 들은 심전도의 정확한 진단을 곤란하게 하여 질환 진단에 어려움을 준다. 심전도 측정시 발생하는 잡음 중 1Hz 미만의 저주파 잡음은 기저선 변동(Baseline Wander)를 유발하며, 이로 인해 심전도 분석시 정확한 특징점 검출을 어렵게 한다. 또한 저주파 성분의 잡음은 심전도의 저주파 대역과 주파수 대역이 중첩하는 경우가 있어 주파수 대역을 제거하는 디지털 필터의 사용시 신호의 왜곡이 발생 할 수 있다.이에 본 논문에서는 기저선 변동 잡음을 추정하여 원 신호에서 기저선 변동을 제거하기 위하여 형태연산(Morphological) 필터를 사용해 심전도 기저선 변동 잡음 제거 알고리즘을 제안 하였다. 형태 연산 필터의 경우 형태 연산자(Morphological Operator)를 이용하여 적은 연산량으로 충분한 잡음 제거 성능을 보이며 신호의 왜곡 정도가 적어 Impulsive 노이즈 성분 제거에 주로사용 되어 왔으며, 의용 영상 분야에서 먼저 발전되었다.제안된 신호처리 알고리즘의 성능을 평가 하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거시 사용되는 FIRIIR, 메디안, 3차 Cubic Spline 필터들과 비교 하였으며, 미국 심장협회(AHA)에서 권고하는 삼각파 테스트(Triangular Wave Test)를 실시하여 필터의 신호 왜곡 정도를 평가 하였다. 잡음 제거 성능은 SNR(Signal to Noise Ratio)를 측정하여 비교 하였으며, 필터의 연산량 측정은 신호처리 시 소비되는 시간을 측정하는 간접적인 방법을 사용하였다.삼각파를 이용한 신호 왜곡율을 평가한 결과 잡은 대역을 제거하는 FIRIIR 필터의 경우 AHA에서 정한 J point 왜곡 기준을 초과하여 신호를 왜곡 하였으며, 기저선을 추정하는 메디안, 형태연산, 3차 Cubic Spline 필터의 경우 삼각파 신호의 왜곡이 발생하지 않았다. 기저선 잡음을 첨가한 삼각파에 대한 신호 왜곡율과 SNR은 3차 Cubic Spline 필터가 36dB, -0003mV로 가장 좋은 결과를 보였으며, 형태 연산 필터와 메디안 필터의 경우 비슷한 결과를 보였다. 그러나 실제 심전도 신호에 기저선 변동 잡음을 첨가하여 신호처리 한 결과는 기저선 변동 잡음의 변동율이 증가 할수록 3차 Cubic Spline 필터 신호 왜곡율이 높아지고 SNR이 낮아지는 결과를 보였으며, 메디안 필터의 경우 형태 연산 필터에 비해 더 많은 ST 세그먼트 왜곡을 발생 시켰다. 기저선 변동의 변동율이 증가했을 시 형태 연산 필터의 경우 SNR은 11dB, 신호 왜곡율은 16dB를 나타내었으며 Cubic Spline 필터의 경우 각각 -3dB, 28dB를 나타내었다. 필터 연산량 측정 결과 형태 연산 필터의 경우 0.156sec을 나타낸 반면 3차 Cubic Spline 필터의 경우 3.559sec으로 상당히 많은 양의 연산량을 나타내었다.이상의 결과로부터, 형태 연산자를 이용한 신호 처리 방법이 기존의 기저선 변동 잡음 제거를 위한 신호처리 방법에 비해 적은 연산량으로 충분한 잡음 제거율과 신호 왜곡율을 얻을 수 있음을 확인 하였다.
ECG signal measurement is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. When measurement of ECG signal, there are various noise. This noise disturb correctly detection of disease and diagnosis. One of noise have below 1Hz low frequency cause baseline wander. ECG signal that have baseline ...
ECG signal measurement is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. When measurement of ECG signal, there are various noise. This noise disturb correctly detection of disease and diagnosis. One of noise have below 1Hz low frequency cause baseline wander. ECG signal that have baseline wander is so difficult diagnosis because don''t detect correctly significant point. And many case ECG frequency region overlap low frequency noise region. So sometimes noise remove cause signal distortion. The reduce signal distortion is vary important things that ECG signal processing. This paper describes an improved morphological approach to remove baseline wander from electrocardiogram signals, with particular emphasis on preserving the ST segment of the original signal. The algorithm consists of two stages of morphological processing. first, the QRS complex removed from the input signal. Second, the P,T waves removed from the First process passed signal. Finally we obtain and remove baseline wander. The performance of the algorithm is evaluated with triangular wave test and simulated ECG signal add noise and European ST-T database used. Compared with other filtering method FIRIIR filter, Median filter, Cubic Spline filter, about J point signal distortion that FIRIIR filtering method have distortion but median, morphological, cubic spline filtering method don''t have distortion. Cubic Spline filter best performance remove noise and signal distortion 36dB, -0.0003mV and median, morphology filter have similar performance. When Use real ECG signal, increasing baseline wander cubic spline filter performance become lower. But Morphological filter performance dose not changed serious. operation time is that cubic spline filter have 3.559sec and morphological filter have 0.156sec. morphological filter have fast operation time.Experiment result show that morphological have fast operation time and enough noise reduction and small signal distortion.
ECG signal measurement is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. When measurement of ECG signal, there are various noise. This noise disturb correctly detection of disease and diagnosis. One of noise have below 1Hz low frequency cause baseline wander. ECG signal that have baseline wander is so difficult diagnosis because don''t detect correctly significant point. And many case ECG frequency region overlap low frequency noise region. So sometimes noise remove cause signal distortion. The reduce signal distortion is vary important things that ECG signal processing. This paper describes an improved morphological approach to remove baseline wander from electrocardiogram signals, with particular emphasis on preserving the ST segment of the original signal. The algorithm consists of two stages of morphological processing. first, the QRS complex removed from the input signal. Second, the P,T waves removed from the First process passed signal. Finally we obtain and remove baseline wander. The performance of the algorithm is evaluated with triangular wave test and simulated ECG signal add noise and European ST-T database used. Compared with other filtering method FIRIIR filter, Median filter, Cubic Spline filter, about J point signal distortion that FIRIIR filtering method have distortion but median, morphological, cubic spline filtering method don''t have distortion. Cubic Spline filter best performance remove noise and signal distortion 36dB, -0.0003mV and median, morphology filter have similar performance. When Use real ECG signal, increasing baseline wander cubic spline filter performance become lower. But Morphological filter performance dose not changed serious. operation time is that cubic spline filter have 3.559sec and morphological filter have 0.156sec. morphological filter have fast operation time.Experiment result show that morphological have fast operation time and enough noise reduction and small signal distortion.
주제어
#심전도
#형태 연산자
#형태 연산필터
#신호왜곡율
#연산량
#ECG
#morphological filter
#triangular wave test
#SNR
#signal distortion
#operation time
학위논문 정보
저자
배기수
학위수여기관
연세대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
의공학과
지도교수
윤형로
발행연도
2005
총페이지
vii, 49장
키워드
심전도,
형태 연산자,
형태 연산필터,
신호왜곡율,
연산량,
ECG,
morphological filter,
triangular wave test,
SNR,
signal distortion,
operation time
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.