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논문 상세정보

심전도 신호에서 부정맥 환자의 R파 검출 알고리즘 연구

Study on R-peak Detection Algorithm of Arrhythmia Patients in ECG

초록

심전도는 다양한 형태의 전기적 신호로 이루어져 있으며, 이러한 신호들의 특징점을 분석함으로써 부정맥을 검출할 수 있다. 지금까지 부정맥 검출을 위한 특징점 추출 방법에 대하여 많은 연구가 이루어졌으나, 복잡한 연산과정으로 실시간 연산 결과를 활용하는 휴대형 기기에는 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 환자의 R-R 간격과 QRS 너비의 정보를 이용하여 R파를 추출하였다. 우선 버터워스 필터를 이용하여 저주파 대역의 잡음을 제거하였으며, R-R간격의 이동평균과 QRS 너비의 이동평균을 이용하여 R파를 추출하였다. 이에 대한 결과 검증은 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 데이터를 활용하여 실험하였으며, 제공된 데이터의 R파 위치와 제안한 알고리즘의 R파 위치를 비교하였다. 이에 대한 결과로는 제안한 알고리즘 방법이 우수한 검출 성능을 보였으며, 연산과정에서도 효율적인 방법임을 확인 할 수 있었다.

Abstract

ECG consists of various types of electrical signal on the heart, and feature point of these signals can be detected by analyzing the arrhythmia. So far, feature points extraction method for the detection of arrhythmia done in the many studies. However, it is not suitable for portable device using real time operation due to complicated operation. In this paper, R-peak were extracted using R-R interval and QRS width informations on patients. First, noise of low frequency bands eliminated using butterworth filter, and the R-peak was extracted by R-R interval moving average and QRS width moving average. In order to verify, it was experimented to compare the R-peak of data in MIT-BIH arrhythmia database and the R-peak of suggested algorithm. As a results, it showed an excellent detection for feature point of R-peak, even during the process of operation could be efficient way to confirm.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
부정맥
부정맥이란?
부정맥이란 심장 박동이 갑자기 빨라지거나 느려지고, 불규칙하고 고르지 않는 심장의 비정상적인 활동을 말한다.

부정맥이란 심장 박동이 갑자기 빨라지거나 느려지고, 불규칙하고 고르지 않는 심장의 비정상적인 활동을 말한다. 부정맥 환자는 어지럼증, 흉부통증, 간질 및 경련 등의 증상을 나타낸다.

심전도를 자동으로 분석
심전도를 자동으로 분석을 위해서 정확한 R파 검출이 필요한데 기존의 R파 검출 알고리즘으로는 어떤 방법이 있는가?
기존의 R파 검출 알고리즘으로는 미분을 이용한 방법[2], 심전도 파형의 형태적 연관성을 이용한 방법[3], 이산 푸리에 변환을 이용한 방법[4], 힐버트 변환 방법[5], 웨이블릿 변환 방법[6]등이 있다.

심전도를 자동으로 분석하기 위해서는 신호파형의 정량화가 이루어져야 하며 정확한 R파의 검출이 필요하다. 기존의 R파 검출 알고리즘으로는 미분을 이용한 방법[2], 심전도 파형의 형태적 연관성을 이용한 방법[3], 이산 푸리에 변환을 이용한 방법[4], 힐버트 변환 방법[5], 웨이블릿 변환 방법[6]등이 있다. 최근에는 실시간으로 자동 진단 시스템에 적용이 가능한 알고리즘 개발에 관한 연구가 이루어지고 있는데 기존의 방법들은 연산이 복잡하여 실시간 적용이 어렵고, 미분을 이용한 방법은 고주파 성분의 잡음이 포함된 신호에 대해서는 검출 성능이 떨어지며, 이산 푸리에 변환을 이용한 방법들은 그 관심이 되는 지점이 시간 축 상에 언제 발생 했는지 알 수 없는 단점이 있다[6-7].

부정맥 환자
부정맥 환자가 나타내는 증상은?
부정맥 환자는 어지럼증, 흉부통증, 간질 및 경련 등의 증상을 나타낸다.

부정맥이란 심장 박동이 갑자기 빨라지거나 느려지고, 불규칙하고 고르지 않는 심장의 비정상적인 활동을 말한다. 부정맥 환자는 어지럼증, 흉부통증, 간질 및 경련 등의 증상을 나타낸다. 보통 때는 부정맥 환자들도 이러한 증상이 나타나기 전까지는 인지 할 수 없기 때문에, 자신들이 부정맥을 가지고 있다는 것을 알아내는 것이 중요하며 부정맥 분석은 심전도에 의해 명확히 된다.

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참고문헌 (10)

  1. 1. V.X. Afonso, et al., "Detecting ventricular fibrillation", IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, vol. 14, Issue 2, pp.152-159, 1995. 
  2. 2. W. J. Brady, et al., "Wide QRS Complex Tachycardia: ECG Differential Diagnosis", The American Journal of Emergency Medicine, Vol. 17, No. 4, pp.376-381, 1999. 
  3. 3. S.E. Dobbs, et, al.. "QRS Detection By Template Matching Using Real-Time Correlation On A Microcomputer", Journal of Clinical Engineering, Vol. 9, No. 3, pp.197-212, 1984. 
  4. 4. D.L. Pierce, et, al., "Fast Fourier Transformation of the Entire Low Amplitude Late QRS Potential to Predict Ventricular Tachycardia", Journal of the American College of Cardiology, Vol. 14, No. 7, pp.1731-1740, 1989. 
  5. 5. D.S. Benitez, et, al, "A New QRS Detection Algorithm Base on the Hilbert Transform", Computers in Cardiology of IEEE, vol.27 pp.379-382, 2000. 
  6. 6. S.K. Kil, et, al., "Recognition of Feature points in ECG and Human Pulse using Wavelet Transform", The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol.55, No.2, pp.75-81, 2006. 
  7. 7. H.J. Chung, et, al. "A Study on R-peak Detection algorithm in ECG", Korea Multimedia Society, Vol.13, No.1, pp.438-441, 2010. 
  8. 8. Gary M. Friensen, et al., "A Comparison of the Noise Sensitivity of Nine QRS Detection Algorithms", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol.37, No. 1, pp.85-98, 1990. 
  9. 9. N.V. Thakor, et, al. "Applications of Adaptive Filtering to ECG Analysis: Noise Cancellation and Arrhythmia Detection", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 38, No. 8, pp.785-794, 1991. 
  10. 10. P. S. Hamilton, et, al. "Quantitative Investigation of QRS Detection Rules Using the MIT/BIH Arrhythmia Database", IEEE Transactions on BioMedical Engineering, Vol. BME-33, No 12, pp.1157-1165, 1986. 

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. 1. 홍성호, 김영섭, 이명석, 노학엽, 지용석 2012. "ECG 진단을 위한 QRS 검출 알고리즘" 반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, 11(3): 57~61 

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