[논문]ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감기법

전홍규; 조익성; 권혁숭

doi:10.6109/jkiice.2011.15.2.447

ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감기법
Adaptive Subtraction Method for Removing Variable Powerline Interference of ECG 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.15 no.2, 2011년, pp.447 - 454

전홍규 (부산대학교) , 조익성 (부산대학교) , 권혁숭 (부산대학교)

초록
AI-Helper

전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Power-line interference(PLI) can distort certain regions in analysing the ECG signal. In particular, the regions such as P and R wave that are important element in diagnosing with arrhythmia is expressed as different type of noise according to the case whether power-line frequency is multiples of sampling frequency and or not. Noise characteristics is also divided into linearity and non-linearity. In this paper, adaptive subtraction method for removing variable PLI of ECG signal is proposed. We classify the multiple relationship between power line and sampling frequency as Multiple and Non-multiple. PLI of Linear segment is extracted through moving average filter, PLI of non-linear segment is extracted through the interference component that is extracted in the linear segment and stored in the temporary buffer. The performance of P wave and R wave detection is evaluated by using 119 data record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate P wave detection rate of 97.91%, R wave detection rate of 96.66% and P wave detection rate of 99.01%, R wave detection rate of 97.93% accuracy respectively for Notch filter and proposed subtraction method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 ECG 신호 분석에 있어 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간에 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 필터를 제안하였다. 본 연구의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 대상으로 샘플링 주파수가 240Hz일 경우, 58~62Hz의 multiple과 non-multiple한 전력선 주파수를 가지는 ECG 신호에 대해 노치필터와 제안한 차감필터의 ECG 신호 검출율을 비교하였다.
이후f=F의선형위상응답과단일이득을통해 수정된 차감기법을 거치게 된다. 이 추가적인 절차는 비선형 부분의 non-multiple한 심전도 신호의 잡음을 추출하기 위한 C_i의 수정을 목적으로 한다. 그림 6는 임시 FIFO버퍼의 내용을 보여준다.
그림 9은 non-multiple한 경우 노치필터와 제안한 기법의 P파와 R파와 같은 주요성분의 잡음제거 결과를 비교하여 나타낸다. 이는 부정맥과 같은 심전도 신호 분석에 중요한 파라미터가 되는 P파와 R파를 통해 노치필터와 차감필터의 ECG 신호 검출 성능을 비교하는 것이다.
따라서 각 구간에 따라 변화하는 전력선 잡음을 제거하기 위해서는 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수의 관계를 파악하고 각 구간의 선형성 여부를 판단함으로써 적응적으로 잡음을 추출하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안 한다. 제안된 기법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수의 배수조건에 따라 정수배인 경우를 multiple, 정수배가 아닌 경우를 non-multiple로 구분한다.

제안 방법

그림 3(a)는 ECG 원신호와 잡음이 포함된 ECG신호를 나타내며 기울기 변화가 적은 P-R, S-T구간을 선형으로, 급격한 기울기 변화가 있는 QRS 구간을 비선형으로 표현하였다. 그림 3(b)는 원신호와 전력선 잡음신호의 주파수 스펙트럼을 나타낸다.
58~62Hz의 non-multiple한 잡음을 제거하기위해 중간 샘플 값을 기준으로 좌우 2개 샘플의 이동평균을 통해 수정된 D_i값을 수식(4)와 같이 구한다.
실험을 위한 변수값으로는 문턱치(TH)=100µ V, 샘플링주파수 (Φ)=240 Hz에 대해 16초동안 500개의 샘플을 이용하였다. 가변적인 주파수 발생을 위해 주파수(F)=58~62Hz인 전력선 잡음을 인위적으로 첨가함으로써 multiple한 경우와 non-multiple한 경우의 ECG 신호 검출 성능을 시험하였다. 그림 8은 non-multiple한 경우의 노치필터와 제안한 기법의 잡음 제거 과정을 나타낸다.
본 논문에서는 ECG 신호 분석에 있어 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간에 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 필터를 제안하였다. 본 연구의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 대상으로 샘플링 주파수가 240Hz일 경우, 58~62Hz의 multiple과 non-multiple한 전력선 주파수를 가지는 ECG 신호에 대해 노치필터와 제안한 차감필터의 ECG 신호 검출율을 비교하였다. 실험결과를 통해 본 연구에서 제안한 기법을 이용한 전력선 잡음제거 알고리즘이 non-multiple한 전력선 잡음 발생시 노치필터를 통해 제거하지 못한 P파와 R파의 왜곡현상 제거에 효율적임을 확인하였다.
이를 위해먼저 잡음이첨가된 심전도 신호를 수정된 선형성 판별식(|#|≤ TH)을 통하여 선형과 비선형을 판별한다.
이를 위해먼저 잡음이첨가된 심전도 신호를 수정된 선형성 판별식(|#|≤ TH)을 통하여 선형과 비선형을 판별한다. 이후 선형으로 판별된 잡음 성분을 multiple에 사용된 이동평균필터를 응용하여 추출하고, 임시 버퍼에 저장한다. 임시버퍼는 가변적인 전력선 잡음의 영향을 받는 비선형 부분의 샘플 값의 위상차를 보정한 뒤 재저장하여 합성신호와 차감한다.
이에 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안 한다. 제안된 기법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수의 배수조건에 따라 정수배인 경우를 multiple, 정수배가 아닌 경우를 non-multiple로 구분한다. multiple의 경우 입력된 심전도 신호를 선형 판별식을 이용하여 특별한 기울기 변화가 없는 P-R, S-T 구간은 선형구간, 급격한 기울기 변화가 생기는 QRS 구간은 비선형 구간으로 분류한다.
그림 1은 제안한 적응형 차감필터의 전체 시스템 구성을 보여준다. 제안한 적응형 차감 기법은 ECG와 전력선 잡음이 합성된 신호가 들어오면 전력선 주파수와 샘플링 주파수의 배수관계에 따라 multiple과 non-multiple로 구분한다. 이후 multiple의 경우에는 선형성 판별을 통해 선형 구간과 비선형 구간으로 구분되며, 선형 구간은 이동평균필터를 이용하여 전력선 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간의 잡음성분은 임시버퍼에 저장된 선형 구간의 잡음성분을 이용하여 추출된다.

대상 데이터

본 논문에서는 제안한 차감기법을 이용한 전력선 잡음제거 알고리즘의 평가를 위해서MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 대상으로 실험하였다[11]. 실험을 위한 변수값으로는 문턱치(TH)=100µ V, 샘플링주파수 (Φ)=240 Hz에 대해 16초동안 500개의 샘플을 이용하였다.
실험을 위한 변수값으로는 문턱치(TH)=100µ V, 샘플링주파수 (Φ)=240 Hz에 대해 16초동안 500개의 샘플을 이용하였다.

이론/모형

잡음 샘플 C_i를 임시 버퍼에 저장하기 위해 수식(3)을 이용한다.

성능/효과

표 1, 2, 3을 통해 non- multiple한 경우의 노치필터는 P파와 R파에 발생하는 가변적인 전력선 주파수에 의한 ECG 검출율이 떨어짐을 확인하였다. 반면 제안한 차감필터의 경우 두 주기의 샘플 값을 지속적으로 비교하여 잡음성분을 추출함으로써 가변적인 전력선 잡음 제거 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
노치필터의 경우 중심 주파수의 ±3dB가 넘는 58Hz의 전력선 잡음이 포함된 경우ECG 검출율이 떨어졌다. 반면, 제안된 기법의 경우 전력선 주파수 변화에도 뛰어난 ECG 검출결과를 나타낸다. 그림 9은 non-multiple한 경우 노치필터와 제안한 기법의 P파와 R파와 같은 주요성분의 잡음제거 결과를 비교하여 나타낸다.
본 연구의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 대상으로 샘플링 주파수가 240Hz일 경우, 58~62Hz의 multiple과 non-multiple한 전력선 주파수를 가지는 ECG 신호에 대해 노치필터와 제안한 차감필터의 ECG 신호 검출율을 비교하였다. 실험결과를 통해 본 연구에서 제안한 기법을 이용한 전력선 잡음제거 알고리즘이 non-multiple한 전력선 잡음 발생시 노치필터를 통해 제거하지 못한 P파와 R파의 왜곡현상 제거에 효율적임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 가변적인 주파수 변화에 실시간으로 적응할 수 있으므로, 저가용 소형 단말기 내에서 부정맥 등을 검출하는데 활용이 가능하리라 기대된다.
표 3은 노치필터와 제안한 기법을 통해 검출된 P와 R파의 검출율을 보여준다. 표 1, 2, 3을 통해 non- multiple한 경우의 노치필터는 P파와 R파에 발생하는 가변적인 전력선 주파수에 의한 ECG 검출율이 떨어짐을 확인하였다. 반면 제안한 차감필터의 경우 두 주기의 샘플 값을 지속적으로 비교하여 잡음성분을 추출함으로써 가변적인 전력선 잡음 제거 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

후속연구

실험결과를 통해 본 연구에서 제안한 기법을 이용한 전력선 잡음제거 알고리즘이 non-multiple한 전력선 잡음 발생시 노치필터를 통해 제거하지 못한 P파와 R파의 왜곡현상 제거에 효율적임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 가변적인 주파수 변화에 실시간으로 적응할 수 있으므로, 저가용 소형 단말기 내에서 부정맥 등을 검출하는데 활용이 가능하리라 기대된다. 하지만 문턱값을 결정하는 경험적인 TH값에 따라 필터의 성능이 달라지는 경우가 발생을 했는데 그 이유는 각각의 심전도 데이터 마다 각각의 QRS값이 다르기 때문이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ECG 신호를 통해 정확한 심전도 신호를 얻기 위해선 어떻게 해야 하는가?	ECG 신호는 심장의 전기적인 활동을 표현한 것으로 심장관련 질환을 진단하기 위하여 가장 널리 사용된다[1,2]. 이때 정확한 심전도 신호를 얻기 위해서는 원신호에 포함되어 있는 전력선 잡음, 기저선 변동, 근잡음 등을 제거해야한다. 이러한잡음성분 중전력선 잡음은신호 분석에 있어서 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다[3-6].
	ECG 신호란?	ECG 신호는 심장의 전기적인 활동을 표현한 것으로 심장관련 질환을 진단하기 위하여 가장 널리 사용된다[1,2]. 이때 정확한 심전도 신호를 얻기 위해서는 원신호에 포함되어 있는 전력선 잡음, 기저선 변동, 근잡음 등을 제거해야한다.
	노치 필터를 이용하여 전력선의 잡음을 제거할 때의 단점은?	기존의 전력선 잡음 제거를 위한 방법은 노치(notch)필터를 이용하는 것이 일반적이었다. 하지만 노치 필터는 60Hz의 고정된 주파수 성분의 잡음을 제거할 수 있으나, 58~62Hz의 주파수 범위에서 발생하는 잡음 제거에는 한계가 있다[9]. 따라서 각 구간에 따라 변화하는 전력선 잡음을 제거하기 위해서는 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수의 관계를 파악하고 각 구간의 선형성 여부를 판단함으로써 적응적으로 잡음을 추출하는 방법이 필요하다.

참고문헌 (11)

전홍규, 조익성, 권혁숭, "리듬분석과 비트매칭을 통한 조기심실수축(PVC) 검출,"한국해양정보통신학회 논문지, 제 13권 11호, pp. 2391-2398. 2009년 11월.

원문보기 상세보기
Thong, T., J. McNames, M. Aboy, B. Goldstein, "Prediction of paroxysmal atrial fibrillation by analysis of atrial premature complexes", IEEE Trans. On Biomed. Eng., 51(4), pp. 561-569, 2004.

상세보기
Ziarani AK, Konrad A: A Nonlinear Adaptive Method of Elimination of Power Line Interference in ECG Signals. IEEE Trans Biomed Eng, 49:540-547, 2002.

상세보기
Dotsinsky IA, Todor Stoyanov. Power-line interference Removal from ECG in Case of Power-line Frequency Variations. Bioautomation, 88-96, 2008.
Christov, I., Dynamic powerline interference subtraction from biosignals. Medical Enginnering &Technology, 24, 169-172, 2000.
전홍규, 조익성, 권혁숭, "가변주파수를 고려한 차감기법의 전력선 잡음 제거 알고리즘," 통신학회동계종합학술발표회 논문 초록집, vol. 41, pp. 78, 2010년.
Huhta JC, Webster JG: 60 Hz interference in electrocardiography. IEEE Trans Biomed Eng, 20:91-100, 1973.
Ma WK, Zhang YT, Yang FS: A fast recursive-least-squares adaptive notch filter and it is applications to biomedical signals. Med Biol Eng Comput, 37:99-103, 1999.

상세보기
Dotsinsky I.A., I.K.Daskalov. Power-line Interference Cancellation in ECG Signals, Biomed. Instr. Technol., 39, 155-162, 2005.
Levkov C., G. Mihov, R. Ivanov, I. Daskalov, I.Christov, I.Dotsinsky. Removal of Power-line Interference from the ECG: A Review of the Subtraction Procedure, BioMed.Eng.OnLine, 4,50.n," J. Electrocardiol., vol. 32, pp. 30-37, 2005.
Mark, R., Moody, G.: MIT-BIH Arrhythmia Database Directory. MIT(1988) http://physionet.org/physiobank/

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증