[논문]DTW 최소누적거리를 이용한 심전도 이상 검출 알고리즘 구현 및 평가

노윤홍; 이영동; 정도운

doi:10.5369/jsst.2012.21.1.39

문제 정의

하지만 움직임을 동반하는 심전도 계측 시 신호의 크기가 변화하는 경우 문턱치를 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 계측된 심전도로부터 특징추출을 용이하게 수행하도록 템플릿 매칭을 이용한 데이터 정규화 신호처리를 수행하였다. 템플릿 매칭은 주로 물체 위치 추적이나 얼굴 인식 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 활용되고 있으며, 검출 또는 추적하고자 하는 물체의 형태에 해당하는 고정 템플릿을 주어진 영상 내에서 이동시키면서, 겹치는 부분의 유사도를 조사하여 그 유사도 값으로 대상의 유•무 및 위치를 판단하는 방법이다[9].
하지만 이러한 연구에서는 부정맥을 검출하기 위하여 심전도의 R-피크를 기준으로 QRS 구간에 대한 정보만을 검출하거나 전체 계측된 심전도 신호를 주파수 변환하여 이상 심전도에 대한 특징점을 검출하기 때문에 QRS 구간 외 이상 심전도에 대한 검출이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 일상생활 중 지속적인 심전도 신호를 측정하고 부정맥 조기 발견이 가능한 건강 모니터링 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 부정맥을 검출하기 위한 신호처리 기법으로서 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출과 정상심전도와 부정맥이 발생한 심전도의 판별을 위해 DTW 최소누적거리 기법을 활용한 이상 심전도 검출 알고리즘을 구현하고 성능평가를 수행하였다.
향후 연구에서는 다양한 부정맥 검출알고리즘과의 비교평가 및 제한적인 시스템상에 임베디드하여 이상 심전도 검출 성능을 평가하기 위한 연구를 수행할 계획이다. 또한 향상된 계측 기법 및 신호처리 기법에 대한 지속적인 연구를 추진하고자 한다.
본 연구에서는 심전도 신호로부터 부정맥을 검출하기 위하여 DTW를 이용하여 이상 심전도 파형을 검출하고자 하였다. 이를 위하여 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출 그리고 부정맥판별을 위한 DTW기법 등을 포함하는 신호처리 기법을 제안하고 그 성능평가를 수행하였다.
Association for the Advancement of Medical Instrumentation(AAMI) 권고에 따라 48개 기록들 중 심장박동 조절기에 의한 데이터가 포함된 4개 기록은 삭제를 하여 44개 기록을 포함되어있다. 본 연구에서는 심전도 신호에서 이상 심전도를 검출하기 위하여 이와 같은 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스를 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 일상생활 중 지속적인 심전도 신호를 측정하고 이로부터 부정맥신호를 검출하여 실시간으로 위험한 상황을 미리 예측 및 조기발견이 가능한 건강모니터링 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위한 심전도 신호로부터 부정맥을 검출하기 위한 신호처리 기법으로서 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출 그리고 정상심전도와 부정맥이 발생한 심전도의 판별을 위한 DTW기법 등의 내용을 포함하는 신호처리 기법을 제안하였으며, 전체적인 신호처리절차를 Fig.
본 연구에서는 템플릿 매칭을 통해 정규화된 신호에서 기존 고정적인 문턱치가 아닌 가변적인 기준 값을 적용하여 보다 정확한 R피크 점을 검출하고자 하였다. 템플릿 매칭을 통해 정규화 된 신호로부터 가변 문턱치 값을 적용하여 R-피크를 검출하였으며, 그 결과를 Fig.

제안 방법

본 연구에서는 템플릿 매칭을 이용한 심전도 신호의 정규화 과정에서 기저선 및 잡음성분의 제거가 가능하므로 별도의 미분과정을 수행할 필요성이 없다. 또한 기존의 고정 문턱치 값이 아닌 신호의 특성에 따라 문턱치 값을 가변하여 피크검출을 수행하는 적응 문턱치 기법을 적용함으로써 보다 정확한 R-피크점 검출이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 적용한 방법은 측정된 5개의 R-피크에서 최고 값을 제외한 4개의 R-피크 평균의 70 %에 해당하는 기준 값을 가변적으로 적용하여 피크치를 검출하도록 하였으며 그 수식은 다음과 같다.
본 연구에서는 정상심전도와 부정맥 신호의 구분을 위하여 심전도 신호의 정규화, 피크검출 그리고 DTW를 이용한 이상 심전도 판별 과정을 수행하였다. 먼저 잡음을 포함하는 심전도신호로부터 특징점 검출이 용이하도록 심전도 데이터 정규화 과정을 수행하였다. Fig.
또한 기존의 고정 문턱치 값이 아닌 신호의 특성에 따라 문턱치 값을 가변하여 피크검출을 수행하는 적응 문턱치 기법을 적용함으로써 보다 정확한 R-피크점 검출이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 적용한 방법은 측정된 5개의 R-피크에서 최고 값을 제외한 4개의 R-피크 평균의 70 %에 해당하는 기준 값을 가변적으로 적용하여 피크치를 검출하도록 하였으며 그 수식은 다음과 같다.
본 연구에서 제안한 심전도 신호처리 알고리즘의 종합적인 성능을 평가하기 위하여 360 Hz로 샘플링 된 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스 중 다양한 부정맥이 포함되어 있는 7개 레코드를 사용하여 심박동 및 이상 심전도 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과를 Table 1에 나타내었다. 실험결과를 살펴보면 각각의 레코드로부터 심박동수 검출 성공률은 99.
본 연구에서는 DTW를 적용하기 위하여 먼저 정상 심전도 신호의 R-R간격인 Τ 와 입력 심전도 신호의 R-R간격인 C 사이의 최소 누적 거리를 계산하고 동적 프로그래밍을 통해 최적 경로를 탐색하여 두 신호 사이의 유사도 거리를 계산하였다.
본 연구에서는 정상 심전도의 1주기 성분의 템플릿을 추출하고 입력되는 심전도신호에 템플릿 신호를 이동시키면서 -1에서 1까지 범위를 갖는 상관계수를 계산하여 심전도 신호를 정규화하였다. 본 연구에서 적용한 템플릿 매칭을 이용한 심전도 신호 정규화 신호처리 개념을 Fig.
본 연구에서는 정상심전도와 부정맥 신호의 구분을 위하여 심전도 신호의 정규화, 피크검출 그리고 DTW를 이용한 이상 심전도 판별 과정을 수행하였다. 먼저 잡음을 포함하는 심전도신호로부터 특징점 검출이 용이하도록 심전도 데이터 정규화 과정을 수행하였다.
따라서 본 연구에서는 일상생활 중 지속적인 심전도 신호를 측정하고 부정맥 조기 발견이 가능한 건강 모니터링 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 부정맥을 검출하기 위한 신호처리 기법으로서 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출과 정상심전도와 부정맥이 발생한 심전도의 판별을 위해 DTW 최소누적거리 기법을 활용한 이상 심전도 검출 알고리즘을 구현하고 성능평가를 수행하였다. 본 연구를 통해 심전도의 QRS 구간에 대한 정보 검출뿐만 아니라 R-R 간격 내에 포함되어 있는 ST 결절과 같은 부정맥 검출이 가능하였다.
본 연구에서는 심전도 신호로부터 부정맥을 검출하기 위하여 DTW를 이용하여 이상 심전도 파형을 검출하고자 하였다. 이를 위하여 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출 그리고 부정맥판별을 위한 DTW기법 등을 포함하는 신호처리 기법을 제안하고 그 성능평가를 수행하였다. 그 결과 심박동 검출은 99.
본 연구에서는 일상생활 중 지속적인 심전도 신호를 측정하고 이로부터 부정맥신호를 검출하여 실시간으로 위험한 상황을 미리 예측 및 조기발견이 가능한 건강모니터링 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위한 심전도 신호로부터 부정맥을 검출하기 위한 신호처리 기법으로서 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출 그리고 정상심전도와 부정맥이 발생한 심전도의 판별을 위한 DTW기법 등의 내용을 포함하는 신호처리 기법을 제안하였으며, 전체적인 신호처리절차를 Fig. 1에 나타내었다.
이상 심전도를 검출하기 위하여 심전도 신호의 R-피크를 검출 후 두 신호의 R-R 구간을 DTW를 적용하여 최소누적거리를 계산하였다. 최소누적거리가 작을수록 두 심전도는 매우 유사한 것으로 판별할 수 있다.

대상 데이터

본 연구에서 제안한 DTW 를 이용한 이상 심전도 검출 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스 중 384개의 심박동수와 11개의 부정맥을 포함하고 있는 116 레코드를 이용하였다. MIT/BIH 부정맥 데이터베이스 116 레코드의 5분 동안 심전도 데이터에 템플릿매칭을 적용한 데이터정규화, 가변 문턱치를 이용한 피크검출, DTW를 이용한 이상 심전도 검출의 절차를 수행한 결과를 Fig.
실험결과 DTW 기법을 적용하여 템플릿 심전도와 입력 심전도 신호 사이의 유사도를 판단하면 형태적으로 이상이 있는 부정맥의 판별이 가능함을 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 DTW 를 이용한 이상 심전도 검출 알고리즘의 성능평가를 수행하기 위해 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스 100 레코드를 이 용하였다. 먼저 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스 100 레코드의 2분 동안 심전도 데이터에 템플릿매칭을 적용한 데이터정규화, 가변 문턱치를 이용한 피크검출, DTW를 이용한 이상 심전도 검출 등의 절차를 수행한 결과를 Fig.

데이터처리

본 연구에서는 템플릿 매칭을 통해 정규화된 신호에서 기존 고정적인 문턱치가 아닌 가변적인 기준 값을 적용하여 보다 정확한 R피크 점을 검출하고자 하였다. 템플릿 매칭을 통해 정규화 된 신호로부터 가변 문턱치 값을 적용하여 R-피크를 검출하였으며, 그 결과를 Fig. 6에 나타내었다.

이론/모형

심전도로부터 피크검출을 수행 후 정상심전도와 이상 심전도를 판별하기 위하여 DTW기법을 적용하였다. DTW는 Sakoe와 Chiba에 의해서 1978년 처음 소개되었고 동적계획법(dynamic programming)이라는 문제해결 알고리즘을 이용하여 서로 다른 길이를 가진 벡터 열에 대한 간단한 패턴 매칭 알고리즘이다[10].

성능/효과

Fig. 7을 살펴보면 정상심전도의 경우 템플릿 신호와 입력된 신호가 유사함에 따라 DTW를 적용한 최소누적거리가 0.47762로 나타났으며, 이상 심전도의 경우 템플릿 신호와 입력신호가 패턴 모양과 데이터 길이가 상이함에 따라 DTW를 통한 최소누적거리가 190.8856으로 나타났다. 실험결과 DTW 기법을 적용하여 템플릿 심전도와 입력 심전도 신호 사이의 유사도를 판단하면 형태적으로 이상이 있는 부정맥의 판별이 가능함을 확인할 수 있다.
이를 위하여 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출 그리고 부정맥판별을 위한 DTW기법 등을 포함하는 신호처리 기법을 제안하고 그 성능평가를 수행하였다. 그 결과 심박동 검출은 99.63 %, 이상 심전도 검출은 99.60 %의 검출 성공률을 보였으며, 이는 본 연구에서 제안한 가변 문턱치를 이용한 피크검출 및 DTW를 이용한 부정맥 검출 알고리즘의 유용성을 보여준다. 향후 연구에서는 다양한 부정맥 검출알고리즘과의 비교평가 및 제한적인 시스템상에 임베디드하여 이상 심전도 검출 성능을 평가하기 위한 연구를 수행할 계획이다.
이를 위하여 부정맥을 검출하기 위한 신호처리 기법으로서 템플릿 매칭을 이용한 데이터정규화, 가변 문턱치 기법을 이용한 심전도 피크검출과 정상심전도와 부정맥이 발생한 심전도의 판별을 위해 DTW 최소누적거리 기법을 활용한 이상 심전도 검출 알고리즘을 구현하고 성능평가를 수행하였다. 본 연구를 통해 심전도의 QRS 구간에 대한 정보 검출뿐만 아니라 R-R 간격 내에 포함되어 있는 ST 결절과 같은 부정맥 검출이 가능하였다.
8856으로 나타났다. 실험결과 DTW 기법을 적용하여 템플릿 심전도와 입력 심전도 신호 사이의 유사도를 판단하면 형태적으로 이상이 있는 부정맥의 판별이 가능함을 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 DTW 를 이용한 이상 심전도 검출 알고리즘의 성능평가를 수행하기 위해 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스 100 레코드를 이 용하였다.
본 연구에서 제안한 심전도 신호처리 알고리즘의 종합적인 성능을 평가하기 위하여 360 Hz로 샘플링 된 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스 중 다양한 부정맥이 포함되어 있는 7개 레코드를 사용하여 심박동 및 이상 심전도 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과를 Table 1에 나타내었다. 실험결과를 살펴보면 각각의 레코드로부터 심박동수 검출 성공률은 99.63 %, 이상 심전도 검출은 99.60 %로 우수한 성능을 보였다.
실험결과를 살펴보면 부정맥이 발생한 구간에서는 최소누적거리가 크게 나타남으로써, 이상 심전도 검출이 가능함을 확인할 수 있다. 또한 정상 및 이상 심전도에 대하여 DTW를 이용한 동적프로그래밍에 의한 최소 누적거리를 계산한 결과를 Fig.
11에 이상 심전도를 검출한 결과를 도시하였다. 실험결과를 살펴보면 부정맥이 발생한 구간에서는 최소누적거리가 크게 나타났으며, 100 %의 검출 성능을 보였다.
5 (b)는 템플릿 매칭을 통해 심전도 데이터를 정규화한 결과이다. 실험결과에서 살펴볼 수 있듯이 템플릿 매칭을 통해 참조신호와 상관관계가 높으면 1에 근접하는 정규화 된 신호로 재구성되며, 재구성된 신호를 이용하면 심전도의 R-피크 검출을 보다 정확하게 수행할 수 있으며, 신호의 크기를 정규화 할 수 있다.

후속연구

60 %의 검출 성공률을 보였으며, 이는 본 연구에서 제안한 가변 문턱치를 이용한 피크검출 및 DTW를 이용한 부정맥 검출 알고리즘의 유용성을 보여준다. 향후 연구에서는 다양한 부정맥 검출알고리즘과의 비교평가 및 제한적인 시스템상에 임베디드하여 이상 심전도 검출 성능을 평가하기 위한 연구를 수행할 계획이다. 또한 향상된 계측 기법 및 신호처리 기법에 대한 지속적인 연구를 추진하고자 한다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	부정맥은 어떻게 발생하는가?	부정맥은 심장의 박동에서 심실의 각 부분이 무질서하게 빠르고 불규칙적으로 수축함에 따라 심장 내 전기적 신호의 전달 경로나 그 주위 조직의 이상에 의해 발생한다. 부정맥은 크게 심박동수가 느려지는 서맥성 부정맥(brady arrhythmia)과 비정상적으로 빨라지면서 발생하는 빈맥성 부정맥(tachy arrhythmia) 그리고 심박동이 빨라지는 조기 수축(premature contraction) 등으로 분류된다.
	부정맥을 실시간으로 검출하여 조기발견이 가능한 건강모니터링 시스템이 필요한 이유는?	부정맥은 크게 심박동수가 느려지는 서맥성 부정맥(brady arrhythmia)과 비정상적으로 빨라지면서 발생하는 빈맥성 부정맥(tachy arrhythmia) 그리고 심박동이 빨라지는 조기 수축(premature contraction) 등으로 분류된다. 이러한 부정맥이 지속적으로 발생될 경우 심장에 혈액 공급이 중단되고 결국 뇌에 산소 공급이 원활하지 못하여 환자의 생명을 위험하게 한다. 따라서 이러한 부정맥을 실시간으로 검출하여 조기발견이 가능한 건강모니터링 시스템에 대한 관심이 극대화되고 있으며, 최근 유비쿼터스 헬스케어를 활용하여 일상생활 중 지속적인 심전도 신호를 모니터링하는 다양한 연구들이 수행되고 있다.
	부정맥을 심박동수의 속도변화에 따라 분류하시오.	부정맥은 심장의 박동에서 심실의 각 부분이 무질서하게 빠르고 불규칙적으로 수축함에 따라 심장 내 전기적 신호의 전달 경로나 그 주위 조직의 이상에 의해 발생한다. 부정맥은 크게 심박동수가 느려지는 서맥성 부정맥(brady arrhythmia)과 비정상적으로 빨라지면서 발생하는 빈맥성 부정맥(tachy arrhythmia) 그리고 심박동이 빨라지는 조기 수축(premature contraction) 등으로 분류된다. 이러한 부정맥이 지속적으로 발생될 경우 심장에 혈액 공급이 중단되고 결국 뇌에 산소 공급이 원활하지 못하여 환자의 생명을 위험하게 한다.

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