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논문 상세정보

초록

본 논문에서는 불응기(Refractory Period)에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 제안한다. 부정맥 심전도 신호는 대부분 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는다. 따라서 장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90%이상이 축소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 매우 큰 효과를 볼 수 있다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-peak를 검출한다. 검출된 R-peak에 대해 특이 파형에 포함되지 않은 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 특이 파형을 검출한다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 평균 90% 이상의 압축률을 보였다.

Abstract

In this paper, unusual waveform detection algorithm based on Refractory Period in arrhythmia ECG signal is proposed. Most of arrhythmia ECG signals consist of unusual waveforms with average 10% rate. Thus tremendous benefit can be obtained in terms of time and cost by providing unusual waveform samples reduced more than 90% to medical staffs who have to monitor and analyze for a long time. The proposed algorithm detects the R-peak using the features of R wave and variable refractory period. For the detected R-peak, unusual waveforms are found using means and standard deviation of electric potential and kurtosis of the R-peaks which are not included in unusual waveform. The proposed algorithm was applied to all records of the MIT-BIH arrhythmia database and showed more than average 90% of compression ratio.

본문요약 

문제 정의
  • 본 논문에서는 블응기(Refractory Period)에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 제안한다.

    기존의 심전도 진단을 위한 파형 추출 알고리즘은 이동윈도우 적분, 힐버트 변환, 웨이블릿 변환 등 다양한 방법들이 연구되고 있으며, 파형 추출률 또한 높은 수준의 결과들을 보이지만 계산양이 많아 시스템으로 구현하기에는 어려움이 있다.[4-8] 본 논문에서는 블응기(Refractory Period)에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 후보 R-peak의 전위(electric potential), 심근의 가변 불응기(adaptive refractory period of heart muscle), 그리고 이웃한 파형 간의 첨도(kurtosis)를 사용하여 정확한 R-peak를 검출한다.

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질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
심장질환의 사전진단 및 예후관측에 있어서 가장 중요한 신호
심장질환의 사전진단 및 예후관측에 있어서 가장 중요한 신호는?
심전도(electrocardiogram; ECG) 신호

대표적인 심장질환의 종류에는 관상동맥질환(coronary artery disease: CAD), 부정맥(arrhythmia), 심부전(heart failure) 등으로 분류할 수 있다. 이러한 심장질환의 사전진단 및 예후관측에 있어서 가장 중요한 신호는 심장의 활동에서 발생되는 심전도(electrocardiogram; ECG) 신호로서, 특히 심장의 전기 자극 형성 및 전도 장애에 기인한 부정맥 진단에 효과적이다.[1] 또한 심장질환의 조기발견을 위해서는 장시간 측정과 정확한 판독을 필요로 한다.

심장질환의 종류
대표적인 심장질환의 종류에는 무엇이 있는가?
관상동맥질환(coronary artery disease: CAD), 부정맥(arrhythmia), 심부전(heart failure) 등

최근 국내의 경제성장과 생활환경이 서구화됨에 따라 심장질환이 암, 뇌혈관질환과 더불어 한국인의 주요 사망원인 중 하나로 부각되고 있다. 대표적인 심장질환의 종류에는 관상동맥질환(coronary artery disease: CAD), 부정맥(arrhythmia), 심부전(heart failure) 등으로 분류할 수 있다. 이러한 심장질환의 사전진단 및 예후관측에 있어서 가장 중요한 신호는 심장의 활동에서 발생되는 심전도(electrocardiogram; ECG) 신호로서, 특히 심장의 전기 자극 형성 및 전도 장애에 기인한 부정맥 진단에 효과적이다.

특이 파형 검출 알고리즘
제안된 특이 파형 검출 알고리즘의 기대효과는?
장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90% 이상이 축소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 매우 큰 효과를 볼 수 있다

제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 평균 90% 이상의 데이터 압축율을 보였다. 따라서 장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90% 이상이 축소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 매우 큰 효과를 볼 수 있다. 또한 검출된 특이 파형을 이용하여 부정맥 심전도 신호 분류를 위한 알고리즘 연구는 향후 과제로 남겨 둔다.

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참고문헌 (11)

  1. 1. B. Schijvennaars et al., "Intraindividual variability in electrocardiograms," Journal of Electrocardiology, Vol. 41, Iss. 3, pp. 190-196, May-June 2008. 
  2. 2. H. Kim et al., "ECG signal compression and classification algorithm with quad level vector for ECG holter system," IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine, Vol. 14, no. 1, pp. 93-100, Jan. 2010. 
  3. 3. SangJoon Lee, Jungkuk Kim and Myoungho Lee, "A Real-Time ECG Data Compression and Transmission Algorithm for an e-Health Device, " IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 58, no. 9, pp 2448-2455, September 2011. 
  4. 4. L. Y. Shyu, Y. H. Wu and W. C. Hu, "Using wavelet transform and fuzzy neural network for VPC detection from the holter ECG", IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol.51, pp.1269-1273, 2004. 
  5. 5. S.Kadambe, R. Murray, and G. F. B. Bartels "Wavelet Transform based QRS complex detector", IEEE Trans Biomed Eng., 46(7):838-848, 1999. 
  6. 6. Ik-Sung Cho and Hyeog-Soong Kwon, "R Wave Detection Algorithm Based Adaptive Variable Threshold and Window for PVC Classification", The Journal of Korea Information and Communication Society, Vol.34, No.11, pp.1289-1295, 2009. 
  7. 7. M. Benmalek and A. Charef, "Digital fractional order operators for R-wave detection in electrocardiogram signal," IET Signal Processing, Vol. 3, Iss. 5, pp. 381-391, May-June 2009. 
  8. 8. Q. Zhang et al., "An algorithm for robust and efficient location of T-wave ends inelectrocardiograms," IEEE Trans. Biomedical Engineering, Vol. 53, no. 12, pp. 2544-2552, Dec. 2006. 
  9. 9. J. Abenstein and W. Tompkins, "A new data reduction algorithm for real-time ECG analysis," IEEE Trans. Biomedical Engineering, Vol. BME-29, no.1, pp. 43-48, Jan. 1982. 
  10. 10. J. Pan and W. Tompkins, "A real-time QRS detection algorithm," IEEE Trans. on Biomedical Engineering, vol. 32, no. 3, pp. 230-236, March 1985. 
  11. 11. Sung-Wan Kim, Se-Yun Kim Tae-Hun Kim, Byung-Jae Choi and Kil-Houm Park, "Minimizing Algorithm of Baseline Wander for ECG Signal using Morphology-pair," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.20, No.4, pp. 574-579, 2010. 

이 논문을 인용한 문헌 (2)

  1. 1. 이승민, 류춘하, 박길흠 2014. "심전도 신호에서 R파 왜곡에 따른 적응적 특이심박 검출" Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, 51(9): 200~207 
  2. 2. 이승민, 김진섭, 박길흠 2015. "심전도 신호에서 QRS 군의 왜곡에 기반한 PVC 검출" 한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 40(4): 731~739 

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