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MIT-BIH 데이터베이스 기반 ECG 생체신호 시각화 분석을 위한 기술
Technique for the ECG Bio-sounds Visualization Analysis Based on the MIT-BIH Database 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.17 no.2, 2016년, pp.97 - 103  

김종욱 (Jeonbuk National University Division of Convergence Technology Engineering) ,  이명진 (Sangji University School of Computer and Information Engineering) ,  고광만 (Sangji University School of Computer and Information Engineering) ,  소경영 (Jeonbuk National University Division of Convergence Technology Engineering)

초록
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이 논문에서는 심장이상 관리와 심혈관 위험 평가를 위해 임상 관련성과 연관지어 주요한 요소와 원인을 파악하는데 필요한 심전도(ECG) 데이터의 시각화 분석을 위해 경험한 기술을 소개한다. 특히, MIT-BIH ECG 데이터베이스를 기반으로 복잡한 ECG 데이터를 시각화하여 다양한 차트, 그래프로 표현할 수 있는 접근방법을 소개한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 ECG 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 형태로 시각화된 ECG 데이터의 의미를 직관적으로 이해할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This work introduces techniques experienced for the electrocardiogram(ECG) visual analysis, able to characterize the major parameters and events with clinical relevance for heart failure management and cardiovascular risk assessment. In particular, it includes approaches for ECG data visual processi...

주제어

#심전도   #데이터 시각화   #우분투 리눅스  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 국내 및 전세계적으로 활용도 및 기여도가 매우 높은 Physionet에서 제공하는 다양한 생체신호 데이터베이스의 지원에도 불구하고 실제로 많은 연구자가 접근하여 활용하기 매우 어려운 상황을 완화하기 위해, ECG 데이터베이스를 중심으로 데이터베이스 설치 및 관련 소프트웨어 기능의 활용방법에 대한 경험적인 내용을 소개한다. 특히, 국내의 많은 관련 연구자의 애로내용인 ECG 데이터베이스로부터 리눅스 환경에서 다양한 ECG 그래프, 챠트 등을 생성할 수 있는 실제적인 방법의 소개를 통해 관련 연구자의 편리성을 높이고 시행착오를 줄이는데 기여하고자 한다.
  • 본 논문에서는 국내 및 전세계적으로 활용도 및 기여도가 매우 높은 Physionet에서 제공하는 다양한 생체신호 데이터베이스의 지원에도 불구하고 실제로 많은 연구자가 접근하여 활용하기 매우 어려운 상황을 완화하기 위해, ECG 데이터베이스를 중심으로 데이터베이스 설치 및 관련 소프트웨어 기능의 활용방법을 소개한다. 특히, 국내의 많은 관련 연구자의 애로내용인 ECG 데이터베이스로부터 리눅스 환경에서 다양한 ECG 그래프, 챠트 등을 생성할 수 있는 실제적인 방법의 소개를 통해 관련 연구자의 편리성을 높이고 시행착오를 줄이는데 기여하고자 한다.
  • 본 논문에서는 국내 및 전세계적으로 활용도 및 기여도가 매우 높은 Physionet에서 제공하는 다양한 생체신호 데이터베이스의 지원에도 불구하고 실제로 많은 연구자가 접근하여 활용하기 매우 어려운 상황을 완화하기 위해, ECG 데이터베이스를 중심으로 데이터베이스 설치 및 관련 소프트웨어 기능의 활용방법을 소개한다. 특히, 국내의 많은 관련 연구자의 애로내용인 ECG 데이터베이스로부터 리눅스 환경에서 다양한 ECG 그래프, 챠트 등을 생성할 수 있는 실제적인 방법의 소개를 통해 관련 연구자의 편리성을 높이고 시행착오를 줄이는데 기여하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
심장은 다른 부분의 근육에 비해서 어떤점이 특이한가? 심전도(Eletrocardiogram; ECG)[2]란 심장이 수축함에 따라 심박동과 함께 발생하는 전위차를 곡선으로 기록한 것이다. 심장은 자동적, 율동적인 수축을 한다는 점에서 생체내의 다른 부분의 근육에 비해 특이하다. 심장근육의 수축은 생명체의 전기를 공급하는 발전기와 같다.
심장근육의 수축을 일으키는 원동력은? 심장근육의 수축은 생명체의 전기를 공급하는 발전기와 같다. 즉,수축을 일으키는 원동력이 심방의 동방결절에서발생되는 미세한 전류인 것이다. 미약한 전류가 심장근육을 통하면서 신체 내에 전류가 흐르게 되고, 이 전류를 신체의 표면에서 기록할 수 있게 된다.
심전도란? 심전도(Eletrocardiogram; ECG)[2]란 심장이 수축함에 따라 심박동과 함께 발생하는 전위차를 곡선으로 기록한 것이다. 심장은 자동적, 율동적인 수축을 한다는 점에서 생체내의 다른 부분의 근육에 비해 특이하다.
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참고문헌 (10)

  1. J. Henriques, T. Rocha, S. Paredes, R. Cabiddu, D. Mendes, R. Couceiro, P. Carvalho, "ECG analysis tool for heart failure management and cardiovascular risk assessment," Int'l Conf. Health Informatics and Medical Systems(HIMS2015), pp.195-200, July 2015. 

  2. Electrocardiography, http://https://en.wikipedia.org/wiki/Electrocardiography 

  3. Welcome to ECGpedia, http://http://en.ecgpedia.org/wiki/Main_Page 

  4. A. Jonathan Garza, B. Sishir Subedi, C. Yuntian Zhang and D. Hong Lin, "A Web-Based System for EEG Data Visualization and Analysis," Int'l Conf. Health Informatics and Medical Systems(HIMS2015), pp.119-124, July 2015. 

  5. Andrew V. Poliakov, Evan Albright, Kevin P. Hinshaw, David P. Corina, George Ojemann, Richard F. Martin, James F. Brinkley. "Server-based Approach to Web Visualization of Integrated Three-dimensional Brain Imaging Data," Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 12, No. 2, pp.140-151, Mar 2005. 

    상세보기

  6. Lourenco, A., Placido da Silva, H., Carreiras, C., Priscila Alves, A., L. N. Fred, A. "A web-based platformfor biosignal visualization and annotation," Multimedia Tools and Applications, Vol. 70, No. 1, pp.433-460, May 2014. 

    상세보기 crossref

  7. Physionet, http://www.physionet.org 

  8. Physiobank, http://www.physionet.org/physiobank 

  9. PhysioToolkit, http://www.physionet.org/physiotool 

  10. MIT-BIH ECG Database, 

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