초록 ▼

본 연구에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 WAF(Wavelet Adaptive Filter)와 QRS 콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다.
WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7 레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링

본 연구에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 WAF(Wavelet Adaptive Filter)와 QRS 콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다.
WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7 레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링 한다.
이와 같이 전처리 과정을 거친 QRS 콤플렉스는 합산신호를 구성한 후 문턱치를 RR간격에 변화에 따라 변화시키면서 검출하였으며, 합산신호는 웨이브렛 변환에 의해 QRS 콤플렉스의 주파수 성분이 포함되어 있는 고주파 대역의 신호를 더하여 구성하였다. 또한 심박수의 변화에 적응적으로 ST 세그먼트를 측정하였다.
WAF는 차단 주파수가 0.5 Hz인 상용 표준필터와 일반적인 적응필터와 성능을 비교하였으며, 잡음제거 특성과 신호왜곡도 측면에서 비교필터에 비해 우수한 성능을 보였다. QRS 콤플렉스 검출성능을 평가하기 위해서 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하여 기존의 QRS 검출 알고리즘들의 검출 방법과 비교하였으며, 웨이브렛에 의한 합산신호를 이용할 경우에 99.67%로써 더 좋은 검출성능을 보였다. 또한 측정된 ST 세그먼트의 정확도를 비교 평가를 위하여 European ST-T 데이터베이스와 실제 임상데이터를 이용하였다.
결론적으로, 스트레스 심전도에 웨이브렛 변환을 이용한 WAF와 QRS 콤플렉스 검출 알고리즘을 개발•적용함으로써 효과적으로 ST 세그먼트 측정하여 정확한 진단을 가능케 하였다.

Abstract ▼

This paper describes a development of efficient stress ECG signal analysis algorithm. The algorithm consists of WAF (Wavelet Adaptive Filter), QRS detector and ST segment detector.
The WAF consists of a wavelet transform and an adaptive filter. The wavelet transform decomposed the ECG signal

This paper describes a development of efficient stress ECG signal analysis algorithm. The algorithm consists of WAF (Wavelet Adaptive Filter), QRS detector and ST segment detector.
The WAF consists of a wavelet transform and an adaptive filter. The wavelet transform decomposed the ECG signal into seven levels using wavelet function for each high frequency band and low frequency band. The adaptive filter used the signal of the seventh lowest frequency band among the wavelet transformed signals as primary input.
For detection of QRS complex, we made a summed signals that are composed of high frequency bands including frequency component of QRS complex and applied the adaptive threshold method changing the amplitude of threshold value according to RR interval.
For evaluation of the performance of the WAF, we used two baseline wandering elimination filters including a commercial standard filter with a cutoff frequency of 0.5 Hz and a general adaptive filter. The WAF performed better in the noise eliminatioIn clonclusion, the WAF and the new QRS detection algorithm showed a good performance in the analysis of stress ECG signal.

목차 Contents

• $ \odot $본 문...7
• 1. 서 론...7
• 2. 연구방법 및 이론...8
• 3. 결과 및 고찰...14
• 4. 결 론...24
• 5.참고문헌...26
• $ \odot $기 타...28
• 1. 연구수행관련 논문발표 목록서...28
• 2. 자체평가서...31