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심전도신호의 잡음제거를 위한 웨이브렛변환의 적용에 관한 연구
장두봉,이상민,신태민,이건기,Chang, Doo-Bong,Lee, Sang-Min,Shin, Tae-Min,Lee, Gun-Ki 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.8
One of the main techniques for diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, P, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detection techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source. In this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelets transform that has recently been applying to various fields. ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합 파형, P파, T파 등의 위치와 각 파 간의 간격에 의미 있는 정보가 담겨져 있어 정확한 환자진단을 위해 의공학 분야에서 ECG신호의 잡음제거에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 잡음제거 방법은 특정한 단일 잡음이 혼입된 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 여러 형태의 복합잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데는 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 잡음제거를 통한 정상 파형 복원을 수행하였다.
웨이브렛 변환을 이용한 ECG신호의 잡음제거와 특징점 검출
장두봉,이상민,신태민,이건기 한국정보통신학회 1998 한국정보통신학회논문지 Vol.2 No.1
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다. One of the main techniques for diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, p, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detecting techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source. In this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelets transform that has recently been applying to various fields.
방만식,장두봉,김영일 慶尙大學校生産技術硏究所 1995 生産技術硏究所論文集 Vol.11 No.-
Since the Korean speech can be phonetically classified according to the characteristic and structure of its pronunciation. Korean syllables are divided into the phonemes such as consonants, vowels, and end consonants. So, both the processing time and the signal data can be reduced by analyzing the phonemes instead of the isolated speeches. In this paper, we use the linear prediction coefficient and cepstrum coefficient at the parameter, and use ltakura-Saito distance measure as the similarity measure. First, in order to obtain the similarity in phonemes of an isolated speech, we study the acoustic similarity between the frame and its adjacent frame serially, and show, that the similarity is found in the interval of the similar phoneme and the dissimilarity is found in the interval of transition of the phoneme. In addition, after taking the single frame inside an isolated speech, we compare the parameter of the frame with the different isolated speech serially for the search of the same phoneme in the isolated speech. It turns out that the same phonemes have similar acoustic characteristics. Finally we obtain the similarity measure of each phoneme by comparing the same phonemes of two different isolated speeches. Furthermore, we also compare with phoneme with different phonemes. As a result, we obtain that the similarity is found between the same phonemes even though the phonemes are in the different isolated speeches.
MR영상의 뇌관류 정보 Mapping을 위한 영상후처리 시스템개발
이상민,강경훈,장두봉,김광열,김영일,신태민 한국정보통신학회 2000 한국정보통신학회논문지 Vol.4 No.1
This paper works on development of an algorithm for mapping of cerebral perfusion parameters using the gamma-variate curve fitting. The signal intensity variate curve according to time measured in each pixel of perfusion MRI is nonlinear, and various hemodynamic parameters are not computed accurately. Levenberg-Marquardt algorithm(LMA), nonlinear optimum algorithm with high convergent speed and stability, is used to compute them. That is, the signal intensity variate curve is fitted by the gamma-variate function. Various hemodynamic parameters - Cerebral Blood Volume(C.B.V), Mean Transit Time(M.T.T), Cerebral Blood Flow(C.B.F), Time-to-Peak(T.T.P), Bolus Arrival Time(B.A.T), Maximum Slope(M.S) - are computed using LMA.