규칙기반 리듬 분류에 의한 심전도 신호의 비정상 검출

류춘하(Chunha Ryu),김성완(Sung-Oan Kim),김세윤(Se-Yun Kim),김태훈(Tae-Hun Kim),최병재(Byung-Jae Choi),박길흠(Kil-Houm Park) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.4

심전도 신호의 신뢰성 있는 진단을 위해서는 높은 분류 정확도와 함께 낮은 오분류 성능이 중요하며, 특히 비정상을 정상으로 진단하는 것은 심검자에게 치명적인 문제로 귀결될 수 있다. 본 논문에서는 임상 진단 기준을 반영하는 규칙기반 분류 알고리즘을 이용하여 비정상 리듬을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 규칙기반 분류는 리듬 구간의 특징에 대한 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하도록 하며, 이 때 규칙 베이스는 임상 및 내과 분야의 심전도 전문 임상 자료에 기반한 본 논문의 기준표에 따라 구성된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 제안 방법의 실험을 통하여 정상동조율, 박동조율, 및 다양한 비정상 리듬에 대한 리듬 유형의 분류가 가능함을 확인하였으며, 특히 비정상 리듬 검출 측면에서는 오분류가 전혀 발생되지 않는 결과를 보였다. Low misclassification performance is significant with high classification accuracy for a reliable diagnosis of ECG signals, and diagnosing abnormal state as normal state can especially raises a deadly problem to a person in ECG test. In this paper, we propose detection and classification method of abnormal rhythm by rule-based rhythm classification reflecting clinical criteria for disease. Rule-based classification classifies rhythm types using rule-base for feature of rhythm section, and rule-base deduces decision results corresponding to professional materials of clinical and internal fields. Experimental results for the MIT-BIH arrhythmia database show that the applicability of proposed method is confirmed to classify rhythm types for normal sinus, paced, and various abnormal rhythms, especially without misclassification in detection aspect of abnormal rhythm.

B-spline 근사화 기반의 심전도 신호 압축

류춘하(ChunHa Ryu),김태훈(Tae-Hun Kim),이병국(Byung-Gook Lee),최병재(Byung-Jae Choi),박길흠(Kil-Houm Park) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.5

심전도 신호는 일반적으로 200㎐ 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다. In general, electrocardiogram(ECG) signals are sampled with a frequency over 200㎐ and stored for a long time. It is required to compress data efficiently for storing and transmitting them. In this paper, a method for compression of ECG data is proposed, using by Non Uniform B-spline approximation, which has been widely used to approximation theory of applied mathematics and geometric modeling. ECG signals are compressed and reconstructed using B-spline basis function which curve has local controllability and control a shape and curve in part. The proposed method selected additional knot with each step for minimizing reconstruction error and reduced time complexity. It is established that the proposed method using B-spline approximation has good compression ratio and reconstruct besides preserving all feature point of ECG signals, through the experimental results from MIT-BIH Arrhythmia database.

심전도 신호에서 R파 왜곡에 따른 적응적 특이심박 검출

이승민(SeungMin Lee),류춘하(ChunHa Ryu),박길흠(Kil-Houm Park) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.9

부정맥 심전도 신호는 전도장애 및 발생부위에 따라 특정 부위에서 비정상 모양을 띄는 특이심박을 포함하고 있다. 특이심박은 부정맥 등 다양한 질환을 진단 및 분류하는데 있어 유용하기 때문에 부정맥 심전도 신호에서 특이심박의 검출은 매우 중요하다. R-peak점에서의 전위, 첨도 및 R-R 간격은 심전도 신호가 R파에서 가지는 특성이다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 특이심박 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특이심박이 확실할수록 특성값이 평균에서 크게 벗어난다는 점을 기반으로 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이심박을 검출한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 R파 왜곡을 가지는 15개의 심전도 신호에 대해 기존의 고정된 문턱값을 사용한 검출 방법과 제안한 방법을 적용하여 특이심박을 검출하여 비교하였다. 실험을 통해 민감도를 약 50~70%에서 제안한 방법을 통해 97%로 크게 상향할 수 있었다. Arrhythmia electrocardiogram signal contains a specific unusual heartbeat with abnormal morphology. Because unusual heartbeat is useful for diagnosis and classification of various diseases, such as arrhythmia, detection of unusual heartbeat from the arrhythmic ECG signal is very important. Amplitude and kurtosis at R-peak point and RR interval are characteristics of ECG signal on R-wave. In this paper, we provide a method for detecting unusual heartbeat based on these. Through the value of the attribute deviates more from the average value if unusual heartbeat is more certainly, the proposed method detects unusual heartbeat in order using the mean and standard deviation. From 15 ECG signals of MIT-BIH arrhythmia database which has R-wave distortion, we compare the result of conventional method which uses the fixed threshold value and the result of proposed method. Throughout the experiment, the sensitivity is significantly increased to 97% from 50% using the proposed method.

유비쿼터스 환경 하의 실시간 심전도 신호 모니터링

김정준(Jungjoon Kim),김진섭(Jin-Sub Kim),류춘하(Chunha Ryu),김정홍(Jeong-Hong Kim),박길흠(Kil-Houm Park) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.8(통신이론)

본 논문에서는 모바일 환경에서 유비쿼터스 건강 관리시스템 구현을 위한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제시한다. 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 과다함으로 인해 실시간 전송에 제한이 필요하다. 평균 10% 정도의 특이파형을 갖는 부정맥 심전도 신호에서 R파의 왜곡에 따른 특이 파형 검출 알고리즘에 기반한 실시간 심전도 모니터링 방안을 제안함으로써 많은 시간 동안 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 비용과 시간 측면에서 상당히 큰 효과를 볼 수 있다. 전위와 첨도의 문턱 값을 점진적으로 조정할 수 있도록 하여 특이 파형 관찰을임의로 모니터링 함으로써 전송 데이터량 축소 효과와 함께 특이 파형 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 하기 위한 효과를 갖는다. 부정맥 심전도에서 특이 파형을 검출하는 제안 알고리즘을 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하고 실시간 심전도 신호 모니터링이 가능한 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다. In this paper, we present a method of transmitting ECG signals in real-time mobile environment to be possible to implement the ubiquitous healthcare system. Because of the excessive amount of data transmission of ECG signals, it is necessary to propose a limitation to the real-time transmission. We propose a real-time electrocardiographic monitoring system based on the proposal of unusual waveform detection algorithm which detects the R-wave distortions from the arrhythmia ECG signals having unusual waveform of about 10% on average. It is very effective in terms of time and cost for medical staffs to monitor and analyze ECG signals for a long period of time. Monitoring unusual waveform by gradually adjusting the threshold values of potential and kurtosis makes the amount of data transmitted decrease and significance level of waveform to be enhanced. The unusual waveform detection algorithm is implemented with ubiquitous environment inter-working device client. It is applicable to ubiquitous healthcare system capable of real-time monitoring the ECG signal. While ensuring the mobility, it allows for real-time continuous monitoring of ECG signals.

부정맥 심전도 신호에서 특이 파형 검출

박길흠(Kil-Houm Park),김진섭(Jin-Sub Kim),류춘하(Chunha Ryu),최병재(Byung-Jae Choi),김정준(Jungjoon Kim) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.4

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. 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.