웨이브렛 극대치 표현에 의한 ECG 데이터 압축 = ECG Data Compression by Wavelet Maxima Representation

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 멀티스케일 피크해석을 이용한 심전도 데이터 압축방법을 제안한다. 대칭의 평활화 함수의 2차 도함수를 기본 웨이브렛 함수로 하고, 웨이브렛 극대치 표현을 멀티스케일 피크해석이라 정의한다. 심전도의 웨이브렛 변환에서는 P파에서 T파까지의 다섯 파형의 시작점, 피크점, 종료점에서의 극대치가 발생한다. 웨이브렛 극대치의 수는 원신호의 표본수보다 적게 되리라고 예상할 수 있다. 웨이브렛 극대치로부터 고정도로 원신호복원이 가능하다. 따라서 웨이브렛 극대치표현은 심전도의 데이터 압축과 해석을 동시에 할 수 있다. 압축데이터에도 QRS파의 피크가 보존되기 때문에 압축데이터로부터 직접 심전도의 이상유무를 판단할 수 있다. 압축결과 정상심전도 데이터에 대해 1/10의 압축을 실현한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents an ECG data compression technique by the multiscale peak analysis. The multiscale peak analysis is defined as the wavelet maxima representation of which the basic wavelet is the second derivative of a symmetric smoothing function. The wavelet transform of an ECG shows maxima at the start, peak and stop points of five transient waves P through T. The number of wavelet maxima is expected to be less than the number of original data samples. The wavelet maxima can be enough to reconstruct original signals precisely. The wavelet maxima representation can hence lead to the ECG data compression and analysis. The compressed data still keep the peaks of QRS waves, abnormal behavior search will be feasible in practice. The result of the compression shows that a normal ECG data is compressed by a factor 10.