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저자정보
조익성 (경운대학교) 권혁숭 (부산대학교) 김주만 (부산대학교) 김선종 (부산대학교) 김병철 (부산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제19권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
192 - 200 (9page)

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부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 즉, 생체 신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단규칙에 따라 진단을 수행하기 때문이다. 또한 이러한 대부분의 방법들은 P, Q, R, S, T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 특성을 가진 ECG 데이터를 분석하여 최소한의 특징점을 추출함으로써 그에 따른 패턴을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이상 심전도와 같은 다양한 신호를 고려하여 Q, R, S 피크 변화에 따른 개인별 ECG 신호의 패턴 분석기법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 Q, R, S의 진폭과 위상 변화에 따른 8개의 특징점을 추출하였다. 이후 각 특징점의 피크 변화와 형태에 따른 ECG 신호를 분석하고 부정맥 유형에 따른 9가지 패턴을 정의하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 43개의 MIT-BIH 레코드를 대상으로 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced Beat의 각 패턴을 분석하였다. 실험결과 9가지 패턴에 대한 검출율은 93.72%로 우수하게 나타났다.
#진폭 #Q, R, S #위상 #QRS 패턴 #8개의 특징점 #9개의 패턴 #amplitude #phase #QRS pattern #eight feature #nine pattern

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 기법
Ⅲ. 실험결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - A. D. C. Chan / 2008 / Wavelet distance measure for person identification using electrocardiograms / IEEE Trans. Instrum. Meas 57 (2) : 248 ~ 253 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - S. Chauhan / 2010 / A survey of emerging biometric modalites / Procedia Comput. Sci 2 : 213 ~ 218 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - G. Wubbele / 2007 / Verification of humans using the electrocardiogram / Pattern Recognit. Lett 28 : 1172 ~ 1175 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. Chauhan / 2010 / A survey of emerging biometric modalites / Procedia Comput. Sci 2 : 213 ~ 218 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Wubbeler / 2007 / Verification of humans using the electrocardiogram / Pattern Recognit. Lett 28 : 1172 ~ 1175 google schola

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