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대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌 第44卷 SC編 第5號
발행연도
2007.9
수록면
45 - 54 (10page)

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시/주파수 분석은 생체 신호 처리에서 널리 사용되어왔다. 전기 생리학적 신호로부터 중요한 특징들을 추출함으로써 이 방법들은 특정 질병의 임상 병리학적 기전 해석이 가능하다. 하지만 이 방법은 신호가 안정하다는 가정 아래 적용되었으며 불안정한 시스템에서의 적용은 제한이 되어 있다. 본 연구에서는 비선형적이고 비정상적인 심실세동 심전도 파형의 분석을 위해 Hilbert-Huang 변환을 사용한 새로운 신호처리 방법을 제안하였다. Hilbert-Huang 변환은 경험모드분리법(EMD)과 힐버트 변환으로 크게 두 가지로 구성된다. Hilbert-Huang 변환은 EMD를 사용하여 각각의 특성을 지니고 있는 독립적인 내부모드함수들로 나누어지며, 힐버트 변환에 의해 순간 주파수와 크기를 구할 수 있게 된다. 이런 특성으로 신호의 국부적인 작용에 대하여 정확하게 설명할 수 있게 된다. 본 연구에서는 Hilbert-Huang 변환을 기반으로 심실세동 심전도 파형으로부터 두 종류의 파라미터(EMD-IF, EMD-FFT)를 추출하고 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용하여 소생성공 및 실패 여부 예측에 관하여 연구하였다. 평균적으로 민감도와 특이도는 각각 87.57%와 76.92%로 나타났다. Hilbert-Huang 변환은 더욱 정확하게 심실세동에서의 소생성공 예측을 가능하게 하였다.
#Hilbert-Huang 변환 #Empirical Mode Decomposition(EMD) #Intrinsic Mode Function(IMF) #Support Vector Machine(SVM) #심실세동

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1964. / Factors responsible for the initiation and maintenance of ventricular fibrillation in Sudden Cardiac Death : 56 ~ google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1978. / The quest for optimal electrocardiography Standardization of terminology and interpreta- tion 41 : 130 ~ 145 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1993. / Predicting survival from out-of-hospital cardiac arrest 22 : 1652 ~ 1658 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / Electro- cardiographic prediction of cardiopulmonary resuscitation success 6 (3) : 192 ~ 195 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / Jun.2001 / Algorithms to analyze ventricular fibrillation signals 7 (3) : 152 ~ 156 google schola

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