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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조익성 (경운대학교) 권혁숭 (부산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제18권 제4호
발행연도
2014.4
수록면
825 - 832 (8page)

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조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.
#R파 #RR 간격 #QS 간격 #QRS 패턴 #심실조기수축 #R파의 진폭 #R wave #RR interval #QS interval #QRS pattern #PVC #R wave amplitude

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. Wubbeler / 2007 / Verification of humans using the electrocardiogram / Pattern Recognit. Lett 28 : 1172 ~ 1175 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. A. Israel / 2005 / ECG to identify individuals / Pattern Recognit 38 (1) : 133 ~ 142 google schola 5. [학술대회논문] - A. Teeramongkonrasmee / 2009 / Development of a real-time cardiac arrhythmia analyzer / Proceedings of 32nd Electrical Engineering Conference (EECON-32) 2 : 1367 ~ 1370 google schola

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