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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seungmin Lee (Kyungpook National University) Kil-Houm Park (Kyungpook National University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제45권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
411 - 417 (7page)
DOI
10.5916/jamet.2021.45.6.411

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An abnormal heartbeat caused by the occurrence of arrhythmia in an electrocardiogram signal is very important for arrhythmia reading, and studies on detecting abnormal heartbeats are ongoing. The median absolute deviation method, which is a representative method for detecting abnormal heartbeats, uses the insensitivity of the median value and the median absolute deviation in the feature distribution of the abnormal heartbeat. However, this has a disadvantage in that the processing time is long because the features must be sorted to obtain the median value and median absolute deviation. To improve this, we propose a median-based abnormal heartbeat detection method using a histogram. Unlike the existing median absolute deviation method, the proposed method does not use a sorting process but rather finds the median value and median absolute deviation of the QRS complex’s features, which are shape and interval features of the heartbeat, and detects abnormal heartbeats using the standard deviation method. MIT-BIH ADB, a representative arrhythmia database, was used to evaluate the performance of the proposed method. We confirmed that the proposed method reduced the processing time by approximately 81.79% compared with the existing median absolute deviation method and that the efficiency of the proposed method increases as the amount of heartbeat data increases. In addition, in the proposed method, the non-detection rate of an abnormal heartbeat was 0%, and the over-detection rate of a normal heartbeat was found to be 1.8% on average.
#Electrocardiogram signal #Arrhythmia #Abnormal heartbeat #Median absolute deviation #Histogram-based median absolute deviation

목차

Abstract
1. Introduction
2. Existing Abnormal Heartbeat Detection
3. Proposed Abnormal Heartbeat Detection
4. Experiments and Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
M. Llamedo / 2011 / Heartbeat classification using feature selection driven by database generalization criteria / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 58(3):616~625 google schola 김성완 / 2013 / 심전도 신호의 리듬 특징을 이용한 부정맥 검출 / 한국컴퓨터정보학회논문지 18(8):131~139 dbpia 박길흠 / 2013 / 부정맥 심전도 신호에서 특이 파형 검출 / 한국지능시스템학회 논문지 23(4):292~297 dbpia 이승민 / 2014 / 심전도 신호에서 R파 왜곡에 따른 적응적 특이심박 검출 / 전자공학회논문지 51(9):200~207 dbpia 이승민 / 2019 / 부정맥 판독을 위한 형태변형 및 간격변형 기반 특이심박 검출 / 한국마린엔지니어링학회지 43(9):761~767 dbpia

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