Earticle

ECG widely used in cardiac function test is a graph that is recorded by measuring the electrical impulses occurred in the heart. Normal ECG has the form of similar sections that are repeated, and each section has the information occurred in a heart beat. Thus, In order to make the correct diagnosis, correct grasp of the sections and formed analysis must be done. In this research, a system that detects the sections of ECG is proposed. The system is based on ECG stored in the form of files. The ECG can easily have a noise caused by an outside factor. The noise of ECG is easily caused by external factors. Through a band-pass filter, it can be removed. and then, to get this ECG without a noise, interval detection algorithm using R-peak is applied. The clean, intuitive interface will help the above functions to be used without any difficulties.

심전도(electrocardiography, ECG)는 심장박동을 할 때, 발생하는 탈분극과 재분극으로 심장의 전위변화를 시간의 흐름에 따라 파형 으로 표현한 것이다. 의료기관에서는 심전도신호를 이용하여 환자의 심장질환을 진단한다. 일반적으로 사람의 정상적인 심장박동 수는 1분에 60-100회 이다. 만약 정상적인 심장박동 수보다 느리거나 빠르다면 부정맥이라고 한다. 본 논문에서는 심전도신호에서 R-peak를 검출하여, R-R 간격을 구하고 부정맥 중에 서맥(bradycardia)과 빈맥(tachycardia) 구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고 모의실험을 하였다.

Electrocardiogram (ECG) is a diagnostic test which records the electrical activity of the heart, shows abnormal rhythms and detects heart muscle damages. With this ECG signal, medical centers diagnose patients' heart disease symptoms. A normal resting heart rate for adults rages from 60 to 100 beats a minute. An irregular heartbeat is called "arrhythmia", and arrhythmia is also called "cardiac dysrhythmia". In an arrhythmia, the heartbeat maybe too slow(slower than 60beats), too rapid(faster than 100beats), too irregular, etc. Among these symptoms of arrhythmia, if the heart beat is slower than the normal range, the symptom is called "bradycardia", and if it is faster than the range, it is called "tachycardia" In this letters, we proposed the detection algorithm of cardiac arrhythmia in ECG signal using R-R interval through the detection of R-peak.

The R-R interval analyzer was developed to measure the autonomic nervous system function using microcomputer. The system based on 8 bit microcomputer including bandpass filter, R-wave detector and clock generator in order to obtain the mean value, standard deviation, total time, CV value, maximum value and minimum value in the specific view point of R-R interval variation. The pattern of R-R interval change after resting, voluntary standing and deep breathing can be analyzed in normal subjects and diabetics with autonomic nervous dysfunction. The amplitude of the R-R interval variation showed sensitive pattern for normal subjects at resting, standing and deep breathing. On the contrary, the periodicities of amplitude for abnormal subjects with autonomic nervous dysfunction showed dull pattern. It was suggested that R-R interval analyzer is a good detection method for dysfunction of autonomic nervous system.

심전도에 의한 R-R 간격변동은 자율신경계의 기능을 검사하는데 매우 유용하고 또한 교감 신경계와 부교감신경계의 가능을 정량적으로 알아낼 수 있을 것으로 사료되었다. 특히, 당뇨병질환에 있어서 자율신경계의 dysfunction현상을 고찰하는데 매우 유용할 것으로 기대된다(Fig.5 참조). 그러나 임상에 직접 적용시켜온 바로는 기립시, 심호흡시에 발생되는 근전도에 의한 잡음이 간혹 발생되는 경우가 있는데 이것은 전극접착법과 무선송신기에 의해 제거될 것으로 기대되며 향후의 과제로 남아있다.

The R-R interval analyzer was developed to measure the autonomic nervous system function using microcomputer. The system based on 8 bit microcomputer including bandpass filter, R-wave detector and clock generator in order to obtain the mean value, standard deviation, total time, CV value, maximum value and minimum value in the specific view point of R-R interval variation. The pattern of R-R interval change after resting, voluntary standing and deep breathing can be analysed in normal subjects and diabetics with autonomic nervous dysfunction. The amplitude of the R-R interval variation showed sensitive pattern for normal subjects at resting, standing and deep breathing. On the contrary, the periodicities of amplitude for abnormal subjects with autonomic nervous dysfunction showed dull pattern. It was suggested that R-R interval analyzer is a good detection method for dysfunction of autonomic nervous system.

Nonlinear energy operator(NEO) is usually used to estimate energy content of linear oscillator. We applied the modified nonlinear energy operator (MNEO) to detect R-peak of ECG and analyzed variation of R-R interval during sleep with nonlinear methods, piecewise correlation dimension and approximate entropy (ApEn) which estimate complexity of time series. ApEn applied to R-R interval reveals trends as sleep state changes.

We tested the capability of Pointwise Correlation Dimension(PD2), Approximate Entropy (ApEn) and LZ complexity, as alternative measures of a biological signal. For this purpose, we analyzed standard data and a healthy child's 24-hour heart rate variability. Our conclusion is as follows. First, PD2, ApEn and LZ complexity can be used for discerning chaotic attractor, white noise, and periodic signal. Second, these measures show different characteristics on day and night. Third, these measures can be used for detecting time-varying characteristics of biological signals.

심실 빈맥은 심실에서 비정상적인 전기자극 발생으로 인하여 심박수가 분당 $100{\sim}120$회를 초과하는 부정맥 증상을 일컫는다. 심실 빈맥이 발생하는 경우 심박출량이 감소하고, 폐에는 미처 나가지 못한 피가 고이는 경우도 발생하여 심부전증이 나타나거나 심실 세동으로 발전하여 사망에 이를 수 있는, 매우 위험한 부정맥 중의 하나이므로 심실 빈맥 검출은 매우 중요한 사안이다. 따라서 본 연구에서는 R-R 간격 정보를 이용하여 심실 빈맥 부정맥 신호를 실시간으로 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 구현하고자 하였다.

심장의 활성 근육의 움직임에 의하여 발생되는 전기적 변화량을 나타내는 심전도는 부정맥 또는 허혈성 심장질환을 진단하는데 널리 활용되고 있다. 특히 심실빈맥(Ventricular Tachycardia) 또는 심실세동(Ventricular Fibrillation)과 같이 치명적인 심장리듬이 발생하기 이전에, 심실조기수축(Ventricular Premature Contraction)을 검출하여 생명을 위협할 수 있는 부정맥을 조기에 진단할 수 있는 연구들이 일부 진행되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 심전도 신호의 R-R 간격 정보와 R-peak 정보의 진위성을 판단하여 PVC 부정맥 패턴뿐만 아니라 PVC 파형이 연속적으로 진행되는 PVC-RUNs을 효율적으로 검출할 수 있는 부정맥 진단 알고리즘을 제안하고자 하였다.

심실조기수축(PVC: Premature Ventricular Contraction)은 성인에게서 가장 흔하게 발생되는 심장 부정맥 증상 중의 하나이다. 심실조기수축 부정맥이 자주 발현되는 사람의 경우 관상 동맥질환, 고혈압 등의 심혈관계 질환이 진행되고 있을 가능성이 많고, 심실빈맥이나 심실세동으로 전이되는 경우 심정지 등을 유발하여 사망에 이르기 때문에 지속적으로 관찰이 필요한 증상이다. 따라서 본 연구에서는 R-R 간격 정보를 이용하여 심실조기수축 부정맥 증상을 실시간으로 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 구현하고자 하였다.