기저선 변동 제거를 위한Wwavelet Adaptive Filter의 설계

박광리,이경중,윤형로 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, S Vol.s34 No.10

This paper describes a design of a Wavelet Adaptive Filter(WAF) for the removal of the baseline wandering and the minimization of the signal distortion using by wavelet transform and adaptive filter in the ECG signal. WAF consists of two parts. The first part is wavelet transform that decomposes the ECG signal into seven frequency bands using Vaidyanathan and Hoang wavelet. The second part is adaptive filter that uses the signal of seventh low frequency band among the wavelet transformed signals as primary input and a unit impulse sequence as reference input. For the evaluation of the performance of WAF, we used several baseline wandering elimination filters such as commerical standard filter with cutoff frequency of 0.5Hz and general adaptive filter. We made use of MIT/BIH database and real patient data for the evaluation. In conclusion, WAF showed a lower ST segement distortion than standard filter and adaptive filter and has a higher eliminated noise power than standard filter and adaptive filter.

웨이브렛 변환을 이용한 QRS 검출 알고리즘 개발 ( Development of QRS Detection Algorithm Using Wavelet Transform )

박광리,이경중 대한전자공학회 1996 대한전자공학회 학술대회 Vol.1996 No.11

ST세그먼트 검출성능향상을 종속 적응필터의 세계

박광리,이경중 대한의용생체공학회 1995 의공학회지 Vol.16 No.4

This paper is a study on the design of the cascade adaptive filter (CAF) for baseline wandering elimination in order to enhance the performance of the detection of ST segments in ECG. The CAF using Least Mean Square (LMS) algorithm consists of two filters. The primary adaptive filter which has the cutoff frequency of 0.3Hz eliminates the baseline wandering in raw ECG The secondary adaptive filter removes the remnant baseline wandering which is not eliminated by the primary adaptive filter. The performance of the CAF was compared with the standard filter, the recursive filter, and the adaptive impulse correlated filter (AICF). As a result, the CAF showed a lower signal distortion than the standard filter and the AICF. Also, the CAF showed a better perf'ormance in noise elimination than the standard filter and the recursive filter. In conclusion, considering the characteristics of the noise elimination and the signal distortion, the CAF shows a better performance in the removal of the baseline wandering than the other three Otters and suggests the high performance in the detection of ST segment.

웨이브렛 계수에 근거한 Fuzzy-ART 네트워크를 이용한 PVC 분류

박광리,이경중,이윤선,윤형로,Park, K. L,Lee, K. J.,lee, Y. S.,Yoon, H. R. 대한의용생체공학회 1999 의공학회지 Vol.20 No.4

본 연구에서는 PVC를 분류하기 위하여 웨이브렛 계수를 기반으로 하는 fuzzy-ART 네트워크를 설계하였다. 설계된 네트워크는 feature를 추출하는 부분과 fuzzy-ART 네트워크를 학습시키는 부분으로 구성된다. 우선 feature의 문턱치 구간을 설정하기 위하여 심전도 신호의 QRS를 검출하였고, 검출된 QRS는 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환에 의해 주파수 분할하였다. 분할된 주파수 중에서 입력 feature를 추출하기 위하여 저주파 영역의 6번째 계수(D6)만을 선택하였다. D6신호는 입력 feature를 구성하기 위한 문턱치를 적용하여 fuzzy-ART 네트워크의 2진수 입력 feature로 전환하였고, PVC를 분류하기 위하여 fuzzy-ART네트워크를 학습시켰다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 PVC가 포함된 MIT/BIH 데이터 베이스가 사용되었으며, fuzzy-ART 네트워크의 분류성능은 96.25%이었다. A fuzzy-ART(adaptive resonance theory) network for the PVC(premature ventricular contraction) classification using wavelet coefficient is designed. This network consists of the feature extraction and learning of the fuzzy-ART network. In the first step, we have detected the QRS from the ECG signal in order to set the threshold range for feature extraction and the detected QRS was divided into several frequency bands by wavelet transformation using Haar wavelet. Among the low-frequency bands, only the 6th coefficient(D6) are selected as the input feature. After that, the fuzzy-ART network for classification of the PVC is learned by using input feature which comprises of binary data converted by applying threshold to D6. The MIT/BIH database including the PVC is used for the evaluation. The designed fuzzy-ART network showed the PVC classification ratio of 96.52%.

심전도 신호 처리를 위한 기저함수 추출에 관한 연구

박광리,이전,이병채,정기삼,윤형로,이경중 대한전기학회 2004 전기학회논문지 D Vol.53 No.4(D)

- This paper is about the extraction of basis function for ECG signal processing. In the first step, it is assumed that ECG signal consists of linearly mixed independent source signals. 12 channel ECG signals, which were sampled at 600sps, were used and the basis function, which can separate and detect source signals - QRS complex, P and T waves, - was found by applying the fast fixed point algorithm, which is one of learning algorithms in independent component analysis(ICA). The possibilities of significant point detection and classification of normal and abnormal ECG, using the basis function, were suggested. Finally, the proposed method showed that it could overcome the difficulty in separating specific frequency in ECG signal processing by wavelet transform. And, it was found that independent component analysis(ICA) could be applied to ECG signal processing for detection of significant points and classification of abnormal beats.

스트레스 심전도의 근잡음 제거를 위한 Wavelet Interpolation Filter의 설계

박광리,이경중,이병채,정기삼,윤형로 대한의용생체공학회 2000 의공학회지 Vol.21 No.5

스트레스 심전계에서 발생되는 근잡음을 제거하기 위하여 wavelet interpolation filter(WIF)를 설계하였다. WIF는 크게 웨이브렛 변환부와 보간법 적용부로 구성되어 있다. 웨이브렛 변환부는 Haar 웨이브렛을 이용하였으며 심전도 저주파 영역과 고주파 영역으로 분할하는 과정이다. 보간법 적용부에서는 분할되어진 신호 중 A3을 선택하여 신호의 재생 성능을 향상시키기 위하여 보간법을 적용하였다. WIF의 성능을 평가하기 위해서 신호대 잡음비, 재생신호 자승오차 및 표준편차의 파라미터를 이용하였다. 본 실험에서는 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스, European ST-T 데이터베이스 및 삼각파형을 이용하여 성능 파라미터를 측정하였다. 결과적으로 WIF는 성능 파라미터에서 기존에 많이 사용되고 있는 평균값 필터, 중간값 필터 및 hard thresholding 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

향상된 SVD 필터를 이용한 Multi-lead ECG에서의 EMG 신호 제거

朴光里(Kwangli-Li Park),朴世眞(Se-Jin Park),崔浩善(Ho-Sun Choi),鄭基森(Kee-Sam Jeong),李景中(Kyoung-Joung Lee),尹亨老(Hyoung-Ro Yoon) 대한전기학회 2001 전기학회논문지 D Vol.50 No.6

제세동 쇼크에 의한 심장 전류밀도 분포에 관한 시뮬레이션 연구

이전,박광리,이경중,Lee, J.,Park, K. L.,Lee, K. J. 대한의용생체공학회 2000 의공학회지 Vol.21 No.4

본 연구는 3차원 유한요소 몸통 모델을 이용한 제세동 시뮬레이션 연구로서, 제세동 자극인가시 임상에서 사용되는 세가지 전극의 위치와 크기가 심장에서의 전류밀도 분포특성에서 미치는 영향과 시뮬레이션에 사용되는 조직의 비저항 값이 시뮬레이션 결과에 미치는 영향에 대하여 시뮬레이션 하였다. 몸통 모델은 타원형 실린더를 사용하여 흉곽을 모델링하였고, 나머지 부분은 Visible Human의 2차원 영상들을 통하여 3차원 모델링을 하였다. 그리고, ANSYS 5.4를 통하여 유한요소의 전류밀도 해를 구하였다. AP(anterior-posterior) 전극 위치의 경우, 몸통 표면에서 인가한 전류가 가장 효과적으로 심장으로 흘러들어 갔으며, LL(Lateral-lateral) 전극 AP(anterior-posterior) 전극 위치의 경우, 몸통 표면에서 인가한 전류가 가장 효과적으로 심장으로 흘러들어갔으며, LL(lateral-lateral) 전극위치는 가장 균일한 전류밀도 분포특성을 나타내었다. 그러나, 전극의 크기변화는 전류밀도 분포특성에 거의 영향을 주지 않았다. 조직의 비저항 값의 변화에 대한 전류밀도 분포 실험결과는 심근의 비저항 값의 변화가 최소·평균·최대 전류밀도 해에 가장 큰 영향을 주었다. This paper is about to simulate the defibrillation situations using 3D FE(finite element) thorax model and describes the effects of three clinical electrodes' positions and size and organ's resistivity used in simulation on the characteristics of current density distribution over myocardium. The model was constructed with a eillipsoidal cylinder for the thorax and the 2D Visible Human images for remains. And, the distributions of current density were computed by a commercial program ANSYS 5.4. The electrical shock of the AP(anterior-posterior ) electrode provided more current flows with heart than the others and that of the LL(lateral-lateral) electrode showed the most uniform current density distribution. However, the electrode size had little effect on the current density distribution. In the evaluation of model's sensitivity to tissue resistivity variation, the variation of the myocardium's resistivity most affected the minimum, average and maximum current densities.

단일채널 복부 심전도를 통한 태아 심전도 분리

이전,박광리,이경중 대한전기학회 2005 전기학회논문지 D Vol.54 No.3(D)

In this paper, we proposed a new algorithm for the separation of fetal ECG from single channel abdominal ECG. The algorithm consists of a stage of demixing vector calculation for initial signal and a stage of fetal beat detection for the rest of signal. The demixing vector was obtained by applying independent component analysis technique to projected signals into time-frequency domain. For the test of this algorithm, simulation signals, De Lathauwer's data and some measured data, which was acquired from 8 healthy volunteers whose pregnant periods ranged from 22 weeks to 35 weeks and whose ages from 27 to 37, were used. For each data, the accuracy of fetal beat detection was 100% and with the location of fetal beats, fetal heart rate variability and morphology could be offered. In conclusion, this proposed algorithm showed the possibility of fetal beat separation with a single channel abdominal ECG and it might be adopted to a fetal health monitoring system, by which a single channel abdominal ECG is acquired.

웨이브렛 변환을 이용한 스트레스 심전도 분석 알고리즘의 개발

이경중,박광리 대한의용생체공학회 1998 의공학회지 Vol.19 No.3

본 논문에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 Wavelet Adaptive Filter(WAF)와 QRS콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다. WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링 한다. QRS 콤플레스는 합산신호를 구성한 후 문턱치를 RR간격에 변화에 따라 변화시키면서 검출하였으며, 합산신호는 웨이브렛 변환에 의해 QRS 콤플렉스의 주파수 성분이 포함되어 있는 고주파 대역의 신호를 더하여 구성하였다. WAF는 표준 필터와 일반적인 적응필터와 성능을 비교하였으며, 잡음제거 특성과 신호왜곡도 측면에서 비교필터에 비해 우수한 성능을 보였다. QRS 콤플렉스 검출성능을 평가하기 위해서 MIT/BIH데이터베이스를 이용하여 기존의 QRS 검출 알고리즘들의 검출 방법과 비교하였으며, 웨이브렛에 의한 합산신호를 이용할 경우에 99..67%로써 더 좋은 검출성능을 보였다. 또한 측정된 ST세그먼트의 정확도를 비교.평가를 위하여 European ST-T 데이터베이스와 실제 임상데이터를 이용하였으며 심박수의 변화에 따라 적응적으로 ST세그먼트를 측정할 수 있었다. This paper describes a development of efficient stress ECG signal analysis algorithm. The algorithm consists of wavelet adaptive filter(WAF), QRS detector and ST segment detector. The WAF consists of a wavelet transform and an adaptive filter. The wavelet transform decomposed the ECG signal into seven levels using wavelet function for each high frequency bank and low frequency bank. The adaptive filter used the signal of the seventh lowest frequency band among the wavelet transformed signals as primary input. For detection of QRS complex, we made summed signals that are composed of high frequency bands including frequency component of QRS complex and applied the adaptive threshold method changing the amplitude of threshold according to RR interval. For evaluation of the performance of the WAF, we used two baseline wandering elimination filters including a standard filter and a general adaptive filter. WAF showed a better performance than compared filters in the noise elimination characteristics and signal distortion. For evaluation of WAF showed a better performance than compared filters in the noise elimination characteristics and signal distortion. For evaluation of results of QRS complex detection, we compared our algorithm with existing algorithms using MIT/BIH database. Our algorithm using summed signals showed the accuracy of 99.67% and the higher performance of QRS detection than existing algorithms. Also, we used European ST-T database and patient data to evaluate measurement of the ST segment and could measure the ST segment adaptively according to change of heart rate.