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김태훈 (경북대학교) 김성완 (수원과학대학) 류춘하 (경북대학교) 윤병주 (경북대학교) 김정홍 (경북대학교) 최병재 (대구대학교) 박길흠 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제5호
발행연도
2010.10
수록면
624 - 630 (7page)

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심전도 신호는 일반적으로 200㎐ 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적 정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.
#심전도 신호 #곡률 정보 #정점 선택 #특징점 추출 #ECG Signal #Curvature Information #Vertex Selection #Dominant Points Extraction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 곡률을 이용한 심전도 신호 압축
3. 실험 및 고찰
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

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1. [학술지(정기간행물)] - F. Enseleit / 2006 / Long-term continuous external electrocardiographic recording: A review / Europace 8 (4) : 255 ~ 266 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - B. J. Schijvennaars / 2008 / Intraindividual variability in electrocardiograms / Journal of Electrocardiology 41 (3) : 190 ~ 196 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - H. J. Kim / 2010 / ECG signal compression nd classification algorithm with quad level vector for ECG holter system / IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine 14 (1) : 93 ~ 100 google schola 4. [학술대회논문] - F. Jager / 1990 / Multiresolutional representation and analysis of ECG waveforms / Proceedings of Computers in Cardiology : 547 ~ 550 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - J. Abenstein / 1982 / A new data-reduction algorithm for real-time ECG analysis / IEEE Trans. Biomedical Engineering BME-29 (1) : 43 ~ 48 google schola

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