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학술저널
저자정보
이금분 (조선대학교) 조범준 (조선대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제14권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
16 - 22 (7page)

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심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(V이나 심실세동(VF)환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하가 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMPs를 얻는다. 입력 데이터의 양은분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMPs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기륜 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으포 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특정 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.
#심선도 #부정맥 #AR 계수 #다중 클래스 SVM #ECG #Cardiac Arrhythmias #AR coefficient, #Multi-class SVM

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. EMD(Empirical Mode Decomposition)
Ⅲ. 다중 클래스 SVM을 이용한 부정맥 분류
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S.L.Melo / 2000 / Arrhythmia analysis using artificial neural network and decimated electrocardiographic data / Comp. in Cardiology 27 : 355 ~ 358 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - R.Silipo / 1998 / Artificial Neural Networks for Automatic ECG Analysis / IEEE Trans. Signal Processing 46 : 1417 ~ 1425 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M.B.Anuradha / 2005 / Cardiac Arrhythmia Calssification using Fuzzy Classifiers / Journal of Theoretical and Applied Information Technology 4 (4) : 353 ~ 359 google schola 4. [학술대회논문] - M.Nambakhsh / 2008 / FPGA -core defibrillator using wavelet-fuzzy ECG arrhythmia classification / Proc. of IEEE Conf. on Engineering in Medicine and Biology Society : 2673 ~ 2676 google schola 5. [학술대회논문] - I.Chouvarda / 2001 / Adaptive time-frequency ECG analysis / Computers in Cardiology 2001 : 265 ~ 268 google schola

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