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ECG 신호에서 QRS군은 매우 중요한 심실의 탈분극 상태 정보를 제공한다. 자동으로 심전도 신호를 분석하기 위해서는 QRS<SUB>onset</SUB> 과 QRS<SUB>offset</SUB> 에 대한 정확한 정보가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 QRS군의 전위값 변화량 및 R<SUB>peak</SUB>와의 거리를 이용하여 Q파와 R파의 접속 부분 그리고 R파와 S파의 접속 부분을 구하였다. 다음 단계에서는 이를 기준으로 적분연산을 이용하여 QRS<SUB>onset</SUB> 과 QRS<SUB>offset</SUB>을 검출하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기위해 PhysioNet QT database를 사용하여 심장 전문의가 수작업으로 표시한 결과에 대한 평균과 표준편차를 계산하였다. 실험결과에서 제안한 알고리즘의 표준편차는 전문의사가 수용할 수 있는 허용치 범위 안에 속하며, 다른 알고리즘보다 더 우수함을 나타낸다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. QRS군 및 QRS군 검출 알고리즘
Ⅲ. 제안한 QRS군 검출 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
R. J. Huszar, “Basic dysrhythmias: interpretation & management,” Mosby, 2007.
H. L. Chan, W. S. Chou, S. W. Chen, S. C. Fang, C. S. Liou, and Y. S. Hwang, “Continuous and online analysis of heart rate variability,” J. Med. Eng. and Technol., vol. 29, no. 5, pp. 227-234, 2005.
G. D. Clifford, F. Azuaje, and P. McSharry, Advanced methods and tools for ECG data analysis, Artech House, 2006.
B. M. Oussama, B. M. Saadi, and H. S. Zine-Eddine, “Extracting features from ECG and respiratory signals for automatic supervised classification of heartbeat using neural networks,” Asian J. Inf. Technol., vol. 15, no. 1, pp. 5-11, 2016.
S. M. Lee, J. S. Kim, and K. H. Park, “PVC detection based on the distortion of QRS complex on ECG signal,” J. KICS, vol. 40, no. 4, pp. 731-739, 2015.
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