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심규태 (고려대학교 세종캠퍼스) 최가영 (고려대학교 세종캠퍼스) 황한정 (고려대학교 세종캠퍼스)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
783 - 786 (4page)

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본 연구는 귀에서 측정된 생체신호에서 심전도 특성을 보다 정밀하게 추출하는 방법을 제안하였다. 30명의 건강한 피험자로부터 양쪽 귀 뒷면(Ear-ECG)과 양 손목(Lead I-ECG)에서 동시에 안정상태 심전도 데이터를 측정하였다. 측정된 Ear-ECG 데이터에 재참조 및 5-40 Hz 대역에 대해 대역통과필터를 적용하였다. 필터링 된 데이터(Filtered-ECG)를 기반으로 독립성분분석을 적용하여 각각의 독립성분을 추출하고, R-peak를 검출하였다. 검출된 R-peak를 기준으로 ± 0.3초 구간에 대해 데이터를 분할하고, 분할된 구간 간의 상관관계를 산출하였다. 독립성분별 평균 상관계수를 기반으로 최대 상관계수를 갖는 독립성분(ICA-ECG)을 최종 선정하였다. 추출한 ICA-ECG와 Lead I-ECG 간의 상관계수는 평균 0.64 ± 0.20로, 이는 기존 Filtered-ECG 방법(0.49 ± 0.14) 대비 통계적으로 유의미하게 높은 수준을 보였다. 또한, ICA-ECG로 산출한 RR 간격(RR interval)은 Lead I-ECG 대비 평균 1.96 ± 0.49%의 낮은 오차율을 보이며, 귀 주변에서 측정한 ECG의 임상적 활용 가치를 함께 입증하였다.
#electrocardiography (ECG) #Ear-ECG #independent component analysis #healthcare #wearable device

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 결과 및 결론
참고문헌

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