KR100198760B1

KR100198760B1 - 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스 특성 표시 장치

Info

Publication number: KR100198760B1
Application number: KR1019960026678A
Authority: KR
Inventors: 권혁제; 이명호
Original assignee: 이명호
Priority date: 1996-07-02
Filing date: 1996-07-02
Publication date: 1999-06-15
Also published as: KR980008168A

Abstract

본 발명은 심장의 활동에 의해 발생되는 심전도 신호에서 심실의 활동에 의해 발생되는 큐.알.에스 컴플렉스(QRS complex)의 형태를 분류하는 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치 및 방법에 관한 것으로, 다수의 리드를 하나의 그룹으로 묶은 다중 리드를 이용하고, 다운 샘플링을 통하여 처리 데이터의 샘플수를 줄임에 따라 QRS 컴플렉스 검출을 위한 계산량을 줄여 검출 속도를 향상시킴으로써 실시간 처리를 가능하게 하고, QRS 컴플렉스 특성 표시 과정을 수행하기 위한 전처리 과정으로 대역 통과 필터링된 심전도 신호에서 QRS 컴플렉스 조정 과정을 통하여 적절한 기준점을 설정하여 효율적인 군집화를 위한 새로운 진폭 집합을 설정함에 따라 전체적인 특성 표시의 정확성을 향상시키고, 분류 노드 수를 대폭적으로 감소시킴으로서 처리 속도를 높일 수 있다.

또한, 퍼지 군집화 방법을 적용하여 잡음 성분이 많이 포함되어 있는 열악한 QRS 컴플렉스 형태 분류 환경에서도 분류 오류를 개선함에 따라 정확한 특성 표시 결과를 얻을 수 있었으며, 이와 같은 결과는 부정맥 진단에서 정확하고 효율적인 리듬 분석을 가능하게 해주며, 또한 대표 비트를 통한 정확한 진단 파라미터 추출도 가능하게 해줄 것으로 기대된다. 그리고, 심실성 이단 현상 등에서 QRS 컴플렉스에 대한 정확한 우세 타입을 결정함으로써 단순히 발생 빈도수가 많은 QRS 컴플렉스가 우세 타입의 QRS 컴플렉스로 결정되는 문제를 해결할 수 있다.

Description

심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스 특성 표시 장치

제1a∼1g도는 심장의 전기적인 전도 체계 및 심전도 발생 과정을 나타낸 예시도.

제2도는 심전도 자동 진단에서 사용되는 대표적인 진단 파라미터를 나타낸 예시도.

제3도는 패턴 매칭을 위해 미리 설정된 QRS 컴플렉스 형태 템플레이트를 나타낸 예시도.

제4a도는 입력 심전도 파형을 나타낸 파형도.

제4b도는 단일 QRS 컴플렉스에 대한 특성점들을 나타낸 예시도.

제5도는 특성점에 대한 대표적인 형태들을 나타낸 예시도.

제6a∼6b도는 QRS 컴플렉스 내에서 결정된 기준 진폭 집합을 이용하여 QRS 컴플렉스에 대한 형태 분류를 실시하는 것을 나타내는 예시도.

제7a∼7g도는 표준 12리드 심전도의 리드 구성을 나타낸 예시도.

제8a∼8b도는 리드 선택과 QRS 특성 표시 과정에서 사용된 대역 통과 필터의 주파수 및 위상 특성을 도시한 파형도.

제9도는 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법을 나타낸 플로우 챠트.

제10도는 제9도의 형태 분류 단계를 나타낸 플로우 챠트.

제11도는 2차원 특징 벡터 공간에서 군집 중심값을 결정하는데 이용되는 훈련 집합의 분포도.

제12a∼12c도는 첫 번째 QRS 컴플렉스를 기준 QRS 컴플렉스로 삼아 다른 QRS 컴플렉스들에 대한 형태 분류를 실시하는 제9도의 형태 분류 단계에 이용되는 파형도와 분포도.

제13a∼13d도는 CSE 데이터 베이스 세트 3의 #32 환자의 리드 Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ에 대한 퍼지 군집화를 이용한 QRS 컴플렉스의 형태 분류를 실시하는 제9도의 형태 분류 단계에 이용되는 파형도와 분포도.

제14a∼14b도는 CSE 데이터 베이스 세트 3의 #32 환자의 리드 V1, V2, V3에 대한 퍼지 군집화를 이용한 QRS 컴플렉스의 형태 분류를 실시하는 제9도의 형태 분류 단계에 이용되는 입력 심전도 신호의 파형도와 멤버쉽 함수에 대한 분포도.

제15도는 심실성 이단 현상이 발생되는 심전도 신호의 파형과 형태 분류 결과를 나타낸 예시도이다.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : QRS 컴플렉스 결정 단계

100 : 기준점 및 진폭 집합 결정 단계

110 : 대역 통과 필터링 단계 130 : 리드 선택 단계

140 : 기준점 결정 단계 150 : 진폭 집합 결정 단계

200 : 형태 분류 단계 210 : 제1형태 분류 단계

220 : 제2형태 분류 단계 240 : 보류 결정 형태 분류 단계

250 : 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 단계

330 : 우세 타입 결정 단계

본 발명은 생체 신호 처리 분야 중에서 심장으로 부터의 전기 신호를 검출하여 질병을 진단하는 심전도 자동 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 심장의 활동에 의해 발생되는 심전도 신호에서 심실의 활동에 의해 발생되는 큐.알.에스 컴플렉스(QRS complex; 이하, QRS 컴플렉스로 명하기로 함)의 특성을 표시하는 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치 및 방법에 관한 것이다.

심전도(ECG; electrocardiogram)는 좌우 심방과 심실로 구성된 4개의 챔버(chamber)의 활동 관계를 기록한 것으로써, 인체의 특정한 위치에 전극을 부착하여 심근의 전기적 활동을 인체 표면을 통해 추출할 수 있음에 따라 심장의 임상적인 진단 수단으로 널리 이용되고 있다.

제1a∼1g도는 심장의 전기적인 전도 체계 및 심전도 발생 과정을 나타낸 것으로써, 제1a도에서 살펴 볼 수 있듯이, 심장은 크게 좌우 심방(LA; Left Atrioventricular, RA; Right Atrioventricular)과 좌우 심실(LV; Left Ventricular, Right Ventricular)로 구성되며, 심장의 전기적인 체계는 심장의 수축을 시작하는 충동을 일으키고 심박 조정 작용을 하는 동방 결절(sinoatrial node; SA 노드)과, 상기 동방 결절(SA 노드)에서 발생한 전기적인 임펄스를 좌우 심실(LV, RV)에 전달하는 경로를 제공하는 심방 노드(atrioventricular node; AV 노드), 히스 번들(Bundle of His)과 좌우 번들 가지(bundle branch) 및 퍼킨스 섬유 네트워크(Firkinse fiber network)로 구성된다.

상기 동방 결절(SA 노드)이 전기적 임펄스(electric impulse)를 발생하여 심방을 탈분극(depolarization)시키면, 이 임펄스는 심방 노드(AV 노드)와 히스 번들(Bundle of His)을 통해 좌우 번들 가지(bundle branch)로 전달되고, 다시 퍼킨스 섬유 네트워크를 통해 심실(ventricular)로 전달되어 심실을 탈분극시킨다.

동방 결절(SA 노드)에서 나오는 전기적 임펄스는 두개의 심방을 거쳐 흐르며 심방을 수축하고, 이때, 심방이 수축되면서 발생하는 전류가 표면에 부착된 리드의 전극을 통하여 전위차로 측정되는데 이 과정을 레코더로 기록하면, 제1b도에 실선으로 도시한 것과 같은 작은 곡선을 이루는 파형이 나타난다. 이 파형을 P파라고 한다.

상기 임펄스가 심방 노드(AV 노드)에 도착되면 약간의 지연이 발생되는데, 제1c도와 같이, P파와 상기 지연 시간을 포함하는 시간 간격을 PR 간격이라 하며, 상기 PR 간격이 있은 후, 상기 임펄스는 심방 사이의 근육 격막 사이에 있는 히스 번들을 통하여 급격히 내려오며 근육 격막을 좌우로 활동시킨다.

상기와 같은 근육 격막의 활동은 첫 번째 심실의 비틀어짐을 발생시키며, 제1d도와 같은 파형을 나타내게 되는데 이 파형을 Q파라고 한다.

그 다음, 상기 임펄스는 심실의 전도 조직을 통하여 급격히 확산되면서, 가장 큰 심실의 비틀어짐이 발생시키는데 이때 발생되는 파형이 R파이고, 심실의 모든 부분에 대한 전도 과정이 끝나면서 S파가 발생된다.

제1e도에 실선으로 도시된 바와 같이, 상기 세 가지 파형 즉, Q파, R파, S파가 일군을 이루는 파형이 발생되는데 이들 파형의 일군을 QRS 컴플렉스라고 하며, 이때, 심실은 수축되어 피를 펌핑한다.

그 후 짧은 기간 동안 비교적 비활동 기간이 있는데 이때 기록되는 것이 제1f도의 ST 세그먼트(ST segment)이며, 회복 기간 동안 심장은 재분극(repolarization)과정을 거치게 되고 이때 발생되는 파형이 제1g도에 나타낸 T파이다.

이와 같이 심전도는 일련의 결합된 동작이 반복적으로 이뤄짐에 따라 일련의 전기 전도 체계에 질환이 발생하면 비정상 심전도 파형이 발생하게 된다. 즉, 심장 조동과 세동은 동방 결절(SA 노드)이 작동하지 않는 경우에 발생되며, 심실 자체가 비정상적일 경우에는 심실 기외 수축이나 심실 세동과 같은 질환으로 나타난다.

상술한 바와 같이, 심전도 신호에서 QRS 컴플렉스는 심장의 심실 활동 결과로 발생되는 파형으로써 심장의 이상 유무를 판단하는 심전도 자동 진단에 있어서 가장 중요한 파라미터(parameter)중에 하나이다.

따라서, 컴퓨터를 이용한 심전도에 대한 자동 진단 결과는 QRS 컴플렉스의 형태군을 분류해내고, 이로부터 심전도 신호에 대한 진단 파라미터를 추출하는 등의 일련의 특성 표시 과정(즉, QRS 컴플렉스가 같은지, 다른지를 결정해주는 라벨링과정)에 크게 의존한다.

심전도 자동 진단 장치에서 사용되는 진단 파라미터는 제2도에 나타낸 바와 같이, 상술한 P파의 시작점으로부터 QRS 컴플렉스의 시작점까지 간의 간격(PR_d), QRS 컴플렉스의 시작점과 끝점 간의 간격(QRS_d), QRS 컴플렉스의 시작점과 T파 끝점 간의 간격(QT_d), Q파 간격(Q_d), R파 간격(R_d), S파 간격(S_d), 임의의 R파와 이에 바로 인접한 다음 R파 간의 간격인 RR 간격 등과 같은 시간(interval)과 관련된 파라미터와, Q파 진폭(Q_a), R파 진폭(R_a), S파 진폭(S_a), T파 진폭(T1_a,T2_a) 등과 같은 진폭(amplitude)과 관련된 파라미터로 나눌 수 있다.

상기한 파라미터들 이외에도 QRS 컴플렉스 형태, P파 형태 등도 이용되지만, 시간 및 진폭과 관련된 파라미터들을 이용하여 심장의 이상 상태와 질병 종류를 진단하는 것이 일반적이다.

종래의 심전도 자동 진단에서 사용되는 진단 파라미터 추출 방법은 모든 비트(P파 QRS 컴플렉스, T파를 포함하는 파형)에 대하여 개별적으로 진단 파라미터를 구하고 이들 파라미터들의 평균값을 산출하여 심전도를 진단하기 위한 진단 파라미터로 사용하는 것이 주류를 이룬다.

특히, 심전도와 관련된 다수의 진단 파라미터들 중에서도 QRS 컴플렉스와 관련된 진단 파라미터들은 광범위한 영역에 걸쳐 신뢰성 있는 진단 정보를 제공하며, QRS 컴플렉스와 관련된 진단 파라미터들을 효과적으로 추출하는 것은 심전도 자동 진단에 있어 가장 기본적인 요구 사항이다.

이러한 QRS 컴플렉스와 관련된 진단 파라미터를 추출하는 과정 중에서 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 QRS 컴플렉스 특성 표시 단계에서의 좋은 분류 특성은 진단 결과에 결정적인 영향을 미친다.

일반적으로 가장 널리 사용되는 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법에는 템플레이트(template)를 통한 패턴 매칭(pattern matching)을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 방법과 QRS 컴플렉스의 진폭 집합을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 방법 등이 있다.

이하, 종래 기술에 의한 템플레이트를 통한 패턴 매칭에 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법을 설명하기로 한다.

패턴 매칭을 이용한 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법은 심전도 신호의 기울기 성분을 이용하여 각 신호의 특성점을 추출한 후, 이미 설정한 QRS 형태 템플레이트와의 패턴 매칭을 수행하여 각각의 QRS 컴플렉스 형태를 결정하는 방법으로써, 제3도에 나타낸 것과 같은 대표적인 QRS 컴플렉스 형태의 템플레이트를 이용하여 입력되는 각 QRS 컴플렉스가 어떤 형태의 템플레이트와 정합되는지를 찾아내는 패턴 매칭 과정을 수행한 후, 수행한 결과에 따라 각 QRS 컴플렉스 형태를 분류한다.

제4a∼4b도 및 제5도를 참조하여 상세하게 설명하면, 제4a도는 입력된 심전도 파형을 예시한 것이고, 제4b도는 단일 QRS 컴플렉스에 대한 특성점들을 나타낸 것이며, 제5도는 특성점에 대한 대표적인 형태들을 예시한 것이다.

특성점을 결정하는데 있어서는 심전도 신호의 속성을 가장 함축적으로 표현해 낼 수 있는 점(point)을 대상으로 하여 적절하게 선정해야 함은 주지의 사실이며, 통상, 각 파들의 시작점과 끝점을 특성점으로 선정한다.

일례로, 제4b도의 특성점 1은 수평(horizontal:h)에서 하강(down:d)하는 속성을 갖는 기울기를 가지고 있으며, 특성점 2는 하강(down:d)에서 상승(up:u)하는 속성의 기울기를 갖는다. 유사한 방법으로 특성점 3은 상승(u)-하강(d), 특성점 4는 하강(d)-상승(u), 특성점 5는 상승(u)-수평(h)의 속성을 갖는 기울기를 가지고 있다.

따라서, 이들의 형태 속성을 갖는 QRS 컴플렉스를 미리 설정된 템플레이트와 비교하여 해당되는 QRS 컴플렉스 형태를 결정하며, 이와 같은 QRS 컴플렉스 형태 분류를 모든 QRS 컴플렉스에 대하여 적용한다.

패턴 매칭 과정을 이용하여 모든 QRS 컴플렉스의 형태를 결정한 후, 결정된 형태를 이용하여 입력된 심전도 파형 내에 다른 형태를 갖는 QRS 컴플렉스가 포함되어 있는지 여부를 검사한다.

그러나, 패턴 매칭을 이용한 QRS 컴플렉스 형태 분류 방법에서의 일차적인 문제점으로는 잡음 성분에 매우 민감하다는 것이다. 대부분의 잡음 성분들은 피크 형태를 갖기 때문에 QRS 컴플렉스 내에 유입된 잡음 성분이 QRS 컴플렉스의 특성점으로 인식되어 QRS 컴플렉스의 형태 인식에 오류가 발생시킨다.

잡음 성분은 필터링 과정을 통하여 제거될 수 있지만, 제거되는 잡음 성분은 대부분 큰 피크 성분을 갖는 것만 제거되고, 작은 피크 성분을 갖는 잡음 성분은 잔존하게 된다. 필터링 후에도 잔존하는 잡음 성분의 제거를 위한 부가적인 잡음 제거 과정이 추가되기도 하는데, 이와 같은 과정을 추가함으로써 패턴 매칭에 대한 성능 개선은 기대할 수 있으나, 처리해야 할 계산량이 증가함에 따라 처리 속도를 크게 저하시키는 문제가 있다.

또한, 패턴 매칭 과정이 각 리드에 대하여 독립적으로 적용되기 때문에 12리드 심전도 신호를 모드 사용해야 하는 자동 진단 장치의 실시간 구현에 커다란 장애가 된다.

더욱이, QRS 컴플렉스 특성 표시 과정에서 필요로 하는 것은 입력되는 심전도 신호의 QRS 컴플렉스들 중에 다른 형태를 갖는 QRS 컴플렉스가 존재하는가에 대한 정보만 필요로 하기 때문에, 상기에서와 같이 정확한 QRS 컴플렉스 패턴을 구하고 이를 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 것은 필요 이상의 계산 과정을 포함하고 있음에 자동 진단 장치에는 사실상 적합치 않다.

한편, 제6a∼6b도는 종래의 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법의 또 다른 일례인 진폭 집합을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법을 도시한 것이다.

제6a도는 QRS 컴플렉스 내에서 결정된 기준 진폭 집합(amplitude set)을 나타낸 것이고, 제6b도는 상기 제6a도에서 결정된 기준 진폭 집합과 각 QRS 컴플렉스들의 진폭 집합 간에 상호 상관 관계식(cross-correlation)을 적용하여 각 QRS 컴플렉스들에 대한 형태 분류를 실시하는 것을 예시하는 것으로써, QRS 컴플렉스 내의 기준 진폭 집합들을 일종의 특징 벡터로 처리하여, 이들 특징 벡터에 대한 상호 상관 관계식의 값을 척도로 각 QRS 컴플렉스가 같은 형태인지 다른 형태인지 분류한다.

제6a도에서와 같이 원 심전도 신호에서 QRS 컴플렉스가 발생하는 시작점과 끝점을 결정한 후, 이들 구간 안에서 진폭 집합을 결정한 다음, 모든 QRS 컴플렉스에 대한 진폭 집합이 마련되면, 기준 QRS 컴플렉스를 결정하여, 이 기준 QRS 컴플렉스와 다른 컴플렉스와의 진폭 집합에 대한 상호 상관 관계를 구한다. 비교되는 2개의 QRS쌍에 대하여 상호 상관 관계의 값이 1이면 완전히 일치하는 것이고, 0이면 다른 형태를 갖는 QRS 컴플렉스라고 결정하는 것으로 즉, 상호 상관 관계식의 값이 1에 가까운 정도를 분류 기준으로 삼아 QRS 컴플렉스를 분류해 낸다.

그러나, 진폭 집합을 이용한 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법은 잡음 성분의 영향은 상대적으로 적게 받는다는 장점은 있으나, 그 분할 특성의 성능은 상호 상관 관계를 구하기 위한 기준점(reference point)의 설정과 진폭 집합의 결정에 큰 영향을 받는다.

즉, 진폭 집합의 수를 증가시키는 것이 잡음 성분의 영향을 적게 받게 하기 위한 가장 효과적인 조치가 되지만, 증가된 진폭 집합의 수에 대한 상호 상관 관계를 구하는데 필요한 계산량은 진폭 집합의 수에 비례하여 증가하므로 실시간 구현의 직접적인 장애가 된다. 반면에 상대적으로 적은 수의 진폭 집합을 사용할 경우에는 계산량은 줄일 수는 있으나 잡음 성분의 영향을 받기 쉽다는 문제가 있다.

또한, 기준점 결정 과정에 있어서, 상호 상관 관계식을 적용하기 위한 기준점으로 QRS 컴플렉스 내에서 최대 절대값을 갖는 점(대부분이 R파)을 선정하여 사용하는 것이 일반적인데, 다소의 형태 변화가 있는 일부 QRS 컴플렉스들에 대해서는 기준점 선정의 정확도가 저하되고, 결과적으로 정확한 QRS 컴플렉스 특성 표시 결과를 기대하기 어렵게 된다. 그리고, 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio; SNR)가 작은 신호에서 진폭 집합의 상호 상관 관계식만으로는 사실상 정확한 QRS 컴플렉스 형태를 분류해 내는데 어려움이 있다.

더욱이, 진폭 집합들에 대한 상호 상관 관계를 산출해내는 과정이 각 리드에 대하여 독립적으로 적용되기 때문에 많은 시간이 소요되어 12리드 심전도 신호를 모드 사용해야 하는 자동 진단 장치의 실시간 구현에 커다란 장애가 된다.

본 발명은 이와 같은 종래의 문제점들을 해결하기 위해 안출된 것으로, 전체적인 특성 표시의 정확성을 향상시키는 새로운 특징 벡터와 비용 함수(cost function)를 정의함과 동시에 분류 노드 수를 대폭적으로 감소시켜 처리 시간을 단축시킴으로써 정확한 QRS 컴플렉스 특성 표시(형태 분류)를 수행하면서 동시에 실시간 처리가 가능한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치 및 방법은 대역 통과 필터링된 신호의 진폭 집합 중 10개의 진폭 집합만을 사용하며, 정확한 진폭 집합을 결정하기 위해 QRS 컴플렉스의 시작점 및 끝점의 대략적인 위치 결정 방식을 채택하여 진폭 집합 결정시 일부 진폭이 QRS 컴플렉스 밖에서 결정되지 않도록 하며, 3개의 리드에 대한 상호 관계값, 파워 비, 최대, 최소 진폭비 등을 반영하는 새로운 진폭 벡터를 정의하여 사용함과 동시에 퍼지 군집화를 적용함으로써 신뢰성이 좋은 특성 표시 결과를 얻을 수 있는 것이 특징이며, 또한, 이와 같이 형태 분류 방법을 이용하면서 동시에 실시간 처리가 가능하도록 하기 위하여 12개의 심전도 리드중 심장의 발생 근원이 유사한 3개의 리드를 하나의 리드 그룹으로 묶어서, 이들 각 그룹에 대하여 진폭 정도에 따라 리드 순서를 결정하여 가장 우선 순위의 리드에 대하여만 QRS 컴플렉스 특성 표시 과정을 적용하도록 하여 실시간 구현 측면을 도모하며, 심전도 신호의 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio; SNR)가 작은 경우와 유사한 형태의 QRS 컴플렉스임에도 불구하고 약간의 형태 변화가 있는 경우에 발생되는 형태 분류의 오류를 해결하기 위하여 퍼지 군집화에 의해 유사한 형태인지, 상이한 형태인지 아니면 결정하기 힘든 형태인지를 조사함으로써 특성 표시의 성능을 향상시킨 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치 및 방법을 설명하면 다음과 같다.

우선, 본 발명의 다중 리드의 구성을 설명하기로 한다.

심전도는 전면(frontal plane), 수평면(horizontal plane), 봉합면(sagittal plane)으로 기록되어지는 여러 가지 심장 벡터(cardiac vector)의 공간적인 표현으로 일반적으로 상기의 면(plane)들은 9개의 리드 위치에서 측정된다.

상기 9개의 리드 위치는 오른쪽 손(RA; Right Arm), 왼쪽 손(LA; Left Arm), 왼쪽 발(LL; Left Leg), 우측 흉골끝(V1), 좌측 흉골끝(V2), 좌측 쇄골 중앙선(V4), V2와 V4의 중앙선(V3), 좌측 겨드랑이 앞쪽(V5), 좌측 겨드랑이 중앙선(V6)이 된다.

즉, 통상적인 심전도의 리드들은 오른쪽 손(RA; Right Arm), 왼쪽 손(LA; Left Arm), 왼쪽 발(LL; Left Leg)에 붙이는 3개의 사지 리드(limb lead; RA, LA, LL)들과 가슴(chest)쪽에 붙이는 6개의 체스트 리드(chest lead)들, 즉, 우측 흉골끝(V1), 좌측 흉골끝(V2), 좌측 쇄골 중앙선(V4), V2와 V4의 중앙선(V3), 좌측 겨드랑이 앞쪽(V5), 좌측 겨드랑이 중앙선(V6)에 붙이는 리드들에 의해 구성된다.

또한, 오른쪽 발(RL; Right Leg)에도 리드를 붙이지만 그라운드(ground)로만 이용된다. 즉, 일반적인 심전도 신호의 측정에 있어서는 2입력의 차동 증폭기를 사용하는 데, 상기 차동 증폭기에는 그라운드 기준이 필요하므로 오른쪽 발(RL)에 붙인 전극을 차동 증폭기와 내부 그라운드에 접속하여 이것을 그라운드 기준으로 삼는다.

상기 사지 리드(RA, LA, LL)들은 3개의 양극성 리드(리드 Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ)와 3개의 단극성 리드(리드 aVR; augmented unipolar Right, aVL; augmented unipolar Left, aVF; augmented unipolar Foot)를 얻기 위해 사용되고, 체스트 리드(chest lead)들은 6개의 단극성 리드(V1,V2,V3,V4,V5,V6)를 얻기 위해 사용된다.

여기서, 양극성(bipolar)이라는 것은 2개의 실제적인 전극을 나타내는 것으로, 하나는 차동 증폭기의 (+) 입력단에, 다른 하나는 (-) 입력단에 접속되는 것을 말하며, 단극성(unipolar)이라는 것은 1개 전극을 의미하는 것이 아니라, (+) 입력단에는 하나의 전극이 접속되고, (-) 입력단에는 2개 또는 3개의 전극을 합한 것을 연결하는 것을 말한다.

이하, 각 리드들의 접속 위치와 전극의 구성을 제7a∼7g를 참조하여 살펴보기로 한다.

리드 Ⅰ은 제7a도에 도시한 바와 같이, 오른쪽 손 리드를 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하고 왼쪽 손 리드를 차동 증폭기의 (-) 입력단에 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 심전도를 측정하고, 리드 Ⅱ는 제7b도에서와 같이, 왼쪽 발 리드를 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하고 오른쪽 손 리드를 차동 증폭기의 (-) 입력단에 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 심전도를 측정하며, 리드 Ⅲ는 제7c도에서와 같이, 왼쪽 발 리드를 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하고 왼쪽 손 리드를 차동 증폭기의 (-) 입력단에 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 심전도를 측정한다.

리드 aVR은 제7c도에서 볼 수 있듯이, 오른쪽 손 리드를 저항 R/2을 통하여 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하고 오른쪽 손 리드와 왼쪽 발 리드를 각각 저항 R을 통하여 차동 증폭기의 (-) 입력단에 공통 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 심전도 신호를 측정하고, 리드 aVL은 제7d도에서와 같이, 왼쪽 손 리드를 저항 R/2을 통하여 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하고 오른쪽 손 리드와 왼쪽 발 리드를 각각 저항 R을 통하여 차동 증폭기의 (-) 입력단에 공통 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 심전도 신호를 측정하며, 리드 aVF는 제7e도에서 볼 수 있듯이, 왼쪽 발 리드를 저항 R/2을 통하여 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하고 오른쪽 손 리드와 왼쪽 손 리드를 각각 저항 R을 통하여 차동 증폭기의 (-) 입력단에 공통 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 심전도 신호를 측정한다.

한편, 상기 체스트 리드들은 제7g도에서 볼 수 있듯이, 오른쪽 손 리드와 왼쪽 손 리드 및 왼쪽 발 리드를 각각 저항 R을 통하여 차동 증폭기의 (-) 입력단에 공통 접속하고, 상기한 각각의 가슴 부위의 위치(우측 흉골끝(V1), 좌측 흉골끝(V2), 좌측 쇄골 중앙선(V4), V2와 V4의 중앙선(V3), 좌측 겨드랑이 앞쪽(V5), 좌측 겨드랑이 중앙선(V6))에 연결한 리드를 저항 R/3을 통하여 차동 증폭기의 (+) 입력단에 접속하여 차동 증폭기의 출력단으로부터 각각의 심전도 신호를 측정한다.

본 발명에 의한 다중 리드를 이용하는 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 검출 방법은 복수 개의 리드로 구성되는 리드 그룹을 설정하여 사용하게 되는데, 일반적인 심전도 자동 진단 장치는 12리드의 심전도 신호를 입력받아 처리하므로 본 발명에 있어서는 리드 그룹을 구성하는 하나의 실시예로써 동일 발생 기원을 갖는 세개의 리드를 이용하여 다음과 같이 리드 그룹을 구성한다.

제1리드 그룹은 사지 리드의 양극성 리드들인 Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ 리드들로 구성되며, 제2리드 그룹은 사지 리드의 단극성 리드들인 aVR, aVL, aVF 리드들로 구성되며, 제3리드 그룹은 체스트 리드의 단극성 리드들인 V1, V2, V3 리드들로, 그리고 제4리드 그룹도 체스트 리드의 단극성 리드들인 V4. V5, V6 리드들로 구성된다.

이하, 상술한 다중 리드를 이용하는 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법을 제9도 및 제10도를 참조하여 설명하기로 한다.

전술한 바와 같이, QRS 컴플렉스 특성 표시 과정은 각 QRS 컴플렉스의 형태를 분류해 내고, 상호 형태가 다른 QRS 컴플렉스 군이 몇가지가 존재하는지 결정함으로써 정확한 심장의 질병 분류를 가능하게 하며, 또한, 효율적인 진단 파라미터를 추출하기 위해 대표 형태를 선택하기 위한 전처리 과정이다.

본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법은 복수 개의 리드로 구성된 리드 그룹의 리드에서 구한 인접 샘플간의 기울기를 이용하여 다차원 벡터합으로 공간 속도를 계산하고, 상기 공간 속도의 최대 극값들을 이용하여 심전도 신호로부터 QRS 컴플렉스를 결정하는 QRS 컴플렉스 결정 단계(10)와, 검출된 QRS 컴플렉스들에 대한 정보를 이용하여 대역 통과 필터링된 심전도 신호의 최대 극값과 두 번째로 큰 극값간의 차와 비를 이용하여 기준점을 결정하여 상기 기준점을 중심으로 QRS 컴플렉스의 시작점 및 끝점의 위치가 대칭이 되도록 진폭 집합을 결정하는 기준점 및 진폭 집합 결정 단계(100)와, 상기 진폭 집합들에 대한 상관 관계값과 상대적인 최대 진폭값을 반영하는 제1벡터합(SF1)과 상기 진폭 집합들에 대한 파워 비와 상대적인 최대 진폭값을 반영하는 제2벡터합(SF2)에 의해 구성된 특징 벡터 공간에서 퍼지 군집화(fussy clustering)를 수행하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 형태 분류 단계(200)와, 상기 형태 분류 단계(200)에서 분류된 QRS 컴플렉스 형태들 중에 발생 빈도수가 가장 높은 QRS 컴플렉스 형태와 두 번째로 높은 QRS 컴플렉스 형태 간의 발생 빈도수에 따라 각각의 평균 RR 간격을 비교하여 QRS 컴플렉스에 대한 우세 타입을 결정하는 우세 타입(dominant type) 결정 단계(300)로 구성된다.

여기서, 상기 QRS 컴플렉스 결정 단계(10)는 복수 개의 리드로 구성된 리드 그룹의 공간적인 특성을 이용하여 심전도 신호에 대한 공간 속도를 계산하는 공간 속도 설정 단계와, 상기 공간 속도의 진폭의 변화를 점검하여 QRS 컴플렉스로 예상되는 유효 극값을 검출해 내는 유효 극값 검출 단계와, 상기 유효 극값 검출 단계에서 검출한 유효 극값들과 문턱값을 비교하여 QRS 컴플렉스로 검출하는 QRS 컴플렉스 검출 단계로 구성된다.

상기 공간 속도 설정 단계는 원신호에 대하여 다운 샘플링을 수행함으로써 처리 샘플 데이터의 수를 줄이는 다운 샘플링 단계와, 동일 발생 기원을 갖는 세 개의 리드에 대한 각각의 기울기를 이용하여 3차원 벡터합으로 공간 속도를 계산하는 공간 속도 계산 단계로 구성되며, 상기 유효 극값 검출 단계는 공간 속도의 현재 진폭값이 이전 진폭값과 이후 진폭값 보다 클 경우에 상기 공간 속도를 지역 극값(local extremum)으로 결정하는 지역 극값 검출 단계와, 소정 구간 내에 존재하는 스파이크 성분이 제거된 지역 극값들 중에서 가장 큰 지역 극값을 유효 극값으로 검출하는 최대 극값 검출 단계로 구성된다.

상기 QRS 컴플렉스 검출 단계는 QRS 컴플렉스로 라벨(label)되지 않은 유효 극값들 중에서 최대 유효 극값을 결정하는 최대 유효 극값 결정 단계와, 상기 최대 유효 극값 결정 단계에서 현시점 이전까지 결정된 최대 유효 극값들의 평균값에 비례하는 문턱값을 설정하고 상기 문턱값 보다 큰 극값을 QRS 컴플렉스로 라벨링하는 QRS 컴플렉스 라벨 단계와, 라벨링된 QRS 컴플렉스로부터 소정 구간 내에 존재하는 인접 유효 극값들과 현재 라벨된 유효 극값에 비례하도록 설정한 임계치를 비교하여 인접 유효 극값에 대한 제거 여부를 판단하는 인접 극값 제거 단계로 구성된다.

상기와 같이 구성된 본 발명의 QRS 컴플렉스 결정 단계에 대한 상세한 설명은 본인이 기출원한 대한민국 특허 출원 제96-18450호, 다중 리드를 이용하는 QRS 컴플렉스 검출 장치 및 방법에 자세하게 설명되어 있음에 따라 이를 참조하기로 한다.

한편, 상기 기준점 및 진폭 집합 결정 단계(100)는 다수의 리드들로부터 각각 입력되는 QRS 컴플렉스들에 대해 대역 통과 필터를 이용하여 필터링을 수행하는 대역 통과 필터링 단계(110)와, 상기 대역 통과 필터에 의해 필터링된 QRS 컴플렉스들 중에서 극값의 절대값이 가장 큰 극값(최대 극값)을 포함하고 있으면서 동시에 상기 최대 극값에 대한 소정의 비율보다 큰 동일 부호의 두 번째 극값을 포함하지 않는 조건을 만족하는 리드가 존재하면 상기 리드를 선택하고, 상기 조건을 만족하는 극값이 존재하지 않으면, 각각의 단일 리드 내의 QRS 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값의 비(즉,)가 최대인 조건을 만족하는 리드를 선택하는 리드 선택 단계(130)와, 상기 리드의 최대 극값점을 기준점으로 결정하는 기준점 결정 단계(140)와, QRS 컴플렉스의 시작점 및 끝점의 위치가 상기 기준점을 중심으로 대칭이 되도록 진폭 집합을 결정하는 진폭 집합 결정 단계(150)로 구성된다.

상기 형태 분류 단계(200)는 임의의 리드 그룹에서 상관 관계값의 극값인 1과 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 상관 관계값과의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제1벡터합(SF1)과 파워 비의 극값인 1과 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 파워 비와의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제2벡터합(SF2)을 설정하여, 상기 제1벡터합과 상기 제2벡터합을 축으로 하는 특징 벡터 공간에서 퍼지 군집화(fussy clustering)를 수행하여 기준 QRS 컴플렉스와 상기 기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들 간의 유사 정도에 따라 상기 기준 QRS 컴플렉스에 대해 형태가 같은 유사 형태군, 형태가 다른 상이 형태군, 형태에 대한 유사 정도 및 상이 정도 결정을 보류한 결정 보류 형태군으로 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 단계(250)와, 다른 리드 그룹의 QRS 컴플렉스 형태 분류의 기준에 따라 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 결정 보류 형태 분류 단계(240)로 구성된다.

여기서, 상기 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 단계(250)는 임의의 리드 그룹을 구성하는 QRS 컴플렉스들에서 상기 특징 벡터 공간 상에서 기설정된 군집 중심값을 이용하여 기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들과 상기 기준 QRS 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제1멤버쉽 함수(membership function)를 결정하여 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되는 멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 미결정 형태군으로 분류하며, 상기 소정 구간 이상의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 상기 소정 구간 이하의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하는 제1형태 분류 단계(210)와, 상기 제1형태 분류 단계(210)를 수행한 후, 상기 미결정 형태군으로 분류되는 QRS 컴플렉스가 하나 이상 존재하면, 상기의 특징 벡터 공간 상에서 상기 미결정 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스와 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들 간에 특징 벡터를 산출하여 상호 유사 정도를 반영하는 제2멤버쉽 함수를 결정하여 상기 제2멤버쉽 함수값들의 일부가 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되고 또 일부가 상기 소정 구간의 이상이나 이하에 제2멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 결정 보류 형태군으로 분류하며, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이상의 값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 유사한 형태군으로 분류하고, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이하의 값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하는 제2형태 분류 단계(220)와, 상기 제2형태 분류 단계(220)를 수행한 후, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 두 개 이상 존재하면, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스들 간에 상기 제1형태 분류 단계(210)와 상기 제2형태 분류 단계(220)를 반복 수행하는 제3형태 분류 단계로 구성된다.

상기 형태 분류 단계(200)를 대체할 수 있는 또 다른 실시예는 리드 그룹을 구성하는 각 QRS 컴플렉스에 대한 상대적인 진폭의 최대값과 최소값의 합을 정의하여 가장 큰 값을 갖는 리드를 선택하는 우세 리드 선택 단계와, 상기 우세 리드 선택 단계에서 선택한 리드의 심전도 신호에 대한 상관 관계(correlation), 파워 비(power ration), 최대 진폭 대 진폭비(ratio peak to peak), 상대적인 진폭 대 진폭비, 상대적인 진폭의 최대값 및 최소값을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 형태군 결정 단계로 구성된다.

한편, 상기 우세 타입 결정 단계(300)는 상기 형태 분류 단계(200)에서 분류된 각각의 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스의 발생 빈도수를 계산하는 발생 빈도 계산 단계(310)와, 가장 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 형태의 발생 빈도수(최대 발생 빈도수)가 두 번째로 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 형태의 발생 빈도수에 3배 이상이 되는지 여부를 판단하는 발생 빈도 판단 단계(320)와, 상기 발생 빈도 판단 단계(320)의 판단 결과, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되면, 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하는 제1우세 타입 결정 단계(330)와, 그렇지 않으면, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격의 차가 150ms(150millisecond) 이하면, 상기 제1우세 타입 결정 단계로 가는 단계와, 그렇지 않으면, 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하는 제2우세 타입 결정 단계(360)로 구성된다.

여기서, 상기 제1형태 분류 단계(210)는 상기 기준 QRS 컴플렉스를 설정하는 제1기준 설정 단계(211), 상기 제1기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들과 상기 제1기준 QRS 컴플렉스들에 대한 특징 벡터를 산출하는 제1특징 벡터 산출 단계(212)와, 상기 군집 중심값을 이용하여 기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들과 상기 제1기준 QRS 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제1멤버쉽 함수를 결정하는 제1멤버쉽 함수 결정 단계(213), 상기 제1멤버쉽 함수값이 0.6 이상인지 0.4에서 0.6 사이인지, 0.4 이하인지를 판단하는 제1멤버쉽 함수 판단 단계(214)와, 0.6 이상의 상기 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 유사 형태군으로 분류하고, 0.4에서 0.6 사이의 상기 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 미결정 형태군으로 분류하며, 0.4 이하의 상기 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상이 형태군으로 분류하는 제1분류 결정 단계(215)로 구성되며, 상기 제2형태 분류 단계(220)는 상기 미결정 QRS 컴플렉스가 있는지 여부를 판단하는 미결정 형태 유무 판단 단계(221)와, 상기 미결정 형태 유무 판단 단계(221)의 판단 결과, 상기 미결정 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 존재하면, 상기 제1기준 QRS 컴플렉스를 상기 미결정 QRS 컴플렉스로 변경하여 제2기준 QRS 컴플렉스로 삼는 기준 변경 단계(222)와, 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들과 상기 제2기준 QRS 컴플렉스 간에 특징 벡터를 산출하는 제2특징 벡터 산출 단계(223)와, 상기의 특징 벡터 공간 상에서 상기 군집 중심값을 이용하여 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들과 상기 제2기준 QRS 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제2멤버쉽 함수를 결정하는 제2멤버쉽 함수 결정 단계(224)와, 상기 제2멤버쉽 함수값이 모두 0.6 이상인지, 모두 0.4 이하인지, 일부는 0.4에서 0.6 사이에 존재하고 또 일부는 0.4 이하와 0.6 이상에 존재하는지 여부를 판단하는 제2멤버쉽 함수 판단 단계(225)와, 모두 0.6 이상의 상기 제2멤버쉽 함수값을 갖는 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 0.4 이하의 상기 제2멤버쉽 함수값을 갖는 미결정 QRS 컴플렉스를 상이 형태군으로 분류하며, 상기 제2멤버쉽 함수값과 일부는 0.4에서 0.6 사이에 존재하고 또 일부는 0.4 이하 또는 0.6 이상에 존재하면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 분류 보류 형태군으로 분류하는 제2분류 결정 단계(226)로 구성된다.

한편, 상기 결정 보류 형태 분류 단계(230)는 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 있는지 여부를 판단하는 QRS 컴플렉스 유무 판단 단계(231)와, 상기 QRS 컴플렉스 유무 판단 단계(231)의 판단 결과, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 존재하면, 다른 리드 그룹의 멤버쉽 함수를 판독하는 판독 단계(235)와, 다른 리드 그룹에서 모두 0.9 이상의 값을 가지면서 유사한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 모두 0.1 이하의 멤버쉽 함수값을 가지면서 상이한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군이 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하며, 0.1에서 0.9 사이의 멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 심전도 진단에서 이용하지 않는 결정 보류 분류 단계(233)와, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 다시 발생하면, 상기 제3형태 분류 단계를 반복 수행하는 단계로 구성된다.

이제, 본 발명에 의한 심전도 신호의 특성 표시 방법의 수순을 상세하게 설명하기에 앞서, 기준점을 결정해야 하는 필요성에 대해 간략하게 설명하면, 기준점 결정이란 진폭 집합을 구하는데 필요한 기준점을 결정하는 것을 말하는 것으로, QRS 컴플렉스들의 기준점이 서로 일치할 때, 상호 상관 관계값이 최대가 됨에 따라 정확한 기준점의 선택은 신뢰성 있는 QRS 컴플렉스의 분류 특성을 확보하기 위한 가장 기본적인 요구 사항이다.

통상, 심전도 자동 진단 장치에서는 다수의 리드 입력을 동시에 받아 처리하며 일단의 리드들로 구성된 각 리드 그룹에 대하여 신호 처리를 수행해야 하기 때문에, 기준점 그 자체 뿐만 아니라 기준점이 결정되는 리드를 선정해야 한다.

즉, 본 발명의 다중 리드 구성의 실시예에서와 같이, 3개의 리드로 구성된 리드 그룹에서 각 리드에 대하여 독립적으로 기준점을 구하는 것이 아니라 가장 안정된 기준점을 갖는 리드를 선택하여, 이 기준점이 나머지 리드에 대하여도 기준점으로 사용하도록 한다.

이하, 상기와 같이 구성된 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법의 수순을 상세히 설명하고자 한다.

우선, 상기 QRS 컴플렉스 결정 단계(10)에서 정의한 상기 공간 속도에 대해서는 앞에서 언급한 대한민국 특허 출원 제96-18450호, 다중 리드를 이용하는 QRS 컴플렉스 검출 장치 및 방법에 자세하게 설명되어 있지만 이해를 돕고자 여기에 인용하기로 한다.

단일 리드 그룹을 구성하는 세개의 리드를 X, Y, Z로 표현할 때, 세 개의 리드에 대한 각각의 기울기를 이용하여,

식(1)과 같이 3차원 공간에서의 벡터합을 정의하고, 이를 공간 속도(SV; Spatial Velocity)로 명하여 QRS 컴플렉스를 검출하기 위한 검출 함수로써 이용한다.

여기서, X_i+1은 입력된 리드X의 i+1번째 값이며, X_i+1은 i-1번째 값이고, SV_i는i번째의 공간 속도이며, i는 샘플 데이터의 각 포인트(point)를 의미한다.

리드 Y와 리드 Z에 부여된 첨자(i+1,i-1) 또한 리드 X에 부여된 것과 동일한 의미를 갖는다는 것은 명백하다.

따라서, (X_i+1-X_i-1)은 샘플링 율이 일정하므로 두 점들 사이의 속도 성분을 의미하는 것이 되고, SV_i은 세 개의 리드(X,Y,Z)의 속도 성분에 의해 결정되는 3차원 벡터합의 i번째 값을 표현한 것이다.

본 발명에서는 식(1)과 같은 공간 속도(SV_i)를 이용한 검출 방식을 적용하기 전에 실시간 처리를 위하여 심전도의 원신호의 샘플링 주파수를 s×100Hz라고 할 때, 원 신호의 샘플 포인트(sample point)들을 s값으로 나누어줌에 따라 샘플수를 줄이는 다운 샘플링(down-sampling)을 취하여 최종 샘플 데이터를 구함으로써 QRS 컴플렉스 검출을 하기 위한 공간 속도를 산출하는데 있어서 계산량을 현격하게 줄인다.

즉, 다운 샘플링된 데이터(ED)는 다음 식에 의해 결정된다.

여기서, E는 원신호의 값이고, ED^k _j는 리드k에서 j번째로 다운 샘플된 데이터이며, 이때, k는 12리드(즉, Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,aVR,aVL,aVF,V1,V2,V3,V4,V5,V6)중 임의의 리드를 가리키는 것이고, j는 j=1, 2, 3, ……,이다.

즉, 500Hz의 샘플링율로 약 2초간 입력된 원신호를 100Hz로 다운 샘플링할 경우, n=1000, s=5가 되어 약 200개의 데이터를 이용하여 QRS 컴플렉스를 검출하게 된다.

물론, 다운 샘플링 팩터(down-sampling factor)인 s값을 정하는데 있어서는 검출을 위한 실질적인 데이터가 손실되어 QRS 컴플렉스 검출시에 국부 최소(local minimum)에 빠지지 않도록 적절하게 선정해야 함은 주지의 사실이다.

또한, 상술한 공간 속도도 구하는데 필요한 계산량을 줄이기 위하여

식(1)을 식(3)과 같이, 제곱의 합에 대한 근호가 포함되는 식을 절대값의 합 형식으로 대치하여 사용한다.

식(3)에 표기된 각 부호 및 첨자의 의미는 식(1) 및 식(2)에서와 동일하다.

한편, QRS 컴플렉스들로부터 정확한 진폭 집합 결정할 수 있도록 QRS 컴플렉스의 시작점, 끝점의 위치를 대략적으로 결정하기 위하여 상기 QRS 컴플렉스 결정 단계(10)에서는 100Hz로 다운 샘플된 3개의 리드에 대한 상술한 바와 같은 공간 속도를 구한 후, 공간 속도의 최대 극값들을 이용하여 QRS 컴플렉스를 결정한 다음에 각각의 최대 극값에 대한 25%에 해당되는 위치를 시작점 및 끝점으로 결정한다.

이후, 다수의 리드들로부터 각각 입력되는 QRS 컴플렉스에 대해 제8a∼8b도에 도시한 것과 같은 주파수 특성 및 위상 특성을 갖는 대역 통과 필터를 이용하여 필터링을 수행한 후, 상기 리드 선택 단계(130)에서는 QRS 컴플렉스들 중에서 최대 극값을 포함하고 있으면서, 이 최대 극값의 50%보다 큰 동일 부호의 두 번째 극값을 포함하지 않는 조건을 만족하는 리드를 선택하고, 만약, 상기와 같은 조건을 만족하는 극값이 존재하지 않으면, 각각의 단일 리드 내의 QRS 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값의 비(즉,)가 최대인 조건을 만족하는 리드를 선택한다.

이후, 상기 기준점 결정 단계(140)에서는 상기리드의 최대 극값점을 기준점으로 결정하여 저장한다.

각 QRS 컴플렉스의 평균 간격(average duration)은 약 90ms이므로 각각 리드당 10개의 진폭값들로 QRS 컴플렉스의 특성을 충분히 나타낼 수 있다. 그러나, 이 10개의 진폭값들은 반드시 QRS 컴플렉스 안에 위치하고 있는 것을 취해야 하며, 상기 10개의 진폭값들 내에 PR 간격 사이나 ST 세그먼트에 위치하는 진폭값이 포함되어 있으면 안된다. 따라서, 상기 기준점 결정 단계(140)에서 기준점이 결정되면, 상기 진폭 집합 결정 단계(150)에서는 기준점과 QRS 컴플렉스의 시작점 및 끝점의 위치를 조사하여 기준점을 중심으로 대칭이 되도록 진폭 집합을 결정한다.

상기 기준점 및 진폭 집합 결정 단계(100)에서 진폭 집합이 결정되면, 이 진폭 집합을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태 분류를 수행하게 되는데, 우선, 본 발명의 바람직한 실시예에서 QRS 컴플렉스의 형태 분류에 이용되는 대표적인 특징 파라미터들인 상관 관계(correlation), 파워 비(power ration), 최대 진폭 대 진폭비(ratio peak to peak), 상대적인 진폭 대 진폭비, 상대적인 진폭의 최대값 및 최소값에 대하여 설명을 하기로 한다.

먼저, 10개의 진폭값을 구성 요소로 갖는 서로 다른 두 QRS 컴플렉스의 진폭 집합들에 대한 상관 관계식은

식(4)와 같이 되며, 여기서, Cor_l,m(k)는 k리드의 i번째 QRS 컴플렉스와 m번째 QRS 컴플렉스 간의 상관 관계값을 나타내는 것이고, A(k,i,m)은 k리드의 m번째 QRS 컴플렉스에서 i번째 진폭값을 나타내는 것이며, A(k,i,l)은 k리드의 i번째 QRS 컴플렉스에서 i번째 진폭값을 나타낸 것이다.

10개의 구성 요소를 갖는 서로 다른 두 QRS 컴플렉스의 진폭 집합에 대한 파워 비는

이보다 크거나 같은 조건하에 식(5)와 같이 되고, 이때, Pow_l,m(k)는 k리드의 i번째 QRS 컴플렉스와 k리드의 m번째 QRS 컴플렉스간의 파워 비를 나타내는 것이다.

최대 진폭 대 진폭비는

PP(k,m)이 PP(k,l)보다 크거나 같은 조건하에 식(6)과 같이 된다. 여기서, PP(k,m)은 k번재 리드의 m번째 QRS 컴플렉스의 최대 진폭값을 나타낸 것이고, PP(k,l)은 k번째 리드의 i번째 QRS 컴플렉스의 최대 진폭값을 나타낸 것이며, Amp_l,m(k)는 k리드의 i번째 QRS 컴플렉스와 k리드의 m번째 QRS 컴플렉스 간의 최대 진폭 대 진폭비를 나타내는 것이다.

임의의 리드 그룹을 구성하는 각 QRS 컴플렉스에 대한 상대적인 진폭 대 진폭비는

식(7)과 같이 된다. 여기서 PP(k,m)은 k번째 리드의 m번째 QRS 컴플렉스의 최대 진폭값을 나타낸 것이고,[PP(j,m)]는 j개 리드들(본 실시예에서는 j=3, 즉, 3개의 리드)로 구성된 리드 그룹의 m번째 QRS 컴플렉스들에 대한 진폭 집합 중에서 최대 진폭을 갖는 진폭값을 나타낸 것이며, Ramp(k)는 임의의 리드 그룹을 구성하는 리드인 k리드의 m번째 QRS 컴플렉스의 최대 진폭값과[PP(j,m)]간의 상대적인 진폭비를 나타낸 것이다.

임의의 리드 그룹을 구성하는 각 QRS 컴플렉스에 대한 상대적인 진폭의 최대값과 최소값은

각각 식(8)과 식(9)과 같이 된다. 여기서, Ramp(k)는 Ramp(k,m)과 Ramp(k,l)중에서 가장 큰 값(즉, MAX[Ramp(k,m), Ramp(k,l)])을 나타낸 것이고, Qamp(k)는 Ramp(k,m)과 Ramp(k,l)중에서 가장 작은 값(즉, MIN[Ramp(k,m), Ramp(k,l)])을 나타낸 것이다.

그러나, 작은 진폭의 QRS 컴플렉스를 갖는 리드의 경우에는 QRS 컴플렉스가 같은 시퀀스로 동작되는 상황에서도 미소한 심장의 위치 변화에 의해 파형의 형태가 큰 폭으로 다르게 나타나게 된다.

이에 따라 본 발명의 또 다른 일실시예에서는 상기 형태 분류 단계에서는 상기 우세 리드 선택 단계에서는 상대적인 진폭값을 파라미터로 하여 리드의 순서를 결정하기 위해

식(10)과 같은 상대적인 진폭의 최대값과 최소값의 합을 정의하여 QRS 컴플렉스의 형태 분류에 이용한다.

즉, 가장 큰 값을 갖는 리드를 L1으로, 두 번째 큰 값을 갖는 리드를 L2로, 가장 작은 값을 갖는 리드를 L3로 정한 후, 상기 형태 결정 단계에서 리드 L1에 대하여서만 상술한 5개의 파라미터들(즉, 상관 관계식, 파워 비, 최대 진폭 대 진폭비, 상대적인 진폭 대 진폭비, 상대적인 진폭의 최대값 및 최소값)을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태 분류를 수행한다.

그러나, 리드 그룹을 구성하는 모든 리드(3개의 리드)들에 대한 신호 대 잡음비(SNR)가 낮은 심전도 신호나 또는 QRS 컴플렉스의 형태는 다르지만 유사성이 큰 파형을 포함하고 있는 심전도 신호에 대하여는 여전히 잘못된 분류 결과를 나타낸다.

상기와 같은 잘못된 분류 결과는 선택된 진폭 집합의 최적성 문제와 이진 논리를 바탕으로 하는 결정론적 분류 방식에 기인한다.

특히, 상기 결정론적 분류 방식은 같은 형태를 갖는 파형이지만 약간의 형태 변화를 포함하고 있는 심전도 신호의 QRS 컴플렉스에 대해서는 일부는 같은 파형으로 분류하고 일부는 다른 파형으로 분류하는 부정적인 형태 분류 결과를 초래한다.

이에 따라 제10도에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 형태 분류 단계(200)에서는 새로 정의한 특징 벡터와 퍼지 군집화(fussy clustering) 방식을 이용하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류한다.

본 발명에서는 FCM 알고리즘(Fuzzy C-Means Algorithm)을 이용한 퍼지 군집화 방법을 적용하며, FCM 알고리즘에 대한 상세한 설명은 정익사에서 출판한 김태윤 편저의 퍼지 이론과 응용을 참조하기로 한다.

본 발명에 이용되는 새로운 특징 벡터는

식(11)과 식(12)와 같이 정의하며, 식(11)과 식(12)에 표기된 각 부호 및 첨자의 의미는 식(4)와 식(5) 및 식(8)에서와 동일하다.

상기 특징 벡터의 유용성에 대한 논리적 근거는 작은 상관 관계값(Cor(k))과 파워 비(Pow(k))를 갖는 리드에서도 유사한 QRS 컴플렉스 쌍을 효과적으로 분류할 수 있는 장점이 있다.

즉, 작은 상관 관계값과 파워비를 갖는 리드에서 [1-(Cor(k)]과 [1-Pow(k)]는 상대적으로 큰 값을 갖지만, Ramp(k)는 상대적으로 작은 값을 갖음에 따라 결과적으로 Ramp(k)와 상관 관계값 및 파워비는 상호 감소 비율에 대한 보상 관계를 반영한다.

상기 두 특징 벡터(SF1,SF2)를 축으로 하는 2차원 특징 공간에서 각각의 특징 벡터들에 대한 퍼지 군집화를 수행하여 해당 QRS 컴플렉스들을 두분류(즉, 유사함(similarity) 또는 상이함(Difference))로 분류한다. 이때, 각 부류의 군집 중심(cluster center)값에 대한 멤버쉽 함수(membership function)를 이용하여 각각의 특징 벡터가 그 부류에 속하는지 아닌지 여부를 검사한다.

한편, 매번 입력되는 심전도 신호에 대하여 상기의 군집화 과정(특히, 군집 중심값을 매번 구하는 과정)을 수행하면, 짧은 시간이 소요되기 때문에 우선 미리 결정된 훈련 집합(training set)을 통하여 군집 중심값을 결정하여 사용한다.

퍼지 군집화를 이용하여 특징 벡터 공간에서 각 군집에 대한 중심값을 결정하기 위해서는 잘 설정된 훈련 집합이 필요함에 따라 CSE(Common Standards for Quantitative Electrocardiography) 데이터 베이스 데이터 세트 3(data base set 3)을 사용하였으며, 특징 벡터 SF1과 SF2의 순서쌍이 각각 0.05 이하인 값과 2.0을 넘는 값을 제외한 유사한 컴플렉스 220쌍과 상이한 컴플렉스 112쌍의 총 322쌍을 군집 중심값을 결정하기 위한 훈련 집합으로 사용한다.

0.05 이하인 값과 2.0 이상인 값을 제외한 이유는 군집 집합의 분포 정도를 최대한 집중시키기 위해서이며, 이러한 값을 결정하게 된 근거는 유사한 QRS 컴플렉스군 에서의 평균과 표준편차는 실험치에 의하면 각각 0.1523과 0.0995이고, 상이한 컴플렉스 군에 대한 평균과 표준편차는 각각 1.249와 0.550라는 사실에 근거한다.

제11도는 특징 벡터 공간에서의 훈련 집합에 대한 분포도 및 결정된 군집 중심값을 나타낸 것으로써, + 표식은 유사한 QRS 컴플렉스 쌍들을 나타낸 것이고, o 표식은 상이한 컴플렉스 쌍을 나타낸 것이며, 각각의 QRS 컴플렉스 군의 중앙에 표시한 * 표식은 결정된 군집 중심값을 나타낸 것이다.

상기한 CSE(Common Standards for Quantitative Electrocardiography) 데이터 베이스 데이터 세트 3(data base set 3)을 이용한 훈련 집합으로부터 결정된 유사한 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 중심값은 제11도에 나타낸 바와 같이, 특징 벡터 공간 좌표(SF1,SF2)상의 좌표(0.20087,0.201)이고, 상이한 QRS 컴플렉스에 대한 중심값은 특징 벡터 공간 좌표 상의 좌표(0.9610,09631)이 된다.

이와 같이 기결정된 군집 중심값을 이용하여 각 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 형태 분류를 수행하게 되며, 각 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 SF1과 SF2을 구하여 두 개의 군(class)에 대한 확신도(즉, 멤버쉽 함수)를 산출하여 이 QRS 컴플렉스 쌍이 유사한지 또는 상이한지를 결정하게 된다.

제12a∼12c도는 첫 번째 QRS 컴플렉스를 기준 QRS 컴플렉스로 삼아 다른 QRS 컴플렉스들에 대한 형태 분류를 실시하는 상기 형태 분류 단계(200)에 이용되는 파형도와 분포도를 나타낸 것으로써, 제12a도는 심전도 리드 그룹의 입력 파형을 나타낸 것이며, 제12b도는 첫 번째 QRS 컴플렉스를 기준으로 결정된 특징 벡터 SF1과 SF2를 나타낸 분포도이며, 제12c도는 각 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 유사정도를 나타내는 멤버쉽 함수를 나타낸 도면이다.

제12b도에 있어서, (l,i)는 첫 번째 QRS 컴플렉스와 i번째 QRS 컴플렉스를 나타내는 것이고, i는 i=2, 3, 4, ……, 10이며, 표식 *(Sim)는 유사한 QRS 컴플렉스들의 군집 중심값이며, 표식 *(Dif)는 상이한 QRS 컴플렉스들의 군집 중심값을 상기 훈련 집합을 이용하여 결정한 것을 나타낸 것이다.

제12c도에서 살펴 볼 수 있듯이, 첫 번째 QRS 컴플렉스와 유사함이 상대적으로 작은 QRS 컴플렉스(즉, 멤버쉽 함수의 값이 상대적으로 작은 QRS 컴플렉스)는 세 번째, 여섯 번째, 아홉번째 QRS 컴플렉스임을 용이하게 확인할 수 있다.

대부분의 경우에 있어서, 상기와 같은 SF1과 SF2를 이용한 멤버쉽 함수를 이용하여 QRS 컴플렉스 쌍을 구성하는 QRS 컴플렉스들이 서로 유사한지 또는 상이한지 여부를 정확하게 결정할 수 있으나, 다음과 같은 QRS 컴플렉스 쌍에 대해서는 확실한 판정을 내리기 애매한 경우가 발생한다.

즉, 기준 QRS 컴플렉스에 대하여 약간의 형태 변화가 있는 경우와, 다른 파형인데 형태가 기준 QRS 컴플렉스와 모든 리드에서 거의 동일하게 나타나는 경우로 크게 나눌 수 있다. 전자의 경우는 큰 잡음 성분에 의해 일부 QRS 컴플렉스 파형에 왜곡이 발생되는 경우와 모든 리드에서 신호대 잡음비(SNR)가 너무 작아 약간의 잡음 성분에 의해서도 결과에 큰 오차를 발생시키는 경우로 나눌 수 있다.

이와 같이 확실한 판정을 내릴 수 없는 QRS 컴플렉스 쌍에 대해서도 정확한 형태 분류를 수행하는 상기 형태 분류 단계(200)를 제9도를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

우선, 상기 기준 QRS 컴플렉스 설정 단계(211)에서 첫 번째 QRS 컴플렉스를 기준 QRS 컴플렉스로 설정한 후, 상기 제1특징 벡터 산출 단계(212)에서는 상기 제2차원 특징 공간에서 다른 QRS 컴플렉스들에 대한 퍼지 군집화를 통해 기준 컴플렉스와의 유사성에 대한 멤버쉽 함수값을 결정하며, 상기 멤버쉽 함수 판단 단계(214)에서는 상기 제1멤버쉽 함수값이 0.6 이상인지, 0.4에서 0.6 사이인지, 0.4 이하인지를 판단하고, 상기 제1분류 결정 단계(215)에서는 0.6 이상의 상기 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 유사 형태군으로 분류하고, 0.4에서 0.6 사이의 상기 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 미결정 형태군으로 분류하며, 0.4 이하의 상기 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상이 형태군으로 분류한다.

상기 미결정 형태 유무 판단 단계(221)에서 상기 미결정 QRS 컴플렉스가 있는지 여부를 판단한 후, 상기 미결정 형태 유무 판단 단계(221)의 판단 결과, 상기 미결정 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 존재하면, 상기 제1기준 QRS 컴플렉스를 상기 미결정 QRS 컴플렉스로 변경하여 제2기준 QRS 컴플렉스로 삼아, 제2특징 벡터 산출 단계(223)에서는 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들과 상기 제2기준 QRS 컴플렉스 간에 특징 벡터를 산출하여, 제2멤버쉽 함수 결정 단계(224)에서 상기의 특징 벡터 공간 상에서 상기 군집 중심값을 이용하여 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들과 상기 제2기준 QRS 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제2멤버쉽 함수를 결정한다.

제2멤버쉽 함수 판단 단계(225)에서는 상기 제2멤버쉽 함수값이 모두 0.6 이상인지, 모두 0.4 이하인지, 일부는 0.4에서 0.6 사이에 존재하고 또 일부는 0.4 이하와 0.6 이상에 존재하는지 여부를 판단한 후, 상기 제2멤버쉽 함수 판단 단계(225)의 판단 결과, 모두 0.6 이상의 상기 제2멤버쉽 함수값을 갖는 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 0.4 이하의 상기 제2멤버쉽 함수값을 갖는 미결정 QRS 컴플렉스를 상이 형태군으로 분류하며, 상기 제2맴버쉽 함수값이 일부는 0.4에서 0.6 사이에 존재하고 또 일부는 0.4 이하 또는 0.6 이상에 존재하면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 분류 보류 형태군으로 분류한다.

이후, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 있는지 여부를 판단하는 QRS 컴플렉스 유무 판단 단계(231)의 판단 결과, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 존재하면, 다른 리드 그룹의 멤버쉽 함수를 판독하여, 상기 결정 보류 분류 단계(233)에서는 다른 리드 그룹의 모두 0.9 이상의 값을 가지면서 유사한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 모두 0.1 이하의 멤버쉽 함수값을 가지면서 상이한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하며, 0.1에서 0.9 사이의 멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 심전도 진단에서 이용하지 않고, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 다시 발생하면, 상기 제3형태 분류 단계를 반복 수행한다.

제13a∼13d도는 CSE 데이터 베이스 세트 3의 #32 환자의 리드 Ⅰ, Ⅱ, ,Ⅲ에 대한 퍼지 군집화를 이용한 QRS 컴플렉스의 상기 형태 분류 단계(200)에 이용되는 파형도와 분포도로써, 제13a도는 모든 리드에서 신호 대 잡음비(SNR)가 작은 경우의 심전도 신호의 입력 파형이고 하단부의 분류 결과에 있어서 상단의 결과는 NPPA(NonParametric Partitioning Algorithm) 방식을 이용하여 얻어진 분류 결과이며, 하단의 괄호 안의 결과는 본 발명의 형태 분류 단계(200)에 의해 분류된 결과를 나타낸 것이다.

여기서, 성능 비교를 하기 위해 소개한 상기의 NPPA 방식에 대해서 간단히 설명하면, NPPA 방식은 2진 논리를 바탕으로 한 판정 방법으로써, 기설정된 문턱치 보다 크면 유사한 형태로 분류하고, 그렇지 않으면 상이한 형태로 분류하는 대표적인 형태 분류 방법 중에 하나이다. 상기 문턱치는 특징 공간에서의 엔트로피(entropy)를 이용하여 통계적인 방법으로 결정한다.

사실상, 제13a도의 모든 QRS 컴플렉스들은 표식 1로 나타낸 것처럼, 유사 형태군으로 분류되어야 하는데, NPPA 방식을 이용하면, 두 번째, 다섯 번재, 열 번째 QRS 컴플렉스에서 표식 2로 나타낸 것처럼 상이 형태군으로 잘못 분류되는 것을 확인할 수 있다.

그러나, 본 발명의 형태 분류 단계에 의해서는 두 번째, 다섯 번째, 여덟 번째, 열 번째 QRS 컴플렉스에서 표시 (u)로 나타낸 바와 같이 미결정(undecisive) 형태군으로 분류되며, 이는 제13b도의 기준 QRS 컴플렉스와 각 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 상기 제1멤버쉽 함수값을 통해 쉽게 확인할 수 있다. 즉, 제13b도에서 표식 (1,2), 표식 (1,5), 표식 (1,8), 표식 (1,10)에 대한 제1멤버쉽 함수는 0.4와 0.6 사이에 존재하므로 미결정 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스들로 분류한다.

제13a도의 기준 QRS 컴플렉스에 대한 모든 QRS 컴플렉스의 분류가 끝나면, 미결정 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스는 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들과 비교한다. 비교 결과 모든 QRS 컴플렉스와 유사한 것으로 판정되면(즉, 유사함에 대한 멤버쉽 함수값이 0.6 이상임), 미결정 QRS 컴플렉스를 유사 형태군으로 분류하고, 상기 제2멤버쉽 함수값이 0.4 이하이면, 상기 미결정 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상이 형태군으로 분류하며, 상기 제2멤버쉽 함수값이 일부는 0.4와 0.6 사이에 존재하고, 또 일부는 0.4 이하 또는 0.6 이상이면, 상기 미결정 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 결정 보류 형태군으로 분류한다.

제13c도에서 두 번째, 다섯 번째, 열 번째 QRS 컴플렉스는 기준 QRS 컴플렉스와 같은 형태를 갖는 것으로 판정되지만 여덟 번째 QRS 컴플렉스는 결정 보류 QRS 컴플렉스로 최종 판정됨을 알 수 있다.

제13d도에 나타낸 바와 같이, 최종적으로 분류된 QRS 컴플렉스는 기준 QRS 컴플렉스와같은 유사 형태군(즉, 표식 1), 서로 다른 상이 형태군(즉, 표식 1 이외의 값), 또는 결정 보류 형태군(표식 u)과 같이 3가지의 형태 분류 결과를 갖게 된다.

제14a∼14b도는 CSE 데이터 베이스 세트 3의 #32 환자의 리드 V1, V2, V3에 대한 군을 이용한 QRS 컴플렉스의 형태 분류 결과를 도시한 것이다. 제14b도에 도시된 바와 같이, 모든 QRS 컴플렉스 쌍이 0.9 이상의 멤버쉽 함수값을 갖고 있음에 따라 결정 보류 형태군에 속하는 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류할 수 있음을 확인할 수 있다.

이하, 상기 우세 타입 결정 단계(300)에 대하여 설명하기로 한다.

대부분의 우세 타입의 선택은 상기 형태 분류 단계에서 가장 많은 빈도수가 발생하는 QRS 컴플렉스의 형태를 우세 타입으로 선정한다.

그러나, 제15도에서 살펴볼 수 있듯이, 심실성 이단 현상(ventricular bigeminy)에서는 비정상 QRS 컴플렉스가 정상 QRS 컴플렉스 수보다 많거나 같게 나타나는 경우가 발생됨에 따라 QRS 컴플렉스의 우세 타입으로 비정상 QRS 컴플렉스가 선택되는 경우가 발생된다.

따라서, 본 발명의 우세 타입 결정 단계(300)에서는 우세 타입 선택이 잘못되는 것을 방지하기 위하여 상기 형태 분류 단계(200)의 QRS 컴플렉스에 대한 형태 분류 결과, 가장 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 타입의 발생 빈도수가 두 번째로 많이 발생하는 QRS 컴플렉스타입의 발생 빈도수에 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기의 두가지 타입의 QRS 컴플렉스들에 대한 각각 RR 간격의 평균값을 산출한 후, 이를 비교하여 두 번째로 많이 발생하는 타입의 RR 간격의 평균값이 가장 많이 발생하는 타입의 평균값보다 적어도 150ms 이상 길 때는 두 번째로 많이 발생하는 타입을 우세 타입으로 결정하고, 그렇지 않으면, 가장 많이 발생하는 타입을 우세 타입으로 결정한다.

제15도는 정상 QRS 컴플렉스와 비정상 QRS 컴플렉스의 발생 빈도수가 같을 경우를 예시한 것으로써 비정상 QRS 컴플렉스와 정상 QRS 컴플렉스가 같은 수로 나타나는 경우는 표식 2로 표시한 상이한 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 우세 타입으로 결정된다.

이하, 본 발명에 의한 심전도 신호의 특성 표시 장치를 설명하기로 한다.

본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 방법의 복수 개의 리드로 구성된 리드 그룹의 리드에서 구한 인접 샘플간의 기울기를 이용하여 다차원 벡터합으로 공간 속도를 계산하고, 상기 공간 속도의 최대 극값들을 이용하여 심전도 신호로부터 큐.알.에스 컴플렉스를 결정하는 QRS 컴플렉스 결정 수단과, 상기 QRS 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값간의 차와 비를 이용하여 기준점을 결정하여 상기 기준점을 중심으로 QRS 컴플렉스의 시작점 및 끝점의 위치가 대칭 되도록 일정 샘플을 선택하여 진폭 집합을 결정하는 기준점 및 진폭 집합 결정 수단과, 상기 진폭 집합들에 대한 상관 관계값과 상대적인 최대 진폭값을 반영하는 제1벡터합과 상기 진폭 집합들에 대한 파워비와 상대적인 최대 진폭값을 반영하는 제2벡터합에 의해 구성된 특징 벡터 공간에서 군집화를 수행하여 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 형태 분류 수단과, 상기 형태 분류 수단에 의해 분류된 QRS 컴플렉스 형태들 중에 발생 빈도수가 가장 높은 QRS 컴플렉스 형태와 두 번째로 발생 빈도수가 높은 QRS 컴플렉스 형태 간의 발생 빈도수에 따라 각각의 평균 RR 간격을 비교하여 QRS 컴플렉스에 대한 우세 타입을 결정하는 우세 타입 결정 수단으로 구성된다.

여기서, 상기 기준점 및 진폭 집합 결정 수단은 입력되는 QRS 컴플렉스들에 대해 대역 통과 필터를 이용하여 필터링을 수행하는 대역 통과 필터링부와, 상기 대역 통과 필터에 의해 필터링된 QRS 컴플렉스들 중에서 극값의 절대값이 가장 큰 극값(최대 극값)을 포함하고 있으면서 동시에 상기 최대 극값 50%보다 큰 동일 부호의 두 번째 극값을 포함하지 않는 조건을 만족하는 리드가 존재하면 상기 리드를 선택하고, 상기 조건을 만족하는 극값이 존재하지 않으면, 각각의 단일 리드 내의 QRS 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값의 비()가 최대인 조건을 만족하는 리드를 선택하는 리드 선택부와, 상기 리드의 최대 극값점을 기준점으로 결정하는 기준점 결정부와, 각각의 QRS 컴플렉스의 최대 극값의 25%에 해당되는 위치를 시작점 및 끝점으로 하여 상기 기준점을 중심으로 대칭이 되도록 10개의 샘플을 선택하여 진폭 집합을 결정하는 진폭 집합 결정부로 구성된다.

또한, 상기 형태 분류 수단은 상관 관계값의 극값인 1과 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 상관 관계값과의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제1벡터합과 파워비의 극값인 1과 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 파워비와의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제2벡터합을 설정하여, 상기 제1벡터합과 상기 제2벡터합을 축으로 하는 특징 벡터 공간에서 퍼지 군집화를 수행하여 기준 QRS 컴플렉스와 상기 기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들 간의 유사 정도에 따라 상기 기준 QRS 컴플렉스에 대해 형태가 같은 유사 형태군, 형태가 다른 상이 형태군, 형태에 대한 유사 정도 및 상이 정도 결정을 보류한 결정 보류 형태군으로 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 수단과, 다른 리드 그룹의 QRS 컴플렉스 형태 분류의 기준에 따라 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스의 형태를 분류하는 결정 보류 형태 분류 수단으로 구성된다.

여기서, 상기 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 수단은 상기 특징 벡터 공간 상에서 기설정된 군지 중심값을 이용하여 기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들과 상기 기준 QRS 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제1멤버쉽 함수를 결정하여 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되는 멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 미결정 형태군으로 분류하며, 상기 소정 구간 이상의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 상기 소정 구간 이하의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하는 제1형태 분류부와, 상기 미결정 형태군으로 분류되는 QRS 컴플렉스가 하나 이상 존재하면, 상기의 특징 벡터 공간 상에서 상기 미결정 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스와 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들 간에 특징 벡터를 산출하여 상호 유사 정도를 반영하는 제2멤버쉽 함수를 결정하여 상기 제2멤버쉽 함수값들의 일부가 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되고 또 일부가 상기 소정 구간의 이상이나 이하에 제2멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 결정 보류 형태군으로 분류하며, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이상의 값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 유사한 형태군으로 분류하고, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이하의 값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하는 제2형태 분류부와, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 두 개 이상 존재하면, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스들 간에 상기 제1형태 분류부와 상기 제2형태 분류부를 이용하여 상기 상이 형태군에 대한 형태 분류를 수행하는 제3형태 분류부로 구성된다.

또한, 상기 결정 보류 형태 분류부는 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 있는지 여부를 판단하는 결정 보류 형태 유무 판단부와, 상기 결정 보류 형태 유무 판단부가 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 존재하는 것으로 판단하면, 다른 리드 그룹의 멤버쉽 함수를 판독하는 판독부와, 상기 다른 리드 그룹에서 멤버쉽 함수의 극대값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 작은 구간 내에 모든 멤버쉽 함수값들을 가지면서 유사한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 멤버쉽 함수의 극소값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 큰 구간 내에 모든 멤버쉽 함수값들을 가지면서 상이한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하고, 멤버쉽 함수의 극소값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 큰 값에서 멤버쉽 함수의 극대값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 작은 값까지 사이에 멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 심전도 진단에 이용하지 않는 결정 보류 분류 결정부로 구성된다.

한편, 상기 우세 타입 결정 수단은 상기 형태 분류 수단을 이용하여 분류한 각각의 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스의 발생 빈도수를 계산하는 발생 빈도 계산부와, 가장 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 형태의 발생 빈도수(최대 발생 빈도수)가 두 번째로 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 형태의 발생 빈도수의 3배 이상이 되는지 여부를 판단하는 발생 빈도 판단부와, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되는 조건과 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격의 차가 150ms(150millisecond) 이하일 조건 중에 둘 중 어느 하나의 조건을 만족하면, 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하는 제1우세 타입 결정부와, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격의 차가 150ms 이하가 아니면, 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하는 제2우세 타입 결정부로 구성된다.

이하, 상기와 같이 구성된 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치의 작용을 설명하면 다음과 같다.

우선, 상기 QRS 컴플렉스 결정 수단은 복수 개의 리드로 구성된 리드 그룹의 리드에서 구한 인접 샘플간의 기울기를 이용하여 다차원 벡터합으로 공간 속도를 계산하고, 상기 공간 속도의 최대 극값들을 이용하여 심전도 신호로부터 QRS 컴플렉스를 결정하면, 대역 통과 필터링부는 다수의 리드들로부터 각각 입력되는 QRS 컴플렉스들에 대해 대역 통과 필터를 이용하여 필터링을 수행하고, 상기 리드 선택부는 상기 대역 통과 필터에 의해 필터링된 QRS 컴플렉스들 중에서 극값의 절대값이 가장 큰 극값(최대 극값)을 포함하고 있으면서 동시에 상기 최대 극값 50%보다 큰 동일 부호의 두 번째 극값을 포함하지 않는 조건을 만족하는 리드가 존재하면 상기 리드를 선택하고, 상기 조건을 만족하는 극값이 존재하지 않으면, 각각의 단일 리드내의 QRS 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값의 비(즉,)가 최대인 조건을 만족하는 리드를 선택한다.

상기 기준점 결정부는 상기 리드의 최대 극값점을 기준점으로 결정하고, 상기 진폭 집합 결정부는 각각의 QRS 컴플렉스의 최대 극값의 25%에 해당되는 위치를 시작점 및 끝점으로 하여 상기 기준점을 중심으로 대칭이 되도록 10개의 샘플을 선택하여 진폭 집합을 결정한다.

이때, 상기 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 수단은 상관 관계값의 극값인 1과 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 상관 관계값과의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제1벡터합과 파워비의 극값인 1과 QRS 컴플렉스 쌍에 대한 파워비와의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제2벡터합을 설정하여, 상기 제1벡터합과 상기 제2벡터합을 축으로 하는 특징 벡터 공간에서 기설정된 군집 중심값을 이용하여 기준 QRS 컴플렉스를 제외한 나머지 QRS 컴플렉스들과 상기 기준 QRS 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제1멤버쉽 함수를 결정하여 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되는 멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 미결정 형태군으로 분류하며, 상기 소정 구간 이상의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 상기 소정 구간 이하의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하고, 상기 미결정 형태군으로 분류되는 QRS 컴플렉스가 하나 이상 존재하면, 상기의 특징 벡터 공간 상에서 상기 미결정 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스와 상기 유사 형태군으로 기분류된 QRS 컴플렉스들 간에 특징 벡터를 산출하여 상호 유사 정도를 반영하는 제2멤버쉽 함수를 결정하여 상기 제2멤버쉽 함수값들의 일부가 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되고 또 일부가 상기 소정 구간의 이상이나 이하에 제2멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 결정 보류 형태군으로 분류하며, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이상의 값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 유사한 형태군으로 분류하고, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이하의 값을 가지면, 상기 미결정 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하며, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 두 개 이상 존재하면, 상기 상이 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스들 간에 상기 제1형태 분류부와 상기 제2형태 분류부를 이용하여 상기 상이 형태군에 대한 형태 분류를 수행한다.

이어서, 상기 결정 보류 형태 분류부는 결정 보류 형태 유무 판단부를 이용하여 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 있는지 여부를 판단하고, 상기 결정 보류 형태 유무 판단부가 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스가 존재하는 것으로 판단하면, 다른 리드 그룹의 멤버쉽 함수를 판독하고, 상기 결정 보류 분류 결정부를 이용하여, 상기 다른 리드 그룹에서 멤버쉽 함수의 극대값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 작은 구간 내에 모든 멤버쉽 함수값들을 가지면서 유사한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 멤버쉽 함수의 극소값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 큰 구간 내에 모든 멤버쉽 함수값들을 가지면서 상이한 QRS 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하고, 멤버쉽 함수의 극소값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 큰 값에서 멤버쉽 함수의 극대값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 작은 값까지 사이에 멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스를 심전도 진단에 이용하지 않는다.

상기 우세 타입 결정 수단은 상기 형태 분류 수단을 이용하여 분류한 각각의 형태군에 속하는 QRS 컴플렉스의 발생 빈도수를 계산하고, 발생 빈도 판단부를 이용하여 가장 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 형태의 발생 빈도수(최대 발생 빈도수)가 두 번째로 많이 발생하는 QRS 컴플렉스 형태의 발생 빈도수의 3배 이상이 되는지 여부를 판단하고, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되는 조건과 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격의 차가 150ms(150millisecond) 이하일 조건 중에 둘 중 어느 하나의 조건을 만족하면, 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하며, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태의 평균 RR 간격의 차가 150ms 이하가 아니면, 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 QRS 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정한다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이, 본 발명에 의한 심전도 신호의 QRS 컴플렉스 특성 표시 장치 및 방법에 따르면, 3개의 리드를 하나의 그룹으로 묶은 다중 리드를 이용하고, 다운 샘플링을 통하여 처리 데이터의 샘플수를 줄임에 따라 QRS 컴플렉스 검출을 위한 계산량을 줄여 검출 속도를 향상시킴으로써 실시간 처리를 가능하게 하고, QRS 컴플렉스 특성 표시 과정을 수행하기 위한 전처리 과정으로 QRS 컴플렉스 조정을 통하여 적절한 기준점을 설정하여 효율적인 군집화를 위한 새로운 진폭 집합을 설정함에 따라 전체적인 특성 표시의 정확성을 향상시키고, 분류 노드 수를 대폭적으로 감소시킴으로서 처리 속도를 높일 수 있다.

또한, 퍼지 군집화 방법을 적용하여 잡음 성분이 많이 포함되어 있는 열악한 QRS 컴플렉스 형태 분류 환경에서도 분류 오류를 개선함에 따라 정확한 특성 표시 결과를 얻을 수 있었으며, 이와 같은 결과는 부정맥 진단에서 정확하고 효율적인 리듬 분석을 가능하게 해주며, 도한 대표 비트를 통한 정확한 진단 파라미터 추출도 가능하게 해줄 것으로 기대된다.

그리고, 심실성 이단 현상 등에서 QRS 컴플렉스에 대한 정확한 우세 타입을 결정함으로써 단순히 발생 빈도수가 많은 QRS 컴플렉스가 우세 타입의 QRS 컴플렉스로 결정되는 문제를 해결할 수 있다.

Claims

심전도를 이용한 진단 장치에 있어서, 복수 개의 리드로 구성된 리드 그룹의 리드에서 구한 인접 샘플간의 기울기를 이용하여 다차원 벡터합으로 공간 속도를 계산하고, 상기 공간 속도의 최대 극값들을 이용하여 심전도 신호로부터 큐.알.에스 컴플렉스를 결정하는 큐.알.에스 컴플렉스 결정 수단과, 상기 큐.알.에스 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값간의 차와 비를 이용하여 기준점을 결정하여 상기 기준점을 중심으로 큐.알.에스 컴플렉스의 시작점 및 끝점의 위치가 대칭되도록 일정 샘플을 선택하여 진폭 집합을 결정하는 기준점 및 진폭 집합 결정 수단과, 상기 진폭 집합들에 대한 상관 관계값과 상대적인 최대 진폭값을 반영하는 제1벡터합과 상기 진폭 집합들에 대한 파워 비와 상대적인 최대 진폭값을 반영하는 제2벡터합에 의해 구성된 특징 벡터 공간에서 군집화를 수행하여 큐.알.에스 컴플렉스의 형태를 분류하는 형태 분류 수단과, 상기 형태 분류 수단에 의해 분류된 큐.알.에스 컴플렉스 형태들 중에 발생 빈도수가 가장 높은 큐.알.에스 컴플렉스 형태와 두 번째로 발생 빈도수가 높은 큐.알.에스 컴플렉스 형태 간의 발생 빈도수에 따라 각각의 평균 알.알 간격(RR 간격)을 비교하여 큐.알.에스 컴플렉스에 대한 우세 타입을 결정하는 우세 타입 결정 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제1항에 있어서, 상기 기준점 및 진폭 집합 결정 수단은 입력되는 큐.알.에스 컴플렉스들에 대해 대역 통과 필터를 이용하여 필터링을 수행하는 대역 대역 통과 필터링부와, 상기 대역 통과 필터에 의해 필터링된 큐.알.에스 컴플렉스들 중에서 극값의 절대값이 가장 큰 극값(최대 극값)을 포함하고 있으면서 동시에 상기 최대 극값에 대한 소정의 비율보다 큰 동일 부호의 두 번째 극값을 포함하지 않는 조건을 만족하는 리드가 존재하면 상기 리드를 선택하고, 상기 조건을 만족하는 극값이 존재하지 않으면, 각각의 단일 리드 내의 큐.알.에스 컴플렉스들 중에서 최대 극값과 두 번째로 큰 극값의 비()가 최대인 조건을 만족하는 리드를 선택하는 리드 선택부와, 상기 리드의 최대 극값점을 기준점으로 결정하는 기준점 결정부와, 각각의 큐.알.에스 컴플렉스의 최대 극값의 25%에 해당되는 위치를 시작점 및 끝점으로 하여 상기 기준점을 중심으로 대칭이 되도록 일정 샘플을 선택하여 진폭 집합을 결정하는 진폭 집합 결정부로 구성되는 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스 특성 표시 장치.
제2항에 있어서, 상기 소정의 비율은 50%인 것을 특징으로 하는 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제1항 및 제2항에 있어서, 상기 일정 샘플은 하나의 큐.알.에스 컴플렉스에 대해 10개의 샘플인 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제1항에 있어서, 상기 형태 분류 수단은 상관 관계값의 극값인 1과 큐.알.에스 컴플렉스 쌍에 대한 상관 관계값과의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제1벡터합과 파워 비의 극값인 1과 큐.알.에스 컴플렉스 쌍에 대한 파워 비와의 차성분을 구하여 상대적인 최대 진폭값과의 곱의 벡터합으로 정의한 제2벡터합을 설정하여, 상기 제1벡터합과 상기 제2벡터합을 축으로 하는 특징 벡터 공간에서 퍼지 군집화를 수행하여 기준 큐.알.에스 컴플렉스와 상기 기준 큐.알.에스 컴플렉스를 제외한 나머지 큐.알.에스 컴플렉스들 간의 유사 정도에 따라 상기 기준 큐.알.에스 컴플렉스에 대해 형태가 같은 유사 형태군, 형태가 다른 상이 형태군, 형태에 대한 유사 정도 및 상이 정도 결정을 보류한 결정 보류 형태군으로 큐.알.에스 컴플렉스의 형태를 분류하는 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 수단과, 다른 리드 그룹의 큐.알.에스 컴플렉스 형태 분류의 기준에 따라 상기 결정 보류 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스의 형태를 분류하는 결정 보류 형태 분류 수단으로 구성되는 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제5항에 있어서, 상기 특징 벡터 설정 및 퍼지 군집화 수단은 상기 특징 벡터 공간 상에서 기설정된 군집 중심값을 이용하여 기준 큐.알.에스 컴플렉스를 제외한 나머지 큐.알.에스 컴플렉스들과 상기 기준 큐.알.에스 컴플렉스 간의 유사 정도를 반영하는 제1멤버쉽 함수를 결정하여 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되는 멤버쉽 함수값을 갖는 큐.알.에스 컴플렉스를 미결정 형태군으로 분류하며, 상기 소정 구간 이상의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 상기 소정 구간 이하의 제1멤버쉽 함수값을 갖는 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하는 제1형태 분류부와, 상기 미결정 형태군으로 분류되는 큐.알.에스 컴플렉스가 하나 이상 존재하면, 상기의 특징 벡터 공간 상에서 상기 미결정 형태군으로 기분류된 큐.알.에스 컴플렉스와 상기 유사 형태군으로 기분류된 큐.알.에스 컴플렉스들 간에 특징 벡터를 산출하여 상호 유사 정도를 반영하는 제2멤버쉽 함수를 결정하여 상기 제2멤버쉽 함수값들의 일부가 0.5를 중심으로 상하 소정의 구간 내에 포함되고 또 일부가 상기 소정 구간의 이상이나 이하에 제2멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 미결정 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 결정 보류 형태군으로 분류하며, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이상의 값을 가지면, 상기 미결정 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 유사한 형태군으로 분류하고, 상기 제2멤버쉽 함수값들 모두가 상기 소정 구간 이하의 값을 가지면, 상기 미결정 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하는 제2형태 분류부와, 상기 상이 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스가 두 개 이상 존재하면, 상기 상이 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스들 간에 상기 제1형태 분류부와 상기 제2형태 분류부를 이용하여 상기 상이 형태군에 대한 형태 분류를 수행하는 제3형태 분류부로 구성되는 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제6항에 있어서, 상기 군집 중심값은 상기 유사 형태군의 중심값은 상기 제1벡터합이 0.20087이고, 제2벡터합이 0.201이며, 상기 상이 형태군의 중심값은 상기 제1벡터합이 0.9610이고, 제2벡터합이 0.9631인 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제5항에 있어서, 상기 결정 보류 형태 분류부는 상기 결정 보류 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스가 있는지 여부를 판단하는 결정 보류 형태 유무 판단부와, 상기 결정 보류 형태 유무 판단부가 상기 결정 보류 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스가 존재하는 것으로 판단하면, 다른 리드 그룹의 멤버쉽 함수를 판독하는 판독부와, 상기 다른 리드 그룹에서 멤버쉽 함수의 극대값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 작은 구간 내에 모든 멤버쉽 함수값들을 가지면서 유사한 큐.알.에스 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 유사 형태군으로 분류하고, 멤버쉽 함수의 극소값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 큰 구간 내에 모든 멤버쉽 함수값들을 가지면서 상이한 큐.알.에스 컴플렉스로 분류되면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스를 상기 상이 형태군으로 분류하고, 멤버쉽 함수의 극소값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 큰 값에서 멤버쉽 함수의 극대값으로부터 상기 소정 구간의 0.5배 작은 값까지 사이에 멤버쉽 함수값을 가지면, 상기 결정 보류 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스를 심전도 진단에 이용하지 않는 결정 보류 분류 결정부로 구성되는 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제6항 및 제8항에 있어서, 상기 소정 구간은 0.2인 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.
제1항에 있어서, 상기 우세 타입 결정 수단은 상기 형태 분류 수단을 이용하여 분류된 각각의 형태군에 속하는 큐.알.에스 컴플렉스의 발생 빈도수를 계산하는 발생 빈도 계산부와, 가장 많이 발생하는 큐.알.에스 컴플렉스 형태의 발생 빈도수(최대 발생 빈도수)가 두 번째로 많이 발생하는 큐.알.에스 컴플렉스 형태의 발생 빈도수의 3배 이상이 되는지 여부를 판단하는 발생 빈도 판단부와, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되는 조건과 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 큐.알.에스 컴플렉스 형태의 평균 알.알 간격(RR 간격)과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 큐.알.에스 컴플렉스 형태의 평균 알.알 간격(RR 간격)의 차가 150ms(150millisecond) 이하일 조건 중에 둘 중 어느 하나의 조건을 만족하면, 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 큐.알.에스 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하는 제1우세 타입 결정부와, 상기 최대 발생 빈도수가 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수의 3배 이상이 되지 않을 경우, 상기 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 큐.알.에스 컴플렉스 형태의 평균 알.알 간격(RR 간격)과 상기 최대 발생 빈도수를 갖는 큐.알.에스 컴플렉스 형태의 평균 알.알 간격(RR 간격)의 차가 150ms 이하가 아니면, 두 번째로 높은 발생 빈도수를 갖는 큐.알.에스 컴플렉스 형태를 우세 타입으로 결정하는 제2우세 타입 결정부로 구성되는 것을 특징으로 하는 심전도 신호의 큐.알.에스 컴플렉스의 특성 표시 장치.