KR101029108B1 - 생체신호관리시스템에서의 심전도 데이터 압축 및 압축 해제 방법 - Google Patents

생체신호관리시스템에서의 심전도 데이터 압축 및 압축 해제 방법 Download PDF

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Abstract

원격 생체신호 모니터링 시스템에서 심전도 데이터를 기록 또는 전송할 경우, 심전도 데이터를 압축하거나 압축을 해제하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 심전도 데이터의 특징점 왜곡이 없이 압축전송 할 수 있게 함으로써 무선네트워트상에서 사용할 수 있는 대역폭을 효율적으로 사용하고, 심전도 외의 다른 중요 생체신호들도 전송가능하게 할 수 있다.

Description

생체신호관리시스템에서의 심전도 데이터 압축 및 압축 해제 방법{Method for ECG compression and decompression in Bio-Signals Monitoring System}
본 발명은 원격 생체신호 모니터링 시스템에서 심전도 데이터를 기록 또는 전송할 경우, 심전도 데이터를 압축하거나 압축을 해제하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 원격진료는 거리가 멀리 떨어진 환자에게 데이터 통신망을 이용하여 진료하는 것이다. 원격진료에서는 환자의 생체신호를 전송하거나 저장하는 것이 필요한 데 이를 위한 대역폭은 제한적이다. 이러한 제한적인 대역폭의 활용도를 증가시키기 위하여 특히 다채널 신호를 사용하여 진단의 정확도를 높이기 위하여 생체 신호를 압축하려는 연구가 진행 중에 있다.
건강관리 시스템에서 사용되는 다양한 생체 신호들 중의 하나인 심전도는 심장질환이 있거나 위험이 있는 환자들을 모니터링하면서 진단하는데 있어서 중요한 요소이다. 24시간 심전도 데이터를 모니터링하는 것은 심장질환의 재발과 심장질환 초기 증상을 진단하는데 이상적인 방법이며 이를 위해서는 거대한 양의 심전도 데이터들을 저장하고 전송해야하므로 심전도 신호를 압축하기 위한 다양한 시도가 있었다.
현재까지의 연구 내용은 크게 직접 압축 방법과 변환 압축 방법의 두 부류로 나뉘어 진다. 직접 압축 방법은 실제 신호를 시간 영역에서 연속되는 샘플값을 조사함으로써 중복성을 줄이는 압축 방법이다. 이 방법은 계산시간이 짧고 구현이 용이한 이점이 있다. 하지만 몇몇 알고리즘은 압축률을 높일 경우 심전도의 중요 특징점이 왜곡을 일으키는 문제가 발생한다. 변환 압축 방법은 시간영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하여 계수들의 에너지 분포 등을 사용하여 데이터의 중복성을 줄이는 방법이다. 변환 압축 방법은 직접 압축 방법보다 많은 계산량을 요구하지만 다중 채널 심전도의 압축에 널리 사용되어 왔다.
최근에는 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 생체신호에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 파장이 다른 여러 성분이 중첩되어 형성된 신호의 경우 푸리에 변환등과 같은 기존의 변환은 신호의 모든 스케일 특성을 표현할 수 없지만 웨이블렛 변환은 하나의 "시간-스케일" 공간에 신호의 모든 스케일 특성을 표현할 수 있다. 벡터 양자화는 한 개의 입력신호를 개별적으로 부호화하는 스칼라 양자화보다 효율적인 신호원 부호화기법이다. 이와 같은 특성을 응용하여 생체 신호의 압축, 잡음제거, 특징점 검출 등의 분야에서 다양한 연구들이 발표되어 있다.
기존의 휴대용 건강관리 시스템에서는 생체신호를 감지하는 다수개의 센서를 구비하여 각 센서에서 감지되는 생체신호를 휴대가능한 소형장치를 통해 건강관리서버에 전송하고 건강상태의 이상유무를 외부에 알리는 구조를 기본으로 하고 있다. 하지만 이런 구조에서 24시간 처리해야 할 생체 신호는 심전도 외에 맥박 호흡 산소포화도등이 많은 데이터들이 있고, 이중 기본적이면서 중요한 심전도 데이터만 을 기록 전송할 때, 수 Mbyte 용량의 저장 공간과 이를 전송할 큰 대역폭 레벨이 필요하다. 특히 휴대용 소형 장치를 이용하는 경우 메모리량은 한계가 있으며 모든 생체신호를 전송하는 경우 그 이상의 대역폭 레벨이 필요한 문제점이 있었다.
본 발명은 원격 건강 관리 서비스를 제공하는 휴대용 건강관리 시스템에서 시간과 장소의 제약없이 실시간으로 건강 관리 서비스를 받도록 심전도 데이터를 압축하거나 압축 해제하는 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 잡음을 제거하는 전처리과정이 수행된 심전도 데이터의 웨이블렛 리프팅 변환을 통해 웨이블렛 계수를 추출하기 위한 변환단계;
변환단계에서 추출된 웨이블렛 계수의 계층관계를 이용하여 상위밴드의 웨이블렛 계수와 하위밴드의 웨이블렛 계수를 포함하는 트리벡터들로 구성하는 트리벡터 구성단계;
웨이블렛 트리 벡터들의 구성요소들 중 웨이블렛 최하위밴드에 포함된 계수를 제외한 웨이블렛 계수들로 이루어진 트리벡터들을 선택하고 이를 저장시키며, 상기 저장된 웨이블렛 트리벡터들을 벡터양자화시키는 제 1 단 양자화 단계;
제 1 단 양자화 단계에서 양자화 대상이 되는 웨이블렛 트리벡터와 상기 단계에서 선택된 코드북 웨이블렛 트리벡터의 벡터간 차이를 이용하여 벡터간의 거리값을 구하여, 양자화 대상이 되는 웨이블렛 트리벡터를 코드북의 최상위 인덱스에 저장하며, 거리값이 최소가 되는 코드북 웨이블렛 트리벡터를 그 다음 상위 인덱스에 저장하며, 상기 거리값이 최대가 되는 코드북 웨이블렛 트리벡터를 삭제하여 다음 트리벡터나 다음 프레임에서의 트리벡터 양자화를 위해 코드북을 정렬 저장하는 코드북 정렬단계;
제 1 단 양자화 단계에서 양자화 대상이 되는 웨이블렛 트리벡터와 상기 단계에서 선택된 코드북 웨이블렛 트리벡터의 벡터간 차이를 이용하여 벡터간의 거리값을 구하여, 거리값이 임의의 임계값보다 클 경우 코드북은 최상위로 옮겨 저장시키고 코드북 인덱스는 하나씩 옮겨지며, 최하위에 있던 코드북은 삭제하는 코드북 갱신단계;
코드북 갱신단계의 상기 거리값이 최소값이 되는 코드북 웨이블렛 트리 벡터들을 이용하여 추출한 웨이블렛 계수를 이용하여 심전도 데이터를 복원하고, 복원된 심전도 데이터를 원래의 심전도 데이터와 차이를 구하여 웨이블렛 계수로 변환하며, 변환된 웨이블렛 계수를 이용하여 상기 트리벡터 구성단계양자화단계 및 코드북 갱신단계를 다시 한번 수행시키는 제 2 트리벡터 구성 및 양자화단계;
제 1단 벡터양자화기와 제 2단 벡터양자화기에서 출력되는 코드북 인덱스를 통해 복원된 트리벡터를 합하여 웨이블렛 역변환 하여 심전도 데이터를 복원하고 복원된 심전도 데이터를 원래의 심전도 데이터와 비교하여 두 데이터의 차이인 양자화 오류를 2진 코드로 전송하는 단계; 및
코드북 갱신단계에서의 코드북 웨이블렛 트리 벡터와 상기 제 2 트리벡터구성 및 양자화단계에서의 2진코드로 전송된 양자화오류를 합하여 최종 심전도 신호 를 복원하는 심전도 데이터 복원단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
심전도는 건강관리 시스템에서 사용되는 다양한 생체 신호들 중의 하나로 심장질환이 있거나 위험이 있는 환자들을 모니터링하면서 진단하는데 있어서 중요한 역활을 해왔으나, 기록 전송의 경우 많은 양의 메모리와 전송 대역폭이 필요했으므로 블루투스나 zigbee와 같은 소형 무선 전송 장치의 사용에 제약이 있었다. 그러나 본 발명은 심전도 데이터의 특징점 왜곡이 없이 압축전송 할 수 있게 함으로써 무선네트워트상에서 사용할 수 있는 대역폭을 효율적으로 사용하고, 심전도 외의 다른 중요 생체신호들도 전송가능하게 할 수 있다.
이하 첨부되는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 심전도 데이터의 압축 및 압축해제 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1에서 보는 바와 같이, 심전도 데이터의 압축 및 압축해제 장치는 심전도 데이터 압축기(100) 및 압축해제기(114)를 포함한다. 심전도 데이터 압축기(100)는 잡음 전처리기(101)의 출력단에 웨이블렛 리프팅 변환기(102)가 접속되고, 웨이블렛 리프팅 변환기(102)의 출력단에는 트리벡터 생성 및 정렬부(103)가 접속되고, 트리벡터 생성 및 정렬부(103)의 출력측에는 1단 벡터양자화기(104)가 접속된다.
또한, 제 1단 벡터양자화기(104)의 출력측에는 웨이블렛 계수 정렬부(105)와 웨이블렛 리프팅 역 변환기(106)가 순차적으로 결합된다. 웨이블렛 리프팅 역 변환기(106)는 가산기(115)에 접속되며, 가산기(115)는 원래의 심전도 데이터에서 잡음전처리기(101), 웨이블렛 리프팅 변환기(102) 트리벡터 생성 및 중요도순으로 정렬부(103), 제 1단 벡터양자화기(104) 및 웨이블렛 리프팅 역 변환기(106)를 통과하여 변환된 심전도 데이터를 감산한다. 여기서 코드북 갱신부(107)에서는 갱신된 코드북을 제 1단 벡터양자화기(104)에 입력시키도록 구성된다.
가산기(115)의 출력신호는 제 2 웨이블렛 리프팅 변환기(108), 제 2 트리벡터생성 및 정렬부(109), 제 2단 벡터양자화기(110), 제 2 웨이블렛 리프팅 역 변환기(111)를 순차적으로 통과하여 제 2가산기(116)에서 제 2 코드북 갱신부(112)를 통하여 제 2단 벡터양자화기(110)에 입력된다. 제 2 가산기(116)는 제 1 가산기(115)의 출력신호과 제 2 웨이블렛 리프팅 변환기(108), 제 2 트리벡터 생성 및 정렬부(109), 제 2 단 벡터양자화기(110) 및 제 2 웨이블렛 리프팅 역 변환기(111)를 통과하여 변환된 출력신호를 원래의 심전도 데이터에서 감산한다. 제 2 감산기(116)의 출력신호는 이진코드화하여 MUX(113)에 입력된다.
코드북 갱신부(107) 및 제 2 코드북 갱신부(112)의 출력신호는 MUX(113)에 입력되어 심전도 압축해제장치(114)로 입력되도록 구성된다. 원래의 심전도 데이터를 코드북 갱신부의 출력(제1 코드북 인덱스), 제2 코드북 갱신부의 출력(제2 코드북 인덱스)를 표현함과 동시에 제 1 2단 벡터양자화기에서의 양자화 오류를 무손실 이진코드로 전송함으로서 벡터양자화기에서 양자화 오류로 생기는 특징점 왜곡을 줄일수 있다. 즉, 원본 심전도 데이터를 1단 및 2단 코드북으로 최대한 많이 표현 함으로써 양자화 오차가 아주 작아지게 된다.
이와 같이 구성된 심전도 데이터의 압축 및 압축해제 장치(100)는 잡음전처리기(101)에 매 1024샘플 프레임에 대해서 0Hz에서 360Hz의 대역폭을 가지는 심전도 데이터가 입력된다. 잡음전처리기(101)은 차단주파수 10Hz를 가지는 고대역통과필터링을 처리한다.
그리고, 웨이블렛 리프팅 변환기(102)는 시간에서의 심전도를 시간-주파수공간으로 변환하여 1024의 웨이블렛 계수를 출력한다. 웨이블렛 리프팅 변환기(102)도 2에서 보는 바와 같이, 분활부 (202), 예측부(203), 갱신부(203)로 형성되고, 웨이블렛 리프팅 역변환기는 갱신부(205), 예측부(206), 합성부(207)로 형성된다.
웨이블렛 리트팅 변환기(102)에 잡음 전처리(101)에서 전처리된 심전도 데이터가 들어오면 분활부(202)에서 짝수항과 홀수항으로 나눈다. 짝수항과 홀수항은 수학식 1처럼 짝수항을 이용하여 이동평균을 구해 홀수항과 차이를 내어 상위밴드의 계수를 계산한다. 이와 같은 과정은 1024의 샘플의 모두 처리되도록 512번의 연산과정을 반복적으로 수행된다. 즉 j번째의 웨이블렛 계수를 위해 이전 (j-1)번째의 웨이블렛 계수들이 이용된다.
Figure 112008085359631-pat00001
(1)
여기서
Figure 112008085359631-pat00002
는 홀수 항
Figure 112008085359631-pat00003
는 짝수 항을 나타내며
Figure 112008085359631-pat00004
와
Figure 112008085359631-pat00005
는 입력을 나타내고
Figure 112008085359631-pat00006
은 상위밴드 웨이블렛 계수이다.
이런 과정은 1024의 웨이블렛 계수가 출력되도록 상위밴드의 웨이블렛 계수들에서 반복적으로 5번을 수행한다. 여기서, 웨이블렛 계수를 추출하는 과정을 살펴보면 트리벡터는 최상위밴드에서 고주파와 저주파로 나누어지고, 각각 하위 밴드로 내려가면서 고주파와 저주파로 나누는 과정이 반복되면서 트리 형태를 이루게 된다. 이와 같이 웨이블렛 계수 값들을 구하게 되면 상위밴드의 계수 값과 하위밴드의 계수 값을 포함하는 벡터들을 구할 수 있고, 각 벡터들은 계산이 가능해 지며, 거리값을 구하기 위하여 트리형태의 계수 값들로부터 구해진 트리벡터 간 차이를 이용하는 것이다.
도 2의 웨이블렉 리프팅 변환기(102)의 계수 변환은 도 5에서 보는 바와 같이 연속적으로 이루어지며, 역변환은 반대의 과정으로 이루어진다. 1024를 512(상위)와 512(하위)웨이블렛 계수로 나누어지고, 나누어진 512(하위)는 256(상위)와 256(하위) 웨이블렛 계수로 나누어지고, 나누어진 256(하위) 웨이블렛 계수는 다시 128(상위)와 128(하위) 웨이블렛 계수로 나누어지는 과정을 5번 반복한다. 이런 과정은 1024 웨이블렛 계수가 512웨이블렛 계수로 나누어질때는 주파수를 고주파와 저주파를 나눈것이고 512(하위)웨이블렛 계수가 256웨이블렛 계수로 나누어질때는 하위(고주파)부분을 시간으로 반으로 나눈것이 되는것이고 256(하위)웨이블렛 계수을 128웨이블렛 계수로 나눌때는 256(하위)웨이블렛 계수를 고주파와 저주파로 128웨이블렛 계수로 나눈것이다. 이것이 웨이블렛의 시간-주파수 분해이며, 웨이블렛 계수를 구하기 위해 리프팅이라는 개념을 도입하여 흔히 구현에 사용되는 필터뱅크에서의 업 다운 샘플러를 짝 홀수 분할부로 대치하였고 필터링을 예측부(203)와 갱신부(204)로 대치한 것이다.
갱신부(204)에서는 예측부(203)에서 구한 상위밴드 웨이블렛 계수와 하위밴드 웨이블렛 계수를 이용하여 입력신호와 유사한 특성을 지닌 하위밴드 웨이블렛 계수(approximation coefficients)를 구하는 과정을 수행하고 수학식 (2)와 같이 정의된다.
Figure 112008085359631-pat00007
(2)
여기서
Figure 112008085359631-pat00008
는 홀수 항
Figure 112008085359631-pat00009
는 짝수 항을 나타낸다.
Figure 112008085359631-pat00010
와
Figure 112008085359631-pat00011
는 입력을 나타내고
Figure 112008085359631-pat00012
은 하위밴드 웨이블렛 계수이다.
그리고 트리벡터 생성 및 중요도 순으로 정렬부 (103)는 웨이블렛 계수의 계층간의 종족관계를 이용하여 도 3a와 같이 트리형태(300)로 구성한다. 상기 웨이블렛 계수의 트리형태는 중요도 순서대로 나열하는 과정이 도 3b와 같다. 각 서브밴드의 계수들을 하나의 계층적인 트리형태로 재구성할 수 있다.
Figure 112008085359631-pat00013
번째 밴드의 각각의 계수들은 이전의
Figure 112008085359631-pat00014
번째 밴드에서 두 개의 계수들과 연결된다. 가지(branch)는 부모-자식 관계(parent-offspring relation)를 나타낸다. 각각의 노드들은 자식노드가 없거나 두개의 자식노드 를 가질 수 있다. 이와 같은 방법으로 트리형태의 코드벡터를 구성하면, 차원은
Figure 112008085359631-pat00015
이 되고 총 코드벡터의 수
Figure 112008085359631-pat00016
은
Figure 112008085359631-pat00017
블록의 입력 신호에 대해
Figure 112008085359631-pat00018
이 된다.
Figure 112008085359631-pat00019
은 2의 승수중에 선택할 수 있는 데 본 발명에서는 1024를 택한다. 나열되는 순서(301)는 상위밴드부터 하위밴드로 나열되는 블록(301)에서 화살표 순으로 정렬된다. 이는 저주파 쪽의 웨이블렛 계수가 트리벡터들의 앞쪽행에 위치하도록 정렬될 것이고, 각 행에서의 낮은 인덱스의 열벡터는 저주파부분에 해당하고 높은 인덱스의 열벡터는 고주파 부분에 해당한다. 정렬된 트리벡터들은 벡터양자화기(104)(110)의 입력으로 들어가게 되며 들어가기 전 32행 64열을 가지는 트리벡터와 32행 32열을 가지는 트리벡터로 구성되어진다. 총 1024의 웨이블렛 계수는 32행 64열을 가지는 트리벡터 또는 32행 32열을 가지는 트리벡터로 구성되어 진다. 즉 제 1단 벡터양자화기(104)에 입력되는 트리벡터들은 최하위밴드에 포함된 계수를 제외한 웨이블렛 계수로만 이루어진다.
32행 32열을 가지는 트리벡터는 제 1단 벡터양자화기(104)에 입력으로 사용되고, 32행 64열을 가지는 트리벡터로는 제 2단 벡터양자화기를 위한 참조 데이터로 사용된다.
제 1단 벡터양자화기(104)에서는 32개의 트리벡터들과 코드북 갱신부(107)에 저장된 코드북 트리벡터와 거리의 차를 계산하여 최소가 되는 코드북을 선택하여 상기 32개 트리벡터 끝에 코드북의 인텍스를 저장시키고 이때의 코드북 인덱스는 각각 MUX(113)로 전송된다.
코드북 갱신부(107)에서는 도 4에서 보는 바와 같이 제 1단 벡터양자화기(104)에서의 거리값이 임의의 임계값보다 클 경우 트리벡터를 코드북의 최상위로 옮겨 저장시키고 코드북 인덱스는 하나씩 옮겨지며, 최하위에 있던 코드북은 버려진다. 이러한 과정에 대한 정보는 MUX(113)로 전송되어 패킷화된다.
최적화로 찾아진 코드북 트리벡터는 웨이블렛 계수 정렬부(105)으로 입력되어 도 3a 내지 3b의 반대의 과정을 통해 웨이블렛 계수로 정렬시킨다. 그리고 웨이블렛 리프팅 역변환기(106)에서는 코드북 트리벡터로 정렬된 웨이블렛 계수로부터 심전도 데이터를 복원하고 원래의 심전도 데이터와의 차이를 연산하여 제 2 웨이블렛리프팅 변환기(108)와 제 2 트리벡터생성 및 중요도 순으로 정렬부(109)를 통과시킨다.
여기서, 트리벡터생성 및 정렬부(109)에서는 32행 64열을 가지는 트리벡터를 구성하여 제 2단 벡터양자화기(110)의 코드북 갱신부(112)를 통과하여 MUX(113)로 최적의 코드북 인덱스를 전송한다. 제 2단의 벡터양자화기(110)와 관련된 코드북 갱신과정은 제 1단 벡터양자화기 (104)에서 관련된 양자화 과정과 같은 처리과정을 거친다. MUX(113)는 제 1단 벡터양자화기(104)와 제 2단 벡터양자화기(110)의 코드북 인덱스를 패킷화하여 출력한다.
제 2단의 벡터양자화기(110)와 관련된 코드북 갱신과정은 1단에서 처럼 최하위밴드를 제외한 밴드에서 구성되는 것이 아니라 모든 밴드에서 구하여진다. 밴드가 모두 6개로 나누어질 경우 5개 밴드로 이루어진 신호는 원본 신호와 오차가 있을 것이고 1단 양자화단계에서의 양자화 오류와 더해져서 오류가 생길 수 있다. 이런 오류를 2단에서 다시 한번 벡터양자화 하는 것이다.
출력된 코드북 인덱스 및 갱신과정에 대한 정보는 심전도 압축해제 장치(114)로 제공되고, 심전도 압축해제 장치(114)는 심전도 압축장치(100)의 역과정을 통해 심전도 데이터를 복원하고 복원된 심전도를 출력한다.
이상에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니며 본 발명의 기술적 사상의 범위내에서 당업자에 의해 그 개량이나 변형이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 심전도 데이터의 압축 및 압축해제 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 웨이블렛 리프팅 변환기의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 트리벡터 구성 및 중요도 순으로 정렬하여 웨이블렛 트리벡터 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 벡터양자화단계에서의 코드북 갱신과정을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 웨이블렛 리프팅 변환기의 계수 변환을 설명하기 위한 도면이다.

Claims (2)

  1. ⅰ)잡음을 제거하는 전처리과정이 수행된 심전도 데이터의 웨이블렛 리프팅 변환을 통해 웨이블렛 계수를 추출하기 위한 변환단계;
    ⅱ)상기 변환단계에서 추출된 웨이블렛 계수의 계층관계를 이용하여 상위밴드의 웨이블렛 계수와 하위밴드의 웨이블렛 계수를 모두 포함하는 트리벡터들로 구성하는 트리벡터 구성단계;
    ⅲ) 상기 웨이블렛 트리 벡터들의 구성요소들 중 웨이블렛 최하위밴드에 포함된 계수를 제외한 웨이블렛 계수들로 이루어진 트리벡터들을 선택하고 이를 저장시키며, 상기 저장된 웨이블렛 트리벡터들을 벡터양자화시키는 제 1 단 양자화 단계;
    ⅳ)상기 제 1 단 양자화 단계에서 양자화 대상이 되는 웨이블렛 트리벡터와 상기 단계에서 선택된 코드북 웨이블렛 트리벡터의 벡터간 차이를 이용하여 벡터간의 거리값을 구하여, 양자화 대상이 되는 웨이블렛 트리벡터를 코드북의 최상위 인덱스에 저장하며, 거리값이 최소가 되는 코드북 웨이블렛 트리벡터를 그 다음 상위 인덱스에 저장하며, 상기 거리값이 최대가 되는 코드북 웨이블렛 트리벡터를 삭제하여 다음 트리벡터나 다음 프레임에서의 트리벡터 양자화를 위해 코드북을 정렬 저장하는 코드북 정렬단계;
    ⅴ)상기 제 1 단 양자화 단계에서 양자화 대상이 되는 웨이블렛 트리벡터와 상기 단계에서 선택된 코드북 웨이블렛 트리벡터의 벡터간 차이를 이용하여 벡터간의 거리값을 구하여, 거리값이 임의의 임계값보다 클 경우 코드북은 최상위로 옮겨 저장시키고 코드북 인덱스는 하나씩 옮겨지며, 최하위에 있던 코드북은 삭제하는 코드북 갱신단계;
    ⅵ)상기 코드북 갱신단계의 상기 거리값이 최소값이 되는 코드북 웨이블렛 트리 벡터들을 이용하여 추출한 웨이블렛 계수를 이용하여 심전도 데이터를 복원하고, 복원된 심전도 데이터를 원래의 심전도 데이터와 차이를 구하여 웨이블렛 계수로 변환하며, 변환된 웨이블렛 계수를 이용하여 상기 트리벡터 구성단계양자화단계 및 코드북 갱신단계를 다시 한번 수행시키는 제 2 트리벡터구성 및 양자화단계;
    ⅶ) 제 1단 벡터양자화기와 제 2단 벡터양자화기에서 출력되는 코드북 인덱스를 통해 복원된 트리벡터를 합하여 웨이블렛 역변환 하여 심전도 데이터를 복원하고 복원된 심전도 데이터를 원래의 심전도 데이터와 비교하여 두 데이터의 차이인 양자화 오류를 2진 코드로 전송하는 단계; 및
    ⅷ)코드북 갱신단계에서의 코드북 웨이블렛 트리 벡터와 상기 제 2 트리벡터구성 및 양자화단계에서의 2진코드로 전송된 양자화오류를 합하여 최종 심전도 신호를 복원하는 심전도 데이터 복원단계를 포함하는 생체신호관리시스템에서의 심전도 데이터 압축 및 압축 해제 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 변환단계는 전처리된 심전도 데이터를 짝수항과 홀수항으로 구분하며, 트리벡터의 최상위밴드로부터 고주파와 저주파 성분으로 나누어지는 과정을 반복하여 상위밴드에서 점차 하위밴드의 웨이블렛 계수를 계산하며, 하기 식1을 이용하여 상위밴드의 웨이블렛 계수를 계산하고,
    Figure 112010078610883-pat00020
    식 1
    식 1에서,
    Figure 112010078610883-pat00021
    는 홀수 항
    Figure 112010078610883-pat00022
    는 짝수 항,
    Figure 112010078610883-pat00023
    와
    Figure 112010078610883-pat00024
    는 입력,
    Figure 112010078610883-pat00025
    은 상위밴드 웨이블렛 계수임.
    상위밴드의 웨이블렛 계수들에서 반복적으로 5번 수행한 다음 상위밴드 웨이블렛 계수와 하위밴드 웨이블렛 계수를 이용하여 입력신호와 유사한 특성을 지니는 하위밴드 웨이블렛 계수를 식2와 같이 계산하는 단계임을 특징으로 하는 생체신호관리시스템에서의 심전도 데이터 압축 및 압축 해제 방법.
    Figure 112010078610883-pat00026
    식 2
    식2에서,
    Figure 112010078610883-pat00027
    는 홀수항
    Figure 112010078610883-pat00028
    는 짝수항,
    Figure 112010078610883-pat00029
    와
    Figure 112010078610883-pat00030
    는 입력
    Figure 112010078610883-pat00031
    은 하위밴드 웨이블렛 계수임.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013112935A1 (en) * 2012-01-25 2013-08-01 The Regents Of The University Of California Systems and methods for automatic segment selection for multi-dimensional biomedical signals
KR101947676B1 (ko) 2012-10-29 2019-02-13 삼성전자주식회사 생체 신호를 측정하는 장치 및 방법
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DE102013217451A1 (de) 2013-09-02 2015-03-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Datenübertragung in einem Batteriemanagementsystem
CN105232032A (zh) * 2015-11-05 2016-01-13 福州大学 基于小波分析远程心电监护与预警系统及方法
CN112274159B (zh) * 2020-09-29 2024-02-09 南昌大学 一种基于改进带通滤波器的压缩域心电信号质量评估方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080069903A (ko) * 2005-11-18 2008-07-29 소니 가부시끼 가이샤 부호화 장치 및 방법, 복호 장치 및 방법, 및 전송 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080069903A (ko) * 2005-11-18 2008-07-29 소니 가부시끼 가이샤 부호화 장치 및 방법, 복호 장치 및 방법, 및 전송 시스템

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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