KR101337342B1 - 심음 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

심음 분석 장치 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101337342B1
KR101337342B1 KR1020110113038A KR20110113038A KR101337342B1 KR 101337342 B1 KR101337342 B1 KR 101337342B1 KR 1020110113038 A KR1020110113038 A KR 1020110113038A KR 20110113038 A KR20110113038 A KR 20110113038A KR 101337342 B1 KR101337342 B1 KR 101337342B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
heart sound
moment
characteristic waveform
waveform
extracted
Prior art date
Application number
KR1020110113038A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130048098A (ko
Inventor
배건성
전성일
Original Assignee
경북대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 경북대학교 산학협력단 filed Critical 경북대학교 산학협력단
Priority to KR1020110113038A priority Critical patent/KR101337342B1/ko
Publication of KR20130048098A publication Critical patent/KR20130048098A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101337342B1 publication Critical patent/KR101337342B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B7/00—Instruments for auscultation
    • A61B7/02—Stethoscopes
    • A61B7/04—Electric stethoscopes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/06—Receivers
    • H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference

Abstract

심음 분석 방법이 개시된다. 본 심음 분석 방법은 기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링하는 단계, 프리필터링 된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하는 단계, 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계, 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 심잡음이 심한 경우에도 심음 주성분을 검출할 수 있다.

Description

심음 분석 장치 및 그 방법{AN APPARATUS OF HEART SOUND ANALYSIS AND THE METHOD}
본 발명은 심음 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 가우시안 프리필터링 및 3차 모멘트를 이용하여 심음 주성분을 검출하는 심음 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
심음도(PCG) 검사는 심장 질병을 초기에 진단하는 1차적이고 기본적인 수단으로서 임상에서 많이 활용되고 있으며 심전도(ECG)에서 발견하기 힘든 심장판막 질환을 발견할 수 있다. 하지만 의사가 능숙하게 청진기를 다루려면 오랜 시간의 청진기 듣기 훈련이 필요하다. 최근에 근전도(EMG), 심초음파검사 등 정밀한 검사방법이 많이 활용되고 있지만 초기 진단 수단으로 사용하기에는 가격이 비싸고 병원에서 의사가 진단해야 한다는 제한이 있다. 일반 심장병은 평시에는 괜찮고 병이 발작할 때에만 이상 징후가 나타나며 이에 따른 긴급한 대응이 필요하기에 가정에서도 사용할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 단말기를 개발할 필요가 있다. 최근에 전자청진기의 출시로 하여 PCG에 대한 연구가 많이 진행되고 있으며, 전자청진기를 이용한 자동 심음 분석의기는 가정용 헬스 케어 시스템, 청진기 듣기훈련 기기 및 의료 보조 진단 장비로도 사용이 가능하다.
정상 심음은 심실이 수축할 때 이첨판과 삼첨판이 닫히는 소리 S1, 심방이 수축할 때 두 반월판이 닫히는 소리 S2로 구성되며 S1, S2를 심음 주성분이라 한다. 심장 판막이 완전히 닫히지 못함으로 인한 혈류 역류, 판막협착증, 혈관협착증 등 질병의 경우 심잡음이 발생되는데, 심잡음 자체를 병이라고는 할 수 없지만, 심장에 어떤 이상이 있다는 신호가 될 수 있으며, 따라서 심잡음이 정상에서보다 크게 들릴 때에는 일단 자세한 진찰과 검사가 필요하겠다. 본 발명에서는 심잡음이 심한 경우 심음 주성분을 정확하게 찾음으로써 나아가서 심장질환 진단에 도움을 줄 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 단말기에 대해 연구가 필요하다.
기존의 심음 분석 방법으로는 에너지에 기반한 포락선 추출 방법, Haghighi-Mood와 Torry가 제안한 sub-band 에너지에 기반한 포락선 추출 방법, Shannon 에너지에 기반한 포락선 추출방법, Hilbert transform에 기반한 포락선 추출 방법, wavelet에 기반한 방법, 심음 모델에 기반한 방법, smiplicity에 기반한 방법, 2차 모멘트에 기반한 방법 등이 있다. 포락선 추출에 기반한 방법은 S1, S2가 도미넌트하다는 가정이 있게 되고 심잡음의 에너지가 큰 경우 틀리게 판정되며, wavelet에 기반한 방법은 저주파 심잡음이 분리되지 않는 문제점이 있으며, 심음 모델에 기반한 방법은 모델의 정확성으로 하여 성능이 저하된다. simplicity에 기반한 방법은 심음 주성분의 simplicity 값이 비교적 크고 심잡음의 simplicity 값이 비교적 작은 특점을 이용하였는데 이를 만족하지 않는 심음 신호도 있으며, 또한 전자청진기를 사용하여 실지 환경에서 측정한 심음 신호에서 silence 구간의 simplicity 값도 비교적 큰 값을 가지게 되어 심음 주성분을 찾을 수 없게 된다. 2차 모멘트에 기반한 방법은 심잡음의 에너지가 적은 경우에는 심음 주성분 구간을 찾을 수 있지만 심잡음이 심한 경우 실패한다.
이에 따라, 심잡음이 심한 경우에도 심음 주성분을 정확하게 찾을 수 있는 방법이 요구된다.
본 발명은 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 발명의 목적은 가우시안 필터로 프리필터링 하고 3차 모멘트를 이용하여 심음 주성분을 검출함으로써, 심잡음이 심한 경우에도 심음 주성분을 정확하게 검출할 수 있는 심음 분석 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법은, 기 측정된 심음 신호로부터 심음 특성 파형(CW : Characteristic Waveform)을 추출하는 단계, 상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형(CMW : Characteristic Moment Waveform)을 추출하는 단계 및 상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계를 포함한다.
그리고, 상기 기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 단계를 더 포함하며, 상기 심음 특성 파형을 추출하는 단계는, 상기 프리필터링된 심음 신호로부터 상기 심음 특성 파형을 추출할 수 있다.
또한, 상기 프리필터링 하는 단계는, 아래의 수학식을 사용할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00001
여기서, x(t)는 측정된 심음 신호이고, f(t)는 프리필터링된 심음 신호이다.
한편, 상기 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계는, 아래의 3차 모멘트 식을 이용하여 상기 모멘트 특성 파형을 추출할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00002
여기서,
Figure 112011086073167-pat00003
는 3차 모멘트 값, c(t)는 심음 특성 파형,
Figure 112011086073167-pat00004
는 구형 윈도우함수를 의미한다.
그리고, 상기 심음 주성분을 검출하는 단계는, 상기 모멘트 특성 파형으로부터 심음 주성분의 위치를 검출하는 단계 및 상기 모멘트 특성 파형의 최대값, 최소값 및 기울기 변화 중 적어도 하나를 이용하여 심음 주성분 지속 구간을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 심음 지속 구간을 검출하는 단계는, 상기 모멘트 특성 파형을 1차 미분 가우시안 필터 및 2차 미분 가우시안 필터로 각각 필터링 하는 단계, 상기 1차 미분 가우시안 필터로 필터링 된 모멘트 특성 파형을 제 1차 게이트 하는 단계 및 상기 2차 미분 가우시안 필터로 필터링 한 모멘트 특성 파형을 이용하여 상기 제 1차 게이트 한 모멘트 특성 파형을 제 2차 게이트 하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치는, 기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 프리필터링부, 프리필터링된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하고, 상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 파형 추출부 및 상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 주성분 검출부를 포함한다.
여기서, 상기 프리필터링부는, 아래의 수학식을 사용하여 프리필터링 할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00005
여기서, x(t)는 측정된 심음 신호이고, f(t)는 프리필터링된 심음 신호이다.
그리고, 상기 파형 추출부는, 아래의 3차 모멘트 식을 이용하여 상기 모멘트 특성 파형을 추출할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00006
여기서,
Figure 112011086073167-pat00007
는 3차 모멘트 값, f(t)는 심음 특성 파형,
Figure 112011086073167-pat00008
는 구형 윈도우함수를 의미한다.
이상과 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 2차 미분 가우시안 프리필터링 및 3차 모멘트를 이용하여 심음 주성분을 검출함으로써 심잡음이 심한 경우에도 심음 주성분을 검출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 심음 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 4 및 도 5는 각각 간단한 직사각형으로 구성된 주기신호의 3차 모멘트와 모멘트 필터의 가중치 함수 및 3차 모멘트 미분의 가중치 함수를 나타낸다.
도 6은 l=T/2인 구형 윈도우 및 2차 모멘트 필터를 적용한 정상 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다.
도 7은 l=T인 구형 윈도우 및 3차 모멘트 필터를 적용한 정상 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다.
도 8은 l=T/2인 구형 윈도우 및 2차 모멘트 필터를 적용한 대동맥 판막 역류 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다.
도 9는 l=T인 구형 윈도우 및 3차 모멘트 필터를 적용한 대동맥 판막 역류 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다.
도 10 및 도 11은 대동맥 판막 역류 심음 신호의 3차 모멘트 특성 파형의 게이트 과정을 나타낸다.
도 12는 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용하지 않고, 2차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다.
도 13은 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용하여 2차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다.
도 14는 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용지 않고 3차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다.
도 15는 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용하여 3차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다.
도 16 및 17은 각각 실지 환경에서 야베스 청진기로 측정한 정상 심음 신호 및 프리필터링과 3차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다.
이하에서 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 대해서 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 1에 따르면, 심음 분석 방법은, 기 측정된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하고(S110), 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출한다(S120). 그리고, 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출한다(S130).
심음 특성 파형을 추출하는 단계(S110)에서, (-δ,δ)구간에서의 심음 신호의 분산을 심음의 특성 파형으로 사용할 수 있다. 여기서, 분산을 구할 때 값이 크면 파형이 스무드 하지만 해상도가 떨어지고 값이 너무 작으면 파동이 심하게 된다. 이를 고려하여, δ값을 0.03초로 사용할 수 있고, 이에 따라, 분산을 계산하는 구간 0.06초는 대체적으로 심음 주성분의 지속시간과 비슷하여 적절한 값으로 볼 수 있다. (-δ,δ)구간에서의 분산은 아래의 수학식 1을 사용하여 계산할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00009
여기서, c(t)는 시간 t에서의 심음 신호의 분산, f(t)는 심음 신호,
Figure 112011086073167-pat00010
는 (-δ,δ)구간에서의 심음 신호의 평균값이다.
(-δ,δ)구간에서의 심음 신호의 평균값
Figure 112011086073167-pat00011
는 아래의 수학식 2를 사용하여 계산할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00012
추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계(S120)는 구형 윈도우 함수 및 3차 모멘트 필터를 이용할 수 있다.
여기서 모멘트 필터에 대해서 구체적으로 설명한다.
기하학적 모멘트는 데이터의 대체적인 모양을 묘사하는 척도로서 영상신호처리에서 많이 사용된다. 기하학적 p차 모멘트는 아래의 수학식 3의 식 (1)과 같이 정의될 수 있으며, 신호처리에서 (-l,l)에서 정의되는 대칭되는 윈도우
Figure 112011086073167-pat00013
를 첨부하여 식 (2)와 같이 쓸 수 있다. 식 (2)에서
Figure 112011086073167-pat00014
라고 정의하면, 식 (2)는 식 (3)과 같이 콘볼루션으로 표현될 수 있다..
Figure 112011086073167-pat00015
식 (2)에서 ξ=τ-t라 하면 아래의 수학식 4의 식 (4)와 같이 쓸 수 있고, 식 (4)를 이산신호 형태로 바꾸면 식 (5)가 될 수 있다. 즉 수치적으로 기하학적 모멘트는 신호에
Figure 112011086073167-pat00016
가중치를 고려한 가중치 합이다.
Figure 112011086073167-pat00017
신호가 주기적이면 임의의 윈도우 함수에 대하여 모멘트도 주기적이며 주기는 원 신호의 주기와 같다. 아래 수학식 5에서 이를 증명한다.
Figure 112011086073167-pat00018
윈도우가 (-l,l)에서의 대칭되는 구형 윈도우, l은 신호의 주기 T로 취하고, f(t)≥0 이라면, f(t)=0 일 때 3차 모멘트
Figure 112011086073167-pat00019
는 감소하고,
Figure 112011086073167-pat00020
일 때
Figure 112011086073167-pat00021
는 증가하게 되며, 이때 f(t)가 클수록 기울기가 크다.
아래 수학식 6에서 이를 증명한다.
윈도우가 (-l,l)에서의 대칭되는 구형 윈도우이므로 p차 모멘트의 기울기
Figure 112011086073167-pat00022
는 다음과 같다.
Figure 112011086073167-pat00023
수학식 6의 식 (7)에서 윈도우 길이 l을 신호의 주기 T로 취하면, 즉 l=T라고 하면, f(t±l)=f(t)이므로 아래의 수학식 7의 식 (8)과 같이 되고, 이때 3차 모멘트의 기울기는 식 (9)와 같이 된다.
Figure 112011086073167-pat00024
수학식 7의 식 (9)에서 f(t)≥0이라면
Figure 112011086073167-pat00025
이므로, f(t)=0인 구간에서
Figure 112011086073167-pat00026
는 감소하고,
Figure 112011086073167-pat00027
일 때
Figure 112011086073167-pat00028
는 증가하게 된다. 식 (9)를 다른 형식으로 쓰면 아래의 수학식 8의 식 (10)으로 되며
Figure 112011086073167-pat00029
는 (-l,l)구간에서 함수의 가중치 합으로 볼 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00030
여기서, 도 4 및 도 5를 참고하여 모멘트 필터를 적용한 특성 그래프에 대하여 설명한다.
도 4 및 도 5는 각각 간단한 직사각형으로 구성된 주기신호의 3차 모멘트와 모멘트 필터의 가중치 함수 및 3차 모멘트 미분의 가중치 함수를 나타낸다. 도 4에서 신호의 주기와 3차 모멘트의 주기가 같음을 볼 수 있고, 펄스 있는 구간에서 3차 모멘트는 단조증가하고, 신호가 클수록 기울기가 크며, 신호 없는 구간에서는 단조감소되며, 3차 모멘트의 로컬 최소/최대값을 갖는 구간이 대체적으로 펄스폭에 해당함을 볼 수 있다. 이는 도 5의 가중치 함수를 분석하여 대체적으로 알 수 있다. main lobe 함수 값이 크고 side lobe 값이 작을 경우는 증가하고, 반대로 main lobe 값이 작고 side lobe 값이 크면 는 감소한다.
모멘트를 이용한 주기신호 분석에서 신호의 주기 T를 알아야 하는데 심음 특성 파형의 auto-correlation을 계산함으로써 쉽게 구할 수 있다. 다음 l=T로 설정하고 (-l,l)에서 정의되는 구형 윈도우를 사용하여 수학식 3의 식 (3)과 같이 콘볼루션으로 심음 특성 파형의 3차 모멘트 특성 파형(CMW)를 계산할 수 있다.
지금부터, 도 6 내지 도 9를 참고하여 심음 주성분을 검출하는 단계(S130)에 대하여 구체적으로 설명한다. 또한, 이해를 돕기 위하여 l=T/2인 구형 윈도우를 사용하고 2차 모멘트 필터로 모멘트 특성 파형을 추출한 경우와 비교하여 설명한다.
심음 주성분을 검출하는 단계(S130)는 상술한 3차 모멘트 특성 파형으로부터 심음 주성분 위치를 찾는 단계, 3차 모멘트 특성 파형의 최대값, 최소값 및 기울기 변화 중 적어도 하나를 이용하여 심음 지속 구간을 찾는 단계를 포함한다.
도 6은 l=T/2인 구형 윈도우 및 2차 모멘트 필터를 적용한 정상 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다. 도 6에서 알 수 있듯이 모멘트 특성 파형의 최대값과 최저값으로 구간을 나눈 다음 각 구간에서 특성 파형의 최대값을 찾는 방법으로 심음 주성분의 위치를 찾을 수 있다. 다만, 2차 모멘트로는 심음 주성분이 존재하는 구간을 확정하는 정도에 그친다.
도 7은 l=T인 구형 윈도우 및 3차 모멘트 필터를 적용한 정상 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다. 도 6과 달리, 도 7에서는 각 심음 성분 지속 구간을 게이트 할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 도 4과 유사하게 로컬 최소/최대값을 갖는 구간이 대체적으로 신호 지속 구간에 해당함을 볼 수 있다.
심잡음이 심하지 않는 경우 2차 모멘트로 심음 주성분 구간을 찾는 것이 가능하지만, 심잡음이 심한 경우 최대값, 최저값의 위치가 이동되면서 심음 주성분을 찾지 못한다.
도 8은 l=T/2인 구형 윈도우 및 2차 모멘트 필터를 적용한 대동맥 판막 역류 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다. 대동맥 판막 역류 심음 신호의 경우에는 심잡음이 심하여 도 8과 같이 2차 모멘트를 사용하면 최대값, 최저값으로 나누어진 구간에서 S1, S2 심음 주성분을 정확하게 찾지 못한다.
도 9는 l=T인 구형 윈도우 및 3차 모멘트 필터를 적용한 대동맥 판막 역류 심음 신호의 특성 파형(CW) 및 모멘트 특성 파형(CMW)을 나타낸다. 도 8과 달리 3차 모멘트를 이용하는 경우 심잡음이 심하더라도 기울기의 변화를 이용하여 심음 주성분 지속 구간을 찾을 수 있다.
여기서, 심음 주성분 지속 구간을 검출하는 단계에 대하여 더욱 구체적으로 설명한다. 도 9에 도시된 바와 같이 심잡음이 심한 경우 심음 주성분 지속 구간을 검출하기 위해 기울기의 변화를 이용할 수 있다. 기울기의 변화를 찾는 간단한 방법은 미분인데, 3차 모멘트로부터 심음 지속 구간을 게이트 할 때 스무드하게 미분하기 위하여 1차 미분 및 2차 미분 가우시안 필터를 사용할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 게이트 방법은 아래와 같다.
(1) 모멘트 특성 파형을 σ=100인 1차 미분 가우시안 필터를 통과시킨다.
(2) 1차 미분 된 모멘트 특성 파형의 최소값의 0.3배와 0을 두 문턱값으로 하여 Schmidt 트리거 기법으로 1차적 게이트를 한다.
(3) 모멘트 특성 파형을 σ=100인 2차 미분 가우시안 필터를 통과시킨다.
(4) 1차적 게이트의 각 구간에서 2차 미분의 최대값과 최소값을 찾아서 최종 게이트를 한다.
모멘트 특성 파형을 미분할 때 가우시안 저주파 필터를 사용하여 스무드(Smooth)하게 미분함으로써 노이즈와 심잡음으로 인한 모멘트 특성 파형의 미분 신호의 파동을 줄이고 게이트에 용이하다.
도 10 및 도 11은 대동맥 판막 역류 심음 신호의 3차 모멘트 특성 파형의 게이트 과정을 나타낸다. 도 10는 σ=100인 가우시안 필터를 이용한 모멘트 특성 파형의 1차 미분 신호와 1차 게이트를 보여주고, 도 11은 2차 미분 신호와 최종 게이트를 보여준다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이트 방법에서 σ=100인 가우시안 필터를 이용한 1차 미분 및 2차 미분 필터를 사용하였으나, σ는 이에 한정되지 않고 다양한 값을 사용한 저주파 필터로 필터링할 수 있다.
한편, 심음 주성분을 검출하는 단계에서(S130), 심음 주성분의 종류를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 심장 수축기가 심장 확장기보다 짧다는 심음 특성에 의하여 최종적으로 심음 주성분의 S1과 S2를 확정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 심음 분석 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 2에 따른 심음 분석 방법은 기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링하고(S210),프리필터링 된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출한다(S220), 그리고, 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출한다(S230). 그 후, 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출한다(S240).
즉, 도 2에 따른 심음 분석 방법은 도 1에 따른 심음 분석 방법에 심음 분석 방법에 기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 단계(S210)를 더 포함하고, 프리필터링된 심음 신호로부터 상기 심음 특성 파형을 추출(S220)하는 것을 알 수 있다.
프리필터링을 하는 이유는, 모멘트를 이용한 심음 분석에서 심잡음이 적으면 분석에 용이하기 때문이다. 일 실시 예로서 프리필터링은 아래 수학식 9를 사용하여 프리필터링 할 수 있다.
Figure 112011086073167-pat00031
여기서, 여기서, x(t)는 측정된 심음 신호이고, f(t)는 프리필터링된 심음 신호이다.
심음 주성분 S1, S2는 20~200Hz 주파수 대역에 있고 심잡음은 30~700Hz 주파수 대역에 있다. 프리필터링 과정에서 σ=20인 2차 미분 가우시안 필터를 사용하여 고주파 심잡음을 감쇄시킨다. 2차 미분 가우시안 필터는 대역통과 필터로서 MATLAB로 측정한 차단주파수는 60Hz 와 130Hz이다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 프리필터링 단계(S210)에서 σ=20인 고역 통과 필터를 사용하여 프리필터링 하였으나 σ는 20에 한정되지 않고 다양한 값을 가지는 고역 통과 필터를 사용하여 프리필터링 할 수 있다.
프리필터를 이용하여 심잡음을 감쇄 시킨 후(S210), 프리필터링된 심음 신호로 부터 심음 특성 파형을 추출하고(S220), 3차 모멘트 특성 파형를 추출하여(S230), 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계(S240)는 도 1을 참고하여 설명한 과정과 동일하다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 3에 따른 심음 분석 장치는 도 1 및 도 2를 참고하여 설명하기로 한다. 도 3에 따르면 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치는 프리필터링부(310), 파형 추출부(320), 주성분 검출부(330)를 포함한다.
프리필터링부(310)는 기 측정된 심음 신호를 프리필터링한다. 구체적으로, 프리필터링부(310)는 기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링한다. 여기서, 기 측정된 심음 신호는 저장부(미도시)에 기 저장되어 있을 수 있으며, 또는, 심음 측정 장치(미도시)를 이용하여 측정될 수 있다. 프리필터링부(310)는 도 2의 프리필터링하는 단계(S210)에 대응되며, 이에 대한 자세한 설명은 도 1 및 도 2와 관련하여 설명하였으므로 생략한다.
파형 추출부(320)는 프리필터링된 심음 신호로부터 특성 파형을 추출한다. 구체적으로, 파형 추출부(320)는 프리필터링부(310)에서 프리필터링된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하고, 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출할 수 있다.
파형 추출부(320)는 도 1 및 도 2의 심음 특성 파형을 추출하는 단계(S110, S220) 및 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계(S120, S230)에 대응되며, 이에 대한 자세한 설명은 도 1 및 도 2와 관련하여 설명하였으므로 생략한다.
주성분 검출부(330)는 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출한다. 이를 위하여 주성분 검출부(330)는 위치 검출부(331) 및 지속 구간 검출부(332)를 포함할 수 있다.
위치 검출부(331)는 모멘트 특성 파형으로부터 심음 주성분의 위치를 검출하하고, 지속 구간 검출부(332)는 모멘트 특성 파형의 최대값, 최소값 및 기울기 변화 중 적어도 하나를 이용하여 심음 주성분 지속 구간을 검출할 수 있다.
주성분 검출부(330)는 도 1 및 도 2의 심음 주성분을 검출하는 단계(S130, S240)에 대응되며, 이에 대한 자세한 설명은 도 1 및 도 2와 관련하여 설명하였으므로 생략한다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치(300)는 프리필터링부(310), 파형 추출부(320) 및 주성분 검출부(330)로 각각 별개의 구성인 것으로 설명하였으나, 심음 분석 방법에 관한 프로그램 코드가 저장된 프로세서와 같이 심음 분석 장치(300)는 하나의 구성으로 구현될 수도 있다.
이하에서, 도 12 내지 도 17을 참고하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법에 대한 실험 결과를 2차 모멘트를 이용한 심음 분석 방법과 비교하여 설명한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷에 공개된 심음 파일 22개를 8kHz로 다운 샘플링하여 실험하였다. σ=20인 2차 미분 가우시안 필터를 프리필터로 사용하며, 심음 특성 파형 계산 시 δ=0.03초, 3차 모멘트 필터링 할 때 l=T인 구형윈도우를 사용하였고, 게이트 할 때 σ=100인 1차 미분 및 2차 미분 가우시안 필터를 사용하였다.
도 12은 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용하지 않고, 2차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다. 도 11을 참고하면 심잡음의 영향으로 하여 2차 모멘트의 최대값과 최저값의 위치를 이용하여 심음 주성분을 검출하는 것이 불가능함을 알 수 있다.
도 13는 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용하여 2차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다. 프리필터를 이용하여 고주파 심잡음을 많이 감쇄시키기는 하였지만 저주파 심잡음이 조금 남아 있음으로 하여 2차 모멘트는 여전히 심음 주성분을 정확하게 검출하지 못한다.
도 14은 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용지 않고 3차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다. 프리필터를 사용하지 않은 3차 모멘트는 S2는 기울기의 차이가 나지만 S1의 에너지가 너무 작아서 찾아 내지 못한다.
도 15는 Diastolic Pulmonic Regurgitation 심음 신호에 프리필터를 사용하여 3차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다. 프리필터를 이용한 후 3차 모멘트를 구하면 S1, S2 모두 정확하게 검출할 수 있다.
결론적으로, 3차 모멘트 방법은 2차 모멘트에 비해 심잡음에 조금 더 강인하고 프리필터링을 하여 고주파 심잡음을 감쇄시킴으로써 심음 주성분 검출 성능을 향상시킬 수 있다.
도 16 및 도 17은 각각 실지 환경에서 야베스 청진기로 측정한 정상 심음 신호 및 프리필터링과 3차 모멘트를 적용한 심음 분석 결과를 나타낸다. silence 구간에도 신호가 있으며 주파수 대역은 심음 주성분과 비슷하여 프리필터링으로 제거할 수 없다. 2차 모멘트와 simplicity에 기반한 방법은 silence 구간의 신호로 하여 심음 주성분을 틀리게 찾지만 3차 모멘트를 이용하는 방법은 도 17과 같이 정확하게 심음 주성분을 찾을 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 성능 평가 척도는 게이트 성공률로 분석하였다. 22개 심음 파일 중, 프리필터를 사용하지 않은 2차 모멘트로 게이트 가능한 파일은 12개 있었고 55%의 게이트 성공률을 보인다. 프리필터링과 3차 모멘트를 이용하는 방법은 20개 심음의 주성분을 정확하게 찾음으로써 91%의 성능을 보였다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해서 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분 야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변형 실시할 수 있는 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.

Claims (9)

  1. 심음 분석 방법에 있어서,
    기 측정된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하는 단계;
    상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계를 포함하며,
    상기 심음 주성분을 검출하는 단계는,
    상기 추출된 모멘트 특성 파형으로부터 심음 주성분의 위치를 검출하는 단계; 및
    상기 추출된 모멘트 특성 파형의 최대값, 최소값 및 기울기 변화 중 적어도 하나를 이용하여 심음 주성분 지속 구간을 검출하는 단계;를 포함하며,
    상기 심음 주성분 지속 구간을 검출하는 단계는,
    상기 추출된 모멘트 특성 파형을 1차 미분 가우시안 필터 및 2차 미분 가우시안 필터로 각각 필터링 하는 단계;
    상기 1차 미분 가우시안 필터로 필터링 된 모멘트 특성 파형을 제 1차 게이트 하는 단계; 및
    상기 2차 미분 가우시안 필터로 필터링 한 모멘트 특성 파형을 이용하여 상기 제 1차 게이트 한 모멘트 특성 파형을 제 2차 게이트 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법.
  2. 삭제
  3. 심음 분석 방법에 있어서,
    기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 단계;
    상기 프리필터링된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하는 단계;
    상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계;를 포함하며,
    상기 프리필터링 하는 단계는,
    아래의 수학식을 사용하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법:
    Figure 112013053797234-pat00032

    여기서, x(t)는 측정된 심음 신호이고, f(t)는 프리필터링된 심음 신호이다.
  4. 심음 분석 방법에 있어서,
    기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 단계;
    상기 프리필터링된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하는 단계;
    상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계;를 포함하며,
    상기 모멘트 특성 파형을 추출하는 단계는,
    아래의 3차 모멘트 식을 이용하여 상기 모멘트 특성 파형을 추출하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법:
    Figure 112013053797234-pat00033

    여기서,
    Figure 112013053797234-pat00034
    는 3차 모멘트 값, c(t)는 심음 특성 파형,
    Figure 112013053797234-pat00035
    는 구형 윈도우함수를 의미한다.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 심음 분석 장치에 있어서,
    기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 프리필터링부;
    프리필터링된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하고, 상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 파형 추출부; 및
    상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 주성분 검출부;를 포함하며,
    상기 프리필터링부는,
    아래의 수학식을 사용하여 프리필터링 하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 장치:
    Figure 112013053797234-pat00036

    여기서, x(t)는 측정된 심음 신호이고, f(t)는 프리필터링된 심음 신호이다.
  9. 심음 분석 장치에 있어서,
    기 측정된 심음 신호를 2차 미분 가우시안 필터로 프리필터링 하는 프리필터링부;
    프리필터링된 심음 신호로부터 심음 특성 파형을 추출하고, 상기 추출된 심음 특성 파형에 3차 모멘트 필터를 적용하여 모멘트 특성 파형을 추출하는 파형 추출부; 및
    상기 추출된 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 주성분 검출부;를 포함하며,
    상기 파형 추출부는,
    아래의 3차 모멘트 식을 이용하여 상기 모멘트 특성 파형을 추출하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 장치:
    Figure 112013053797234-pat00037

    여기서,
    Figure 112013053797234-pat00038
    는 3차 모멘트 값, f(t)는 심음 특성 파형,
    Figure 112013053797234-pat00039
    는 구형 윈도우함수를 의미한다.
KR1020110113038A 2011-11-01 2011-11-01 심음 분석 장치 및 그 방법 KR101337342B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110113038A KR101337342B1 (ko) 2011-11-01 2011-11-01 심음 분석 장치 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110113038A KR101337342B1 (ko) 2011-11-01 2011-11-01 심음 분석 장치 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130048098A KR20130048098A (ko) 2013-05-09
KR101337342B1 true KR101337342B1 (ko) 2013-12-06

Family

ID=48659317

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110113038A KR101337342B1 (ko) 2011-11-01 2011-11-01 심음 분석 장치 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101337342B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10152574B2 (en) 2015-11-09 2018-12-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Signal feature extracting method and apparatus

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100128083A (ko) * 2009-05-27 2010-12-07 충북대학교 산학협력단 심장질환 진단장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100128083A (ko) * 2009-05-27 2010-12-07 충북대학교 산학협력단 심장질환 진단장치 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10152574B2 (en) 2015-11-09 2018-12-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Signal feature extracting method and apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
KR20130048098A (ko) 2013-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Varghees et al. A novel heart sound activity detection framework for automated heart sound analysis
US5036857A (en) Noninvasive diagnostic system for coronary artery disease
US8684943B2 (en) Multi parametric classfication of cardiovascular sound
US5109863A (en) Noninvasive diagnostic system for coronary artery disease
Lee et al. Time-varying coherence function for atrial fibrillation detection
EP2945537B1 (en) Detection of sleep apnea using respiratory signals
US20070260151A1 (en) Method and device for filtering, segmenting, compressing and classifying oscillatory signals
US8469896B2 (en) Method for segmenting a cardiovascular signal
EP2461750A1 (en) Medical decision support system
JP2009513193A (ja) 準周期信号を高分解能で抽出する方法及びシステム
CN105686846A (zh) 心音信号特征自动提取方法
KR101706197B1 (ko) 압전센서를 이용한 폐쇄성수면무호흡 선별검사를 위한 장치 및 방법
Shukla et al. An efficient heart sound segmentation approach using kurtosis and zero frequency filter features
CN102302373B (zh) 基于复用多分辨率小波变换的心音信号特征点检测方法
KR101337342B1 (ko) 심음 분석 장치 및 그 방법
KR101295072B1 (ko) 심플리시티 기반의 심음 분석 장치 및 그 방법
Schmidt et al. Detection of coronary artery disease with an electronic stethoscope
TWI498099B (zh) 根據血流聲音判斷疾病之裝置與評估疾病治療效果之方法與裝置
Ari et al. On a robust algorithm for heart sound segmentation
WO2016165220A1 (zh) 一种行车安全检测方法及装置
Golpaygani et al. Detection and identification of S1 and S2 heart sounds using wavelet decomposition method
Hikmah et al. A signal processing framework for multimodal cardiac analysis
RU2738071C1 (ru) Способ оценки состояния артериовенозной фистулы
CN109009058B (zh) 一种胎心监测方法
WO2019188768A1 (ja) シャント音解析装置及び方法、コンピュータプログラム並びに記憶媒体

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161017

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171017

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191022

Year of fee payment: 7