KR101517988B1 - 심전도 검출 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

심전도 검출 방법 및 그 장치이 개시된다. 심전도 검출 장치는 입력신호의 샘플링률과 심장박동 주기를 기초로 추정한 베이스라인 드리프트를 이용하여 상기 원 신호에 존재하는 베이스라인 드리프트를 제거하고 잡음을 제거한 후 QRS 군을 분석하여 심전도 신호를 검출한다.

Description

심전도 검출 방법 및 그 장치{Electrocardiography detection method and apparatus}
본 발명은 심전도 검출 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 잡음이 많은 환경에서 심전도를 검출하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
인체무선통신망(Wireless Body Area Network, WBAN)은 인체나 의료에 장착된 디지털 기기간의 무선 통신망을 의미한다. WBAN은 심전도, 근전도 등 사람 생체신호뿐만 아니라 인체 내부의 생체 신호를 측정하여 무선으로 데이터를 전송하는 등 다양한 의료 분야에 활용될 수 있다.
일반적인 심전도(Electrocardiography, ECG) 모니터링 장치는 인체에 부착된 패치로부터 유선으로 연결되어 신호를 수신하므로, 잡음 등에 그다지 많은 영향을 받지 않지만, WBAN 환경에서 ECG 모니터링을 수행하는 경우 측정 신호가 무선통신을 통해 전달되므로 많은 잡음 등이 있을 수 있으므로 이를 효과적으로 제거하여 정확한 ECG를 모니터링할 수 있어야 한다.
특허공개번호 제2008-0129178호
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 무선 통신 환경과 같이 잡음이 많은 환경에서 수신한 인체 측정 신호로부터 심전도를 정확하고 용이하게 검출하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 심전도 검출 방법의 일 예는, 원 신호를 입력받는 단계; 상기 원 신호의 샘플링률과 심장박동 주기를 기초로 추정한 베이스라인 드리프트를 이용하여 상기 원 신호에 존재하는 베이스라인 드리프트를 제거하는 단계; 및 상기 베이스라인 드리프트가 제거된 신호의 QRS 군(complex)을 분석하여 심전도 신호를 검출하는 단계;를 포함한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 심전도 검출 장치의 일 예는, 입력신호의 샘플링률과 심장박동 주기를 기초로 추정한 베이스라인 드리프트를 이용하여 상기 원 신호에 존재하는 베이스라인 드리프트를 제거하는 베이스라인 드리프트 제거부; 상기 베이스라인 드리트프가 제거된 신호의 노이즈를 제거하는 잡음제거부; 및 상기 잡음 제거된 신호의 QRS 군을 분석하여 심전도 신호를 검출하는 심전도 검출부;를 포함한다.
본 발명에 따르면, 심전도 피측정자의 호흡이나 움직임이 있을 경우 발생하는 베이스라인 드리프트를 효과적으로 제거하여 정확한 심전도를 검출할 수 있다. 또한 WBAN과 같은 무선 환경을 통해 측정신호를 수신하는 경우 포함되는 많은 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 인체무선통신망(WBAN)의 일 예를 도시한 도면,
도 2는 본 발명에 따른 심전도 검출 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면,
도 3은 심전도의 QRS 군의 파형 성분을 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 베이스라인 드리프트 제거의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 심전도 검출 방법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 심전도 검출 방법에서 베이스라인 드리프트를 제거하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 7과 도 8은 각각 본 발명에 따른 잡음 제거부의 잡음 제거 전과 잡음 제거 후의 신호 파형의 일 예를 도시한 도면, 그리고,
도 9는 도 2에 도시된 본 발명에 따른 심전도 검출 장치의 각 단계의 출력 신호 파형을 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 심전도 검출 방법 및 그 장치에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 인체무선통신망(WBAN)의 일 예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 피측정자(100)에게 부착된 생체신호 측정장치(110)는 생체 신호를 측정하고, 그 측정 신호를 WBAN(120)을 통해 원격에 위치한 심전도 검출장치(130)로 전송한다. 심전도 검출장치(130)는 WBAN(120)을 통해 수신한 무선신호에 포함된 베이스라인 드리프트 및 잡음 등을 제거한 후 심전도를 검출한다. 도 1은 본 발명이 적용되는 하나의 예를 도시한 것일 뿐이며, 유선으로 패치와 연결된 심전도 검출 장치에도 적용가능하다.
도 2는 본 발명에 따른 심전도 검출 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 베이스라인 드리프트 제거의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 2 및 도 4를 함께 참조하면, 심전도 검출 장치는 크게 베이스라인 드리프트 제거부(215), 잡음제거부(220) 및 심전도 검출부(225)로 구성된다.
베이스라인 드리프트 제거부(215)는 입력되는 원 신호(original signal)에서 피측정자의 호흡이나 움직임 등에 따라 발생하는 베이스라인 드리프트를 제거한다. 도 3에 도시된 바와 같이 심전도의 QRS 군은 Q 파형, R 파형, S 파형으로 구성되며 이러한 파형의 정확한 파악을 위해서는 베이스라인 드리프트가 효과적으로 제거되어야 한다. 이를 위해 베이스라인 드리프트 제거부는 정규화부(200), 베이스라인 추정부(205) 및 신호 차감부(210)를 포함한다.
정규화부(200)는 원 신호에 포함된 직류(DC) 성분을 제거하고 그 크기를 정규화(normalization)한다. 예를 들어, 도 9을 참조하면 원 신호(X)는 500~1500mV의 범위를 가지나, 정규화부(200)는 원 신호에 포함된 DC 성분을 제거하고 그 크기를 -1~1 사이의 값으로 정규화한다. 정규화부의 DC 성분 제거는 다음 수학식 1을 통해 구현할 수 있으며, 정규화는 수학식 2를 통해 구현할 수 있다.
Figure 112013067021532-pat00001
Figure 112013067021532-pat00002
여기서, X는 원 신호를 의미하고 means(X)는 X의 평균 max|X|는 X의 최대값을 의미한다.
베이스라인 추정부(205)는 도 4에 도시된 바와 같이, 원 신호의 샘플링률(fs)과 심장박동주기를 입력받아 이를 기초로 원 신호를 평활화하여 베이스라인 드리프트의 추정값을 구한다. 원 신호의 샘플링률은 미리 알려져 있다고 가정한다. 다른 실시 예로, 도 1과 같이 WBAN(120)을 통해 측정 신호를 수신하는 경우, 측정 신호의 샘플링률을 생체신호 측정장치(110)로부터 수신할 수 있다. 심장박동주기는 평상시 보통사람의 평균심장박동주기(예를 들어, 0.96초)로 미리 설정될 수 있다. 피측정자의 상태에 따라 심장박동주기는 달리 설정될 수 있다. 또 다른 실시 예로, 생체신호 측정장치(110)에서 측정한 심장박동 주기를 실시간 수신하여 이를 이용할 수도 있다.
도 4를 참조하면, 베이스라인 추정부(205)는 보다 구체적으로, 샘플링률과 심장박동주기의 곱을 구한다. 베이스라인 추정부(205)는 샘플링률과 심장박동주기의 곱셈 결과를 가장 근접한 정수로 변환한 후, 정수 값을 기준으로 원 신호를 평활화함으로써 베이스라인 드리프트 추정치(
Figure 112013067021532-pat00003
)를 구한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure 112013067021532-pat00004
여기서, fs는 샘플링율(sampling rate), period는 심장 박동 주기, smooth()는 평활화 함수, X는 원 신호를 나타낸다.
신호 차감부(210)는 정규화부(200)의 출력값(X1)과 베이스라인 추정부(205)의 베이스라인 드리프트 추정값(
Figure 112013067021532-pat00005
)의 차이를 구하여 출력한다.
잡음제거부(220)는 베이스라인 드리프트 제거부(215)에 의해 베이스라인 드리프트가 제거된 신호(X2)를 입력받고, 입력받은 신호의 잡음을 제거한다. 잡음을 제거하기 위하여 주로 대역통과 필터 또는 중간값(Median) 필터를 사용한다. 대역통과 필터의 경우 저역통과 필터(212)와 고역통과 필터(214)를 순차적으로 구성하여 구현한다. 저역통과 필터(212)는 다음 수학식 4를 통해 구현할 수 있고, 대역통과 필터(214)는 다음 수학식 5를 통해 구현할 수 있다.
Figure 112013067021532-pat00006
여기서, X2는 베이스라인 드리프트 제거부(215)의 출력값이고, X3는 저역통과 필터(212)의 출력값이다.
Figure 112013067021532-pat00007
여기서, X3은 저역통과 필터(212)의 출력값이고, X4는 고역통과 필터(214)의 출력값이다.
잡음 제거의 성능을 높이기 위하여 대역통과 필터와 달리 중간값 필터를 사용할 수 있다. 중간값 필터 방식은 n차수와 입력 벡터 x에 1차원 평균 필터를 적용한다. 중간값 필터를 이용한 잡음 제거의 효과는 도 8에 도시되어 있다.
심전도 검출부(225)는 잡음 제거부(220)에 의해 잡음 제거된 신호의 QRS 군을 분석하여 심전도를 검출한다. QRS 군을 분석하는 여러 가지 방법이 존재하나 본 실시 예는 QRS 군의 경사정보를 이용하여 QRS 군을 분석하는 대표적인 방법으로 Pan-Tompkins 알고리즘을 이용한다. Pan-Tompkins 알고리즘을 적용한 심전도 검출부(225)는 파생필터(232), 제곱연산부(234), 적분필터(236), 임계치 설정부(240), 파형 검출부(250)의 구성을 포함한다.
먼저 파생필터(232)는 잡음 제거부(220)의 출력값(X4)에서 QRS 군의 경사정보를 추출한다. 파생필터는 다음 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112013067021532-pat00008
여기서, X4는 잡음 제거부(220)의 출력값이고, X5는 파생필터(232)의 출력값이다.
도 3과 같은 QRS 군의 Q 파형과 S 파형의 경사정보는 음수 정보도 포함하므로, 이를 양수화하고 고주파 신호 성분을 강조하기 위하여, 제곱연산부(234)는 파생필터(232)의 출력값을 제곱한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure 112013067021532-pat00009
여기서, X5는 파생필터(232)의 출력값이고, X6은 제곱연산부(234)의 출력값이다.
다음으로, 적분필터(236)는 제곱연산부(234)의 출력값을 적분하여 파형 분석에 적합한 파형으로 만든다. 적분필터는 다음 수학식과 같다.
Figure 112013067021532-pat00010
여기서, X6은 제곱연산부(234)의 출력값이고, Y는 적분필터(236)의 출력값이고, N은 적분 구간 대역의 샘플 개수이다. N은 가장 큰 QRS 군의 대역 구간과 비슷하게 설정하는 것이 바람직하다. 만약 적분 구간 대역이 너무 넓으면 QRS 군과 그 주변의 T 파형이 합쳐 합쳐지게 되고, 적분 구간 대역이 너무 좁으면 여러 개의 피크점이 나타난다. 일 예로, 적분 구간 대역 N을 30 샘플로 할 수 있다.
임계치 설정부(240)는 적분필터(236)의 출력값 중 가장 큰 값과 일정 구간 동안의 평균값을 각각 임계치로 설정한다.
Figure 112013067021532-pat00011
Figure 112013067021532-pat00012
그리고, 파형 검출부(250)는 QRS 군에 대해 임계치1을 적용하여 R 파형의 피크를 검출한다. 만약 임계치1을 통한 R 파형의 피크 검출에 실패한 경우에는 임계치2를 적용하여 R 파형의 피크를 검출한다. R 파형 피크가 검출되면 R 파형 피크를 기준으로 왼쪽의 Q 파형과 오른쪽의 S 파형을 검출한다.
도 5는 본 발명에 따른 심전도 검출 방법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 심전도 검출 장치는 신호를 입력받는다(S500). 심전도 검출 장치는 입력 신호에서 피측정자의 움직임 등에 의해 발생하는 베이스라인 드리프트를 제거한다(S510). 베이스라인 드리프트 제거는 원 신호의 샘플링률과 심장박동 주기의 곱을 기준으로 원 신호를 평활화한 후 정규화된 원 신호와 차감하여 수행한다. 도 6에 베이스라인 드리프트 제거의 상세 흐름이 도시되어 있다.
베이스라인 드리프트 제거 후, 심전도 검출 장치는 대역통과 필터 또는 중간값 필터를 이용하여 신호 내 잡음을 제거하고(S520), QRS 군의 파형을 분석하여(S530), 심전도를 검출한다(S540). QRS 군의 파형 분석시 QRS 군의 경사정보를 이용할 수 있으며, 그 대표적인 알고리즘으로 Pan-Tompkins 알고리즘이 있다.
도 6은 본 발명에 따른 심전도 검출 방법에서 베이스라인 드리프트를 제거하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 심전도 검출 장치는 원 신호의 샘플링률과 심장박동 주기의 곱을 구한다(S600). 샘플링률과 심장박동 주기는 미리 설정되어 있거나 실시간 입력받을 수 있다. 심전도 검출 장치는 샘플링률과 심장박동 주기의 곱셈 결과를 정수화하고(S620), 정수화된 값을 기준으로 원 신호를 평활화한다(S620). 그리고 심전도 검출 장치는 원 신호에서 DC 성분을 제거하여 정규화한 값과 평활화한 값의 차를 구하여 베이스라인 드리프트를 제거한다(S630).
도 7과 도 8은 각각 본 발명에 따른 잡음 제거부의 잡음 제거 전과 잡음 제거 후의 신호 파형의 일 예를 도시한 도면이다.
도 8은 도 7의 신호에 대해 특히 중간값 필터를 이용하여 잡음을 제거한 경우의 신호 파형을 도시한 것으로서, 중간값 필터를 통해 잡음이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있다.
도 9는 도 2에 도시된 본 발명에 따른 심전도 검출 장치의 각 단계의 출력 신호 파형을 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 원 입력신호(X)의 파형부터, 베이스라인 드리프트 제거(X2), 저역통과 필터(X3), 대역통과 필터(X4), 파생필터(X5), 제곱(X6), 적분필터(Y) 등의 출력 파형이 도시되어 있다. 적분필터를 통한 출력 파형에서 피크값 또는 평균값을 기준으로 R 파형을 검출한 후, 베이스라인 드리프트가 제거된 신호 파형(X2)에서 R 파형의 왼쪽과 오른쪽의 가장 아래에 있는 신호를 각각 Q 파형과 S 파형으로 검출한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (9)

  1. 심전도 측정신호를 입력받는 단계;
    상기 심전도 측정신호의 샘플링률과 심장박동 주기를 기초로 상기 심전도 측정신호를 평활화하여 베이스라인 드리프트를 추정하고 상기 심전도 측정신호에 존재하는 베이스라인 드리프트를 제거하는 단계; 및
    상기 베이스라인 드리프트가 제거된 신호의 QRS 군을 분석하여 심전도 신호를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 심전도 측정신호를 입력받는 단계는,
    WBAN을 통해 무선으로 상기 심전도 측정신호를 입력받는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 베이스라인 드리프트를 제거하는 단계는,
    상기 심전도 측정신호의 샘플링률과 상기 심장박동 주기를 곱셈하는 단계;
    상기 곱셈의 결과를 정수화하는 단계;
    상기 정수화의 결과를 기준으로 상기 심전도 측정신호를 평활화하여 베이스라인 프리프트의 추정값을 구하는 단계; 및
    상기 심전도 측정신호를 정규화한 신호에서 상기 베이스라인 프리프트의 추정값을 차감하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 심전도 신호를 검출하는 단계는,
    대역통과 필터 또는 중간값 필터를 이용하여 상기 베이스라인 드리프트가 제거된 신호의 잡음을 제거하는 단계; 및
    상기 잡음 제거된 신호의 QRS 군을 분석하여 심전도 신호를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 심전도 신호를 검출하는 단계는,
    상기 베이스라인 드리프트가 제거된 신호로부터 QRS 군의 경사정보를 구하는 단계;
    상기 QRS 군의 경사정보를 제곱하는 단계;
    상기 제곱 결과를 적분하는 단계;
    상기 적분 결과의 피크값과 평균값을 구하는 단계; 및
    상기 피크값 또는 상기 평균값을 기준으로 QRS 군의 R 파형, Q 파형, S 파형의 성분을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 방법.
  6. 심전도 측정신호의 샘플링률과 심장박동 주기를 기초로 추정한 베이스라인 드리프트를 이용하여 상기 심전도 측정신호에 존재하는 베이스라인 드리프트를 제거하는 베이스라인 드리프트 제거부;
    상기 베이스라인 드리트프가 제거된 신호의 노이즈를 제거하는 잡음제거부; 및
    상기 잡음 제거된 신호의 QRS 군을 분석하여 심전도 신호를 검출하는 심전도 검출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 장치.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 베이스라인 드리프트 제거부는,
    상기 심전도 측정신호의 직류 성분을 제거하고 정규화하는 정규화부;
    상기 심전도 측정신호의 샘플링률과 심장박동 주기를 기준으로 상기 심전도 측정신호를 평활화하는 베이스라인 추정부; 및
    상기 정규화부에 의해 정규화된 신호와 상기 베이스라인 추정부에 의해 평활화된 신호의 차를 구하여 출력하는 신호차감부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 장치.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 잡음제거부는,
    대역통과필터 또는 중간값 필터로 구성되는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 장치.
  9. 제 6항에 있어서, 상기 심전도 검출부는,
    상기 잡음 제거된 신호로부터 QRS 군의 경사정보를 구하는 파생필터;
    상기 경사정보의 제곱값을 구하는 제곱연산부;
    상기 제곱연산부의 출력값을 적분하는 적분필터; 및
    상기 적분필터의 출력값의 피크값 또는 평균값을 이용하여 QRS 군의 R 파형, Q 파형, S 파형을 검출하는 파형검출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 신호 검출 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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CN110037680A (zh) * 2019-03-12 2019-07-23 平安科技（深圳）有限公司 心电图的识别方法及装置、存储介质、计算机设备
US11463522B1 (en) * 2019-07-31 2022-10-04 United Services Automobile Association (Usaa) System and method for efficiently transmitting signals with repeating structures
KR102673765B1 (ko) 2023-10-17 2024-06-10 (주)씨어스테크놀로지 다중 환자별 맞춤형 심전도 판독 장치

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080191866A1 (en) * 2005-03-22 2008-08-14 Koninklijke Philips Electronics N. V. Addressing Scheme for Smart Wireless Medical Sensor Networks
US20080262366A1 (en) 2003-10-10 2008-10-23 Psi Heartsignals (Global) Limited Qt-Interval Measurement in the Electrocardiogram
CN102379692A (zh) * 2011-09-02 2012-03-21 东莞中山大学研究院 一种面向区端网络的远程心电监护系统及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080262366A1 (en) 2003-10-10 2008-10-23 Psi Heartsignals (Global) Limited Qt-Interval Measurement in the Electrocardiogram
US20080191866A1 (en) * 2005-03-22 2008-08-14 Koninklijke Philips Electronics N. V. Addressing Scheme for Smart Wireless Medical Sensor Networks
CN102379692A (zh) * 2011-09-02 2012-03-21 东莞中山大学研究院 一种面向区端网络的远程心电监护系统及方法

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