KR101751815B1

KR101751815B1 - Method for detecting shockable signal of automated defibrillator

Info

Publication number: KR101751815B1
Application number: KR1020150181925A
Authority: KR
Inventors: 김범기; 김양식; 임준식; 신병주; 임종우; 왕보현
Original assignee: 가천대학교 산학협력단; (주)라디안
Priority date: 2015-12-18
Filing date: 2015-12-18
Publication date: 2017-06-28
Also published as: CN107029354A

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 심장 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법은, 심전도 신호를 수신하는 단계, 수신된 심전도 신호를 제1 변환하는 단계, 제1 변환된 심전도 신호를 제2 변환하는 단계, 제2 변환된 신호를 이용하여 특징값을 산출하는 단계 및 산출된 특정값을 입력값으로 가중 퍼지 소속 함수를 통하여 쇼크 신호를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator according to an embodiment of the present invention includes the steps of receiving an electrocardiogram signal, first converting the received electrocardiogram signal, performing a second conversion of the first converted electrocardiogram signal, Calculating a feature value using the two converted signals, and detecting a shock signal through a weighted fuzzy membership function using the calculated specific value as an input value.

Description

TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method for detecting a shock defibrillator in a heart defibrillator,

본 발명은 급심정지 환자에게 쇼크를 가하는 심장 제세동기에서 제세동 실행이전의 시간을 감소시킬 수 있는 심장 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator capable of reducing the time before defibrillation is performed in a cardioverter defibrillator which applies a shock to a cardiac arrest patient.

많은 사람들이 급심정지(Sudden Cardiac Arrest : SCA)로 사망하고 있으며, 이의 대부분은 생명을 위협하는 부정맥에 의한 것이다. 생명을 위협할 수준의 부정맥이 나타날 경우 환자의 생존 확률은 신속한 응급 조치와 밀접하게 연관되어 있다. 이에 따라 자동 제세동기(Automated External Deribrillator)의 보급이 확산되고 있으며, 이러한 자동 제세동기는 전문 의료인의 심전도 신호 판단 없이도 전기 충격을 가할 필요가 있는지를 자동으로 판단하여 전기 충격을 가하는 장치이다.Many people die from sudden cardiac arrest (SCA), most of which is due to life-threatening arrhythmias. If life-threatening levels of arrhythmias occur, the patient's survival probability is closely related to rapid first aid. Accordingly, the spread of an automatic defibrillator (Automated External Deribrillator) is spreading. Such an automatic defibrillator is an apparatus which automatically judges whether or not it is necessary to apply an electric shock without judging an electrocardiogram signal of a medical professional and applies an electric shock.

미국 등 다른 나라의 심장마비 환자에 비하여 국내 급심정지 환자의 생존률은 매우 낮은데, 이는 신속한 응급처치를 할 수 있는 환경이 덜 마련되어 있기 때문이다. 따라서, 응급구조사 뿐만 아니라 일반인들도 자동 제세동기를 이용하여 현장에서 자동제세동을 실시한 이후에 병원으로 이동시키는 것이 바람직하다. The survival rate of domestic cardiac arrest patients is very low compared to those of other countries such as the United States because there is less environment for prompt first aid treatment. Therefore, it is desirable that not only emergency medical personnel, but also ordinary people should be moved to the hospital after performing defibrillation on the spot using an automatic defibrillator.

생명을 위협할 수준의 부정맥의 종류에는 거친 심실 세동(coarse ventricular fibrillation, coarse VF) 또는 빠른 심실 빈맥(rapid ventricular tachycardia, rapid VT)가 가장 많이 관찰되며, 이와 같은 coarse VF나 rapid VT가 나타난 급심정지 환자의 경우 10분 이내에 제세동을 실시하여야 생존이 가능하며, 시간이 경과할수록 분당 7 내지 10%씩 그 생존률이 감소하게 되므로, 자동 제세동기를 이용하여 제세동을 신속하게 실시할수록 생존률을 증가시킬 수 있다.The most common types of arrhythmias at risk for life are coarse ventricular fibrillation (coarse VF) or rapid ventricular tachycardia (rapid VT), and coarse VF or rapid VT The survival rate can be increased if the defibrillation is performed promptly using the automatic defibrillator because the survival rate can be viable if the patient is defibrillated within 10 minutes and the survival rate is decreased by 7 to 10% per minute with the lapse of time.

따라서, 제세동을 실시하기 위해서는 coarse VF 및 rapid VT와 같은 쇼크 신호 검출 단계가 선행되어야 하는데, 현재까지 이러한 쇼크 신호를 검출하기 위한 알고리즘 중 2007년에 발표된 Time-Delay 알고리즘의 경우 8초 동안의 심전도 신호를 통해 coarse VF를 검출하였다. 또한, Parameter Set 알고리즘은 10초 동안의 심전도 신호를 통하여 coarse VF, rapid VT, NSR과 N(기타부정맥)을 검출할 수 있다. 2008년에 발표된 RBF 검출 알고리즘은 VF/VT와 NSR/N을 검출하여 좋은 결과를 보였지만 실험용 심전도 신호를 미리 선택하여 일반성이 떨어지는 문제점이 있다.Therefore, shock detection such as coarse VF and rapid VT should precede the shock detection in order to perform defibrillation. Up to now, among the algorithms for detecting such a shock signal, in the case of Time-Delay algorithm announced in 2007, The coarse VF was detected by the signal. In addition, the parameter set algorithm can detect coarse VF, rapid VT, NSR and N (other arrhythmia) through electrocardiogram signal for 10 seconds. The RBF detection algorithm published in 2008 showed good results by detecting VF / VT and NSR / N, but there is a problem that the general electrocardiogram signal is pre-selected.

이렇듯 제세동 실시까지 소요되는 시간을 줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 실제로 충격 신호를 인가하기 위해 심전도 신호를 검출하기 이전부터 커패시터를 충전하는 알고리즘도 개발되어 있으나, 심전도 신호 검출 자체의 시간을 줄이면서도 정확도를 높이는 방법은 개시되어 있지 않다.Efforts are continuing to reduce the time required for defibrillation. Although an algorithm has been developed to charge a capacitor before detecting an electrocardiogram signal to actually apply an impulse signal, a method of increasing the accuracy while reducing the time of the electrocardiograph signal detection itself has not been disclosed.

본 발명의 목적은 급심 정지 환자에게 쇼크를 가하는 심장 제세동기에서 제세동 실행이전의 시간을 감소시킬 수 있는 심장 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법을 제공하고자 함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method of detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator which can reduce the time before defibrillation is performed in a cardioverter defibrillator that applies a shock to a patient who has a sudden stop.

본 발명의 실시 예에 따른 심장 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법은, 심전도 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 심전도 신호를 제1 변환하는 단계; 상기 제1 변환된 심전도 신호를 제2 변환하는 단계; 상기 제2 변환된 신호를 이용하여 특징값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 특징값을 입력값으로 가중 퍼지 소속 함수를 통하여 쇼크 신호를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.A method of detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator according to an exemplary embodiment of the present invention includes: receiving an electrocardiogram signal; First converting the received electrocardiogram signal; Converting the first converted ECG signal into a second converted ECG signal; Calculating a feature value using the second converted signal; And detecting a shock signal through the weighted fuzzy membership function using the calculated feature value as an input value.

상기 수신된 신호는 디지털 형태의 신호인 것을 특징으로 한다.And the received signal is a digital signal.

상기 제1 변환은 웨이블릿 변환인 것을 특징으로 한다.And the first transformation is a wavelet transformation.

상기 제2 변환은 시간 지연 변환(Time Delay Transform)인 것을 특징으로 한다.And the second transformation is a time delay transformation.

상기 시간 지연 변환은

의 식에 의해 이루어지고, 상기 X(x)는 제1 변환된 신호이며, Y(x)는 제2 변환된 신호인 것을 특징으로 한다.The time delay transform

, Wherein X (x) is a first converted signal, and Y (x) is a second converted signal.

상기 제2 변환된 신호를 이용하여 무수축 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include determining whether the shake is not shrunk by using the second converted signal.

상기 무수축 여부를 판단하는 단계는 상기 제2 변환된 신호의 값들의 절대값의 합을 이용하여 판단하는 단계를 포함할 수 있다.And the step of determining whether or not the non-contraction is performed may include using the sum of the absolute values of the values of the second converted signal.

상기 무수축 여부를 판단하는 단계는, 상기 제2 변환된 신호의 값들간의 거리를 이용하여 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining whether or not the non-shrinkage may be performed may include determining a distance between the values of the second converted signal.

상기 특징값을 산출하는 단계는, 상기 무수축 여부의 판단 결과 무수축이 아닌 경우 수행되는 것을 특징으로 한다.Wherein the step of calculating the characteristic value is performed when the non-shrinkage is determined to be non-shrinkage.

상기 특징값을 산출하는 단계는 상기 제2 변환된 신호들의 값들 중 기설정된 진폭 구간 내에 있는 값들 사이의 평균 거리를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The calculating of the feature value may include calculating an average distance between values within a predetermined amplitude interval of the values of the second transformed signals.

상기 특징값을 산출하는 단계는 상기 제2 변환된 신호들의 값들을 연결하는 직선의 기울기의 표준편차를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of calculating the feature value may include calculating a standard deviation of a slope of a straight line connecting the values of the second converted signals.

상기 특징값을 산출하는 단계는 상기 제2 변환된 신호들의 피크값의 개수, 피크값 전후 값들, 기설정된 범위에 포함된 피크값들의 표준편차 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The calculating of the feature value may include calculating at least one of a number of peak values of the second converted signals, values before and after a peak value, and standard deviation of peak values included in a predetermined range.

상기 산출된 특징값은 7개인 것을 특징으로 한다.And the calculated feature value is 7.

본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에 따르면 심전도 신호에 따른 쇼크 신호를 7초 대에 검출함으로써 제세동 충격 신호를 인가하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있다.According to the method for detecting a shock signal according to an embodiment of the present invention, it is possible to reduce the time required for applying a defibrillation shock signal by detecting a shock signal according to an electrocardiogram signal in 7 seconds.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법을 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에서의 초기 입력 신호를 도시한 그래프이다.
도 3a은 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에서 제1 변환을 거친 후의 신호를 도시한 그래프이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에서 제2 변환을 거친 후의 신호를 도시한 그래프이다.
도 4a 내지 도 4b는 도 3b에 도시된 제2 변환을 거친 후의 신호에서 무수축(Asystole)을 검출하기 위한 방법을 도시한 도면들이다.
도 5 내지 도 10은 도 4a 내지 도 4b에 따라 무수축이 검출되지 않은 경우, 쇼크 신호를 검출하기 위하여 특징값을 산출하기 위한 예시방법들을 도시한 도면들이다.1 is a flowchart showing a shock signal detection method according to an embodiment of the present invention.
2 is a graph showing an initial input signal in a shock signal detecting method according to an embodiment of the present invention.
3A is a graph showing a signal after a first conversion in the shock signal detection method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3B is a graph showing a signal after a second conversion in the shock signal detecting method according to an embodiment of the present invention. FIG.
Figs. 4A-4B are diagrams illustrating a method for detecting asystole in a signal after a second transformation shown in Fig. 3B.
FIGS. 5 to 10 illustrate exemplary methods for calculating a feature value for detecting a shock signal when no shrinkage is detected according to FIGS. 4A to 4B.

본 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. Specific structural and functional descriptions of the embodiments of the present invention disclosed herein are for illustrative purposes only and are not to be construed as limitations of the scope of the present invention. And should not be construed as limited to the embodiments set forth herein or in the application.

본 발명에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 형태를 가질 수 있으므로 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. The embodiments according to the present invention are susceptible to various changes and may take various forms, so that specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in this specification or application. It is to be understood, however, that it is not intended to limit the embodiments according to the concepts of the present invention to the particular forms of disclosure, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.The terms first and / or second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are intended to distinguish one element from another, for example, without departing from the scope of the invention in accordance with the concepts of the present invention, the first element may be termed the second element, The second component may also be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises ", or" having ", or the like, specify that there is a stated feature, number, step, operation, , Steps, operations, components, parts, or combinations thereof, as a matter of principle.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be construed as meaning consistent with meaning in the context of the relevant art and are not to be construed as ideal or overly formal in meaning unless expressly defined herein .

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법을 도시한 순서도이다.1 is a flowchart showing a shock signal detection method according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 쇼크 신호 검출 방법은 쇼크 신호 검출 장치에서 구현될 수 있으며, 쇼크 신호 검출 장치를 구성하는 수신부, 중앙제어부 등에서 수행될 수 있다.Referring to FIG. 1, the method of detecting a shock signal according to an embodiment of the present invention may be implemented in a shock signal detecting apparatus, and may be performed in a receiving unit, a central control unit, and the like, which constitute the shock signal detecting apparatus.

먼저, 환자의 몸체에 부착된 전극 패드로부터 심전도 신호가 수신되면(S101), 수신된 심전도 신호에 대하여 제1 변환이 수행된다(S103). 제1 변환된 신호에 대해 다시 제2 변환이 수행된다(S105). 제2 변환된 신호를 이용하여 무수축(Asystole) 여부를 판정한 뒤(S107), 무수축이 아니라고 판정된 경우 복수의 특징값을 산출한다(S109). 일 예로 계산된 특징값은 7개일 수 있다. 이러한 특징값은 기학습에 의해 마련된 가중퍼지 소속함수의 입력값이 되며, 가중퍼지 소속함수에서 쇼크 신호를 검출할 수 있다(S111). First, when an electrocardiogram signal is received from an electrode pad attached to a patient's body (S101), a first conversion is performed on the received electrocardiogram signal (S103). The second conversion is again performed on the first converted signal (S105). (S107). If it is determined that there is no shrinkage, a plurality of feature values are calculated (S109). For example, the calculated feature value may be seven. This feature value becomes the input value of the weighted fuzzy membership function provided by the learning, and a shock signal can be detected in the weighted fuzzy membership function (S111).

무수축이라는 것은 이미 심정지가 된 상태여서 제세동 쇼크를 인가할 필요가 없는 상태를 말한다.No shrinkage refers to a state in which the patient is in a cardiac arrest state and does not need to apply a shock shock.

종래의 방법의 경우, 제1 변환된 신호를 통하여 무수축 여부를 판정하고, 6개의 특징값을 구하나, 본원의 경우, 제1 변환된 신호를 기초로 다시 제2 변환을 수행한 뒤에, 제2 변환된 신호에 기반하여 무수축 여부를 판정하며, 7개의 특징값을 구한다는 구성상 차이점이 있다. 또한, 무수축 여부를 판정하는 방법 또한 상이하다. 종래에는 제1 변환된 신호의 피크점들의 평균값을 통하여 무수축 여부를 판정하였으나, 본 발명에서는 제2 변환된 신호의 피크점들의 크기의 절대값을 모두 더한 것과 피크점들 사이의 거리들을 더한 것의 평균값을 입력으로한 기설정된 학습 과정이 입력된 가중퍼지 소속함수의 출력을 통해 무수축 여부를 판정한 것이다.In the case of the conventional method, the non-shrinking state is determined through the first converted signal, and six characteristic values are obtained. In this case, after performing the second conversion again based on the first converted signal, It is judged whether there is no shrinkage based on the converted signal, and there are differences in configuration in that seven characteristic values are obtained. The method of determining whether or not to shrink is also different. In the present invention, it is determined whether or not the non-contraction is performed through the average value of the peak points of the first converted signal. In the present invention, the sum of the absolute values of the peak points of the second converted signal plus the distances between the peak points A predetermined learning process in which an average value is input is judged as to whether or not shrinkage is possible through the output of the weighted fuzzy membership function inputted.

이러한 복수 개의 특징값은 가중 퍼지 소속 함수에 기인한 학습 결과에 따라 산출 방법이 결정될 수 있다. The plurality of feature values may be determined in accordance with a learning result caused by the weighted fuzzy membership function.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에서의 초기 입력 신호를 도시한 그래프이며, 도 3a은 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에서 제1 변환을 거친 후의 신호를 도시한 그래프이고, 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼크 신호 검출 방법에서 제2 변환을 거친 후의 신호를 도시한 그래프이다.FIG. 2 is a graph showing an initial input signal in a shock signal detecting method according to an embodiment of the present invention. FIG. 3A is a graph showing a signal after a first conversion in the shock signal detecting method according to an embodiment of the present invention FIG. 3B is a graph showing a signal after a second conversion in the shock signal detecting method according to an embodiment of the present invention. FIG.

도 2를 참조하면, 도 2에 도시된 그래프는 제1 변환인 Haar Wavelet 변환 이전의 초기 입력 신호의 일 예를 도시한 것이다. 도 3a는 제1 변환을 거친 신호를 나타낸 그래프이다. 제1 변환된 신호는 제2 변환되어 도 3b에 도시된 그래프와 같은 형태를 갖는 신호가 된다. 제2 변환은 다음과 같은 수학식에 의해 수행될 수 있다.Referring to FIG. 2, the graph shown in FIG. 2 shows an example of an initial input signal before a Haar Wavelet transform, which is a first transform. FIG. 3A is a graph showing a signal subjected to the first conversion. FIG. The first converted signal is subjected to a second conversion to become a signal having the same shape as the graph shown in FIG. 3B. The second transformation can be performed by the following equation.

위의 수학식 1에서 Y(x) 부분이 제2 변환된 신호를 나타내며, X(x) 부분이 제1 변환된 신호를 나타낸다. 이러한 제2 변환은 시간 지연(Time Delay)을 이용한 것이다. 일 예로 제2 변환은 시간 지연 변환(Time Delay Transform; TDT)일 수 있다.In Equation (1), Y (x) represents a second transformed signal, and X (x) represents a first transformed signal. This second conversion is based on a time delay. For example, the second transform may be a time delay transform (TDT).

제1 변환인 웨이블릿 변환은 신호 처리에 있어서 시간상의 국소적인 특정 지점에서의 주파수 특성을 동시에 분석함으로써 전역적 주파수 특성 정보를 주는 푸리에 변환의 단점을 보완할 수 있는 방법으로, 비연속 웨이블릿 변환은 시간-주파수 신호를 다양한 스케일의 비연속 신호로 분리할 수 있다. d1, d2, d3 레벨 순으로 갈수록 신호의 피크점들 분포가 간략해지면서, 필요한 신호만을 보여줄 수 있다. 이러한 웨이블릿 변환 결과 중 d3 값을 제2 변환한다.The wavelet transform, which is the first transformation, is a method that can compensate for the disadvantage of Fourier transform giving global frequency characteristic information by simultaneously analyzing the frequency characteristics at a specific local point in time in signal processing. - The frequency signal can be separated into non-continuous signals of various scales. d1, d2, and d3, the distribution of the peak points of the signal becomes simpler, and only necessary signals can be shown. The d3 value of the wavelet transform result is subjected to second conversion.

도 4a 내지 도 4b는 도 3b에 도시된 제2 변환을 거친 후의 신호에서 무수축(Asystole)을 검출하기 위한 방법을 도시한 도면들이다. Figs. 4A-4B are diagrams illustrating a method for detecting asystole in a signal after a second transformation shown in Fig. 3B.

도 4a와 도 4b를 참조하면, 도 4a에 도시된 도면은 절대값을 이용하여 무수축(Asystole)을 판별하는 방법에 대한 것이며, 도 4b에 도시된 도면은 신호값 사이의 거리를 이용하여 무수축(Asystole)을 판별하는 방법에 대한 것이다. 도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같이 무수축 여부를 판별하기 위해서는 원래 신호(Original Signal)로서 제2 변환된 신호의 값들이 이용될 수 있다. 도 4a 및 도 4b에 도시된 것과 같은 방법을 통하여 무수축(Asystole) 여부를 판별할 수 있다. 구체적인 과정은 상술한 바와 같다.Referring to FIGS. 4A and 4B, the diagram shown in FIG. 4A relates to a method of determining asystole using an absolute value, and the diagram shown in FIG. 4B uses a distance between signal values, And a method for determining an asystole. As shown in FIGS. 4A and 4B, the values of the second converted signal may be used as an original signal in order to determine whether the shrinkage is non-shrinkable. It is possible to determine whether or not it is asystole through the method as shown in Figs. 4A and 4B. The detailed procedure is as described above.

도 4a 및 도 4b에 도시된 방법을 통하여 무수축을 판별하고, 무수축인 경우에는 충격을 가할 필요가 없으므로 쇼크 불가 상태로 판단하여 이후 단계를 종료하거나, 새로운 명령 또는 신호가 입력될 경우 다시 제1 변환 및 제2 변환을 거쳐 무수축 여부를 판별하는 단계를 반복할 수 있다.4A and 4B, it is not necessary to apply an impact in the case of no shrinkage, so it is determined that the shock is impossible and the subsequent step is terminated, or when a new command or signal is input, 1 conversion and the second conversion to determine whether or not to shrink.

도 5 내지 도 10에는, 무수축이 아니라고 판별된 경우, 쇼크 가능 여부를 판별(쇼크 신호를 검출)하기 위하여 복수의 특징값을 계산하는 다양한 예시적인 방법이 도시되어 있다. Figs. 5 to 10 show various exemplary methods of calculating a plurality of feature values in order to determine whether shock is possible (to detect a shock signal) when it is determined that no shrinkage is present.

도 5의 경우, PSR(Phase Space Reconstruction) 방법을 이용하여 특징값을 계산하는 일 예를 도시하고 있다. 이러한 방법은 Phase Space를 기반으로 동적인 파형이나 무작위적인 신호를 분석하기 위한 기법으로서, 제1 변환된 신호의 d3 데이터가 제2 변환된 것을 이용하며, x축에는 시간 t일 때의 amplitude unit값이, y축에는 시간 t+0.5일 때의 amplitude unit값이 구현되어 2차원의 그래프를 얻게 되는데, 이 때 표시된 박스(box)의 개수를 통하여 특징값을 얻게 된다. 도 5의 좌측 상부에 도시된 바와 같이 정상 파형(NSR; Normal Sinus Rhythm)인 경우, 좌측 하부에 도시된 바와 같이 적은 공간을 차지하나, 우측 상부에 도시된 바와 같이 비정상 파형(심실 세동 : VF)인 경우, 우측 하부에 도시된 바와 같이 많은 공간을 차지하게 된다. 구성된 Phase Space를 기반으로 다음의 수학식 2에 의해 특징값(d)을 구할 수 있다.In the case of FIG. 5, a feature value is calculated using a PSR (Phase Space Reconstruction) method. This method is a technique for analyzing a dynamic waveform or a random signal based on a phase space. The method uses the second converted d3 data of the first converted signal, and the x-axis shows the amplitude unit value On the y-axis, the amplitude unit value at time t + 0.5 is implemented to obtain a two-dimensional graph. At this time, a characteristic value is obtained through the number of boxes displayed. As shown in the upper left part of FIG. 5, when the normal waveform is NSR (Normal Sinus Rhythm), it occupies a small space as shown in the lower left part, but the abnormal waveform (VF) , It takes up a lot of space as shown in the lower right. Based on the constructed phase space, the feature value (d) can be obtained by the following equation (2).

도 6의 경우, 피크점의 개수를 통해 특징값을 구하는 방법에 대한 도면이다. 제2 변환된 심전도 신호 중에서 피크점의 개수를 추출할 수 있다. 도 6의 좌측은 정상 파형(NSR; Normal Sinus Rhythm)인 경우를, 우측은 심실 세동(VF)인 경우의 피크 점의 개수를 도시한 것으로서 확연히 차이가 있음을 알 수 있다. 점들의 평균값 이상인 점들을 피크 점으로 사용한다. 이러한 피크점의 개수가 특징값으로 이용된다. In the case of FIG. 6, there is shown a method of obtaining a feature value through the number of peak points. The number of peak points in the second converted electrocardiogram signal can be extracted. The left side of FIG. 6 shows the case of normal sinus rhythm (NSR) and the right side shows the number of peak points in the case of ventricular fibrillation (VF). Points that are above the mean value of the points are used as peak points. The number of such peak points is used as a characteristic value.

도 7의 경우, 피크점의 앞쪽 2개의 값과 뒤쪽 2개의 값을 이용하여 특징값을 계산할 수 있다. 제2 변환된 신호에서 피크점을 찾아 피크점 앞의 두 값(p1, p2)과 뒤의 두 값(n1, n2)를 구하고, 이 중에서 p1 값을 특징값으로 이용할 수 있다.In the case of FIG. 7, the feature value can be calculated using the two preceding values and the following two values of the peak point. The two points (p1, p2) and the two subsequent points (n1, n2) before the peak point are found by finding the peak point in the second converted signal, and the p1 value can be used as the characteristic value.

도 8의 경우, 특정 진폭 구간 내외에서의 점들의 표준 편차를 특징값으로 이용하는 방법에 대하여 도시한 그래프이다. 기설정된 진폭 구간 내외에 위치하는 점들의 표준편차를 이용하는 것이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 정상인 경우와 심실 세동(VT)인 경우에, 제2 변환된 신호의 진폭에 따른 점들의 분포가 상이한 것을 알 수 있다.In the case of FIG. 8, a graph showing a method of using the standard deviation of the points within a specific amplitude section as a characteristic value. And the standard deviation of the points located within or outside the predetermined amplitude section is used. As shown in FIG. 8, it can be seen that the distribution of points according to the amplitude of the second transformed signal is different in the normal case and the ventricular fibrillation (VT).

도 9의 경우, 제2 변환된 신호를 이용하여 기설정된 진폭 구간 내외에서의 점들의 거리의 평균을 특징값으로 이용하는 방법을 도시한 것이다. 예컨대, 진폭 구간의 일정한 범위가 기설정되면, 범위 내에 있는 점들의 평균 거리를 계산할 수 있는 것이다. 이러한 범위는 -50 내지 50 또는 -200 내지 200 일 수 있다. In the case of FIG. 9, a method of using an average of the distances of points within a predetermined amplitude section and using the second converted signal as a characteristic value is shown. For example, if a constant range of the amplitude interval is preset, the average distance of the points within the range can be calculated. This range may be from -50 to 50 or from -200 to 200.

도 10의 경우, 제2 변환된 신호가 갖는 포인트들을 직선으로 연결하였을 때 포인트와 포인트 사이 기울기의 표준편차를 특징값으로 이용하는 방법을 도시한 것이다. 종래의 경우 이러한 특징값은 이용하지 않았으나, 본 발명에서 가중퍼지 소속함수의 입력값으로 이러한 특징값을 이용함에 의해 쇼크 신호 검출 시간을 줄이면서도 더 정확하게 검출할 수 있게 되었다.In the case of FIG. 10, a standard deviation of a slope between a point and a point is used as a characteristic value when the points of the second converted signal are connected by a straight line. In the prior art, such a feature value is not used. However, by using the feature value as an input value of the weighted fuzzy membership function in the present invention, it is possible to detect the shock signal more accurately while reducing the detection time.

이러한 예시적인 특징값들은 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망의 입력 특징으로 이용되어, 가중 퍼지 소속 함수에서 쇼크 신호인지 여부에 대한 판단 결과가 출력된다. 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망(NEWFM : Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Function)은 입력으로부터 학습된 가중 퍼지 소속 함수의 경계값을 이용하여 클래스를 분류하는 지도학습 퍼지 신경망이다. These exemplary characteristic values are used as an input feature of the weighted fuzzy membership function-based neural network, and a determination result as to whether or not the weighted fuzzy membership function is a shock signal is output. The weighted fuzzy membership function (NEWFM) is a learning learning fuzzy neural network that classifies classes using boundary values of weighted fuzzy membership functions learned from input.

NEWFM의 구조는 입력, 하이퍼박스, 클래스의 3개 계층으로 구성되어 있다. 입력 계층은 n개의 입력 노드들로 구성되며, 각 입력 노드는 하나의 특징값을 입력받는다. 하이퍼박스 계층은 m개의 하이퍼박스 노드들로 구성되고, 첫번째 하이퍼박스 노드 B1은 하나의 클래스 노드에 연결외며 n개의 퍼지 집합을 갖는다. The structure of NEWFM consists of three layers: input, hyper box, and class. The input layer consists of n input nodes, and each input node receives one feature value. The hyper box hierarchy consists of m hyper box nodes, and the first hyper box node B1 is connected to one class node and has n fuzzy sets.

이러한 방법을 통하여, 쇼크 신호인지 여부를 판단하는데 소요되는 시간을 감소시켜, 제세동이 필요한 환경에서 더 빨리 제세동을 인가함으로써 환자의 생존률을 높일 수 있는 것이다.In this way, it is possible to reduce the time required to determine whether a shock signal is present, thereby increasing the survival rate of a patient by applying defibrillation more quickly in an environment requiring defibrillation.

한편, 상술한 쇼크 신호 검출 방법은, 컴퓨터에서 읽을 수 있는 코드/명령들(instructions)/프로그램으로 구현된다. 예를 들면, 상기의 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 코드/명령들/프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(ex, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크, 마그네틱 테이프 등), 광학적 판독 매체(ex, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(ex, 인터넷을 통한 전송) 등의 저장 매체를 포함한다. 또한, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드를 내장하는 매체(들)로서 구현되어, 네트워크를 통해 연결된 다수 개의 컴퓨터 시스템들이 분배되어 처리 동작하도록 할 수 있다. 본 발명의 방법이 실현하는 기능적인 프로그램들, 코드들 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 쉽게 추론될 수 있음은 자명하다. On the other hand, the shock signal detection method described above is implemented in a computer-readable code / instructions / program. For example, the above method can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the code / instructions / program using a computer-readable recording medium. The computer readable recording medium may be a magnetic storage medium (ex, ROM, floppy disk, hard disk, magnetic tape, etc.), optical reading medium (ex, CD ROM, And the like. Embodiments of the present invention may also be embodied as medium (s) embodying computer readable code so that a plurality of computer systems connected through a network may be distributed and processing operations. It is to be appreciated that the functional programs, codes, and code segments implemented by the method of the present invention can be easily deduced by programmers skilled in the art to which the present invention pertains.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

Claims

Receiving an electrocardiogram signal;
First converting the received electrocardiogram signal;
Converting the first converted ECG signal into a second converted ECG signal;
Calculating a feature value using the second converted signal; And
Detecting a shock signal through a weighted fuzzy membership function with the calculated feature value as an input value,
Wherein the step of calculating the feature value includes calculating a standard deviation of a slope of a straight line connecting the values of the second converted signals.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 1,
Characterized in that the received signal is a digital form signal.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 1,
Characterized in that the first transformation is a wavelet transform.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 1,
Characterized in that the second transformation is a time delay transform.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

5. The method of claim 4,
The time delay transform

, &Lt; / RTI >
Wherein X (x) is a first transformed signal and Y (x) is a second transformed signal.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 1,
Further comprising the step of determining whether the second signal is non-shrinkable using the second converted signal,
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 6,
Wherein the step of determining whether the non-contraction is to be performed comprises using a sum of absolute values of the values of the second converted signal,
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 6,
Wherein the step of determining whether or not the non-shrinking operation is performed includes the step of determining using the distance between the values of the second converted signal,
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 6,
The step of calculating the feature value may include:
Wherein the non-shrinking is performed when the non-shrinking condition is not satisfied.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 1,
Wherein calculating the feature value comprises calculating an average distance between values within a predetermined amplitude interval of values of the second transformed signals.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

delete

The method according to claim 1,
Wherein the step of calculating the feature value includes calculating at least one of a number of peak values of the second converted signals, values before and after a peak value, and standard deviation of peak values included in a predetermined range.
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.

The method according to claim 1,
Wherein the calculated feature value is 7,
A method for detecting a shock signal of a cardioverter defibrillator.