KR102327151B1

KR102327151B1 - 심전도의 심실 탈분극 검출 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR102327151B1
Application number: KR1020190152782A
Authority: KR
Inventors: 배태욱; 권기구; 김규형
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2019-11-25
Filing date: 2019-11-25
Publication date: 2021-11-17
Also published as: US20210153763A1; US11504045B2; KR20210063997A

Abstract

본 발명은 심전도의 심실 탈분극(QRS) 검출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 장치는 ECG 신호를 수신하는 입력부와, ECG 신호를 이용하여 R 및 심실 탈분극을 검출하는 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 1차 미분 필터 및 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출하는 것을 특징으로 한다.

Description

심전도의 심실 탈분극 검출 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING QRS OF ECG}

본 발명은 심전도의 심실 탈분극(QRS) 검출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

부정맥(Cardiac arrhythmia)은 심장박동이 너무 빨리 뛰거나(성인의 경우 분당 100회 이상), 너무 느리게 뛰는(60회 이하) 경우를 말한다.

부정맥은 보통의 경우 증상은 없지만, 심한 경우 어지러움, 기절, 가쁜 숨, 가슴 통증을 유발할 수 있고, 특히 심각한 경우 심박 정지(cardiac arrest)의 위험을 초래할 수 있다.

종래 기술에 따른 R-R(R 피크 간격) 검출 기법은 많은 계산량에 의해 실시간 처리가 어렵고, 계산량이 적은 검출 기법은 많은 오류를 포함하고 있으며, 잡음에 대처가 미흡하여 분석 신뢰도가 떨어지는 문제점이 있다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 미분 필터 쌍(Pair of Derivative Filter) 및 최대 필터(Max Filter)를 이용하여 효율적으로 실시간 R 및 QRS를 검출하는 것이 가능한 장치(휴대용 ECG 장치) 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 장치는 ECG 신호를 수신하는 입력부와, ECG 신호를 이용하여 R 및 심실 탈분극을 검출하는 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 1차 미분 필터 및 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법은 수신한 ECG 신호에 대해 미분 필터 쌍과 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출하는 단계와, 노이즈 구간을 검출하고, 노이즈 구간에서의 R 피크를 검출하는 단계 및 RR 구간의 후보를 설정하고, 노이즈를 고려하여 RR 구간을 수정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 장치는 ECG 신호를 이용하여 QRS 구간 내의 R 피크를 검출하는 R 포인트 검출 모듈과, 잡음 구간 과 잡음 구간 내의 R 피크를 검출하는 잡음 검출 모듈 및 R 포인트 검출 모듈 및 잡음 검출 모듈의 검출 결과를 이용하여 RR 구간을 수정하고, 심박 변이도를 분석하는 RR 구간 수정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 미분 필터 쌍을 이용하여 QRS 검출에 있어서 잡음에 강인하고, 잡음에 오염된 QRS 정보를 R-R 간격 분석에서 제외시켜 분석 신뢰도를 향상시킴으로써, 부정맥 환자 및 그 의심 환자의 심전도 상태를 실시간으로 모니터링하고, 심장 질환 사고를 미연에 방지하는 것이 가능한 효과가 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 부정맥 파형을 도시한다.
도 2는 대표적인 부정맥 파형의 예시를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 장치를 도시한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 슬라이딩 윈도우 안의 R 피크 포인트 연결을 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 신호 포인트의 ROI에 대한 버티컬 히스토그램을 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 잡음 영역 및 ECG 신호 영역에서의 버티컬 히스토그램을 도시한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 신호 및 베이스라인, 각 위치별 히스토그램의 합과 최대 필터 적용 결과, 검출된 잡음 영역을 도시한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법을 도시한다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 MIT-BIH 데이터베이스의 레코드 234에 대한 QRS 검출 예시를 도시한다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 최대 필터 및 문턱치를 이용하여 획득한 후보 QRS 구간(interval)을 도시한다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 슬라이딩 윈도우 및 로컬 신호에서의 R 피크 위치를 도시한다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 MIT-BIH 데이터베이스에서 레코드 108, 111, 118, 217, 214 섹션에 대한 QRS 검출 결과를 도시한다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 낮은 신뢰도를 가지는 RR 배제를 도시한다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에서 108, 111, 118, 217, 및 214에 대한 R 포인트 검출 결과를 도시한다.

본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다.

한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.

이하에서는, 당업자의 이해를 돕기 위하여 본 발명이 제안된 배경에 대하여 먼저 서술하고, 본 발명의 실시예에 대하여 서술하기로 한다.

부정맥(Cardiac arrhythmia)은 도 1에 도시한 바와 같이, 심장박동이 너무 빨리 뛰거나(성인의 경우 분당 100회 이상), 너무 느리게 뛰는 경우(60회 이하)를 말한다.

부정맥은 보통의 경우 증상은 없지만, 심한 경우 어지러움, 기절, 가쁜 숨, 가슴 통증을 유발할 수 있고, 특히 심각한 경우에는 심박 정지(cardiac arrest)의 위험을 초래할 수 있다.

심전도 (electrocardiogram, ECG) 부정맥은 대표적인 양상은 도 2에 도시한 바와 같이, 심방 미성숙 비트 (atrial premature beat, 도 2에서 A로 도시), 접합 미성숙 비트(junctional premature beat, 도 2에서 J로 도시), 미성숙 심실 수축(premature ventricular contraction, 도 2에서 V로 도시), 및 심방 세동(atrial fibrillation)으로 나타나며, 심박수가 매우 불안정한 특징을 가진다.

종래 기술에 따르면, 부정맥 연구에 있어서 기본이 되는 R-R 구간을 검출하기 위하여 변환(웨이블릿 변환, 힐버트 변환 등등) 기반 검출 기법, 필터 (칼만 필터, 중간 대역 필터, 필터 뱅크) 기반 검출 기법, 신경망 기반 검출 기법, 문턱치 기반 검출 기법 등이 제안되었는데, 대부분의 R-R 검출 기법들은 계산량이 많기 때문에 실시간 처리에 어려움이 있고, 계산량이 적은 문턱치 기반 검출 기법들은 R-R 검출에 있어서 많은 오류를 발행시키는 문제점이 있다.

또한, 잡음에 대처가 미흡하여 ECG 분석의 신뢰도가 떨어지는 문제점이 있다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 웨어러블 ECG 장치로부터 측정된 ECG 신호를 실시간으로 분석하기 위해, 미분 필터 쌍 및 최대 필터를 이용하여 효율적으로 실시간 R 및 QRS를 검출하는 방법을 제안한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 부정맥 환자 및 의심 환자의 심전도 상태를 실시간으로 병원(또는 의사) 및 환자에게 알려줌으로써, 심장 질환 사고를 미연에 방지하는 것이 가능하다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 장치를 도시한다.

본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 장치(100)는 ECG 신호를 수신하는 입력부(110)와, ECG 신호를 이용하여 R 및 심실 탈분극을 검출하는 프로그램이 저장된 메모리(120) 및 프로그램을 실행시키는 프로세서(130)를 포함하고, 프로세서(130)는 1차 미분 필터 및 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출한다.

프로세서(130)는 슬라이딩 윈도우 단위로 R 피크를 검출하여 실시간 처리를 수행하고, 슬라이딩 윈도우 간에 중복되는 R 피크를 이용하여 연결시킨다.

프로세서(130)는 버티컬 히스토그램을 이용하여 ECG 신호에서 잡음 영역을 분류한다.

프로세서(130)는 1차 미분 필터의 쌍을 이용하여 QRS 특징을 검출한다.

프로세서(130)는 ECG 신호에 대해 상승 미분 필터 및 하강 미분 필터로 필터링을 수행한 결과를 이용하여, QRS 특징을 검출한다.

프로세서(130)는 QRS 특징에 최대 필터를 적용하여 QRS 후보 구간을 확장한다.

프로세서(130)는 문턱치를 이용하여 QRS 후보 구간에서 QRS 구간을 검출한다.

프로세서(130)는 슬라이딩 윈도우의 평균을 기준으로 음의 피크 값이 양의 피크 값보다 기설정된 배수 이상 큰 경우, PVC로 가정하고 R 피크 위치를 검색한다.

프로세서(130)는 잡음 영역 안에 R 포인트가 검출되면, 그와 관련된 전후의 RR구간을 분석에서 제외시킨다.

프로세서(130)는 현재 슬라이딩 윈도우 안의 최초 R이 그 이전 슬라이딩 윈도우 안의 R과 중복되는지 여부를 확인하고, 슬라이딩 윈도우 간의 연속성이 결여된 RR 구간을 분석에서 제외시킨다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 슬라이딩 윈도우 안의 R 피크 포인트 연결을 도시한다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는 도 4에 도시한 바와 같이, 실시간 처리를 위하여 슬라이딩 윈도우 단위로 R 피크를 검출한다.

이후, 슬라이딩 윈도우마다 검출된 R 피크들을 병합하기 위하여 슬라이딩 윈도우 간에 중복(overlap)되는 R 피크(도 4에서 빨간색으로 도시한 부분)를 검출하고, 검출된 중복 R 피크를 이용하여 앞/뒤 슬라이딩 윈도우 안의 검출된 R 피크들을 이어 붙인다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 신호 포인트의 ROI에 대한 버티컬 히스토그램을 도시한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 슬라이딩 윈도우 단위 및 미분 필터 처리에 따라 BW(Baseline Wandering)에 강인하므로, 잡음 검출 설계의 특징은 근 잡음 검출에 있다.

근 잡음을 검출하기 위한 신호 포인트를 중심으로 한 ROI 영역에서의 버티컬 히스토그램(vertical histogram)은 도 5에 도시한 바와 같다.

전체 bin의 수가

이며, 히스토그램 m_i인, x(n)에 대한 히스토그램 합 h(n)은 다음 [수학식 1]과 같다.

[수학식 1]

이 때, W_v=15. x(n)에 대한 히스토그램에서 전체 bin의 수는 항상 동일하지만, bin 값의 범위는 x(n)의 신호 크기에 따라 달라진다.

또한 히스토그램 m_i는 ROI 안의 ECG 신호에 대한 bin i(신호 높이값)의 개수를 나타내며, 근 잡음처럼 주파수가 높은 국부 영역에서는 히스토그램 값이 커진다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 잡음 영역 및 ECG 신호 영역에서의 버티컬 히스토그램을 도시한다.

도 6에 도시한 바와 같이, noisy 신호는 MIT-BIH 신호 번호 234에 MA(Motion Artifact)가 더해져서 만들어진 것이다.

노이즈 영역에서는 전반적으로 bin 마다 버티컬 히스토그램 값이 높은 반면에, 일반적인 ECG 신호 영역에서는 처리되는 포인트의 위치에 따라 버티컬 히스토그램 분포가 달라진다.

ECG 신호의 경우, 중요 wave(도 6에서 D)의 피크 포인트에서의 버티컬 히스토그램은 낮은 bin 구간에 집중된다.

wave의 상승 또는 하강 구간(도 6에서 E)은 전체 bin 범위에 대해 평탄한 히스토그램 분포(flat skewness)를 가지는 반면에, flat 구간(도 6에서 F)은 특정 bin에 밀집된 히스토그램 분포(high skewness)를 가진다.

결과적으로, 잡음 영역에서의 수직 히스토그램 합은 일반적인 ECG 신호 영역보다 더 큰 것을 알 수 있으며, 잡음 포인트와 일반적인 신호 포인트를 구별하기 위하여 각 신호 포인트에서의 버티컬 히스토그램 합이 이용된다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 신호 및 베이스라인, 각 위치별 히스토그램의 합과 최대 필터 적용 결과, 검출된 잡음 영역을 도시한다.

버티컬 히스토그램 및 최대 필터를 이용한 잡음 영역 검출 결과는 도 7에 도시된 바와 같다.

버티컬 히스토그램을 계산하기 위한 기준선은 noisy signal에

크기의 중앙값 필터를 적용하여 구해진다.

도 7의 2번째 행에서 sum of vertical histogram에

크기의 최대 필터를 2번 적용하여 버티컬 히스토그램 합계의 윤곽선이 구해진다.

잡음 구간을 검출하기 위한 적절한 문턱치는 outline of histogram sum에서 상위 20% 및 하위 20%의 평균이 사용된다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법을 도시한다.

본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법은 R 포인트 검출 모듈, 잡음 검출 모듈 및 검출된 R 포인트 연결 모듈에 의해 수행된다.

R 포인트 검출 모듈은 슬라이딩 윈도우 단위로 R 피크를 검출하고, 슬라이딩 윈도우 간에 중복되는 R 피크를 연결시키며, 1차 미분 필터의 쌍, 최대 필터 및 문턱치를 이용하여 후보 QRS 구간을 획득하고, 후보 QRS 구간에서 R 피크를 검출한다.

잡음 검출 모듈은 버티컬 히스토그램 값을 이용하여 잡음 구간을 검출하고, RR 구간 수정 모듈은 잡음 구간 내에서 검출된 R 피크와 관련된 RR 구간을 분석에서 제외시키고, 슬라이딩 윈도우 간의 R 중복 여부를 확인한 결과에 따라 연속성이 결여된 RR 구간을 분석에서 제외시켜 RR 구간을 수정한다.

본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법은 (a) 수신한 ECG 신호에 대해 미분 필터 쌍과 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출하는 단계와, (b) 노이즈 구간을 검출하고, 노이즈 구간에서의 R 피크를 검출하는 단계 및 (c) RR 구간의 후보를 설정하고, 노이즈를 고려하여 RR 구간을 수정하는 단계를 포함한다.

(a) 단계는 상승 미분 필터 및 하강 미분 필터에 대한 1차 미분 필터의 쌍을 이용하여 QRS 특징을 검출한다.

(a) 단계는 1차 미분 필터의 쌍이 적용된 결과를 곱하여 QRS 특징을 검출한다.

(a) 단계는 최대 필터를 적용하여 QRS 후보 구간을 확장하고, 문턱치를 이용하여 QRS 구간을 검출한다.

(a) 단계는 QRS 후보 구간에서 R 피크를 검출하되, 슬라이딩 윈도우의 평균을 기준으로 음의 피크 값이 양의 피크 값보다 기설정된 배수 이상 큰 경우, PVC로 가정하고 R 피크 위치를 검색한다.

(b) 단계는 버티컬 히스토그램을 이용하여 ECG 신호에서 잡음 영역을 분류한다.

(c) 단계는 잡음 영역 안에서 검출된 R 피크와 관련된 전후 RR 구간을 분석에서 제외시킨다.

(c) 단계는 현재 슬라이딩 윈도우 안의 최초 R이 그 이전 슬라이딩 윈도우 안의 R과 중복되는지 여부를 확인하고, 슬라이딩 윈도우 간의 연속성이 결여된 RR 구간을 분석에서 제외시킨다.

도 8을 참조하면, S801 단계에서 ECG 시퀀스가 입력되면, S802 단계는 슬라이딩 윈도우 및 스텝 사이즈(step size)를 설정한다.

본 발명의 실시예에 따르면 1차 미분 필터의 쌍([-1, 1] 및 [1, -1])을 이용하여 R 피크를 검출한다.

S803 단계에서 [-1, 1] 미분 필터(RDF)는 QRS의 가파른 상승 곡선을 검출하는데 반하여, S804 단계에서 [1, -1] 미분 필터(DDF)는 QRS의 급격한 하강 곡선을 검출한다.

S805 단계는 각 미분 필터에 의한 필터링 결과의 곱을 이용하여 QRS 특징(feature)를 검출하며,

이 때 미분 필터 결과의 곱은 QRS 구간을 향상시키는 반면 P파 또는 T파 및 잡음을 억제시킨다.

S806 단계는 최대 필터를 미분 필터 결과의 곱에 적용하고, S807 단계 및 S808 단계는 정규화 및 문턱치를 통해 QRS 구간 및 R 피크를 검출한다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 MIT-BIH 데이터베이스의 레코드 234에 대한 QRS 검출 예시를 도시한다.

도 9는 MIT-BIH의 234 신호에 대한 미분 필터 쌍을 이용한 QRS 검출 절차의 예를 보여준다.

R 피크를 포함한 QRS 구간은 다른 신호 구간에 비해 급격한 상승 및 하강 구간을 포함하고 있다.

슬라이딩 윈도우 크기의 원 ECG 신호 I(n)에 대한 미분 필터 결과 D_α (n)는 다음 [수학식 2]와 같이 얻어진다.

[수학식 2]

여기서 d_α(k)는 미분 필터를 의미하고, j는 미분 필터가 적용될 신호 포인트 구간의 반을 의미한다.

본 발명의 실시예에서는 j=1을 사용한다.

[수학식 3]

α는 미분 필터의 종류를 나타내며, α=1 및 α=-1은 각각 상승 구간 및 하강 구간을 검출하는 미분 필터를 의미한다.

급격한 상승 및 하강 구간을 동시에 포함하고 있는 QRS 구간의 기본적인 특징은 다음 [수학식 4]와 같이 두 종류의 미분 필터 결과의 곱함으로써 획득된다(S805).

[수학식 4]

검출된 상승 및 하강 구간을 통합하기 위하여, 아래 [수학식 5]와 같이 미분 필터들의 곱 결과에 최대 필터가 적용된다(S806).

[수학식 5]

여기서 f(=15)는 최대 필터의 반의 필터 크기를 의미한다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 최대 필터 및 문턱치를 이용하여 획득한 후보 QRS 구간(interval)을 도시한다.

도 10에 도시한 바와 같이, 정규화된 최대 필터 결과 M_N(n)에 문턱치를 적용함으로써, 후보 QRS 구간이 아래 [수학식 6]과 같이 획득된다(S807).

[수학식 6]

여기서 M_th는 현재 포인트가 후보 QRS 구간에 속하는지를 판단하는 문턱치이다.

연속하는 후보 QRS 포인트(도 9에서 "1")의 개수가 특정 문턱치를 초과하는 경우, 그 구간은 R을 포함하고 있는 후보 QRS 구간으로 분류된다.

R 검출률의 신뢰성을 높이기 위한 확장된 후보 QRS 구간은 후보 QRS 구간 양쪽으로 추가 구간을 더함으로써 구해진다.

R 피크 위치는 도 10에서 추출된 후보 QRS 구간에서 검색된다.

R 피크 검출 방법은 R파의 모양에 의존하며, 정상적인 경우와 PVC 인 경우로 나누어진다.

보통의 R 피크 모양은 높은 양의 R 피크 모양을 나타내는 반면에, PVC에서의 R 피크 모양은 깊은 음의 R 피크 포인트로서 나타난다.

따라서 후보 QRS 구간에서의 R 피크 위치는 다음 [수학식 7]과 같이 2가지 경우를 고려하여 구해진다.

[수학식 7]

여기서 β(=2.5)는 양의 R 피크와 음의 R 피크의 높이를 비교하기 위한 계수값이다.

PVC 비트에서는 슬라이딩 윈도우의 평균값과 음의 R 피크와의 차이가 양의 최대 피크와 슬라이딩 윈도우의 평균값의 차이보다 훨씬 크다.

본 발명의 실시예에 따르면, 슬라이딩 윈도우의 평균을 기준으로, 음의 피크 값이 양의 피크 값 보다 β배보다 클 때 PVC라고 가정한다.

후보 QRS 구간에 대응되는 로컬 신호 구간에서 검색된 R 피크의 위치 r_L는 도 11에서 도시한 바와 같이, 슬라이딩 윈도우에서의 R 피크 위치 r_W로 offset 값과 비교하여 다음 [수학식 8]과 같이 계산된다.

[수학식 8]

여기에서 j는 슬라이딩 윈도우 안에서의 포인트 위치이며, W 및 L은 각각 슬라이딩 윈도우및 후보 QRS에 대응되는 로컬 신호를 의미한다.

또한 원신호에서의 R 피크 위치는 step size s에 의해 다음 [수학식 9]와 같이 계산된다.

[수학식 9]

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 MIT-BIH 데이터베이스에서 레코드 108, 111, 118, 217, 214 섹션에 대한 QRS 검출 결과를 도시한다.

도 12는 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에서 108, 111, 118, 217, 및 214에 대한 미분 필터 쌍 및 최대 필터를 이용한 QRS 검출 결과를 도시한다.

N, L, R, /, 및 V는 NSR, LBBB, RBBB, Paced 및 PVC beat를 나타낸다.

본 발명의 실시예에 따르면, MIT-BIH ECG 신호들은 40Hz cutoff frequency를 가지는 저주파 대역 통과 필터에 의해 필터링되었다.

기록 108 섹션은 큰 P파 및 역 QRS를 포함한 이례적인 NSR 리듬이다.

기록 111 섹션은 notched QRS 및 큰 T파를 포함하는 LBBB 리듬이다.

기록 118 섹션은 변형된 P파 및 역 T파를 포함한 RBBB 리듬이다.

기록 217 섹션은 깊은 S파 및 큰 T파를 포함하는 paced 리듬이며, 214 섹션은 LBBB 및 PVC beat를 모두 가지고 있는 복합 리듬이다.

각각의 미분 필터 쌍의 곱 결과에서, 큰 P파 및 큰 T파는 억제된 반면에 QRS complex는 향상된다.

또한 미분 필터 쌍의 곱 결과에 대한 정규화된 최대 필터 결과에 일정한 문턱치를 사용함으로써 QRS complex가 검출될 수 있다.

도 13은 본 발명의 실시예에 따른 낮은 신뢰도를 가지는 RR 배제를 도시한다.

검출된 R 포인트의 신뢰도는 잡음 영역 안에 R이 존재하는 여부 또는 현재 슬라이딩 윈도우 안의 첫 번째 R이 그 이전 슬라이딩 윈도우 안의 R과 중복되는지 여부에서 고려된다.

도 13에 도시한 바와 같이, R(n)은 전체 ECG 신호에서 n번째 검출된 R 포인트의 위치를 나타낸다.

R(16)이 잡음 영역 안에서 검출된 신뢰할 수 없는 R 포인트라면, 그것으로 인해 계산되는 RR(15) 및 RR(16) 역시 신뢰할 수 없으며 HRV 분석에서 제외시킨다.

R(18)이 현재 슬라이딩 윈도우 안에서 첫 번째 검출된 R 포인트이며 그 이전 슬라이딩 윈도우 안의 R 포인트들과 중복되지 않는다면, 슬라이딩 윈도우 간의 검출된 R 포인트들은 연속성이 결여된다.

따라서, R(18)로 인해 계산되는 RR(17)은 신뢰할 수 없으며 HRV 분석에서 제외된다.

다만 R(18) 및 R(19)는 연속성이 보장되며, 따라서 RR(18)은 신뢰할 수 있는 R-R 구간이다.

도 14는 본 발명의 실시예에 따른 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에서 108, 111, 118, 217, 및 214에 대한 R 포인트 검출 결과를 도시한다.

기록 108 섹션은 큰 P파 및 역 QRS를 포함하고 있음에도 불구하고, 역 QRS 및 PVC의 위치가 잘 검출되었음을 확인할 수 있다.

x는 Non-conducted P-wave (blocked APB)를 의미한다.

기록 111 섹션은 notched QRS 및 비교적 큰 T파를 포함하고 있지만, 주기적인 R 포인트들이 잘 검출되는 것을 확인할 수 있다.

기록 118 섹션의 R 검출은 다른 신호 섹션에 비해 매우 용이하다.

기록 217 섹션은 깊은 S파 및 큰 T파를 포함하고 있지만, 양의 R 포인트들이 잘 검출되었음을 확인할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 기록 214 섹션은 양의 R 포인트 및 큰 T파를 포함한 PVC beat가 잘 검출되었음을 볼 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리와, 사용자 입력 장치와, 데이터 통신 버스와, 사용자 출력 장치와, 저장소를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스를 통해 데이터 통신을 한다.

컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리 및/또는 저장소에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다.

메모리 및 저장소는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 메모리는 ROM 및 RAM을 포함할 수 있다.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 검출 방법을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 본 발명에 따른 심전도의 심실 탈분극 검출 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

이제까지 본 발명의 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

ECG 신호를 수신하는 입력부;
상기 ECG 신호를 이용하여 R 및 심실 탈분극을 검출하는 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는 1차 미분 필터 및 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출하고, 잡음 영역 안에 R 포인트가 검출되면, 그와 관련된 전후의 RR구간을 분석에서 제외시키는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 슬라이딩 윈도우 단위로 상기 R 피크를 검출하여 실시간 처리를 수행하고, 슬라이딩 윈도우 간에 중복되는 상기 R 피크를 이용하여 연결시키는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 버티컬 히스토그램을 이용하여 ECG 신호에서 잡음 영역을 분류하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 1차 미분 필터의 쌍을 이용하여 QRS 특징을 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제4항에 있어서,
상기 프로세서는 ECG 신호에 대해 상승 미분 필터 및 하강 미분 필터로 필터링을 수행한 결과를 이용하여, 상기 QRS 특징을 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 QRS 특징에 최대 필터를 적용하여 QRS 후보 구간을 확장하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제6항에 있어서,
상기 프로세서는 문턱치를 이용하여 상기 QRS 후보 구간에서 QRS 구간을 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 슬라이딩 윈도우의 평균을 기준으로 음의 피크 값이 양의 피크 값보다 기설정된 배수 이상 큰 경우, PVC로 가정하고 R 피크 위치를 검색하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
삭제
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 현재 슬라이딩 윈도우 안의 최초 R이 그 이전 슬라이딩 윈도우 안의 R과 중복되는지 여부를 확인하고, 슬라이딩 윈도우 간의 연속성이 결여된 RR 구간을 분석에서 제외시키는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
(a) 수신한 ECG 신호에 대해 미분 필터 쌍과 최대 필터를 이용하여 QRS 구간 및 R 피크를 검출하는 단계;
(b) 노이즈 구간을 검출하고, 노이즈 구간에서의 R 피크를 검출하는 단계; 및
(c) RR 구간의 후보를 설정하고, 노이즈를 고려하여 RR 구간을 수정하는 단계
를 포함하는 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
제11항에 있어서,
상기 (a) 단계는 상승 미분 필터 및 하강 미분 필터에 대한 1차 미분 필터의 쌍을 이용하여 QRS 특징을 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
제12항에 있어서,
상기 (a) 단계는 상기 1차 미분 필터의 쌍이 적용된 결과를 곱하여 상기 QRS 특징을 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
제11항에 있어서,
상기 (a) 단계는 상기 최대 필터를 적용하여 QRS 후보 구간을 확장하고, 문턱치를 이용하여 QRS 구간을 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
제11항에 있어서,
상기 (b) 단계는 버티컬 히스토그램을 이용하여 상기 ECG 신호에서 잡음 영역을 분류하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
제15항에 있어서,
상기 (c) 단계는 상기 잡음 영역 안에서 검출된 R 피크와 관련된 전후 RR 구간을 분석에서 제외시키는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
제15항에 있어서,
상기 (c) 단계는 현재 슬라이딩 윈도우 안의 최초 R이 그 이전 슬라이딩 윈도우 안의 R과 중복되는지 여부를 확인하고, 슬라이딩 윈도우 간의 연속성이 결여된 RR 구간을 분석에서 제외시키는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 방법.
ECG 신호를 이용하여 QRS 구간 내의 R 피크를 검출하는 R 포인트 검출 모듈;
잡음 구간 및 상기 잡음 구간 내의 R 피크를 검출하는 잡음 검출 모듈; 및
상기 R 포인트 검출 모듈 및 잡음 검출 모듈의 검출 결과를 이용하여 RR 구간을 수정하고, 심박 변이도를 분석하는 RR 구간 수정 모듈
을 포함하는 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제18항에 있어서,
상기 R 포인트 검출 모듈은 슬라이딩 윈도우 단위로 상기 R 피크를 검출하고, 슬라이딩 윈도우 간에 중복되는 상기 R 피크를 연결시키며, 1차 미분 필터의 쌍, 최대 필터 및 문턱치를 이용하여 후보 QRS 구간을 획득하고, 상기 후보 QRS 구간에서 R 피크를 검출하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.
제18항에 있어서,
상기 잡음 검출 모듈은 버티컬 히스토그램 값을 이용하여 잡음 구간을 검출하고, RR 구간 수정 모듈은 상기 잡음 구간 내에서 검출된 R 피크와 관련된 RR 구간을 분석에서 제외시키고, 슬라이딩 윈도우 간의 R 중복 여부를 확인한 결과에 따라 연속성이 결여된 RR 구간을 분석에서 제외시켜 RR 구간을 수정하는 것
인 심전도의 심실 탈분극 검출 장치.