KR20120045526A - Apparatus and method for eliminating noise - Google Patents

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KR20120045526A KR1020100107132A KR20100107132A KR20120045526A KR 20120045526 A KR20120045526 A KR 20120045526A KR 1020100107132 A KR1020100107132 A KR 1020100107132A KR 20100107132 A KR20100107132 A KR 20100107132A KR 20120045526 A KR20120045526 A KR 20120045526A
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박길흠
김세윤
김태훈
정광욱
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경북대학교 산학협력단
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    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
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    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts

Abstract

PURPOSE: An apparatus and method for removing noises are provided to minimize the distortion of an electrocardiogram signal by estimating a change noise of a base line. CONSTITUTION: A noise removing apparatus includes a detection unit(110) and a control unit(120). The detection unit detects a base signal, determines a size of a structuring element to which a morphology operation is applied and detects the maximum sampling interval. The control unit removes detects an upward peak signal area and a downward peak signal area from an original signal by removing the base signal from the original signal.

Description

잡음 제거 장치 및 그에 따른 잡음 제거 방법 {Apparatus and method for eliminating noise}Noise canceller and method for canceling noise {Apparatus and method for eliminating noise}

본 발명은 잡음 제거 장치 및 잡음 제거 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 모폴로지 연산을 이용하여 잡음을 제거하는 잡음 제거 장치 및 잡음 제거 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a noise canceling apparatus and a noise canceling method, and more particularly, to a noise canceling apparatus and a noise canceling method for removing noise by using morphology calculation.

심전도 신호는 동방결절에서 발생된 미세 전류에 의한 심장의 수축과 이완 운동을 신체의 표면상에서 전기적으로 기록한 것으로서, 심장 활동에 관련된 여러 정보를 제공하므로 환자의 심장 질환 진단에 있어서, 중요한 역할을 한다.The ECG signal is an electrical record of the heart contraction and relaxation movements caused by the microcurrent generated in the sinus node on the surface of the body and provides important information in diagnosing heart disease of the patient because it provides various information related to the heart activity.

도 1은 일반적인 심전도 신호의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 것과 같이, 심전도 신호는 심방의 탈분극(수축)과 관계되어 나타나는 P파, 파형의 저점을 나타내는 Q파, 파형의 고점을 나타내는 R파, 저점 S파, 심실 재분극과 관련된 T파로 구성된다. 이러한, P파, QRS-complex파 및 T파는 심장의 전기적 생리적 특성을 나타내는 중요한 파형으로서 다양한 임상적 의미를 지니고 있지만, 일반적인 잡음 신호들과 진폭 및 시간 간격 등에서 유사한 특성을 갖기 때문에, 잡음 신호에 영향을 받기 쉽다. 1 is a diagram illustrating an example of a general ECG signal. As shown in FIG. 1, an electrocardiogram signal is a P wave associated with atrial depolarization (contraction), a Q wave representing a low point of the waveform, an R wave representing a high point of the waveform, a low S wave, and a T wave associated with ventricular repolarization. It is composed. The P waves, the QRS-complex waves, and the T waves have various clinical meanings as important waveforms representing the electrical and physiological characteristics of the heart. Easy to get

특히, 환자의 호흡에 의한 기전선 변동 잡음 신호는 1Hz 미만의 저주파 성분의 잡음으로서 크기가 작고 저주파인 ST-segment와 유사한 주파수대역을 가진다. ST-segment는 심근경색이나 심근허혈과 같은 심장 질환 진단을 위해 매우 정확히 측정되어야 할 신호 성분이므로, 기저선 변동 잡음 신호의 제거는 환자의 심장 질환의 원활한 진단을 위해 필수적이며, 여기서 ST-segment의 왜곡 최소화는 반드시 고려되어야 한다. Particularly, the noise fluctuation of the signal line caused by the breathing of the patient is a low frequency component of less than 1 Hz and has a frequency band similar to that of the ST-segment, which is small in size and low in frequency. Since ST-segment is a signal component that must be measured very accurately for the diagnosis of heart disease such as myocardial infarction or myocardial ischemia, elimination of baseline fluctuation noise signals is essential for the smooth diagnosis of heart disease in patients, where distortion of ST-segment Minimization must be considered.

기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 기존 방법으로는 표준필터의 고역통과필터와 적응필터를 사용하는 방법이 대표적이다. 하지만, 표준필터의 경우에는 차단 주파수 대역을 넘어서는 잡음은 제거할 수 없으며, 이를 제거하기 위하여 차단 주파수 대역을 넓게 하면 심전도 신호의 왜곡을 가져오므로 진단 파라미터를 정확하게 추출할 수 없는 문제가 있다. 또한 적응필터의 경우에는 비교적 우수한 성능을 보이고 있지만, 정상 및 비정상 신호에 대한 객관적 기준이 되는 참조 신호의 선택에 어려움이 따른다. 즉 잘못된 참조신호를 입력으로 사용하였을 경우, 전혀 잡음을 제거하지 못하거나 심지어 원 신호의 왜곡만을 가져올 수 있다. Conventional methods for removing baseline fluctuation noise include the use of a highpass filter and an adaptive filter of a standard filter. However, in the case of the standard filter, the noise beyond the cutoff frequency band cannot be removed. If the cutoff frequency band is widened to remove the noise, the ECG signal may be distorted. Therefore, the diagnosis parameter may not be accurately extracted. In addition, although the adaptive filter shows relatively good performance, it is difficult to select a reference signal that is an objective reference for normal and abnormal signals. In other words, when an incorrect reference signal is used as an input, it may not remove noise at all or may even cause distortion of the original signal.

이에 따라, 원 신호의 왜곡을 최소화하며 기저선 변동 잡음 신호 제거를 위한 방안이 요청된다.Accordingly, a method for minimizing distortion of the original signal and removing the baseline variation noise signal is required.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 기저선 변동 잡음이 포함된 원 신호에 모폴로지 연산을 복 수회 적용하여, 기저선 변동 잡음을 추정하고, 이를 제거하는 잡음 제거 장치 및 그에 따른 잡음 제거 방법을 제공함에 있다.The present invention has been made to solve the above problems, an object of the present invention, by applying a morphology operation to the original signal containing the baseline variation noise multiple times, to estimate the baseline variation noise, and remove the noise The present invention provides a device and a method for removing noise accordingly.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 신호의 잡음 제거 방법은 입력 신호의 크기를 기준으로 제1 방향 피크를 제거하기 위한 제1차 모폴로지 연산을 수행하고, 상기 제1 방향 피크의 반대 방향인 제2 방향 피크를 제거하기 위한 제2차 모폴로지 연산을 수행하여, 기저 신호를 검출하는 단계 및 상기 입력 신호로부터 상기 기저 신호 성분을 제거하여, 측정 대상 성분을 검출하는 단계를 포함한다.According to the present invention for achieving the above object, a method for removing noise of a signal is performed by performing a first-order morphology operation to remove a first directional peak on the basis of the magnitude of an input signal, which is the opposite direction of the first directional peak. Performing a second order morphology operation to remove a second directional peak, detecting a base signal, and removing the base signal component from the input signal to detect a component to be measured.

여기서, 상기 기저 신호를 검출하는 단계는 상기 제1 방향 피크 및 상기 제2 방향 피크의 샘플링 인덱스(sampling index) 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격을 검출하는 단계, 상기 최대 샘플링 인덱스 간격에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 제1 간격을 결정하는 단계, 상기 제1 간격을 가지는 제1 구조 요소를 이용하여 상기 입력 신호의 제1 방향에 대하여, 제1차 모폴로지 연산을 수행하는 단계, 상기 최대 샘플링 인덱스 간격을 이용하여 제2 간격을 결정하는 단계 및 상기 제1차 모폴로지 연산의 결과신호의 제2 방향에 대하여, 상기 제2 간격을 가지는 제2 구조 요소를 이용하는 제2차 모폴로지 연산을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.The detecting of the base signal may include detecting a maximum sampling index interval among sampling index intervals of the first direction peak and the second direction peak, and adding a unit sampling index to the maximum sampling index interval. Determining a first interval, performing a first order morphology operation on the first direction of the input signal using the first structural element having the first interval, and using the maximum sampling index interval. Determining a second interval and performing a second morphology operation using a second structural element having the second interval with respect to a second direction of a result signal of the first morphology operation. .

여기서, 상기 제1차 모폴로지 연산은 (a1) 상기 입력 신호의 상기 제1 방향에 대해서 샘플링 축을 따라서 상기 제1 구조 요소를 적용하는 단계, (b1) 상기 적용된 제1 구조 요소의 제1 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 어느 하나를 검출하는 단계, (c1) 상기 제1 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a1) 및 (b1) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the first morphology operation comprises (a1) applying the first structural element along a sampling axis with respect to the first direction of the input signal, (b1) within a first interval of the applied first structural element Detecting one of the highest point and the lowest point of the input signal value; (c1) moving the first structural element along the sampling axis and repeating steps (a1) and (b1), wherein the detected value And detecting the signal waveform by connecting them.

여기서, 상기 제2차 모폴로지 연산은 (a2) 상기 결과 신호의 상기 제2 방향에 대해서, 샘플링 축을 따라서 상기 제2 구조 요소를 적용하는 단계, (b2) 상기 적용된 제2 구조 요소의 제2 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 다른 하나를 검출하는 단계, (c2) 상기 제2 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a2) 및 (b2) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the second morphology operation comprises (a2) applying the second structural element along a sampling axis with respect to the second direction of the resultant signal, (b2) within a second interval of the applied second structural element Detecting the other one of the highest and lowest points of the input signal value, (c2) moving the second structural element along the sampling axis and repeating the steps (a2) and (b2), wherein the detected Concatenating the values to detect the signal waveform.

한편, 상기 입력 신호는 시간을 샘플링 축으로 하고, 크기를 세로축으로 하는 2차 도메인 상의 신호 파형으로 표시되고, 상기 제1 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상측 및 하측 방향 중 어느 하나의 방향으로 돌출된 피크이며, 상기 제2 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상기 상측 및 하측 방향 중 다른 하나의 방향으로 돌출된 피크일 수 있다.On the other hand, the input signal is represented by a signal waveform on the secondary domain whose time is the sampling axis and whose magnitude is the vertical axis, and the first directional peak protrudes in one of the upper and lower directions on the vertical axis. The second direction peak may be a peak protruding in the other direction of the upper side and the lower side on the vertical axis.

한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 신호의 잡음을 제거하는 잡음 제거 장치는 입력 신호의 크기를 기준으로 제1 방향 피크를 제거하기 위한 제1차 모폴로지 연산을 수행하고, 상기 제1 방향 피크의 반대 방향인 제2 방향 피크를 제거하기 위한 제2차 모폴로지 연산을 수행하여, 기저 신호를 검출하는 검출부 및 상기 입력 신호로부터 상기 기저 신호 성분을 제거하여, 측정 대상 성분을 검출하는 제어부를 포함한다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, the noise removing device for removing the noise of the signal performs a first order morphology operation to remove the first direction peak based on the magnitude of the input signal, the first direction peak A detector for detecting a base signal by performing a second order morphology operation to remove the second direction peak opposite to the direction of the signal; and a controller for removing the base signal component from the input signal and detecting the measurement target component. .

여기서, 상기 제1차 모폴로지 연산 및 상기 제2차 모폴로지 연산이 수행된 결과를 저장하는 저장부 및 상기 입력 신호로부터 상기 기저 신호 성분이 제거된 신호를 표시하는 디스플레이부를 더 포함하며, 상기 검출부는 상기 제1 방향 피크 및 상기 제2 방향 피크의 샘플링 인덱스(sampling index) 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격을 검출하고, 상기 최대 샘플링 인덱스 간격에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 제1 간격을 결정하며, 상기 제1 간격을 가지는 제1 구조 요소를 이용하여 상기 입력 신호의 제1 방향에 대하여, 제1 차 모폴로지 연산을 수행하고, 상기 최대 샘플링 인덱스 간격을 이용하여 제2 간격을 결정하며, 상기 제1차 모폴로지 연산의 결과 신호의 제2 방향에 대하여, 상기 제2 간격을 가지는 제2 구조 요소를 이용하는 제2 차 모폴로지 연산을 수행할 수 있다.The display apparatus may further include a storage configured to store a result of performing the first morphology operation and the second morphology operation, and a display configured to display a signal from which the base signal component is removed from the input signal. Detecting a maximum sampling index interval among sampling index intervals of a first direction peak and a second direction peak, adding a unit sampling index to the maximum sampling index interval, and determining a first interval; Performing a first order morphology operation on the first direction of the input signal using a first structural element having a value, determining a second time interval using the maximum sampling index interval, and performing the first morphology operation For a second direction of the resultant signal, a second order morphology operation using the second structural element having the second spacing is to be performed. Can be.

여기서, 상기 제1 차 모폴로지 연산은 (a1) 상기 입력 신호의 상기 제1 방향에 대해서 샘플링 축을 따라서 상기 제1 구조 요소를 적용하는 단계, (b1) 상기 적용된 제1 구조 요소의 제1 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 어느 하나를 검출하는 단계, (c1) 상기 제1 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a1) 및 (b1) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the first order morphology operation comprises (a1) applying the first structural element along a sampling axis with respect to the first direction of the input signal, (b1) within a first interval of the applied first structural element Detecting one of the highest point and the lowest point of the input signal value; (c1) moving the first structural element along the sampling axis and repeating steps (a1) and (b1), wherein the detected value And detecting the signal waveform by connecting them.

여기서, 상기 제2 차 모폴로지 연산은 (a2) 상기 결과 신호의 상기 제2 방향에 대해서, 샘플링 축을 따라서 상기 제2 구조 요소를 적용하는 단계, (b2) 상기 적용된 제2 구조 요소의 제2 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 다른 하나를 검출하는 단계, (c2) 상기 제2 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a2) 및 (b2) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the second order morphology operation comprises (a2) applying the second structural element along a sampling axis with respect to the second direction of the resultant signal, (b2) within a second interval of the applied second structural element Detecting the other one of the highest and lowest points of the input signal value, (c2) moving the second structural element along the sampling axis and repeating the steps (a2) and (b2), wherein the detected Concatenating the values to detect the signal waveform.

한편, 상기 입력 신호는 시간을 샘플링 축으로 하고, 크기를 세로축으로 하는 2차 도메인 상의 신호 파형으로 표시되고, 상기 제1 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상측 및 하측 방향 중 어느 하나의 방향으로 돌출된 피크이며, 상기 제2 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상기 상측 및 하측 방향 중 다른 하나의 방향으로 돌출된 피크일 수 있다.On the other hand, the input signal is represented by a signal waveform on the secondary domain whose time is the sampling axis and whose magnitude is the vertical axis, and the first directional peak protrudes in one of the upper and lower directions on the vertical axis. The second direction peak may be a peak protruding in the other direction of the upper side and the lower side on the vertical axis.

본 발명의 실시 예에 따른 잡음 제거 장치 및 그에 따른 잡음 제거 방법은 원 신호에서 기저선 변동 잡음을 추정하여, 원 심전도 신호의 왜곡을 최소화하면서 기저선 변동 잡음을 제거할 수 있다.The noise removing device and the noise removing method according to the embodiment of the present invention can estimate the baseline fluctuation noise in the original signal to remove the baseline fluctuation noise while minimizing the distortion of the far electrocardiogram signal.

도 1은 일반적인 심전도 신호의 일 예를 나타내는 도면,
도 2a 내지 도 2d는 일반적인 모폴로지(morphology)를 구성하는 기본적인 연산에 대한 일 예를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 검출부(110)의 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치의 구성을 나타낸 블록도,
도 6a 내지 도 7b는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 이용하여 심전도 신호에서 단조 증가의 형태를 가지는 기저선 변동 잡음을 추정하여 제거하는 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프,
도 8a 내지 도 9b는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 이용하여 심전도 신호에서 졍현파 형태를 가지는 기저선 변동 잡음을 추정하여 제거하는 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프,
도 10a 내지 도 10c는 1600개의 샘플 구간에 대하여 최대값과 최소값의 차가 약 0.2인 기저선 변동 잡음을 가지는 심전도 신호에 대해, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 사용한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프,
도 11a 내지 도 11c는 한 주기 상에서 기저선 변동 잡음이 증감을 반복하는 형태를 띤 경우의 심전도 신호에 대해, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 사용한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프, 그리고,
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 방법을 구현하는 흐름도이다.
1 is a diagram illustrating an example of a general electrocardiogram signal;
2a to 2d are diagrams showing examples of basic operations constituting a general morphology;
3 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for removing noise according to an embodiment of the present invention;
4A and 4B are diagrams for describing an operation of the detector 110, according to an exemplary embodiment.
5 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for removing noise according to another embodiment of the present invention;
6A to 7B are graphs showing simulation results of estimating and removing baseline fluctuation noise having a form of monotone increase in an electrocardiogram signal using a noise removing device according to an embodiment of the present invention;
8A to 9B are graphs showing simulation results of estimating and removing baseline fluctuation noise having a sinusoidal wave form from an electrocardiogram signal using a noise removing device according to an embodiment of the present invention;
10A to 10C are graphs showing simulation results using a noise removing device according to an embodiment of the present invention, for an ECG signal having a baseline variation noise having a difference between a maximum value and a minimum value of about 0.2 for 1600 sample intervals. ,
11A to 11C are graphs showing simulation results using a noise removing device according to an embodiment of the present invention, for an electrocardiogram signal when the baseline fluctuation noise repeats increase and decrease in one cycle, and
12 is a flowchart illustrating a method of removing noise according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.

본 발명은 모폴로지 연산을 복수 회 적용하여, 원 신호에서 기저선 변동 잡음의 제거를 목적으로 하며, 본 발명을 설명하기에 앞서 본 발명에서 이용되는 모폴로지 연산에 대해 간략하게 설명하기로 한다.The present invention aims to remove the baseline fluctuation noise from the original signal by applying the morphology operation a plurality of times, and the morphology calculation used in the present invention will be briefly described before explaining the present invention.

모폴로지(morphology)는 영상 신호 처리에서 대부분 사용되며, 수학적 개념의 모폴로지란 이미지의 기하학적(geometric) 구조에 집중하는 비선형적 영상 처리 및 분석 방법으로서, 1차적인 연산(primary operation)인 침식(erosion) 및 팽창(dilation)과 2차적인 연산(secondary operation)인 열림(opening) 및 닫힘(closing)을 포함한다. 이러한 간단한 모폴로지들의 조합으로 많은 선형, 비선형적인 연산기(operator)들이 구성될 수 있다.Morphology, which is mostly used in image signal processing, is a nonlinear image processing and analysis method that focuses on the geometrical structure of an image, and is a primary operation of erosion. And opening and closing, which are dilation and secondary operations. Many of these linear and nonlinear operators can be constructed with this simple combination of morphologies.

먼저, 모폴로지에서 가장 기본적인 동작은 침식 연산과 팽창 연산이다. 구체적으로는, 팽창 연산은 음성 신호 이미지의 미리 정해진 각 임계 구간(threshold set)의 최대값(maxima)을 해당 구간의 값으로 결정하는 연산으로, 입력 이미지를 줄이려(shrinking)하는 경향을 가진다. 또한, 침식 연산은 음성 신호 이미지의 미리 정해진 각 임계 구간의 최저값(minima)을 해당 구간의 값으로 결정하는 연산으로, 침식의 이중 연산(dual operation)으로서, 침식의 여집합(set complementation)으로 정의될 수 있다.First, the most basic operations in morphology are erosion and expansion operations. Specifically, the expansion operation is an operation of determining a maximum value of each predetermined threshold set of the voice signal image as a value of the corresponding interval, and tends to shrink the input image. In addition, the erosion operation is an operation for determining a minimum value of each predetermined critical section of the voice signal image as a value of the corresponding interval, and is a dual operation of erosion, which is defined as a set complementation of erosion. Can be.

한편, 모폴로지의 2차 연산은 열림과 닫힘이다. 열림은 침식 연산 이 후 팽창 연산을 수행하는 연산이며, 스무딩(smoothing) 효과를 나타낸다. 또한, 닫힘은 팽창 연산 다음에 침식 연산을 수행하는 연산이며, 필링(filling) 효과를 나타낸다.On the other hand, the quadratic operations of morphology are open and closed. Open is an operation that performs the expansion operation after the erosion operation, and shows a smoothing effect. In addition, the closing is an operation that performs an erosion operation after the expansion operation, and exhibits a filling effect.

이러한 모폴로지 연산은 신호의 국부 극값(local extrema) 주변의 영역을 제외하여, 신호의 전체적 흐름을 추정하는 역할을 할 수 있으며, 특히, 기저선 변동 잡음을 포함하는 심전도 신호에서 기저 신호를 추정할 수 있다.Such morphology operations can serve to estimate the overall flow of the signal, excluding regions around the local extrema of the signal, and in particular, can estimate the base signal in an ECG signal that includes baseline variation noise. .

상술한 모폴로지의 침식 연산, 팽창 연산, 열림 연산 및 닫힘 연산이 적용된 구체적인 일 예는 도 2a 내지 도 2d에 도시된 바와 같다.Specific examples in which the above-described erosion, expansion, open, and close operations of the morphology are applied are shown in FIGS. 2A to 2D.

구체적으로, 도 2a 및 도 2b는 원 신호 f에 대해 각각 침식 연산과 팽창 연산이 수행된 결과를 나타낸다. 또한, 도 2c는 침식 연산이 적용된 원 신호 f(도 2a)에 팽창 연산이 적용된, 즉 원 신호 f에 대한 열림 연산을 나타내며, 도 2d는 팽창 연산이 적용된 원 신호 f(도 2b)에 침식 연산이 적용된, 즉 원 신호 f에 대한 닫힘 연산이 수행된 결과를 나타낸다. Specifically, FIGS. 2A and 2B show results of performing erosion and expansion operations on the original signal f, respectively. Also, FIG. 2C shows an open operation for the original signal f (FIG. 2A) to which the erosion operation has been applied, that is, an open operation for the original signal f. FIG. 2D shows an erosion operation to the original signal f (FIG. 2B) to which the expansion operation has been applied. Shows the result of the applied, that is, the closing operation on the original signal f.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 잡음 제거 장치는 기저선 변동 잡음 신호가 포함된 원 신호에 대해, 모폴로지의 연산을 복수 회 수행하여, 입력 신호(이하에서 원 신호라 한다)에서 기저 신호를 추정하고, 이를 제거하는 기능을 수행한다.On the other hand, the noise canceller according to an embodiment of the present invention estimates the base signal from the input signal (hereinafter referred to as the original signal) by performing a plurality of morphological operations on the original signal including the baseline variable noise signal And remove it.

모폴로지 연산이란 상술한 바와 같이, 원 신호의 크기를 기준으로 국부 최대값(local maxima) 성분을 가지는 상향 피크 신호 영역과 국부 최소값(local minima) 성분을 가지는 하향 피크 신호 영역을 제거하여, 원 신호의 기저 신호를 추정할 수 있는 연산을 의미한다. 여기서, 상향 피크 신호 영역이란 기저 대역에서 원 신호의 크기를 기준으로 상측 방향으로 돌출된 신호를 의미하고, 하향 피크 신호 영역이란 기저 대역에서 원 신호의 크기를 기준으로 하측 방향으로 돌출된 신호를 의미할 수 있다. As described above, the morphology operation removes an upward peak signal region having a local maxima component and a downward peak signal region having a local minima component based on the magnitude of the original signal. Means an operation that can estimate the base signal. Here, the upward peak signal region means a signal protruding upward from the baseband based on the magnitude of the original signal, and the downward peak signal region means a signal protruding downward from the baseband based on the magnitude of the original signal. can do.

특히, 본 잡음 제거 장치는 환자의 호흡에 의해 발생한 기저선 변동 잡음 신호를 포함하는 심전도 신호에 적용할 수 있으며, 뿐만 아니라, 전원 라인에서 발생하는 60Hz 대역의 변조파와 광대역 백색 잡음, 주변 장치의 영향이나 환자의 움직임에 의한 근잡음이 포함된 심전도 신호에도 적용될 수 있다.In particular, the noise canceller can be applied to electrocardiogram signals including baseline fluctuation noise signals generated by the patient's breathing, as well as to the effects of 60Hz modulation waves, wideband white noise, and peripheral devices on power lines. It can also be applied to ECG signals that include muscle noise caused by the movement of the patient.

또한, 본 잡음 제거 장치는 모폴로지 연산을 수행함에 있어, 원 신호를 일정한 샘플링 주파수로 샘플링하여, 샘플링된 원 신호를 이용할 수 있다. 따라서, 원 신호를 2차 도메인 상의 신호 파형으로 표시하면, 가로 축은 샘플링 축이고 세로 축은 크기로 나타낼 수 있는바, 원 신호의 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역의 가로 축은 샘플링 인덱스 간격으로 나타낼 수 있다.In addition, in performing the morphology calculation, the noise canceling apparatus may use the sampled original signal by sampling the original signal at a constant sampling frequency. Therefore, when the original signal is displayed as a signal waveform on the secondary domain, the horizontal axis may represent the sampling axis and the vertical axis may represent the magnitude, and the horizontal axis of the upstream and downstream peak signal regions of the original signal may be represented by sampling index intervals.

이러한, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치는 도 3에 도시된 것과 같이, 검출부(110) 및, 제어부(120)를 포함한다.As such, the apparatus for removing noise according to an embodiment of the present invention includes a detector 110 and a controller 120 as shown in FIG. 3.

검출부(110)는 원 신호에 대해 모폴로지 연산을 수행하여, 원 신호의 기저 신호를 추정하는 기능을 한다. 이를 위해, 검출부(110)는 모폴로지 연산이 적용되는 구조 요소(structuring element)의 크기를 결정할 수 있다. 구체적으로는, 원 신호의 기저 대역에서 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역이 가지는 샘플링 인덱스(sampling index) 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격을 검출하고, 검출된 최대 샘플링 인덱스 간격에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 구조 요소의 크기를 결정할 수 있다.The detector 110 performs a morphology operation on the original signal to estimate the base signal of the original signal. To this end, the detector 110 may determine the size of a structural element to which the morphology operation is applied. Specifically, the maximum sampling index interval among the sampling index intervals of the upstream and downstream peak signal regions in the baseband of the original signal is detected, and the unit sampling index is added to the detected maximum sampling index interval to add a structural element. The size of can be determined.

여기서, 구조 요소란 모폴로지 연산을 수행함에 있어, 원 신호에서 제거하고자 하는 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역을 결정하는 결정 단위를 의미하며, 이러한 구조 요소의 크기는 샘플링 인덱스 간격으로 정의될 수 있다. Herein, the structural element refers to a determination unit for determining an upstream peak signal and a downstream peak signal region to be removed from an original signal in performing a morphology operation, and the size of the structural element may be defined as a sampling index interval.

일 예로, μ+1의 크기를 가지는 구조 요소를 적용하여 원 신호에 모폴로지 연산을 수행하면, 원 신호 중 기저 대역에서 0 내지 μ의 샘플링 인덱스 간격을 가지는 상향 피크 및 또는하향 피크 신호는 제거되지만, μ+1 이상의 샘플링 인덱스 간격을 가지는 상향 피크 및 하향 피크 신호는 제거되지 않게 된다. 즉, 0 내지 μ의 샘플링 인덱스 간격을 가지는 신호 영역을 제거하기 위해서는, 제거하고자하는 신호 영역 중 최대 샘플링 인덱스 간격에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여, 구조 요소의 크기를 결정하면 된다. As an example, if a morphology operation is performed on a raw signal by applying a structural element having a size of +1, the up and down peak signals having a sampling index interval of 0 to μ in the base band of the original signals are removed. The upward and downward peak signals having a sampling index interval of μ + 1 or more are not eliminated. In other words, in order to remove a signal region having a sampling index interval of 0 to μ, a unit sampling index may be added to the maximum sampling index interval among the signal regions to be removed to determine the size of the structural element.

이에 따라, 모폴로지 연산의 구조 요소의 크기를 적절히 설정하여, 원 신호에서 제거하고자 하는 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역을 결정할 수 있게 된다.Accordingly, by appropriately setting the size of the structural element of the morphology operation, it is possible to determine the areas of the upstream and downstream peak signals to be removed from the original signal.

또한, 검출부(110)는 결정된 구조 요소를 적용하여, 원 신호에 대해 모폴로지 연산을 수행하는 기능을 한다. 구체적으로는, 상향 피크 신호 영역을 제거하기 위해 모폴로지 연산 중 침식 연산을 수행할 수 있으며, 하향 피크 신호 영역을 제거하기 위해 팽창 연산을 수행할 수 있으며, 샘플링 축에 따라, 결정된 구조 요소를 적용할 수 있다.In addition, the detector 110 applies a determined structural element to perform a morphology operation on the original signal. Specifically, the erosion operation may be performed during the morphology operation to remove the upward peak signal region, the expansion operation may be performed to remove the downward peak signal region, and the determined structural element may be applied according to the sampling axis. Can be.

구체적으로는, 검출부(110)는 침식 연산 수행 시, 결정된 구조 요소를 원 신호를 따라 움직이게 하고, 구조 요소의 크기 내에서 원 신호 값의 최저점을 검출하고, 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출한다. 또한, 팽창 연산 수행 시에는 결정된 구조 요소를 원 신호에 따라 움직이게 하고, 구조 요소의 크기 내에서 원 신호 값의 최고점을 검출하고, 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 생성한다. Specifically, the detection unit 110 moves the determined structural element along the original signal when performing the erosion operation, detects the lowest point of the original signal value within the magnitude of the structural element, and connects the detected values to detect a signal waveform. do. In addition, during the expansion operation, the determined structural element is moved according to the original signal, the highest point of the original signal value is detected within the magnitude of the structural element, and the detected values are connected to generate a signal waveform.

일 예로, 0 에서 μ의 샘플링 인덱스 간격을 가지는 상향 피크 신호 및 하향 피크 신호를 제거하기 위해, 검출부(110)가 구조 요소의 크기를 μ+1로 설정하였다고 가정한다. 이 후, 검출부(110)가 μ+1로 결정된 구조 요소의 크기를 가지고 침식 연산을 수행하면, 원 신호의 기저 대역에서 샘플링 인덱스가 μ+1 보다 작은, 즉 0 에서 μ의 샘플링 인덱스 간격을 가지는 상향 피크 신호 영역은 주변 배경 신호와 유사한 값으로 대체되어 제거된다. 하지만, 하향 피크 신호 영역에 대해서 검출부(110)는 μ+1 내에서 하향 피크 신호 영역이 갖는 최저점을 검출하고, 검출된 값을 연결하여 신호 파형을 생성한다. 이렇게 생성된 신호 파형은 제거하고자하는 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역의 샘플링 인덱스 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격(본 예에서는 μ에 해당함)의 2배에 해당하는 샘플링 인덱스 간격(2μ)을 가지게 된다. As an example, it is assumed that the detector 110 sets the size of the structural element to μ + 1 in order to remove the upward peak signal and the downward peak signal having a sampling index interval of 0 to μ. Thereafter, when the detector 110 performs the erosion operation with the size of the structural element determined as μ + 1, the sampling index is less than μ + 1 in the base band of the original signal, that is, the sampling index interval is 0 to μ. The upward peak signal region is replaced by a value similar to the surrounding background signal and removed. However, for the downward peak signal region, the detector 110 detects the lowest point of the downward peak signal region within μ + 1 and connects the detected values to generate a signal waveform. The generated signal waveform has a sampling index interval (2 μ) corresponding to twice the maximum sampling index interval (corresponding to μ in this example) among the sampling index intervals of the up-peak and down-peak signal regions to be removed.

이와 같은 원리는 검출부(110)가 팽창 연산을 수행하는 경우에도 적용될 수 이으며, 다만, 침식 연산 수행시와 반대로, 팽창 연산 시에는 하향 피크 신호 영역이 제거되고, 상향 피크 신호 영역은 μ+1 내에서 상향 피크 신호 영역이 갖는 최고점을 검출되고, 검출된 최고점이 연결된 신호 파형이 생성된다. The same principle can be applied to the case where the detector 110 performs the expansion operation. However, as opposed to the erosion operation, the downward peak signal region is removed during the expansion operation, and the upward peak signal region is μ + 1. The highest point of the upward peak signal region is detected within the signal waveform, and a signal waveform to which the detected peak is connected is generated.

한편, 검출부(110)는 모폴로지 연산이 1회 수행된 원 신호에 대해, 구조 요소의 크기를 재결정할 수 있다. 상술한 바와 같이, 모폴로지 연산이 1회 수행된 신호가 기저 대역에서 가지는 샘플링 인덱스 간격은 원 신호의 최대 샘플링 인덱스 간격에 의해 결정된다. 즉, 모폴로지 연산이 1회 수행된 신호의 상향 피크 또는 하향 피크 신호 영역은 원 신호의 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역의 샘플링 인덱스 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격의 2배에 해당하는 간격을 가지게 된다.Meanwhile, the detector 110 may re-determine the size of the structural element with respect to the original signal on which the morphology operation is performed once. As described above, the sampling index interval that the signal on which the morphology operation is performed once in the base band is determined by the maximum sampling index interval of the original signal. That is, the up-peak or down-peak signal region of the signal on which the morphology operation is performed once has an interval corresponding to twice the maximum sampling index interval among the sampling index intervals of the up-peak and down-peak signal regions of the original signal.

따라서, 검출부(110)는 원 신호의 최대 샘플링 인덱스 간격에 2배를 한 값에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 구조 요소의 크기를 재결정할 수 있다.Therefore, the detector 110 may re-determine the size of the structural element by adding the unit sampling index to a value doubled to the maximum sampling index interval of the original signal.

또한, 검출부(110)는 재결정된 구조 요소의 크기를 적용하여, 원 신호에 대해 모폴로지 연산이 1회 수행된 신호에 대해 다시 한번 모폴로지 연산을 재수행할 수 있다. 이는, 모폴로지 연산이 1회 수행된 신호에 존재하는 상향 피크 신호 또는 하향 피크 신호를 제거하기 위함이며, 모폴로지 연산을 적용하는 방법은 앞에서 상세히 설명하였는바, 중복 설명은 생략한다.In addition, the detector 110 may re-perform the morphology operation once again on the signal in which the morphology operation is performed once on the original signal by applying the size of the reconstructed structural element. This is to remove the up-peak signal or the down-peak signal present in the signal in which the morphology operation is performed once. Since the method of applying the morphology operation has been described in detail above, redundant description thereof will be omitted.

앞선 예에서, 원 신호에 대해 침식 연산이 수행되면, 상향 피크 신호 영역은 제거되고, 2μ의 샘플링 인덱스 간격을 가지는 하향 피크 신호가 남는다. 이를 제거하기 위해, 검출부(110)는 2μ+1로 구조 요소의 크기를 재결정하고, 2μ+1의 구조 요소의 크기로 팽창 연산을 수행하여, 모폴로지 연산이 1회 수행된 신호에 존재하는 하향 피크 신호 영역을 제거할 수 있다.In the previous example, when an erosion operation is performed on the original signal, the upward peak signal region is removed, leaving a downward peak signal having a sampling index interval of 2 mu. To eliminate this, the detector 110 re-determines the size of the structural element at 2μ + 1 and performs an expansion operation on the size of the structural element at 2μ + 1, so that the downward peak present in the signal in which the morphology operation is performed once The signal area can be removed.

이처럼, 검출부(110)는 모폴로지 연산이 1회 수행된 신호에 대해 구조 요소의 크기를 재결정하고, 재결정된 구조 요소를 적용하여 모폴로지 연산을 재수행함으로써, 원 신호에서 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역을 모두 제거할 수 있게 된다. 이에 따라, 원 신호에서 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역이 제거된 신호, 즉 원 신호의 기저 신호을 추정할 수 있게 되는 것이다.As such, the detection unit 110 re-determines the size of the structural element with respect to the signal on which the morphology operation is performed once, and re-executes the morphology operation by applying the re-determined structural element, thereby generating the upper peak and the lower peak signal regions in the original signal. You can remove them all. Accordingly, it is possible to estimate a signal from which the up-peak and down-peak signal regions are removed from the original signal, that is, the base signal of the original signal.

제어부(120)는 원 신호에서 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호를 제거할 수 있다. 구체적으로는, 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호는 원 신호에서 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역이 모두 제거된 신호, 즉 기저 신호를 의미하므로, 제어부(120)는 원 신호에서 기저 신호를 산술적 차를 이용하여 제거하여, 원 신호에서 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역을 최종적으로 검출할 수 있게 된다. The controller 120 may remove a signal in which the morphology operation is performed twice from the original signal. Specifically, since the signal in which the morphology operation is performed twice is a signal in which both the upstream peak signal and the downstream peak signal region have been removed from the original signal, that is, the base signal, the control unit 120 calculates arithmetic difference from the base signal from the original signal. By using this method, it is possible to finally detect the upward peak and downward peak signal regions in the original signal.

한편, 상술한 실시 예에서, 원 신호는 본 잡음 제거 장치에 입력되는 입력 신호를 의미하는 것으로 상정하였으나, 이는 입력 신호뿐만 아니라 본 잡음 제거 장치에서 저장되어 있거나, 직접 측정한 신호도 포함됨은 물론이다.On the other hand, in the above-described embodiment, it is assumed that the original signal refers to an input signal input to the noise canceller, but this includes not only an input signal but also a signal stored in the noise canceller or a signal measured directly. .

본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치는 기저선 변동 잡음 신호가 포함된 모든 신호에 대해 적용할 수 있지만, 기저선 변동 잡음 신호가 포함된 심전도 신호를 일 예로 하여, 첨부된 도 4a 및 도 4b를 참조하여, 검출부(110)의 동작을 설명한다. Although the apparatus for removing noise according to an embodiment of the present invention may be applied to all signals including the baseline variation noise signal, the ECG signal including the baseline variation noise signal is taken as an example and is shown in FIGS. 4A and 4B. With reference to, the operation of the detector 110 will be described.

도 4a에서 실선으로 도시된 신호는 심전도 신호로서 상향 피크 신호 영역은 P파, R파 및 T파 신호 영역에 해당하며, 하향 피크 신호 영역은 Q파와 S파 신호 영역에 해당한다.The signal shown by the solid line in FIG. 4A is an electrocardiogram signal, and the upstream peak signal region corresponds to the P, R, and T wave signal regions, and the downside peak signal region corresponds to the Q wave and S wave signal regions.

도 4a에 도시된 심전도 신호에서 P파, QRS-complex 및 T파 신호 영역 중 기저 대역에서 QRS-complex의 샘플링 인덱스 간격이 μ로 가장 크기 때문에, 검출부(110)는 최대 샘플링 인덱스 간격인 μ보다 큰 μ+1로 구조 요소의 크기를 결정할 수 있다.Since the sampling index interval of the QRS-complex in the base band among the P-wave, QRS-complex, and T-wave signal regions in the ECG signal shown in FIG. 4A is μ, the detector 110 is larger than μ, which is the maximum sampling index interval. You can determine the size of the structural element with μ + 1.

이 후, 상향 피크 신호인 P, R, T파를 제거하기 위해 μ+1의 구조 요소로 침식 연산을 수행하면, 0 에서 μ의 간격을 가지는 상향 피크 신호는 제거되고, 하향 피크 신호 영역에 대해서는 구조 요소가 샘플링 축을 따라 이동하며, μ+1 간격 내에서 최저점을 검출하여 이들을 연결하는 신호를 생성하게 되므로, 도 4a에 도시된 점선과 같이, 하향 피크 신호 영역인 Q, S파는 잔존하며, 샘플링 인덱스 간격이 2μ가 된다.Subsequently, when the erosion operation is performed on the structural element of μ + 1 to remove the P, R, and T waves, which are the upstream peak signals, the upstream peak signal having a spacing of 0 to μ is removed, and Since the structural elements move along the sampling axis and detect the lowest point within the μ + 1 interval to generate a signal connecting them, the Q peak and S waves, which are the downward peak signal regions, remain and are sampled, as shown by the dotted line shown in FIG. 4A. The index interval is 2μ.

이에 따라, 침식 연산 후 존재하는 하향 피크 신호 영역인 Q, S파를 제거하기 위해, 검출부(110)는 2μ+1로 구조 요소의 크기를 재설정하고, 재설정된 구조 요소를 적용하여 팽창 연산을 수행하여 하향 피크 신호 영역인 Q, S파도 제거할 수 있게 된다. Accordingly, in order to remove the Q and S waves, which are the downward peak signal areas after the erosion operation, the detector 110 resets the size of the structural element to 2μ + 1 and applies the reset structural element to perform the expansion operation. Thus, the Q and S waves, which are the downward peak signal region, can be removed.

비록 상술한 실시 예에서는, 검출부(110)에서 침식 연산을 수행하고, 팽창 연산을 수행하는 것으로 상정하였으나, 이들은 순서가 바뀌어도 무방하다. 즉, 검출부(110)에서 하향 피크 신호를 먼저 제거하기 위해 팽창 연산을 먼저 수행하고, 그 후, 잔존하는 상향 피크 신호를 제거하기 위해 침식 연산을 수행할 수 있다. 이 경우에도, 검출부(110)는 팽창 연산을 위해 μ+1로 구조 요소의 크기를 결정하고, 침식 연산을 위해 2μ+1로 구조 요소의 크기를 재결정할 수 있다.Although it is assumed in the above-described embodiment that the detection unit 110 performs an erosion operation and performs an expansion operation, the order may be changed. That is, the detector 110 may first perform an expansion operation to remove the downward peak signal first, and then perform an erosion operation to remove the remaining upward peak signal. Even in this case, the detector 110 may determine the size of the structural element at μ + 1 for the expansion operation and re-determine the size of the structural element at 2μ + 1 for the erosion operation.

이에 따라, 심전도 신호에서 상향 피크 및 하향 피크 신호 영역을 모두 제거하여, 기저 신호를 추정할 수 있게 되는 것이다.Accordingly, it is possible to estimate the base signal by removing both the upstream peak and the downward peak signal regions from the ECG signal.

도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 5의 잡음 제거 장치에서, 도 3의 잡음 제거 장치와 동일한 동작을 수행하는 구성에 대해서는 중복 설명을 생략한다.5 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for removing noise according to another embodiment of the present invention. In the noise canceling apparatus of FIG. 5, a redundant description is omitted for a configuration that performs the same operation as that of FIG. 3.

저장부(230)는 신호를 저장하는 기능을 수행한다. 구체적으로는, 본 잡음 제거 장치에 입력되는 신호, 검출부(210)에서 원 신호에 대해 모폴로지 연산이 복수 회 수행되어 도출된 신호 및 제어부(120)에서 검출한 원 신호의 상향 피크 및 하향 피크 신호에 대한 정보를 저장할 수 있다.The storage unit 230 stores a signal. Specifically, the signal input to the present noise canceller, the signal obtained by performing a plurality of morphology operations on the original signal by the detector 210, and the up-peak and down-peak signals of the original signal detected by the controller 120. Can store information about

또한, 저장부(230)는 저장된 신호를 검출부(210) 및 제어부(220)에 전달할 수 있다. In addition, the storage 230 may transmit the stored signal to the detector 210 and the controller 220.

디스플레이부(240)는 잡음 제거 장치에 의해 처리된 신호를 표시하는 동작을 수행한다. 구체적으로는, 제어부(220)에 의해 원 신호에서 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호가 제거되면, 그 제거된 신호를 표시하는 동작을 할 수 있다.The display unit 240 performs an operation of displaying a signal processed by the noise removing device. Specifically, when the signal in which the morphology operation is performed twice from the original signal is removed by the controller 220, the controller 220 may display the removed signal.

또한, 디스플레이부(240)는 원 신호에서 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호가 제거된 신호를 표시함에 있어, 일정한 크기의 신호를 인가하여 표시할 수도 있다. In addition, the display unit 240 may display a signal having a predetermined magnitude in displaying a signal from which a morphology operation is performed twice from an original signal.

일 예로, 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호는 심전도 신호에서 추정된 기저 신호이므로, 심전도 신호에서 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호를 제거하면, QRS-complex, P파 및 T파를 제외한 신호 영역은 신호 크기가 0으로 근사화된다. 따라서, 디스플레이부(240)는 심전도 신호에서 모폴로지 연산이 2회 수행된 신호가 제거된 신호에 bias값을 통해 DC 성 신호를 인가하여 표시함으로써, 보다 명확히 신호를 나타낼 수 있다. For example, since the signal in which the morphology operation is performed twice is a base signal estimated from the ECG signal, when the signal in which the morphology operation is performed twice in the ECG signal is removed, the signal region except for the QRS-complex, P wave, and T wave is The signal magnitude is approximated to zero. Accordingly, the display unit 240 may display the signal more clearly by applying a DC-like signal through a bias value to the signal from which the morphology calculation is performed twice from the ECG signal.

이러한 디스플레이부(240)의 동작은 자동으로 수행되거나, 사용자의 설정에 의해 수행될 수 있다.The operation of the display unit 240 may be automatically performed or may be performed by user's setting.

이하에서는, 첨부된 도 6a 내지 11c를 참조하여, 기저선 변동 잡음 신호가 포함된 심전도 신호를 일 예로 하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치의 시뮬레이션 결과를 설명한다.Hereinafter, referring to FIGS. 6A to 11C, a simulation result of a noise removing device according to an exemplary embodiment of the present invention will be described using an ECG signal including a baseline variable noise signal as an example.

여기서, 심전도 신호는 샘플링 주파수는 360Hz를 가지며, 각 심검자로부터 약 10분 동안 측정된 MIT/BIH 데이터베이스의 심전도 신호를 사용하였으며, 실험용 PC는 3.00GHz Core2 Duo CPU와 3GByte memory의 사양이며, Visual C++ 6.0 컴파일러를 사용하였다. 또한, 시간은 0.0028초를 주기로 표본화하여 나타내었으며, 각 도면 상에서 sampling index로 표현된다.Here, the ECG signal has a sampling frequency of 360 Hz, and the ECG signal of the MIT / BIH database measured for about 10 minutes from each examiner was used, and the experimental PC is a specification of a 3.00GHz Core2 Duo CPU and 3GByte memory, and Visual C ++. 6.0 compiler was used. In addition, time is shown by sampling at a period of 0.0028 seconds, represented by a sampling index on each figure.

도 6a 내지 도 7b는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 이용하여 심전도 신호에서 단조 증가의 형태를 가지는 기저선 변동 잡음을 추정하여 제거하는 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.6A to 7B are graphs showing simulation results of estimating and removing baseline variation noise having a form of monotone increase in an electrocardiogram signal by using a noise removing device according to an embodiment of the present invention.

도 6a 내지 도 6c는 단조증가의 형태를 띠는 로그함수를 이용하여 인위적 기저선 변동 잡음 신호를 생성 및 인가한 예를 나타낸다. 도 6a에 나타낸 심전도 원 신호의 크기는 약 -0.5~1의 범위를 가지므로 최소값과 최대값의 차이가 약 1.5이며, 인위적 기저선 변동 잡음 신호인 도 6b는 약 0.2~1.2의 범위에서 단조증가의 특성을 가진다. 도 6a 및 도 6b의 산술 합을 통해 도출된 인위적 기저선 변동 잡음 인가 신호는 도 6c와 같으며, 도 6a에 대하여 도 6b의 off-set신호를 가한 의미를 가진다. 6A to 6C illustrate an example of generating and applying an artificial baseline variation noise signal using a logarithmic function in the form of monotone increase. Since the magnitude of the ECG source signal shown in FIG. 6A is in the range of about -0.5 to 1, the difference between the minimum value and the maximum value is about 1.5, and the artificial baseline variation noise signal of FIG. 6B shows monotonic increase in the range of about 0.2 to 1.2. Has characteristics. The artificial baseline variable noise applying signal derived through the arithmetic sum of FIGS. 6A and 6B is the same as that of FIG. 6C, and has the meaning of applying the off-set signal of FIG. 6B to FIG. 6A.

도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 이용하여 도 6c의 신호에 대하여 도출된 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.7A and 7B are graphs showing simulation results obtained for the signal of FIG. 6C using a noise removing device according to an embodiment of the present invention.

도 7a는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치에 따라 추정한 기저선 변동 잡음 신호를 나타낸다. 도 7b는 원 심전도 신호에서 추정된 기저선 변동 잡음 신호를 제거한 신호를 나타낸다. 이러한 기저선 변동 잡음 제거 신호는 도 6c와 도 7a의 산술 차를 이용하여 도 7b와 같이 나타낼 수 있다.FIG. 7A illustrates a baseline fluctuation noise signal estimated by a noise removing apparatus according to an exemplary embodiment. FIG. 7B illustrates a signal from which an estimated baseline fluctuation noise signal is removed from an EKG signal. FIG. The baseline variation noise canceling signal may be represented as shown in FIG. 7B using the arithmetic difference of FIGS. 6C and 7A.

도 6b와 도 7a를 비교해보면, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치는 기저선 변동 잡음 신호를 우수하게 추정할 수 있음을 알 수 있으며, 일부 구간에서의 두 신호 간 차이는 심전도 원 신호인 도 6a가 가지는 미소한 기저선 변동 잡음과 전원 잡음 등에 의한 것으로서, 배제 가능한 수준의 값을 가진다. 또한 기저선 변동 잡음을 제거한 도 7b는 도 6a의 원 신호 크기 폭인 약 1.5의 값을 그대로 유지하면서, 기저선 변동 잡음이 효과적으로 제거되었음을 확인할 수 있다.6b and 7a, it can be seen that the noise canceller according to an embodiment of the present invention can estimate the baseline fluctuation noise signal excellently, and the difference between the two signals in some intervals is the ECG source signal. It is caused by minute baseline fluctuation noise, power supply noise, and the like of FIG. 6A and has a level of exclusion. In addition, the baseline fluctuation noise is removed, Figure 7b can be confirmed that the baseline fluctuation noise is effectively removed while maintaining the value of about 1.5, the original signal amplitude width of Figure 6a.

도 8a 내지 도 9b는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 이용하여 심전도 신호에서 졍현파 형태를 가지는 기저선 변동 잡음을 추정하여 제거하는 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.8A to 9B are graphs showing simulation results of estimating and removing baseline fluctuation noise having a sinusoidal wave form from an ECG signal using a noise removing device according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 8a에 나타난 신호는 심전도 신호의 일 예로, 크기는 약 -0.5?1의 범위를 가지므로 최소값과 최대값의 차이가 약 1.5이다. 또한, 도 8b에 나타난 신호는 인위적 기저선 변동 잡음 신호로서 -0.8?0.8의 범위에서 10Hz의 주파수를 가진다. 그림 8c는 기저선 변동 잡음이 포함된 심전도 신호로서 도 8a와 8b의 산술 합을 통해 도출된다. The signal shown in FIG. 8A is an example of an ECG signal. Since the magnitude is in the range of about -0.5 to 1, the difference between the minimum value and the maximum value is about 1.5. In addition, the signal shown in FIG. 8B is an artificial baseline variation noise signal and has a frequency of 10 Hz in the range of -0.8 to 0.8. Figure 8c shows an electrocardiogram signal with baseline fluctuation noise derived from the arithmetic sum of Figures 8a and 8b.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 이용하여 도 8c에 도시된 기저선 변동 잡음이 포함된 심전도 신호에 대해, 도출된 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다. 도 9a는 추정된 기저선 변동 잡음 신호를 나타내었으며, 도 9b는 0을 bias로 설정한 결과를 나타낸다. FIG. 9 is a graph illustrating simulation results obtained for an electrocardiogram signal including baseline variation noise illustrated in FIG. 8C by using a noise removing device according to an exemplary embodiment. FIG. 9A shows the estimated baseline variation noise signal, and FIG. 9B shows the result of setting 0 to bias.

도 7a 및 도 7b에서의 경우와 같이, 정현파 형태의 기저선 변동 잡음이 유입된 경우에도 제안한 방법이 이를 우수하게 추정할 수 있음을 도 9a를 통해 확인할 수 있다. 또한 기저선 변동 잡음 제거 신호인 도 9b에서 원 신호인 도 8a의 신호 크기 폭을 유지하면서, 정현파 특성의 기저선 변동 잡음만을 제거하였음을 알 수 있다.As shown in FIG. 7A and FIG. 7B, it can be seen from FIG. 9A that the proposed method can be excellently estimated even when the sinusoidal baseline fluctuation noise is introduced. In addition, it can be seen that only the baseline fluctuation noise of the sine wave characteristic was removed while maintaining the signal amplitude width of the original signal in FIG. 9B which is the baseline fluctuation noise removing signal.

도 10a 내지 도 10c는 1600개의 샘플 구간에 대하여 최대값과 최소값의 차가 약 0.2인 기저선 변동 잡음을 가지는 심전도 신호에 대해, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 사용한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.10A to 10C are graphs showing simulation results using a noise removing device according to an embodiment of the present invention, for an ECG signal having a baseline variation noise having a difference between a maximum value and a minimum value of about 0.2 for 1600 sample intervals. to be.

도 10a는 1600개의 샘플 구간에 대하여 최대값과 최소값의 차가 약 0.2인 기저선 변동 잡음을 가지는 심전도 신호를 나타내며, 도 10b는 추정한 기저선 변동 잡음 신호로서, 잡음 신호의 크기 폭이 약 0.2정도로 실제 잡음 폭과 유사한 수준임을 확인할 수 있다. 또한, 도 10c는 기저선 변동 잡음을 제거한 심전도 신호를 나타낸 그래프이며, 이를 통해 기저선 변동 잡음을 효과적으로 제거함을 알 수 있다. 특히 원 신호가 정상 심전도 신호와 달리 Q, S파가 정상 영역 대비 국부 최소값의 특성을 가지지 않은 경우에도, 결과 신호 상에서 Q, S파의 신호 왜곡이 발생되지 않았음을 도 10c를 통해 확인할 수 있다.FIG. 10A illustrates an electrocardiogram signal having a baseline variation noise having a difference between a maximum value and a minimum value of about 0.2 for 1600 sample intervals, and FIG. 10B is an estimated baseline variation noise signal. You can see that it is similar to the width. In addition, FIG. 10C is a graph showing the ECG signal from which the baseline variation noise is removed, and thus it can be seen that the baseline variation noise is effectively removed. In particular, even when the original signal does not have the local minimum value of the Q and S waves unlike the normal ECG signal, it can be confirmed from FIG. 10C that the signal distortion of the Q and S waves has not occurred on the resultant signal. .

도 11a 내지 도 11c는 한 주기 상에서 기저선 변동 잡음이 증감을 반복하는 형태를 띤 경우의 심전도 신호에 대해, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 장치를 사용한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.11A to 11C are graphs showing simulation results using a noise removing device according to an embodiment of the present invention, for an electrocardiogram signal when the baseline variation noise repeats increase and decrease in one cycle.

도 11a는 P파, QRS-complex, T파로 구성되는 심전도 신호 주기에 대하여, 한 주기 상에서 기저선 변동 잡음이 증감을 반복하는 형태를 띤 경우의 심전도 신호를 나타내고 있으며, 이러한 경우는 정현파 형태의 기저선 변동 잡음이 유입된 형태로 간주할 수 있다. 도 11b는 추정된 기저선 변동 잡음 신호로서, 이를 통해 증감이 반복되는 형태의 기저선 변동 잡음이 유추됨을 확인할 수 있다. 또한, 도 11c는 도 11a에 도시된 신호에 대하여 기저선 변동잡음을 제거한 신호를 나타낸 것으로서, 한 주기 상에서 증감이 반복되는 형태의 기저선 변동 잡음도 효과적으로 제거할 수 있음을 확인할 수 있다.FIG. 11A illustrates an ECG signal in which the baseline fluctuation noise repeatedly increases or decreases in one cycle with respect to an ECG signal cycle consisting of P waves, QRS-complex, and T waves, and in this case, sinusoidal baseline fluctuations. It can be regarded as a noise introduced form. 11B is an estimated baseline variation noise signal, and it can be seen that baseline variation noise in the form of repeated increase and decrease is inferred. In addition, FIG. 11C illustrates a signal in which the baseline fluctuation noise is removed from the signal shown in FIG. 11A, and it can be confirmed that the baseline fluctuation noise in the form of repeated increase and decrease in one cycle can be effectively removed.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 잡음 제거 방법을 구현하는 흐름도이다.12 is a flowchart illustrating a method of removing noise according to an embodiment of the present invention.

도 12에 따르면, 원 신호의 크기를 기준으로 상향 피크 신호 또는 하향 피크 신호를 제거하기 위해, 원 신호에 대해 모폴로지 연산을 수행한다(S310). 이를 위해, 원 신호의 상향 피크 신호 또는 하향 피크 신호의 샘플링 인덱스 간격 중 최대 샘플링 인덱스를 검출하고, 검출된 최대 샘플링 인덱스에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 구조 요소의 크기를 설정하여, 모폴로지 연산을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 12, a morphology operation is performed on the original signal in order to remove the up-peak signal or the down-peak signal based on the magnitude of the original signal (S310). To this end, a maximum sampling index is detected among the sampling index intervals of the up-peak signal or the down-peak signal of the original signal, the unit sampling index is added to the detected maximum sampling index, and the size of the structural element is set to perform a morphology operation. Can be.

이 후, 모폴로지 연산 후 존재하는 상측 피크 신호 또는 하향 피크 신호를 제거하기 위해, 모폴로지 연산을 재수행한다. 모폴로지 연산이 재수행되면, 원 신호에서 상측 피크 신호 및 하향 피크 신호가 모두 제거되기 때문에, 이를 통해 원신호에서 기저 신호를 검출하는 있다(S320).Thereafter, the morphology calculation is performed again to remove the upper peak signal or the lower peak signal present after the morphology calculation. When the morphology operation is performed again, since both the upper peak signal and the lower peak signal are removed from the original signal, the base signal is detected from the original signal through this (S320).

이 후, 원 신호로부터 검출된 기저 신호를 제거하여, 측정 대상 성분을 검출할 수 있다(S330).Thereafter, the detected base signal can be removed from the original signal to detect the component to be measured (S330).

한편, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다. On the other hand, while the above has been shown and described with respect to the preferred embodiments of the present invention, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, the technical field to which the invention belongs without departing from the spirit of the invention claimed in the claims Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or the prospect of the present invention.

110, 210 : 검출부 120, 220 : 제어부
230 : 저장부 240 : 디스플레이부
110, 210: detector 120, 220: controller
230: storage unit 240: display unit

Claims (10)

신호의 잡음 제거 방법에 있어서,
입력 신호의 크기를 기준으로 제1 방향 피크를 제거하기 위한 제1차 모폴로지 연산을 수행하고, 상기 제1 방향 피크의 반대 방향인 제2 방향 피크를 제거하기 위한 제2차 모폴로지 연산을 수행하여, 기저 신호를 검출하는 단계; 및
상기 입력 신호로부터 상기 기저 신호 성분을 제거하여, 측정 대상 성분을 검출하는 단계;를 포함하는 잡음 제거 방법.
In the noise reduction method of the signal,
Performing a first order morphology operation to remove the first direction peak based on the magnitude of the input signal, and perform a second order morphology operation to remove the second direction peak opposite to the first direction peak, Detecting the base signal; And
And removing the base signal component from the input signal to detect the component to be measured.
제1항에 있어서,
상기 기저 신호를 검출하는 단계는,
상기 제1 방향 피크 및 상기 제2 방향 피크의 샘플링 인덱스(sampling index) 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격을 검출하는 단계;
상기 최대 샘플링 인덱스 간격에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 제1 간격을 결정하는 단계;
상기 제1 간격을 가지는 제1 구조 요소를 이용하여 상기 입력 신호의 제1 방향에 대하여, 제1차 모폴로지 연산을 수행하는 단계;
상기 최대 샘플링 인덱스 간격을 이용하여 제2 간격을 결정하는 단계; 및
상기 제1차 모폴로지 연산의 결과신호의 제2 방향에 대하여, 상기 제2 간격을 가지는 제2 구조 요소를 이용하는 제2차 모폴로지 연산을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 잡음 제거 방법.
The method of claim 1,
Detecting the base signal,
Detecting a maximum sampling index interval among sampling index intervals of the first direction peak and the second direction peak;
Determining a first interval by adding a unit sampling index to the maximum sampling index interval;
Performing a first order morphology operation on a first direction of the input signal using the first structural element having the first spacing;
Determining a second interval using the maximum sampling index interval; And
And performing a second morphology operation using the second structural element having the second interval with respect to a second direction of the result signal of the first morphology operation.
제2항에 있어서,
상기 제1차 모폴로지 연산은,
(a1) 상기 입력 신호의 상기 제1 방향에 대해서 샘플링 축을 따라서 상기 제1 구조 요소를 적용하는 단계;
(b1) 상기 적용된 제1 구조 요소의 제1 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 어느 하나를 검출하는 단계;
(c1) 상기 제1 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a1) 및 (b1) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 잡음 제거 방법.
The method of claim 2,
The first morphology operation is,
(a1) applying the first structural element along a sampling axis with respect to the first direction of the input signal;
(b1) detecting one of a highest point and a lowest point of the input signal value within a first interval of the applied first structural element;
(c1) detecting the signal waveform by connecting the detected values while moving the first structural element along the sampling axis and repeating steps (a1) and (b1). Noise Reduction Method.
제3항에 있어서,
상기 제2차 모폴로지 연산은,
(a2) 상기 결과 신호의 상기 제2 방향에 대해서, 샘플링 축을 따라서 상기 제2 구조 요소를 적용하는 단계;
(b2) 상기 적용된 제2 구조 요소의 제2 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 다른 하나를 검출하는 단계;
(c2) 상기 제2 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a2) 및 (b2) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 잡음 제거 방법.
The method of claim 3,
The second morphology operation,
(a2) applying said second structural element along a sampling axis with respect to said second direction of said result signal;
(b2) detecting, within the second interval of the applied second structural element, the other of the highest and lowest points of the input signal value;
(c2) detecting the signal waveform by connecting the detected values while moving the second structural element along the sampling axis and repeating steps (a2) and (b2). Noise Reduction Method.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 입력 신호는,
샘플링 인덱스를 가로 축으로 하고, 크기를 세로축으로 하는 2차 도메인 상의 신호 파형으로 표시되고,
상기 제1 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상측 및 하측 방향 중 어느 하나의 방향으로 돌출된 피크이며,
상기 제2 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상기 상측 및 하측 방향 중 다른 하나의 방향으로 돌출된 피크인 것을 특징으로 하는 잡음 제거 방법.
4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The input signal is,
Represented by a signal waveform on the secondary domain with the sampling index on the horizontal axis and the magnitude on the vertical axis,
The first direction peak is a peak protruding in any one of an upward direction and a downward direction on the vertical axis,
And the second direction peak is a peak protruding in the other direction of the upper and lower directions on the vertical axis.
신호의 잡음을 제거하는 잡음 제거 장치에 있어서,
입력 신호의 크기를 기준으로 제1 방향 피크를 제거하기 위한 제1차 모폴로지 연산을 수행하고, 상기 제1 방향 피크의 반대 방향인 제2 방향 피크를 제거하기 위한 제2차 모폴로지 연산을 수행하여, 기저 신호를 검출하는 검출부;
상기 입력 신호로부터 상기 기저 신호 성분을 제거하여, 측정 대상 성분을 검출하는 제어부;를 포함하는 잡음 제거 장치.
A noise canceling device for removing noise in a signal,
Performing a first order morphology operation to remove the first direction peak based on the magnitude of the input signal, and perform a second order morphology operation to remove the second direction peak opposite to the first direction peak, A detector for detecting a base signal;
And a controller which removes the base signal component from the input signal and detects a component to be measured.
제6항에 있어서,
상기 제1차 모폴로지 연산 및 상기 제2차 모폴로지 연산이 수행된 결과를 저장하는 저장부; 및
상기 입력 신호로부터 상기 기저 신호 성분이 제거된 신호를 표시하는 디스플레이부;를 더 포함하며,
상기 검출부는,
상기 제1 방향 피크 및 상기 제2 방향 피크의 샘플링 인덱스(sampling index) 간격 중 최대 샘플링 인덱스 간격을 검출하고, 상기 최대 샘플링 인덱스 간격에 단위 샘플링 인덱스를 가산하여 제1 간격을 결정하며, 상기 제1 간격을 가지는 제1 구조 요소를 이용하여 상기 입력 신호의 제1 방향에 대하여, 제1 차 모폴로지 연산을 수행하고, 상기 최대 샘플링 인덱스 간격을 이용하여 제2 간격을 결정하며, 상기 제1차 모폴로지 연산의 결과 신호의 제2 방향에 대하여, 상기 제2 간격을 가지는 제2 구조 요소를 이용하는 제2 차 모폴로지 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 잡음 제거 장치.
The method of claim 6,
A storage unit to store a result of performing the first and second morphology operations; And
And a display unit configured to display a signal from which the base signal component is removed from the input signal.
Wherein:
Detecting a maximum sampling index interval among sampling index intervals of the first and second directional peaks, and adding a unit sampling index to the maximum sampling index interval to determine a first interval; A first order morphology operation is performed on the first direction of the input signal using a first structural element having a spacing, a second distance is determined using the maximum sampling index interval, and the first morphology calculation is performed. And a second order morphology operation using the second structural elements having the second spacing for a second direction of the resulting signal.
제7항에 있어서,
상기 제1 차 모폴로지 연산은,
(a1) 상기 입력 신호의 상기 제1 방향에 대해서 샘플링 축을 따라서 상기 제1 구조 요소를 적용하는 단계;
(b1) 상기 적용된 제1 구조 요소의 제1 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 어느 하나를 검출하는 단계;
(c1) 상기 제1 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a1) 및 (b1) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 잡음 제거 장치.
The method of claim 7, wherein
The first morphology operation is,
(a1) applying the first structural element along a sampling axis with respect to the first direction of the input signal;
(b1) detecting one of a highest point and a lowest point of the input signal value within a first interval of the applied first structural element;
(c1) detecting the signal waveform by connecting the detected values while moving the first structural element along the sampling axis and repeating steps (a1) and (b1). Noise Canceling Device.
제8항에 있어서,
상기 제2 차 모폴로지 연산은,
(a2) 상기 결과 신호의 상기 제2 방향에 대해서, 샘플링 축을 따라서 상기 제2 구조 요소를 적용하는 단계;
(b2) 상기 적용된 제2 구조 요소의 제2 간격 내에서, 상기 입력 신호 값의 최고점 및 최저점 중 다른 하나를 검출하는 단계;
(c2) 상기 제2 구조 요소를 상기 샘플링 축을 따라서 이동시키고 상기 (a2) 및 (b2) 단계를 반복 수행하면서, 상기 검출된 값들을 연결하여 신호 파형을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 잡음 제거 장치.
The method of claim 8,
The second morphology operation is,
(a2) applying said second structural element along a sampling axis with respect to said second direction of said result signal;
(b2) detecting, within the second interval of the applied second structural element, the other of the highest and lowest points of the input signal value;
(c2) detecting the signal waveform by connecting the detected values while moving the second structural element along the sampling axis and repeating steps (a2) and (b2). Noise Canceling Device.
제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 입력 신호는,
샘플링 인덱스를 가로 축으로 하고, 크기를 세로축으로 하는 2차 도메인 상의 신호 파형으로 표시되고,
상기 제1 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상측 및 하측 방향 중 어느 하나의 방향으로 돌출된 피크이며,
상기 제2 방향 피크는, 상기 세로 축 상에서 상기 상측 및 하측 방향 중 다른 하나의 방향으로 돌출된 피크인 것을 특징으로 하는 잡음 제거 장치.
9. The method according to any one of claims 6 to 8,
The input signal is,
Represented by a signal waveform on the secondary domain with the sampling index on the horizontal axis and the magnitude on the vertical axis,
The first direction peak is a peak protruding in any one of an upward direction and a downward direction on the vertical axis,
And the second direction peak is a peak protruding in the other direction of the upper and lower directions on the vertical axis.
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