KR20190128841A

KR20190128841A - Method for clustering electrocardiogram signal and electrocardiogram processing apparatus for executing the same

Info

Publication number: KR20190128841A
Application number: KR1020180053067A
Authority: KR
Inventors: 송한; 이용석; 엄용복
Original assignee: 삼성에스디에스 주식회사
Priority date: 2018-05-09
Filing date: 2018-05-09
Publication date: 2019-11-19

Abstract

Provided are an electrocardiogram (ECG) signal clustering method and an ECG processing apparatus for performing the same. According to an embodiment of the present invention, the ECG processing apparatus comprises: a signal collection part which obtains an ECG waveform of a user and sequentially collects a plurality of ECG signals classified based on the R peak point of the ECG waveform; and a signal processing part which sequentially compares the shape of an ECG signal and the shape of a representative ECG signal in each cluster grouped according to the shape of the collected ECG signals whenever the ECG signals are collected and adds the ECG signal to any one of clusters or creates a new cluster including the ECG signal according to the comparison result, thereby clustering similar shapes of ECG signals more quickly while reflecting the characteristics of the user.

Description

METHOD FOR CLUSTERING ELECTROCARDIOGRAM SIGNAL AND ELECTROCARDIOGRAM PROCESSING APPARATUS FOR EXECUTING THE SAME}

본 실시예들은 유사한 형상의 심전도 신호를 하나의 클러스터로 묶는 기술에 관한 것이다.The present embodiments are directed to a technique for grouping ECG signals of similar shape into a cluster.

심전도(electrocardiography)는 심박동과 관련된 전위를 파형으로 기록한 것으로, 심전도 검사를 통해 심장 운동의 변화를 측정할 수 있다. 이러한 심전도 검사는 부정맥을 진단할 때 주로 사용된다.Electrocardiography is a waveform recording of the potential associated with a heartbeat. An electrocardiogram can measure changes in cardiac motion. This ECG test is mainly used to diagnose arrhythmias.

통상적으로, 심전도 신호는 심방의 활동에 기초한 P, 심실의 활동에 기초한 QRST로 이루어지며, R 피크 기준의 QRS 형상이 부정맥을 진단하는 데 중요한 정보로 사용된다. 그러나, 초당 1~2개의 심전도 신호를 기록하여 24시간 맥박을 모니터링하기 위해서는 최대 수십만건의 심전도 신호를 판독하여야 하며, 이러한 과정에서 사용되는 심전도 신호의 자동 판별 알고리즘의 경우 그 정확도에 한계가 있어 전문가의 판독 작업을 통해 잘못 판별된 심전도 신호를 수정하는 과정이 필수적이다. 이때, 수만 내지 수십만 개의 심전도 형상을 하나씩 검토하는 것은 매우 어려운 일이며, 이에 따라 최대한 유사한 형상을 가진 심전도 신호를 묶어 한번에 검토하게 된다.Typically, the ECG signal consists of P based on the activity of the atrium, QRST based on the activity of the ventricles, and the QRS shape based on the R peak is used as important information for diagnosing arrhythmias. However, in order to record one or two ECG signals per second and monitor the pulse for 24 hours, up to hundreds of thousands of ECG signals must be read, and the automatic discrimination algorithm of ECG signals used in this process is limited in accuracy. The process of correcting misidentified ECG signals by reading is essential. In this case, it is very difficult to examine tens of thousands to hundreds of thousands of ECG shapes one by one. Accordingly, the ECG signals having similar shapes as much as possible are bundled and examined at a time.

그러나, 종래에는 기 정의된 대표적인 심전도 형상 몇 개만을 이용하여 심전도 신호를 묶는 데 그쳤으며, 이 방법은 일반적이지 않은 심전도 형상의 처리가 어려운 한계가 있다. 심전도 형상은 측정 대상자에 따라 매우 차이가 커 모든 사람에게 적용 가능한 형상 묶음 방법을 개발하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서, 종래 기술에 따른 심전도 신호의 형상 묶음 방법은 제한된 수의 형상 묶음만을 생성할 수 밖에 없으며, 불규칙한 심전도 신호를 갖는 환자에게는 적용이 어려운 문제점이 있다.However, conventionally, only a few predefined electrocardiogram shapes are used to bind an electrocardiogram signal, and this method has a limitation in processing an unusual electrocardiogram shape. Electrocardiogram shape is very different depending on the measurement object, so it is practically difficult to develop a shape bundle method applicable to everyone. Therefore, the shape bundle method of the electrocardiogram signal according to the prior art can only generate a limited number of shape bundle, there is a problem that is difficult to apply to patients having an irregular ECG signal.

한국공개특허공보 제10-2017-0119162호(2017.10.26)Korean Patent Publication No. 10-2017-0119162 (2017.10.26)

본 실시예들은 환자 특성을 반영하면서 유사한 형상의 심전도 신호를 보다 신속하게 하나의 묶음으로 묶기 위한 것이다.The present embodiments are intended to more quickly bundle a single ECG signal of similar shape while reflecting patient characteristics.

예시적인 실시예에 따르면, 사용자의 심전도 파형을 획득하고, 상기 심전도 파형의 R 피크점을 기준으로 구분되는 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집하는 신호 수집부; 및 상기 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 기 수집된 심전도 신호들의 형상에 따라 그룹핑된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교하고, 상기 비교의 결과에 따라 상기 심전도 신호를 상기 각 클러스터 중 어느 하나의 클러스터에 추가하거나 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성하는 신호 처리부를 포함하는, 심전도 처리 장치가 제공된다.According to an exemplary embodiment, a signal collector for acquiring an electrocardiogram waveform of a user and sequentially collecting a plurality of electrocardiogram signals divided based on an R peak point of the electrocardiogram waveform; And whenever the ECG signal is collected, the shape of the ECG signal is sequentially compared with the shape of the representative ECG signals in each cluster grouped according to the shapes of the collected ECG signals, and the ECG signal is compared according to the result of the comparison. An electrocardiogram processing apparatus including a signal processor for adding to one of the clusters or generating a new cluster including the electrocardiogram signal is provided.

상기 신호 처리부는, 상기 각 클러스터에 속한 심전도 신호의 개수가 많은 순으로 상기 각 클러스터를 순차적으로 나열하고, 상기 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 상기 나열된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교할 수 있다.The signal processor may sequentially arrange the clusters in ascending order of the number of ECG signals belonging to each of the clusters, and each time the ECG signal is collected, the shape of the ECG signal may be determined from the representative ECG signals in the clusters. The shapes can be compared sequentially.

상기 각 클러스터에 속한 심전도 신호들은, 수집된 시간이 빠른 순으로 나열되며, 상기 대표 심전도 신호는, 상기 각 클러스터 내에서 나열된 심전도 신호들 중 가장 맨 앞 또는 가장 맨 뒤에 위치한 심전도 신호일 수 있다.The ECG signals belonging to each cluster are arranged in ascending order of time, and the representative ECG signal may be an ECG signal located at the foremost or the rearmost ECG signals listed in each cluster.

상기 신호 처리부는, 상기 심전도 신호와 특정 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우 상기 심전도 신호를 상기 특정 클러스터에 추가하고, 상기 심전도 신호와 상기 각 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 모두 상기 문턱값 이상인 경우 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다.The signal processor may add the ECG signal to the specific cluster when the distance between the ECG signal and the representative ECG signal in a specific cluster is less than a set threshold value, and the distance between the ECG signal and the representative ECG signal in each cluster may be the same. If the threshold value is greater than or equal to the threshold value, a new cluster including the ECG signal may be generated.

상기 신호 처리부는, 상기 복수의 심전도 신호 중 랜덤하게 선택된 2개의 심전도 신호 간의 거리를 설정된 횟수 이상 반복하여 계산하고, 계산된 상기 거리의 평균(m), 상기 거리의 표준편차(D), 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 정상으로 판별된 심전도 신호의 수(N) 및 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 비정상으로 판별된 심전도 신호의 수(V)에 기초하여 심전도 처리의 수행 시간을 예측하며, 예측된 상기 수행 시간에 따라 상기 문턱값을 조정할 수 있다.The signal processor is configured to repeatedly calculate a distance between two randomly selected electrocardiogram signals among the plurality of electrocardiogram signals over a set number of times, calculate the average of the distance (m), the standard deviation of the distance (D), and the selected The execution time of ECG processing is based on the number (N) of ECG signals determined as normal by the automatic discriminator among the ECG signals and the number (V) of the ECG signals determined as abnormal by the automatic discriminator among the selected ECG signals. The threshold may be adjusted according to the predicted execution time.

상기 수행 시간은, N/V, -ln(m) 및 D에 각각 비례하여 증가하며, 상기 신호 처리부는, 예측된 상기 수행 시간이 설정된 값 이상인 경우 상기 문턱값을 감소시킬 수 있다.The execution time increases in proportion to N / V, −ln (m), and D, respectively, and the signal processor may decrease the threshold value when the predicted execution time is greater than or equal to a set value.

다른 예시적인 실시예에 따르면, 사용자의 심전도 파형을 획득하고, 상기 심전도 파형의 R 피크점을 기준으로 구분되는 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집하는 신호 수집부; 및 수집된 상기 심전도 신호들을 수집된 시간 순으로 순차적으로 나열하고, 수집된 상기 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 하나의 클러스터를 생성하고, 상기 클러스터에 속하지 않은 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 다른 클러스터를 생성하는 신호 처리부를 포함하는, 심전도 처리 장치가 제공된다.According to another exemplary embodiment, a signal collector for acquiring an ECG waveform of a user and sequentially collecting a plurality of ECG signals divided based on an R peak point of the ECG waveform; And sequentially arranging the collected ECG signals in the order of collected time, sequentially comparing the shape of the ECG signal located in front of the collected ECG signals with the shape of the remaining ECG signals, and generating a cluster. An electrocardiogram processing apparatus including a signal processor configured to sequentially compare a shape of an electrocardiogram signal located in front of an electrocardiogram signal not belonging to the cluster with a shape of the remaining electrocardiogram signals to generate another cluster.

상기 신호 처리부는, 수집된 상기 심전도 신호들 중 상기 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 나머지 심전도 신호들 간의 거리를 각각 계산하고, 설정된 문턱값 미만의 거리를 갖는 심전도 신호를 상기 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 동일한 클러스터로 묶을 수 있다. The signal processor may calculate the distance between the ECG signal located at the foremost of the collected ECG signals and the remaining ECG signals, respectively, and convert the ECG signal having a distance less than a predetermined threshold from the ECG signal located at the forefront. You can bundle them into the same cluster.

상기 신호 처리부는, 상기 복수의 심전도 신호 중 랜덤하게 선택된 2개의 심전도 신호 간의 거리를 설정된 횟수 이상 반복하여 계산하고, 계산된 상기 거리의 평균(m), 상기 거리의 표준편차(D), 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 정상으로 판별된 심전도 신호의 수(N) 및 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 비정상으로 판별된 심전도 신호의 수(V)에 기초하여 심전도 처리의 수행 시간을 예측하며, 예측된 상기 수행 시간에 따라 상기 문턱값을 조정할 수 있다. The signal processor is configured to repeatedly calculate a distance between two randomly selected electrocardiogram signals among the plurality of electrocardiogram signals over a set number of times, calculate the average of the distance (m), the standard deviation of the distance (D), and the selected The execution time of ECG processing is determined based on the number of ECG signals (N) determined as normal by the automatic discriminator among the ECG signals and the number (V) of ECG signals determined as abnormal by the automatic discriminator among the selected ECG signals. The threshold may be adjusted according to the predicted execution time.

상기 신호 수집부는, 상기 심전도 파형의 R-R 간격(R-R interval) 내 파형의 방향성에 따라 상기 심전도 파형을 복수 개의 그룹으로 나누고, 상기 그룹별로 상기 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집할 수 있다.The signal collector may divide the ECG waveform into a plurality of groups according to the direction of the waveform in the R-R interval of the ECG waveform, and sequentially collect the ECG signals for the groups.

상기 신호 처리부는, 해닝 창함수(hanning window function)을 이용하여 상기 심전도 신호의 잡음을 제거할 수 있다.The signal processor may remove noise of the ECG signal by using a hanning window function.

다른 예시적인 실시예에 따르면, 신호 수집부에서, 사용자의 심전도 파형을 획득하는 단계; 상기 신호 수집부에서, 상기 심전도 파형의 R 피크점을 기준으로 구분되는 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집하는 단계; 신호 처리부에서, 상기 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 기 수집된 심전도 신호들의 형상에 따라 그룹핑된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교하는 단계; 및 상기 신호 처리부에서, 상기 비교의 결과에 따라 상기 심전도 신호를 상기 각 클러스터 중 어느 하나의 클러스터에 추가하거나 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성하는 단계를 포함하는, 심전도 신호의 클러스터링 방법이 제공된다.According to another exemplary embodiment, in the signal collector, acquiring the ECG waveform of the user; Sequentially collecting, by the signal collector, a plurality of ECG signals classified based on an R peak point of the ECG waveform; In the signal processor, sequentially comparing the shape of the ECG signal with the shape of the representative ECG signal in each cluster grouped according to the shape of the collected ECG signals each time the ECG signal is collected; And in the signal processor, adding the ECG signal to any one of the clusters or generating a new cluster including the ECG signal according to a result of the comparison. do.

상기 비교하는 단계는, 상기 각 클러스터에 속한 심전도 신호의 개수가 많은 순으로 상기 각 클러스터를 순차적으로 나열하고, 상기 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 상기 나열된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교할 수 있다.The comparing may include arranging the clusters in order of increasing number of ECG signals belonging to the clusters, and each time the ECG signals are collected, the shape of the ECG signals may be represented by representative ECG signals in the clusters. It can be compared with the shape of sequentially.

상기 심전도 신호를 상기 각 클러스터 중 어느 하나의 클러스터에 추가하거나 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성하는 단계는, 상기 심전도 신호와 특정 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우 상기 심전도 신호를 상기 특정 클러스터에 추가하고, 상기 심전도 신호와 상기 각 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 모두 상기 문턱값 이상인 경우 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다.Adding the ECG signal to any one of the clusters or generating a new cluster including the ECG signal may include: when the distance between the ECG signal and a representative ECG signal in a specific cluster is less than a predetermined threshold value, the ECG signal. May be added to the specific cluster, and when the distance between the ECG signal and the representative ECG signal in each cluster is greater than or equal to the threshold value, a new cluster including the ECG signal may be generated.

상기 심전도 신호의 클러스터링 방법은, 상기 순차적으로 비교하는 단계 이전에, 상기 신호 처리부에서, 상기 복수의 심전도 신호 중 랜덤하게 선택된 2개의 심전도 신호 간의 거리를 설정된 횟수 이상 반복하여 계산하는 단계; 상기 신호 처리부에서, 계산된 상기 거리의 평균(m), 상기 거리의 표준편차(D), 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 정상으로 판별된 심전도 신호의 수(N) 및 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 비정상으로 판별된 심전도 신호의 수(V)에 기초하여 심전도 처리의 수행 시간을 예측하는 단계; 및 상기 신호 처리부에서, 예측된 상기 수행 시간에 따라 상기 문턱값을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The clustering method of the ECG signal may include: repeatedly calculating, by the signal processor, a distance between two ECG signals randomly selected from the plurality of ECG signals, a predetermined number of times or more, before the sequential comparison; In the signal processor, the calculated average (m) of the distance, the standard deviation of the distance (D), the number of electrocardiogram signals (N) determined as normal by an automatic discriminator among the selected electrocardiogram signals (N), and the selected electrocardiogram signal Estimating an execution time of the ECG process based on the number V of ECG signals which are abnormally determined by the automatic discriminator; And adjusting, by the signal processor, the threshold value according to the predicted execution time.

상기 수행 시간은, N/V, -ln(m) 및 D에 각각 비례하여 증가하며, 상기 문턱값을 조정하는 단계는, 예측된 상기 수행 시간이 설정된 값 이상인 경우 상기 문턱값을 감소시킬 수 있다.The execution time increases in proportion to N / V, -ln (m), and D, and the adjusting of the threshold value may reduce the threshold value when the predicted execution time is greater than or equal to a set value. .

다른 예시적인 실시예에 따르면, 신호 수집부에서, 사용자의 심전도 파형을 획득하는 단계; 상기 신호 수집부에서, 상기 심전도 파형의 R 피크점을 기준으로 구분되는 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집하는 단계; 신호 처리부에서, 수집된 상기 심전도 신호들을 수집된 시간 순으로 순차적으로 나열하는 단계; 상기 신호 처리부에서, 수집된 상기 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 하나의 클러스터를 생성하는 단계; 및 상기 신호 처리부에서, 상기 클러스터에 속하지 않은 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 다른 클러스터를 생성하는 단계를 포함하는, 심전도 신호의 클러스터링 방법이 제공된다.According to another exemplary embodiment, in the signal collector, acquiring the ECG waveform of the user; Sequentially collecting, by the signal collector, a plurality of ECG signals classified based on an R peak point of the ECG waveform; In the signal processor, sequentially arranging the collected ECG signals in the order of collected time; Generating, by the signal processor, one cluster by sequentially comparing the shape of the ECG signal located in front of the collected ECG signals with the shape of the remaining ECG signals; And generating, by the signal processor, another cluster by sequentially comparing the shape of the ECG signal located at the foremost of the ECG signals that do not belong to the cluster with the shape of the remaining ECG signals. Is provided.

상기 하나의 클러스터를 생성하는 단계는, 수집된 상기 심전도 신호들 중 상기 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 나머지 심전도 신호들 간의 거리를 각각 계산하고, 설정된 문턱값 미만의 거리를 갖는 심전도 신호를 상기 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 동일한 클러스터로 묶을 수 있다. The generating of the one cluster may include calculating a distance between the ECG signal located at the foremost of the collected ECG signals and the remaining ECG signals, and outputting the ECG signal having a distance less than a predetermined threshold. It can be grouped into the same cluster as the ECG signal located in front.

상기 심전도 신호의 클러스터링 방법은, 상기 하나의 클러스터를 생성하는 단계 이전에, 상기 신호 처리부에서, 상기 복수의 심전도 신호 중 랜덤하게 선택된 2개의 심전도 신호 간의 거리를 설정된 횟수 이상 반복하여 계산하는 단계; 상기 신호 처리부에서, 계산된 상기 거리의 평균(m), 상기 거리의 표준편차(D), 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 정상으로 판별된 심전도 신호의 수(N) 및 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기에서 비정상으로 판별된 심전도 신호의 수(V)에 기초하여 심전도 처리의 수행 시간을 예측하는 단계; 및 상기 신호 처리부에서, 예측된 상기 수행 시간에 따라 상기 문턱값을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The clustering method of the ECG signal may include: repeatedly calculating, by the signal processor, a distance between two ECG signals randomly selected from the plurality of ECG signals, a predetermined number of times or more, before generating the cluster; In the signal processor, the calculated average (m) of the distance, the standard deviation of the distance (D), the number of electrocardiogram signals (N) determined as normal by an automatic discriminator among the selected electrocardiogram signals (N), and the selected electrocardiogram signal Estimating an execution time of the ECG process based on the number V of ECG signals which are abnormally determined by the automatic discriminator; And adjusting, by the signal processor, the threshold value according to the predicted execution time.

상기 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집하는 단계는, 상기 심전도 파형의 R-R 간격(R-R interval) 내 파형의 방향성에 따라 상기 심전도 파형을 복수 개의 그룹으로 나누고, 상기 그룹별로 상기 심전도 신호를 순차적으로 수집할 수 있다.The sequentially collecting the plurality of ECG signals may include dividing the ECG waveform into a plurality of groups according to the direction of the waveform within an RR interval of the ECG waveform, and sequentially collecting the ECG signals for each group. Can be.

상기 심전도 신호의 클러스터링 방법은, 상기 하나의 클러스터를 생성하는 단계 이전에, 상기 신호 처리부에서, 해닝 창함수(hanning window function)을 이용하여 상기 심전도 신호의 잡음을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.The ECG clustering method may further include removing noise of the ECG signal by using a hanning window function in the signal processor before generating the one cluster. .

예시적인 실시예에 따르면, 심전도 신호들을 수집된 시간 순으로 순차적으로 나열하고 상기 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 클러스터링함으로써, 환자 개개인의 특성을 반영하면서 유사한 형상의 심전도 신호를 보다 신속하게 묶을 수 있다.According to an exemplary embodiment, the characteristics of the individual patients by sequentially arranging the ECG signals in the collected time order and clustering by sequentially comparing the shape of the ECG signal located in front of the ECG signals with the shape of the remaining ECG signals. Reflecting this, it is possible to bind the ECG signal of a similar shape more quickly.

또한, 예시적인 실시예에 따르면, 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 기 수집된 심전도 신호들의 형상에 따라 그룹핑된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교하여 클러스터링함으로써, 유사한 형상의 심전도 신호를 실시간으로 클러스터링할 수 있다. 또한, 이 경우 환자의 심전도 신호만을 이용하여 클러스터링 작업을 수행하므로 환자의 심전도 신호가 불규칙한 패턴을 갖더라도 이러한 패턴을 반영하여 심전도 신호를 효율적으로 클러스터링할 수 있다.Further, according to an exemplary embodiment, each time an ECG signal is collected, the shape of the ECG signal is similarly clustered by sequentially comparing the shape of the ECG signal with the shape of the representative ECG signal in each cluster grouped according to the shape of the collected ECG signals. Shaped ECG signals can be clustered in real time. In this case, since the clustering operation is performed using only the ECG signal of the patient, even if the ECG signal of the patient has an irregular pattern, the ECG signal may be efficiently clustered by reflecting the pattern.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 부정맥 판독 시스템의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 심전도 파형의 예시
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 처리 장치의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 예시
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 예시
도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 문턱값을 결정하는 예시
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 문턱값을 결정하는 예시
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따른 클러스터의 예시
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 클러스터의 예시
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 12는 예시적인 실시예들에서 사용되기 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도1 is a block diagram showing the detailed configuration of the arrhythmia reading system according to an embodiment of the present invention
2 illustrates an ECG waveform in accordance with an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing a detailed configuration of a signal processing apparatus according to an embodiment of the present invention
4 is an illustration for explaining a clustering method of an ECG signal according to a first embodiment of the present invention.
5 is an illustration for explaining a clustering method of an ECG signal according to a second embodiment of the present invention.
6 is an example of determining a threshold value according to the first embodiment of the present invention.
7 is an example of determining a threshold according to a second embodiment of the present invention.
8 is an illustration of a cluster according to a first embodiment of the present invention.
9 is an illustration of a cluster according to a second embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a clustering method of an ECG signal according to a first embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a clustering method of an ECG signal according to a second embodiment of the present invention.
12 is a block diagram illustrating and describing a computing environment including a computing device suitable for use in the exemplary embodiments.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The following detailed description is provided to assist in a comprehensive understanding of the methods, devices, and / or systems described herein. However, this is only an example and the present invention is not limited thereto.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.In describing the embodiments of the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or an operator. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout the specification. The terminology used in the description is for the purpose of describing embodiments of the invention only and should not be limiting. Unless expressly used otherwise, the singular forms “a,” “an,” and “the” include plural forms of meaning. In this description, expressions such as "comprises" or "equipment" are intended to indicate certain features, numbers, steps, actions, elements, portions or combinations thereof, and one or more than those described. It should not be construed to exclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, actions, elements, portions or combinations thereof.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 부정맥 판독 시스템(100)의 상세 구성을 나타낸 블록도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 심전도 파형의 예시이다.1 is a block diagram showing a detailed configuration of the arrhythmia reading system 100 according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is an illustration of an electrocardiogram waveform according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 부정맥 판독 시스템(100)은 심전도 측정 장치(102), 자동 판별기(104) 및 심전도 처리 장치(106)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an arrhythmia reading system 100 according to an embodiment of the present invention includes an electrocardiogram measuring device 102, an automatic discriminator 104, and an electrocardiogram processing device 106.

심전도 측정 장치(102)는 사용자의 심전도를 측정하기 위한 장치로서, 심전도 리드를 형성하는 양성/음성 전극의 짝(a pair of electrodes), 상기 전극의 짝으로부터 획득되는 전위차들을 증폭시키는 차동 증폭기, 상기 전위차들에 대한 아날로그 형태의 신호들을 디지털 신호로 변환하는 아날로그 디지털 변환기(ADC : Analog-Digital Converter) 등을 구비할 수 있다. 심전도 측정 장치(102)의 두 전극은 예를 들어, 사용자 심장 주변의 피부에 부착될 수 있다. 심전도 측정 장치(102)는 이와 같은 구성들을 통해 심장 운동의 변화를 나타내는 심전도 파형을 획득할 수 있다.The electrocardiogram measuring device (102) is a device for measuring an electrocardiogram of a user, comprising: a pair of electrodes for forming an electrocardiogram lead, a differential amplifier for amplifying potential differences obtained from the pair of electrodes, and An analog-to-digital converter (ADC) for converting signals in analog form with respect to potential differences into a digital signal may be provided. The two electrodes of the ECG device 102 may be attached to the skin around the user's heart, for example. The electrocardiogram measuring apparatus 102 may acquire an electrocardiogram waveform indicating a change in cardiac motion through such configurations.

도 2를 참조하면, 심전도 파형은 심방의 활동에 기초한 P, 심실의 활동에 기초한 QRST로 이루어진다. 정상적인 심전도 파형의 경우 P-QRST가 반복하는 형태로 나타난다. 또한, 심전도 파형의 P-R 간격(P-R interval), P-R 세그먼트(P-R segment), Q-R-S 간격(Q-R-S interval), S-T 세그먼트(S-T segment), S-T 간격(S-T interval), Q-T 간격(Q-T interval), R-R 간격(R-R interval) 등이 심장 운동의 정상 여부를 판단하기 위해 사용될 수 있다.Referring to FIG. 2, an electrocardiogram waveform consists of P based on the activity of the atrium and QRST based on the activity of the ventricles. In the case of a normal ECG waveform, the P-QRST is repeated. In addition, the PR interval, PR segment, QRS interval, ST segment, ST interval, QT interval, and RR interval of the ECG waveform RR interval) and the like may be used to determine whether cardiac exercise is normal.

자동 판별기(104)는 심전도 파형으로부터 맥박의 부정맥 여부를 자동으로 판별한다. 자동 판별기(104)는 설정된 자동 판별 알고리즘을 이용하여 상기 심전도 파형으로부터 맥박의 부정맥 여부를 자동으로 판별할 수 있다. 그러나, 이러한 과정에서 사용되는 심전도 파형의 자동 판별 알고리즘의 경우 그 정확도에 한계가 있으며 이에 따라 전문가의 판독 작업을 통해 잘못 판별된 심전도 파형을 수정할 수 있다. 이때, 전문가는 수만 내지 수십만 개의 심전도 파형을 하나씩 검토하는 것이 아니라 후술할 심전도 처리 장치(106)에서 처리된 각 클러스터별로 수정 작업을 진행할 수 있으며, 이 경우 수정 작업에 걸리는 시간을 대폭 줄일 수 있다.The automatic discriminator 104 automatically determines whether the pulse is arrhythmic from the ECG waveform. The automatic discriminator 104 may automatically determine whether the pulse is arrhythmic from the electrocardiogram using the set automatic discrimination algorithm. However, the automatic determination algorithm of the ECG waveform used in this process has a limitation in accuracy, and accordingly, the ECG waveform which is incorrectly determined by the expert's reading operation can be corrected. At this time, instead of examining tens of thousands to hundreds of thousands of electrocardiogram waveforms, the expert may proceed with the correction for each cluster processed by the ECG processing apparatus 106 to be described later, and in this case, the time required for the modification may be greatly reduced.

심전도 처리 장치(106)는 심전도 측정 장치(102)에서 측정된 심전도 파형으로부터 복수의 심전도 신호를 수집하고, 상기 복수의 심전도 신호 각각을 그 형상에 따라 그룹핑한다. 심전도 처리 장치(106)는 초당 1~2개의 심전도 신호를 수집할 수 있으며, 사용자의 맥박을 24시간동안 모니터링하기 위해 하루최대 수십만건의 심전도 신호를 수집할 수 있다. 이때, 심전도 처리 장치(106)는 유사한 형상을 가진 심전도 신호를 하나의 클러스터로 묶을 수 있으며, 수집되는 모든 심전도 신호에 대해 이와 같은 과정을 반복할 수 있다. 일 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 일 사용자에 대한 복수의 심전도 신호를 수집한 후 수집된 심전도 신호들을 유사한 형상끼리 클러스터링할 수 있다. 다른 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 일 사용자에 대한 심전도 신호가 수집될 때마다 수집된 심전도 신호를 대응되는 클러스터로 추가하거나 수집된 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다. 이러한 심전도 신호의 수집 및 클러스터링 과정은 실시간으로 수행될 수 있다. 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호를 클러스터링하는 구체적인 방법에 대해서는 도 3 내지 도 11을 참조하여 구체적으로 후술하기로 한다. The electrocardiogram processing apparatus 106 collects a plurality of electrocardiogram signals from the electrocardiogram waveform measured by the electrocardiogram measuring apparatus 102 and groups each of the plurality of electrocardiogram signals according to their shape. The ECG processing unit 106 may collect one or two ECG signals per second, and may collect up to several hundred thousand ECG signals per day to monitor a user's pulse for 24 hours. At this time, the ECG processing unit 106 may bundle the ECG signals having a similar shape into one cluster, and may repeat the above process for all collected ECG signals. As an example, the ECG processing apparatus 106 may collect a plurality of ECG signals for a user and then cluster the collected ECG signals among similar shapes. As another example, the ECG processing device 106 may add the collected ECG signal to the corresponding cluster each time an ECG signal for one user is collected or generate a new cluster including the collected ECG signal. The collection and clustering process of the ECG signal may be performed in real time. A detailed method of clustering the ECG signal by the ECG processing device 106 will be described in detail later with reference to FIGS. 3 to 11.

한편, 도 1에서는 설명의 편의상 심전도 측정 장치(102), 자동 판별기(104) 및 심전도 처리 장치(106)가 각각 별도의 하드웨어 구성인 것으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 심전도 측정 장치(102), 자동 판별기(104) 및 심전도 처리 장치(106)는 실시예에 따라 하나 또는 둘 이상의 하드웨어 구성으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 측정 장치(102)에 탑재되어 네트워크를 통해 자동 판별기(104)와 연결될 수 있다.In FIG. 1, for convenience of description, the ECG measuring device 102, the automatic discriminator 104, and the ECG processing device 106 are illustrated as separate hardware configurations, but the present invention is not limited thereto. The electrocardiogram measuring device 102, the automatic discriminator 104, and the electrocardiogram processing device 106 may be made of one or more hardware configurations, depending on the embodiment. For example, the ECG processing device 106 may be mounted on the ECG measuring device 102 and connected to the automatic discriminator 104 through a network.

이하에서는, 도 3 내지 도 11을 참조하여 심전도 처리 장치(106)의 세부 구성 및 동작 흐름에 대해 살펴보도록 한다.Hereinafter, a detailed configuration and operation flow of the ECG processing device 106 will be described with reference to FIGS. 3 to 11.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 심전도 처리 장치(106)의 상세 구성을 나타낸 블록도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 심전도 처리 장치(106)는 신호 수집부(202) 및 신호 처리부(204)를 포함한다.3 is a block diagram showing the detailed configuration of the ECG processing apparatus 106 according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the electrocardiogram processing apparatus 106 according to an embodiment of the present invention includes a signal collector 202 and a signal processor 204.

신호 수집부(202)는 사용자의 심전도 파형을 획득하고, 상기 심전도 파형의 R 피크점을 기준으로 구분되는 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집한다. 신호 수집부(202)는 심전도 측정 장치(102)로부터 사용자의 심전도 파형을 수신하고, 상기 심전도 파형으로부터 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집할 수 있다.The signal collector 202 acquires an electrocardiogram waveform of a user and sequentially collects a plurality of electrocardiogram signals classified based on the R peak point of the electrocardiogram waveform. The signal collector 202 may receive an ECG waveform of a user from the ECG measuring apparatus 102 and sequentially collect a plurality of ECG signals from the ECG waveform.

일 예시로서, 신호 수집부(202)는 심전도 파형으로부터 R 피크점의 위치(즉, R 피크점이 나타내는 시간)를 파악하고, 상기 R 피크점을 기준으로 설정된 시간 구간(예를 들어, R 피크점을 기준으로 좌우 0.4초씩) 길이의 심전도 신호를 추출할 수 있다. As an example, the signal collector 202 may grasp the position of the R peak point (ie, the time indicated by the R peak point) from the ECG waveform, and set a time interval (eg, the R peak point based on the R peak point). ECG signal having a length of 0.4 seconds) can be extracted.

이때, 신호 수집부(202)는 형상 묶음의 대상이 되는 신호의 수를 줄이기 위해 R 피크점의 위치를 파악한 후 상기 심전도 파형의 R-R 간격(R-R interval) 내 파형의 방향성에 따라 상기 심전도 파형을 복수 개의 그룹으로 나누고, 상기 그룹별로 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집할 수 있다. 예를 들어, 신호 수집부(202)는 심전도 파형이 R 피크점을 기준으로 빨라지는 파형인지(즉, R-R 간격이 앞쪽으로 쏠리는 신호인지), 느려지는 파형인지(즉, R-R 간격이 뒤쪽으로 쏠리는 신호인지), 보통의 파형인지(즉, R-R 간격이 쏠림 없는 신호인지) 등을 기준으로 상기 심전도 파형을 복수 개의 그룹으로 나누고, 상기 그룹별로 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집할 수 있다. 즉, 신호 수집부(202)는 심전도 신호를 추출하기 전 심전도 파형의 기본적인 기하학적 신호 특성으로 심전도 파형을 수 개의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹 내에서 심전도 신호를 추출하여 그 형상에 따라 클러스터링함으로써 형상 묶음의 대상이 되는 신호의 수를 줄일 수 있으며, 이 경우 클러스터링 시간을 크게 줄일 수 있다.At this time, the signal collection unit 202 is to determine the position of the R peak point in order to reduce the number of signals that are the target of the shape bundle, and then the plurality of ECG waveforms according to the direction of the waveform in the RR interval of the ECG waveform The EKG signal may be divided into groups, and a plurality of ECG signals may be sequentially collected for each group. For example, the signal collector 202 may be an ECG waveform that is accelerated based on an R peak point (ie, an RR interval is a forward-facing signal) or a slowing waveform (ie, an RR interval is directed backward). The ECG waveform may be divided into a plurality of groups based on whether the signal is a signal, a normal waveform (that is, a signal having no RR interval), and a plurality of ECG signals may be sequentially collected for each group. That is, the signal collector 202 divides the ECG waveform into several groups as basic geometric signal characteristics of the ECG waveform before extracting the ECG signal, extracts the ECG signals within the group, and clusters the ECG signals according to the shape. The number of target signals can be reduced, in which case the clustering time can be greatly reduced.

신호 처리부(204)는 수집된 심전도 신호들을 그 형상에 따라 클러스터링한다. The signal processor 204 clusters the collected ECG signals according to their shape.

일 예시로서, 신호 처리부(204)는 신호 수집부(202)에서 수집된 사용자에 대한 복수의 심전도 신호들을 유사한 형상끼리 클러스터링할 수 있다. 구체적으로, 신호 처리부(204)는 심전도 신호들을 수집된 시간 순으로 순차적으로 나열하고, 상기 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 하나의 클러스터를 생성하고, 상기 클러스터에 속하지 않은 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 다른 클러스터를 생성할 수 있다. 일반적으로, 비슷한 시간대에 수집된 심전도 신호의 경우 유사한 형상을 띄는 경우가 많으므로, 이와 같이 수집된 시간 순으로 나열된 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호의 형상을 비교하는 경우 크기가 가장 큰 클러스터를 생성할 확률이 높아지게 된다. As an example, the signal processor 204 may cluster a plurality of ECG signals of a user collected by the signal collector 202 with similar shapes. Specifically, the signal processor 204 sequentially arranges the ECG signals in the collected time order, sequentially compares the shape of the ECG signal located at the foremost of the ECG signals with the shape of the remaining ECG signals, and compares one cluster. Another cluster may be generated by sequentially comparing the shape of the ECG signal located at the front of the ECG signals that do not belong to the cluster with the shape of the remaining ECG signals. In general, ECG signals collected in similar time zones have similar shapes. Therefore, the shape of the ECG signal located in front of the ECG signals listed in the collected time sequence is compared with the shape of the remaining ECG signals. In this case, the probability of creating the largest cluster is increased.

신호 처리부(204)는 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 나머지 심전도 신호들 간의 거리를 각각 계산하고, 설정된 문턱값 미만의 거리를 갖는 심전도 신호를 상기 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 동일한 클러스터로 묶을 수 있다. 여기서, 거리(distance)는 예를 들어, 두 심전도 신호 간의 유사도를 판단하는 데 사용되는 상관 거리(correlation distance)로서, 예를 들어 아래 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.The signal processor 204 may calculate distances between the ECG signal located at the foremost and the remaining ECG signals, and bundle ECG signals having a distance less than a set threshold in the same cluster as the ECG signal located at the front. Here, the distance is, for example, a correlation distance used to determine the similarity between two ECG signals, and may be calculated as shown in Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

이때, u는 제1 심전도 신호, u'는 제1 심전도 신호의 평균값, v는 제2 심전도 신호, v'는 제2 심전도 신호의 평균값을 나타내며,

는 두 벡터의 내적을 의미한다.In this case, u is the first ECG signal, u 'is the average value of the first ECG signal, v is the second ECG signal, v' is the average value of the second ECG signal,

Is the dot product of two vectors.

다만, 두 심전도 신호 간의 거리(즉, 유사도)를 계산하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 신호 처리부(204)는 Spearman's rank correlation coefficient 를 이용하여 두 심전도 신호 간의 거리를 계산할 수도 있다. However, the method of calculating the distance (ie, similarity) between two ECG signals is not limited thereto. For example, the signal processor 204 may calculate a distance between two ECG signals using Spearman's rank correlation coefficient.

신호 처리부(204)는 수집된 심전도 신호들 중 클러스터로 묶이지 않은 나머지 심전도 신호들에 대해 이와 같은 과정을 반복 수행할 수 있다. 만약, 설정된 횟수 이상(예를 들어, 200번 이상) 형상 묶음(즉, 클러스터링)에 실패하는 심전도 신호가 발생하는 경우, 신호 처리부(204)는 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다. 이후, 수집된 모든 심전도 신호들에 대한 클러스터링 작업이 완료되는 경우, 신호 처리부(204)는 각 클러스터를 출력할 수 있다.The signal processor 204 may repeat this process with respect to the remaining ECG signals that are not clustered among the collected ECG signals. If an ECG signal fails to bundle a shape (eg, clustering) more than a predetermined number of times (for example, 200 or more), the signal processor 204 may generate a new cluster including the ECG signal. . Thereafter, when the clustering operation for all collected ECG signals is completed, the signal processor 204 may output each cluster.

한편, 신호 처리부(204)는 심전도 신호의 클러스터링 작업 전에 해닝 창함수(hanning window function)을 이용하여 상기 심전도 신호의 잡음을 제거할 수 있다. 해닝 창함수는 신호 처리 분야에서 사용되는 함수로서, 상기 해닝 창함수를 이용하여 심전도 신호의 잡음을 제거하는 경우 클러스터링 과정에서의 정확도 및 속도를 보다 향상시킬 수 있다. 이때, 심전도 신호의 특징을 최대한 유지하기 위해, 윈도우(window)의 길이는 예를 들어, 0.02초로 설정될 수 있다.Meanwhile, the signal processor 204 may remove noise of the ECG signal using a hanning window function before clustering the ECG signal. The hanning window function is a function used in the field of signal processing, and when the noise of the electrocardiogram signal is removed using the hanning window function, the accuracy and speed in the clustering process can be further improved. In this case, in order to maintain the characteristic of the ECG signal, the length of the window may be set to, for example, 0.02 seconds.

또한, 신호 처리부(204)는 심전도 신호의 클러스터링 작업 전에 두 심전도 신호 간의 유사도를 판단하는 데 사용되는 문턱값을 결정할 수 있다. 신호 수집부(202)는 수집된 복수의 심전도 신호 중 랜덤하게 선택된 2개의 심전도 신호 간의 거리를 설정된 횟수(예를 들어, 1000번) 이상 반복하여 계산하고, 계산된 상기 거리의 평균(m), 상기 거리의 표준편차(D), 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기(104)에서 정상으로 판별된 심전도 신호의 수(N) 및 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기(104)에서 비정상으로 판별된 심전도 신호의 수(V)에 기초하여 심전도 처리의 수행 시간(즉, 선택된 심전도 신호들을 클러스터링하는 데 걸리는 시간)을 예측하며, 예측된 상기 수행 시간에 따라 상기 문턱값을 조정할 수 있다. In addition, the signal processor 204 may determine the threshold value used to determine the similarity between the two ECG signals before the ECG clustering operation. The signal collector 202 repeatedly calculates a distance between two randomly selected ECG signals among a plurality of collected ECG signals by a set number (for example, 1000 times) or more, and calculates an average of the calculated distances (m), The standard deviation (D) of the distance, the number of ECG signals determined as normal at the automatic discriminator 104 among the selected ECG signals, and the abnormality at the automatic discriminator 104 among the selected ECG signals The execution time of the ECG process (that is, the time taken to cluster the selected ECG signals) may be estimated based on the number V of the ECG signals, and the threshold value may be adjusted according to the predicted execution time.

상기 수행 시간은 N/V, -ln(m) 및 D에 각각 비례하여 증가할 수 있으며, 예를 들어 아래의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.The execution time may increase in proportion to N / V, -ln (m), and D, respectively, and may be expressed by, for example, Equation 2 below.

[수학식 2][Equation 2]

수행 시간 = α* N/V + β * (-ln(m)) + γ * D + δExecution time = α * N / V + β * (-ln (m)) + γ * D + δ

(여기서, α, β, γ, δ는 설정된 범위 이내의 값을 갖는 계수임)(Where α, β, γ, δ are coefficients with values within a set range)

신호 처리부(204)는 예측된 상기 수행 시간이 설정된 값 이상인 경우 상기 문턱값을 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 신호 처리부(204)는 예측된 상기 수행 시간이 3분 이상인 경우 상기 문턱값을 최대 0.7까지 감소시킬 수 있다.The signal processor 204 may decrease the threshold value when the predicted execution time is greater than or equal to a set value. For example, the signal processor 204 may reduce the threshold to a maximum of 0.7 when the estimated execution time is 3 minutes or more.

다른 예시로서, 신호 처리부(204)는 사용자에 대한 심전도 신호가 수집될 때마다 수집된 심전도 신호를 대응되는 클러스터로 추가하거나 수집된 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 신호 처리부(204)는 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 기 수집된 심전도 신호들의 형상에 따라 그룹핑된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교하고, 상기 비교의 결과에 따라 상기 심전도 신호를 상기 각 클러스터 중 어느 하나의 클러스터에 추가하거나 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다.As another example, the signal processor 204 may add the collected ECG signal to the corresponding cluster whenever the ECG signal for the user is collected, or generate a new cluster including the collected ECG signal. Specifically, each time the ECG signal is collected, the signal processor 204 sequentially compares the shape of the ECG signal with the shape of the representative ECG signals in each cluster grouped according to the shapes of the collected ECG signals. As a result, the ECG signal may be added to any one of the clusters, or a new cluster including the ECG signal may be generated.

이때, 신호 처리부(204)는 상기 각 클러스터에 속한 심전도 신호의 개수가 많은 순으로 상기 각 클러스터를 순차적으로 나열하고, 상기 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 상기 나열된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교할 수 있다. 이 경우, 클러스터링 작업의 수행 시간을 최소화할 수 있다. 여기서, 각 클러스터에 속한 심전도 신호들은 수집된 시간이 빠른 순으로 나열될 수 있다. 또한, 대표 심전도 신호는 예를 들어, 각 클러스터 내에서 나열된 심전도 신호들 중 가장 맨 앞 또는 가장 맨 뒤에 위치한 심전도 신호일 수 있다.In this case, the signal processor 204 sequentially lists the clusters in ascending order of the number of ECG signals belonging to each cluster, and represents the shape of the ECG signal in each of the listed clusters each time the ECG signal is collected. The shape of the ECG signal may be sequentially compared. In this case, the execution time of the clustering operation can be minimized. Here, the ECG signals belonging to each cluster may be arranged in ascending order of collection time. In addition, the representative ECG signal may be, for example, the ECG signal located at the foremost or the rearmost of the ECG signals listed in each cluster.

신호 처리부(204)는 수집된 심전도 신호와 특정 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우 상기 심전도 신호를 상기 특정 클러스터에 추가하고, 수집된 심전도 신호와 각 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 모두 상기 문턱값 이상인 경우 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성할 수 있다.The signal processor 204 adds the ECG signal to the specific cluster when the distance between the collected ECG signal and the representative ECG signal in a specific cluster is less than a set threshold value, and adds the ECG signal to the representative ECG signal in each cluster. If all are above the threshold, a new cluster including the ECG signal may be generated.

또한, 신호 처리부(204)는 제1 실시예에서와 마찬가지로 심전도 신호의 클러스터링 작업 전에 해닝 창함수을 이용하여 상기 심전도 신호의 잡음을 제거할 수 있다. In addition, the signal processor 204 may remove noise of the ECG signal using a Hanning window function before clustering the ECG signal as in the first embodiment.

이와 같은 제2 실시예에 따른 클러스터링 작업은 제1 실시예에서의 클러스터링 작업 후에 적용될 수 있다. 예를 들어, 제1 실시예에 따른 클러스터링 작업 후에 심전도 신호가 새롭게 수집되는 경우, 신호 처리부(204)는 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 제2 실시예에 따른 클러스터링 작업을 통해 상기 심전도 신호를 실시간으로 클러스터링할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 제2 실시예에 따른 클러스터링 작업은 심전도 신호를 최초로 수집하는 과정에서 적용될 수도 있다. The clustering operation according to the second embodiment may be applied after the clustering operation in the first embodiment. For example, when an electrocardiogram signal is newly collected after the clustering operation according to the first embodiment, the signal processor 204 real-time the ECG signal through the clustering operation according to the second embodiment whenever the ECG signal is collected. Can be clustered. However, the present invention is not limited thereto, and the clustering operation according to the second embodiment may be applied in the process of initially collecting the ECG signal.

도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 예시이다. 여기서는, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 1, 2, 3,…16을 수집한 후 이들 심전도 신호들을 클러스터링하는 것으로 가정한다. 이때, 심전도 신호 1, 2, 3,…16은 동일한 R-R 간격의 방향성을 갖는 그룹에 속한 것으로 가정한다.4 is an illustration for explaining a clustering method of an ECG signal according to a first embodiment of the present invention. Here, the electrocardiogram processing unit 106 is configured to transmit the electrocardiogram signals 1, 2, 3,... Assume that after collecting 16, these ECG signals are clustered. At this time, the ECG signals 1, 2, 3,... 16 is assumed to belong to a group having directionality of the same R-R interval.

먼저, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 1, 2, 3,…16을 수집된 시간 순으로 나열할 수 있다.First, the ECG processing unit 106 collects the collected ECG signals 1, 2, 3,... You can list 16 in chronological order.

다음으로, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 하나의 클러스터를 생성한다. 일 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호 1과 나머지 심전도 신호들 간의 거리를 각각 계산하고, 설정된 문턱값 미만의 거리를 갖는 심전도 신호 2, 3, 6, 10, 12, 13 및 15를 심전도 신호 1과 동일한 클러스터(즉, 클러스터 1)로 묶을 수 있다. Next, the ECG processing unit 106 sequentially generates a cluster by comparing the shape of the ECG signal located at the foremost of the ECG signals with the shape of the remaining ECG signals. As an example, the ECG processing unit 106 calculates the distance between the ECG signal 1 located at the foremost of the ECG signals and the remaining ECG signals, and ECG signals 2, 3, and 6 having a distance less than a set threshold. , 10, 12, 13, and 15 may be grouped into the same cluster as the ECG signal 1 (ie, cluster 1).

다음으로, 심전도 처리 장치(106)는 상기 클러스터(즉, 클러스터 1)에 속하지 않은 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교하여 다른 클러스터를 생성할 수 있다. 일 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 상기 클러스터(즉, 클러스터 1)에 속하지 않은 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호 4와 나머지 심전도 신호들 간의 거리를 각각 계산하고, 설정된 문턱값 미만의 거리를 갖는 심전도 신호 5, 7, 11 및 14를 심전도 신호 4와 동일한 클러스터(즉, 클러스터 2)로 묶을 수 있다. Next, the ECG processing unit 106 may generate another cluster by sequentially comparing the shape of the ECG signal located at the foremost of the ECG signals not belonging to the cluster (ie, cluster 1) with the shapes of the remaining ECG signals. have. As an example, the ECG processing unit 106 calculates a distance between the ECG signal 4 located at the foremost of the ECG signals not belonging to the cluster (ie, the cluster 1) and the remaining ECG signals, respectively, and below the set threshold value. The ECG signals 5, 7, 11 and 14 with distance can be grouped into the same cluster as the ECG signal 4 (i.e., cluster 2).

이후, 심전도 처리 장치(106)는 클러스터 1, 2에 속하지 않은 나머지 심전도 신호들에 대해서도 이와 같은 과정을 반복 수행할 수 있다. 그 결과, 심전도 신호 8, 9 및 16을 포함하는 클러스터 3이 생성되었다.Thereafter, the ECG processing unit 106 may repeat the same process for the remaining ECG signals not belonging to the clusters 1 and 2. As a result, cluster 3 comprising ECG signals 8, 9 and 16 was generated.

이와 같이 수집된 모든 심전도 신호들에 대한 클러스터링 작업이 완료되는 경우, 신호 처리부(204)는 각 클러스터(즉, 클러스터 1, 2, 3)를 출력할 수 있다.When the clustering operation for all the ECG signals collected in this way is completed, the signal processor 204 may output each cluster (ie, clusters 1, 2, and 3).

도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 예시이다. 여기서는, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호를 수집할 때마다 수집된 심전도 신호를 실시간으로 클러스터링하는 것으로 가정한다. 5 is an illustration for explaining a clustering method of an ECG signal according to a second embodiment of the present invention. Here, it is assumed that the ECG processing apparatus 106 clusters the collected ECG signal in real time whenever the ECG signal is collected.

먼저, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 1을 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 클러스터가 존재하지 않으므로 심전도 신호 1을 포함하는 새로운 클러스터, 즉 클러스터 1을 생성한다. 이후, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호가 수집될 때마다 수집된 심전도 신호의 형상을 기 수집된 심전도 신호들의 형상에 따라 그룹핑된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교할 수 있다. 여기서, 각 클러스터에 속한 심전도 신호들은 수집된 시간이 빠른 순으로 나열될 수 있다. 또한, 대표 심전도 신호는 상기 각 클러스터 내에서 나열된 심전도 신호들 중 가장 맨 앞 또는 가장 맨 뒤에 위치한 심전도일 수 있다. 여기서는, 설명의 편의상 상기 각 클러스터 내에서 나열된 심전도 신호들 중 가장 맨 뒤에 위치한 심전도 신호를 대표 심전도 신호라 가정한다.First, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 1, the electrocardiogram processing unit 106 generates a new cluster including the electrocardiogram signal 1, that is, cluster 1 because there is no cluster. Thereafter, the ECG processing apparatus 106 may sequentially compare the shapes of the collected ECG signals with the shapes of the representative ECG signals in each cluster grouped according to the shapes of the collected ECG signals whenever the ECG signals are collected. Here, the ECG signals belonging to each cluster may be arranged in ascending order of collection time. In addition, the representative electrocardiogram signal may be an electrocardiogram located at the forefront or the back of the electrocardiogram signals listed in each cluster. For convenience of explanation, it is assumed that the ECG signal located at the far end of the ECG signals listed in each cluster is a representative ECG signal.

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 2를 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 2와 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 1을 비교한다. 일 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호 1과 심전도 신호 2 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우 상기 심전도 신호 2를 심전도 신호 1이 속한 클러스터 1에 추가할 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 2, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 2 with the electrocardiogram signal 1 which is a representative electrocardiogram signal of the cluster 1. As an example, the ECG processing unit 106 may calculate the distance between the ECG signal 1 and the ECG signal 2, and add the ECG signal 2 to the cluster 1 to which the ECG signal 1 belongs when the calculated distance is less than the set threshold. .

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 3을 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 3과 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 2를 비교한다. 일 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호 3과 심전도 신호 2 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우 상기 심전도 신호 3을 심전도 신호 2가 속한 클러스터 1에 추가할 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 3, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 3 with the electrocardiogram signal 2 which is a representative electrocardiogram signal of the cluster 1. As an example, the ECG processing apparatus 106 may calculate the distance between the ECG signal 3 and the ECG signal 2, and add the ECG signal 3 to the cluster 1 to which the ECG signal 2 belongs when the calculated distance is less than the set threshold. .

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 4를 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 4와 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 3을 비교한다. 일 예시로서, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호 4와 심전도 신호 3 간의 거리를 계산할 수 있다. 이때, 계산된 거리가 설정된 문턱값 이상인 경우, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호 4를 포함하는 새로운 클러스터, 즉 클러스터 2를 생성할 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 4, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 4 with the electrocardiogram signal 3 which is a representative electrocardiogram signal of the cluster 1. As an example, the ECG processing apparatus 106 may calculate a distance between the ECG signal 4 and the ECG signal 3. In this case, when the calculated distance is greater than or equal to the set threshold value, the ECG processing apparatus 106 may generate a new cluster including the ECG signal 4, that is, the cluster 2.

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 5를 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 5와 각 클러스터의 대표 심전도 신호를 각각 비교한다. 먼저, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 5와 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 3을 비교하고, 비교 결과 계산된 거리가 설정된 문턱값 이상인 경우 수집된 심전도 신호 5와 클러스터 2의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 4를 비교한다. 만약, 계산된 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 신호 5를 심전도 신호 4가 속한 클러스터 2에 추가할 수 있다. 이와 같이, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호가 수집될 때마다 수집된 신호를 각 클러스터의 대표 심전도 신호와 비교하되 크기가 가장 큰 클러스터의 대표 심전도 신호부터 비교를 시작할 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 5, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 5 with the representative electrocardiogram signal of each cluster, respectively. First, the ECG processing unit 106 compares the collected ECG signal 5 and the ECG signal 3 which is the representative ECG signal of the cluster 1, and when the distance calculated as a result of the comparison is greater than or equal to the set threshold value, the ECG signal 5 and the representative of the cluster 2 Compare the ECG signal 4 which is an ECG signal. If the calculated distance is less than the set threshold, the ECG processing unit 106 may add the ECG signal 5 to the cluster 2 to which the ECG signal 4 belongs. As such, whenever the ECG signal is collected, the ECG processing unit 106 may compare the collected signal with the representative ECG signal of each cluster, but may start the comparison with the representative ECG signal of the largest cluster.

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 6을 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 6과 각 클러스터의 대표 심전도 신호를 각각 비교한다. 먼저, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 6과 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 3을 비교한다. 비교 결과 계산된 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 신호 6을 심전도 신호 3이 속한 클러스터 1에 추가할 수 있다. 이 경우 상기 심전도 신호 6과 클러스터 2에 속한 대표 심전도 신호와의 비교 과정은 생략될 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 6, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 6 with the representative electrocardiogram signal of each cluster, respectively. First, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 6 with the electrocardiogram signal 3 which is a representative electrocardiogram signal of the cluster 1. When the calculated distance is less than the set threshold, the ECG processing apparatus 106 may add the ECG signal 6 to the cluster 1 to which the ECG signal 3 belongs. In this case, a comparison process between the ECG signal 6 and the representative ECG signal belonging to the cluster 2 may be omitted.

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 7을 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 7과 각 클러스터의 대표 심전도 신호를 각각 비교한다. 먼저, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 7과 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 6을 비교하고, 비교 결과 계산된 거리가 설정된 문턱값 이상인 경우 수집된 심전도 신호 7과 클러스터 2의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 5를 비교한다. 만약, 계산된 거리가 설정된 문턱값 미만인 경우, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 신호 7을 심전도 신호 5가 속한 클러스터 2에 추가할 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 7, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 7 with the representative electrocardiogram signal of each cluster, respectively. First, the ECG processing unit 106 compares the collected ECG signal 7 and the ECG signal 6 which is the representative ECG signal of the cluster 1, and when the calculated distance is greater than or equal to the set threshold, the ECG signal 7 and the representative of the cluster 2 are collected. Compare ECG signal 5 which is an ECG signal. If the calculated distance is less than the set threshold, the ECG processing unit 106 may add the ECG signal 7 to the cluster 2 to which the ECG signal 5 belongs.

다음으로, 심전도 처리 장치(106)가 심전도 신호 8을 수집하는 경우, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 8과 각 클러스터의 대표 심전도 신호를 각각 비교한다. 먼저, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호 8과 클러스터 1의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 6을 비교하고, 비교 결과 계산된 거리가 설정된 문턱값 이상인 경우 수집된 심전도 신호 8과 클러스터 2의 대표 심전도 신호인 심전도 신호 7을 비교한다. 비교 결과 계산된 거리가 설정된 문턱값 이상인 경우, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호 8을 포함하는 새로운 클러스터, 즉 클러스터 3을 생성할 수 있다.Next, when the electrocardiogram processing unit 106 collects the electrocardiogram signal 8, the electrocardiogram processing unit 106 compares the collected electrocardiogram signal 8 with the representative electrocardiogram signal of each cluster, respectively. First, the ECG processing unit 106 compares the collected ECG signal 8 and the ECG signal 6 which is the representative ECG signal of the cluster 1, and when the distance calculated as a result of the comparison is greater than or equal to the set threshold value, the ECG signal 8 and the representative of the cluster 2 are represented. Compare ECG signal 7 which is an ECG signal. When the calculated distance is greater than or equal to the set threshold value, the ECG processing apparatus 106 may generate a new cluster including the ECG signal 8, that is, the cluster 3.

도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 문턱값을 결정하는 예시이다. 여기서, 도 6은 심전도 처리 장치(106)가 수학식 1의 상관 거리(correlation distance)를 이용하여 임의의 N개 심전도 신호 간의 유사도를 계산한 결과를 나타낸 그래프이며, 도 7은 심전도 처리 장치(106)가 Spearman's rank correlation coefficient를 이용하여 임의의 N개 심전도 신호 간의 유사도를 계산한 결과를 나타낸 그래프이다. 도 6 및 도 7의 가로축은 N번째 심전도 신호를 나타내며, 도 6 및 도 7의 세로축은 N번째 심전도 신호와 특정 심전도 신호와의 유사도를 나타낸다. 이때, 유사도가 1에 가까운 경우 두 심전도 신호가 거의 유사한 형상을 보이는 것으로 볼 수 있다.6 and 7 illustrate examples of determining a threshold according to embodiments of the present invention. 6 is a graph illustrating a result of calculating the similarity between any N ECG signals by using the correlation distance of Equation 1, and FIG. 7 illustrates the ECG processing apparatus 106. ) Is a graph showing the result of calculating the similarity between any N ECG signals using Spearman's rank correlation coefficient. 6 and 7 represent the N-th ECG signal, and the vertical axis of FIGS. 6 and 7 represent the similarity between the N-th ECG signal and a specific ECG signal. In this case, when the similarity is close to 1, it can be seen that the two ECG signals have a similar shape.

도 6을 참조하면, 0.7 ~ 0.9 사이의 유사도 근처에서 심전도 신호들이 보다 쉽게 구별 가능한 것으로 파악되었다. 이에 따라, 클러스터링 작업을 위한 문턱값은 예를 들어, 0.8로 결정될 수 있다.Referring to FIG. 6, it was found that ECG signals were more easily distinguishable near the similarity between 0.7 and 0.9. Accordingly, the threshold value for the clustering operation may be determined as, for example, 0.8.

또한, 도 7을 참조하면, 0.6 ~ 0.8 사이의 유사도 근처에서 심전도 신호들이 보다 쉽게 구별 가능한 것으로 파악되었다. 이에 따라, 클러스터링 작업을 위한 문턱값은 예를 들어, 0.7로 결정될 수 있다. 이와 같은 문턱값은 클러스터링 작업을 위해 사용되는 알고리즘의 종류(예를 들어, 상관 거리 계산 알고리즘, Spearman's rank correlation coefficient 알고리즘 등), 사용자의 특성 등에 따라 달라질 수 있다.In addition, referring to FIG. 7, it was found that the ECG signals were more easily distinguishable near the similarity between 0.6 and 0.8. Accordingly, the threshold value for the clustering operation may be determined as, for example, 0.7. Such a threshold value may vary depending on the type of algorithm used for the clustering operation (eg, correlation distance calculation algorithm, Spearman's rank correlation coefficient algorithm, etc.), user characteristics, and the like.

또한, 심전도 처리 장치(106)는 복수의 심전도 신호 중 랜덤하게 선택된 2개의 심전도 신호 간의 거리를 설정된 횟수 이상 반복하여 계산하고, 계산된 상기 거리의 평균(m), 상기 거리의 표준편차(D), 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기(104)에서 정상으로 판별된 심전도 신호의 수(N) 및 상기 선택된 심전도 신호들 중 자동 판별기(104)에서 비정상으로 판별된 심전도 신호의 수(V)에 기초하여 심전도 처리의 수행 시간을 예측하며, 예측된 상기 수행 시간에 따라 상기 문턱값을 조정할 수 있다.In addition, the ECG processing unit 106 repeatedly calculates a distance between two ECG signals randomly selected from a plurality of ECG signals more than a set number of times, and calculates the average (m) of the calculated distance and the standard deviation (D) of the distance. The number of ECG signals determined to be normal by the automatic discriminator 104 among the selected ECG signals and the number V of ECG signals which are abnormally determined by the automatic discriminator 104 among the selected ECG signals. The execution time of the ECG process may be predicted based on the adjustment, and the threshold value may be adjusted according to the predicted execution time.

도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 클러스터의 예시이다. 도 8은 자동 판별기(104)에서 정상 맥박으로 판별된 심전도 신호들의 클러스터를 나타내며, 도 9는 자동 판별기(104)에서 비정상 맥박으로 판별된 심전도 신호들의 클러스터를 나타낸다.8 and 9 are examples of clusters in accordance with embodiments of the present invention. FIG. 8 illustrates a cluster of ECG signals determined as a normal pulse by the automatic discriminator 104, and FIG. 9 illustrates a cluster of ECG signals determined as abnormal pulses by the automatic discriminator 104.

여기서, 도 8의 (a)와 도 8의 (b)는 모두 정상 맥박으로 판별된 심전도 신호들의 클러스터이나, 서로 다른 형상을 띄고 있다.Here, FIGS. 8A and 8B show clusters of ECG signals determined as normal pulses and have different shapes.

또한, 도 9의 (a)와 도 8의 (b)는 모두 비정상 맥박으로 판별된 심전도 신호들의 클러스터이나, 서로 다른 형상을 띄고 있다.9A and 8B are both clusters of ECG signals determined as abnormal pulses, or have different shapes.

만약, 이들 클러스터 중 일부가 정상 맥박 또는 비정상 맥박으로 잘못 판별된 경우, 전문가는 수만 내지 수십만 개의 심전도 형상을 하나씩 검토하는 것이 아니라 심전도 처리 장치(106)에서 처리된 이들 각 클러스터별로 수정 작업을 진행할 수 있으며, 이 경우 수정 작업에 걸리는 시간을 대폭 줄일 수 있다.If some of these clusters are incorrectly determined to be normal or abnormal pulses, the expert may proceed with modifications for each of these clusters processed by the ECG processing device 106 instead of reviewing tens to hundreds of thousands of ECG shapes one by one. In this case, the time required for corrective operation can be greatly reduced.

도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.10 is a flowchart illustrating a clustering method of an ECG signal according to a first embodiment of the present invention. In the illustrated flow chart, the method is divided into a plurality of steps, but at least some of the steps may be performed in a reverse order, in combination with other steps, omitted, divided into substeps, or not shown. One or more steps may be added and performed.

S102 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 사용자의 심전도 파형을 획득하고, 상기 심전도 파형으로부터 R 피크점의 위치를 파악한다.In operation S102, the ECG processing apparatus 106 acquires the ECG waveform of the user and determines the position of the R peak point from the ECG waveform.

S104 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 파형의 R-R 간격(R-R interval) 내 파형의 방향성에 따라 상기 심전도 파형을 복수 개의 그룹으로 나눈다.In operation S104, the ECG processing apparatus 106 divides the ECG waveform into a plurality of groups according to the directionality of the waveform in the R-R interval of the ECG waveform.

S106 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 상기 그룹별로 R 피크점을 기준으로 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집한다.In operation S106, the ECG processing apparatus 106 sequentially collects a plurality of ECG signals based on the R peak point for each group.

S108 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 클러스터링 작업을 위한 문턱값을 결정한다.In operation S108, the ECG processing apparatus 106 determines a threshold for the clustering operation.

S110 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호의 잡음을 제거한다. 심전도 처리 장치(106)는 예를 들어, 해닝 창함수(hanning window function)을 이용하여 상기 심전도 신호의 잡음을 제거할 수 있다.In operation S110, the ECG processing apparatus 106 removes noise of the ECG signal. The ECG processing unit 106 may remove noise of the ECG signal using, for example, a hanning window function.

S112 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 각 그룹 내 맨 앞에 위치한 심전도 신호와 나머지 심전도 신호를 각각 비교한다. 구체적으로, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 시간 순으로 순차적으로 나열된 심전도 신호들 중 가장 맨 앞에 위치한 심전도 신호의 형상과 나머지 심전도 신호들의 형상을 순차적으로 비교한다.In operation S112, the ECG processing apparatus 106 compares the ECG signal located in front of each group with the remaining ECG signals, respectively. Specifically, the ECG processing unit 106 sequentially compares the shape of the ECG signal located at the foremost among the ECG signals sequentially arranged in the collected time sequence with the shapes of the remaining ECG signals.

S114 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S112 단계에서의 비교 결과 두 심전도 신호 간의 거리가 문턱값 미만인지의 여부를 판단한다. In operation S114, the ECG processing apparatus 106 determines whether the distance between the two ECG signals is less than the threshold as a result of the comparison in operation S112.

S116 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S114 단계에서의 판단 결과 두 심전도 신호 간의 거리가 문턱값 미만인 경우 두 심전도 신호를 하나의 클러스터로 묶는다.In operation S116, the ECG processing apparatus 106 bundles the two ECG signals into one cluster when the distance between the two ECG signals is less than the threshold as a result of the determination in operation S114.

S118 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S114 단계에서의 판단 결과 형상 묶음(즉, 클러스터링)에 실패하는 심전도 신호가 존재하는지의 여부를 판단한다.In step S118, the ECG processing device 106 determines whether there is an ECG signal that fails in shape bundle (that is, clustering) as a result of the determination in step S114.

S120 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 형상 묶음에 실패한 심전도 신호에 대해서는 상기 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성한다.In operation S120, the ECG processing apparatus 106 generates a new cluster including the ECG signal with respect to the ECG signal that fails to bundle the shape.

S122 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 모든 심전도 신호들에 대한 클러스터링 작업이 완료되었는지 여부를 판단한다. 만약, 수집된 모든 심전도 신호들에 대한 클러스터링 작업이 완료되지 않은 경우, 심전도 처리 장치(106)는 S112 단계로 되돌아가 앞선 과정을 반복 수행한다.In operation S122, the ECG processing apparatus 106 determines whether the clustering operation on all collected ECG signals is completed. If the clustering operation for all collected ECG signals is not completed, the ECG processing apparatus 106 returns to step S112 and repeats the foregoing process.

S124 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 수집된 모든 심전도 신호들에 대한 클러스터링 작업이 완료된 경우 생성된 각 클러스터를 출력한다.In operation S124, the ECG processing apparatus 106 outputs each cluster generated when the clustering operation for all collected ECG signals is completed.

도 10은 본 발명의 제2 실시예에 따른 심전도 신호의 클러스터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.10 is a flowchart illustrating a clustering method of an ECG signal according to a second embodiment of the present invention. In the illustrated flow chart, the method is divided into a plurality of steps, but at least some of the steps may be performed in a reverse order, in combination with other steps, omitted, divided into substeps, or not shown. One or more steps may be added and performed.

S202 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 사용자의 심전도 파형을 획득하고, 상기 심전도 파형으로부터 R 피크점의 위치를 파악한다.In operation S202, the electrocardiogram processing unit 106 acquires the electrocardiogram waveform of the user and grasps the position of the R peak point from the electrocardiogram waveform.

S204 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 상기 심전도 파형의 R-R 간격(R-R interval) 내 파형의 방향성에 따라 상기 심전도 파형을 복수 개의 그룹으로 나눈다.In operation S204, the ECG processing apparatus 106 divides the ECG waveform into a plurality of groups according to the directionality of the waveform within the R-R interval of the ECG waveform.

S206 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 상기 그룹별로 R 피크점을 기준으로 복수의 심전도 신호를 순차적으로 수집한다.In operation S206, the ECG processing apparatus 106 sequentially collects a plurality of ECG signals based on the R peak point for each group.

S208 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호의 잡음을 제거한다. 심전도 처리 장치(106)는 예를 들어, 해닝 창함수(hanning window function)을 이용하여 상기 심전도 신호의 잡음을 제거할 수 있다.In operation S208, the ECG processing device 106 removes noise of the ECG signal. The ECG processing unit 106 may remove noise of the ECG signal using, for example, a hanning window function.

S210 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 심전도 신호가 수집될 때마다 상기 심전도 신호의 형상을 기 수집된 심전도 신호들의 형상에 따라 그룹핑된 각 클러스터 내 대표 심전도 신호의 형상과 순차적으로 비교한다. In operation S210, the ECG processing apparatus 106 sequentially compares the shape of the ECG signal with the shape of the representative ECG signal in each cluster grouped according to the shapes of the collected ECG signals each time the ECG signal is collected.

S212 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S210 단계에서의 비교 결과 두 심전도 신호 간의 거리가 문턱값 미만인지의 여부를 판단한다.In operation S212, the electrocardiogram processing unit 106 determines whether the distance between the two electrocardiogram signals is less than the threshold as a result of the comparison in operation S210.

S214 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S212 단계에서의 판단 결과 두 심전도 신호 간의 거리가 문턱값 미만인 경우 수집된 심전도 신호를 상기 대표 심전도 신호가 속한 클러스터에 추가한다.In operation S214, the ECG processing apparatus 106 adds the collected ECG signals to the cluster to which the representative ECG signal belongs when the distance between the two ECG signals is less than the threshold as a result of the determination in operation S212.

S216 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S212 단계에서의 판단 결과 형상 묶음(즉, 클러스터링)에 실패하는 심전도 신호가 존재하는지의 여부를 판단한다. 심전도 처리 장치(106)는 수집된 심전도 신호와 각 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 모두 상기 문턱값 이상인 경우 수집된 심전도 신호가 클러스터링에 실패한 것으로 판단할 수 있다.In step S216, the ECG processing device 106 determines whether there is an ECG signal that fails in shape bundle (that is, clustering) as a result of the determination in step S212. The ECG processing apparatus 106 may determine that the collected ECG signal fails to cluster when the distance between the collected ECG signal and the representative ECG signal in each cluster is greater than or equal to the threshold value.

S218 단계에서, 심전도 처리 장치(106)는 S216 단계에서의 판단 결과 수집된 심전도 신호와 각 클러스터 내 대표 심전도 신호 간의 거리가 모두 상기 문턱값 이상인 경우 수집된 심전도 신호를 포함하는 새로운 클러스터를 생성한다.In operation S218, the ECG processing apparatus 106 generates a new cluster including the collected ECG signals when the distance between the ECG signal collected as a result of the determination in operation S216 and a representative ECG signal in each cluster is greater than or equal to the threshold.

도 12는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.12 is a block diagram illustrating and describing a computing environment 10 including a computing device suitable for use in example embodiments. In the illustrated embodiment, each component may have different functions and capabilities in addition to those described below, and may include additional components in addition to those described below.

도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 심전도 처리 장치(106), 또는 심전도 처리 장치(106)에 포함되는 하나 이상의 컴포넌트일 수 있다.The illustrated computing environment 10 includes a computing device 12. In one embodiment, computing device 12 may be an electrocardiogram processing device 106, or one or more components included in the electrocardiogram processing device 106.

컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.Computing device 12 includes at least one processor 14, computer readable storage medium 16, and communication bus 18. The processor 14 may cause the computing device 12 to operate according to the example embodiments mentioned above. For example, processor 14 may execute one or more programs stored in computer readable storage medium 16. The one or more programs may include one or more computer executable instructions that, when executed by the processor 14, cause the computing device 12 to perform operations in accordance with an exemplary embodiment. Can be.

컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.Computer readable storage medium 16 is configured to store computer executable instructions or program code, program data and / or other suitable forms of information. The program 20 stored in the computer readable storage medium 16 includes a set of instructions executable by the processor 14. In one embodiment, computer readable storage medium 16 includes memory (volatile memory, such as random access memory, nonvolatile memory, or a suitable combination thereof), one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash Memory devices, or any other form of storage medium that is accessible by computing device 12 and capable of storing desired information, or a suitable combination thereof.

통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.The communication bus 18 interconnects various other components of the computing device 12, including the processor 14 and the computer readable storage medium 16.

컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22)는 상술한 스크롤 화면(102), 입력 인터페이스(104), 입력 화면(105) 등을 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(102)와 연결될 수도 있다.Computing device 12 may also include one or more input / output interfaces 22 and one or more network communication interfaces 26 that provide an interface for one or more input / output devices 24. The input / output interface 22 may include the above-described scroll screen 102, the input interface 104, the input screen 105, and the like. The input / output interface 22 and the network communication interface 26 are connected to the communication bus 18. The input / output device 24 may be connected to other components of the computing device 12 via the input / output interface 22. Exemplary input / output device 24 may include a pointing device (such as a mouse or trackpad), a keyboard, a touch input device (such as a touchpad or touchscreen), a voice or sound input device, various types of sensor devices, and / or imaging devices. Input devices, and / or output devices such as display devices, printers, speakers, and / or network cards. The example input / output device 24 may be included inside the computing device 12 as one component of the computing device 12, and may be connected to the computing device 102 as a separate device from the computing device 12. It may be.

이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다. Although the present invention has been described in detail through the representative embodiments, those skilled in the art to which the present invention pertains can make various modifications without departing from the scope of the present invention with respect to the embodiments described above. I will understand. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined by the claims below and equivalents thereof.

10 : 컴퓨팅 환경
12 : 컴퓨팅 장치
14 : 프로세서
16 : 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18 : 통신 버스
20 : 프로그램
22 : 입출력 인터페이스
24 : 입출력 장치
26 : 네트워크 통신 인터페이스
100 : 부정맥 판독 시스템
102 : 심전도 측정 장치
104 : 자동 판별기
106 : 심전도 처리 장치
202 : 신호 수집부
204 : 신호 처리부10: computing environment
12: computing device
14: processor
16: computer readable storage media
18: communication bus
20: program
22: I / O interface
24: input / output device
26: network communication interface
100: arrhythmia reading system
102: ECG measuring device
104: automatic discriminator
106: ECG processing apparatus
202: signal collector
204: signal processing unit

Claims

A signal collector configured to acquire an electrocardiogram waveform of a user and sequentially collect a plurality of electrocardiogram signals classified based on an R peak point of the electrocardiogram waveform; And
Each time the ECG signal is collected, the shape of the ECG signal is sequentially compared with the shape of the representative ECG signals in each cluster grouped according to the shapes of the collected ECG signals, and the ECG signal is compared according to the result of the comparison. And a signal processor for adding to one of each cluster or generating a new cluster including the ECG signal.

The method according to claim 1,
The signal processor may sequentially arrange the clusters in ascending order of the number of ECG signals belonging to each of the clusters. Electrocardiogram processing apparatus comparing sequentially with shape.

The method according to claim 2,
ECG signals belonging to each cluster are listed in ascending order of time,
And the representative electrocardiogram signal is an electrocardiogram signal located at the forefront or the back of electrocardiogram signals listed in each cluster.

The method according to claim 1,
The signal processor may add the ECG signal to the specific cluster when the distance between the ECG signal and the representative ECG signal in a specific cluster is less than a set threshold value, and the distance between the ECG signal and the representative ECG signal in each cluster may be the same. And generating a new cluster including the ECG signal when the threshold value is greater than or equal to the threshold value.

The method according to claim 4,
The signal processor is configured to repeatedly calculate a distance between two randomly selected electrocardiogram signals among the plurality of electrocardiogram signals over a set number of times, calculate the average of the distance (m), the standard deviation of the distance (D), and the selected The execution time of ECG processing is determined based on the number of ECG signals (N) determined as normal by the automatic discriminator among the ECG signals and the number (V) of ECG signals determined as abnormal by the automatic discriminator among the selected ECG signals. Predicting and adjusting the threshold value according to the predicted execution time.

The method according to claim 5,
The execution time is increased in proportion to N / V, -ln (m) and D, respectively,
And the signal processor reduces the threshold value when the predicted execution time is equal to or greater than a set value.

A signal collector configured to acquire an electrocardiogram waveform of a user and sequentially collect a plurality of electrocardiogram signals divided based on an R peak point of the electrocardiogram waveform; And
The collected ECG signals are sequentially arranged in the order of collected time, and one cluster is generated by sequentially comparing the shape of the ECG signal located in front of the collected ECG signals with the shape of the remaining ECG signals, and And a signal processor configured to sequentially compare the shape of the ECG signal located in front of the ECG signals not belonging to the cluster with the shapes of the remaining ECG signals to generate another cluster.

The method according to claim 7,
The signal processor may calculate the distance between the ECG signal located at the foremost of the collected ECG signals and the remaining ECG signals, respectively, and convert the ECG signal having a distance less than a predetermined threshold from the ECG signal located at the forefront. ECG unit, bundled into the same cluster.

The method according to claim 7,
The signal processor is configured to repeatedly calculate a distance between two randomly selected electrocardiogram signals among the plurality of electrocardiogram signals over a set number of times, calculate the average of the distance (m), the standard deviation of the distance (D), and the selected The execution time of ECG processing is determined based on the number of ECG signals (N) determined as normal by the automatic discriminator among the ECG signals and the number (V) of ECG signals determined as abnormal by the automatic discriminator among the selected ECG signals. Predicting and adjusting the threshold value according to the predicted execution time.

The method according to claim 9,
The execution time is increased in proportion to N / V, -ln (m) and D, respectively,
And the signal processor reduces the threshold value when the predicted execution time is equal to or greater than a set value.

The method according to claim 7,
The signal collector, dividing the ECG waveform into a plurality of groups according to the direction of the waveform in the RR interval of the ECG waveform, and sequentially collects the plurality of ECG signals for each group.

The method according to claim 7,
And the signal processor removes noise of the ECG signal using a hanning window function.

Acquiring an electrocardiogram waveform of a user by the signal collector;
Sequentially collecting, by the signal collector, a plurality of ECG signals classified based on an R peak point of the ECG waveform;
In the signal processor, sequentially comparing the shape of the ECG signal with the shape of the representative ECG signal in each cluster grouped according to the shapes of the collected ECG signals each time the ECG signal is collected; And
In the signal processor, adding the ECG signal to any one of the clusters or generating a new cluster including the ECG signal according to a result of the comparison.

The method according to claim 13,
The comparing may include arranging the clusters in order of increasing number of ECG signals belonging to the clusters, and each time the ECG signals are collected, the shape of the ECG signals may be represented by representative ECG signals in the clusters. To compare sequentially with the shape of, ECG clustering method.

The method according to claim 14,
ECG signals belonging to each cluster are listed in ascending order of time,
And the representative electrocardiogram signal is an electrocardiogram signal located at the forefront or at the back of the electrocardiogram signals listed in the respective clusters.

The method according to claim 13,
Adding the ECG signal to any one of the clusters or generating a new cluster including the ECG signal may include: when the distance between the ECG signal and a representative ECG signal in a specific cluster is less than a predetermined threshold value, the ECG signal. Adding to the specific cluster and generating a new cluster including the electrocardiogram signal when the distance between the electrocardiogram signal and the representative electrocardiogram signal in each cluster is greater than or equal to the threshold value.

The method according to claim 16,
Before the step of comparing sequentially,
In the signal processor, repeatedly calculating a distance between two randomly selected electrocardiogram signals among the plurality of electrocardiogram signals by a set number of times or more;
In the signal processor, the calculated average (m) of the distance, the standard deviation of the distance (D), the number of electrocardiogram signals (N) determined as normal by an automatic discriminator among the selected electrocardiogram signals (N), and the selected electrocardiogram signal Estimating an execution time of the ECG process based on the number V of ECG signals which are abnormally determined by the automatic discriminator; And
The signal processing unit, further comprising the step of adjusting the threshold value according to the estimated execution time, clustering method of the ECG signal.

The method according to claim 17,
The execution time is increased in proportion to N / V, -ln (m) and D, respectively,
The adjusting of the threshold value may reduce the threshold value when the predicted execution time is greater than or equal to a set value.

Acquiring an electrocardiogram waveform of a user by the signal collector;
Sequentially collecting, by the signal collector, a plurality of ECG signals classified based on an R peak point of the ECG waveform;
In the signal processor, sequentially arranging the collected ECG signals in the order of collected time;
Generating, by the signal processor, one cluster by sequentially comparing the shape of the ECG signal located in front of the collected ECG signals with the shape of the remaining ECG signals; And
And generating, by the signal processor, another cluster by sequentially comparing the shape of the ECG signal located at the foremost of the ECG signals not belonging to the cluster with the shape of the remaining ECG signals.

The method according to claim 19,
The generating of the one cluster may include calculating a distance between an ECG signal located at the foremost of the collected ECG signals and the remaining ECG signals, and outputting an ECG signal having a distance less than a predetermined threshold. A method of clustering an ECG signal, grouping it in the same cluster as the ECG signal located ahead.

The method according to claim 19,
Prior to creating the one cluster,
In the signal processor, repeatedly calculating a distance between two randomly selected electrocardiogram signals among the plurality of electrocardiogram signals by a set number of times or more;
In the signal processor, the calculated average (m) of the distance, the standard deviation of the distance (D), the number of electrocardiogram signals (N) determined as normal by an automatic discriminator among the selected electrocardiogram signals (N), and the selected electrocardiogram signal Estimating an execution time of the ECG process based on the number V of ECG signals which are abnormally determined by the automatic discriminator; And
The signal processing unit, further comprising the step of adjusting the threshold value according to the estimated execution time, clustering method of the ECG signal.

The method according to claim 21,
The execution time is increased in proportion to N / V, -ln (m) and D, respectively,
The adjusting of the threshold value may reduce the threshold value when the predicted execution time is greater than or equal to a set value.

The method according to claim 19,
The sequentially collecting the plurality of ECG signals may include dividing the ECG waveform into a plurality of groups according to the direction of the waveform within an RR interval of the ECG waveform, and sequentially collecting the ECG signals for the groups. , Clustering method of ECG signals.

The method according to claim 19,
Prior to creating the one cluster,
The signal processing unit, further comprising the step of removing the noise of the electrocardiogram signal using a hanning window function, clustering method of the ECG signal.