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부정맥 판독을 위한 형태변형 및 간격변형 기반 특이심박 검출

Abnormal heartbeat detection based on shape and interval deformation for arrhythmia reading

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주제분류기계공학

초록

심전도 신호에서 부정맥의 발생에 의한 특이심박은 부정맥 판독에 큰 영향을 주므로, 특이심박검출은 매우 중요하다. 본 논문에서는 특이심박의 특징인 QRS군의 형태변형 및 간격변형을 기반한 특이심박 검출방법을 제안한다. 형태변형은 QRS군의 R-peak에서 전위와 첨도의 변화로 나타나고, 간격변형은 QRS군 간 간격의 변화로 나타난다. 그리고R-peak에서 전위 및 첨도의 분포와 QRS군 간 간격의 분포가 정상심전도 신호에서는 정규분포를 따르지만, 부정맥 심전도에서는 정규분포를 따르지 않는다. 이를 바탕으로 각 심박 특징들의 중간값과 중간절대편차를 이용하여 특이심박 검출방법을 제안한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 대표적인 부정맥 데이터베이스인 MIT-BIH ADB를 사용하였다. 제안한방법의 실험을 통해, 특이심박 미검출율은 0%이며, 정상심박의 과검출율은 평균 1.78%로 나타났다. 따라서 부정맥 판독을 위한 심박데이터가 제안 방법을 통해 최소화됨을 확인하였다.

Abstract

The abnormal heartbeat caused by the occurrence of arrhythmia greatly affects arrhythmia reading, so abnormal heartbeat detection is very important. In this paper, we propose an abnormal heartbeat detection method based on the shape and interval deformation of the QRS complex. The shape deformation is represented by the changes of amplitude and kurtosis in R-peak of QRS complex, and the interval deformation is represented by the change of interval between QRS complexes. The distribution of the amplitude and the kurtosis in R-peak and the interval between QRS complexes follow the normal distribution in the normal ECG signal, but do not in the arrhythmia ECG. On the basis of this, we propose an abnormal heartbeat detection method using the median and the median absolute deviation of the each features. For the performance evaluation of the proposed method, MIT-BIH ADB which is a representative arrhythmia database was used. Through experiments of the proposed method, the non-detection rate of abnormal heartbeat was 0% and the over-detection rate of normal heartbeat was 1.78% on average. Therefore, it was confirmed that heartbeat data for arrhythmia reading was minimized through the proposed method.

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