728x90 반응형 SMALL Biomedical & AI51 생체의학 신호 처리의 기본 단계 (2) 특징 추출 방법 : 공동 시간 주파수 영역 이산 웨이블릿 변환 (Discrete Wavelet Transform, DWT) 신호는 직교 함수로 분해 압축 및 노이즈 제거 목적에 매우 중요 연속 웨이블릿 변환 (Continuous Wavelet Transform, CWT) 푸리에 도메인의 음의 주파수가 고려 TF 해상도는 다양 신호 압축 및 확장이 가능해짐 캡처된 비정상 특성 (window 너비 변경) 단시간 푸리에 변환 (Short Time Fourier Transform, STFT) TF 표현은 모든 윈도우 신호에 대해 지역화 (localize) 신호 분할이 가능 (협대역 및 광대역 기준) 고정되지 않은 기능은 window를 사용하여 처리 특징 추출 방법 : 시간 영역 커널 회귀 모델링 (Kernel .. 2023. 10. 10. 생체의학 신호 처리의 기본 단계 (1) 생체의학 신호 처리의 기본 단계 생체의학 신호 처리에는 다양한 단계가 포함된다. 각 단계 자체가 거대한 연구 분야입니다. 다음은 생체의학 신호 처리의 기본 단계 중 일부이다. 이미지 획득 이미지 처리 및 이미지 분할 2차원 이산 웨이블릿 변환 특징 추출 (선 분할 기법) 기능 분류 이 모든 단계 중에서 특징 추출이 가장 중요하다. 신호를 처리하여 원하는 정보를 추출하는 것을 특징 추출이라고 한다. 예를 들어, EMG 신호는 추가 연구를 위해 임상적으로 필요한 이미지 특징을 얻는 위치에서 먼저 선택되고 처리된다. BCI의 기능 추출 BCI 또는 뇌 컴퓨터 인터페이스는 뇌의 다양한 이미지를 사용하여 사용자의 생각을 추출한다. 이를 위해 일반적으로 뇌파검사 신호가 사용된다. 뇌파 신호의 특징 추출은 뇌 컴퓨터.. 2023. 10. 10. 생체의학 신호 처리 생체의학 신호 처리 생체의학 신호 처리 주제는 오늘날 세계에서 가장 인기 있는 연구 주제 중 하나이다. 생체의학적 신호는 세포나 조직, 기관의 전위에서 관찰되는 변화이다. 생체의학 또는 생체전기 신호는 아래와 같이 많은 신호의 조합이다. 생체 임피던스 신호 생화학적 신호 생체전기 신호 생체자기 신호 생체광학 신호 생체음향 신호 생체의학 신호 처리 애플리케이션 EOG 및 EMG 분석 오디오 신호 분석 감정인식 종양 세포 분석 디지털 조직병리학 사지 감지의 주기적인 움직임 음성 인식 조직 및 세포 특성화 체인식 모델링 보행 분석 화자 인식 병리적 음성 분석 위와 같은 생체의학 신호 처리 애플리케이션을 수행하기 위해 오늘날 사용할 수 있는 다양한 장치와 방법이 있다. 생체의학 신호 처리 및 분석의 가장 중요한.. 2023. 10. 10. 기저선 변동 (Baseline Wander) (1) 기저선 변동 (Baseline Wander) cardiac 기원이 없는 비트 형태학의 변화를 최소화하기 위해 기준선 배회의 제거가 필요하다. 이는 특히 "저주파" ST-T 세그먼트의 미세한 변화가 허혈 진단을 위해 분석될 때 중요하며, 예를 들어 스트레스 테스트동안 관찰될 수 있다. 기저선 변동의 주파수는 일반적으로 0.5 Hz 미만의 범위이다. 그러나 스트레스 테스트의 후반 단계동안 신체의 움직임이 증가하면 기저선 변동의 주파수가 더 증가한다. 전통적인 러닝머신 또는 에르고미터 스트레스 테스트를 수행할 수 없는 환자는 앉거나 손으로 에르고미터를 작동하거나 특수 조정 장치를 사용하여 여전히 스트레스 테스트를 수행할 수 있다. 이러한 경우 팔의 움직임과 관련된 기저선 변동은 심전도 신호를 심각하게 왜곡한다.. 2023. 8. 22. ECG Signal Processing (2) Wave delineation 필수 진단 정보는 심장 박동의 파동 진폭 및 지속 시간에 포함되므로, 파동 묘사는 ECG 신호 처리의 중요한 단계를 나타낸다. 이러한 묘사 알고리즘의 설계는 신호 진폭이 파동 경계에서 낮고 종종 소음 파동에 의해 가려진다는 사실을 우아하게 다루는 모든 것을 포함하는 목표로 계속해서 주목을 받는다. ECG 파동의 시작과 끝을 찾기 위한 보편적으로 인정되는 규칙의 부족은 설계 프로세스를 어렵게 만드는 또 다른 요인이다. 일단 파동의 시작과 끝이 결정되면, 파동의 지속 시간 및 최대 진폭이 쉽게 계산될 수 있다. Data compression. 인접한 샘플들 사이의 상관 관계, 유사한 형태를 갖는 심장 박동의 재발 및 상이한 리드들 사이의 상대적 유사성에 의해 나타나는 바와 같이.. 2023. 8. 22. ECG Signal Processing (1) 심전도 전처리 심전도 분석은 컴퓨터 처리가 도입된 의학에서 가장 최초의 영역 중 하나였다. 초기 작업은 대부분 심장병 전문의가 적용할 규칙을 모방하여 심전도 해석을 위한 의사결정트리 로직의 개발을 다루었다. 그러나 컴퓨터 해석의 결과는 측정의 정확성에 결정적으로 의존한다는 것이 곧 꽤 분명해졌다. 그 결과, 신호 처리의 역할은 특히 보행 또는 격렬한 조건에서 기록된 심전도를 분석할 때 정확한 측정을 생성하는 데 있어 점점 더 중요해졌다. 게다가, 신호 처리의 이론적 발전은 심전도 신호, 특히 그것의 동적 특성에 대한 새로운 이해에 상당한 기여를 했다. 지금까지 "보편적인" 유형의 ECG 신호 분석을 제공하는 시스템은 없지만 시스템은 특정 조건에서 기록된 신호를 처리하도록 설계되었다. 따라서 resting.. 2023. 8. 22. Pan-Tompkins : A Real-Time QRS Detection Algorithm ECG beat detection 심전도 (ECG) 신호 처리의 기본 구성 요소는 심장 박동을 검출하는 것이다. 비트 검출은 심장박동을 계산하고, 심박수 변동성의 측정치를 도출하고, 신호 품질 지표를 개발하고, 질병을 검출하는 데 사용된다. 다양한 정확도를 가진 ECG 신호에서 심장 박동의 QRS 복합의 R-피크를 검출하기 위한 수천 가지 전략이 있다. 방법은 임계값 기반 피크 검출기에서 웨이블릿 기반 신호 처리, 여러 가지 방법을 확률적으로 결합할 수 있다. ECG 신호의 R-피크를 검출하기 위해 가장 널리 구현된 피크 검출 알고리즘 중 하나는 Pan-Tompkins 알고리즘이다. ECG 파형 심전도 분석은 파형 형태와 간격을 이해하는 것으로 시작한다. P파는 심방 탈포화를 반영한다. P파의 진폭은 관.. 2023. 8. 9. ECG 필터링 ECG 필터링 심혈관계의 질병의 증가와 함께, 심전도 (ECG)는 현대 응급 의학에서 전임상 진단을 위한 필수적인 도구이다. 생명을 위협하는 부정맥을 신속하게 감지하기 위해 이러한 질병을 가진 환자를 지속적으로 모니터링하는 것이 권장된다. 전임상 환경에서, 기록된 심전도는 다양한 환경적 요인으로 인해 아티팩트를 나타낼 수 있다. 이것들은 심전도 신호의 해석에 영향을 줄 수 있다. 아티팩트는 예를 들어, 환자의 근육 활동, 수송 움직임 또는 주 주파수의 전기적 커플링에 의해 발생할 수 있다. 심전도 기록에서 다른 아티팩트의 양을 줄이기 위해, 근육형 장치는 다른 심전도 필터를 사용할 수 있는 가능성을 제공한다. ECG 필터링의 대표적 유형 진단 (Diagnostic) 0.05 ~ 150Hz 진단 정보에 가.. 2023. 8. 4. 심박수 모니터링을 위한 ECG와 PPG ECG 및 PPG 센서의 정의 전극을 사용하는 ECG와 달리, PPG는 각각의 심장 박동과 함께 발생하는 말초 동맥의 혈액량 변화를 감지하기 위해 빛 반사를 적용한다. 기록은 보통 손끝이나 귓불과 같이 혈관이 피부에 가까운 신체의 일부에서 측정된다. ECG (electrocardiography) 센서는 심실의 확장 및 수축을 제어하는 전기 신호에 의해 생성된 생체 전위를 측정한다. PPG (photoplethysmography) 센서는 빛 기반 기술을 사용하여 심장의 펌프 작용에 의해 제어되는 혈류 속도를 감지한다. ECG 및 PPG 센서 비교 ECG 센서는 심장 활동에 의해 생성된 전기 신호를 직접 사용한다. 반면, PPG는 심장 활동 중 혈류의 변화로 인해 반사되는 빛에서 파생된 전기 신호를 사용.. 2023. 8. 2. Heart Rate Variability : Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use Heart Rate Variability : Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use 심박수 특성은 사람이 상대적으로 정지해 있을 때 ECG 또는 PPG 센서가 각 펄스의 시간을 감지할 수 있으므로 반동 간격 (Interbeat Interval, RR 값)을 안정적으로 얻을 수 있다는 사실을 활용한다. 일련의 RR 간격 (또는 NN 간격)을 가짐으로써 다음과 같은 관심 에포크에 대한 표준 심박 변이도 (HRV) 메트릭을 계산할 수 있다. HF 전력 (0.15~0.4Hz) LF 전력 (0.04~0.15Hz) VLF 전력 (0.015~0.04Hz) RMSSD pNN50 델타 RR 평균 심박수 90번째 백분위수 심박수 1.. 2023. 7. 5. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 728x90 반응형 LIST
