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신체 활동량을 기반으로 한 심전도 분석

Title
신체 활동량을 기반으로 한 심전도 분석
Other Titles
ECG analysis based on Physical Activity Level
Author
정효경
Alternative Author(s)
Jung, Hyo kyung
Advisor(s)
김인영
Issue Date
2008-08
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
Physical Activity Level(활동량)은 고지혈증, 고혈압 등 특히 심장질환(CAD)의 위험 요소들과 아주 밀접한 관련이 있다. 이렇게 PAL은 중요한 요소이지만 이러한 PAL을 측정하기란 쉽지가 않다. PAL 측정은 실험실내에서의 가스 분석이나 Accelerometer등으로 측정할 수가 있다. 하지만 공간의 제약을 많이 받으며 Accelerometer로만 측정하기에는 부족한 점이 많다. 따라서 본 연구에서는 Ambulatory ECG(Holter)와 Accelerometer를 같이 사용하여 연구하고자 한다. 즉 이 연구의 목적은 Ambulatory ECG(Holter) 측정을 바탕으로 일상생활 속에서의 PAL의 측정하고, AECG 심전도 분석에 있어 Physical Activity Level(가속도계) 정보를 함께 제공함으로써 개인의 건강상태에 대한 부가적인 정보를 제공하고자 함이다. 연구 방법은 AECG에서 추출한 파라미터(ST)와 PAL(HR, AC)의 파라미터들을 통합하여 어떤 Healthcare Parameter를 찾는 것이다. 실험 세트구성은 PAL(Physical Activity Level)을 측정하기 위해서Accelerometer 종류 중 Actiheart를 사용하였고 AECG 측정은 Holter대신에 BIOPAC의 MP 150과 무선 장비(TEL 100M-C)를 사용하였다. 측정 프로토콜은 트레드밀위에서 2.7km/h 경사 0%로 시작하여 점진적으로 강도를 높여 8.0km/h 경사 8% 까지 운동 하게 하였고 8.0km/h 경사 8%까지 운동 후에 다시 회복기간 동안 2.7km/h 경사 0%로 3분 동안 걷고 그 후 2분 동안 서있게 하였다. 데이터의 획득은 Actiheart로 HR값과 Activity Counts값 그리고 Energy Expenditure 값을 얻었고 MP150으로 ECG 파형을 얻어 Matlab으로 프로그래밍을 하여 ECG 파형에서 ST Level 값을 얻었다. 이렇게 얻은 Data들로 Data들 간의 Recovery-phase patterns을 그려보고, 여러 가지 파라미터들을 추출하여 비교해보았다. 결과는 HR과 ST 그리고 AC 간의 Recovery-phase pattern들을 알아내었고 이들 간의 파라미터 값들을 정의해보았다. 이는 다양한 심혈관 질환 진단에 응용가능성이 있고 AECG를 측정함에 있어 ST Episode 정보도 제공함으로 Ischemia 진단 및 AECG 분석에 있어서 보조적으로 사용가능할 것이라 생각한다.; Physical activity is integral to the normal health, whereas physical inactivity is associated with a number of risk factors for hyperlipidemia, hypertension, cardiovascular disease. also, Exercise testing remains the most widely accessible and relatively inexpensive for initial evaluation of suspected coronary disease and for evaluation of its severity. and Ambulatory electrocardiographic monitoring also an essential tool in the diagnostic evaluation of patients with cardiac arrhythmia. It is important for continued health and fitness, in free-living. But These methods can measuring in the laboratory. Measuring outside of the laboratory is difficult." So, In this study, We suggested a new method combine AECG with Accelerometers. in other word, ECG analysis based on physical activity level measurement method. The records of 5 normal men aged 25-28yr from the graduate school students in the lab. Subjects performed activities on the treadmill for 15-min duration. and while wearing an Actiheart and AECG monitoring(BIOPAC). The activities were treadmill walkling and running. We have found distinct recovery-phase patterns of ST segment with AC(activity counts)and HR(heart rate). also, We have found new parameters between ST level and Activity Counts. We conclude that the pattern of ST segment depression as a function of heart rate and AC(activity counts) during exercise and recovery can markedly enhance the accuracy of the AECG for the identification of coronary artery disease.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/146535http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000409939
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > DEPARTMENT OF BIOMEDICAL ENGINEERING(의용생체공학과) > Theses (Master)
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