PCG 주변잡음의 실시간 적응 잡음 제거에 관한 연구

Abstract

[한글]현대 의학이 발달하면서 인간의 수명연장에 관련된 여러 가지 방법들이 많이 등장 하고 있지만 심장질환에 의해 사망하는 경우는 여전히 많은 부분을 차지하고 있다. 심장과 관련된 신호로는 많은 연구가 되어있는 심전도와 더불어 심음이 있으며 심음에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있는 중이다. 심음 신호는 일반적으로 청진기에 의해서 측정하게 되는데 의사는 이 신호를 귀로 듣고 경험에 의해서 질병을 판단하게 된다. 하지만 의사간의 청진능력에는 개인차이가 있을 수 있고 주관성이 개입되므로 보다 객관적인 판단을 위해 심음을 시각화 하는 것이 필요 하게 되었다. PCG(Phono Cardiogram)는 심음을 시각화 한 것으로써 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 심음 전문가 시스템에서는 PCG 신호를 가지고 질병유무나 종류의 패턴을 인식하므로 PCG를 측정할 때 주변에서 잡음이 생긴다면 잡음을 제거하는 것이 필수이다. 잡음을 제거하는 데는 보통 필터를 사용하게 된다. 하지만 일반적인 주변잡음은 말소리가 대부분이며 말소리는 심음의 주파수 영역과 중첩되는 현상을 보이므로 일반적인 필터(저역통과, 고역통과, 대역저지, 대역통과등)는 사용하기가 어렵다. 따라서 적응알고리즘을 이용한 적응형 필터를 사용해야 한다는 결론이 도출된다. 본 논문에서는 적응알고리즘과 DSP를 이용하여 실시간으로 잡음을 제거하는 시스템을 구현해 보았고, 적응알고리즘으로 사용된 LMS알고리즘을 사용하여 실시간으로 잡음이 제거되는 것을 보여주었고, 육안으로 확인할 수 있는 잡음 레벨은 입력기준 50%정도의 잡음 제거성능을 보여주었다.

[영문]According to the development of modern medical science, many studies on the extension of the length of human being''s life were introduced, but the heart disease still took the major part of death. The signals related heart were the Electrocardiogram (ECG), which studied deeply, and the heart sound. Also the study of the heart sound was in active progress. /In general this signal of heart sound was measured by the stethoscope and the medical doctor could evaluate the disease by his experience after hearing this heart sound. Since this auscultation ability of the medical doctor differs from individual and can be decided subjectively, the heart sound needs to visualize for the objective decision. By means of visualization of the heart sound, the Phono Cardiogram (PCG) was developed and studied actively. /In the special system of heart sound, since the existence of disease and pattern was recognized by the signal of PCG, if the noise were in existence, it should be removed from the circumference. Usually the filter was used for the removal of noise. But the general circumference noise source is the sound from the human beings and this sound is duplicated with the frequency of the heart sound. And it is very difficult to apply the general filters such as the low pass filter, high pass filter, band stop (notch) filter and band pass filters to remove the noise. Therefore, the adaptive filter should be used for the removal of noise by using of the adaptive algorithm in conclusion. In this thesis the system of the noise removal in real time was realized by the adaptive algorithm and digital signal processor and the noise was removed by using of the least mean square (LMS) algorithm in real time. The measured and removed noise level by visual was 50% of the input level.