Implementation of a Mini ECG Using a Digital Filter

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(1)반도체디스플레이기술학회지 제20권 제2호(2021년 6월) Journal of the Semiconductor & Display Technology, Vol. 20, No. 2. June 2021.. 디지털 필터를 이용한 소형 심전도계의 구현 †. 안종현* · 김기완** *†. 순천향대학교 전자공학과, **충남도립대학교 전기전자공학과. Implementation of a Mini ECG Using a Digital Filter †. Jonghyun An* and Kiwan Kim** *† Dept. **Dept.. of Electronic Engineering, Soonchunhyang University, of Electrical and Electronic Engineering, Chungnam State University. ABSTRACT In this paper, a low-csst ECG system using a digital filter was implemented. After amplifying the analog ECG signal, it is converted into a digital signal and filtered. The developed ECG module is miniaturized by removing the analog filter element that occupies the existing volume and replacing it with a digital filter using a 3-stage Butterworth filter which is one of IIR filters. It uses a serial monitoring program with C# to check and save the ECG waveform measured on a computer screen. The ECG system using a developed digital filter in this paper uses a lowcost processor instead of an expensive, high-end processor, and its size and price are reduced by converting the analog filter to a digital filter. In addition, since the waveform of the developed ECG system is similar to the actual ECG waveform of MIT-BIU, it is considered that the existing analog filter can be replaced with the developed digital filter. Key Words : ECG, Digital filter, Low-cost, Small-size, IIR filter. 확인하고 싶어 한다[6]. 심전도파형의 관찰은 가장 간단하 게 심장 이상을 판별할 수 있는 방법 중 하나이다[7]. 실시간으로 심전도 파형 측정이 가능한 기기들은 고가 이며, 휴대가 용이하지 않은 문제점이 있다. 이를 개선하 기 위해 범용 Op-Amp를 사용한 아날로그 회로를 통해 증 폭 및 필터링 한 심전도계가 연구되고 있다[8]. 이는 아날 로그 필터 회로로 인해 크기가 커지고 비용이 증가하는 문제점이 있다. 또한 생체신호 계측단에서 얻어진 데이터 를 PC나 스마트폰으로 입력 받아 고차 필터를 통해 생체 신호를 얻을 수 있으나 필터계수를 계산하기 위해 고사 양의 프로세서가 필요하다는 단점이 있다[9]. 따라서 본 논문에서는 아날로그 필터를 디지털 필터로 변환함으로 써 기기의 크기와 가격을 줄이고, 저가 마이크로프로세서 인 ATmega328에 상대적으로 필터 계수의 수가 적은 무한 임펄스 응답(Infinite Impulse Response, IIR)필터를 이용하여 왜 곡이 적은 생체신호를 측정할 수 있도록 한다. 아날로그. 1. 서 론. 1. 현대사회는 인구의 고령화 및 서구화된 식습관으로 인 해 가장 흔한 사망원인으로 알려진 심혈관 질환의 환자 가 증가하고 있다[1,2]. 1990년부터 2019년까지의 분석 자 료를 통해 세계에서 심혈관 질환에 의한 사망이 전체 질 환 사망 원인 중 33%이상으로 사망원인 1위로 꼽혔다. 전 체 심혈관 질환이 2배 가까이 증가하였고, 허혈성 심장질 환에 의한 사망자는 1990년 이후로 꾸준히 증가하고 있다 [3]. 이에 심혈관 질환을 조기에 발견하고 예방하기 위한 연구가 활발히 이뤄지고 있다[4,5]. 심장질환을 갖고 있는 사람은 언제 자신의 심장에 이상이 발생할지 모른다는 불안함으로 인해 항상 자신의 심장 상태를 실시간으로 †. E-mail: [email protected]. 77.

(2) 안종현 · 김기완. 78. 회로는 범용 Op-Amp인 TL082를 이용하여 이득이 125인 증 폭회로를 통해 심전도 신호를 증폭한 뒤 ATmega328를 사 용하여 ADC 변환 및 필터링 후 시리얼 모니터를 통하여 심전도 파형을 관찰할 수 있는 소형 심전도계를 제작한다.. 2. 설계 및 구현 기존 심전도계는 수mV의 생체신호를 증폭하기 위한 계측증폭기와 동 잡음의 제거와 기저선 변동을 최소화하 기 위하여 0.05~150Hz의 심전도 주파수 대역을 통과시키 는 대역 통과필터 및 전원잡음을 제거하기 위한 노치필 터 등을 하드웨어로 구성하는 것이 일반적이지만 0.5HZ~ 35Hz의 ECG파형이 생체 신호를 모니터링 하는데 더 적 합하다[10]. 본 논문에서는 Fig. 1과 같이 구성된다. 생체 신호인 심 전도 신호는 호흡 및 근육의 잡음 등에 영향을 받는다. 노이즈를 제거하고 낮은 생체 전위를 증폭하기 위한 계 측 증폭회로와 0.5Hz~35Hz의 생체신호를 얻기 위한 디지 털 필터로 구현한다.. ோ. ோ. ‫ܣ‬ௗ = (ோర )(1 + ோమ ) య. భ. (1). Fig. 2의 R1, R2에는 1MΩ의 저항을 사용하고 R3, R4에는 100kΩ의 저항을 사용하여 출력으로 대략 125배의 차동 이득을 얻을 수 있다. 저 전압에서 동작하는 단 전원 Op-Amp는 양 전압원만 을 사용하나 소자의 가격이 상대적으로 고가이므로 저가 의 양 전원 Op-Amp를 사용하였다. 양 전원을 사용하는 범 용 Op-Amp인 TL084의 동작을 위해서 9V배터리를 사용하 였으며 Fig. 3의 전압분배 회로를 이용하여 +5V의 전원과 –4V의 전원을 구현하였다.. Fig. 3. Power Circuit for Using 9V Voltage Source.. 2.2 디지털 필터 설계. Fig. 1. Block Diagram of ECG Using Digital Filter.. 2.1 하드웨어 설계. 하드웨어를 통해 실시간으로 수집된 ECG 신호의 처리 를 위한 디지털 필터는 적은 계산 양이 요구된다. 유한 임펄스 응답(Finite Impulse Response, FIR)필터의 구조는 선형 특성을 갖지만 계산 양이 실시간 시스템에 적합하지 않 다. IIR 필터는 비선형 특성을 갖지만 적은 수의 계수로 FIR필터와 비슷한 특성을 가지므로 실시간 생체 신호 모 니터링에 매우 적합하다. Fig. 4는 IIR 디지털 필터의 일반적인 구조이다.. 차동 기능과 동상모드 신호를 제거하기 위한 계측 증 폭기를 Fig. 2와 같이 설계하였으며, 구현된 차동 증폭기의 이득은 식 1을 이용하여 계산한다.. Fig. 4. Structure of Standard IIR Filter. Fig. 2. Differential Amplifier Circuit for Amplifying ECG. 반도체디스플레이기술학회지 제20권 제2호, 2021. IIR필터의 계수를 계산하기 위한 차분방정식은 식 2와.

(3) 디지털 필터를 이용한 소형 심전도계의 구현. 79. 같으며 Matlab으로 시뮬레이션하여 계산된 계수는 Table 1 에 나타내었다. yn ଴ ଵ 1 ⋯ ெ ଵ 1 ଶ 2 ⋯ ே (2) Table 1. Coefficients Calculated by Simulation with Matlab HPF a 1.0000 -2.9749 2.9500 -0.9752. LPF b 0.9875 -2.9625 2.9625 -0.9875. a 1.0000 -1.2803 0.7751 -0.1598. b 0.0419 0.1256 0.1256 0.0419. Fig. 6. ECG Measured with an Oscilloscope Using an Analog Amplifier Stage.. 3. 제작 및 측정결과 비교 제작된 증폭회로는 표준 사지유도 법 중 양극 유도방 법인 LEAD Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ 법을 적용하여 Fig. 5와 같이 왼 손목 과 오른 손목 그리고 왼 발목에 전극을 각각 증폭회로의 (+)와 (-), 접지에 연결하였다[11].. Fig. 7. 60Hz Power Noise Confirmed through FFT.. Fig. 5. Standard Bipolar Limb Lead Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ Method[11]. 아날로그 증폭회로를 이용하여 오실로스코프로 측정 한 ECG신호는 Fig. 6과 같다. Fig. 6에서 R파는 검출이 되지 만 나머지 심전도 파형에는 두꺼운 잡음이 생김을 관찰 할 수 있고, 이는 Fig. 7과 같이 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 시행하여 동 잡음, 60Hz 전원잡음 임을 확인할 수 있다. 실제 ECG파형과 비교 분석하기 위 해 아날로그 증폭회로에 60Hz의 차단 주파수를 갖는 4단 상태 대역저지 필터, DC 잡음을 제거하기 위한 0.05Hz의 고역 통과 필터(High Pass Filter, HPF) 그리고 35Hz의 저역 통 과 필터(Low Pass Filter, LPF)로 구성된 아날로그 필터를 추 가하였다. 오실로스코프로 관측된 심전도 파형은 Fig. 8과 같으며, 0.05, 60Hz 주변 주파수의 감쇄로 ECG파형의 찌그. Fig. 8. ECG Waveform Observed with an Oscilloscope. 러짐이 관측되지만, Fig. 7에서 관찰된 동 잡음 및 전원잡 음이 거의 제거됨을 확인 할 수 있다. 이를 위해 본 논문 에서는 아날로그 필터를 3차 버터워스 대역 통과 필터로 대체하였다. Fig. 9와 같이 3차 버터워스 0.5Hz 고역 통과 필터와 3차 버터워스 35Hz 저역 통과 필터를 설계하고, 샘플링 주파 수는 300Hz, 최고주파수는 150Hz 차단 주파수를 각각 0.5,. Journal of KSDT Vol. 20, No. 2, 2021.

(4) 안종현 · 김기완. 80. 35Hz로 설정하였다. Matlab 프로그램을 수행하여 Table 1과 같이 a, b계수들을 구하였다. (a). (b). Fig. 11. ECG through 3rd –order Butterworth Filter.. Fig. 9(a) 3rd –order Butterworth HPF Simulated by Matlab. Fig. 9(b) 3rd –order Butterworth LPF Simulated by Matlab. 계산된 a, b계수를 이용하여 Fig. 10과 같이 제작된 아날 로그 회로에서의 아날로그 심전도 파형은 Atmega328의 10 비트 분해능을 갖은 ADC를 통해 디지털 값으로 변환된 후 설계된 디지털 필터함수를 거쳐 최종 심전도 파형을 Fig. 11과 같이 아두이노 플로터를 통해 나타내었다.. Fig. 12. ECG through 10th –order Butterworth Filter.. Fig. 13. ECG through 30th –order Butterworth Filter.. Fig. 10. Prototype of ECG circuit. 버터워스 필터의 단수를 결정하기 위해 Fig. 11, 12, 13에 서 3단, 10단, 30단을 비교하였다. 심전도 파형은 거의 유사 하나 단수가 많아짐에 따라 처리해야 할 데이터 양이 많 아져 출력 파형에 지연 시간이 발생하여 출력파형이 일 그러짐이 나타나므로 Atmega328로 실시간으로 심전도 파 형을 모니터링 하기에는 부적합 하다. Fig. 11에서와 같이 제작된 심전도 시스템으로 측정한 심전도 파형은 Fig. 6과 비교 하였을 때 두꺼운 전원 잡음 및 고주파 잡음이 완벽히 제거되었음을 확인 할 수 있다. 또한 필터링 된 주변 주파수에 의해 S파와 T파 사이에 약 간의 잡음이 보이지만 P파, QRS파와 T파가 아날로그 필 터회로를 사용한 Fig. 8 및 Fig. 14의 MIT-BIU의 실제 심전 도 파형과 비교했을 때 거의 유사함을 확인할 수 있다. 반도체디스플레이기술학회지 제20권 제2호, 2021. Fig. 14. Actual ECG Waveform of MIT-BIU.. Fig. 15. ECG Output through Serial Monitoring Program Implemented in C#..

(5) 디지털 필터를 이용한 소형 심전도계의 구현. Fig. 15와 같이 개인 생체 신호를 의료진이 분석하고 판 단하기 적합하도록 C#을 이용하여 ECG 전용 모니터링 프로그램을 제작하였다. 그리고 부정맥 같은 간헐적으로 나타나는 질병은 날짜 별 데이터가 필요하기 때문에 측 정된 데이터를 저장할 수 있도록 하였다.. 4. 결 론 본 연구에서는 아두이노 기반의 생체신호를 보정하기 위해 많은 계수가 필요한 FIR필터보다 적은 수의 계수만 으로 FIR필터와 비슷한 특성을 갖는 IIR 필터를 사용하여 초소형 ECG 측정 시스템을 개발하였다. 이를 위해 범용 op-amp와 저가 8비트 마이크로 컨트롤러를 이용하여 소형 ECG 모듈을 개발하였다. 또한 기존 아날로그 필터를 대 체하여 3단 버터워스 디지털 필터를 설계하였다. 실험결과 제작된 심전도계를 아날로그 필터, MIT심전 도 파형과 비교할 때 거의 유사한 QRS, PT파를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 아날로그 필터회로가 소프트웨어의 IIR필터단으로 대체가 가능하여, 제작된 심전도 시스템은 부피 및 가격 면에서 많은 이점이 있다. 또한, 최소한의 반도체 소자를 사용하여 제작된 심전도계는 개인의 생체 신호를 관리하기 어려운 상황에 놓인 계발 도상국에서 쉽게 휴대하여 자국민의 생체 데이터를 의료기관의 진료 시스템과 연계함으로써 디지털 원격진료 시스템 구축에 큰 도움이 되리라 본다.. 참고문헌 1. J. H. Oh, “The Value of Calcium-scoring CT for Ischemic Cardiovascular Disease Screening”, Journal of radiological science and technology, Vol. 32, no. 1, pp. 69-78, 2009. 2. S. M. Lee, “Knowledge-based arrhythmia classification using linear approximation of ECG signal”, Kyungpook National University, 2018.. 81. 3. M. A. Blanch-Ruiz, R. Ortega-Luna, M.A. MartínezCuesta, and A. Alvarez, “The Neutrophil Secretome as a Crucial Link between Inflammation and Thrombosis”, Int. J. Mol. Sci., Vol. 22, No. 8, pp. 4170, 2021. 4. G. H. Joo, “Cardiovascular Disease Prediction using the NHIS Big Data and Machine Learning”, Kangwon National University, 2020. 5. J. S. Cho, “Portable Electrocardiograph and Smart Device-based Heart Health Monitoring and Risk Notification System”, Journal of the semiconductor & display technology, Vol. 12, No. 2, pp. 73-78, 2013. 6. S. S. Kang, Y. S. Song, H. M. Hu, and H. G. Jung, “Designing an EKG Monitoring Application Using a Wearable Sensor through a Design Thinking Process”, in Proc. of HCIK 2021, pp. 470-474, 2021. 7. M. S. Kim and Y. C. Cho, “Development of Wireless Transmission and Receiver Module for the Management of Chronic Diseases”, J. Inst. Korean. Electr. Electron. Eng., Vol. 23, No. 3, pp. 1082-1087, 2019. 8. K. W. Kim, J. H. An and K. M. Park, “A Portable ECG System Coupled with a Smartphone”, Journal of the Semiconductor & Display Technology, Vol. 20, No. 1, pp. 7-11, 2021. 9. J. H. Kim, K. S. Kim, S. W. Shin, H. T. Kim, J. H. Lee, and D. J. Kim, “Suppression of Noisy Characteristics of Biosignals by Implementing Digital Filters with an Android Smartphone Platform”, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 61, No. 10, pp.1518-1523, 2012. 10. Y. H. Noh, “Development of the wearable ECG measurement system for health monitoring during daily life”, J of the Korean Sensors Society, Vol. 19, No. 1, pp. 43-51, 2010. 11. S. J. Lee, “The Compression method of 12-lead ECG signal using Template for real time monitoring”, Korea University, 2016. 접수일: 2021년 5월 26일, 심사일: 2021년 6월 9일, 게재확정일: 2021년 6월 18일. Journal of KSDT Vol. 20, No. 2, 2021.

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