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저자정보
SARIKA TALE (Swami Ramanand Tirth University) T.R.SONTAKKE (Siddanth college of Engineering)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2011
발행연도
2011.7
수록면
31 - 35 (5page)

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The analysis of heart rate variability (HRV) signal is an important tool for studying the autonomic nervous system, as it allows the evaluation of the balance between the sympathetic and parasympathetic influences on heart rhythm. Time-frequency analysis of HRV makes it easier to evaluate how this balance varies with time. Among the various forms of autonomic disorders, Diabetic Cardiovascular Autonomic Neuropathy (DCAN) is a dreadful complication of diabetes therefore the use of HRV analysis in timely detection of diabetic autonomic neuropathy become of almost significance. This work presents a Electrocardiogram (ECG) signal preprocessing algorithm using Wavelet transform, a Pan-Tompkins algorithm for reliable QRS complex detection and to derive HRV signal from raw ECG signal. A tool for time domain analysis, Frequency domain analysis (Fast Fourier Transform (FFT), Auto-Regressive Model ing) of HRV signal developed in Matlab, Following the guidelines suggested by the Task force of the European Society of Cardiology. ECG data of 10 Diabetes Mellitus (DM) and 10 normal control volunteers were recorded and autonomic nervous system activities are quantified using the developed system. The analysis results shows a lower variation in time-frequency domain parameters of the Diabetics Mellitus (DM) patient group compared to normal subjects and p value ＜0.01.
#Heart rate variability #Time domain and Frequency domain analysis #Diabetes Mellitus

목차

Abstract
1. Introduction
2. Subjects and Methods
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
Acknowledgment
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