Compressão de sinais biomédicos

Compressors for electrocardiograms and electroencephalograms have been reported in the literature over the last decades, but there is a lack of works describing general solutions for all biomedical signals. Aiming to fill this gap, this work discusses compression methods that work well for all biomedical signals. The lossless compression methods are based in wavelet transforms and linear predictors associated with several entropy coders. The lossy compaction strategies use trigonometric and wavelet transforms, followed by vector quantizers based in dead-zone quantization by Lagrangian Minimization and Successive Approximation Quantizations. The entropy coders are based in Prediction by Partial Matching, Run Length Encoding and Set Partitioning in Hierarchical Trees. The methods were tested usign the signals of the MIT/BIH Polysomnographic Database. Lossless compressors achieved compression ratios of at most 4.818:1, while the lossy methods achieved compression ratios of at most 818.055:1. Smoother signals, as respiration and oxygen saturation records, presented better reconstructions with wavelets and Successive Approximation Quantization, despite the lower compression performances. Contrastively, for the same quality of visual reconstruction, trigonometric transforms and Lagrangian Minimization achieved better compression performances for rougher signals – as electroencephalograms and electromyograms.NenhumaCompressores de eletrocardiogramas e eletroencefalogramas vêm sendo descritos na literatura ao longo das últimas décadas, mas há uma falta de trabalhos que apresentem soluções gerais para todos os sinais biomédicos. Visando preencher essa lacuna, este trabalho discute métodos de compressão que funcionem satisfatoriamente para os sinais biomédicos. Os métodos de compressão sem perdas de informação estudados se baseiam em transformadas wavelet e preditores lineares associados a diversos codificadores de entropia. As estratégias de compactação com perdas de informação apresentadas usam transformadas trigonométricas e wavelets seguidas por quantizadores vetoriais baseados em quantização com zona-morta gerados por Minimização Lagrangiana e em Quantizações por Aproximações Sucessivas. Os codificadores de entropia usados se baseiam em Predição por Casamento Parcial, Codificação por Comprimento de Sequência e Particionamento de Conjuntos em Árvores Hierárquicas. Os métodos foram testados usandoossinaisdoMIT/BIHPolysomnographic Database. Oscompressoressemperdas de informação obtiveram razões de compressão até 4,818 : 1, dependendo do tipo de registro biomédico, enquanto os métodos com perdas obtiveram razões de compressão até 818,055 : 1. Os sinais mais suaves, como os de respiração e saturação de oxigênio, apresentaram melhores reconstruções com wavelets e Quantização por Aproximações Sucessivas, apesar dos menores desempenhos de compressão. Contrastivamente, para a mesma qualidade de reconstrução visual, transformadas trigonométricas e Minimização Lagrangiana obtiveram melhores eficácias de compressão para sinais mais variáveis – como eletroencefalogramas e eletromiogramas