Exploiting Prior Knowledge in Compressed Sensing Wireless ECG Systems

Recent results in telecardiology show that compressed sensing (CS) is a promising tool to lower energy consumption in wireless body area networks for electrocardiogram (ECG) monitoring. However, the performance of current CS-based algorithms, in terms of compression rate and reconstruction quality of the ECG, still falls short of the performance attained by state-of-the-art wavelet based algorithms. In this paper, we propose to exploit the structure of the wavelet representation of the ECG signal to boost the performance of CS-based methods for compression and reconstruction of ECG signals. More precisely, we incorporate prior information about the wavelet dependencies across scales into the reconstruction algorithms and exploit the high fraction of common support of the wavelet coefficients of consecutive ECG segments. Experimental results utilizing the MIT-BIH Arrhythmia Database show that significant performance gains, in terms of compression rate and reconstruction quality, can be obtained by the proposed algorithms compared to current CS-based methods.Comment: Accepted for publication at IEEE Journal of Biomedical and Health Informatic

Wavelets and their use

This review paper is intended to give a useful guide for those who want to apply discrete wavelets in their practice. The notion of wavelets and their use in practical computing and various applications are briefly described, but rigorous proofs of mathematical statements are omitted, and the reader is just referred to corresponding literature. The multiresolution analysis and fast wavelet transform became a standard procedure for dealing with discrete wavelets. The proper choice of a wavelet and use of nonstandard matrix multiplication are often crucial for achievement of a goal. Analysis of various functions with the help of wavelets allows to reveal fractal structures, singularities etc. Wavelet transform of operator expressions helps solve some equations. In practical applications one deals often with the discretized functions, and the problem of stability of wavelet transform and corresponding numerical algorithms becomes important. After discussing all these topics we turn to practical applications of the wavelet machinery. They are so numerous that we have to limit ourselves by some examples only. The authors would be grateful for any comments which improve this review paper and move us closer to the goal proclaimed in the first phrase of the abstract.Comment: 63 pages with 22 ps-figures, to be published in Physics-Uspekh

Wearable Wireless Devices

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Compressed sensing signal and data acquisition in wireless sensor networks and internet of things

The emerging compressed sensing (CS) theory can significantly reduce the number of sampling points that directly corresponds to the volume of data collected, which means that part of the redundant data is never acquired. It makes it possible to create standalone and net-centric applications with fewer resources required in Internet of Things (IoT). CS-based signal and information acquisition/compression paradigm combines the nonlinearreconstruction algorithm and random sampling on a sparsebasis that provides a promising approach to compress signal and data in information systems. This paper investigates how CS can provide new insights into data sampling and acquisition in wireless sensor networks and IoT. First, we briefly introduce the CS theory with respect to the sampling and transmission coordination during the network lifetime through providing a compressed sampling process with low computation costs. Then, a CS-based framework is proposed for IoT, in which the end nodes measure, transmit, and store the sampled data in the framework. Then, an efficient cluster-sparse reconstruction algorithm is proposed for in-network compression aiming at more accurate data reconstruction and lower energy efficiency. Performance is evaluated with respect to network size using datasets acquired by a real-life deployment

Wearable Wireless Devices

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Design and evaluation of echocardiograms codification and transmission for Teleradiology systems

Las enfermedades cardiovasculares son la mayor causa de muerte en el mundo. Aunque la mayoría de muertes por cardiopatías se puede evitar, si las medidas preventivas no son las adecuadas el paciente puede fallecer. Es por esto, que el seguimiento y diagnóstico de pacientes con cardiopatías es muy importante. Numerosos son las pruebas médicas para el diagnostico y seguimiento de enfermedades cardiovasculares, siendo los ecocardiogramas una de las técnicas más ampliamente utilizada. Un ecocardiograma consiste en la adquisición de imágenes del corazón mediante ultrasonidos. Presenta varias ventajas con respecto otras pruebas de imagen: no es invasiva, no produce radiación ionizante y es barata. Por otra parte, los sistemas de telemedicina han crecido rápidamente ya que ofrecen beneficios de acceso a los servicios médicos, una reducción del coste y una mejora de la calidad de los servicios. La telemedicina proporciona servicios médicos a distancia. Estos servicios son de especial ayuda en casos de emergencia médica y para áreas aisladas donde los hospitales y centros de salud están alejados. Los sistemas de tele-cardiología pueden ser clasificados de acuerdo al tipo de pruebas. En esta Tesis nos hemos centrado en los sistemas de tele-ecocardiografia, ya que los ecocardiogramas son ampliamente usados y presentan el mayor reto al ser la prueba médica con mayor flujo de datos. Los mayores retos en los sistemas de tele-ecocardiografia son la compresión y la transmisión garantizando que el mismo diagnóstico es posible tanto en el ecocardiograma original como en el reproducido tras la compresión y transmisión. Los ecocardiogramas deben ser comprimidos tanto para su almacenamiento como para su transmisión ya que estos presentan un enorme flujo de datos que desbordaría el espacio de almacenamiento y no se podría transmitir eficientemente por las redes actuales. Sin embargo, la compresión produce pérdidas que pueden llevar a un diagnostico erróneo de los ecocardiogramas comprimidos. En el caso de que las pruebas ecocardiograficas quieran ser guardadas, una compresión clínica puede ser aplicada previa al almacenamiento. Esta compresión clínica consiste en guardar las partes del ecocardiograma que son importantes para el diagnóstico, es decir, ciertas imágenes y pequeños vídeos del corazón en movimiento que contienen de 1 a 3 ciclos cardiacos. Esta compresión clínica no puede ser aplicada en el caso de transmisión en tiempo real, ya que es el cardiólogo especialista quien debe realizar la compresión clínica y éste se encuentra en recepción, visualizando el echocardiograma transmitido. En cuanto a la transmisión, las redes sin cables presentan un mayor reto que las redes cableadas. Las redes sin cables tienen un ancho de banda limitado, son propensas a errores y son variantes en tiempo lo que puede resultar problemático cuando el ecocardiograma quiere ser transmitido en tiempo real. Además, las redes sin cables han experimentado un gran desarrollo gracias a que permiten un mejor acceso y movilidad, por lo que pueden ofrecer un mayor servicio que las redes cableadas. Dos tipos de sistemas se pueden distinguir acorde a los retos que presenta cada uno de ellos: los sistemas de almacenamiento y reenvió y los sistemas de tiempo real. Los sistemas de almacenamiento y reenvió consisten en la adquisición, almacenamiento y el posterior envió del ecocardiograma sin requerimientos temporales. Una compresión clínica puede ser llevada a cabo previa al almacenamiento. Además de la compresión clínica, una compresión con pérdidas es recomendada para reducir el espacio de almacenamiento y el tiempo de envío, pero sin perder l ainformación diagnóstica de la prueba. En cuanto a la transmisión, al no haber requerimientos temporales, la transmisión no presenta ninguna dificultad. Cualquier protocolo de transmisión fiable puede ser usado para no perder calidad en la imagen debido a la transmisión. Por lo tanto, para estos sistemas sólo nos hemos centrado en la codificación de los ecocardiogramas. Los sistemas de tiempo real consisten en la transmisión del ecocardiograma al mismo tiempo que éste es adquirido. Dado que el envío de video clínico es una de las aplicaciones con mayor demanda de ancho de banda, la compresión para la transmisión es requerida, pero manteniendo la calidad diagnóstica de la imagen. La transmisión en canales sin cables puede ser afectada por errores que distorsionan la calidad del ecocardiograma reconstruido en recepción. Por lo tanto, métodos de control de errores son requeridos para minimizar los errores de transmisión y el retardo introducido. Sin embargo, aunque el ecocardiograma sea visualizado con errores debido a la transmisión, esto no implica que el diagnóstico no sea posible. Dados los retos previamente descritos, las siguientes soluciones para la evaluación clínica, compresión y transmisión han sido propuestas: - Para garantizar que el ecocardiograma es visualizado sin perder información diagnóstica 2 tests han sido diseñados. El primer test define recomendaciones para la compresión de los ecocardiogramas. Consiste en dos fases para un ahorro en el tiempo de realización, pero sin perder por ello exactitud en el proceso de evaluación. Gracias a este test el ecocardiograma puede ser comprimido al máximo sin perder calidad diagnóstica y utilizando así más eficientemente los recursos. El segundo test define recomendaciones para la visualización del ecocardiograma. Este test define rangos de tiempo en los que el ecocardiograma puede ser visualizado con inferior calidad a la establecida en el primer test. Gracias a este test se puede saber si el ecocardiograma es visualizado sin pérdida de calidad diagnóstica cuando se introducen errores en la visualización, sin la necesidad de realizar una evaluación para cada video transmitido o diferentes condiciones de canal. Además, esta metodología puede ser aplicada para la evaluación de otras técnicas de diagnóstico por imagen. - Para la compresión de ecocardiogramas dos métodos de compresión han sido diseñados, uno para el almacenamiento y otro para la transmisión. Diferentes propuestas son diseñadas, ya que los ecocardiogramas para los dos propósitos tienen características diferentes. Para ambos propósitos un método de compresión en la que las facilidades que incorporan los dispositivos de segmentar la imagen y en la que las características de visualización de los ecocardiogramas han sido tenidas en cuenta ha sido diseñado. Para la compresión del ecocardiograma con el propósito de almacenarlo un formato de almacenamiento fácilmente integrable con DICOM basado en regiones y en el que el tipo de datos y la importancia clínica de cada región es tenido en cuenta ha sido diseñado. DICOM es el formato para el almacenamiento y transmisión de imágenes más ampliamente utilizado actualmente. El formato de compresión propuesto supone un ahorra de hasta el 75 % del espacio de almacenamiento con respecto a la compresión con JPEG 2000, actualmente soportado por DICOM, sin perder calidad diagnostica de la imagen. Los ratios de compresión para el formato propuesto dependen de la distribución de la imagen, pero para una base de datos de 105 ecocardiogramas correspondientes a 4 ecógrafos los ratios obtenidos están comprendidos entre 19 y 41. Para la compresión del ecocardiograma con el propósito de la transmisión en tiempo real un método de compresión basado en regiones en el que el tipo de dato y el modo de visualización han sido tenidos en cuenta se ha diseñado. Dos modos de visualización son distinguidos para la compresión de la región con mayor importancia clínica (ultrasonido), los modos de barrido y los modos 2-D. La evaluación clínica diseñada para las recomendaciones de compresión fue llevada a cabo por 3 cardiologos, 9 ecocardiogramas correspondientes a diferentes pacientes y 3 diferentes ecógrafos. Los ratios de transmisión recomendados fueron de 200 kbps para los modos 2-D y de 40 kbps para los modos de barrido. Si se comparan estos resultados con previas soluciones en la literatura un ahorro mínimo de entre 5 % y el 78 % es obtenido dependiendo del modo. - Para la transmisión en tiempo real de ecocardiogramas un protocolo extremo a extremo basada en el método de compresión por regiones ha sido diseñado. Este protocolo llamado ETP de las siglas en inglés Echocardiogram Transmssion Protocol está diseñado para la compresión y transmisión de las regiones por separado, pudiendo así ofrecer diferentes ratios de compresión y protección de errores para las diferentes regiones de acuerdo a su importancia diagnostica. Por lo tanto, con ETP el ratio de transmisión mínimo recomendado para el método de compresión propuesto puede ser utilizado, usando así eficientemente el ancho de banda y siendo menos sensible a los errores introducidos por la red. ETP puede ser usado en cualquier red, sin embargo, en el caso de que la red introduzca errores se ha diseñado un método de corrección de errores llamado SECM, de las siglas en inglés State Error Control Method. SECM se adapta a las condiciones de canal usando más protección cuando las condiciones empeoran y usando así el ancho de banda eficientemente. Además, la evaluación clínica diseñada para las recomendaciones de visualización ha sido llevada a cabo con la base de datos de la evaluación previa. De esta forma se puede saber si el ecocardiograma es visualizado sin pérdida diagnostica aunque se produzcan errores de transmisión. En esta tesis, por lo tanto, se ha ofrecido una solución para la transmisión en tiempo real y el almacenamiento de ecocardiogramas preservando la información diagnóstica y usando eficientemente los recursos (disco de almacenamiento y ratio de transmisión). Especial soporte se da para la transmisión en redes sin cables, dando soluciones a las limitaciones que estas introducen. Además, las soluciones propuestas han sido probadas y comparadas con otras técnicas con una red de acceso móvil WiMAX, demostrando que el ancho de banda es eficientemente utilizado y que el ecocardiograma es correctamente visualizado de acuerdo con las recomendaciones de visualización dadas por la evaluación clínica

Wireless body area sensor networks signal processing and communication framework: Survey on sensing, communication technologies, delivery and feedback

Problem statement: The Wireless Body Area Sensor Networks (WBASNs) is a wireless network used for communication among sensor nodes operating on or inside the human body in order to monitor vital body parameters and movements.This study surveys the state-of-the-art on Wireless Body Area Networks, discussing the major components of research in this area including physiological sensing and preprocessing, WBASNs communication techniques and data fusion for gathering data from sensors.In addition, data analysis and feedback will be presented including feature extraction, detection and classification of human related phenomena.Approach: Comparative studies of the technologies and techniques used in such systems will be provided in this study, using qualitative comparisons and use case analysis to give insight on potential uses for different techniques.Results and Conclusion: Wireless Sensor Networks (WSNs) technologies are considered as one of the key of the research areas in computer science and healthcare application industries.Sensor supply chain and communication technologies used within the system and power consumption therein, depend largely on the use case and the characteristics of the application.Authors conclude that Life-saving applications and thorough studies and tests should be conducted before WBANs can be widely applied to humans, particularly to address the challenges related to robust techniques for detection and classification to increase the accuracy and hence the confidence of applying such techniques without physician intervention

A Wavelet Packets Approach to Electrocardiograph Baseline Drift Cancellation

Baseline wander elimination is considered a classical problem. In electrocardiography (ECG) signals, baseline drift can influence the accurate diagnosis of heart disease such as ischemia and arrhythmia. We present a wavelet-transform- (WT-) based search algorithm using the energy of the signal in different scales to isolate baseline wander from the ECG signal. The algorithm computes wavelet packet coefficients and then in each scale the energy of the signal is calculated. Comparison is made and the branch of the wavelet binary tree corresponding to higher energy wavelet spaces is chosen. This algorithm is tested using the data record from MIT/BIH database and excellent results are obtained