BCG Signal Processing

Bakalářská práce se zabývá návrhem a vývojem softwarového nástroje pro komplexní zpracování a následnou analýzu balistokardiografického signálu (BKG). Software byl vyvinut v interaktivním programové prostředí a skriptovacím programovacím jazyce Matlab v podobě grafické uživatelské rozhraní (GUI). Zpracováním signálu je myšlena primárně jeho filtrace a úprava pro následnou analýzu. Na základě literární rešerše byly implementovány lineární frekvenčně selektivní filtry a filtr využívající vlnkovou transformaci. Aplikace dále umožňuje frekvenční analýzu a úpravu signálu pro výpočet tepové frekvence. Jednotlivé použité metody jsou v práci testovány na syntetických i reálných datech. V poslední části jsou vybrané metody srovnání na základě objektivního hodnocení v podobě odstupu signálu od šumu (SNR).Bachelor thesis deals with design and development of software tool for complex processing and analysis of balistocardiographic signal (BCG). The software was developed in an interactive programming environment and the Matlab scripting programming language in the form of a graphical user interface (GUI). Signal processing means primarily its filtration and treatment for subsequent analysis. On the basis of literary research, linear frequency selective filters and a wavelet transform filter were implemented. The application also allows frequency analysis and signal processing to calculate pulse rate. The individual methods used are tested on synthetic and real data. In the last part, selected methods of comparison are based on objective evaluation in the form of signal-to-noise ratio (SNR).450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Extracting Cardiac Information From Medical Radar Using Locally Projective Adaptive Signal Separation

Electrocardiography is the gold standard for electrical heartbeat activity, but offers no direct measurement of mechanical activity. Mechanical cardiac activity can be assessed non-invasively using, e.g., ballistocardiography and recently, medical radar has emerged as a contactless alternative modality. However, all modalities for measuring the mechanical cardiac activity are affected by respiratory movements, requiring a signal separation step before higher-level analysis can be performed. This paper adapts a non-linear filter for separating the respiratory and cardiac signal components of radar recordings. In addition, we present an adaptive algorithm for estimating the parameters for the non-linear filter. The novelty of our method lies in the combination of the non-linear signal separation method with a novel, adaptive parameter estimation method specifically designed for the non-linear signal separation method, eliminating the need for manual intervention and resulting in a fully adaptive algorithm. Using the two benchmark applications of (i) cardiac template extraction from radar and (ii) peak timing analysis, we demonstrate that the non-linear filter combined with adaptive parameter estimation delivers superior results compared to linear filtering. The results show that using locally projective adaptive signal separation (LoPASS), we are able to reduce the mean standard deviation of the cardiac template by at least a factor of 2 across all subjects. In addition, using LoPASS, 9 out of 10 subjects show significant (at a confidence level of 2.5%) correlation between the R-T-interval and the R-radar-interval, while using linear filters this ratio drops to 6 out of 10. Our analysis suggests that the improvement is due to better preservation of the cardiac signal morphology by the non-linear signal separation method. Hence, we expect that the non-linear signal separation method introduced in this paper will mostly benefit analysis methods investigating the cardiac radar signal morphology on a beat-to-beat basis

Suppression of Mechano-Acoustic Interference for Vital Signs Monitoring Based on BCG During MR Examination

Tato práce se opírá o proběhlou předklinickou studii, která navrhla použitelnost nového typu pneumatického srdečního spouštění pro zachycení zobrazení srdce. Klade si za cíl extrahovat a zhodnotit pořízený BKG signál kontaminovaný mechano-akustickou interferencí, jenž byl zaznamenán při vyšetření na magnetické rezonanci. První kapitola práce nahlíží do současné problematiky aktuálně používaných metod pro potlačení rušení v klinické praxi. V experimentální části se práce upíná na návrh neadaptivního, adaptivního či hybridního systému. Tento systém je následně testován na reálných datových záznamech pořízených dvěma pneumatickými senzory. Dosažené výsledky jsou dále zpracovány a hodnoceny dle statistických parametrů ACC, SE, PPV a F1.This work is based on a pre-clinical study that proposed the applicability of a new type of pneumatic cardiac triggering for cardiac imagining. It aims to extract and evaluate the acquired BKG signal contaminated with mechano-acoustic interference, which was recorded during magnetic resonance imaging. The first chapter looks at the current issues of currently used methods for suppressing interference in clinical practice. In the experimental part, the work focuses on the design of a non-adaptive, adaptive or hybrid system. This system is tested on real data records taken by two pneumatic sensors. The achieved results are further processed and evaluated according to the statistical parameters ACC, SE, PPV and F1.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívelmi dobř

Vital Sign Monitoring in Automotive Environments

Diplomová práce je věnována problematice monitorování vitálních funkcí v automobilním prostředí. Teoretická část je popsána formou ucelené rešerše, která shrnuje aktuálně dostupné monitorovací metody pro neinvazivní snímání životně důležitých parametrů v automobilním zařízení. Experimentální část práce popisuje návrh a realizaci pneumatického systému, který bude následně integrován do autosedačky nebo bezpečnostního pásu. Součástí praktické části je také návrh a realizace experimentálních měření pro stanovení přesnosti navržených senzorů v reálném prostředí automobilu. Obsah práce je doplněn o testování vlivu typu materiálu, tvaru, velikosti, zapouzdření a umístění senzoru, způsobu zpracování naměřených signálů a různých podmínek jízdy v automobilu. Závěr práce patří statistickému vyhodnocení dosaženích výsledků. Hodnocení využívá srovnání zpracované průměrné variability srdečného tepu extrahovaného z balistokardiografického signálu vůči referenci (elektrokardiografický signál). Kompletní program včetně zpracování dat je zpracován v programovém prostředí Matlab.The scope of this thesis is vital sign monitoring in automotive enviroments. The theoretical part is written in a form of a comprehensive research, which summarizes the currently available monitoring methods for non-invasive sensing of vital parameters in automobiles. The aim of the experimental part is to design and implement a pneumatic system that will be integrated into a car seat or seat belt. Experimental part also includes the design and implementation of experimental measurements that determine the accuracy of the designed sensors in a real car application. The content of this thesis is complemented by testing the impact of the type of material, shape, size, encapsulation and location of the sensors, the type of the processing method and various driving conditions in the car. The conclusion of the thesis is dedicated to the statistical evaluation of the results. The comparison of the reference with the processed average heart rate variability extracted from the ballistocardiography (electrocardiography) is used for the statistical evaluation. The complete program including the data processing is written in Matlab.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvídobř

Data-driven methods for analyzing ballistocardiograms in longitudinal cardiovascular monitoring

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in the US; about 48% of American adults have one or more types of CVD. The importance of continuous monitoring of the older population, for early detection of changes in health conditions, has been shown in the literature, as the key to a successful clinical intervention. We have been investigating environmentally-embedded in-home networks of non-invasive sensing modalities. This dissertation concentrates on the signal processing techniques required for the robust extraction of morphological features from the ballistocardiographs (BCG), and machine learning approaches to utilize these features in non-invasive monitoring of cardiovascular conditions. At first, enhancements in the time domain detection of the cardiac cycle are addressed due to its importance in the estimation of heart rate variability (HRV) and sleep stages. The proposed enhancements in the energy-based algorithm for BCG beat detection have shown at least 50% improvement in the root mean square error (RMSE) of the beat to beat heart rate estimations compared to the reference estimations from the electrocardiogram (ECG) R to R intervals. These results are still subject to some errors, primarily due to the contamination of noise and motion artifacts caused by floor vibration, unconstrained subject movements, or even the respiratory activities. Aging, diseases, breathing, and sleep disorders can also affect the quality of estimation as they slightly modify the morphology of the BCG waveform.Includes bibliographical reference