Noves técniques en l'análisi del senyal electrocardiogràfic. Aplicació a l'ECA d'alta revolució

L'estudi del senyal electrocardiogràfic (ECG) obtingut mitjançant elèctrodes de superfície és una prova mèdica freqüent que té una gran significació en el diagnòstic de l'activitat cardíaca. Des de la incorporació dels ordinadors als equips d'obtenció i enregistrament de l'ECG, que va provocar un gran impacte en la tecnologia i disseny d'aquests equips, l'anàlisi automàtica del senyal electrocardiogràfic ha estat un problema abordable. Cal precisar, però, que l'anàlisi assistit per computadora de l'ECG convencional no aporta per se nova informació per al diagnòstic respecte a l'observada directament per un cardiòleg.L'Electrocardiografia d'alta resolució (ECGAR) és un camp de recerca recent. Consisteix en la detecció i quantificació de potencials cardíacs de baixa amplitud, que no es poden captar amb els procediments de l'ECG convencional. L'ECGRA requereix el desenvolupament de tècniques de processat digital en el domini temporal i la realització de programes que permetin l'obtenció automàtica de l'activitat cardíaca de baixa amplitud. A més a més cal, per captar el senyal, la utilització d'una instrumentació biomèdica molt superior en prestacions a l'emprada habitualment. Els treballs presentats fins ara efectuen l'estimació dels potencials cardíacs vinculats a les ones d'amplitud més gran dins l'electrocardiograma. La majoria de les realitzacions existents són només aplicables a les ones d'elevada relació senyal-soroll. Aquesta restricció del problema no ha evitat certes deficiències en la qualitat de les estimacions obtingudes. Així s'ha arribat a una baixa coincidència de resultats en certs estudis mèdics comparatitus. Les contribucions existents en aquest tema s'han pres com a referència i punt de partida d'aquesta tesi. El treball presentat en aquesta tesi és una aportació en el camp del processat digital de senyals electrocardiogràfics, emmarcat especialment en l'ECG d'alta resolució. En el primer capítol es fa una descripció detallada del problema, presentant les característiques del senyal i la metodologia per a la seva obtenció. En aquest sentit s'ha proposat i desenvolupat una estructura modular del sistema de processat, on s'han fet contribucions tant en els mètodes emprats com en l'aplicació. En el segon capítol es presenta el tractament de l'ECG d'alta resolució com un problema en el camp dels processos aleatoris. Es descriu la tècnica emprada per a l'estimació dels potencials cardíacs, modelats com la part determinista del procés. Segons aquest enfocament es proposa una estructura del sistema de processat per a l'anàlisi del senyal, que ve desenvolupada en els posteriors capítols. El tercer capítol està dedicat a la detecció d'ones dins del senyal ECG, malgrat les seves variacions al llarg del temps i la contaminació per soroll d'origen biològic o extern. S'ha desenvolupat un sistema de detecció particularitzat per als complexos QRS, que són el conjunt d'ones associades a l'activitat de la contracció ventricular de cada batec cardíac. El sistema proposat s'ha mostrat molt robust, detectant les ones en tot tipus de situacions. Es puntualitzen les aportacions per a aquest detector, tant en el disseny com en l'aplicació. La seva contribució resulta molt útil per a les posteriors etapes de processat.En el quart capítol es presenten uns mètodes d'alineament de senyals orientats al cas dels ECG. En principi es fa una descripció general del problema, descrivint tot seguit els mètodes proposats amb un enfocament original. A continuació s'efectua un estudi de les prestacions d'aquests mètodes en simulació, així com aplicats a senyals reals. Finalment es descriuen els criteris d'aplicabilitat en situacions reals, comprovant el bon funcionament fins i tot per a senyals de baixa relació senyal-soroll. El cinquè capítol està específicament orientat al processat de l'ECG d'alta resolució. Es presenta la metodologia seguida, que també inclou les etapes proposades i descrites en capítols anteriors. A continuació es mostra l'aplicació d'aquestes tècniques a l'obtenció de potencials cardíacs de gran interès mèdic, com són els potencials ventriculars tardans, o diferents potencials vinculats a altres ones de l'ECG. L'aplicació dels mètodes i les etapes de processat presentades per a l'obtenció i tractament de l'ECG d'alta resolució han permès la recuperació de potencials cardíacs de forma fiable, tot i aplicant-lo a senyals de baixa relació senyal-soroll

Research on Baseline Wander Removal and QRS Detection in Automated Analysis of Computerized Electrocardiogram

目前，计算机化心电图自动分析是一个热门的研究领域。它正在使心电仪器变得越来越智能，从而带来了心脏疾病诊断、监护、防控等方面的变革。但是这一领域的进一步发展正受到两个方面因素的制约：⑴心电图在采集的过程中通常会受到各种噪声的干扰；⑵缺少可靠的、稳定的算法来准确检测出心电图上的各个特征点。 因此，本文将围绕两个问题展开研究：⑴滤除心电图信号中最普遍的一种噪声——基线漂移；⑵检测心电图信号中最显著的成分波——QRS波群。这两项研究是心电图自动分析技术中最重要的工作。本文的主要研究工作及创新点归纳如下： 1、提出了基于离散余弦变换的算法以滤除心电图信号中的基线漂移。基线漂移是心电图信号中最...Currently, automated analysis of computerized electrocardiogram (ECG) is an active area of research. It is making the ECG equipments more and more intelligent, therefore evoking revolution in different aspects including cardiac disease diagnosis, cardiac disease monitoring, cardiac disease prevention and control, etc. However, the further development of this area is being restricted by two factors...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院智能科学与技术系_计算机技术学号：3152009115283

Sistema para aquisição, monitorização e análise da actividade cardíaca

Tese de doutoramento em Engenharia BiomédicaA instabilidade eléctrica do coração, que pode ser observada no ECG, produz uma sequência anormal de contracções, o desempenho funcional do coração diminui, pela redução da sua capacidade de bombeamento e eficiência. Este fenómeno denominado de arritmia pode ser classificado como frequente ou esporádico. As arritmias infrequentes podem ser avaliadas pela monitorização de longa duração através de um exame ECG. Essa quantidade enorme de dados necessita de um equipamento de ajuda ao diagnóstico automático, para reduzir o tempo necessário à apresentação de um relatório garantindo assim, um tratamento mais rápido do paciente. A fibrilhação auricular (AF) é a arritmia mais comum encontrada na prática clínica, afectando a população em geral. A AF não só se associa a sintomas que reduzem a qualidade de vida como também, constitui um factor de risco principal para a morte por doenças cardiovasculares. O diagnóstico desta arritmia é normalmente baseado na análise de ECG. Esta tese apresenta um sistema de reconhecimento de padrões (ECG-SRPad) baseado em modelos de Markov ocultos (HMMs) de observações contínuas (CDHMMs). O Sistema tem por base um HMM de Bakis ou ligado da esquerda para a direita com seis estados e cinco componentes na mistura Gaussiana por transição. Os sinais de ECG são previamente segmentados em pulsos com recurso à detecção do complexo QRS através do algoritmo de Pan- Tompkins. O modelo de seis estados modela para cada pulso os eventos Q-S, S-T, T, T-P, P e PQ. Neste trabalho foram implementados, testados e comparados dois métodos de extracção de características; a linearização e a transformada wavelet (WT). Os pulsos seleccionados são os pulsos normais (N) e os pulsos com contracção ventricular prematura (PVC) (V). Os tipos de ritmo seleccionados são dois dos mais comuns pertencentes à classe das arritmias supraventriculares (S) denominados: fibrilhação auricular (AF) e flutter auricular (AFL) e o ritmo normal (N). Cada gravação tem duas derivações modificadas de ECG nomeadamente MLII e V1 que são modeladas de forma independente. Quando o resultado do reconhecimento é diferente nas duas derivações, os pulsos são seleccionados para posterior análise por um especialista em cardiologia. Os resultados experimentais foram obtidos em dados provenientes da base de dados MIT-BIH arrhythmia database e também em dados do sistema implementado de aquisição de dados de baixo custo. As técnicas, WT e HMM apresentam características que são apropriadas para a modelação de fenómenos de natureza não-estacionária como é o caso do ECG, podendo por isso complementar-se. Foi feito também um estudo comparativo com o método neuro-fuzzy networks (N-FN).Electrical instability of the heart, which can be identifiable in the ECG, leads to an abnormal synchronized contraction sequence reducing pumping efficiency. This phenomenon is named arrhythmia and it can be classified as frequent or sporadic. Infrequent arrhythmias can be evaluated by long-term ambulatory ECG monitoring. This huge quantity of data requires automatic-diagnosis equipment which allows to reduce the work time for a medical physician and to accelerate the patient treatment. Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia encountered in clinical practice, affecting the general population. AF is not only related to frequent symptoms and reduced quality of life but also constitutes a major risk factor for stroke and mortality from cardiovascular diseases. AF pathology diagnostics is usually based on ECG analysis. This thesis is concerned with the classification of ECG pulses (ECG-SRPad) by using continuous density hidden Markov models (CDHMMs). The baseline system is a Bakis or leftto- right CDHMMs with a Gaussian mixture model (GMM) associated to each model transition. The ECG signal is previously sliced in singular pulses by using the Pan-Tompkins algorithm and each pulse class is defined by a six-state model, appearing the Q-S, S-T, T, T-P, P and P-Q events. A comparative study of feature extraction methods was done. The considered feature extraction methods are the standard linear segmentation and wavelet transform (WT). The types of beat being selected are normal (N), premature ventricular contraction (V) which is often precursor of ventricular arrhythmia. The types of rhythm being selected are two of the most common class of supra-ventricular arrhythmia (S), named: atrial fibrillation (AF) and atrial flutter (AFL) and normal rhythm (N). Derivation II modified (MLII) and pre-cordial derivation (V1) are used in the studies. Run-time classification errors can be detected at the decoding stage if the classification of each derivation is different. These pulses are selected for a posterior medical physician analysis. Experimental results were obtained in real data from MIT-BIH arrhythmia database and also in data acquired from a implemented low-cost data-acquisition system. The techniques WT and HMM have appropriate characteristics for modeling non-stationery signals as ECG signals. Also, these techniques are complementary. Moreover, a comparative study was done with neuro-fuzzy networks (N-FN)