P- and T-Wave Delineation in ECG Signals Using a Bayesian Approach and a Partially Collapsed Gibbs Sampler

Detection and delineation of P- and T-waves are important issues in the analysis and interpretation of electrocardiogram (ECG) signals. This paper addresses this problem by using Bayesian inference to represent a priori relationships among ECG wave components. Based on the recently introduced partially collapsed Gibbs sampler principle, the wave delineation and estimation are conducted simultaneously by using a Bayesian algorithm combined with a Markov chain Monte Carlo method. This method exploits the strong local dependency of ECG signals. The proposed strategy is evaluated on the annotated QT database and compared to other classical algorithms. An important feature of this paper is that it allows not only for the detection of P- and T-wave peaks and boundaries, but also for the accurate estimation of waveforms for each analysis window. This can be useful for some ECG analysis that require wave morphology information

Blind deconvolution of sparse pulse sequences under a minimum distance constraint: a partially collapsed Gibbs sampler method

For blind deconvolution of an unknown sparse sequence convolved with an unknown pulse, a powerful Bayesian method employs the Gibbs sampler in combination with a Bernoulli–Gaussian prior modeling sparsity. In this paper, we extend this method by introducing a minimum distance constraint for the pulses in the sequence. This is physically relevant in applications including layer detection, medical imaging, seismology, and multipath parameter estimation. We propose a Bayesian method for blind deconvolution that is based on a modified Bernoulli–Gaussian prior including a minimum distance constraint factor. The core of our method is a partially collapsed Gibbs sampler (PCGS) that tolerates and even exploits the strong local dependencies introduced by the minimum distance constraint. Simulation results demonstrate significant performance gains compared to a recently proposed PCGS. The main advantages of the minimum distance constraint are a substantial reduction of computational complexity and of the number of spurious components in the deconvolution result

Novel fast random search clustering approach for mixing matrix identification in MIMO linear blind inverse problems with sparse inputs

In this paper we propose a novel fast random search clustering (RSC) algorithm for mixing matrix identification in multiple input multiple output (MIMO) linear blind inverse problems with sparse inputs. The proposed approach is based on the clustering of the observations around the directions given by the columns of the mixing matrix that occurs typically for sparse inputs. Exploiting this fact, the RSC algorithm proceeds by parameterizing the mixing matrix using hyperspherical coordinates, randomly selecting candidate basis vectors (i.e. clustering directions) from the observations, and accepting or rejecting them according to a binary hypothesis test based on the Neyman–Pearson criterion. The RSC algorithm is not tailored to any specific distribution for the sources, can deal with an arbitrary number of inputs and outputs (thus solving the difficult under-determined problem), and is applicable to both instantaneous and convolutive mixtures. Extensive simulations for synthetic and real data with different number of inputs and outputs, data size, sparsity factors of the inputs and signal to noise ratios confirm the good performance of the proposed approach under moderate/high signal to noise ratios. RESUMEN. Método de separación ciega de fuentes para señales dispersas basado en la identificación de la matriz de mezcla mediante técnicas de "clustering" aleatorio

Analyse des ondes P et T des signaux ECG à l'aide de méthodes Bayésienne

Cette thèse a pour objet l étude de méthodes Bayésiennes pour l analyse des ondes P et T des signaux ECG. Différents modèles statistiques et des méthodes Bayésiennes associées sont proposés afin de réaliser la détection des ondes P et T et leur caractérisation (détermination du sommet et des limites des ondes ainsi que l estimation des formes d onde). Ces modèles prennent en compte des lois a priori pour les paramètres inconnus (les positions des ondes, les amplitudes et les coefficients de ces formes d'onde) associés aux signaux ECG. Ces lois a priori sont ensuite combinées avec la vraisemblance des données observées pour fournir les lois a posteriori des paramètres inconnus. En raison de la complexité des lois a posteriori obtenues, des méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov sont proposées pour générer des échantillons distribués asymptotiquement suivant les lois d intérêt. Ces échantillons sont ensuite utilisés pour approcher les estimateurs Bayésiens classiques (MAP ou MMSE). D'autre part, pour profiter de la nature séquentielle du signal ECG, un modèle dynamique est proposé. Une méthode d'inférence Bayésienne similaire à celle développée précédemment et des méthodes de Monte Carlo séquentielles (SMC) sont ensuite étudiées pour ce modèle dynamique. Dans la dernière partie de ce travail, deux modèles Bayésiens introduits dans cette thèse sont adaptés pour répondre à un sujet de recherche clinique spécifique appelé détection de l'alternance des ondes T. Une des approches proposées a servi comme outil d'analyse dans un projet en collaboration avec St. Jude Medical, Inc et l'hôpital de Rangueil à Toulouse, qui vise à évaluer prospectivement la faisabilité de la détection des alternances des ondes T dans les signaux intracardiaques.This thesis studies Bayesian estimation/detection algorithms for P and T wave analysis in ECG signals. In this work, different statistical models and associated Bayesian methods are proposed to solve simultaneously the P and T wave delineation task (determination of the positions of the peaks and boundaries of the individual waves) and the waveform-estimation problem. These models take into account appropriate prior distributions for the unknown parameters (wave locations and amplitudes, and waveform coefficients). These prior distributions are combined with the likelihood of the observed data to provide the posterior distribution of the unknown parameters. Due to the complexity of the resulting posterior distributions, Markov chain Monte Carlo algorithms are proposed for (sample-based) detection/estimation. On the other hand, to take full advantage of the sequential nature of the ECG, a dynamic model is proposed under a similar Bayesian framework. Sequential Monte Carlo methods (SMC) are also considered for delineation and waveform estimation. In the last part of the thesis, two Bayesian models introduced in this thesis are adapted to address a specific clinical research problem referred to as T wave alternans (TWA) detection. One of the proposed approaches has served as an efficient analysis tool in the Endocardial T wave Alternans Study (ETWAS) project in collaboration with St. Jude Medical, Inc and Toulouse Rangueil Hospital. This project was devoted to prospectively assess the feasibility of TWA detection in repolarisation on EGM stored in ICD memories.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

P and T wave analysis in ECG signals using Bayesian methods

Cette thèse a pour objet l’étude de méthodes Bayésiennes pour l’analyse des ondes P et T des signaux ECG. Différents modèles statistiques et des méthodes Bayésiennes associées sont proposés afin de réaliser la détection des ondes P et T et leur caractérisation (détermination du sommet et des limites des ondes ainsi que l’estimation des formes d’onde). Ces modèles prennent en compte des lois a priori pour les paramètres inconnus (les positions des ondes, les amplitudes et les coefficients de ces formes d'onde) associés aux signaux ECG. Ces lois a priori sont ensuite combinées avec la vraisemblance des données observées pour fournir les lois a posteriori des paramètres inconnus. En raison de la complexité des lois a posteriori obtenues, des méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov sont proposées pour générer des échantillons distribués asymptotiquement suivant les lois d’intérêt. Ces échantillons sont ensuite utilisés pour approcher les estimateurs Bayésiens classiques (MAP ou MMSE). D'autre part, pour profiter de la nature séquentielle du signal ECG, un modèle dynamique est proposé. Une méthode d'inférence Bayésienne similaire à celle développée précédemment et des méthodes de Monte Carlo séquentielles (SMC) sont ensuite étudiées pour ce modèle dynamique. Dans la dernière partie de ce travail, deux modèles Bayésiens introduits dans cette thèse sont adaptés pour répondre à un sujet de recherche clinique spécifique appelé détection de l'alternance des ondes T. Une des approches proposées a servi comme outil d'analyse dans un projet en collaboration avec St. Jude Medical, Inc et l'hôpital de Rangueil à Toulouse, qui vise à évaluer prospectivement la faisabilité de la détection des alternances des ondes T dans les signaux intracardiaques. ABSTRACT : This thesis studies Bayesian estimation/detection algorithms for P and T wave analysis in ECG signals. In this work, different statistical models and associated Bayesian methods are proposed to solve simultaneously the P and T wave delineation task (determination of the positions of the peaks and boundaries of the individual waves) and the waveform-estimation problem. These models take into account appropriate prior distributions for the unknown parameters (wave locations and amplitudes, and waveform coefficients). These prior distributions are combined with the likelihood of the observed data to provide the posterior distribution of the unknown parameters. Due to the complexity of the resulting posterior distributions, Markov chain Monte Carlo algorithms are proposed for (sample-based) detection/estimation. On the other hand, to take full advantage of the sequential nature of the ECG, a dynamic model is proposed under a similar Bayesian framework. Sequential Monte Carlo methods (SMC) are also considered for delineation and waveform estimation. In the last part of the thesis, two Bayesian models introduced in this thesis are adapted to address a specific clinical research problem referred to as T wave alternans (TWA) detection. One of the proposed approaches has served as an efficient analysis tool in the Endocardial T wave Alternans Study (ETWAS) project in collaboration with St. Jude Medical, Inc and Toulouse Rangueil Hospital. This project was devoted to prospectively assess the feasibility of TWA detection in repolarisation on EGM stored in ICD memories