HEART BEAT DETECTION USING WAVELET TRANSFORM

ABSTRACT This paper proposes an algorithm based on the first Gaussian derivative wavelet transform, able to detect heart beats (QRS complex) in ambulatory electrocardiogram recordings. The use of wavelet transform increases noise robustness, since the combination of two wavelet scales reduces the possibility of false beat detection. We have planned to implement this algorithm in an FPGA, which will be placed in a portable device aiming at performing patient monitoring and alarm generation associated to risk events

Transformée en ondelettes et modèles de Markov cachés pour la segmentation automatique du signal ECG

- Cette article présente une approche de segmentation automatique du signal ECG qui utilise la transformée en ondelettes et les modèles de Markov cachés (MMC). Le modèle MMC est la concaténation des modèles markoviens élémentaires de chaque onde P, QRS et T d'un battement cardiaque, permettant la détection de toutes ces ondes dans un signal ECG. Malgré la faible taille du corpus d'apprentissage, le MMC proposé montre une très bonne précision dans la segmentation des différents battements, comparée à 1 méthode classique. Le MMC a le grand avantage de s'adapter aux variations du signal ECG et surtout de faire de manière conjointe la détection du battement cardiaque et sa segmentation en ondes P, QRS et T