A study on enhancement techniques for electrocardiogram signals

Electrocardiogram (ECG) is a noninvasive technique that is used as a diagnostic tool for cardiovascular diseases. During the acquisition and transmission of ECG signals, different noises get embedded with it such as channel noise, muscle artifacts, electrode motion and baseline wander. In this project two techniques for ECG enhancement is proposed. The first method is based on Empirical Mode Decomposition and second method is based on time-frequency domain filtering using S-Transform. The performance of both techniques is compared with commonly used Wavelet Transform (WT) ECG enhancement technique. In EMD based ECG enhancement technique, the noisy ECG signal is initially decomposed into a set of Intrinsic Mode Functions (IMFs). In this method, the IMFs which are dominated by noise are automatically determined using Spectral Flatness (SF) measure and then filtered using butterworth filters to remove noise. This method gives good performance with high SNR and lower RMSE for channel noise. However, the method fails to provide signal enhancement for other types of noises. In S-Transform based enhancement technique, noisy ECG signal is represented in time-frequency domain using S-Transform. Next, masking and filtering technique is applied to remove unwanted noise components from time-frequency domain. This method gives good performance with high SNR and lower RMSE for different noises that are more probable to get embedded with ECG signal during its acquisition and transmission

Méthodes de segmentation d'images médicales basées sur la fusion d'information clinique : application à l'ouverture de la valve aortique et à la réalisation des contours de la prostate

Le domaine de l’imagerie médicale a pris depuis de nombreuses années un essor sans pareil permettant le développement de nouvelles méthodes de diagnostic et de traitement. Celles-ci se sont évidemment accompagnées de nombreux outils facilitant le travail des médecins. La présente thèse propose deux approches pour l’aide à la segmentation de structures anatomiques sur des images médicales. Une première technique se penche sur la détermination semi-automatique de l’aire de l’ouverture de la valve aortique. La combinaison des contours actifs et d’information a priori provenant de l’électrocardiogramme constitue une contribution majeure de cette méthode. Des essais ont été réalisés sur six patients. Ils ont produit une courbe de l’évolution temporelle de l’aire de la valve comparable à celle obtenue avec une segmentation manuelle. La seconde méthode permet de tracer les contours de la prostate sur des images de CT en exploitant l’information sur la prostate obtenue d’images d’échographie. L’objectif de cette méthode est de proposer des contours initiaux aux radio-oncologues afin de réduire la variabilité dans la détermination du volume de la prostate. La contribution majeure de cette technique est la projection des contours extraits de l’échographie sur les images de CT. Ces contours sont ensuite déformés pour les adapter à la forme réelle de la prostate sur l’image CT. Une étude clinique a été menée afin de vérifier l’impact de l’utilisation de cet outil d’aide au traçage des contours sur la variabilité intra et inter-observateurs. Les résultats de cette étude ont été très concluants puisqu’ils ont permis de montrer qu’il est possible de diminuer la variabilité inter-observateur de 6% sur le volume complet. L’étude n’a par contre pas permis de tirer une conclusion définitive concernant la diminution de la variabilité intra observateur. Le temps nécessaire pour le traçage des contours constituait aussi un aspect qui a été mesuré par cette étude. Les résultats obtenus montrent une diminution de 46% du temps nécessaire pour la réalisation des contours lorsque l’on propose des contours initiaux adaptés à l’image.Since many years the use of medical imaging techniques has increased significantly. Medical imaging has driven the development of treatments and diagnosis to increase the efficiency and the precision of the physicians. This thesis proposes two methods to help the segmentation of anatomical structures in medical images. The first technique creates semi-automatic segmentation for the opening of the aortic valve. This method combines active contours (snakes) and a priori information from the electrocardiogram for guiding the segmentation. This association is the major contribution of this approach. This method has been tested on six patients. The curve of the area of the opening of the valve produced by the algorithm is very similar to the same curve obtained with manual segmentation. The second technique extracts a segmentation of the prostate on CT images using ultrasound data. The aim of this tool is to suggest initial contours to the physician in order to reduce the variability in his delineation of the prostate volume. The major contribution of this technique is to project planning ultrasound contours on the CT images. After the projection, the contours are directly adapted to the CT image with a deformation process. A clinical survey has been led to assess that this tool can help to reduce the intra and inter-observer variability in his delineation of the prostate volume. The result of this study shows that it is possible to reduce the inter-observer variability by 6% on the complete volume. It is also possible to reduce the intra observer variability by 12%. The time for delineation of the prostate was also a factor that was measured in the clinical study. It was found that it is possible to reduce the time to draw contours as much as 46% when initial contours are suggested to the physician