Адаптивное фильтрование дрейфа базовой линии нестационарных и нелинейных сигналов на основе метода эмпирического разложения

В статье рассматривается возможность применения эмпирической модовой декомпозиции (Empirical Mode Decomposition, EMD) для устранения дрейфа базовой линии на примере биомедицинских сигналов – измеряемых в клинике сигналов внутричерепного давления (ВЧД) и электрокардиограммы (ЭКГ). Для устранения нестационарной помехи из нестационарных и нелинейных сигналов используется адаптивное фильтрование на основе градиентного LMS-алгоритма Уидроу-Хоффа (Widrow-Hoff), в котором неизвест- ный опорный сигнал (вход в адаптивный фильтр) предлагается формировать с помощью внутренних модовых функций (IMF) эмпирического разложения исследуемого сигнала. Предлагаемая схема фильтрования, по сравнению с широко используемыми методами двухшаговой скользяще средней фильтрации, фильтром нижних частот нулевой фазы первого порядка и медианным фильтром, показала эффективное удаление дрейфа базовых линий ВЧД и ЭКГ сигналов без искажения их формы линий.У статті розглядається можливість застосування емпіричної модової декомпозиції (Empirical Mode Decomposition, EMD) для усунення дрейфу базової лінії на прикладі біомедичних сигналів – вимірюваних у клініці сигналів внутрішньочерепного тиску (ВЧТ) і електрокардіограми (ЕКГ). Для усунення нестаціонарної завади з нестаціонарних і нелінійних сигналів використовується адаптивне фільтрування на основі градієнтного LMS-алгоритму Уїдроу-Хоффа (Widrow-Hoff), у якому невідомий опорний сигнал (вхід в адаптивний фільтр) пропонується формувати за допомогою внутрішніх модових функцій (IMF) емпіричного розкладання досліджуваного сигналу. Запропонована схема фільтрування, у порівнянні з широко використовуваними методами двокрокової ковзне середньої фільтрації, фільтром нижніх частот нульової фази першого порядку і медіанним фільтром, показала ефективне усунення дрейфу базових ліній ВЧТ і ЕКГ сигналів без спотворення їх форми ліній.The goal of that work is check of the effectiveness of the presented EMD-method and the Widrow-Hoff gradient LMS-method for the baseline wander removal at ICP and electrocardiogram (ECG) signals, and comparison of the suggested method with statistically direct algorithms. The removal of such interference is a very important step in the preprocessing stage of essential medical signals for getting desired signal for clinical diagnoses. At this article a new method signal filtering was presented, in which the reconstruction of the reference signal is conditioned by lower frequency IMFs. This method does not use any preprocessing and post processing, and does not require prior estimates. The proposed filtering scheme, as compared to the widely used of a two-stage moving-average filter, lowpass-IIR and median filters, showed the effective baseline wander removal of ICP and EKG of signals without distortion of their waveform signals

Localization of Active Brain Sources From EEG Signals Using Empirical Mode Decomposition: A Comparative Study

The localization of active brain sources from Electroencephalogram (EEG) is a useful method in clinical applications, such as the study of localized epilepsy, evoked-related-potentials, and attention deficit/hyperactivity disorder. The distributed-source model is a common method to estimate neural activity in the brain. The location and amplitude of each active source are estimated by solving the inverse problem by regularization or using Bayesian methods with spatio-temporal constraints. Frequency and spatio-temporal constraints improve the quality of the reconstructed neural activity. However, separation into frequency bands is beneficial when the relevant information is in specific sub-bands. We improved frequency-band identification and preserved good temporal resolution using EEG pre-processing techniques with good frequency band separation and temporal resolution properties. The identified frequency bands were included as constraints in the solution of the inverse problem by decomposing the EEG signals into frequency bands through various methods that offer good frequency and temporal resolution, such as empirical mode decomposition (EMD) and wavelet transform (WT). We present a comparative analysis of the accuracy of brain-source reconstruction using these techniques. The accuracy of the spatial reconstruction was assessed using the Wasserstein metric for real and simulated signals. We approached the mode-mixing problem, inherent to EMD, by exploring three variants of EMD: masking EMD, Ensemble-EMD (EEMD), and multivariate EMD (MEMD). The results of the spatio-temporal brain source reconstruction using these techniques show that masking EMD and MEMD can largely mitigate the mode-mixing problem and achieve a good spatio-temporal reconstruction of the active sources. Masking EMD and EEMD achieved better reconstruction than standard EMD, Multiple Sparse Priors, or wavelet packet decomposition when EMD was used as a pre-processing tool for the spatial reconstruction (averaged over time) of the brain sources. The spatial resolution obtained using all three EMD variants was substantially better than the use of EMD alone, as the mode-mixing problem was mitigated, particularly with masking EMD and EEMD. These findings encourage further exploration into the use of EMD-based pre-processing, the mode-mixing problem, and its impact on the accuracy of brain source activity reconstruction

Statistical Properties and Applications of Empirical Mode Decomposition

Signal analysis is key to extracting information buried in noise. The decomposition of signal is a data analysis tool for determining the underlying physical components of a processed data set. However, conventional signal decomposition approaches such as wavelet analysis, Wagner-Ville, and various short-time Fourier spectrograms are inadequate to process real world signals. Moreover, most of the given techniques require \emph{a prior} knowledge of the processed signal, to select the proper decomposition basis, which makes them improper for a wide range of practical applications. Empirical Mode Decomposition (EMD) is a non-parametric and adaptive basis driver that is capable of breaking-down non-linear, non-stationary signals into an intrinsic and finite components called Intrinsic Mode Functions (IMF). In addition, EMD approximates a dyadic filter that isolates high frequency components, e.g. noise, in higher index IMFs. Despite of being widely used in different applications, EMD is an ad hoc solution. The adaptive performance of EMD comes at the expense of formulating a theoretical base. Therefore, numerical analysis is usually adopted in literature to interpret the behavior. This dissertation involves investigating statistical properties of EMD and utilizing the outcome to enhance the performance of signal de-noising and spectrum sensing systems. The novel contributions can be broadly summarized in three categories: a statistical analysis of the probability distributions of the IMFs and a suggestion of Generalized Gaussian distribution (GGD) as a best fit distribution; a de-noising scheme based on a null-hypothesis of IMFs utilizing the unique filter behavior of EMD; and a novel noise estimation approach that is used to shift semi-blind spectrum sensing techniques into fully-blind ones based on the first IMF. These contributions are justified statistically and analytically and include comparison with other state of art techniques

Методе за оцену електричне активности глатких мишића

Recording of the smooth stomach muscles' electrical activity can be performed by means of Electrogastrography (EGG), a non-invasive technique for acquisition that can provide valuable information regarding the functionality of the gut. While this method had been introduced for over nine decades, it still did not reach its full potential. The main reason for this is the lack of standardization that subsequently led to the limited reproducibility and comparability between different investigations. Additionally, variability between many proposed recording approaches could make EGG unappealing for broader application. The aim was to provide an evaluation of a simplified recording protocol that could be obtained by using only one bipolar channel for a relatively short duration (20 minutes) in a static environment with limited subject movements. Insights into the most suitable surface electrode placement for EGG recording was also presented. Subsequently, different processing methods, including Fractional Order Calculus and Video-based approach for the cancelation of motion artifacts – one of the main pitfalls in the EGG technique, was examined. For EGG, it is common to apply long-term protocols in a static environment. Our second goal was to introduce and investigate the opposite approach – short-term recording in a dynamic environment. Research in the field of EGG-based assessment of gut activity in relation to motion sickness symptoms induced by Virtual Reality and Driving Simulation was performed. Furthermore, three novel features for the description of EGG signal (Root Mean Square, Median Frequency, and Crest Factor) were proposed and its applicability for the assessment of gastric response during virtual and simulated experiences was evaluated. In conclusion, in a static environment, the EGG protocol can be simplified, and its duration can be reduced. In contrast, in a dynamic environment, it is possible to acquire a reliable EGG signal with appropriate recommendations stated in this Doctoral dissertation. With the application of novel processing techniques and features, EGG could be a useful tool for the assessment of cybersickness and simulator sickness.Снимање електричне активности глатких мишића желуца може се реализовати употребом електрогастрографије (ЕГГ), неинвазивне методе која пружа значајне информације везане за функционисање органа за варење. Упркост чињеници да је откривена пре више од девет деценија, ова техника још увек није остварила свој пун потенцијал. Основни разлог за то је недостатак стандардизације који условљава ограничења у смислу поновљивости и упоредивости између различитих истраживања. Додатно, варијабилност која је присутна у примени различитих препоручених поступака снимања, може смањити интерес за употребу ЕГГ-а код широког опсега потенцијалних корисника. Наш циљ је био да пружимо евалуацију поједностављене методе мерења тј. протокола који укључује само један канал током релативно кратког временског периода (20 минута) у статичким условима са ограниченим кретањем субјекта тј. у мировању. Такође, приказали смо наше ставове у вези најприкладније позиције површинских електрода за ЕГГ снимање. Презентовали смо и резултате испитивања метода, на бази обраде видео снимка као и фракционог диференцијалног рачуна, за отклањање артефаката помераја – једног од највећих изазова са којима је суочена ЕГГ метода. За ЕГГ је уобичајено да се користе дуготрајни протоколи у статичким условима. Наш други циљ био је да представимо и оценимо употребљивост супротног приступа – краткотрајних снимања у динамичким условима. Реализовали смо истраживање на пољу оцене активности желуца током појаве симптома мучнине изазване виртуелном реалношћу и симулацијом вожње. За потребе методе за оцену електричне активности желуца, предложили смо три нова параметра за квантификацију ЕГГ сигнала (ефективну вредност амплитуде, медијану и крест фактор) и извршили процену њихове прикладности за оцену гастроинтестиналног тракта током коришћења виртуелне реалности и симулатора вожње. Закључак је да ЕГГ протокол у статичким условима може бити упрошћен и његово трајање може бити редуковано, док је у динамичким условима могуће снимити одговарајући ЕГГ сигнал, али уз праћење препорука наведених у овој тези. Употребом нових техника за процесирање сигнала и прорачун одговарајућих параметара, ЕГГ може бити корисна техника за оцену мучнине изазване коришћењем симулатора и производа виртуелне реалност