ODRĘBNA KOMPRESJA WYŻSZYCH OKTAW ELEKTROKARDIOGRAMU

Podobne dokumenty
CIĄGŁY MODEL SZUMU ELEKTROKARDIOGRAMU W DZIEDZINIE CZASOWO-CZĘSTOTLIWOŚCIOWEJ

POMIAR CHWILOWEGO PASMA SYGNAŁU EKG Z ESTYMACJĄ SZUMÓW W ZAKRESIE NISKICH CZĘSTOTLIWOŚCI

OCENA GĘSTOŚCI INFORMACYJNEJ ELEKTROKARDIOGRAMU METODĄ ELIMINACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW FALKOWYCH

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1

PASMO CHWILOWE SYGNAŁU ELEKTROKARDIOGRAFICZNEGO

Rejestracja elektrokardiogramu ze zmienną częstotliwością próbkowania modulowaną zawartością sygnału

LABORATORIUM AKUSTYKI MUZYCZNEJ. Ćw. nr 12. Analiza falkowa dźwięków instrumentów muzycznych. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE ANALIZY FALKOWEJ.

Elektrokardiografia dla informatyka-praktyka / Piotr Augustyniak. Kraków, Spis treści Słowo wstępne 5

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

Detekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym

ĆWICZENIE 5 EMC FILTRY AKTYWNE RC. 1. Wprowadzenie. f bez zakłóceń. Zasilanie FILTR Odbiornik. f zakłóceń

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Kompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

x(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1

SYMULATOR EKG. Bartłomiej Bielecki 1, Marek Zieliński 2, Paweł Mikołajaczak 1,3

Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Analiza i Przetwarzanie Biosygnałów

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

PL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających

Imię i nazwisko (e mail): Rok: 2018/2019 Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:

Założenia i obszar zastosowań. JPEG - algorytm kodowania obrazu. Geneza algorytmu KOMPRESJA OBRAZÓW STATYCZNYCH - ALGORYTM JPEG

Zastosowanie Informatyki w Medycynie

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

Podstawy elektrokardiografii część 1

Przedmowa Wykaz oznaczeń Wykaz skrótów 1. Sygnały i ich parametry Pojęcia podstawowe Klasyfikacja sygnałów

Ćw. 18: Pomiary wielkości nieelektrycznych II

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych

Analiza sygnałów biologicznych

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

przetworzonego sygnału

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control

Automatyczna klasyfikacja zespołów QRS

Oprogramowanie Analizy Elektrokardiogramów dla Nauki i Edukacji

Ćwiczenie: "Obwody prądu sinusoidalnego jednofazowego"

5 Filtry drugiego rzędu

Zaawansowane algorytmy DSP

Kompresja Danych. Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, f(t) = c n e inω0t, T f(t)e inω 0t dt.

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

Szumy układów elektronicznych, wzmacnianie małych sygnałów

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Konstrukcje i Technologie w Aparaturze Elektronicznej.

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Pomiary w technice studyjnej. TESTY PESQ i PEAQ

Pomiary i analiza biosygnałów

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera. Adam Wojciechowski

PL B1. POLITECHNIKA WARSZAWSKA, Warszawa, PL

Według raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych

Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy

f = 2 śr MODULACJE

Teoria przetwarzania A/C i C/A.

System detekcji i analizowania osobliwości w sygnale cyfrowym

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Podstawowe pojęcia. Teoria informacji

A3 : Wzmacniacze operacyjne w układach liniowych

Transformata Fouriera

KODOWANIE INFORMACJI DODATKOWYCH W STRUKTURZE

Klasyfikacja metod kompresji

Przykładowe pytania 1/11

Przekształcenia punktowe

Zakres wymaganych wiadomości do testów z przedmiotu Metrologia. Wprowadzenie do obsługi multimetrów analogowych i cyfrowych

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

TRANSFORMATA FALKOWA. Joanna Świebocka-Więk

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

OCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Dodatek A Odprowadzenia i techniki rejestracji badania EKG. 178

Cyfrowy system łączności dla bezzałogowych statków powietrznych średniego zasięgu. 20 maja, 2016 R. Krenz 1

1.ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA...5 DODATEK C. OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR... 7

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Ćwiczenie 21. Badanie właściwości dynamicznych obiektów II rzędu. Zakres wymaganych wiadomości do kolokwium wstępnego: Program ćwiczenia:

Wybrane metody kompresji obrazów

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Akustyka muzyczna ANALIZA DŹWIĘKÓW MUZYCZNYCH

CZAZ GT BIBLIOTEKA FUNKCJI PRZEKAŹNIKI, LOGIKA, POMIARY. DODATKOWE ELEMENTY FUNKCJONALNE DSP v.2

Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Prof. Stanisław Jankowski

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

TRANSFORMATA FALKOWA 2D. Oprogramowanie Systemów Obrazowania 2016/2017

Tranzystor bipolarny LABORATORIUM 5 i 6

PL B BUP 16/04. Kleczkowski Piotr,Kraków,PL WUP 04/09

Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30

Przetwarzanie sygnałów

Wpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji

LABORATORIUM PROCESORY SYGNAŁOWE W AUTOMATYCE PRZEMYSŁOWEJ. Zasady arytmetyki stałoprzecinkowej oraz operacji arytmetycznych w formatach Q

10. Zmiany elektrokardiograficzne

Przetwarzanie A/C i C/A

Transkrypt:

ODRĘBNA KOMPRESJA WYŻSZYCH OKTAW ELEKTROKARDIOGRAMU Piotr Augustyniak Katedra Automatyki AGH, 30-059 Kraków, Mickiewicza 30, e_mail: august@biocyb.ia.agh.edu.pl Streszczenie Przedmiotem referatu jest algorytm kompresji elektrokardiogramów wykorzystujący dekompozycję czasowo-częstotliwościową sygnału i spodziewaną chwilową szerokość jego pasma. W zakresie wyższych oktaw otrzymano sygnał odcinkami ciągły, uzupełniony bajtem synchronizacji z sygnałem podstawowym i współczynnikiem normalizacji rozdzielczości. Algorytm zawiera mechanizmy kontroli zniekształceń w dziedzinie czasu oraz dopasowania parametrów do odmiennej niż założona charakterystyki sygnału (np. elektrokardiogram patologiczny). Uzyskany współczynnik kompresji 4.90 przy zniekształceniach poniżej 5% uznano za wynik obiecujący. 1. Wstęp Kompresja sygnałów elektrokardiograficznych jest zagadnieniem coraz bardziej istotnym, tym bardziej im powszechniejsze stają się techniki zapisów długoczasowych (metodą Holtera). Z jednej strony, współczynniki kompresji możliwe do osiągnięcia metodami bezstratnymi są niezadowalające, z drugiej strony, powszechnie kwestionowane jest stosowanie metod stratnych, co powszechnie wiązane jest z ryzykiem zniekształcenia informacji istotnych diagnostycznie [1]. Analiza tych zniekształceń prowadzi do wniosku, że stosowanie uniwersalnych metod kompresji najczęściej opartych na parametrach energetycznych do elektrokardiogramu, powinno być zastąpione przez metody dedykowane wykorzystujące wiedzę o sygnale i jego strukturze. Wiedza ta jest aplikowana w poszczególnych partiach sygnału w zależności od rezultatów analizy dokonywanej automatycznie z użyciem powszechnie stosowanych klinicznie algorytmów [2] - bezpośrednio przed procesem kompresji. Opisany algorytm kompresji wykorzystuje opracowaną w Laboratorium Biocybernetyki AGH funkcję chwilowego pasma elektrokardiogramu [3]. 2. Narzędzia kontroli procesu kompresji Rozdział ten poświęcony jest opisowi zastosowanych w algorytmie kompresji mechanizmów predykcyjno-korekcyjnych, które realizują bieżące dopasowanie chwilowych parametrów kompresji do lokalnych własności sygnału. Mechanizmy te wykorzystują wiedzę o sygnale EKG i zawierają algorytmy przetwarzania typowe dla tego właśnie sygnału, co uprawnia stwierdzenie, że metoda kompresji jest dedykowana dla elektrokardiogramu. Opracowanie analogicznych mechanizmów wykorzystujących własności typowe dla innych sygnałów umożliwi wykorzystanie opisanego algorytmu do ich kompresji. 2.1. Chwilowe pasmo elektrokardiogramu Chwilowe pasmo elektrokardiogramu jest funkcją czasu opracowaną na podstawie typowych przebiegów EKG definiującą chwilową spodziewaną szerokość pasma na podstawie punktów początkowych i końcowych rozpoznanych załamków. Funkcja jest zdefiniowana na powierzchni czasowo-częstotliwościowej i oddziela współczynniki, których praca finansowana ze źródeł KBN nr grantu: 8 T11E 007 17

wkład w treść informacyjną sygnału nie przekracza założonego progu (np. 5%). Przykładową wartość chwilowej szerokości pasma dla zespołu QRS przedstawia rys. 1. Rys.1. Spodziewana reprezentacja czasowo-częstotliwościowa zespołu QRS; czarna linia oddziela współczynniki reprezentujące poniżej 5% wartości chwilowej energii jest to funkcja chwilowego pasma elektrokardiogramu. Wykazano, że przy założeniu strat na poziomie 5% ilość niezerowych współczynników powierzchni czasowo-częstotliwościowej nie przekracza 20% ogólnej ich liczby [4]. 2.2. Filtracja w dziedzinie czasowo-częstotliwościowej Ponieważ funkcja chwilowego pasma elektrokardiogramu jest określona na czasowoczęstotliwościowej reprezentacji sygnału w obrębie wykrytych załamków wymagane jest użycie bezstratnej transformacji czasowo-częstotliwościowej, np. transformacji falkowej. Dopiero w tej dziedzinie możliwa będzie eliminacja współczynników reprezentacji czasowoczęstotliwościowej nie niosących istotnych informacji, czyli leżących poza zakresem wyznaczonym przez funkcję chwilowego pasma elektrokardiogramu. - Jest sprawą fundamentalną użycie transformacji bezstratnej (opartej na dekompozycji ortonormalnej), gdyż warunkuje to prawidłową rekonstrukcję (dekompresję) sygnału. - Transformacja powinna używać filtrów o możliwie krótkim nośniku i wprowadzających minimalne zniekształcenia fazowe. Transformacja użyta w opisywanym algorytmie kompresji wykorzystywała biortogonalne filtry Daubechies 5 rzędu i algorytm dekompozycji piramidowej [5]. Dekompozycja sygnału o oryginalnej częstotliwości próbkowania 256 Hz, została przeprowadzona na trzech poziomach, co umożliwiło wydzielenie oktaw o pasmach: 64...128 Hz, 32...64 Hz oraz 16...32 Hz (rys. 2). Poniżej 16 Hz zachowano sygnał oryginalny gdyż: - przeprowadzone badania wykazały mały związek zawartości informacyjnej sygnału z załamkami elektrokardiogramu, - efektywna częstotliwość próbkowania wynosi 32 Hz i odpowiadający jej okres (30 ms) jest porównywalny z długością załamków, - sygnał o pasmie 0...16 Hz jest reprezentowany przez niewielka ilość współczynników i ich ewentualna modyfikacja nie jest już tak interesująca z punktu widzenia kompresji.

Filtr dolnoprzepustowy Daubechies 5 rzędu Filtr górnoprzepustowy Daubechies 5 rzędu Rys. 2. Współczynniki zastosowanych filtrów ortogonalnych i schemat dekompozycji piramidowej, obok przedstawiono symbolicznie długość i zawartość widmową produktów kolejnych etapów 2.3. Metody weryfikacji poziomu zakłóceń Funkcja chwilowego pasma elektrokardiogramu została określona na podstawie własności statystycznych typowych zapisów. Istnieje uzasadniona obawa, że pojawi się sygnał EKG nie spełniający założeń przyjętych podczas konstruowania funkcji chwilowego pasma. Przykładowe sytuacje to: - migotanie przedsionków, blok przedsionkowo-komorowy, migotanie komór struktura sygnału odbiega od założonej kolejności załamków P, QRS i T; - podwyższony poziom zakłóceń w pasmach podlegających modyfikacji w dziedzinie czasowo-częstotliwościowej jest to zwykle związane ze zmniejszoną dokładnością wyznaczania granic załamków. Proponowany algorytm kompresji korzysta z dwóch metod weryfikacji poziomu zniekształceń sygnału: - poprzez zastosowanie odwrotnej transformacji falkowej do sygnału skompresowanego a następnie porównanie sygnału zrekonstruowanego z sygnałem oryginalnym, - poprzez analizę istotności współczynników reprezentacji czasowo-częstotliwościowej załamka w stosunku do odcinka referencyjnego (linii izoelektrycznej). Obie opisane metody wprowadzają modyfikacje wpływu funkcji chwilowego pasma elektrokardiogramu na eliminację współczynników powierzchni czasowo-częstotliwościowej. 3. Algorytm kompresji sygnału EKG Użycie modyfikowanej funkcji chwilowego pasma prowadzi do uzyskania powierzchni czasowo-częstotliwościowej na której sygnał poniżej ostatniego poziomu dekompozycji (16 Hz) będzie ciągły, natomiast sygnały wyższych oktaw będą tylko odcinkami niezerowe. Wystąpią one tylko tam, gdzie jest to istotne z punktu widzenia treści informacyjnej sygnału (rys. 3).

64...128 Hz 32...64 Hz 16...32 Hz 0...16 Hz Rys. 3. Powierzchnia czasowo-częstotliwościowa sygnału EKG zmodyfikowana przez funkcję pasma chwilowego. Sygnał poniżej ostatniego poziomu dekompozycji jest ciągły, natomiast pozostałe sygnały są odcinkami ciągłe i występują tylko tam, gdzie jest to niezbędne z punktu widzenia zachowania treści informacyjnej sygnału. Poniżej: odpowiadający sygnał EKG. Schemat blokowy algorytmu kompresji przedstawia rysunek 4. porównanie sygn. zrekonstruowanego z oryginalnym przekształcenie t-f t (IWT) identyfikacja załamków P, QRS i T przekształcenie t t-f (WT) modyfikacja powierzchni t-f normalizacja rozdzielczości obliczenie istotności współczynników t-f Rys. 4. Schemat blokowy algorytmu kompresji Niezerowe odcinki sygnałów wyższych oktaw są poprzedzone bajtem synchronizującym zawierającym pozycję ich początku względem sygnału ciągłego, natomiast zawartość odcinków jest przedmiotem normalizacji rozdzielczości. Normalizacja rozdzielczości polega na ustaleniu - dla każdego odcinka sygnału indywidualnie - nowej jednostki odpowiadającej 1 LSB, tak aby rozdzielczość nie przekraczała 8 bitów. W większości przypadków odcinki sygnałów wyższych oktaw niosą niewielką energię, najstarsze bity nie są wykorzystane i żadne przeskalowanie nie jest konieczne. W przeciwnym przypadku, odszukiwane jest maksimum odcinka i wszystkie jego wartości są normalizowane tak, aby wartość maksymalna była reprezentowana przez 255. Jeżeli przeskalowanie amplitudy było wykonane, nowa wartość odpowiadająca 1 LSB jest zapisywana w bajcie poprzedzającym sygnał. Warto zwrócić uwagę, że jednostka ta może być inna dla kolejnych odcinków sygnału należących do tej samej oktawy. Sygnał ciągły w paśmie 0...16 Hz jest przenoszony z pełną rozdzielczością 14 bitów. Struktura sygnału skompresowanego jest przedstawiona na rys. 5.

bajt synchronizacji bajt przeskalowania wartości 8 bitowe wartości 14 bitowe 64...128Hz 32...64 Hz 16...32 Hz 0...16 Hz Rys. 5. Struktura sygnału skompresowanego 4. Rezultaty Stopień kompresji sygnału EKG w dużej mierze zależy od lokalnych jego własności, toteż nie jest możliwe podanie dokładnej wartości obowiązującej dla wszystkich zapisów. Przeprowadzone testy opisywanego algorytmu z użyciem plików z podstawowego katalogu kardiologicznej bazy danych MIT-BIH (MITDB, po przepróbkowaniu na 256 Hz) umożliwiły uzyskanie współczynnika kompresji równego 4.90, co wydaje się wartością znaczną przy dopuszczeniu zniekształceń lokalnie tylko sięgających 5%. W rzeczywistości mogą się jednak pojawić sygnały dla których współczynnik kompresji będzie niższy. 5. Dyskusja Opisany algorytm kompresji elektrokardiogramów został wykonany w wersji eksperymentalnej umożliwiającej dalsze badania dotyczące bardziej szczegółowych zagadnień: - rola i zakres oddziaływania metod weryfikacji zakłóceń powinny być przedmiotem dalszych analiz, szczególnie przy wykorzystaniu elektrokardiogramów patologicznych; - z medycznego punktu widzenia, należy umożliwić lekarzowi znającemu dodatkowe uwarunkowania modyfikację funkcji określonego pasma; typowym zastosowaniem jest poszukiwanie późnych potencjałów (LP) wysokie częstotliwości będą wówczas przenoszone bezstratnie w obrębie zespołu QRS i bezpośrednio po nim; - znacząca ilość współczynników (61%) to sygnał w paśmie 0...16 Hz; ponieważ dekompozycja czasowo-częstotliwościowa tak rzadko próbkowanego sygnału jest problematyczna, celowe wydaje się zastosowanie innego algorytmu kompresji bezstratnej (np. kodowania przyrostowego) do tego sygnału. Bibliografia [1] Polskie Towarzystwo Kardiologiczne Standardy postępowania w badaniu Holterowskim nakładem PTK, Warszawa 1997 [2] D. Morlet Algorithmes de localisation, classification et delimitation precise des ondes dans le systeme de Lyon these INSA-Lyon 1986. [3] P. Augustyniak Pasmo chwilowe sygnału elektrokardiograficznego w materiałach konferencji TiM 99, 18-20.11.1999 [4] P. Augustyniak, R. Tadeusiewicz "The Bandwidth Variability of a Typical Electrocardiogram" w materiałach konferencji EMBEC 99, Vienna 3-7.11.1999 [5] I. Daubechies "Ten lectures on wavelets" CBMS-NSF conference series in applied mathematics. SIAM Ed, 1992,