EKG işaretlerinin analizi ve gürültüden arındırılması

Elektrokardiyogram (EKG), tanı amaçlı elektrotlar kullanarak vücut yüzeyinden kayıt yapılan, insan kalp kasının kasılmasından kaynaklanan bir biyoelektrik sinyaldir. Elde etme veya iletim sırasında, klinik olarak kaydedilmiş EKG sinyalleri genellikle güç hattı girişimi, temas gürültüsü, kas kasılma gürültüsü, elektrot hareket artefaktı, taban çizgisi kayması ve sinyal işleme artefaktı gibi gürültü ve artefaktlarla bozulur. Mekansal, zamansal ve frekans alanında kaydedilen EKG sinyali ile seslerin etkileşimi istenen sinyali gizler ve ondan alınabilecek bilgi miktarını azaltır, klinisyeni yanlış yönlendirir ve tanı sürecini engeller. Gürültü kaynaklarını azaltmak, çıkarmak veya ayırmak için birçok filtreleme tekniği önerilmiştir, ancak sinyalin morfolojik şeklini bozmadan gürültüyü tamamen ortadan kaldıran sağlam ve güvenilir bir filtreleme tekniği bulmakta zorluk vardır. Son zamanlarda, Kör Kaynak Ayırma (BSS) ve Model Tabanlı Filtreleme teknikleri, biyomedikal sinyal işleme alanında iyi sonuçlar göstermiştir. Bu çalışmada, ölçülen EKG sinyal karışımını istatistiksel özelliklerine dayanarak bağımsız bileşenlere ayırmak için Bağımsız Bileşen Analizi (RobustICA) kullanılmış, daha sonra temiz bir sinyali tahmin etmek için bir tahmin algoritmasından yararlanılmıştır. Diğer taraftan, gürültüsüz bir sinyali tahmin etmek için Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) ile doğrusal olmayan ECG sinyalinin doğrusal olmayan modelini kullanarak model tabanlı filtreleme gerçeklenmiştir. Önerilen algoritmalar, taban çizgisi kayması (BW), kas artefaktı (MA) ve elektrot hareketi (EM) gibi basit filtrelerle kaldırılamayan en yaygın EKG gürültülerini gidermek için kullanıldı. Önerilen yöntemlerin etkinliği, normal EKG sinyaline yapay olarak taban çizgisi kayması, kas artefaktı ve elektrot hareketi artefaktları eklenerek üretilen çeşitli gürültülü EKG sinyalleri 20 ila -20 Desibel arasında sinyal / gürültü oranı (SNR) olan bir veritabanı oluşturulmuştur. Filtreleme işleminden sonra filtrelenmiş EKG kayıtlarını SNR ve morfolojilerini incelenmiştir. ICA ve EKF'nin performans karşılaştırması, ICA'nın bazal dolaşımı ve elektrot hareketini azaltma oranını azaltma oranına kıyasla kas artefaktını azaltmada daha iyi sonuçlar ürettiğini gösterirken, EKF, sadece SNR düşük olduğunda kas yapısının azaltılmasında iyi sonuçlar gösterir. Analiz sonuçları, ICA'nın bazal dolaşan ve elektrot hareketi yapılarının azaltılmasında EKF'den daha iyi olduğunu gösterirken, her ikisi de kas artefaktının azaltılmasında iyi sonuç verdiğini göstermektedir.