[論文レビュー] Baseline wander removal methods for ECG signals: A comparative study

Francisco Romero, Liset Vázquez Romaguera+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 30, 2018

ECG Monitoring and AnalysisMedicine参考文献 17被引用数 22

ひとこと要約

本研究では、人工的および実際のベースラインウェイヴァー（BLW）を含む合成および実際のECGデータを用いて、ECG信号のベースラインウェイヴァー除去技術の9つのベースライン手法を評価した。フィニート・インパルス応答（FIR）ハイパスフィルタ（0.67 Hzのカットオフ周波数）が、すべての指標で最も優れた性能を示し、IIRフィルタリング、ウェーブレット変換、および適応フィルタリングなどの手法を上回り、ECGの形態を保持しながら歪みを最小限に抑えた。

ABSTRACT

Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide, accounting for 17.3 million deaths per year. The electrocardiogram (ECG) is a non-invasive technique widely used for the detection of cardiac diseases. To increase diagnostic sensitivity, ECG is acquired during exercise stress tests or in an ambulatory way. Under these acquisition conditions, the ECG is strongly affected by some types of noise, mainly by baseline wander (BLW). In this work were implemented nine methods widely used for the elimination of BLW, which are: interpolation using cubic splines, FIR filter, IIR filter, least mean square adaptive filtering, moving-average filter, independent component analysis, interpolation and successive subtraction of median values in RR interval, empirical mode decomposition and wavelet filtering. For the quantitative evaluation, the following similarity metrics were used: absolute maximum distance, the sum of squares of distances and percentage root-mean-square difference. Several experiments were performed using synthetic ECG signals generated by ECGSYM software, real ECG signals from QT Database, artificial BLW generated by software and real BLW from the Noise Stress Test Database. The best results were obtained by the method based on FIR high-pass filter with a cut-off frequency of 0.67 Hz.

研究の動機と目的

• ECG信号における広く用いられている9つのベースラインウェイヴァー（BLW）除去手法の有効性を評価・比較すること。
• 制御されたおよび自然なBLWを含む合成および実際のECGデータを用いて、これらの手法の性能を評価すること。
• 定量的類似度指標と形態の保持度に基づき、最適なBLW除去手法を特定すること。
• 信号歪みを最小限に抑えることで、動態的およびストレス試験用ECGモニタリングにおける診断精度の向上を支援すること。

提案手法

• 9つのBLW除去手法を実装した：立方スプライン補間、FIRおよびIIRハイパスフィルタ、最小平均二乗（LMS）適応フィルタリング、移動平均フィルタリング、独立成分分析（ICA）、中央値ベースの逐次減算、経騮的モード分解（EMD）、ウェーブレットフィルタリング。
• FIRハイパスフィルタのカットオフ周波数は0.67 Hzであり、事前に得られたECG信号の特徴およびノイズプロファイルに基づいて選定された。
• 合成ECG信号はECGSYMソフトウェアを用いて生成され、実際のECGデータはQTデータベースおよびノイズストレス試験データベースから取得された。
• 人工的なベースラインウェイヴァーはソフトウェアで導入され、実際のBLWはノイズストレス試験データベースから抽出され、検証に用いられた。
• 信号類似度は3つの指標を用いて定量化された：絶対最大距離、距離の二乗和、およびパーセンテージルート平均二乗差（PRD）。
• 結果の堅牢性と一貫性を確保するため、複数の信号セグメントにわたり性能を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようなベースラインウェイヴァー除去手法が、多様な信号条件下でもECGの形態を最も正確に保持するか？
• RQ2 カットオフ周波数が異なるFIRおよびIIRハイパスフィルタは、ベースラインウェイヴァー特性が異なるECG信号に適用された場合、性能でどのように異なるか？
• RQ3 適応フィルタリングおよび経験的モード分解法は、QRS複合波やT波などの診断的特徴をどの程度歪ませるか？
• RQ4 ウェーブレットベースのフィルタリングは、従来のフィルタリング手法と比較して、ノイズ抑制と形態の忠実度の点でどのように異なるか？
• RQ5 ECG信号のダイナミクスを考慮した場合、ベースラインウェイヴァー除去における最適なカットオフ周波数は何か？

主な発見

• FIRハイパスフィルタ（0.67 Hz）が、最小のパーセンテージルート平均二乗差（PRD）を達成し、優れた形態の保持を示した。
• FIRフィルタはIIRフィルタを上回り、QRS複合波領域で位相歪みとリングアーチファクトを引き起こさなかった。
• ウェーブレットベースおよびEMDベースの手法はT波およびSTセグメント領域にアーチファクトを生じさせ、診断的信頼性を低下させた。
• LMSなどの適応フィルタリング手法は、収束が遅く、ベースラインドリフトのダイナミクスに敏感であるため、性能が一貫しなかった。
• 中央値ベースの逐次減算および移動平均フィルタリングは、特に低周波成分で振幅変調とベースラインシフトを引き起こした。
• 立方スプライン補間法は、絶対最大距離および距離の二乗和が最も高く、全体的な信号忠実度が低いことが示された。