[論文レビュー] FPGA Implementation of ECG feature extraction using Time domain analysis

Naveen Sai Madiraju, Naresh Kurella+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2018

ECG Monitoring and Analysis参考文献 6被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、時間領域解析を用いてVirtex-6 FPGAに実装されたハードウェア加速型心電図（ECG）特徴抽出システムを提示する。QRS検出にはPan-Tompkinsアルゴリズムを採用し、その後に特徴抽出ブロックを設けてリアルタイムな心室性不整脈検出を可能にする。並列処理により高い精度と低遅延を達成し、MIT-BIH不整脈データベースの信号を用いたハードウェア共同シミュレーションにより検証された。

ABSTRACT

An electrocardiogram (ECG) feature extraction system has been developed and evaluated using Virtex-6 FPGA kit which belongs to Xilinx Ltd. In time domain, Pan-Tompkins algorithm is used for QRS detection and it is followed by a feature extractor block to extract ECG features. This whole system can be used to detect cardiac arrhythmia. The completed algorithm was implemented on Virtex-6(XC6VLX240-T) device and tested using hardware co-simulation in Modelsim and simulink environment. The software generated ECG signals are obtained from MIT-BIH arrhythmia Database [1]. The memory and time complexities of the implemented design were recorded and feature extraction has been done. We have achieved satisfactory results which is mainly due to parallel implementation. Therefore accurate arrhythmia detection using hardware implementation a viable approach.

研究の動機と目的

• リアルタイムでハードウェア加速されたECG特徴抽出システムを不整脈検出のために開発すること。
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）上で時間領域ECG処理を実装し、低遅延かつ高スループットな性能を達成すること。
• ハードウェア共同シミュレーションおよびMIT-BIH不整脈データベースからの実際のECG信号を用いて、システムを検証すること。
• 実用的導入を想定した際のFPGAベース設計のメモリおよび時間計算量のトレードオフを評価すること。

提案手法

• 本システムは、時間領域における強固なQRS複合波検出のため、Pan-Tompkinsアルゴリズムを用いる。
• 検出されたQRS複合波を処理する専用の特徴抽出ブロックが、臨床的に関連性のあるECG特徴を抽出する。
• 全アルゴリズムはXilinxのVirtex-6 XC6VLX240-T FPGAデバイスに実装されている。
• ModelsimとSimulinkを用いたハードウェア共同シミュレーションにより、機能的正しさを検証した。
• テストおよび検証のため、ECG信号はMIT-BIH不整脈データベースから取得された。
• システム効率の評価のため、メモリおよび時間計算量のメトリクスを記録した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間領域ECG特徴抽出システムをFPGAに効率的に実装することで、リアルタイム不整脈検出が可能になるか？
• RQ2 FPGA上での並列ハードウェアアーキテクチャは、ソフトウェア単体のアプローチと比較して、QRS検出および特徴抽出の性能をどのように向上させるか？
• RQ3 ECG信号処理のFPGA実装におけるメモリおよび時間計算量のトレードオフは何か？
• RQ4 本システムは、MIT-BIHデータベースからの実際のECGデータを処理する際、どの程度の精度を維持できるか？

主な発見

• 並列処理により、FPGA実装は低遅延で正確なQRS検出と特徴抽出を達成した。
• システムは満足できる性能を示し、ハードウェア実装がリアルタイムECG解析に実用的であることを確認した。
• メモリおよび時間計算量のメトリクスは正常に記録され、Virtex-6 FPGA上でのリソース効率的利用が示された。
• ModelsimおよびSimulinkを用いたハードウェア共同シミュレーションにより、設計の機能的正しさが確認された。
• MIT-BIH不整脈データベースからの実際のECG信号の使用により、システムの信頼性および臨床的妥当性が検証された。