[論文レビュー] Higher order spectral analysis of ECG signals

Yamini Kotriwar, Sneha Kachhara+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2018

ECG Monitoring and Analysis参考文献 23被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、60秒間の心電図（ECG）信号に対して高次スペクトル解析、特にバイスペクトル推定とバイコherenceを用いて、心機能の非線形ダイナミクスおよび異常を検出する。健康なECGでは、脈拍周波数（1 Hz）と高調波との間に強い2次位相結合が観察されるが、病的状態では1 Hz周波数のパワーが抑制され、高周波数ノイズが増加し、バイコherenceパターンが変化する——特に心筋梗塞および不整脈において顕著で、病理的 Chaos および非動的ノイズ成分を示唆している。

ABSTRACT

Higher Order Spectral (HOS) analysis is often applied effectively to analyze many bio-medical signals to detect nonlinear and non-Gaussian processes. One of the most basic HOS methods is the bispectral estimation, which extracts the degree of quadratic phase coupling between individual frequency components of a nonlinear signal. Most of the studies in this direction as applied to ECG signals are on the conventional, long duration (up to 24 hours) Heart Rate Variability (HRV) data. We report results of our studies on short duration ECG data of 60 seconds using power spectral and bispectral parameters. We analyze 60 healthy cases and 60 cases of patients diagnosed with four different heart diseases, Bundle Branch Block, Cardiomyopathy, Dysrhythmia and Myocardial Infarction. From the power spectra of these data sets we observe that the pulse frequency around 1 Hz has maximum power for all normal ECG data while in all disease cases, the power in the pulse frequency is suppressed and gets distributed among higher frequencies. The bicoherence indices computed show that the pulse frequency has strong quadratic phase coupling with a large number of higher frequencies in healthy cases indicating nonlinearity in the underlying dynamical processes. The loss or decrease of the phase coupling with pulse frequency is a clear indicator of abnormal conditions. In specific cases, bicoherence studies coupled with spectral filter, suggest ECG for Myocardial Infarction has noisy components while in Dysrhythmia, power is mostly at high frequencies with strong quadratic coupling indicating much more irregularity and complexity than normal ECG signals. In addition to serving as indicators suggestive of abnormal conditions of the heart, the detailed analysis presented can lead to a wholistic understanding of normal heart dynamics and its variations during onset of diseases.

研究の動機と目的

• 短時間（60秒）のECG信号が、従来のHRV解析を超えて心機能の非線形ダイナミカル特徴を明らかにできるかどうかを調査すること。
• 特にバイスペクトルおよびバイコherence手法を用いた高次スペクトル解析の、ECG信号における微細な異常の検出可能性を評価すること。
• 12誘導ECGデータから導出されたパワースペクトルおよびバイコherenceインデックスを用いて、健康な状態と病的状態の心臓ダイナミクスを区別すること。
• 心筋梗塞、不整脈、心筋症、束支部ブロックなどの疾患特異的スペクトルおよび非線形結合パターンを同定し、診断分類の向上を図ること。

提案手法

• 60名の健康な被験者および4種類の心疾患を有する60名の患者から得られた60秒間の12誘導ECG信号に対して、パワースペクトル密度（PSD）解析を実施した。
• バイスペクトル推定を適用してバイコherenceを計算し、周波数成分間の2次位相結合を定量化した。
• バイコherenceフィルタリングを用いて、主ピーク周波数でのフィルタリング有無を比較することで、動的起源を有する周波数成分を分離した。
• 脈拍周波数（1 Hz）および主ピーク周波数を含む有意なバイコherenceペアの数を算出し、非線形結合の強度を評価した。
• 誘導3～6におけるチャンネル別解析を実施し、スペクトルおよび非線形特徴の空間的変動を検出した。
• 健康群と病的群との間で、バイコherenceインデックスおよび周波数帯域ごとのパワーディストリビューションの統計的比較を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 短時間ECG信号の高次スペクトル解析は、標準的なHRV解析では検出できない非線形ダイナミカル特徴を明らかにするか？
• RQ2 束支部ブロック、心筋症、不整脈、心筋梗塞を有する患者と健康な被験者との間で、ECG信号におけるパワー分布およびバイコherenceの違いは何か？
• RQ3 バイコherenceフィルタリングは、ECGスペクトルにおける動的結合周波数とノイズ的成分を区別できるか？
• RQ4 有意なバイコherenceペアの数および分布が、疾患の重症度またはタイプとどの程度相関しているか？
• RQ5 60秒間のECGにおけるパワーおよびバイコherenceパターンは、心疾患の指標として信頼性があるか？

主な発見

• 健康なECGでは、脈拍周波数（1 Hz）が最大パワーを示し、複数の高調波および周波数ペアと強いバイコherenceを示しており、顕著な非線形位相結合が確認された。
• すべての疾患状態において、1 Hz周波数のパワーが抑制され、高周波数帯に再分配されており、正常な周期的ダイナミクスの破壊を示唆している。
• 心筋梗塞症例では、フィルタリング後の有意なバイコherenceペアの数が減少しており、パワースペクトルにノイズ的または確率的成分が存在することを示している。
• 不整脈症例では、パワースペクトルに有意なピークが著しく多く、脈拍周波数および主ピーク周波数と広範囲にわたるバイコherenceを示しており、より混沌としたダイナミクスを示している。
• 脈拍周波数を含む有意なバイコherenceペアの数は、心筋梗塞例において健康例よりも少ないため、一貫した非線形結合の喪失が示唆された。
• 誘導3～6では、特に心筋梗塞および不整脈において、正常行動からの変動が顕著に強く、局所的ダイナミクス変化を示している。