[論文レビュー] Wavelet Based QRS Complex Detection of ECG Signal

Sayantan Mukhopadhyay, Shouvik Biswas+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2012

ECG Monitoring and Analysis被引用数 30

ひとこと要約

本論文では、ダウベシーズ・ウェーブレット部分帯域を用いたマルチリゾリューション・ウェーブレット変換に基づく手法を提案し、心電図信号におけるP波、Q波、R波、S波、T波の正確な検出を実現する。この手法は、PQRSTピークの検出およびR-R、P-P、Q-Q、S-S、T-T間隔の測定において100％の正確性を達成しており、しきい値処理および信号合成技術を用いることで、心疾患の正確な同定が可能である。

ABSTRACT

The Electrocardiogram (ECG) is a sensitive diagnostic tool that is used to detect various cardiovascular diseases by measuring and recording the electrical activity of the heart in exquisite detail. A wide range of heart condition is determined by thorough examination of the features of the ECG report. Automatic extraction of time plane features is important for identification of vital cardiac diseases. This paper presents a multi-resolution wavelet transform based system for detection 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T' peaks complex from original ECG signal. 'R-R' time lapse is an important minutia of the ECG signal that corresponds to the heartbeat of the concerned person. Abrupt increase in height of the 'R' wave or changes in the measurement of the 'R-R' denote various anomalies of human heart. Similarly 'P-P', 'Q-Q', 'S-S', 'T-T' also corresponds to different anomalies of heart and their peak amplitude also envisages other cardiac diseases. In this proposed method the 'PQRST' peaks are marked and stored over the entire signal and the time interval between two consecutive 'R' peaks and other peaks interval are measured to detect anomalies in behavior of heart, if any. The peaks are achieved by the composition of Daubeheissub bands wavelet of original ECG signal. The accuracy of the 'PQRST' complex detection and interval measurement is achieved up to 100% with high exactitude by processing and thresholding the original ECG signal.

研究の動機と目的

• 臨床診断のため、心電図信号におけるP、Q、R、S、T波ピークの自動的かつ正確な検出を可能にすること。
• 心疾患の異常を示す重要な指標としてのインターベート間隔（R-R、P-P、Q-Q、S-S、T-T）を測定すること。
• 信頼性の高い心電図特徴抽出を実現する、強固なマルチリゾリューション・ウェーブレットベースのシステムの開発。
• ダウベシーズ・ウェーブレット部分帯域を用いて、心電図の形態的特徴を高精度で検出すること。
• 心電図信号特徴の自動分析を通じて、心血管疾患の早期診断を支援すること。

提案手法

• 本手法は、ダウベシーズ・ウェーブレットを用いたマルチリゾリューション・ウェーブレット変換を用いて、心電図信号を部分帯域に分解する。
• ピーク検出は、ウェーブレット部分帯域におけるエネルギー分布および振幅特性の分析によって実施される。
• 分解された部分帯域にしきい値処理を適用し、P、Q、R、S、T波ピークを分離してマークする。
• 検出されたピーク位置からR-R間隔および他のインターピーク間隔を計算し、心拍リズムを評価する。
• ダウベシーズ部分帯域からの信号合成を用いて、検出されたPQRST複合波を再構成および精緻化する。
• 元の心電図信号を処理し、時間領域特徴を高い精度と一貫性をもって抽出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェーブレットベースの手法は、心電図信号におけるP、Q、R、S、T波ピークの検出において100％の正確性を達成できるか？
• RQ2 マルチリゾリューション・ウェーブレット解析は、R-R、P-P、Q-Q、S-S、T-Tなどのインターベット間隔をどれほど効果的に検出・測定できるか？
• RQ3 ダウベシーズ・ウェーブレット部分帯域分解は、心電図特徴抽出の正確性をどの程度向上させるか？
• RQ4 ノイズの多い心電図信号において、ウェーブレット係数のしきい値処理が心拍波形の形態を信頼性高く区別できるか？
• RQ5 提案手法は、正確な間隔測定を通じて、心疾患の異常を信頼性高く検出できるか？

主な発見

• 提案手法は、心電図信号におけるPQRST波ピークの検出において100％の正確性を達成した。
• R-R間隔および他のインターピーク間隔（P-P、Q-Q、S-S、T-T）は、高い正確性と一貫性をもって測定された。
• ダウベシーズ・ウェーブレット部分帯域は、正確なピーク位置特定に向けた心電図信号の形態的特徴を効果的に捉えている。
• ウェーブレット変換された信号に対するしきい値処理は、心拍波形検出の正確性を顕著に向上させた。
• システムは、全心電図信号にわたってすべてのPQRSTピークを正確に特定・保存し、後続の分析に備えた。
• 本手法は、心電図の時間領域特徴の正確な測定を通じて、心疾患の異常を信頼性高く検出できる。