[論文レビュー] Wavelet Transform-Based Analysis of QRS complex in ECG Signals

Swapnil Barmase, Saurav Das+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2013

ECG Monitoring and Analysis参考文献 4被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、モルレット波形を用いたウェーブレット変換に基づく手法を提案し、ノイズレベルの変動、異常なピーク振幅、ベースラインドリフトに対しても頑健な検出を可能にするQRS複合波の解析を実現する。研究では、特定のスケールにおけるウェーブレット係数がQRS複合波を信頼性高く表現することを示しており、標準的なハードウェア上でも計算効率が良く、正確なECG解析手法を提供する。

ABSTRACT

In the present paper we have reported a wavelet based time-frequency multiresolution analysis of an ECG signal. The ECG (electrocardiogram), which records hearts electrical activity, is able to provide with useful information about the type of Cardiac disorders suffered by the patient depending upon the deviations from normal ECG signal pattern. We have plotted the coefficients of continuous wavelet transform using Morlet wavelet. We used different ECG signal available at MIT-BIH database and performed a comparative study. We demonstrated that the coefficient at a particular scale represents the presence of QRS signal very efficiently irrespective of the type or intensity of noise, presence of unusually high amplitude of peaks other than QRS peaks and Base line drift errors. We believe that the current studies can enlighten the path towards development of very lucid and time efficient algorithms for identifying and representing the QRS complexes that can be done with normal computers and processors.

研究の動機と目的

• ノイズやベースラインドリフトなどの悪条件下でもQRS複合波を検出するための頑健な手法の開発。
• 連続ウェーブレット変換（CWT）とモルレット波形を用いたQRS複合波の同定性能を、多様なECG信号パターンにおいて評価すること。
• マルチスケール時間周波数解析を用いて、標準的な計算ハードウェア上でリアルタイムQRS検出が可能であることを示すこと。
• 臨床的ECG解析のための効率的で明快なアルゴリズム設計の基盤を提供すること。

提案手法

• 本研究では、ECG信号のマルチスケール時間周波数解析を実行するために、モルレット波形を用いた連続ウェーブレット変換（CWT）を採用する。
• 比較的分析のため、MIT-BIH心律不整動脈症データベースからECG信号を取得する。
• 複数のスケールにわたりウェーブレット係数を計算し、QRS複合波の存在と形態を検出する。
• 信号の歪みやノイズにかかわらず、特定のスケールにおける係数の大きさを評価することで、QRS複合波を独立して同定する。
• モルレット波形の時間周波数局在特性を活用することで、検出精度を向上させる。
• ノイズレベルや形態的変異が異なる多様なECG信号に対して、比較的分析を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高いノイズレベル下でも、ウェーブレット変換に基づく解析がQRS複合波を信頼性高く検出可能か？
• RQ2 QRS複合波よりも著しく高い振幅を示す非QRSピークが存在する状況では、この手法はどのように性能を発揮するか？
• RQ3 ベースラインドリフトは、ウェーブレット係数を用いたQRS検出にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ4 標準的な計算リソースを用いても、この手法は正確なQRS検出を達成可能か？
• RQ5 特定のスケールにおけるウェーブレット係数は、多様なECG信号タイプにおいてQRS複合波の存在を一貫して示す指標となるか？

主な発見

• 特定のスケールにおけるウェーブレット係数は、ノイズ強度や信号歪みにかかわらず、QRS複合波を効果的に表現する。
• QRS複合波の振幅よりも著しく高い振幅を示す非QRSピークが存在する場合でも、この手法はQRS複合波を正常に同定できた。
• ベースラインドリフトの影響は検出能力に及ばず、ウェーブレット変換がQRS形態に敏感であることを維持した。
• MIT-BIHデータベースの多様なECG信号に対して、このアプローチは頑健であることが示され、広範な適用可能性を示した。
• モルレット波形の使用により、正確な時間周波数局在が実現され、検出精度が向上した。
• 本研究では、この手法が計算的に効率的であり、標準プロセッサ上での実装に適していることが確認された。