[논문 리뷰] Baseline wander removal methods for ECG signals: A comparative study

Francisco Romero, Liset Vázquez Romaguera외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 30.

ECG Monitoring and AnalysisMedicine참고 문헌 17인용 수 22

한 줄 요약

이 연구는 인위적 및 실제 기저 왜곡(BLW)을 가진 합성 및 실질적인 ECG 신호를 사용하여 아홉 가지 기저 왜곡 제거 기법을 평가한다. 0.67 Hz의 커파이어 주파수를 가진 FIR 고역통과 필터가 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였으며, IIR 필터링, 웨이블릿 변환, 적응형 필터링과 같은 방법들보다 ECG 형태를 유지하면서 왜곡을 최소화하는 데 뛰어났다.

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.

연구 동기 및 목표

• ECG 신호에 대해 널리 사용되는 아홉 가지 기저 왜곡(BLW) 제거 방법의 효과성을 평가하고 비교하는 것.
• 통제된 및 자연스러운 BLW를 가진 합성 및 실질적인 ECG 데이터를 사용하여 이러한 방법의 성능을 평가하는 것.
• 정량적 유사성 지표와 형태 보존 능력을 바탕으로 최적의 BLW 제거 기법을 특정하는 것.
• 신호 왜곡을 최소화하여 암부 및 스트레스 테스트 ECG 모니터링의 진단 정확도를 향상시키는 것.

제안 방법

• 아홉 가지 BLW 제거 방법을 구현함: 세제곱 스퍼라인 보간, FIR 및 IIR 고역통과 필터, 최소 제곱법(LMS) 적응형 필터링, 이동 평균 필터링, 독립 성분 분석(ICA), 중앙값 기반 연속 빼기, 경험적 모드 분해(EMD), 웨이블릿 필터링.
• FIR 고역통과 필터는 이전의 ECG 신호 특성과 노이즈 프로파일을 바탕으로 0.67 Hz의 커파이어 주파수로 설정함.
• 합성 ECG 신호는 ECGSYM 소프트웨어를 사용해 생성되었으며, 실질적인 ECG 데이터는 QT 데이터베이스와 노이즈 스트레스 테스트 데이터베이스에서 확보됨.
• 인위적 기저 왜곡은 소프트웨어를 통해 도입되었으며, 실질적인 BLW는 노이즈 스트레스 테스트 데이터베이스에서 추출되어 검증에 사용됨.
• 신호 유사성은 절대 최대 거리, 거리의 제곱 합, 및 백분율 루트 평균 제곱 차이(PRD)의 세 가지 지표를 사용해 정량화됨.
• 결과의 강건성과 일관성을 확보하기 위해 다수의 신호 세그먼트에서 성능을 평가함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 신호 조건에서 어떤 기저 왜곡 제거 방법이 ECG 형태를 가장 정확하게 유지하는가?
• RQ2 기저 왜곡 특성이 다양할 때 FIR 및 IIR 고역통과 필터의 성능는 어떻게 비교되는가?
• RQ3 적응형 필터링 및 경험적 모드 분해 방법은 QRS 복합체 및 T파형과 같은 진단적 특징을 얼마나 왜곡하는가?
• RQ4 웨이블릿 기반 필터링은 전통적 필터 기반 접근법과 비교해 노이즈 억제 및 형태 유지 성능에서 어떻게 다른가?
• RQ5 ECG 신호 동역학의 제약을 고려할 때, 기저 왜곡 제거에 적합한 최적의 커파이어 주파수는 무엇인가?

주요 결과

• 0.67 Hz 커파이어 주파수를 가진 FIR 고역통과 필터가 가장 낮은 백분율 루트 평균 제곱 차이(PRD)를 기록하여 형태 보존 능력이 뛰어남.
• FIR 필터는 위상 왜곡과 QRS 복합체 영역에서의 리버브 아티팩트를 유발하는 IIR 필터보다 성능이 뛰어남.
• 웨이블릿 기반 및 EMD 기반 방법은 T파형 및 ST-세그먼트 영역에 아티팩트를 유발하여 진단 신뢰도를 떨어뜨림.
• LMS와 같은 적응형 필터링 기법은 수렴 속도가 느리고 기저 왜곡 동역학에 민감하여 일관성 없는 성능을 보임.
• 중앙값 기반 연속 빼기 및 이동 평균 필터링은 특히 저주파 성분에서 진폭 변조와 기저선 이동을 유발함.
• 세제곱 스퍼라인 보간 방법은 가장 높은 절대 최대 거리와 거리의 제곱 합을 기록하여 전반적인 신호 정밀도가 떨어짐.