[논문 리뷰] Current state of nonlinear-type time-frequency analysis and applications to high-frequency biomedical signals

Hau‐Tieng Wu|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 31.

Fault Detection and Control Systems참고 문헌 147인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 비선형 유형의 시간주파수(TF) 분석 방법을 검토하며, 주로 동기분해변환(SST), ConceFT, 탈형상 알고리즘을 중심으로 다루며, 고주파 생체의학 신호에서 해상도 향상과 노이즈에 대한 강건성을 향상시킨다. 이러한 도구들은 PPG, PVP, ta-mECG, 호흡 유량과 같은 복잡하고 비정현파이며 저SNR인 신호를 생리학적으로 의미 있는 성분들로 정확하게 분해할 수 있게 하여 임상 분석에 기여한다.

ABSTRACT

Motivated by analyzing complicated time series, nonlinear-type time-frequency analysis became an active research topic in the past decades. Those developed tools have been applied to various problems. In this article, we review those developed tools and summarize their applications to high-frequency biomedical signals.

연구 동기 및 목표

• 시간에 따라 변화하는 진폭, 주파수, 파형을 가지며 다성분, 비정상성, 저SNR인 고주파 생체의학 신호를 분석하는 데 도전 과제를 해결한다.
• 기존 선형 TF 방법의 한계를 극복하여 밀도가 높거나 비정현파 성분을 정확히 분리할 수 있도록 한다.
• 비선형 유형의 TF 도구를 개발하고 적용하여 단일채널 망각원천분리(scBSS)를 가능하게 한다.
• 임상 생물마커 추출을 위해 순순주파수, 진폭변조, 파형 동역학을 정확하게 추정할 수 있도록 한다.
• 실제 임상 현장 적용을 위해 초장기 신호(예: 14일 분량의 ECG 기록)에서 노이즈와 아티팩트에 대한 강건성을 향상시킨다.

제안 방법

• 연속 웨이블릿 변환(CWT)에 동기분해변환(SST)을 적용하여 시간주파수 평면에서 에너지를 진짜 순순주파수(IF) 성분 주변으로 재할당함으로써 해상도를 향상시킨다.
• 주파수와 시간의 농도(Concentration of Frequency and Time, ConceFT)를 도입하여 비직교 창을 사용함으로써 노이즈 상관관계를 제거하고 비정상적, 이방성 노이즈 조건에서도 성능을 안정화시킨다.
• 단기 체프스트 변환(STCT)과 그 역변환(iSTCT)을 기반으로 한 탈형상 알고리즘을 개발하여 주파수와 주기 사이의 상호보완적 관계를 활용해 고조파 성분에서 기본 IF를 분리한다.
• iSTCT를 비선형 마스크로 사용하여 스펙트로그램에서 고조파 성분을 제거함으로써 기본 진동 성분만 유지하는 개선된 시간주파수 표현(TFR)을 생성한다.
• 탈형상 TFR에 위상 정보를 통합하여 시간주파수 표현을 더욱 날카롭게 만들고, 해상도 향상을 위한 탈형상 SST를 구성한다.
• 더 나은 강건성과 정확도를 확보하기 위해 Ramanujan 탈형상(RDS), 타쿤(임의의 최적화 기반 TFR), JEFAS(주파수, 진폭, 스펙트럼의 동시 추정)와 같은 대안적 접근법을 탐색한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비선형 유형의 시간주파수 분석은 고주파, 비정현파, 저SNR 생체의학 신호의 해상도와 해석 가능성에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ2 동기분해변환과 ConceFT는 임상 신호 분석에서 비정상적이고 이방성 노이즈에 대해 얼마나 강건한가?
• RQ3 탈형상 알고리즘은 PPG나 ta-mECG와 같은 복잡한 생리 신호에서 고조파 성분에서 기본 진동 성분을 효과적으로 분리할 수 있는가?
• RQ4 비선형 TF 도구는 모성 및 태반 ECG 또는 호흡과 순환계 진동 성분과 같은 생리학적으로 구별 가능한 성분의 단일채널 망각원천분리(scBSS)를 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ5 기존 비선형 TF 방법의 실용적 한계는 무엇이며, Ramanujan 탈형상 또는 임의의 최적화 기반 TFR 구축과 같은 새로운 프레임워크로 이를 어떻게 보완할 수 있는가?

주요 결과

• 동기분해변환(SST)은 연속 웨이블릿 변환(CWT)에 적용될 경우 진짜 순순주파수 성분 주변으로 에너지를 재할당함으로써 시간주파수 해상도를 크게 향상시킨다.
• ConceFT는 비직교 창을 활용해 노이즈 구조를 상관관계 없애는 방식으로 노이즈 강건성을 향상시키며, 비정상적이고 이방성 노이즈 조건에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 탈형상 알고리즘은 체프스트 도메인의 주기성 정보 추출 능력을 활용하여 고조파가 풍부한 신호에서 기본 순순주파수를 성공적으로 분리한다.
• 탈형상 SST는 PPG 신호에서 순순심박수와 호흡수를 정확하게 추정할 수 있도록 하고, 태반 ECG 추출을 위한 신호 대 노이즈 분리 성능을 향상시킨다.
• Ramanujan 탈형상(RDS) 프레임워크는 주기적 변환을 사용하여 iSTCT를 초월해 강건성을 향상시키며, 태반 mECG 분석에서 초기 성공을 거두었다.
• 이 도구들의 응용은 심박수 변동성(HRV), QT 간격 변동성, 태아 arrhythmia 스크리닝을 포함하여 초장기 ECG 및 모성-태반 모니터링 분야에서 임상적 의미를 지닌다.