[논문 리뷰] Higher order spectral analysis of ECG signals

Yamini Kotriwar, Sneha Kachhara외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 22.

ECG Monitoring and Analysis참고 문헌 23인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 60초 ECG 신호에 고차 스펙트럼 분석, 특히 이방정식 추정과 이차형 상관도를 적용하여 심장 기능의 비선형 역학과 이상을 탐지한다. 건강한 ECG에서는 맥박 주파수(1 Hz)와 고조파 사이에 강한 2차 위상 결합이 나타나지만, 병적 상태에서는 1 Hz 파wer가 억제되고 고주파수 잡음이 증가하며 이차형 상관도 패턴이 변화한다—특히 심근경색과 부정맥에서 두드러지게 나타나 비정상적인 혼돈과 비역학적 잡음 성분을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 단기(60초) ECG 신호가 기존 HRV 분석을 초월해 심장 기능의 비선형 역학적 특징을 드러낼 수 있는지 조사하기.
• 특히 이방정식 및 이차형 상관도 방법을 포함한 고차 스펙트럼 분석의 잠재적 활용성을 ECG 신호의 미세한 이상 탐지에 평가하기.
• 12-lead ECG 데이터에서 유도된 파워 스펙트럼과 이차형 상관도 지표를 사용해 건강한 심장 동역학과 병적 동역학을 구분하기.
• 진단 분류 향상을 위해 ECG 신호에서 질병 특이 스펙트럼 및 비선형 결합 패턴을 식별하기.

제안 방법

• 60명의 건강한 개인과 4종의 심장 질환을 가진 60명의 환자로부터 확보한 60초 12-lead ECG 신호에 대해 파워 스펙트럼 밀도(PSD) 분석을 수행하였다.
• 이방정식 추정을 적용하여 이차형 상관도를 계산하였으며, 주파수 성분 간의 2차 위상 결합 정도를 정량화하였다.
• 이차형 상관도 필터링을 통해 주파수 성분의 역학적 기원을 분리하기 위해 주요 피크 주파수에서 필터링 유무를 비교하였다.
• 맥박 주파수(1 Hz)와 주요 피크 주파수를 포함한 유의미한 이차형 상관도 쌍의 수를 계산하여 비선형 결합 강도를 평가하였다.
• 채널 3–6에 걸쳐서 분석을 수행하여 스펙트럼 및 비선형 특징의 공간적 변동성을 탐지하였다.
• 건강군과 병적군 간의 이차형 상관도 지표와 주파수 대역별 파워 분포를 통계적으로 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단기 ECG 신호의 고차 스펙트럼 분석이 기존 표준 HRV 분석으로는 탐지할 수 없는 비선형 역학적 특징을 드러내는가?
• RQ2 _bundle branch block_, _cardiomyopathy_, _dysrhythmia_, _myocardial infarction_ 환자와 건강한 개인 간에 ECG 신호의 파워 분포와 이차형 상관도는 어떻게 다를까?
• RQ3 이차형 상관도 필터링을 통해 ECG 스펙트럼 내 역학적 기원을 가진 주파수 성분과 잡음 유사 성분을 구분할 수 있는가?
• RQ4 유의미한 이차형 상관도 쌍의 수와 분포가 질병의 심각도나 유형과 어느 정도 관련이 있는가?
• RQ5 60초 ECG에서의 파워 및 이차형 상관도 패턴은 심장 병변의 신뢰할 수 있는 지표가 될 수 있는가?

주요 결과

• 건강한 ECG에서는 맥박 주파수(1 Hz)가 최대 파워를 보이며, 여러 고조파 및 주파수 쌍과 강한 이차형 상관도를 나타내어 뚜렷한 비선형 위상 결합을 시사한다.
• 모든 질병 상태에서 1 Hz 주파수의 파워가 억제되고 고주파수 영역으로 재분배되어 정상적인 리듬 역학이 손상됨을 시사한다.
• 심근경색 환자에서는 필터링 후 유의미한 이차형 상관도 쌍의 수가 감소하여 파wer 스펙트럼 내 잡음성 또는 확률적 성분 존재를 시사한다.
• 부정맥 환자는 파워 스펙트럼에서 유의미한 피크 수가 현저히 많고, 맥박 주파수 및 주요 피크 주파수와 광범위한 이차형 상관도를 보이며, 더 혼탁한 기반 역학을 시사한다.
• 심근경색에서 맥박 주파수를 포함한 유의미한 이차형 상관도 쌍의 수는 건강한 경우보다 낮아, 일관된 비선형 결합의 손실을 시사한다.
• 채널 3–6에서는 특히 심근경색과 부정맥에서 정상 행동과 더 뚜렷한 변동성을 보이며, 지역적 역학적 변화를 강조한다.