[논문 리뷰] Study on a Low Complexity ECG Compression Scheme with Multiple Sensors

Pengda Huang|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 05.

ECG Monitoring and Analysis인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 센서를 활용하여 조건부 양자화를 보조 센서에서, 차분 양자화를 주 센서에서 수행함으로써 상호 센서 간 신호 상관성을 활용하는 저복잡도 심전도 압축 기법을 제안한다. 기존의 단일 센서 기반 방법에 비해 저비트 레이트에서도 뛰어난 재구성 정확도를 달성하며, 샘플링 주기와 비트 깊이를 공동 최적화함으로써 효율성이 더욱 향상된다.

ABSTRACT

The industry of wearable remote health monitoring system keeps growing. In the diagnosis of cardiovascular disease, Electrocardiography~(ECG) waveform is one of the major tools which is thus widely taken as the monitoring objective. For the purpose of reducing bit expenditure in the monitoring systems, we study the compression of ECG signal and propose a new compressor in low complexity. Different from the traditional ECG compressors, most of which are built on a single sensor, our compression scheme is based on multiple ECG sensors. The multi-sensor based compression scheme is able to provide more accurate sensing results. Besides the investigation into the structure of the compressor, we also jointly optimize the period and the bit number per sample in the transmission of ECG signal. Experiments are performed on records in MIT-BIH Arrhythmis database and European ST-T database. Experimental results show that our method outperforms conventional ones with respect to ECG reconstruction accuracy at the same bit rate consumption

연구 동기 및 목표

• 웨어러블 원격 심전도 모니터링 시스템의 비트 레이트와 에너지 소비를 줄이기 위해.
• 기존의 적응형 차분 심전도 압축 방법이 필터 계수 재전송 빈도가 높아 복잡도와 비트 비용이 증가하는 한계를 해결하기 위해.
• 다른 신체 부위에 위치한 다중 심전도 센서 간의 신호 상관성을 활용하여 재구성 정확도를 향상시키기 위해.
• 샘플링 주기와 각 샘플당 양자화 비트 깊이를 공동 최적화하여 비트 레이트를 최소화하면서 진단에 적합한 신호 품질을 유지하기 위해.
• 자원 제약이 있는 웨어러블 장치에 적합한 저복잡도 압축 아키텍처를 개발하기 위해.

제안 방법

• 주 센서를 가슴에, 보조 센서를 손목에 위치시킨 이중 센서 구조를 활용하며, 보조 센서가 압축된 데이터를 주 센서로 전송한다.
• 주 센서의 심전도 신호에 대한 사전 지식을 활용하여 중복을 줄이기 위해 보조 센서에서 조건부 양자화를 적용한다.
• 선형 예측 모델을 사용하여 예측된 값과 실제 심전도 샘플 간의 차이를 압축하기 위해 주 센서에서 차분 양자화를 적용한다.
• 보조 센서에서의 조건부 양자화와 주 센서에서의 차분 양자화를 융합한 하이브리드 양자화 구조를 도입하여 효율성을 향상시킨다.
• 심전도 특징 유지 조건에서 유도된 제약 조건을 활용하여 샘플링 주기와 비트 수를 공동 최적화하여 비트 레이트와 품질의 균형을 맞춘다.
• 주 센서에서 LMS 기반 적응형 필터링을 사용하여 예측을 수행하며, 신호 동적 특성에 따라 필터 계수를 갱신한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다른 신체 부위에서 측정한 심전도 신호 간의 상호 상관관계가 복잡도 증가 없이 압축 효율성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 주 센서의 신호를 기반으로 한 보조 센서에서의 조건부 양자화가 재구성 정확도와 비트 레이트에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 샘플링 주기와 비트 수를 공동 최적화함으로써 심전도 압축 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 다중 센서 차분 압축 기법은 기존의 단일 센서 기반 방법에 비해 비트 레이트와 재구성 오차 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 기법은 적응형 필터 계수 재전송을 줄이면서도 높은 진단 정밀도를 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 보조 센서에서 조건부 양자화, 주 센서에서 차분 양자화를 적용한 하이브리드 양자화 방법이 모든 테스트 구성 중 평균 MSE가 가장 낮게 도달한다.
• 고정 비트 폭 8비트/샘플 조건에서, 제안된 방법은 웨이블릿 기반 압축 및 계수 전송 기반 차분 기법보다 유의미하게 낮은 정규화된 MSE를 기록한다.
• LMS 필터 계수를 전송하지 않을 경우 MSE는 높고 비트 폭 증가에 따라 개선되지 않지만, 계수를 전송할 경우 성능 향상이 가능하나 더 높은 비트 비용이 수반된다.
• 샘플링 주기와 비트 수를 공동 최적화함으로써 MSE-비트 레이트 곡선을 통해 비트 레이트가 뚜렷이 감소하고, 동시에 낮은 MSE를 유지함을 확인할 수 있다.
• MIT-BIH Arrhythmia 및 European ST-T 데이터베이스 양측 모두에서 저비트 레이트에서 가장 낮은 MSE를 기록하여 뛰어난 재구성 정확도를 입증한다.
• 특히 저복잡도 제약 조건 하에서도 기존 방법에 비해 재구성 정확도와 비트 레이트 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 발휘한다.