[論文レビュー] Study on a Low Complexity ECG Compression Scheme with Multiple Sensors

Pengda Huang|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2017

ECG Monitoring and Analysis被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、複数のセンサーを用いた低複雑性の心電図（ECG）符号化方式を提案する。二次的センサーで条件付き量子化を、一次的センサーで微分量子化を適用することで、センサー間の信号相関を活用する。従来の単一センサー方式と比較して、低ビットレートでも優れた再構成精度を達成しており、サンプリング周期と量子化ビット深度の共同最適化により、さらに効率が向上する。

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

研究の動機と目的

• ウェアラブル遠隔ECGモニタリングシステムにおけるビットレートとエネルギー消費を低減すること。
• 既存の適応的微分ECG符号化手法が頻繁にフィルタ係数の再送信を要するという制限を解消し、複雑性とビットコストを増加させることを防ぐこと。
• 異なる身体部位に配置された複数のECGセンサー間の信号相関を活用することで、再構成精度を向上させること。
• サンプリング周期と1サンプルあたりの量子化ビット深度を共同で最適化し、ビットレートを最小限に抑えつつ診断用信号の忠実度を維持すること。
• リソース制限のあるウェアラブルデバイスに適した低複雑性の符号化アーキテクチャを開発すること。

提案手法

• 一次センサー（胸郭）と二次センサー（手首）の二重センサー構成を採用。二次センサーが圧縮データを一次センサーに送信する。
• 二次センサーで条件付き量子化を実施。一次センサーのECG信号に関する事前知識を活用して冗長性を低減する。
• 一次センサーで線形予測モデルを用いて、予測値と実際のECGサンプルとの差分を圧縮する微分量子化を適用。
• 二次センサーでの条件付き量子化と一次センサーでの微分量子化を組み合わせたハイブリッド量子化構造を導入し、効率を向上。
• ECG特徴の保存に必要な制約から導かれる条件に基づき、サンプリング周期と1サンプルあたりのビット数を共同最適化。レートと忠実度のバランスを取る。
• 一次センサーでLMSベースの適応フィルタリングを用い、信号のダイナミクスに応じてフィルタ係数を更新する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる身体部位からのECG信号間の相関を活用することで、複雑性を増加させることなく符号化効率を向上させることができるか？
• RQ2 一次センサーの信号を参照して行う二次センサーでの条件付き量子化は、再構成精度とビットレートにどのような影響を与えるか？
• RQ3 サンプリング周期と1サンプルあたりのビット数を共同最適化することで、ECG符号化性能にどのような影響があるか？
• RQ4 提案手法のマルチセンサー微分符号化方式は、従来の単一センサー方式と比較して、ビットレートと再構成誤差の両面で優れているか？
• RQ5 提案手法は、適応フィルタ係数の再送信を減らしつつも、高い診断忠実度を維持できるか？

主な発見

• 二次センサーで条件付き量子化、一次センサーで微分量子化を組み合わせたハイブリッド量子化手法が、全テスト構成の中で最小の平均MSEを達成した。
• 1サンプルあたり8ビットの固定ビット幅条件下でも、提案手法はウェーブレット符号化や係数送信型微分符号化方式と比較して、顕著に低い正規化MSEを示した。
• LMSフィルタの係数を送信しない場合、MSEは高く、ビット幅が増加しても改善しない。一方、係数を送信することで性能は向上するが、それにはより高いビットコストが伴う。
• サンプリング周期と1サンプルあたりのビット数の共同最適化により、MSE-ビットレート曲線に明確なビットレート低減が見られた。
• MIT-BIH ArrhythmiaおよびEuropean ST-Tデータベースの両方において、提案手法は低ビットレート下で最小のMSEを達成し、優れた再構成精度を示した。
• 特に低複雑性制約下でも、従来手法に比べて再構成精度とビットレート効率の両面で優れた性能を発揮した。