[논문 리뷰] Wavelet Transform-Based Analysis of QRS complex in ECG Signals

Swapnil Barmase, Saurav Das외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 11. 25.

ECG Monitoring and Analysis참고 문헌 4인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 모레트 웨이블릿을 사용한 웨이블릿 변환 기반 방법을 제안하여 심전도 신호의 QRS 복합파를 다양한 노이즈 수준, 비정상적인 피크 진폭 및 기저선 드리프트 상황에서도 견고하게 탐지할 수 있도록 분석한다. 연구는 특정 스케일에서의 웨이블릿 계수들이 QRS 복합파를 신뢰성 있게 표현함을 입증하며, 표준 하드웨어에서 계산적으로 효율적이고 정확한 심전도 분석 방법을 제공한다.

ABSTRACT

In the present paper we have reported a wavelet based time-frequency multiresolution analysis of an ECG signal. The ECG (electrocardiogram), which records hearts electrical activity, is able to provide with useful information about the type of Cardiac disorders suffered by the patient depending upon the deviations from normal ECG signal pattern. We have plotted the coefficients of continuous wavelet transform using Morlet wavelet. We used different ECG signal available at MIT-BIH database and performed a comparative study. We demonstrated that the coefficient at a particular scale represents the presence of QRS signal very efficiently irrespective of the type or intensity of noise, presence of unusually high amplitude of peaks other than QRS peaks and Base line drift errors. We believe that the current studies can enlighten the path towards development of very lucid and time efficient algorithms for identifying and representing the QRS complexes that can be done with normal computers and processors.

연구 동기 및 목표

• 노이즈와 기저선 드리프트와 같은 악조건에서도 심전도 신호의 QRS 복합파를 탐지할 수 있는 견고한 방법을 개발하는 것.
• 다양한 심전도 신호 패턴에서 연속 웨이블릿 변환(CWT)과 모레트 웨이블릿을 사용한 QRS 복합파 식별 성능을 평가하는 것.
• 다중해상도 시간-주파수 분석을 통해 표준 컴퓨팅 하드웨어에서 실시간 QRS 탐지가 가능한지를 입증하는 것.
• 임상적 심전도 분석을 위한 효율적이고 명확한 알고리즘 설계의 기초를 제공하는 것.

제안 방법

• 연구는 심전도 신호의 다중해상도 시간-주파수 분석을 위해 모레트 웨이블릿을 사용한 연속 웨이블릿 변환(CWT)을 적용한다.
• 비교 분석을 위해 MIT-BIH arrhythmia 데이터베이스에서 심전도 신호를 확보한다.
• 다양한 스케일에서 웨이블릿 계수를 계산하여 QRS 복합파의 존재 및 형태를 탐지한다.
• 특정 스케일에서의 계수 크기를 평가하여 신호 왜곡이나 노이즈와 관계없이 QRS 복합파를 식별한다.
• 모레트 웨이블릿의 시간-주파수 국소화 성질을 활용하여 탐지 정확도를 향상시킨다.
• 다양한 노이즈 수준과 형태적 변형을 가진 심전도 신호 간 비교 분석을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고강도 노이즈 수준이 존재하는 상황에서도 웨이블릿 변환 기반 분석이 QRS 복합파를 신뢰성 있게 탐지할 수 있는가?
• RQ2 비정상적으로 높은 진폭을 가진 비-QRS 피크가 존재할 경우 이 방법의 성능은 어떠한가?
• RQ3 기저선 드리프트가 웨이블릿 계수를 통한 QRS 탐지에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 방법이 표준 컴퓨팅 자원을 사용하여 정확한 QRS 탐지 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ5 특정 스케일에서의 웨이블릿 계수는 다양한 심전도 신호 유형에서 QRS 복합파 존재 여부를 일관되게 나타내는가?

주요 결과

• 특정 스케일에서의 웨이블릿 계수는 노이즈 강도나 신호 왜곡 여부와 관계없이 QRS 복합파를 효과적으로 표현한다.
• 비-QRS 피크의 진폭이 QRS 복합파보다 현저히 높은 경우에도 이 방법은 QRS 복합파를 성공적으로 식별했다.
• 기저선 드리프트는 탐지 능력을 손상시키지 않았으며, 웨이블릿 변환은 QRS 형태를 유지한 채 민감도를 유지도했다.
• MIT-BIH 데이터베이스의 다양한 심전도 신호에서 이 방법은 견고성을 입증하여 광범위한 적용 가능성을 보였다.
• 모레트 웨이블릿의 사용은 정밀한 시간-주파수 국소화를 가능하게 하여 탐지 정확도를 향상시켰다.
• 연구는 이 방법이 계산적으로 효율적이며 표준 프로세서에서의 구현에 적합하다는 것을 확인했다.