[论文解读] Baseline wander removal methods for ECG signals: A comparative study

Francisco Romero, Liset Vázquez Romaguera+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 30, 2018

ECG Monitoring and AnalysisMedicine参考文献 17被引用 22

一句话总结

本研究使用带有人工和真实基线漂移（BLW）的合成与真实心电图（ECG）数据，评估了九种基线漂移（BLW）去除技术。具有0.67 Hz截止频率的FIR高通滤波器在所有指标中表现最佳，优于IIR滤波、小波变换和自适应滤波等方法，在最小化失真同时最大程度保留了心电图形态。

ABSTRACT

Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide, accounting for 17.3 million deaths per year. The electrocardiogram (ECG) is a non-invasive technique widely used for the detection of cardiac diseases. To increase diagnostic sensitivity, ECG is acquired during exercise stress tests or in an ambulatory way. Under these acquisition conditions, the ECG is strongly affected by some types of noise, mainly by baseline wander (BLW). In this work were implemented nine methods widely used for the elimination of BLW, which are: interpolation using cubic splines, FIR filter, IIR filter, least mean square adaptive filtering, moving-average filter, independent component analysis, interpolation and successive subtraction of median values in RR interval, empirical mode decomposition and wavelet filtering. For the quantitative evaluation, the following similarity metrics were used: absolute maximum distance, the sum of squares of distances and percentage root-mean-square difference. Several experiments were performed using synthetic ECG signals generated by ECGSYM software, real ECG signals from QT Database, artificial BLW generated by software and real BLW from the Noise Stress Test Database. The best results were obtained by the method based on FIR high-pass filter with a cut-off frequency of 0.67 Hz.

研究动机与目标

• 评估并比较九种广泛使用的基线漂移（BLW）去除方法在心电图信号中的有效性。
• 使用带有受控和自然基线漂移的合成与真实心电图数据，评估这些方法的性能。
• 基于定量相似性指标和形态保留程度，识别最优的基线漂移去除技术。
• 通过最小化信号失真，支持动态监测和应激试验中更准确的心电图诊断。

提出的方法

• 实现了九种BLW去除方法：三次样条插值、FIR和IIR高通滤波、最小均方（LMS）自适应滤波、移动平均滤波、独立成分分析（ICA）、基于中值的逐次减法、经验模态分解（EMD）以及小波滤波。
• FIR高通滤波器采用0.67 Hz的截止频率，该参数基于先前对心电信号特性和噪声特性的分析选定。
• 合成心电图信号通过ECGSYM软件生成，真实心电图数据来自QT数据库和噪声应激测试数据库。
• 人工基线漂移通过软件引入，真实BLW则从噪声应激测试数据库中提取，用于验证。
• 采用三种指标量化信号相似性：最大绝对距离、距离平方和，以及均方根差百分比（PRD）。
• 在多个信号段上评估性能，以确保结果的稳健性与一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同信号条件下，哪种基线漂移去除方法能最准确地保留心电图形态？
• RQ2 当应用于具有不同基线漂移特性的心电图信号时，FIR与IIR高通滤波器的性能如何比较？
• RQ3 自适应滤波和经验模态分解方法在多大程度上会扭曲QRS波群和T波等诊断特征？
• RQ4 与传统基于滤波的方法相比，基于小波的滤波方法在噪声抑制和形态保真度方面表现如何？
• RQ5 在心电信号动态特性的约束下，高通滤波的最优截止频率是多少？

主要发现

• 具有0.67 Hz截止频率的FIR高通滤波器在均方根差百分比（PRD）指标上达到最低值，表明其形态保留性能最优。
• FIR滤波器优于IIR滤波器，后者在QRS波群区域引入了相位失真和振铃伪影。
• 基于小波和EMD的方法在T波和ST段区域引入了伪影，降低了诊断可靠性。
• 如LMS等自适应滤波技术因收敛速度慢且对基线漂移动态敏感，表现出性能不一致。
• 基于中值的逐次减法和移动平均滤波在低频分量中引起幅度调制和基线偏移。
• 三次样条插值方法产生了最高的最大绝对距离和距离平方和，表明整体信号保真度最差。