Geri Dön

Analysis and denoising of ECG signals

EKG işaretlerinin analizi ve gürültüden arındırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 546059
  2. Yazar: TASNIM AHMED ABDELRAZIG MOHAMMED
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH FERİKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Elektrokardiyogram (EKG), tanı amaçlı elektrotlar kullanarak vücut yüzeyinden kayıt yapılan, insan kalp kasının kasılmasından kaynaklanan bir biyoelektrik sinyaldir. Elde etme veya iletim sırasında, klinik olarak kaydedilmiş EKG sinyalleri genellikle güç hattı girişimi, temas gürültüsü, kas kasılma gürültüsü, elektrot hareket artefaktı, taban çizgisi kayması ve sinyal işleme artefaktı gibi gürültü ve artefaktlarla bozulur. Mekansal, zamansal ve frekans alanında kaydedilen EKG sinyali ile seslerin etkileşimi istenen sinyali gizler ve ondan alınabilecek bilgi miktarını azaltır, klinisyeni yanlış yönlendirir ve tanı sürecini engeller. Gürültü kaynaklarını azaltmak, çıkarmak veya ayırmak için birçok filtreleme tekniği önerilmiştir, ancak sinyalin morfolojik şeklini bozmadan gürültüyü tamamen ortadan kaldıran sağlam ve güvenilir bir filtreleme tekniği bulmakta zorluk vardır. Son zamanlarda, Kör Kaynak Ayırma (BSS) ve Model Tabanlı Filtreleme teknikleri, biyomedikal sinyal işleme alanında iyi sonuçlar göstermiştir. Bu çalışmada, ölçülen EKG sinyal karışımını istatistiksel özelliklerine dayanarak bağımsız bileşenlere ayırmak için Bağımsız Bileşen Analizi (RobustICA) kullanılmış, daha sonra temiz bir sinyali tahmin etmek için bir tahmin algoritmasından yararlanılmıştır. Diğer taraftan, gürültüsüz bir sinyali tahmin etmek için Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) ile doğrusal olmayan ECG sinyalinin doğrusal olmayan modelini kullanarak model tabanlı filtreleme gerçeklenmiştir. Önerilen algoritmalar, taban çizgisi kayması (BW), kas artefaktı (MA) ve elektrot hareketi (EM) gibi basit filtrelerle kaldırılamayan en yaygın EKG gürültülerini gidermek için kullanıldı. Önerilen yöntemlerin etkinliği, normal EKG sinyaline yapay olarak taban çizgisi kayması, kas artefaktı ve elektrot hareketi artefaktları eklenerek üretilen çeşitli gürültülü EKG sinyalleri 20 ila -20 Desibel arasında sinyal / gürültü oranı (SNR) olan bir veritabanı oluşturulmuştur. Filtreleme işleminden sonra filtrelenmiş EKG kayıtlarını SNR ve morfolojilerini incelenmiştir. ICA ve EKF'nin performans karşılaştırması, ICA'nın bazal dolaşımı ve elektrot hareketini azaltma oranını azaltma oranına kıyasla kas artefaktını azaltmada daha iyi sonuçlar ürettiğini gösterirken, EKF, sadece SNR düşük olduğunda kas yapısının azaltılmasında iyi sonuçlar gösterir. Analiz sonuçları, ICA'nın bazal dolaşan ve elektrot hareketi yapılarının azaltılmasında EKF'den daha iyi olduğunu gösterirken, her ikisi de kas artefaktının azaltılmasında iyi sonuç verdiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The Electrocardiogram (ECG) is a bioelectric signal generated from the contraction of the human heart muscle, which is recorded from the body surface using electrodes for the diagnosis purpose. During the acquisition or transmission, noises generated from the surrounded electrical equipment, the motion of the patient, the movement of the electrodes, or the contraction of the muscle around the heart usually interfere with the clinically recorded ECG signals. The interference of the noises with the recorded ECG signal in the spatial, temporal, and frequency domain mask the desired signal and reduce the amount of information which can be extracted from it, mislead the clinician, and obstruct the diagnosis process. Many filtering techniques have been proposed for reducing, extracting or separating the noise sources but finding a robust and reliable filtering technique, which completely remove the noise without distorting the morphological shape of the signal still form a challenge. Recently, Blind Source Separation (BSS) and model-based filtering techniques have shown good results in the area of biomedical signal processing. Here in this study, Robust Independent Component Analysis (RobustICA) has been used to separate the measured ECG signal mixture into independent components based on its statistical features then a clean signal has been estimated. On the other hand, model-based filtering has been done using the nonlinear dynamical model of ECG signal with the Extended Kalman Filter (EKF) to estimate a noise-free signal. The proposed algorithms have been used to remove muscle contraction artifact, baseline shift, and electrode motion artifact, which are the most common ECG noises. The efficiency of the proposed methods has been measured by using several noisy ECG signals generated by artificially adding baseline wander, muscle artifact, and electrode movement noises to normal ECG signal. This generates a database with a range of signal to noise ratio (SNR) from 20 to -20 Decibel to inspect the filtered ECG recordings by studying their SNR and morphology after the filtering process. Performance comparison of ICA and EKF are showed that ICA produces better results in reducing muscle artifact when compared with baseline wander and electrode movement artifacts reduction ratio, while EKF shows good results in the reduction of muscle artifact only when the SNR is low. Analysis results demonstrate that ICA is better than EKF in the reduction of baseline wander and electrode movement artifacts while both show good result in the reduction of muscle artifact.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    427726

    Sinyal işleme teknikleri kullanılarak EKG sinyallerini analiz edebilecek bir yazılım platformu ve buna uygun bir kullanıcı arayüzü geliştirilmesi

    Development of a software platform together with a user interface to analyze EKG signals using signal processing techniques

    HÜSEYİN YANIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyofizikMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EVREN DEĞİRMENCİ

  2. Tez No

    673079

    Anne karnından ölçülen sinyal kayıtlarından fetal elektrokardiyogram sinyallerinin tespit edilmesi

    Determination of fetal electrocardiogram signals fromthe signal records measured from the mother's womb

    YASEMİN KÖYLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR

  3. Tez No

    440329

    Sağlıklı ve KOAH'lı hastalarda elektrodermal aktivite sinyallerinin nonlineer analizi

    Nonlinear analysis of electrodermal activity signals for healthy subjects and patients with copd

    ŞERİFE GÖKÇE ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyofizikAdnan Menderes Üniversitesi

    Biyofizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET DİNÇER BİLGİN

  4. Tez No

    400549

    Preprocessing and parameter extraction algorithms for diagnostic analysis of EMCG

    Başlık çevirisi yok

    HAKAN ÖKTEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTampereen Teknillinen Yliopisto (Tampere University of Technology)

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. JAAKKO MALMIVUO

    YRD. DOÇ. DR. JUHA NOUSIAINEN

  5. Tez No

    400548

    Transform domain algorithms for biomedical signal and image processing problems

    Başlık çevirisi yok

    HAKAN ÖKTEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Acil TıpTampereen Teknillinen Yliopisto (Tampere University of Technology)

    DR. KAREN EGIAZARIAN

Geri Dön