Zastosowanie transformacji falkowej do lokalizacji zespołów QRS w zapisie elektrokardiograficznym

• Autorzy: Jóśko A.

Warianty tytułu

EN

Decreasing of temporary coherence Wavelet Transform Based Approach to the QRS-complex detection in electrocardiographic curve

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodykę postępowania przy projektowaniu algorytmu przeznaczonego do lokalizacji zespołów QRS w zapisie EKG. Omawiane zagadnienie stanowi podstawowy etap, wspomaganej komputerowo automatycznej analizy zapisów EKG. Dokładność określania pozycji zespołów QRS ma bardzo duże znaczenie gdyż bezpośrednio wpływa na diagnostyczną wartość wyznaczanych, podstawowych parametrów pracy serca, a także na jakość danych otrzymywanych na dalszych etapach analizy zapisów EKG.

EN

The article concerns automatic QRS-complex detection in the ECG signal. The presented algorithm is the modified variant of the one worked out by Li C. et al. The presented algorithm is characterized by the sensitivity Se = 99.87% and Positive predictivity value P+ = 99,92% The advantage of the author’s solution is that the maximum detection error rate for “the worst” signal is much smaller for the presented algorithm (1.14%) as referred to the reference one (1.59%).

Słowa kluczowe

PL

transformacja falkowa; elektrokardiografia; przetwarzanie sygnałów biomedycznych; detekcja zespołów QRS

EN

electrocardiography; wavelet transform; biomedical engineering

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2008
• Tom: R. 84, nr 5
• Strony: 150--154
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Jóśko A.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informatyczno-Pomiarowych Warszawa,

Bibliografia

• [1] Murray C.J.L., Lopez A.D. , The global burden of disease & injury, The World Health Report, WHO, Geneva (2000) [21] Hami l ton P. , Open source ECG analysis, Computers in
• [2] Rocznik statystyczny Rzeczypospolitej Polskiej 2006, Główny Cardiology (2002), 101-104 Urząd Statystyczny (2006). [22] Lee J . , Jeong K., Yoon J . , Lee M., A simple real-time QRS detection algorithm, Bridging Disciplines for Biomedicine. Proceedings of the 18th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 4, (1996), 1396-1398
• [3] Traczyk W. Z., Fizjologia człowieka w zarysie, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, Warszawa (1997)
• [4] Jóśko A. , Symulacje przebiegów elektrokardiograficznych, XXXVII Międzyuczelniana Konferencja Metrologów, Zielona Góra (2005),159-166 [23] Hami l ton P.S., Tompkins W. J., Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH Arrhythmia database, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 33, n. 12, (1986)
• [5] Pawlicki G. , Podstawy inżynierii medycznej, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa (1997)
• [6] Golden D.P. Jr., Wolthuis R.A. , Hoffler G.W., A Spectral Analysis of the Normal Resting Electrocardiogram, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, September (1973)
• [7] Merri M., Farden D.C., Mottley J.G., Titlebaum n. 3, (1985) E.L. Sampling Frequency of the Electrocardiogram for Spectral Analysis of theHeart Rate Variability, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 37 (1990), n. 1
• [8] Strumiłło P., Modelowanie i analiza sygnału elektrokardiograficznego z zastosowaniem układów i przekształceń nieliniowych, Zeszyty naukowe Politechniki Łódzkiej, n.906, (2002)
• [9] MIT-BIH Arrhythmia Database, Third Edition, May (1997)
• [10] Jóśko A. , Rak R.J . , Virtual Instrument for Recording and Wavelet based Analysis of ECG signals, IEEE Instrumentation and Measurement Technology, IMTC 2000 Conference, USA, (2002) Autor: mgr inż. Adam Jóśko, Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, E-mail: [e-mail];
• [11] Jóśko A. , Rak R.J . , Simulation and wavelet based analysis of ECG signals, European Medical & Biological Engineering Conference, Austria, (2002) 154
• [12] Jóśko A., Zastosowanie transformaty falkowej do analizy sygnałów elektrokardiograficznych, Materiały konferencyjne XXXVIII Międzyuczelnianej Konferencji Metrologicznej oraz dodatkowy numer miesięcznika Naukowo-Technicznego: Pomiary Automatyka Kontrola, 9 bis (2006), 120-122
• [13] Jóś ko A. , Discrete Wavelet Transform In Automatic ECGSignal Analysis, IEEE Instrumentation and Measurement Technology IMTC 2007 Conference, Poland (2007)
• [14] Li C., Zheng Ch. , Tai Ch. , Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 42, (1995) n. 1
• [15] Mal lat S. , A Wavelet tour of signal processing, Academic Press (1998)
• [16] PN-EN 60601-2-27:2006/AC:2007 (U) Medyczne urządzenia elektryczne - Część 2-27: Szczegółowe wymagania bezpieczeństwa, łącznie z zasadniczymi wymaganiami technicznymi urządzeń monitorujących do elektrokardiografii, stosowanych w środowisku szpitalnym, w ambulansach i w transporcie powietrznym.
• [17] ANSI/AAMI EC57, Testing and reporting performance results of cardiac rhythm and ST segment measurement algorithms, AAMI Recommended Practice/American National Standard, (1998)
• [18] Bahoura M. , Hassani M., Hubin M., DSP implementation of wavelet transform for real time ECG wave forms detection and heart rate analysis, Computer Methods and Programs in Biomedicine 52, Issue: 1, (1997), 35-44.
• [19] Martinez J.P. , Almeida R. , Olmos S., Rocha A.P., Laguna P. , A wavelet-based ECG delineator: evaluation on standard databases, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 51, Issue 4, (2004), 570-581
• [20] Benitez D.S., Gaydecki P.A., Zaidi A . , F i tzpatrick A.P., A new QRS detection algorithm based on the Hilbert transform, Computers in Cardiology (2000), 379-382
• [21] Hami l ton P. , Open source ECG analysis, Computers in Cardiology (2002), 101-104
• [22] Lee J . , Jeong K., Yoon J . , Lee M., A simple real-time QRS detection algorithm, Bridging Disciplines for Biomedicine. Proceedings of the 18th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 4, (1996),
• [23] Hamilton P.S., Tompkins W. J., Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH Arrhythmia database, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 33, n. 12, (1986)
• [24] Pan J ., Tompkins W. J., A real-time QRS detection algorithm, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 32,
• [25] Afonso V. X . , Tompkins W. J., Nguyen T. Q., Luo S. , ECG beat detection using filter banks, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 46, n. 2, (1999)
• [26] Poli R. , Cagnoni S. , Valli G. , Genetic design of optimum linear and nonlinear QRS detectors, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 42, Issue 11, (1995), 1137-1141
• [27] Rudnicki M., Strumiłło P. , A Real-Time Adaptive Wavelet Trans-form-Based QRS Complex Detector, Proceedings of the International Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithms, Poland, (2007)1396-1398