Ekstrakcja charakterystycznych cech sygnału elektrogastrograficznego przy wykorzystaniu transformaty falkowej

• Autorzy: Świerczyński, Z. , Guszkowski, T.

Warianty tytułu

EN

Extraction of characteristic features of electrogastrographic signal using wavelet transform

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem niniejszego referatu jest przedstawienie problemu przetwarzania i analizy sygnałów elektrycznej aktywności układu pokarmowego (lub inaczej gastrycznej) znanych jako EGG (ElectroGastroGraphic). Sygnały te rejestrowane mogą być w sposób inwazyjny oraz coraz częściej w sposób nieinwazyjny przy pomocy powierzchniowych elektrod naskórnych. W rejestracjach inwazyjnych wyróżnia się m.in. składowe w postaci elektrycznej aktywności sterującej (ECA), które w powierzchniowych zapisach EGG są trudno rozpoznawalne. Dzięki odpowiednim narzędziom takim jak transformata falkowa możliwa jest rekonstrukcja składowych ECA z zapisów EGG tak aby przypominały składowe obserwowane w zapisach inwazyjnych. Przedstawiają to zamieszczone tutaj wyniki. W zaproponowanym kształcie nie jest to jeszcze metodyka doskonała ale opiera się na automatycznym i adaptacyjnym algorytmie, więc jej wyniki można traktować jako obiektywne, przynajmniej na poziomie braku czynnika ludzkiego.

EN

The aim of the article is to present the problem of processing and analysis of electrical activity of the gastric system, known as Elecrogastrography (EGG). The signals can be acquired in an invasive or noninvasive way with cutaneous electrodes. In the invasive recordings one can see components in form of electrical control activity (ECA), that are hardly to recognize in cutaneous EGG. Thanks to adequate tools, as wavelet transform, it is possible to reconstruct ECA from EGG recordings in the way that processed EGG are similar to those observed in invasive recordings. The described results of the work are preliminary, but they tend to be promising.

Słowa kluczowe

PL

transformacja falkowa; EGG; elektrogastrografia; dekompozycja wielorozdzielcza

EN

wavelet transform; EGG; electrogastrographic; multiresolution decomposition

• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 1
• Strony: 137-139
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys.

Twórcy

autor

Świerczyński, Z.

autor

Guszkowski, T.

• Politechnika Wrocławska, Wydział Elektroniki, Katedra Metrologii Elektronicznej i Fotonicznej, ul. B. Prusa 53/55, 50-317 Wrocław,

Bibliografia

• [1] Mintchev M.P., Kingma Y.J., Bowes K.L., Accuracy of cutaneous recordings of gastric electrical activity, Gastroenterology, 1993, 104:1273-80.
• [2] Świerczyński Z., Hańczycowa H., Sebzda T., Leszczyszyn J., Ponikowski P., Głowacki M., Acquisition and analysis of electrogastrographic signals (in Polish), Acta Bio- Optica et Informatica Medica, 1, 1997, Vol. 3, 45-50.
• [3] Świerczyński Z., Mazur J., Application of SVM in Computer Aided Gastric Diagnostic System, BBE, 2004, Vol. 24, No 4, 19-30.
• [4] Świerczyński Z., Application of harmonics estimation methods in extraction of frequency of the main component of EGG signals (in Polish), Proc. of the Kongres Metrologii, 2004, 547-550.
• [5] Augustyniak P.: Transformacje falkowe w zastosowaniach elektrodiagnostycznych. Wydawnictwa AGH, Kraków 2003
• [6] Białasiewicz J.T. : Falki i aproksymacje. WNT, Warszawa 2004
• [7] West B.J . , Maciejewski A. , Łą tka M. , Sebzda T., Świerczyński Z., Cybulska-Okołow S., Baran E., Wavelet analysis of scaling properties of gastric electrical activity. J Appl Physiol 101 (2006): p. 1425-1431.
• [8] Cintra R.J . , Tchervensky I.V., Dimitrov V.S., Mintchev M.P.: Optimal Wavelets for Electrogastrography. 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS, San Francisco 2004
• [9] Zhenghu L., Jingan Y., Chenggan S.: A New Method for Processing EGG Signals Based on Wavelet Transform. Proceedings of ICSP, 2000
• [10] Akin A., Sun H.H.: Time-frequency methods for detecting spike activity of stomach. Med. Biol. Eng. Comput., 1999, 37, p. 381-390
• [11] Antoniadis A., Leporini D., Pesquet J .-C.: Wavelet thresholding for some classes of non-Gaussian noise. Statistica Nederlandica (2002) Vol. 56, nr. 4, pp. 434–453
• [12] Chen J.D.Z., Vandewalle J., Sansen W., Vantrappen G., Janssens J.: Adaptive method for cancellation of respiratory artefact in electrogastric measurements. Med. & Biol. Eng. & Comput., 1989, 27, p. 57- 63
• [13] Liang J., Cheung J.C., Chen J.D.Z.: Detection and Deletion of Motion Artifacts in Electrogastrogram Using Feature Analysis and Neural Networks. Annals of Biomedical Engineering, Vol. 25, pp. 850-857, 1997
• [14] Liang J., Cheung J.C., Chen J.D.Z.: Noise Detection and Denoising on Electrogastrography using Nonorthogonal Multiresolution Wavelet Analysis. 18th Annual Confrence of the IEEE EMBS, Amsterdam 1996
• [15] Wang Z.S., Cheung J.Y., Chen J.D.Z.: Blind separation of multichannel electrogastrograms using independent component analysis based on a neural network. Med. Biol. Eng. Comput., 1999, 37, p. 80-86