Filtrage des signaux Electrocardiogramme (ECG)

Abstract

مخطط كهربية القلب (ECG) هو إشارة غير ثابتة وذات تردد منخفض تعكس النشاط الكهربائي الكلي لعضلة القلب. إنه حساس للغاية لأنواع مختلفة من الضوضاء أثناء عملية التسجيل مثل ضوضاء العضلات (MA) وضوضاء التجوال الأساسي (BW) وضوضاء الحركة الكهربائية (EM) حيث تتداخل أطيافها مع طيف إشارة مخطط كهربية القلب بأشكال وكميات مختلفة، والتي يؤدي إلى مسح الإشارة الأصلية. في هذا العمل، نظرًا لأن المرشحات التقليدية لم تنجح في إزالة الضوضاء دون تشويه إشارة ECG، يُقترح مرشح متكيف جديد لضوضاء MA وBWوEM من إشارة ECG التالفة؛ يعتمد المرشح على خوارزمية SC-LNLMS ذات حجم خطوة متنوع ومعامل تسرب متنوع. تم إجراء الاختبار باستخدام إشارات ECG الخالية من الضوضاء من قاعدة بيانات عدم انتظام ضربات القلب MIT-BIH والضوضاء من قاعدة بيانات اختبار إجهاد الضوضاء (nstdb). من أجل مقارنة قيمة، تم اقتراح طريقة أخرى لتقليل الضوضاء وهي مزيج من طريقتين موجودتين مسبقًا؛ التحويل المويجي الثابت (SWT) ووظيفة خوارزمية المربع المتوسط المعياري (NLMS) تظهر النتائج التجريبية أن مرشح تقليل الضوضاء المقترح الأول (SC-LNLMS) يحقق نسبة إشارة إلى ضوضاء خرج أفضل (SNR)، تحسن SNR، أقل متوسط الخطأ المربع (MSE)، واحتفظ بالإشارة الأصلية خالية من التشوهات عند السعة المنخفضة عند مقارنتها بالطريقة القائمة على SWT وNLMS والتقنيات الأخرى الموجودة في الأدبيات.

The Electrocardiogram (ECG) is a non-stationary, low-frequency signal that reflects the total electrical activity of the heart muscle. It is very sensitive to different types of noise during the recording process such as Muscle noise (MA), Baseline Wander noise (BW), and Electro Motion noise (EM) artifact as its spectra overlap the spectrum of the ECG signal with different shapes and quantities, which leads to blanking out the original signal. In this work, since the conventional filters did not succeed in removing noise without distorting the ECG signal, a new adaptive filter for MA, BW, and EM noise removing from corrupted ECG signal is proposed; the filter is based on Self-Correcting Leaky Normalized Least Mean Square algorithm SC-LNLMS with varied step size and varied leakage coefficient. Testing was performed using noise-free ECG signals from the MIT-BIH Arrhythmia Database and the noise from Noise Stress Test Database (nstdb). For a valuable comparison, another method of the noise reduction has been suggested which is a combination of two existing methods; the Stationary Wavelet Transform (SWT) and a variant of a Normalized Least Mean Square algorithm (NLMS). The experimental results show that the first proposed denoising filter (SC-LNLMS) achieves better output signal-to-noise ratio (SNR), improvement SNR , lower Mean Square Error (MSE) and keep the original signal free from distortions at low amplitude when compared to the SWT and NLMS based method and other existing techniques in the literature.

L’électrocardiogramme (ECG) est un signal de basse fréquence non stationnaire qui reflète l'activité électrique totale du muscle cardiaque. Il est très sensible à différents types de bruit pendant le processus d'enregistrement tels que le bruit Musculaire (MA), le mouvement de la Ligne de Base (BW), et le bruit d'Electro-Mouvement (EM) car ses spectres chevauchent le spectre du signal ECG dans différentes formes et quantités, conduit à masquer le signal d'origine. Dans ce travail, étant donné que les filtres conventionnels n'ont pas réussi à supprimer le bruit sans déformer le signal ECG, un nouveau filtre adaptatif pour la suppression du bruit MA, BW, et EM du signal ECG corrompu est proposé; le filtre est basé sur l'algorithme des Moindres Carrés Normalisés à fuite automatique SC-LNLMS avec un pas et un coefficient de fuite variés. Les tests ont été réalisés en utilisant les signaux ECG sans bruit de la base de données MIT-BIHArhythmia et le bruit de la base de données Noise Stress Test (nstdb). Pour une comparaison valable, une autre méthode de réduction du bruit a été suggérée qui est une combinaison de deux méthodes existantes; la transformée en ondelettes stationnaire (TOS) et une variante de l'algorithme des Moindres carrés Normalisés (NLMS). Les résultats expérimentaux montrent que le premier filtre de débruitage proposé (SC-LNLMS) permet d'obtenir un meilleur rapport signal / bruit de sortie (SNR), un SNR amélioré, une erreur quadratique moyenne (MSE) plus faible, et maintenir le signal original exempt de distorsions à faible amplitude par rapport à la méthode basée sur TOS et NLMS et avec d'autres techniques existantes dans la littérature.