نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه بیوالکتریک، دانشکده‌ی مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران

2 دانشجوی دکتری مهندسی مخابرات سیستم، دانشکده‌ی مهندسی برق و کامپیوتر و فناوری‌های پیشرفته، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

10.22041/ijbme.2022.534458.1707

چکیده

فیلتر کالمن گسترش یافته (EKF) نوعی چهارچوب بیزی غیرخطی شناخته شده بوده که تا کنون در زمینه‌های مختلف پردازش ECG به کار گرفته شده است. با این حال عمل‌کرد این فیلتر در حذف نویزهای غیرایستا مانند آرتیفکت‌ ماهیچه (MA) چندان رضایت­بخش نیست. در این مقاله با ارائه­ی یک مدل دینامیک ECG (EDM) اصلاح شده و یک فرمولاسیون جدید برای پیاده­سازی EKF، عمل‌کرد این فیلتر در محیط‌های غیرایستا بهبود داده شده است. در این EDM جدید، مدل اندازه‌گیری طوری اصلاح شده است که علاوه بر نویزهای گوسی، نویزهای غیرایستای غیرگوسی را نیز در نظر بگیرد. هم‌چنین فرمولاسیون پیشنهادی در این مقاله برای الگوریتم EKF، آن را قادر ساخته تا عمل‌کرد بهتری نسبت به EKF استاندارد در حذف نویزهای غیرایستا داشته باشد. فیلتر پیشنهادی مشخصات بالینی سیگنال‌های ECG را نیز بهتر از EKF استاندارد حفظ می‌کند. به منظور نمایش اثربخشی الگوریتم EKF پیشنهادی، عمل‌کرد نویززدایی آن روی سیگنال­های مستخرج از پایگاه داده‌ی ریتم سینوس نرمال MIT-BIH (NSRDB) در حضور دو نوع نویز غیرایستای مختلف (نویز صورتی مصنوعی و نویز آرتیفکت ماهیچه‌ی واقعی) ارزیابی شده است. نتایج ارزیابی­ها نشان داده که از منظر معیارهای بهبود SNR و MSEWPRD، چهارچوب EKF پیشنهادی در این مقاله عمل‌کرد بهتری نسبت به چهارچوب EKF استاندارد در محیط‌های غیرایستا دارد. 

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

An Improved Model-Based Bayesian Framework for ECG Processing in Non-Stationary Environments

نویسندگان [English]

  • Hamed Danandeh Hesar 1
  • Amin Danandeh Hesar 2

1 Assistant Professor, Faculty of Biomedical Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran

2 Ph.D. Student, Department of Electrical and Computer Engineering and Advanced Technologies, Urmia University, Urmia, Iran

چکیده [English]

Extended Kalman filter (EKF) is a well-known nonlinear Bayesian framework that has been deployed in various fields of ECG processing. However, it’s not very effective in removing non-stationary noises such as muscle artifacts (MA) which are common in ECG recordings. This paper addresses this issue by proposing a new ECG dynamic model (EDM) and a novel formulation for EKF which improves its performance in non-stationary environments. In the new EDM, the measurement model is modified to include non-Gaussian, non-stationary additive noises as well as stationary ones. The proposed formulation for EKF algorithm in this paper enables it to perform better than standard EKF in removing non-stationary contaminants. The proposed filter also preserves the clinical characteristics of ECG signals better than standard EKF. In order to show the effectiveness of the proposed EKF algorithm, its denoising performance was evaluated on MIT-BIH Normal Sinus Rhythm database (NSRDB) in the presence of two different types of non-stationary contaminants; synthetic pink noise and real muscle artifact noise. The results showed that the proposed EKF framework in this paper has a significant outperformance over the standard EKF framework in non-stationary environments from both SNR improvement and MSEWPRD viewpoints. 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Extended Kalman Filter
  • ECG Denoising
  • Model-Based ECG Processing
  • MSEWPRD
  1. E. McSharry, G. D. Clifford, L. Tarassenko, and L. A. Smith, "A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 50, no. 3, pp. 289-294, 2003.
  2. Sameni, M. B. Shamsollahi, C. Jutten, and G. D. Clifford, "A nonlinear Bayesian filtering framework for ECG denoising," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 54, no. 12, pp. 2172-2185, 2007.
  3. Hesar and M. Mohebbi, "ECG Denoising Using Marginalized Particle Extended Kalman Filter with an Automatic Particle Weighting Strategy," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 21, no. 3, pp. 635-644, 2016.
  4. D. Hesar and M. Mohebbi, "An Adaptive Particle Weighting Strategy for ECG Denoising Using Marginalized Particle Extended Kalman Filter: an Evaluation in Arrhythmia Contexts," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 21, no. 6, pp. 1581-1592, 2017.
  5. Sayadi and M. Shamsollahi, "A model-based Bayesian framework for ECG beat segmentation," Physiological Measurement, vol. 30, no. 3, pp. 335-352, 2009.
  6. Akhbari, M. B. Shamsollahi, and C. Jutten, "ECG fiducial points extraction by extended kalman filtering," in Proc. Proc. 36th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), 2013, pp. 628-632.
  7. D. Hesar and M. Mohebbi, "A Multi Rate Marginalized Particle Extended Kalman Filter for P and T Wave Segmentation in ECG Signals," IEEE journal of biomedical and health informatics, vol. 23, no. 1, pp. 112-122, 2018.
  8. Sayadi, M. B. Shamsollahi, and G. D. Clifford, "Robust detection of premature ventricular contractions using a wave-based bayesian framework," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 57, no. 2, pp. 353-362, 2010.
  9. Akhbari, M. B. Shamsollahi, and C. Jutten, "Twave alternans detection in ecg using Extended Kalman Filter and dualrate EKF," in Proc. Proc. 22nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2014, pp. 2500-2504.
  10. The MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. PhysioNet, Cambridge,MA [Online]. Available: http://www.physionet.org/physiobank/database/nsrdb/
  11. The MT-BIH Noise Stress Test Database. PhysioNet, Cambridge, MA [Online]. Available: https://www.physionet.org/physiobank/database/nstdb/
  12. M. Manikandan and S. Dandapat, "Multiscale entropy-based weighted distortion measure for ECG coding," Signal Processing Letters, IEEE, vol. 15, pp. 829-832, 2008.
  13. Sameni, M. B. Shamsollahi, and C. Jutten, "Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordings," Physiological Measurement, vol. 29, no. 5, pp. 595-613, May 2008.
  14. Simon, Optimal state estimation: Kalman, H infinity, and nonlinear approaches: John Wiley & Sons, 2006.
  15. Akhbari, M. B. Shamsollahi, C. Jutten, A. A. Armoundas, and O. Sayadi, "ECG denoising and fiducial point extraction using an extended Kalman filtering framework with linear and nonlinear phase observations," Physiological measurement, vol. 37, no. 2, p. 203, 2016.
  16. Clifford, A. Shoeb, P. McSharry, and B. Janz, "Model-based filtering, compression and classification of the ECG," International Journal of Bioelectromagnetism, vol. 7, no. 1, pp. 158-161, 2005.