پردازش سیگنالهای حیاتی
حامد داننده حصار؛ مریم محبی
دوره 11، شماره 4 ، بهمن 1396، ، صفحه 275-289
چکیده
فیلتر ذرهای-حاشیه‌ای کالمن گسترش‌یافته (MP-EKF)، از جمله روش‌های نوین در پردازش سیگنال الکتروکاردیوگرام (ECG) است که با استفاده از مزیتهای دو نوع فیلتر بیزی ذرهای و کالمن گسترش‌یافته (EKF)، می‌تواند با محاسبات کمتری نسبت به فیلترهای ذرهای متداول، برای تخمین مدل‌های دینامیکی غیرخطی ECG مورد استفاده قرار گیرد. برتری این روش در ...
بیشتر
فیلتر ذرهای-حاشیه‌ای کالمن گسترش‌یافته (MP-EKF)، از جمله روش‌های نوین در پردازش سیگنال الکتروکاردیوگرام (ECG) است که با استفاده از مزیتهای دو نوع فیلتر بیزی ذرهای و کالمن گسترش‌یافته (EKF)، می‌تواند با محاسبات کمتری نسبت به فیلترهای ذرهای متداول، برای تخمین مدل‌های دینامیکی غیرخطی ECG مورد استفاده قرار گیرد. برتری این روش در حذف نویزهای ایستان و غیر ایستان، در مقایسه با سایر روش‌های بیزی مدلپایه، هم‌چون فیلترهای کالمن گسترش‌یافته و نرم‌کننده‌ی کالمن گسترش‌یافته (EKS)، اثبات شده است. فیلتر MP-EKF این ظرفیت را دارد که بتوان از آن در سایر مدل‌های دینامیکی ECG که قبلا برای کاربردهایی هم‌چون قطعه‌بندی سیگنال ECG به‌کاررفته‌اند، استفاده شود. اما وجود معادلات کالمن داخل این فیلتر، سبب میشود که مشکلات عددی و خطاهای گردسازی معادلات فیلتر کالمن در سیستم‌هایی که دقت و رزولوشن محاسباتی محدودی دارند، گریبان‌گیر MP-EKF نیز بشود. فیلترهای کالمن مجذور مربعات، در مقایسه با فیلترهای کالمن معمولی، مقاومت بیشتری نسبت به خطاهای گردسازی دارند. در این مقاله با الهام گرفتن از این‌گونه فیلترها، برای بالا بردن مقاومت MP-EKF نسبت به خطاهای گردسازی و مشکلات عددی، پیشنهاد میشود که MP-EKF به‌صورت مجذور مربعات پیاده شود. اما به دلیل وجود عمل‌گرهای تفریق در برخی از معادلات MP-EKF، نمی‌توان از روش‌های متداول در پیاده‌سازی مجذور مربعات فیلتر کالمن برای فیلتر MP-EKF استفاده نمود. روشی که در این مقاله پیشنهاد میشود، روش جدیدی است که با الهام گرفتن از تجزیه‌ی می‌تواند معادلات MP-EKF را به‌صورت مجذور مربعات پیاده‌سازی کند.
پردازش سیگنالهای حیاتی
فرین کهربا؛ مریم محبی؛ حامد داننده حصار
دوره 11، شماره 2 ، مرداد 1396، ، صفحه 187-199
چکیده
مرگ ناگهانی قلبی یکی از مهمترین عوامل مرگ و میر در جهان به شمار رفته، و در بین مرگهای ناشی از بیماریهای قلبی سهم عمدهای را به خود اختصاص میدهد. یکی از راههای کاهش آمار مرگ ناشی از این دسته از بیماریها، تشخیص به موقع وقوع ناهنجاریهای خطرناک قلبی است. اساس این تحقیق بر این باور استوار است که ناهنجاریهای مخاطرهآمیز ...
بیشتر
مرگ ناگهانی قلبی یکی از مهمترین عوامل مرگ و میر در جهان به شمار رفته، و در بین مرگهای ناشی از بیماریهای قلبی سهم عمدهای را به خود اختصاص میدهد. یکی از راههای کاهش آمار مرگ ناشی از این دسته از بیماریها، تشخیص به موقع وقوع ناهنجاریهای خطرناک قلبی است. اساس این تحقیق بر این باور استوار است که ناهنجاریهای مخاطرهآمیز قلبی به صورت ناگهانی رخ نمیدهند، بلکه دقایقی قبل از وقوعشان، علائم و یا اختلالات پیشزمینهای به وجود می‌آید که حاکی از وقوع آن‌ها است. هدف این مقاله، بررسی و مدلسازی سیگنالهای قلبی با استفاده از فیلتر کالمن تعمیمیافته، بر اساس مدل دینامیکی غیرخطی برای آشکارسازی ناهنجاریهای پیشزمینهای و معرفی یک اندیس برای تشخیص زودهنگام مرگ ناگهانی قلبی میباشد. در روی‌کرد ارائه شده، از نسخهی قطبی مدل دینامیکی غیرخطی سیگنال قلب مک‌شری استفاده میشود. در این مدل غیرخطی، هر ضربان از سیگنال الکتروکاردیوگرام به صورت مجموعه‌ای از موجکهای گوسی بیان می شود. در الگوریتم پیشنهادی این مقاله، ابتدا مدل دینامیکی قلب با افزودن معادلات خودبازگشتی مربوط به پارامترهای مدل، اصلاح شده و سپس یک فیلتر کالمن تعمیمیافته، از آن مدل برای پردازش سیگنال قلبی استفاده میکند. در گام بعد، یک الگوریتم ابتکاری بر اساس ساختار پیشنهادی و با استفاده از نظارت بر سیگنال وفاداری (که تابعی از سیگنال نوآوری فیلتر کالمن است)، به تشخیص ناهنجاریهای موجود قبل از وقوع مرگ ناگهانی قلبی می‌پردازد. روش ارائه شده، روی سیگنالهای قلبی گرفته شده از 20 فرد مبتلا به مرگ ناگهانی قلبی (گروه تست) و هم‌چنین 18 فرد نرمال (گروه کنترل) موجود در پایگاههای دادهی فیزیونت ارزیابی شده است. نتایج به دست آمده حاکی از تغییر رفتار سیگنال وفاداری قبل از وقوع مرگ ناگهانی قلبی است. نتایج اعمال این الگوریتم روی20 فرد بیمار موجود در پایگاه دادهی "مرگ ناگهانی قلبی هولتر" فیزیونت نشان داده است که شاخص استخراج شده قادر است 17 مورد از 20 حمله را قبل از وقوع تشخیص دهد و دقتی در حدود 85 % داشته باشد.
