Розділення джерел даних і вилучення цільових компонентів електрофізіологічних часових рядів на прикладі ЕКГ плода
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2023.25.1.287017Ключові слова:
розділення джерел даних, сліпе розділення джерел, метод головних компонент, аналіз періодичних компонентівАнотація
Електрофізіологічні часові ряди є ціннім джерелом інформації, але, час-тіше за все, представлені миттєвими невідомими лінійними сумішами джерел. У цьому випадку постає задача виділення джерела необхідної інформації, відкидаючи інші, щоб виявити компоненти даних, що є актуальним завданням при виділенні електрокардіограми (ЕКГ) плода з електрофізіологічних даних абдомінальної електрокардіограми матері. Запропонована послідовність обробки електрофізіологічних даних скла-дається з чотирьох етапів: попередньої обробки даних, декореляції даних на основі аналізу основних компонент, застосуванні алгоритму розділення джерела з метою виділення цільових даних, скасуванні нецільових даних за допомогою узагальненого розкладання власних значень і аналізу періодичних компонентів. Практичну реалізацію послідовності обробки даних для виділення ЕКГ плода проведено із використанням запису, який включає записи п’яти абдомінальних каналів та одного грудного відведення, що відповідає ЕКГ жінки. Результат середньоквадратичної помилки та співвідношення сигнал/шум показує, що представлений підхід придатний для виділення серцебиття плода та подальшого аналізу ЕКГ плода з даних абдомінальних каналів.
Посилання
W. Zhou and J. Gotman, "Removal of EMG and ECG artifacts from EEG based on wavelet transform and ICA", in The 26th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE, 2004, vol. 1, pp. 392–395. doi: 10.1109/IEMBS.2004.1403176.
D. T. Al-Zuhairi, A. S. Hameed, and I. S. Hameed, "Dual-stage SVD basis approach for ECG signal associated noise removal", Signal, Image and Video Processing, vol. 16, no. 6, pp. 1489–1496, 2022. doi: 10.1007/s11760-021-02102-1.
P. M. R. de Oliveira, J. H. de M. Goulart, C. A. R. Fernandes, and V. Zarzoso, "Blind source separation in persistent atrial fibrillation electrocardiograms using block-term tensor decomposition with Lowner constraints", IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 26, no. 4, pp. 1538–1548, 2021. doi: 10.1109/JBHI.2021.3108699.
G. M. Ungureanu, S. G. Oei, A. Ungureanu, and W. Wolf, "The event synchronous canceller algorithm removes maternal ECG from abdominal signals without affecting the fetal ECG", Computers in biology and medicine, vol. 39, no. 6, pp. 562–567, 2009. doi: 10.1016/j.compbiomed.2009.03.013.
A. Agostinelli, S. Fioretti, F. Di Nardo, and L. Burattini, "Clinical application of the Segmented-Beat Modulation Method for fetal ECG extraction", in 2015 12th International Workshop on Intelligent Solutions in Embedded Systems (WISES), IEEE, 2015, pp. 35–40.
D. J. Jagannath and A. I. Selvakumar, "Issues and research on foetal electrocardiogram signal elicitation", Biomedical signal processing and control, vol. 10, pp. 224-244, 2014. doi: 10.1016/j.bspc.2013.11.001.
S. Ravindrakumar and K. B. Raja, "Fetal ECG extraction and enhancement in prenatal monitoring — Review and implementation issues", in Trendz in Information Sciences & Computing (TISC2010), 2010, pp. 16–20. doi: 10.1109/TISC.2010.5714599.
N. Widatalla, Y. Kasahara, Y. Kimura, and A. Khandoker, "Model based estimation of QT intervals in non-invasive fetal ECG signals", Plos one, vol. 15, no. 5, p. e0232769, 2020. doi: 10.1371/journal.pone.0232769.
Q. Yu, H. Yan, L. Song, W. Guo, H. Liu, J. Si, and Y. Zhao, "Automatic identifying of maternal ECG source when applying ICA in fetal ECG extraction", Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 38, no. 3, pp. 448–455, 2018. doi: 10.1016/j.bbe.2018.03.003.
S. Padhy, "Multilead ECG data analysis using SVD and higher-order SVD", Ph.D. dissertation, 2017.
A. D. Deogire, "Multi lead fetal QRS detection with principal component analysis", in 2018 3rd International Conference for Convergence in Technology (I2CT), IEEE, 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/I2CT.2018.8529322.
M. Fatemi and R. Sameni, "An online subspace denoising algorithm for maternal ECG removal from fetal ECG signals", Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Electrical Engineering, vol. 41, pp. 65–79, 2017. doi: 10.1007/s40998-017-0018-4.
S. Redif, "Fetal electrocardiogram estimation using polynomial eigenvalue decomposition", Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, vol. 24, no. 4, pp. 2483–2497, 2016. doi: 10.3906/elk-1401-19.
G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix computations. JHU press, 2013.
M. Suganthy and S. Immaculate Joy, "Analysis of R-peaks in fetal electrocardiogram to detect heart disorder using fuzzy clustering", in 2019 IEEE 5th International Conference for Convergence in Technology (I2CT), IEEE, 2019, pp. 1–4. doi: 10.1109/I2CT45611.2019.9033732.
N. E. Huang, Z. Wu, and S. R. Long, "Hilbert-Huang transform", Scholarpedia, vol. 3, no. 7, p. 2544, 2008.
A. Hyvarinen, "Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis", IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 10, no. 3, pp. 626-634, 1999. doi: 10.1109/72.761722.
J. F. Cardoso, "Source separation using higher order moments", in International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE, 1989, pp. 2109–2112. doi: 10.1109/ICASSP.1989.266878.
I. Romero, "PCA-based noise reduction in ambulatory ECGs", in 2010 Computing in Cardiology, IEEE, 2010, pp. 677–680.
G. Liu and Y. Luan, "An adaptive integrated algorithm for noninvasive fetal ECG separation and noise reduction based on ICA-EEMD-WS", Medical & Biological Engineering & Computing, vol. 53, pp. 1113–1127, 2015. doi: 10.1007/s11517-015-1389-1.
A. Gupta, M. Srivastava, V. Khandelwal, and A. Gupta, "A novel approach to fetal ECG extraction and enhancement using blind source separation (BSS-ICA) and adaptive fetal ECG enhancer (AFE)", in 2007 6th International Conference on Information, Communications & Signal Processing, IEEE, 2007, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICICS.2007.4449716.
M. Kotas, "Combined application of independent component analysis and projective filtering to fetal ECG extraction", Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 28, no. 1, pp. 75, 2008.
R. Sameni, "Extraction of fetal cardiac signals from an array of maternal abdominal recordings", Institut National Polytechnique de Grenoble-INPG; Sharif University of Technology (SUT), 2008.
J.F. Cardoso and A. Souloumiac, "Blind beamforming for non-Gaussian signals", IEE Proceedings F (Radar and Signal Processing), vol. 140, no. 6, pp. 362–370, 1993. doi: 10.1049/ip-f-2.1993.0054.
F. Jamshidian-Tehrani and R. Sameni, "Fetal ECG extraction from time-varying and low-rank noninvasive maternal abdominal recordings", Physiological Measurement, vol. 39, no. 12, p. 125008, 2018. doi: 10.1088/1361-6579/aaef5d.
R. Sameni, C. Jutten, and M. B. Shamsollahi, "Multichannel electrocardiogram decomposition using periodic component analysis", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 55, no. 8, pp. 1935–1940, 2008. doi: 10.1109/TBME.2008.919714.
J.A. Behar, L. Bonnemains, V. Shulgin, J. Oster, O. Ostras, and I. Lakhno, "Noninvasive fetal electrocardiography for the detection of fetal arrhythmias", Prenatal Diagnosis, vol. 39, no. 3, pp. 178–187, 2019. doi: 10.1002/pd.5412.
A.L. Goldberger, L.A.N. Amaral, L. Glass, J.M. Hausdorff, P.Ch. Ivanov, R.G. Mark, et al., "PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals", Circulation, vol. 101, no. 23, pp. e215-e220, 2000. doi: 10.1161/01.CIR.101.23.e215.
