Медицинская Техника / №1, 2016 / с. 25-28

Применение дискретного вейвлет-преобразования с изменением представления коэффициентов для сжатия данных в мобильных системах мониторинга ЭКГ

В.П. Бессмельцев, Д.Н. Катасонов

Аннотация

Рассматривается задача сжатия данных, регистрируемых датчиками ЭКГ системы мобильного мониторинга сердечной деятельности человека. Приведен алгоритм сжатия данных ЭКГ, основанный на преобразовании коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования, реализуемый на вычислительном устройстве, обладающем ограниченной вычислительной мощностью и малым потреблением. Представленный алгоритм апробирован на реальных сигналах и показал свою эффективность.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Виктор Павлович Бессмельцев, канд. техн. наук, зав. лабораторией,
Денис Николаевич Катасонов, инженер-программист, Институт автоматики и электрометрии СОРАН, г. Новосибирск,
e-mail: katasonovdenis@ya.ru

Список литературы

1. Бессмельцев В.П., Катасонов Д.Н., Мазурок Б.С., Макеев И.В., Слуев В.А., Морозов В.В., Шевела А.И. Мобильная система для автоматизированного дистанционного мониторинга сердечной деятельности // Медицинская техника. 2015. № 1. С. 5-9.
2. Dixon A.M.R. et al. Compressed sensing system considerations for ECG and EMG wireless biosensors // IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. 2012. Vol. 6. № 2. PP. 156-166.
3. Tai S.C., Sun C.C., Yan W.C. A 2-D ECG compression method based on wavelet transform and modified SPIHT // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2005. Vol. 52. № 6. PP. 999-1008.
4. Allstot E.G. et al. Compressed sensing of ECG bio-signals using one-bit measurement matrices // New Circuits and Systems Conference (NEWCAS), 2011 IEEE 9th International. IEEE, 2011. PP. 213-216.
5. Chen J., Itoh S. A wavelet transform-based ECG compression method guaranteeing desired signal quality // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1998. Vol. 45. № 12. PP. 1414-1419.
6. Chi Y.M., Deiss S.R., Cauwenberghs G. Non-contact low power EEG/ECG electrode for high density wearable biopotential sensor networks // Wearable and Implantable Body Sensor Networks, 2009. BSN 2009. Sixth International Workshop on. IEEE, 2009. PP. 246-250.
7. Luo S., Johnston P. A review of electrocardiogram filtering // Journal of Electrocardiology. 2010. Vol. 43. № 6. PP. 486-496.
8. Bessmeltsev V.P., Katasonov D.N., Mazurok B.S., Makeev I.V., Sluev V.A., Morozov V.V., Shevela A.I. A mobile system for automated remote monitoring of cardiac activity // Biomedical Engineering. 2015. № 1. РР. 5-9.
9. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. – М.: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.
10. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет- преобразования // СПб.: ВУС, 1999. Т. 208.
11. Zigel Y., Cohen A., Katz A. The weighted diagnostic distortion (WDD) measure for ECG signal compression // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2000. Vol. 47. №. 11. PP. 1422-1430.
12. Abo-Zahhad M., Ahmed S.M., Zakaria A. ECG signal compression technique based on discrete wavelet transform and QRS-complex estimation // Signal Processing – An International Journal (SPIJ). 2011. Vol. 4. № 2. P. 138.
13. Шпилевая О.Я. Адаптивные системы с эталонными моделями. – Новосибирск: НГТУ, 2007. 103 с.