A new method for the extraction of fetal ECG from the dependent abdominal signals using blind source separation and adaptive noise cancellation techniques
- 1. Cadi Ayyad University
Description
The electrocardiogram (ECG) is a diagnostic tool that records the electrical activity of the heart, and depicts it as a series of graph-like tracings, or waves. Being able to interpret these details allows diagnosis of a wide range of heart problems. Fetal electrocardiogram (FECG) extraction has an important impact in medical diagnostics during the mother pregnancy period. Since the observed FECG signals are often mixed with the maternal ECG (MECG) and the noise induced by the movement of electrodes or by mother motion, the separation process of the ECG signal sources from the observed data becomes quite complicated. One of its complexity is when the ECG sources are dependent, thus, in this paper we introduce a new approach of blind source separation (BSS) in the noisy context for both independent and dependent ECG signal source. This approach consist in denoising the observed ECG signals using a bilateral total variation (BTV) filter; then minimizing the Kullbak-Leibler divergence between copula densities to separate the FECG signal from the MECG one. We present simulation results illustrating the performance of our proposed method. We will consider many examples of independent/dependent source component signals. The results will be compared with those of the classical method called independent component analysis (ICA) under the same conditions. The accuracy of source estimation is evaluated through a criterion, called again the signal-to-noise-ratio (SNR). The first experiment shows that our proposed method gives accurate estimation of sources in the standard case of independent components, with performance around 27 dB in term of SNR. In the second experiment, we show the capability of the proposed algorithm to successfully separate two noisy mixtures of dependent source components - with classical criterion devoted to the independent case - fails, and that our method is able to deal with the dependent case with good performance. In this work, we focus specifically on the separation of the ECG signal sources taken from skin two electrodes located on a pregnant woman's body. The ECG separation is interpreted as a noisy linear BSS problem with instantaneous mixtures. Firstly, a denoising step is required to reduce the noise due to motion artifacts using a BTV filter as a very effective one-pass filter for denoising. Then, we use the Kullbak-Leibler divergence between copula densities to separate the fetal heart rate from the mother one, for both independent and dependent cases.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
مخطط كهربية القلب (ECG) هو أداة تشخيصية تسجل النشاط الكهربائي للقلب، وتصوره على أنه سلسلة من التتبع أو الموجات الشبيهة بالرسوم البيانية. تسمح القدرة على تفسير هذه التفاصيل بتشخيص مجموعة واسعة من مشاكل القلب. استخراج مخطط كهربية القلب للجنين (FECG) له تأثير مهم في التشخيص الطبي خلال فترة حمل الأم. نظرًا لأن إشارات مخطط كهربية القلب المرصودة غالبًا ما يتم خلطها مع مخطط كهربية القلب للأم (MECG) والضوضاء الناجمة عن حركة الأقطاب الكهربائية أو عن طريق الحركة الأم، فإن عملية فصل مصادر إشارة مخطط كهربية القلب عن البيانات المرصودة تصبح معقدة للغاية. أحد تعقيداته هو عندما تكون مصادر مخطط كهربية القلب معتمدة، وبالتالي، في هذه الورقة نقدم نهجًا جديدًا لفصل المصدر الأعمى (BSS) في السياق الصاخب لكل من مصدر إشارة مخطط كهربية القلب المستقل والتابع. يتكون هذا النهج من تقليل إشارات مخطط كهربية القلب المرصودة باستخدام مرشح التباين الكلي الثنائي (BTV) ؛ ثم تقليل تباعد Kullbak - Leibler بين كثافات الحبيبات لفصل إشارة مخطط كهربية القلب FECG عن MECG ONE. نقدم نتائج محاكاة توضح أداء طريقتنا المقترحة. سننظر في العديد من الأمثلة على إشارات مكونات المصدر المستقلة/التابعة. ستتم مقارنة النتائج مع نتائج الطريقة الكلاسيكية التي تسمى تحليل المكونات المستقل (ICA) في ظل نفس الظروف. يتم تقييم دقة تقدير المصدر من خلال معيار، يسمى مرة أخرى نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR). تُظهر التجربة الأولى أن طريقتنا المقترحة تعطي تقديرًا دقيقًا للمصادر في الحالة القياسية للمكونات المستقلة، مع أداء حوالي 27 ديسيبل من حيث SNR. في التجربة الثانية، نعرض قدرة الخوارزمية المقترحة على الفصل بنجاح بين خليطين صاخبين من مكونات المصدر التابعة - مع المعيار الكلاسيكي المخصص للحالة المستقلة - يفشل، وأن طريقتنا قادرة على التعامل مع الحالة التابعة بأداء جيد. في هذا العمل، نركز بشكل خاص على فصل مصادر إشارة مخطط كهربية القلب المأخوذة من الجلد قطبين كهربائيين موجودين على جسم المرأة الحامل. يتم تفسير فصل مخطط كهربية القلب على أنه مشكلة BSS خطية صاخبة مع مخاليط لحظية. أولاً، هناك حاجة إلى خطوة الحد من الضوضاء لتقليل الضوضاء بسبب أدوات الحركة باستخدام مرشح BTV كمرشح فعال للغاية لمرة واحدة للحد من الضوضاء. بعد ذلك، نستخدم اختلاف Kullbak - Leibler بين كثافات الحبيبات لفصل معدل ضربات قلب الجنين عن الأم، لكل من الحالات المستقلة والمعتمدة.Translated Description (French)
L'électrocardiogramme (ECG) est un outil de diagnostic qui enregistre l'activité électrique du cœur et la dépeint comme une série de tracés graphiques, ou ondes. Être capable d'interpréter ces détails permet de diagnostiquer un large éventail de problèmes cardiaques. L'extraction par électrocardiogramme fœtal (FECG) a un impact important sur le diagnostic médical pendant la période de grossesse de la mère. Étant donné que les signaux FECG observés sont souvent mélangés à l'ECG maternel (MECG) et au bruit induit par le mouvement des électrodes ou par le mouvement de la mère, le processus de séparation des sources de signaux ECG des données observées devient assez compliqué. L'une de ses complexités est lorsque les sources ECG sont dépendantes, donc, dans cet article, nous introduisons une nouvelle approche de séparation aveugle des sources (BSS) dans le contexte bruyant pour les sources de signaux ECG indépendantes et dépendantes. Cette approche consiste à débruiter les signaux ECG observés à l'aide d'un filtre de variation totale bilatérale (BTV) ; puis à minimiser la divergence de Kullbak-Leibler entre les densités de copules pour séparer le signal FECG de celui MECG. Nous présentons des résultats de simulation illustrant les performances de notre méthode proposée. Nous examinerons de nombreux exemples de signaux de composants de source indépendants/dépendants. Les résultats seront comparés à ceux de la méthode classique appelée analyse en composantes indépendantes (ACI) dans les mêmes conditions. La précision de l'estimation de la source est évaluée à l'aide d'un critère, appelé à nouveau le rapport signal sur bruit (SNR). La première expérience montre que notre méthode proposée donne une estimation précise des sources dans le cas standard des composants indépendants, avec des performances autour de 27 dB en terme de SNR. Dans la deuxième expérience, nous montrons la capacité de l'algorithme proposé à séparer avec succès deux mélanges bruyants de composants sources dépendants - avec un critère classique consacré au cas indépendant - échoue, et que notre méthode est capable de traiter le cas dépendant avec de bonnes performances. Dans ce travail, nous nous concentrons spécifiquement sur la séparation des sources de signaux ECG prélevées sur la peau de deux électrodes situées sur le corps d'une femme enceinte. La séparation de l'ECG est interprétée comme un problème de BSS linéaire bruyant avec des mélanges instantanés. Tout d'abord, une étape de débruitage est nécessaire pour réduire le bruit dû aux artefacts de mouvement en utilisant un filtre BTV comme filtre à passage unique très efficace pour le débruitage. Ensuite, nous utilisons la divergence de Kullbak-Leibler entre les densités de copules pour séparer la fréquence cardiaque fœtale de celle de la mère, pour les cas indépendants et dépendants.Translated Description (Spanish)
El electrocardiograma (ECG) es una herramienta de diagnóstico que registra la actividad eléctrica del corazón y la representa como una serie de trazados gráficos u ondas. Ser capaz de interpretar estos detalles permite diagnosticar una amplia gama de problemas cardíacos. La extracción del electrocardiograma fetal (FECG) tiene un impacto importante en el diagnóstico médico durante el período de embarazo de la madre. Dado que las señales de FECG observadas a menudo se mezclan con el ECG materno (MECG) y el ruido inducido por el movimiento de los electrodos o por el movimiento de la madre, el proceso de separación de las fuentes de señales de ECG de los datos observados se vuelve bastante complicado. Una de sus complejidades es cuando las fuentes de ECG son dependientes, por lo tanto, en este artículo presentamos un nuevo enfoque de separación de fuente ciega (BSS) en el contexto ruidoso para la fuente de señal de ECG independiente y dependiente. Este enfoque consiste en eliminar las señales de ECG observadas utilizando un filtro de variación total bilateral (BTV); luego, minimizar la divergencia de Kullbak-Leibler entre las densidades de cópula para separar la señal de FECG de la de MECG. Presentamos los resultados de la simulación que ilustran el rendimiento de nuestro método propuesto. Consideraremos muchos ejemplos de señales de componentes de origen independientes/dependientes. Los resultados se compararán con los del método clásico denominado análisis de componentes independientes (ACI) en las mismas condiciones. La precisión de la estimación de la fuente se evalúa a través de un criterio, denominado nuevamente relación señal-ruido (SNR). El primer experimento muestra que nuestro método propuesto da una estimación precisa de las fuentes en el caso estándar de componentes independientes, con un rendimiento de alrededor de 27 dB en términos de SNR. En el segundo experimento, mostramos que la capacidad del algoritmo propuesto para separar con éxito dos mezclas ruidosas de componentes de fuentes dependientes, con el criterio clásico dedicado al caso independiente, falla, y que nuestro método es capaz de tratar el caso dependiente con un buen rendimiento. En este trabajo, nos centramos específicamente en la separación de las fuentes de señales de ECG tomadas de la piel de dos electrodos ubicados en el cuerpo de una mujer embarazada. La separación del ECG se interpreta como un problema de BSS lineal ruidoso con mezclas instantáneas. En primer lugar, se requiere un paso de eliminación de ruido para reducir el ruido debido a artefactos de movimiento utilizando un filtro BTV como un filtro de un solo paso muy eficaz para la eliminación de ruido. Luego, utilizamos la divergencia de Kullbak-Leibler entre las densidades de la cópula para separar la frecuencia cardíaca fetal de la materna, tanto para casos independientes como dependientes.Files
s12976-015-0021-2.pdf
Files
(3.4 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:987d3ecb368d0f81824f083955e22aab
|
3.4 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- طريقة جديدة لاستخراج مخطط كهربية القلب الجنيني من إشارات البطن التابعة باستخدام فصل المصدر الأعمى وتقنيات إلغاء الضوضاء التكيفية
- Translated title (French)
- Une nouvelle méthode pour l'extraction de l'ECG fœtal à partir des signaux abdominaux dépendants en utilisant des techniques de séparation de source aveugle et d'annulation adaptative du bruit
- Translated title (Spanish)
- Un nuevo método para la extracción de ECG fetal de las señales abdominales dependientes utilizando técnicas de separación de fuente ciega y de cancelación de ruido adaptativa
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2176999946
- DOI
- 10.1186/s12976-015-0021-2
References
- https://openalex.org/W1505855572
- https://openalex.org/W1979800130
- https://openalex.org/W1995424939
- https://openalex.org/W2012884930
- https://openalex.org/W2023474564
- https://openalex.org/W2028643935
- https://openalex.org/W2038698585
- https://openalex.org/W2042645953
- https://openalex.org/W2087160118
- https://openalex.org/W2087670144
- https://openalex.org/W2091924344
- https://openalex.org/W2092663520
- https://openalex.org/W2099741732
- https://openalex.org/W2109991658
- https://openalex.org/W2119400673
- https://openalex.org/W2151544690
- https://openalex.org/W2160900876
- https://openalex.org/W40037269
- https://openalex.org/W4206845981
- https://openalex.org/W4233014035