心電図のノイズを低減するための統合EMD適応閾値デノイジング法

An integrated EMD adaptive threshold denoising method for reduction of noise in ECG.

• Miao Zhang
• Guo Wei

抄録

心電図(ECG)のデノイジングは、生物医学的に非常に重要な研究分野である。本論文では、ECGを処理するための統合経験的モード分解適応閾値デノイジング法(IEMD-ATD)を提案する。IEMD-ATDには3つの手法が含まれている。第一に、生の心電図の分解品質と安定性を向上させるために、適応ノイズを用いた完全アンサンブル経験的モード分解（CEEMDAN）のフレームワークに基づく統合EMD法が提案されている。第二に、IMFのエネルギーと固有周期に基づいて、固有モード関数（IMF）のための新しいグルーピング法を開発した。このグルーピング法は、高周波ノイズが優勢なIMF、有用情報が優勢なIMF、低周波ノイズを持つIMFの境界を決定することができる。最後に、適応的閾値ノイズ除去法を導出し、高周波ノイズが優勢なIMFのノイズ除去に用いる。主な貢献は2つある。1) 3σ基準に基づく適応的閾値決定法と、2)閾値よりも小さい値に含まれる有用な情報を保持するためのピークフィルタリングデノイジング法である。MIT-BIHデータベースの合成心電図データと実際の心電図データを実験に使用し、心電図ノイズ除去のためのIEMD-ATDの有効性を説明しました。その結果、IEMD-ATDは既存のEMDデノイジング手法と比較して、S/N比（SNR）と相関係数の改善において優れた性能を発揮することがわかりました。これは心電図信号の特徴抽出や病理診断に重要である。

Electrocardiogram (ECG) denoising is a biomedical research area of great importance. In this paper, an integrated empirical mode decomposition adaptive threshold denoising method (IEMD-ATD) is proposed for processing ECGs. Three methods are included in the IEMD-ATD. First, an integrated EMD method based on a framework of complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN) is proposed to improve the decomposition quality and stability of raw ECGs. Second, a new grouping method for intrinsic mode functions (IMFs) is developed based on the energy and eigenperiod of IMFs. The grouping method is able to determine the boundaries among high-frequency noise predominant IMFs, useful information predominant IMFs and IMFs with low-frequency noises. Finally, an adaptive threshold denoising method is derived and used for denoising high-frequency noise predominant IMFs. There are two main contributions: 1) an adaptive threshold determination method based on the 3σ criterion and 2) a peak filtering denoising method for retaining useful information contained in the values smaller than the threshold. Synthetic and real ECG data in the MIT-BIH database are utilised in experiments to illustrate the effectiveness of IEMD-ATD for ECG denoising. The results indicate that IEMD-ATD offers better performance in improving the signal-to-noise ratio (SNR) and correlation coefficient compared with the existing EMD denoising methods. Our method offers obvious advantages, especially in retaining detailed information on the QRS complex of the ECG, which is significant for the feature extraction of ECG signals and for pathological diagnosis.