一个基于波形的方法来减少运动工件在门诊地震心脏学
James Skoric1, Yannick D'Mello1, David V Plant1
1Department of Electrical and Computer EngineeringMcGill University Montreal QC H3A 0E9 Canada.
概括
这项研究引入了一种使用地震心脏图 (SCG) 和最大重叠离散波量变换 (MODWT) 的新算法,以从心脏监测信号中删除行走运动器件. 该方法显著提高了心率估计的准确性,使得在日常生活和临床环境中可靠的SCG在没有心电图的情况下使用.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 可穿戴的健康技术
- 心血管监测 心血管监测
背景情况:
- 可穿戴式心震图 (SCG) 显示出对心脏健康监测的前景.
- 运动器件,特别是从行走,显著降低SCG信号质量.
- 这种降解限制了SCG用于持续监测的临床适用性.
研究的目的:
- 开发和验证技术,以提高SCG信号质量,在存在行走运动文物.
- 创建一个基于SCG的独立解决方案,用于在行走期间可靠的心血管监测.
- 评估开发的算法对心率估计准确性的有效性.
主要方法:
- 通过将清洁信号与真实行走的振动噪声破坏,模拟出行者SCG数据.
- 使用最大重叠离散波段转换 (MODWT) 进行信号分解.
- 开发了一种结合MODWT,时间频率掩盖和非负矩阵分解的新算法,利用垂直轴加速计数据来减少步行振动.
主要成果:
- MODWT被确定为最有效的分解方法来减少运动工件.
- 新的算法提高了心率估计精度 (R平方) 从0.1到0.8在-15dB的信号噪声比 (SNR).
- 该方法成功地减少了SCG信号中的运动工件,在不需要心电图 (ECG) 协助的情况下,SNR高达 -19 dB.
结论:
- 开发的算法有效地减轻了SCG信号中的运动工件,使步行期间可靠的心血管监测成为可能.
- 这种独立的SCG解决方案提高了日常生活监测的适用性,并作为临床可穿戴替代品.
- 结合ECG可以进一步提高在较高噪声环境中的性能,扩大SCG的可用范围.
