基於小波轉換之單一導程心電圖 重構12導程心電圖與分類

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邱琪雅(Chi-Ya Chiu) 查詢紙本館藏

畢業系所

生物醫學工程研究所

論文名稱

基於小波轉換之單一導程心電圖重構12導程心電圖與分類
(The classification and reconstruction of 12-lead electrocardiogram from single-lead ECG based on wavelet approach)

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摘要(中)

12導程心電圖是診斷心臟疾病的臨床標準之一，特別是對於致命性高的心肌塞梗。然而，標準12導程心電圖因體積龐大、導線眾多，始終無法普及於醫療機構外。可攜式單一導程心電圖目前已有多個微型化的商品，可讓病人隨身量測，但測得的訊號若有異常，多數還是得透過12導程心電圖確診，因此本研究預期應用已上市之單一導程心電圖記錄器，記錄於12導程之位置上不同時的心電圖，透過以小波轉換為基礎之演算法，重構出12導程心電圖，並進一步對於重構訊號以傅立葉轉換結合特徵值提取波形之特徵，利用多工接合稀疏表示技術進行分類。此研究與標準12導程心電圖相較而言，低成本及方便使用乃是它的優勢。若具有相當的準確度，可期許本研究之方法可應用於長照之醫療機構或是居家照護，輔助臨床人員提早診斷疾病。

摘要(英)

The 12-lead electrocardiogram (ECG), which provides special projection of electrical activity of the heart in different orientation, is one of the standard procedures for clinical diagnosis of heart disease, especially the deadly myocardial infarction. However, the standard 12-lead ECG device is bulky and with lots of wires and therefore cannot be widely used outside the hospital and clinics. So far, there have been several miniaturized products for single-lead ECG recorders, allowing patients to measure ECG signals anytime. Once the measured signals seemed abnormal, a standard 12-lead ECG is still necessary to make a definite diagnosis. In this study, we aim to reconstruct the 12-lead ECG with a commercialized single lead ECG recorder. Using this device, we recorded ECG waveforms asynchronously on the positions of the traditional 12-lead ECG electrodes. Then, a wavelet-based algorithm was used to reconstruct the 12-lead signals. Furthermore, the reconstructed signal is classified using multitask joint sparse representation by the characteristics of Fourier transform combined with eigenvalue. The proposed method offers two advantages: low-cost and high-usability. Not only that, the result of experiment is considerably accurate comparing to standard 12-lead ECG device. On the other hand, this approach can be applied to both medical institutions and home care in the future, which can assist clinicians diagnose disease earlier.

關鍵字(中)

★ 重構12導程心電圖
★ 小波轉換
★ 多工接合稀疏表示法
★ 心電圖分類

關鍵字(英)

★ Reconstruction of 12-lead ECG
★ Wavelet transform
★ Multitask joint sparse representation
★ ECG classification

論文目次

第一章緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機與目的 3
1-3 本文架構 4
第二章文獻探討 5
2-1 心電圖 5
2-1-1 心電圖原理簡介 5
2-1-2 心電圖訊號 7
2-1-3 心電圖的量測方法 9
2-2 傅立葉轉換 (Fourier transform) 13
2-3 小波分析理論 15
2-3-1 小波轉換 (Wavelet) 15
2-3-2 小波轉換之應用 17
第三章研究方法 19
3-1 研究對象 19
3-2 研究流程 19
3-2-1 訊號 (Signals) 19
3-2-2 濾波器 (Filter) 22
3-2-3 線性組合( Linear Combination) 29
3-3 重構12導程心電圖之分類 32
3-3-1 ECG訊號(ECG signals)及前處理(preprocessing) 34
3-3-2 特徵提取 (Feature Extraction) 35
3-3-3 分類 (Classification) 38
第四章研究結果與討論 40
4-1 重構12導程心電圖結果 40
4-2 分類心電圖結果 46
第五章結論與未來展望 48
參考文獻 49
附錄一 51

參考文獻

[1] 行政院衛生署，衛生統計資訊網
取自https://dep.mohw.gov.tw/DOS/np-1775-113.html
[2] J. Malmivuo and R. Plonsey, Bioelectromagnetism(1995).Principles and Applications of Bioelectric and Biomagnetic Fields.
[3] Wiki Electrocardiography
取自https://en.wikipedia.org/wiki/Electrocardiography
[4] William T. Cochran et al(1967). IEEE Transactions On Audio and Electroacoustics, Vol. AU-15, No.2. What is the Fast Fourier Transform?
[5] 張德丰，MATLAB小波分析，北京機械工業出版社(2009).
[6] Donghui Zhang(2005). Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference. Wavelet Approach for ECG Baseline Wander Correction and Noise Reduction.
[7] J. Pan and W. Tompkin(1985). IEEE Transactions On Biomedical, Vol. BME 32, No.3. A Real-Time QRS Detection Algorithm.
[8] M. Oeff et al(2012). The PTB diagnostic ECG database, Available:https://physionet.org/physiobank/database/ptbdb/.
[9] L. N. Sharma , et al,(2015). IEEE Transactions On Biomedical Engineering, Vol. 62, No. 7. Multiscale Energy and Eigenspace Approach toDetection and Localization of Myocardial Infarction.
[10] Xiao-Tong Yuan, et al,(2012). IEEE Transactions on image processing, Vol. 21, No. 10. Visual Classification With Multitask Joint Sparse Representation.
[11] A Guide to STEMI (ST-elevation Myocardial Infarction) Heart Attacks. Available:https://myheart.net/articles/stemi/
[12] Thomas Glover,Kevin Mitchell(2008).An introduction to biostatistics.

指導教授

羅孟宗(Men-Tzung Lo)

審核日期

2018-7-30

推文