Compressão de sinais eletrocardiográficos baseada na transformada cosseno discreta.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: BATISTA, Leonardo Vidal.
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10845
Resumo: A utilização extensiva de eletrocardiogramas digitais produz grande quantidade de dados, conferindo importância a aplicação de técnicas eficientes de compressão para reduzir os requisites de armazenamento ou transmissão dos dados gerados. Eventuais distorções introduzidas pelo processamento devem ser cuidadosamente controladas, para que não conduzam a diagnósticos errôneos. O presente trabalho propõe soluções para o problema da compressão de eletrocardiogramas, apresentando um novo compressor baseado na quantização ótima com zona morta dos coeficientes da transformada cosseno discreta. No método proposto, o sinal a ser comprimido e particionado em blocos de tamanho fixo aos quais se aplica a transformada. Os blocos são quantizados usando-se um vetor de quantização e um vetor de limiares que são especificamente determinados para cada sinal. Estes vetores são definidos, via multiplicadores de Lagrange, de forma que a entropia estimada e minimizada para uma dada distorção no sinal reconstruído. A estratégia de otimização proposta e uma adaptação para eletrocardiogramas de uma técnica aplicada anteriormente a compressão de imagens. O algoritmo finaliza com uma etapa de codificação de entropia, para a qual são propostas cinco variantes, três das quais utilizando codificação aritmética e as demais utilizando codificação de Golomb-Rice. A PRD (Percent Root-Mean-Square Difference) foi adotada para mensurar a distorção nos sinais reconstruídos. Para avaliar o desempenho do compressor proposto, seções de dois minutos de todos os 96 registros do MIT-BIH Arrhythmia Database foram comprimidos em diferentes níveis de PRD e as razões de compressão (RC) correspondentes foram computadas. Traçados de sinais originais e processados são também exibidos para inspeção visual da qualidade das reconstruções, Foram efetuados testes para avaliar o efeito do tamanho dos blocos no compromisso entre RC e PRD. Com a variante de melhor desempenho do codificador de entropia, uma RC média de 11,3:1 foi atingida para PRD fixa em 2.5%. Experimentos com registros do MIT-BIH Arrhythmia Database usados na literatura permitiram comparações diretas com vários outros compressores. As comparações revelaram que o compromisso RC-PRD do método proposto e equivalente ou superior ao dos melhores compressores de ECG conhecidos.
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Os blocos são quantizados usando-se um vetor de quantização e um vetor de limiares que são especificamente determinados para cada sinal. Estes vetores são definidos, via multiplicadores de Lagrange, de forma que a entropia estimada e minimizada para uma dada distorção no sinal reconstruído. A estratégia de otimização proposta e uma adaptação para eletrocardiogramas de uma técnica aplicada anteriormente a compressão de imagens. O algoritmo finaliza com uma etapa de codificação de entropia, para a qual são propostas cinco variantes, três das quais utilizando codificação aritmética e as demais utilizando codificação de Golomb-Rice. A PRD (Percent Root-Mean-Square Difference) foi adotada para mensurar a distorção nos sinais reconstruídos. Para avaliar o desempenho do compressor proposto, seções de dois minutos de todos os 96 registros do MIT-BIH Arrhythmia Database foram comprimidos em diferentes níveis de PRD e as razões de compressão (RC) correspondentes foram computadas. Traçados de sinais originais e processados são também exibidos para inspeção visual da qualidade das reconstruções, Foram efetuados testes para avaliar o efeito do tamanho dos blocos no compromisso entre RC e PRD. Com a variante de melhor desempenho do codificador de entropia, uma RC média de 11,3:1 foi atingida para PRD fixa em 2.5%. Experimentos com registros do MIT-BIH Arrhythmia Database usados na literatura permitiram comparações diretas com vários outros compressores. As comparações revelaram que o compromisso RC-PRD do método proposto e equivalente ou superior ao dos melhores compressores de ECG conhecidos.The extensive use of digital electrocardiograms produces large amounts of data and thus efficient techniques to compress electrocardiographic signals are important in order to reduce the amount of data to be recorded or transmitted. Eventual distortions introduced by the compression process must be carefully controlled, so that they do not lead to erroneous diagnostics. The present work proposes some solutions to the problem of electrocardiographic signal compression, presenting a new electrocardiogram compressor based on optimum dead-zone quantization of discrete cosine transform coefficients. In the proposed method, the signal to be compressed is partitioned in blocks of fixed size, which are then transformed. Each DCT block is quantized using a quantization vector and a threshold vector specifically determined for each signal. These vectors are defined, via Lagrange multipliers, so that the estimated entropy is minimized for a given distortion in the reconstructed signal. The proposed optimization strategy is an adaptation for electrocardiograms of a technique previously applied for image compression. The algorithm ends up with an entropy coding stage, for which five variants are described. Three of theses variants use arithmetic coding and the others use Golomb-Rice coding. The Percent Root-Mean-Square Difference (PRD) was adopted to measure the distortion in the reconstructed signals. To assess the performance of the proposed compressor, 2-minute sections of all 96 records of the MIT-BIH Arrhythmia Database were compressed at different PRD values, and the corresponding compression ratios (CR) were computed. Traces of original and processed signals are also shown, allowing visual inspection of the quality of the reconstruction. Furthermore, the effect of block size on the compromise between CR and PRD was empirically tested. An average CR of 11.3:1 was achieved for PRD equal to 2.5%, with the best-performance entropy coding variant. Experiments with records from the MIT-BIH Arrhythmia Database used in the literature allowed direct comparisons with various compressors. The comparisons revealed that the CR-PRD compromise of the proposed method is equivalent or superior to that of the best electrocardiogram compressors known.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGMELCHER, Elmar Uwe Kurt.CARVALHO, Luis Carlos.MELCHER, E. U. K.CARVALHO, L. C.http://lattes.cnpq.br/2995510206880397FINAMORE, Weiler Alves.NADAL, Jurandir.CARVALHO, João Marques de.DEEP, Gurdip Singh.BATISTA, Leonardo Vidal.2002-08-232020-01-09T17:33:35Z2020-01-092020-01-09T17:33:35Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10845BATISTA, Leonardo Vidal. Compressão de sinais eletrocardiográficos baseada na transformada cosseno discreta. 132f. (Tese de Doutorado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2002.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-04-16T11:49:22Zoai:localhost:riufcg/10845Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-04-16T11:49:22Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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