Avaliação de representações transformadas para compressão de sinais de eletroencefalografia, com base em análise de componentes principais, decomposições wavelet, transformada discreta de cossenos e compressive sensing

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tôrres, Filipe Emídio
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/32583
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2018.
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spelling Avaliação de representações transformadas para compressão de sinais de eletroencefalografia, com base em análise de componentes principais, decomposições wavelet, transformada discreta de cossenos e compressive sensingEletroencefalografiaProcessamento de sinaisCompressive sensingSinais biomédicosArmazenamento de dadosTransformada de WaveletDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2018.Os sinais de eletroencefalografia (EEG) podem ser utilizados para aplicações clínicas, como análises de níveis de sono, diagnósticos e acompanhamento de epilepsia, monitoramento e reabilitação. Esse tipo de sinal também é usado no contexto de interação cérebro-máquina (BCI do inglês, Brain Computer Interface), e seu uso é crescente em várias aplicações deste tipo, como controle de cadeiras de rodas, computadores e automóveis. Sendo assim, existem problemas comumente encontrados, por exemplo, na aquisição desse sinal. Muitas das vezes são necessárias de dezenas a centenas de eletrodos, além de que podem ocorrer falhas de contato exigindo trocas periódicas ou renovação de gel condutor. Outras dificuldades encontradas dizem respeito ao armazenamento e transmissão desses dados em dispositivos móveis e com restrição de consumo de energia. Portanto, existem técnicas de processamento de sinais diversas que podem diminuir o número de sensores necessários e reduzir os custos de armazenamento e transmissão. A proposta desta pesquisa é implementar e avaliar o Compressive Sensing (CS) e mais outras 4 técnicas aplicadas à compressão de sinais de EEG, visando compará-las quanto ao nível de esparsificação e à qualidade de sinais reconstruídos a partir da mesma quantidade de coeficientes. As técnicas utilizadas são o CS, a análise de componentes principais (PCA), análise de componentes independentes (ICA), 30 famílias de wavelets implementadas com base em bancos de filtros de decomposição e a transformada discreta de cossenos (DCT). O CS é destas técnicas a mais recentemente desenvolvida e apresenta possíveis vantagens na fase de aquisição com relação às demais, e o trabalho deseja avaliar sua viabilidade. Para a avaliação são considerados dois bancos de dados de sinais reais, um de polissonografia chamado Sleep Heart Health Study e um estudo em crianças do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), ambos disponíveis publicamente. O estudo se baseia na transformação, quantização, codificação e em seus processos inversos para reconstrução do sinal. A partir dos resultados são realizadas comparações entre os sinais reconstruídos utilizando as diferentes representações escolhidas. Para a comparação, são usadas métricas quantitativas de razão do sinal-ruído (SNR), fator de compressão (CF), um tipo de diferença percentual residual (PRD1) e medidas de tempo.Foi observado que os algoritmos podem reconstruir os sinais com menos de 1=3 dos coeficientes originais dependendo da técnica utilizada. Em geral a DCT e a PCA têm um melhor resultado contra as outras nas métricas utilizadas. Porém cabe ressaltar que o CS permite menor custo de aquisição, possivelmente requisitando um hardware mais simples para isso. De fato, toda a aquisição realizada com base em CS pôde ser feita com medidas obtidas usando apenas soma dos sinais dos eletrodos, sem perdas em relação a matrizes de medidas que envolvem também multiplicações. Admitindo, por exemplo, uma reconstrução a partir de 50% do número de coeficientes do sinal no banco do MIT, a DCT conseguiu uma relação de SNR de 27; 8 dB entre o sinal original e a reconstrução. O PCA teve 24; 0 dB e as melhores wavelets ficaram na faixa dos 19 dB, já o CS com 8; 3 dB e o ICA apenas 1; 1 dB. Para esse mesmo banco, com 50% de CF, o PRD1 resultou em 27; 8% na DCT, 24; 0% na PCA, 17; 2% na wavelet biortogonal 2.2, 8; 3% no CS–10 e 1; 1% no ICA. Portanto, o estudo e uso do CS é justificado pela diferença de complexidade da fase de aquisição com relação a outras técnicas, inclusive tendo melhores resultados do que algumas delas. Na próxima etapa da pesquisa, pretende-se avaliar a compressão multicanal, para verificar o desempenho de cada técnica ao explorar a redundância entre os canais. Além de ferramentas que possam ajudar no desempenho do CS, como fontes de informação a priori e pré-filtragem dos sinais.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Electroencephalography (EEG) signals can be used for clinical applications such as sleep level analysis, diagnosis and monitoring of epilepsy, monitoring and rehabilitation. This type of signal is also used in the context of the Brain Computer Interface (BCI), and its use is increasing in many applications of this type, such as wheelchair, computer and automobile control. Thus, there are problems commonly encountered, for example, in the acquisition of this signal. Often times, it is necessary tens to thousands of electrodes, besides of contact failures may occur requiring periodic changes or conductive gel renewal. Other difficulties encountered relate to the storage and transmission of this data in mobile devices and with restricted energy consumption. Therefore, there are several signal processing techniques that can reduce the number of sensors required and also save storage and transmission costs. The purpose of this research is to implement and evaluate the Compressive Sensing (CS) and other 4 techniques applied to the compression of EEG signals, in order to compare them with the level of scattering and the quality of reconstructed signals from the same number of coefficients. The techniques used are CS, Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), 30 families of wavelets implemented on the basis of decomposition filter banks and DCT (discrete cosine transform). CS is one of the most recently developed techniques and presents possible advantages in the acquisition phase in relation to the others, and the work wants to evaluate its viability. Two real-signal databases, a polysomnography called the Sleep Heart Health Study and one study of children at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), both publicly available, are considered for the evaluation. The study is based on transformation, quantization, coding and its inverse processes for signal reconstruction. From the results are made comparisons between the reconstructed signals using the different representations chosen. For comparison, quantitative measurements of signal-to-noise ratio (SNR), compression factor (CF), a type of residual percentage difference (PRD1), and time measurements are used. It was observed that the algorithms can reconstruct the signals with less than 1/3 of the original coefficients depending on the technique used. In general, DCT and PCA have a better result comparing the others depending the metrics used. However, it is worth mentioning that CS allows lower cost of acquisition, possibly requesting a simpler hardware for this. In fact, all the acquisition based on CS could be done with measurements obtained using only the sum of the signals of the electrodes, without losses in relation to matrices of measures that also involve multiplications. Assuming, for example, a reconstruction from 50 % of the number of signal coefficients in the MIT database, the DCT achieved a SNR ratio of 27:8 dB between the original signal and the reconstruction. The PCA had 24:0 dB and the best wavelets were in the 19 dB range, the CS with 8:3 dB and the ICA only 1:1 dB. For this same database, with 50 % of CF, PRD1 resulted in 27:8% by DCT, 24:0% by PCA, 17:2% by biortogonal wavelet 2.2, 8:3% by CS–10 and 1:1% by ICA. Therefore, the study and use of CS is justified by the difference in complexity of the acquisition phase in relation to other techniques, including having better results than some of them. In the next step of the research, it is intended to evaluate the multichannel compression, to verify the performance of each technique when exploring the redundancy between the channels. In addition to tools that can help in the performance of the CS, as sources of information a priori and pre-filtering the signals.Faculdade UnB Gama (FGA)Programa de Pós-Graduação em Engenharia BiomédicaMendes, Cristiano Jacques Miosso RodriguesTôrres, Filipe Emídio2018-09-10T18:37:59Z2018-09-10T18:37:59Z2018-08-302018-03-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfTÔRRES, Filipe Emídio. Avaliação de representações transformadas para compressão de sinais de eletroencefalografia, com base em análise de componentes principais, decomposições wavelet, transformada discreta de cossenos e compressive sensing. 2018. 131 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica)—Brasília, 2018.http://repositorio.unb.br/handle/10482/32583A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-08-17T20:36:15Zoai:repositorio.unb.br:10482/32583Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-08-17T20:36:15Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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