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Título: Compressão de sinais de eletrocardiografia usando técnicas multidimensionais
Autor(es): Gusmão, Davi Benevides
Orientador(es): Costa, Marcus Vincius Chaffim
Assunto: Eletrocardiograma
Engenharia biomédica
Processamento de imagens
Processamento de sinais
Data de publicação: 29-Jun-2020
Referência: GUSMÃO, Davi Benevides. Compressão de sinais de eletrocardiografia usando técnicas multidimensionais. 2019. 122 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: O trabalho apresenta uma proposta de compressão de sinais de eletrocardio-grafia (ECG) de um único canal baseada em codificações multidimensionais. A compressão dos sinais organizados em mais altas dimensões busca aproveitar, além da correlação entre as amostras unidimensionais (1D) sucessivas, a correlação inter-beat, ou de pulso a pulso, observada ao justapor os segmentos para conseguir aumentar a eficiência do processo de codificação. Para a compressão foram usados três codificadores de imagem e de vídeo no estado da arte, sendo estes o DAALA [1], o AV1 (AOMedia Video 1 ) [2] e o HEVC (High Efficiency Video Coding) [3]. Para possibilitar o uso destes codificadores, os sinais 1D foram pré-processados de forma a se apresentarem ora como sinais bidimensionais (2D), ora como sinais tridimensionais (3D). Os testes da codificação bidimensional foram realizados com os três codificadores no modo intraframe, e os testes da codificação tridimensional foram realizados com os codificadores AV1 e HEVC no modo interframe. Todos os algoritmos propostos foram testados sobre o banco de sinais reais de eletrocardiografia do MIT-BIH Arrhythmia Database [4], disponível por meio de acesso livre e gratuito, e os resultados foram avaliados segundo métricas objetivas de taxa e de distorção, a saber, a Razão de Compressão (CR, do inglês Compression Ratio) e a Raiz da Diferença Média Percentual (P RD, do inglês Percentage Root Mean Square Difference). Dentre todas as abordagens propostas, o HEVC 2D obteve o melhor desempenho, seguido do AV1 2D e de suas respectivas abordagens 3D, e a abordagem menos eficiente foi verificada para o DAALA. Os resultados da técnica proposta são comparados com os de vários outros trabalhos. Na comparação com os resultados da literatura, o método ora apresentado ́e competitivo segundo os critérios de avaliação objetiva, sendo que apresenta os melhores resultados para diversos dos sinais testados.
Abstract: This work presents a proposal for single channel electrocardiography (ECG) signal compression based on multidimensional coding. In addition to the correlation between successive one-dimensional (1D) samples, the compression of signals organized in higher dimensions seeks to take advantage of the inter-beat (or pulse-to-pulse) correlation, observed by juxtaposing the segments to increase the coding process efficiency. State-of-the-art image and video encoders were used for compression: DAALA [1], AV1 (AOMedia Video 1) [2] and HEVC (High Efficiency Video Coding) [3]. To enable the use of these encoders, the1D signals were preprocessed to present either as two-dimensional (2D) or sometimes three-dimensional (3D) signals. Two-dimensional coding tests were performed with the encoders in intraframe mode, and three-dimensional coding tests were performed with the AV1 and HEVC coders in interframe mode. All proposed algorithms were tested against the MIT-BIH Arrhythmia Database real electrocardiography signal bank [4], available through free and open access, and the results were evaluated using objective rate and distortion metrics, namely the Compression Ratio (CR) and Percentage Root Mean Square Difference (PRD). Among all proposed approaches, HEVC 2D had the best performance, followed by AV1 2D and their respective 3D approaches, and the least efficient approach was found for DAALA. The results of the proposed technique are compared with those of several other works. In comparison with the literature results, the method presented here is competitive according to the objective evaluation criteria and presents the best results for several of the tested signals.
Unidade Acadêmica: Faculdade UnB Gama (FGA)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2019.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
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