Modified beat segmentation for DTW based ECG compression

Abstract

The proposed ECG compression method presents the new beat segmentation algorithm. Because this proposed compression method uses the residual difference between original ECG signal beat and the reference ECG beat, the ECG signal must be separated into each beat before doing the compression process. That is the duty of beat segmentation process. Therefore, this process is important step of the selective Mapping Technique ECG compression method. The main goal of this work is to design the beat segmentation algorithm which is the most suitable for this compression method. And this proposed beat segmentation algorithm is designed to replace the complicated operation algorithm. Consequently, this proposed beat segmentation algorithm uses only simple operation such as accumulation and shift operation. And moreover, the decision rule is not complicated as the previous method. The test results show that more than half of tested signals return higher compression ratio (CR). In addition, almost quarter of tested signals have better performance of percent root mean square difference (PRD).Therefore this is the alternative method for the best comparing selection. Keywords-ECG; compression; beat segmentationReconstruction Compression . . . Fig. 4. The new model of compression method.

Dynamic Mapping Algorithmic Scheme for Compression of Regular and Irregular ECG Signals

“…In the signal segmentation, this research has adopted the Hamilton and Tompkins technique [8], the Filter Bank technique [9] and the modified beat segmentation method [10]. In this research, the three segmentation methods are individually applied to each ECG signal (for a total of 42 ECG signals) to select the technique with the highest number of segmented constituent beats.…”

Compressão de sinais ECG utilizando DWT com quantização não-linear e por sub-bandas

“…Existem métodos nos quais se utilizam diferentes transformadas, como a DCT, a DFT [14], métodos de duas dimensões [15] [16] [17], e mais recentemente, a transformada wavelet (WT) [18] [19]. Tendo em conta que existem trabalhos aplicando a WT [18,19,20,21,22,23,24,25,26,27], não se achou na literatura um no qual a estratégia de compressão dos coeficientes transformados fosse dependendo das sub-bandas de decomposição além de levar em consideração a magnitude dos coeficientes (independentemente da sub-banda na qual se encontre). Não há portanto uma análise sistemática comparando as várias famílias de transformadas conhecidas para a fase de representação com essa estratégia, especificamente para sinais de ECG.…”

“…Chompusri [24] se baseia na segmentação de pulsos cardíacos. Se realiza um processo para a separação dos complexos QRS.…”

“…Podemos aproveitar o princípio por trás dessa idéia para quantizar os coeficientes wavelet, usando λ para determinar se os valores pequenos ou os grandes serão mais quantizados. Como explicamos anteriormente, é possível realizar uma quantização por sub-bandas, pois é uma estratégia muito utilizada na literatura [20,46,21,22,23,24,25]. A idéia do algoritmo é incorporar a quantização por sub-bandas, e explorar o princípio mostrado na correção gamma.…”