Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Kamila Cybul

Badania skuteczności detektorów zespołów QRS dla zakłóconych sygnałów elektrokadiograficznych


Evaluation of robustness of the QRS complex detectors for noisy electrocardiogram signals


Opiekun pracy dyplomowej: prof. dr hab. inż. Paweł Strumiłło
Praca dyplomowa IFE - BSc obroniona 2017-02-21
Streszczenie pracy dyplomowej:
Celem niniejszej pracy jest zbadanie skuteczności detektorów zespołów QRS dla zakłóconych sygnałów elektrokardiograficznych. Detekcja zespołów QRS jest zasadnicza w przetwarzaniu sygnałów EKG, ponieważ jest podstawą do dalszych analiz. Trudności w precyzyjnym wykrywaniu miejsca zespołów QRS w sygnale wynikają głównie z ich fizjologicznej zmienności, jak również obecności różnorodnych zakłóceń. W niniejszej pracy, do sygnałów elektrokardiograficznych zostały wprowadzone zakłócenia, pochodzące z bazy sygnałów biomedycznych MIT-BIH Noise Stress Test Database, które zawierały zakłócenia z sieci elektroenergetycznej, tzw. pływanie linii izoelektrycznej oraz artefakty wynikające ze zmiennej rezystancji kontaktu skóra-elektroda. Dodatkowo, za pomocą środowiska MATLAB zostały zaprojektowane zakłócenia, takie jak pełzanie linii izoelektrycznej, zakłócenia z sieci elektroenergetycznej oraz zakłócenia wynikające z pracy mięśni pacjenta. Następnie, została przeprowadzona analiza porównawcza obydwu wybranych algorytmów wykrywania zespołów QRS. Algorytm Pana Tompkinsa uzyskał średnią czułość (SE) na poziomie 99,39%, w porównaniu z 99,34% algorytmu bazującego na transformacie Hilberta. W przypadku wartości predykcyjnej dodatniej, dla algorytmu Pana Tompkinsa uzyskano średnią wartość 94,62%, natomiast algorytm z zastosowaniem transformaty Hilberta dał wynik 94,09%.
Abstract:
The main purpose of this thesis is to evaluate the robustness of the QRS complex detection algorithms for electrocardiogram signals contaminated with various types of noises. In examination of ECG signals, QRS complex detection is fundamental as it serves as the base for further analyses. Difficulties with the precise location of QRS complexes mainly arise from their physiological variability, as well as presence of numerous noises. In this work, the ECG signals were corrupted with real noises, as well as synthetic ones that were modelled using MATLAB programming environment. Real noises were derived from the MIT-BIH Noise Stress Test Database that included electrode motion artifacts, baseline wandering and EMG noise, whereas synthetic noises consisted of powerline interference, baseline wandering and EMG. In this thesis, qualitative comparison between two types of QRS detectors was performed. The Pan Tompkins algorithm noted the average sensitivity of 99,39%, whereas the Hilbert-transform based algorithm was only slightly worse, 99,34%. When it comes to +P, the Pan Tompkins algorithm yielded on average of 94,62%, compared to 94,09% that was obtained from the Hilbert-transform based algorithm.