Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-02-23T16:38:33Z
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2015_MarceloAdrianCampitelli.pdf: 2323124 bytes, checksum: 45791074bc64885c0526dc991339d062 (MD5) / Com o desenvolvimento cada vez mais intenso da tecnologia de dispositivos biomédicos, há cada vez mais acesso aos sinais bioelétricos, o que permite grande avanço na realização de diagnósticos, planejamento de tratamentos e monitoração de pacientes. Particularmente, o eletrocardiograma (ECG) tem sido usado para muitos propósitos. Além disso, novas formas simples e de baixo custo para adquirir o ECG tem sido descobertas. Entretanto, esses avanços exigem o melhoramento dos processos de codificação do sinal de ECG, de forma a permitir seu armazenamento e transmissão eficientemente em termos de requisitos de memória e consumo de energia. Neste contexto, o presente trabalho propõe duas contribuições. Em primeiro lugar, apresenta um algoritmo de compressão de sinais ECG, utilizando transformadas wavelets, e propondo um processo de quantização novo, não encontrado na literatura. Nesse processo, a transformação é realizada utilizando a transformada discreta de wavelets (DWT) e a quantização consiste em um re-ordenamento não-linear das magnitudes dos coeficientes transformados (correção gamma) em conjunto com uma quantização por sub-bandas. A segunda contribuição consiste num estudo sistemático do desempenho das diferentes famílias de wavelets nos resultados obtidos pelo algoritmo proposto, calculando também os parâmetros ótimos de quantização para cada família wavelet utilizada. Para a análise desses métodos, foram realizados testes avaliando o desempenho do algoritmo proposto e comparando os resultados com outros métodos apresentados na literatura. Nesses testes, foram usados como referências os sinais da base de dados do Instituto de Tecnologia de Massachusetts e do Hospital Beth Israel de Boston (MIT-BIH). Uma parcela do banco de dados foi utilizada para otimizar os parâmetros de cada família wavelet no algoritmo proposto, e o desempenho final foi avaliado com todos os sinais restantes. Especificamente, para o sinal 117 do MIT-BIH, que é o sinal mais utilizado para comparar resultados na literatura, o método proposto levou a um fator de compressão (CR) de 11,40 e uma raiz da diferença média percentual (PRD) de 1,38. Demonstrou-se que o algoritmo gera melhores resultados de compressão quando comparado com a maioria dos métodos do estado-da-arte. Também se destaca a simplicidade na implementação do algoritmo em relação a outros encontrados na literatura. / With the increasing development of biomedical devices technology, there is more access to bioelectrical signals. That allows great advances in reaching diagnostics, planning treatments and monitoring patients. Particularly, the electrocardiogram (ECG) has been used for many purposes. Besides that, simple and low-cost ways to acquire the ECG have been found. Nevertheless, those advances require the improvement of the ECG signal coding processes, in a way that allows its efficient storage and transmission in terms of memory requirements and energy consumption. In this context, this dissertation proposes two contributions. Firstly, it presents an ECG signal compression algorithm, using wavelet transforms, and proposing a novel quantization process, not found in the literature. In said process, the transformation is done using the discrete wavelet transform (DWT) and the quantization consists of a non-linear re-ordering of the transformed coefficients magnitudes (gamma correction) in tandem with a sub-band quantization. The second contribution consists in a systematic study of the performance of the different wavelet families through the results obtained by the proposed algorithm, also calculating the optimum quantization parameters for each wavelet family. For the analysis of these methods, tests were done evaluating the performance of the proposed algorithm, comparing its results with other methods presented in the literature. In said tests, signals from the Massachusetts Institute of Technology and Boston’s Beth Israel Hospital database (MIT-BIH) were used as reference. A part of the database was utilized to optimize the parameters of each wavelet family, and the final performance was evaluated with the remaining signals from the database. Specifically, for signal 117 of the MIT-BIH database, which is the most used signal to compare results in the literature, the proposed method led to a compression factor (CR) of 11,40 and a percentage root-mean-square difference (PRD) of 1,38. It was demonstrated that the algorithm generates better compression results when compared to the majority of state-of-the-art methods. The simplicity of the algorithm’s implementation also
stands out in relation to other algorithms found in the literature.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/19564 |
| Date | 14 December 2015 |
| Creators | Campitelli, Marcelo Adrián |
| Contributors | Miosso, Cristiano Jacques, Nascimento, Francisco Assis de Oliveira |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A 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/openAccess |
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