Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A Pipeline for Adaptive Filtering and Transformation of Noisy Left-Arm ECG to Its Surrogate Chest Signal

Tytuł:
A Pipeline for Adaptive Filtering and Transformation of Noisy Left-Arm ECG to Its Surrogate Chest Signal
Autorzy:
Farzad Mohaddes
Rafael Luiz da Silva
Fatma Patlar Akbulut
Yilu Zhou
Akhilesh Tanneeru
Edgar Lobaton
Bongmook Lee
Veena Misra
Temat:
adaptive filtering
wearable ECE armband
filter optimization
left-arm ECG
single-lead ECG
ECG transformation
Electronics
TK7800-8360
Źródło:
Electronics, Vol 9, Iss 5, p 866 (2020)
Wydawca:
MDPI AG, 2020.
Rok publikacji:
2020
Kolekcja:
LCC:Electronics
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2079-9292
Relacje:
https://www.mdpi.com/2079-9292/9/5/866; https://doaj.org/toc/2079-9292
DOI:
10.3390/electronics9050866
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/88022045185b466485d7d138095efd2d  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.88022045185b466485d7d138095efd2d
Czasopismo naukowe
The performance of a low-power single-lead armband in generating electrocardiogram (ECG) signals from the chest and left arm was validated against a BIOPAC MP160 benchtop system in real-time. The filtering performance of three adaptive filtering algorithms, namely least mean squares (LMS), recursive least squares (RLS), and extended kernel RLS (EKRLS) in removing white (W), power line interference (PLI), electrode movement (EM), muscle artifact (MA), and baseline wandering (BLW) noises from the chest and left-arm ECG was evaluated with respect to the mean squared error (MSE). Filter parameters of the used algorithms were adjusted to ensure optimal filtering performance. LMS was found to be the most effective adaptive filtering algorithm in removing all noises with minimum MSE. However, for removing PLI with a maximal signal-to-noise ratio (SNR), RLS showed lower MSE values than LMS when the step size was set to 1 × 10−5. We proposed a transformation framework to convert the denoised left-arm and chest ECG signals to their low-MSE and high-SNR surrogate chest signals. With wide applications in wearable technologies, the proposed pipeline was found to be capable of establishing a baseline for comparing left-arm signals with original chest signals, getting one step closer to making use of the left-arm ECG in clinical cardiac evaluations.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies