EKG İşaretindeki Gürültülerin Temizlenmesi için IIR Tabanlı Sayısal Filtre Tasarımı

Yıl 2018, Cilt: 21 Sayı:1, 173 - 181, 31.03.2018

Önder Yakut , Serdar Solak , Emine Doğru Bolat

https://doi.org/10.2339/politeknik.386970

Cited By: 1

Öz

Bu çalışmada, EKG
(Electrocardiogram) işaretindeki çeşitli gürültüleri ortadan kaldırmak amacıyla
IIR (Infinite Impulse Response) tabanlı farklı sayısal filtreler kullanılmış ve
bu filtrelerin başarım analizleri karşılaştırılmıştır. EKG işareti kalbin
işlevlerini yerine getirmesi sonucunda oluşan bir sinyaldir. Elektrofizyolojik
bilgi taşıyan bu işaret, kalbe ait hastalıkların teşhis edilmesi ya da kalbin
durumunun izlenmesi amacıyla kullanılmaktadır. Çalışmada kullanılan EKG
işaretleri MIT-BIH aritmi veri tabanı kayıtlarından alınmıştır. Yapılan çalışma
sonucunda, IIR tabanlı Butterworth, Chebyshev Tür 1, Chebyshev Tür 2 ve
Elliptic sayısal filtreleri kullanılarak EKG işaretindeki gürültüleri gidermek
amaçlanmıştır. Gürültü çeşitlerine göre filtreler yapılandırılarak başarım
analizleri yapılmıştır. Başarımları yüksek olan filtreler seçilmiş EKG
işaretindeki R tepesi ve QRS algılayıcı algoritmalarının ön işleme sürecinde
kullanılabilecek bir sistem önerilmiştir. Önerilen sistemin tatmin edici
nitelikte bir başarım sağladığı görülmüştür. Başarım analizinde istatistiksel
parametreler olarak, Ortalama Karesel Hata (Mean Square Error, MSE), İşaret
Gürültü Oranı (Signal to Noise Ratio, SNR) ve Tepe Sinyal Gürültü Oranı (Peak
to Signal Noise Ratio, PSNR) ölçütleri kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Elektrokardiyogram(EKG), EKG gürültü arındırma, IIR tabanlı sayısal filtre, güç hattı girişimi, taban hattı kayması, kas (EMG) gürültüsü

IIR Based Digital Filter Design for Denoising the ECG Signal

Öz

In this study,
several IIR based filters are used for eliminating various noises from the
Electrocardiogram (ECG) signal and the performance analysis of these filters
are compared with each other. ECG is a signal resulted from the heart’s
functions. The ECG signal having electrophysiological information is used for
the diagnosis of the heart diseases or monitoring the condition of the heart.
The ECG data utilized in this study is taken from the MIT-BIH arrhythmia
database recordings. It is aimed to remove the noises from the ECG signal
employing the IIR based Butterworth, Chebyshev Type 1, Chebyshev Type 2 and
Elliptic digital filters. The filters are configured depending on the noise
types and the performance analysis of the filters is realized. A system is
proposed selecting the filters having high performances and using them in the
pre-processing stage of the R and QRS detection algorithm. And it is observed
that the proposed system provides a satisfactory performance. The statistical
parameters used for the performance analysis are Mean Square Error (MSE),
Signal to Noise Ratio (SNR), Peak to Signal Noise Ratio (PSNR). 

Anahtar Kelimeler

Electrocardiogram (ECG), ECG filtering, IIR based digital filter, power line interference, baseline wander, muscle (EMG) noise

Kaynakça

• [1] Yakut O., Solak S. and Bolat E.D., “Measuring EKG signal using e-health sensor platform”, International Conference on Chemistry, Biomedical and Environment Engineering, Antalya, 65-69, (2014).
• [2] Clifford G.D., Azuaje F. and McSharry P., “ECG Statistics, Noise, Artifacts and Missing Data”, Artech House Inc., Norwood MA USA, (2006).
• [3] Aboutabikh K., Haidar I. and Aboukerdah N., “Design and implementation of a digital FIR notch filter for the ECG signals using FPGA”, IJARCCE, 5: 452-456, (2016).
• [4] Limaye H., Deshmukh V. V., “ECG noise sources and various noise removal techniques: a survey”, IJAIEM, 5: 86-92, (2016).
• [5] Patne S.L., Khope S.R., “ECG denoising and disease detection”, IJESC, 6: 7361-7363, (2016).
• [6] Ahmad I., Ansarı F. and Dey U.K., “Power line interference noise removal in ECG-a comparative study”, IJCSE, 7: 13-18, (2015)
• [7] Hamiane M., Al-Heddi I.Y., “Automatic detection of abnormalities in ECG signals : a Matlab study”, International Journal of Biology And Biomedical Engineering, 9: 121-126, (2015).
• [8] Sharma M., Dalal H., “Designing and implementation of digital filter for power line interference suppression”, IJSETR, 3: 1831-1836, (2014).
• [9] Upganlawar I.V., Chowhan H., “Pre-processing of ECG Signals Using Filters”, IJCTT, 11: 166-168, (2014)
• [10] Patial P., Singh E.K., “Efficient filtering techniques of ECG signal using fir low pass filter with various window techniques”, IJARCSSE, 4: 641-647, (2014).
• [11] Georgieva-Tsaneva G., Tcheshmedjiev K., “Denoising of electrocardiogram data with methods of wavelet transform”, CompSysTech, Ruse, 9-16, (2013).
• [12] Mbachu C.B., Offor K.J., “Reduction of in ECG signal using FIR digital fitler implemented with hamming window”, IJSET, 2: 1380-1387, (2013).
• [13] Joshi L.S., Vatti R.A. and Tornekar R.V., “A Survey on ECG signal denoising techniques”, International Conference on Communication Systems and Network Technologies, MIR Labs Thatipur Gwalior India, 60-64, (2013).
• [14] Joshi P.J., Patkar V.P., Pawar A. B., Patil P.B., Bagal U. R. and Bipin D.M., “ECG denoising using Matlab”, IJSER, 4: 1401-1405, (2013)
• [15] Mbachu C.B., Onoh G.N., Idigo V.E., Ifeagwu E.N. and Nnebe S.U., “Processing ECG signal with kaiser window- based FIR digital filters”, IJEST, 3: 6775-6783, (2011).
• [16] Afonso V. X., “‘ECG QRS detection’, Biomedical Digital Signal Processing: C-language Examples and Laboratory Experiments for the IBM PC”, Prentice-Hall Inc., Upper Saddle River NJ, (1993).
• [17] Moody G.B., Mark R.G., “The impact of the MIT-BIH arrhythmia database”, IEEE Eng in Med and Biol, 20: 45-5, (2001).
• [18] Khobragade P. B., Thakare S. S., “Image compression techniques- a review”, IJCSIT, 5: 272-275, (2014).
• [19] https://en.wikipedia.org/wiki/Welch's_method