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Eliminación de señal de ECG mediante transformada wavelet discreta: un análisis comparativo de valores umbral y funciones

Abstract:

La señal del electrocardiograma (ECG) es una bio-señal usada para determinar la salud cardiaca. Sin embargo, diferentes tipos de ruidos que acompañan a estas señales pueden esconder valiosa información para el diagnóstico de desórdenes cardiacos. Este artículo presenta un estudio experimental para remover el ruido en señales ECG usando la teoría de la Transformada Discreta de Wavelet y un set de umbrales de filtro para un eficiente filtrado. Para valorar el proceso, usamos los registros de la base de datos de arritmias del MIT-BIH (MITDB) y las señales de ruido estandarizadas (actividad muscular y contacto con el electrodo) desde la base de datos Noise Stress Test. También, a las señales ECG se les sumo señales de ruido Gaussiano blanco, presentes en señales del tipo eléctrico. Además, como primer paso consideramos la minimización de la desviación de la línea base y la interferencia de la línea de potencia. Las métricas usadas son Signal-to-Noise Ratio (SNR), the Root Mean Squared Error (RMSE), the Percent Root mean square Difference (PRD), and the Euclidian L2 Norm standard (L2N). Los resultados revelan que no hay una simple combinación de umbrales de filtro (función y valor) para minimizar todos los tipos de ruido e interferencias presentes en señales ECG. Por esta razón, se propone un algoritmo de filtrado, éste permite escoger la apropiada combinación (función-valor) del umbral, donde se maximice el valor de SNR mientras que se minimicen los valores de error.