Odhad kvality signálů EKG

Abstract

Tato diplomová práce řeší problém odhadu kvality signálů EKG. Hlavním cílem práce je na základě prostudovaných metod pro odhad kvality signálu EKG realizovat vlastní návrh metody pro odhad kvality. Teoretická část práce obsahuje především popis snímání elektrické aktivity srdce, anatomii a fyziologii srdce, elektrokardiografii, různé typy rušení EKG signálů a metody popisující odhad kvality signálů EKG. Praktická část se zabývá aplikací jednotlivých metod pro odhad kvality signálů EKG. Pro spojitý odhad kvality EKG je využit výpočet SNR (poměr signálu k šumu). Kvalitu signálu lze posuzovat také na základě statistických funkcí, adaptivní filtrací nebo pomocí analýzy nezávislých komponent. Vlastní navržená metoda je založena na výpočtu korelačního koeficientu mezi adaptivní šablonou a rušeným signálem. Robustnost metody byla ověřena na uměle vytvořených signálech EKG s různými úrovněmi šumu a následně na reálných signálech z databáze MIT-BIH.This master thesis solves the problem of estimating the quality of ECG signals. The main objective of the work is to implement a self-assessment of the quality assessment method based on the studied methods for estimating the quality of the ECG signal. The theoretical part of the thesis contains mainly the description of the electrical activity of the heart, cardiac anatomy, and physiology, electrocardiography, various types of ECG signal interference and methods describing the estimation of ECG signal quality. The practical part deals with the application of individual methods for estimating the quality of ECG signals. The SNR (signal-to-noise ratio) calculation is used to continuously estimate the quality of the ECG. Signal quality can also be judged based on statistical functions, adaptive filtering, or by analyzing independent components. The proposed method is based on the calculation of the correlation coefficient between the adaptive template and the disturbed signal. The robustness of the method was verified on artificially created ECG signals with different noise levels and then on real signals from the MIT-BIH database.