In this study, Independent Component Analysis (ICA) algorithms are suggested to extract the original ECG part from the mixed signal contaminated with the unwanted frequency components and especially 60Hz power line disturbances. With this aim, we implement a novel method to suppress the baseline-wandering disturbances and power line artefacts contained in patch-electrodes sensory ECG data by separating the unmixed signal with finding the optimal weight W based on Kurtosis value. With applying brutal force and gradient ascent searching algorithm to find W, we can conclude that the unwanted frequency components especially in the ambulatory ECG data can be eliminated by Independent Component Analysis.
Electrogastrography(EGG), the cutaneous recording of the myoelectrical activity of the stomach using surface electrodes, is attractive due to its non-invasiveness. We propose feasible methods to detect tile gastric contraction by vector analysis of the surface EGG signals obtained from three paired electrodes. The amplitude and direction of the calculated EGG vector were analyzed and compared with the gastric contraction signals such as the strain gauge signal from the gastric serosa in dog. From the vector analysis of the EGG signal, we found a typical change of the amplitude and direction of the EGG vector, which can indicate occurrences of the gastric contraction.
Electrogastrography(EGG) is the technique by which gastric myoelectrical activity is recorded noninvasively, from electrodes on the abdominal skin. This gastric myoelectrical activity consists of two type signals : 1) slow wave, which is gastric basal rhyemic activity and is not closely related to gastric contraction 2) spike wave, which is generated only during contraction of the stomach. Despite many attempts made over the decades, analysis of surface EGG has not led to identification of the spike wave (gastric contraction) that would help the clinician to diagnose functional or organic diseases of the stomach. In this paper, we propose a feasible methods to detect gastric contraction by frequency-domain signal analysis of surface ECG signal. Synchronous measurement of gastric pressure by the antropyloric manometry with surface EGG established feasibility of this method.
In this paper, we present a signal analysis workstation in which the user can scrutinize and quantify biological signals, observe the effects of various signal processing algorithms on them, and eventually get some interpretation of clinical use. Within the system, the user can also access all the information in the central data base, such as patient personal information, biological signal information, and insert his interpretation results obtained into the data base after his careful observation. The software system is designed in an object-oriented paradigm, and written in C++ as a window-based application program.
In this paper, we designed a Holter analysis system using the visual programming method. It differs from the existing analysis system in that the various signal processing algorithms represented by icons were designed by GUI concept which provide unskilled user with easy and convenient analysis environment. In order to analysis ECG signal, we only select the icon representing a algorithm to be applied by mouse and arrange the selected icons upon the order to be processed on screen. As a result it provides a convenient usage and flexibility of analysis. Finally, we can find the optimal algorithm for the ambulatory ECG analysis by comparing the several results obtained from the various analysis configuration.
Kim, Moo-Sub;Shin, Han-Back;Kim, Sunmi;Shim, Jae Goo;Yoon, Do-Kun;Suh, Tae Suk
한국의학물리학회지:의학물리
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제28권3호
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pp.77-82
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2017
We proposed the objective ROC analysis method based on the setting of threshold value for evaluation of single photon emission computed tomography (SPECT) image. This proposed ROC analysis method uses the quantification computational threshold value to each signal on the SPECT image. The SPECT images for this study were acquired by using Monte Carlo n-particle extended simulation code (MCNPX, Ver. 2.6.0, Los Alamos National Laboratory, USA). The basic SPECT detectors and specific water phantom were realized in the simulation, and we could get the simulation results by the simulation operation. We tried to analyze the reconstructed images using threshold value application based objective ROC method. We can get the accuracy information of reconstructed region in the image. This proposed ROC technique can be helpful when we have to evaluate the weak signal for the NM image. In this study, the proposed threshold value based computational ROC analysis method can provide better objectivity than the conventional ROC analysis method.
Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.
In this study, we attempt to design a real-time autonomic nervous system(ANS) evaluation system usable during exercise using heart instantaneous frequency(HIF). Although heart rate variability(HRV) is considered to be a representative signal widely used ANS evaluation system, the R-peak detection process must be included to obtain an HRV signal, which involves a high sampling frequency and interpolation process. In particular, it cannot accurately evaluate the ANS using HRV signals during exercise because it is difficult to detect the R-peak of electrocardiogram(ECG) signals with exposure to many noises during exercise. Therefore, in this study, we develop the ground for a system that can analyze an ANS in real-time by using the HIF signal circumventing the problem of the HRV signal during exercise. First, we compare the HRV and HIF signals in order to prove that the HIF signal is more efficient for ANS analysis than HRV signals during exercise. Further, we performed real-time ANS analysis using HIF and confirmed that the exerciser's ANS variation experiences massive surges at points of acceleration and deceleration of the treadmill(similar to HRV).
Cepstral analysis was performed on the ultrasonic echo signal from the tissue to achieve improvement on the estmation of the attenuation coefficient. In this paper, the feasibility of the acquiring the structural information of the tissue was also included by same method with band pass lifter.
We present a visual programming system for signal analysis; it allows the user to construct signal processing algorithms by assembling visually fundamental signal processing blocks, and to observe the processed signals as well as the original signals in detail by magnifying a portion and measuring the time interval and amplitude between two points. Each fundamental signal processing block is implemented as an independent dynamically linked library module. Therefore, the user can expand the system processing capability by simply adding dynamically linked library modules without restructuring the entire system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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