A new method for detecting and eliminating the Electrocardiogram(ECG) artifact from the scalp Electroencephalogram(EEG) is proposed. Based on the single channel EEG, the proposed method consists of 4 procedures: emphasizing the R-wave of ECG artifact from EEG using the least squares acceleration(LSA) filter, detecting the R-wave from the LSA filtered EEG using the phase space method and R-R interval, generating the delayed impulse synchronized to the R-wave and elimination of the ECG artifacts based on the adaptive digital filter using the impulse and raw EEG. The performance of the proposed method was evaluated in the two separating parts of R-wave detection and, ECG estimation and elimination from EEG. In the R-wave detection, the proposed method showed the mean error rate of 6.285(%). In the ECG estimation and elimination using simulated and/or real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, in which independent component analysis and ensemble average method are used. From this we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifact from single channel EEG and simple for ambulatory/portable EEG monitoring system.
A new method for estimating and eliminating electrocardiogram (ECG) artifacts from single channel scalp electroencephalogram (EEG) is proposed. The proposed method consists of emphasis of QRS complex from EEG using least squares acceleration (LSA) filter, generation of synchronized pulse with R-peak and ECG artifacts estimation and elimination using adaptive filter. The performance of the proposed method was evaluated using simulated and real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, which are independent component analysis (ICA) and ensemble average (EA) method. In conclusion, we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifacts from single channel EEG and simple to use for ambulatory/portable EEG monitoring system.
In ubiquitous computing environment the biological signal ECG (Electrocardiogram signal) is usually recorded with noise components. Adaptive interference (or noise) canceller do adaptive filtering of the noise reference input to maximally match and subtract out noise or interference from the primary (signal plus noise) input thereby adaptively eliminate unwanted interference from the ECG signal. Measured Stress ECG (or exercise ECG signal) signal have three major noisy component like baseline wander noise, motion artifact noise and EMG (Electro-mayo-cardiogram) noise. These noises are not only distorted signal but also root of incorrect diagnosis while ECG data are analyzed. Motion artifact and EMG noises behave like wide band spectrum signals, and they considerably do overlapping with the ECG spectrum. Here the multidimensional adaptive method used for filtering which is more effective to improve signal to noise ratio.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제16권1호
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pp.16-19
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2015
A wearable sensing ECG T-shirt for ubiquitous vital signs sensing is proposed. The sensor system consists of a signal processing board and capacitive sensing electrodes which together enable measurement of an electrocardiogram (ECG) on the human chest with minimal discomfort. The capacitive sensing method was employed to prevent direct ECG measurement on the skin and also to provide maximum convenience to the user. Also, low power integrated circuits (ICs) and passive electrodes were employed in this research to reduce the power consumption of the entire system. Small flexible electrodes were placed into cotton pockets and affixed to the interior of a worn tight NIKE Pro combat T-shirt. Appropriate signal conditioning and processing were implemented to remove motion artifacts. The entire system was portable and consumed low power compared to conventional ECG devices. The ECG signal obtained from a 24 yr. old male was comparable to that of an ECG simulator.
Wireless tele-home-care application gives new possibilities for ECG (electrocardiogram) monitoring system with wearable biomedical sensors. Thus, continuously development of high convenient ECG monitoring system for high-risk cardiac patients is essential. This paper describes to monitor a person's ECG using wearable approach. A wearable belt-type ECG electrode with integrated electronics has been developed and has proven long-term robustness and monitoring of all electrical components. The measured ECG signal is transmitted via an ultra low power consumption wireless sensor node. ECG signals carry a lot clinical information for a cardiologist especially the R-peak detection in ECG. R-peak detection generally uses the threshold value which is fixed thus it bring errors due to motion artifacts and signal size changes. Variable threshold method is used to detect the R-peak which is more accurate and efficient. In order to evaluate the performance analysis, R-peak detection using MIT-BIH databases and Long Term Real-Time ECG is performed in this research. This concept able to allow patient to follow up critical patients from their home and early detecting rarely occurrences of cardiac arrhythmia.
This paper described the estimator and eliminator far three kinds of artifacts in electrocardiogram. The most efficient estimation of baseline drift could be obtain in the cubic spline interpolation method with the PQ and TP segment which are considered to be isoelectric, from the experimental results obtained from the applied 4 types of algorithms. The time loss and distortion could be avoided with the aid of detection criteria by checking if baseline drifts exist or not. The AIEF proposed in this paper was verified as having the best removal performance with less distortion in the QRS complex through the comparison of 5 proposed algorithms. furthermore, the AIEF are most suitable far the ECG analyzer which was only needed relatively short time data due to the fast conversion into the stable state. The proposed parabolic filter with 11 points width was identified as having the best performance for the elimination of muscle artifacts. Also we could obtain 99.7% detection accuracy of spike component and minimize the error identifying QRS complex as spike.
최근 IT+BT 융합 기술로 건강관리 및 응급의료 등을 위하여 U-헬스케어 단말 장치가 개발되고 상품화가 되고 있다. 이 단말기에서 측정하는 생체 신호들은 심전도, 체온, 산소포화도, 심박수, 호흡 등이며, 특히 이들 신호 중에 광용적맥파(PPG) 신호는 산소포화도와 심박수, 말초혈관 탄성도 등을 측정함에 있어 매우 중요한 신호이다. 그러나 이 PPG 신호는 환자 또는 사용자의 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 영향에 의해 그 정밀도가 저하된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음을 제거하기 위한 광변조 기법과 ICA 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 분석하기 위해 다양한 잡음을 인위적으로 가하여 실험하였으며, 실험 결과를 분석한 결과에서 제안된 기법이 기존의 적응 필터법 보다 우수한 성능을 보였다.
In this paper, we introduce an electrocardiogram (ECG) system designed to solve problems caused by wetgels and motion artifacts in measuring active movement. The system is called a dry-contact ECG and was designed by considering impedance matching between skin and electrode as well as the frictional electricity between electrode and clothes. In order to create the system, we measured impedance on the skin-electrode interface, and the result was applied to the electronic circuit scheme. Moreover, we added an electrode on the back of the measurement electrode to make a flow path to ground the electrical noise. The final ECG circuit and novel electrode were used to detect real human cardiac signals from a subject who was tested while standing still and walking. The signals obtained from the two activities were nicely shaped, without any motion artifact noise. We took electrode size into account in this study because the impedance depended on the area of the electrode. An electrode of 50 mm diameter showed the best curve for the ECG signal without any electrical noise.
Noncontact electrocardiogram (ECG) measurement using capacitive-coupled technique is a very reliable long-term noninvasive health-care remote monitoring system. It can be used continuously without interrupting the daily activities of the user and is one of the most promising developments in health-care technology. However, ECG signal is a very small electric signal. A robust system is needed to separate the clean ECG signal from noise in the measurement environment. Noise may come from many sources around the system, for example, bad contact between the sensor and body, common-mode electrical noise, movement artifacts, and triboelectric effect. Thus, in this paper, the extended Kalman filter (EKF) is applied to denoise a real-time ECG signal in capacitive-coupled sensors. The ECG signal becomes highly stable and noise-free by combining the common analog signal processing and the digital EKF in the processing step. Furthermore, to achieve ubiquitous monitoring, android-based application is developed to process the heart rate in a realtime ECG measurement.
Wireless sensor network (WSN) is considered to be one of the most important research fields for ubiquitous healthcare (u-healthcare) applications. Healthcare systems combined with WSNs have only been introduced by several pioneering researchers. However, most researchers collect physiological data from medical nodes located at static locations and transmit them within a limited communication range between a base station and the medical nodes. In these healthcare systems, the network link can be easily broken owing to the movement of the object nodes. To overcome this issue, in this study, the fast link exchange minimum cost forwarding (FLE-MCF) routing protocol is proposed. This protocol allows real-time multi-hop communication in a healthcare system based on WSN. The protocol is designed for a multi-hop sensor network to rapidly restore the network link when it is broken. The performance of the proposed FLE-MCF protocol is compared with that of a modified minimum cost forwarding (MMCF) protocol. The FLE-MCF protocol shows a good packet delivery rate from/to a fast moving object in a WSN. The designed wearable platform utilizes an adaptive linear prediction filter to reduce the motion artifacts in the original electrocardiogram (ECG) signal. Two filter algorithms used for baseline drift removal are evaluated to check whether real-time execution is possible on our wearable platform. The experiment results shows that the ECG signal filtered by adaptive linear prediction filter recovers from the distorted ECG signal efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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