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J-GLOBAL ID：202202216151368800   整理番号：22A0443340

逐次局所フィルタリングに基づくECG雑音除去【JST・京大機械翻訳】

ECG denoising based on successive local filtering

著者 (2件)： Mourad Nasser (Department of Electrical Engineering, Aswan Faculty of Engineering, Aswan University, Aswan 81542, Egypt) ,  Mourad Nasser (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, Shaqra University, Dawadmi, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 73  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広帯域ノイズによって汚染された雑音除去ECGデータのための新しいアルゴリズムを,本論文で提案した。提案したアルゴリズムにおいて,クリーンECGデータを,異なるコンポーネントの組合せとしてモデル化した。コンポーネントは,時間領域で互いに素形である特性を持ち,それらのスペクトル係数は周波数領域で重なり,それらは異なる帯域幅を持っている。このモデルに基づいて,記録されたECGデータから広帯域雑音を除去するため,連続局所フィルタリング法を提案した。提案アルゴリズムでは,各セグメントが1つの支配的な成分を含むように,記録されたECGデータを分割するためにセグメンテーション手順を最初に開発した。次に,雑音除去ECG信号を,理想的フィルタを用いて構築したセグメントを連続的に雑音除去することによって構築した。理想フィルタは,ペナルティ項として重み付けl_0ノルムを利用して,理想フィルタのオンオフグループスパース性を奨励するペナルティ項として利用される。提案したアルゴリズムにおいて,各々の理想フィルタのBWは,解析したセグメントにおいて支配的成分のBWに自動的に調整した。シミュレーションと実際のECGデータに関するシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが広帯域ノイズによって汚染されたECGデータを雑音除去するために首尾よく利用できることを示した。さらに,提案アルゴリズムは,いくつかの既存のECG雑音除去技術と比較して,大幅に改善された結果を生成することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  セグメンテーション ,  心電図 ,  *フィルタリング ,  スペクトル ,  広帯域 ,  ペナルティ ,  ノルム ,  *雑音除去 ,  周波数領域
準シソーラス用語： 互いに素 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ECG雑音除去 ,  EMGアーチファクト ,  グループスパース信号 ,  非線形エネルギー演算子 ,  重み付きl_0ノルム

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： フィルタリング ,  ECG ,  雑音除去