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Advances in Cardiac Signal Processing

De
Various disciplines have been bene?ted by the advent of high-performance computing in achieving practical solutions to their problems and the area of health care is no exception to this. Signal processing and data mining tools have been developed to enhance the computational capabilities so as to help clinicians in diagnosis and treatment. The electrocardiogram (ECG) is a representative signal containing inf- mation about the condition of the heart. The shape and size of the P-QRS-T wave and the time intervals between various peaks contains useful infor- tion about the nature of disease a?icting the heart. However, the human - server cannot directly monitor these subtle details. Besides, since biosignals are highly subjective, the symptoms may appear at random in the timescale. The presence of cardiac abnormalities are generally re?ected in the shape of ECG waveform and heart rate. However, by the very nature of biosignals, this re?ection would be random in the timescale. That is, the diseases may not show up all the time, but would manifest at certain irregular (random) intervals during the day. Therefore the study of ECG pattern and heart rate variability has to be carried out over extended periods of time (i. e. , for 24 hours). Naturally the volume of the data to be handled is enormous and its study is tedious and time consuming. As a consequence, the possibility of the analyst missing (or misreading) vital information is high.
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Contents
1 The Electrocardiogram Johnny Chee and SweeChong Seow. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 Anatomy of the Heart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Electrical Conduction System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 The Sino-Atrial (S-A) Node . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Depolarisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 The Atrioventricular (A-V) Node . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Automaticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.5 Accessory Pathways . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.6 Excitable Tissue and Generation of Ionic Currents . . . . . . . . 1.2.7 ECG Signal Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.8 ECG Lead Placements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.9 The Limb Leads (Bipolar) – Leads I, II, III . . . . . . . . . . . . . . 1.2.10 The Augmented Limb Leads (Unipolar) – Leads aVL, aVR, aVL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.11 The Precordial Leads (Unipolar) – Leads V1, V2, V3, V4, V5, V6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Arrhythmias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Sinus Node Arrhythmias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Atrial Arrhythmias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Junctional Arrhythmias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.4 Ventricular Arrhythmias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.5 Atrioventricular Blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.6 Bundle Branch and Fascicular Blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Miscellaneous Electrocardiogram Changes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.1 Enlargement of the Myocardium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.2 Pericarditis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.3 Electrolyte Imbalance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.4 Drug Effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.5 Pulmonary Disease . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.6 Early Repolarisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 3 6 6 7 9 10 11 11 13 14 15 16 16 18 19 21 24 26 30 33 35 37 38 38 41 43 44
XII
Contents
1.4.7 Hypothermia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.8 Preexcitation Syndromes . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Myocardial Ischemia, Injury and Infarction . . . . . . 1.5.1 Zones of Ischemia, Injury and Infarction . . . 1.5.2 Myocardial Injury . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.3 Acute Myocardial Infarction (AMI) . . . . . . . 1.5.4 ECG Changes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.5 Evolution of the Deep Q-Wave . . . . . . . . . . . 1.5.6 Silent Ischemia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.7 Stable Angina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.8 Unstable Angina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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2 Analysis of Electrocardiograms N. Kannathal, U. Rajendra Acharya, Paul Joseph, Lim Choo Min and Jasjit S. Suri. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Steps in ECG Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Preprocessing of ECG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Noise Filtering Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 QRS Complex Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 QRS Detection Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Detection of QRS Complex Onset and Offset . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 ST Segment Analyzer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Complexity Analysis of ECG Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6.1 Spectral Entropy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6.2 Temporal Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7 Sample Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.1 Noise Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.2 QRS Complex Peak Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.3 Detection of QRS Complex Onset and Offset . . . . . . . . 2.7.4 ST Segment Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.5 T Peak Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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45 47 48 48 49 49 49 50 51 51 51 53
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3 Prediction of Cardiac Signals Using Linear and Nonlinear Techniques N. Kannathal, U. Rajendra Acharya, Lim Choo Min and Jasjit S. Suri. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .83 3.1 Data Acquisition and Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.2 Modeling Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 3.2.1 Linear Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 3.2.2 Nonlinear Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 3.4 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
Contents
XIII
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4 Visualization of Cardiac Health Using Electrocardiograms U. Rajendra Acharya, P. Subbanna Bhat, U.C. Niranjan, N. Kannathal, Lim Choo Min and Jasjit S. Suri. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.2 Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.3 Arrhythmia Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.4 Data Handling and Display . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 4.5 Hierarchical Display . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.6 Sector Graph Display . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.7 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5 Heart Rate Variability Rajendra Acharya U, Paul Joseph K, Kannathal N, Lim Choo Min and Jasjit Suri S. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 Physiological Phenomenon of HRV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 The Autonomic Nervous System (ANS) . . . . . . . . . . . . . 5.2.2 HRV and Blood Pressure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.3 HRV and Myocardial Infarction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4 HRV and Nervous System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.5 HRV and Cardiac Arrhythmia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.6 HRV in Diabetes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.7 HRV and Respiration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.8 HRV and Renal Failure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.9 HRV and Gender, Age . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.10 HRV and Drugs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.11 HRV and Smoking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.12 HRV and Alcohol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.13 HRV and Sleep . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.14 HRV and Fatigue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Time Domain Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.2 Analysis by Geometrical Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3 Poincare Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4 Frequency Domain Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.1 Limitations of Fourier Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.2 Higher Order Spectra (HOS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.3 Short Time Fourier Transform (STFT) . . . . . . . . . . . . . . 5.4.4 Continuous Time Wavelet Transform (CWT) Analysis
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XIV
Contents
5.5 Nonlinear Methods of Analysis . . . . . . . . . . . 5.5.1 Capacity Dimension . . . . . . . . . . . . . . 5.5.2 Correlation Dimension . . . . . . . . . . . . 5.5.3 Lyapunov Exponent . . . . . . . . . . . . . . 5.5.4 Hurst Exponent . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.5 Detrended Fluctuation Analysis . . . . 5.5.6 Entropies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.7 Fractal Dimension (FD) . . . . . . . . . . . 5.5.8 Recurrence Plots (RP) . . . . . . . . . . . . 5.6 Requirements for Non-Linear Analysis . . . . 5.6.1 Surrogate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.7 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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6 Data Fusion of Multimodal Cardiovascular Signals Kannathal N, Rajendra Acharya U, E.Y.K. Ng, Lim Choo Min, Jasjit S Suri, Jos A E Spaan. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .167 6.1 Approaches for Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 6.2 Rule Based Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 6.3 Introduction to Fuzzy Based Decision Making . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 6.4 Fuzzy Logic Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 6.4.1 Fuzzy-Logic Decision Function Created by Fuzzifying Boolean Rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 6.4.2 Fuzzy-Logic Patient Deterioration Index . . . . . . . . . . . . . . . . 176 6.5 Patient States Diagnosis System Implementing Data Fusion . . . . . . 177 6.6 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 6.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
7 Classification of Cardiac Patient States Using Artificial Neural Networks N. Kannathal, U. Rajendra Acharya, Lim Choo Min and Jasjit S. Suri. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1 Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Backpropagation Learning Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Self-Organizing Maps as Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2 Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3 Radial Basis Function Networks as Classifiers . . . . . . . . . . . . . 7.3.1 Radial Basis Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4 Overview of Cardiac Patients States Classification System . . 7.4.1 Implementation using Back Propagation . . . . . . . . . . . 7.4.2 Implementation using Self-Organizing Maps . . . . . . . . 7.4.3 Implementation using Radial Basis Functions . . . . . . .
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Contents
XV
7.5 Effect of Number of Training Data on Network Performance . . . . . 202 7.6 Network Performance Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 7.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
8 The Application of Autoregressive Modeling in Cardiac Arrhythmia Classification Dingfei Ge, Narayanan Srinivasan, S M Krishnan. . . . . . . . . . . 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1 Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.2 AR Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.3 ECG Feature Extraction for Classification . . . . . . . 8.2.4 QDF-based Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.1 AR Modeling and Feature Extraction Results . . . . 8.3.2 Classification Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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209 209 211 211 212 213 213 215 215 220 222 224 224
9 Classification of Cardiac Abnormalities Using Heart Rate Signals: A Comparative Study U. Rajendra Acharya, N. Kannathal, P. Subbanna Bhat, Jasjit S. Suri, Lim Choo Min and Jos A.E. Spaan. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .227 9.1 Neural Network Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 9.2 Inputs to the Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 9.3 Surrogate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 9.4 Fuzzy Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 9.5 Neuro-Fuzzy Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 9.6 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 9.7 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 9.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
10 Storage and Transmission of Cardiac Data with Medical Images U. Rajendra Acharya, P. Subbanna Bhat, U. C. Niranjan, Sathish Kumar, N. Kannathal, Lim Choo Min and Jasjit Suri. . . . . . . . .245 10.1 Concept of Interleaving . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 10.2 The Interleaving Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 10.3 Encryption of the Text File . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 10.4 Encryption of the Graphic File . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 10.5 Interleaving in DFT Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 10.6 Interleaving in DCT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 10.7 Interleaving in Wavelet Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
XVI
Contents
10.8 Evaluation of Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 10.9 Interleaving Error Correcting Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 10.10 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 10.11 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
11 Assessment of Cardiac Function in Filling & Systolic Ejection Phases: A Mathematical and Clinical Evaluation Liang Zhong, Dhanjoo N. Ghista, Eddie Y.K. Ng, Ru San Tan, Soo Teik Lim and Terrance S.J. Chua. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .263 11.1 Introduction and Scope . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 11.2 Known Characterization of Left Ventricular Function . . . . . . . . . . . 263 11.2.1 Left Ventricular Diastolic Dysfunction Characterization . . . 264 11.2.2 Left Ventricular Systolic Dysfunction Assessment . . . . . . . . . 265 11.3 Justification for Clinical Indices of Cardiac Function . . . . . . . . . . . . 266 11.3.1 Indices Characterizing the “Passive” Ventricle . . . . . . . . . . . 267 11.3.2 Indices Characterizing Contractility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 11.4 Passive and Active Elastances of the Left Ventricle . . . . . . . . . . . . . 273 11.5 LVdσ /dtmaxas Noninvasive Contractility Index Based on Wall-Normalized Stress . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 11.5.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 11.5.2 Derivation ofdσ /dtmax. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 11.5.3 Clinical Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280 11.6 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
12 Arterial Wave Propagation and Reflection at a Bifurcation Site Dhanjoo N Ghista, Liang Zhong, Eddie Y.K Ng and Ru San Tan. . . . . .289 12.1 Analysis for Pulse Wave Propagation Velocity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 12.2 Depiction of Pulse Pressure Wave Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 12.3 Determination of Arterial Elasticity Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . 297 12.4 Determination of Arterial Impedance from PWV and Arterial Cross-Section Area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 12.4.1 Peripheral Resistance (R) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 12.4.2 Arterial Impedance (Z0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301) . 12.5 Reflection at Arterial Bifurcation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 12.6 Conclusing Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308
13 ECG Signal Conditioning by Morphological Filters S.M. Krishnan, Kwoh Chee Keong, Sun Yan and Chan Kap Luk. . . . . . .311 13.1 Mathematical Morphology Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 13.2 Proposed MMF Algorithm for ECG Signal Conditioning . . . . . . . . 314 13.2.1 Baseline Correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314
Contents
XVII
13.2.2 Noise Suppression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 13.2.3 Filtering Performance Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316 13.3 Experimental Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 13.3.1 Algorithm Testing Using Simulated Data . . . . . . . . . . . . . . . . 317 13.3.2 Algorithm Testing Using MIT-BIH Arrhythmia Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 13.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325
14 Multivariate Analysis for Cardiovascular and Respiratory Signals Narayanan Srinivasan and S.M. Krishnan. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .327 14.1 Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 14.2 Multichannel Spectral Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 14.3 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 14.3.1 ECG and ABP Signal Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 14.3.2 ECG and Respiratory Signal Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334 14.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335
15 Phase Space Analysis for Cardiovascular Signals S.M. Krishnan, D. Narayana Dutt, Y.W. Chan and V. Anantharaman. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .339 15.1 Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341 15.2 Extension to Higher Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 15.3 Weighted Spatial Filling Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 15.4 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344 15.4.1 ECG Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344 15.4.2 HRV and ABP Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347 15.4.3 Graphical Representation in Higher Dimensions . . . . . . . . . . 349 15.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350
16 Linear, NonLinear and Wavelet Analysis of Cardiac Health Using Heart Rate Signals U. Rajendra Acharya, N. Kannathal, Lim Choo Min and Jasjit S. Suri. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .355 16.1 Data Used for Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 16.2 Methods Used for Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 16.2.1 Time Domain Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 16.2.2 Frequency Domain Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 16.2.3 Nonlinear Methods of Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 16.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 16.4 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 16.5 Surrogate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370 16.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371
XVIII Contents
17 Soft Tissue Biomechanics of the Left Ventricular Myocardium E.Y.K. Ng, Dhanjoo N. Ghista, Reginald C. Jegathese and JianJun Shu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .377 17.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 17.2 Previous Research on Soft Tissue Biomechanics . . . . . . . . . . . . . . . . 378 17.2.1 Model Developments for Analyzing Myocardial Perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 17.2.2 Myocardial Material Properties and Their Influence on Perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380 17.2.3 Myocardial Continuum Mechanics Approach for Analyzing Perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383 17.2.4 LV Diagnostics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384 17.2.5 Muscle Perfusion Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385 17.3 Integrative Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387 17.3.1 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392 17.3.2 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393 17.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 398
18 Wavelets and its Application in Cardiology Jayachandran E S, Paul Joseph K. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.1 The Fourier Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.2 Short Time Fourier Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.3 Continuous Wavelet Transform (CWT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.3.1 The Inverse Continuous Wavelet Transform (ICWT) . . . 18.4 Discrete Wavelet Transform (DWT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.5 Multi Resolution Analysis (MRA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.6 Some Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.6.1 Decomposition of ECG signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.6.2 Detection of Myocardial Ischemia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.6.3 De-noising ECG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.6.4 Classification of Arrhythmias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . .
407 407 408 409 410 410 411 414 415 417 419 420 421 421
19 1/f Fluctuation of Heart Rate in Postoperative and BrainDead Patients Nakajima K, Tamura T, Sasaki K, Maekawa T. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .423 19.1 Data Acquistion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424 19.2 Data Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 19.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426 19.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 436 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 440
Contents
XIX
20 Stress During Speech Therapy Toshiyo Tamura, Ayako Maeda, Masaki Sekine, Yuji Higashi and Toshiro Fujimoto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .443 20.1 Speech Therapy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443 20.2 Heart Rate Variability and Stress . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 444 20.3 Calculating the RR Interval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 444 20.4 Experimental Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445 20.4.1 Subjects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445 20.4.2 Protocol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446 20.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446 20.6 Program with Relaxation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446 20.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449
Index. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 459. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .