論文の概要: In-ear ECG Signal Enhancement with Denoising Convolutional Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05891v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 16:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-15 05:21:30.460140
• Title: In-ear ECG Signal Enhancement with Denoising Convolutional Autoencoders
• Title（参考訳）: 畳み込み自己エンコーダを用いた耳内心電図信号強調
• Authors: Edoardo Occhipinti, Marek Zylinski, Harry J. Davies, Amir Nassibi, Matteo Bermond, Patrik Bachtiger, Nicholas S. Peters, Danilo P. Mandic,
• Abstract要約: 耳内の心電図記録は、小さな振幅と他の生理的信号の存在によって大きなノイズに悩まされることが多い。 本研究は, よりクリーンなECG出力を生成するため, 内部記録からのECG情報を高めるための畳み込み自己符号化器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.901601030527862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The cardiac dipole has been shown to propagate to the ears, now a common site for consumer wearable electronics, enabling the recording of electrocardiogram (ECG) signals. However, in-ear ECG recordings often suffer from significant noise due to their small amplitude and the presence of other physiological signals, such as electroencephalogram (EEG), which complicates the extraction of cardiovascular features. This study addresses this issue by developing a denoising convolutional autoencoder (DCAE) to enhance ECG information from in-ear recordings, producing cleaner ECG outputs. The model is evaluated using a dataset of in-ear ECGs and corresponding clean Lead I ECGs from 45 healthy participants. The results demonstrate a substantial improvement in signal-to-noise ratio (SNR), with a median increase of 5.9 dB. Additionally, the model significantly improved heart rate estimation accuracy, reducing the mean absolute error by almost 70% and increasing R-peak detection precision to a median value of 90%. We also trained and validated the model using a synthetic dataset, generated from real ECG signals, including abnormal cardiac morphologies, corrupted by pink noise. The results obtained show effective removal of noise sources with clinically plausible waveform reconstruction ability.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号の記録を可能にする消費者向けウェアラブルエレクトロニクスの一般的な場所である耳に、心臓双極子を伝播させることが示されている。 しかし、耳内心電図記録は、小さな振幅と、心血管の特徴の抽出を複雑にする脳波(EEG)のような他の生理学的信号の存在により、大きなノイズに悩まされることが多い。 本研究は、内部記録からのECG情報を強化し、よりクリーンなECG出力を生成するDCAE(Denoising Convolutional Autoencoder)を開発することでこの問題に対処する。 このモデルは、45人の健康な参加者の耳内心電図とそれに対応するクリーンリード心電図のデータセットを用いて評価される。 その結果、信号対雑音比(SNR)は5.9dBの中央値で大幅に改善した。 さらに、モデルでは心拍推定精度を大幅に改善し、平均絶対誤差を約70%削減し、Rピーク検出精度を90%まで向上させた。 また, ピンクノイズによる心形態異常を含む心電図信号から生成した合成データセットを用いて, モデルを訓練し, 検証した。 その結果, 臨床応用可能な波形再構成能を有するノイズ源を効果的に除去できることが判明した。

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