Titre : | Compression des signaux ECG par Quantification Vectorielle Adaptative Et Compensation de l’Erreur Résiduelle | Type de document : | document électronique | Auteurs : | SOUSSI Imène, Auteur | Année de publication : | 2017-2018 | Importance : | 152 P. | Accompagnement : | CD | Langues : | Français (fre) | Catégories : | Electronique:Technique de communication moderne
| Mots-clés : | ECG SVD QV codebook adaptatif Compensation d’erreur codage résiduel MIT-BIH arrythmia database CR PRD
ECG SVD VQ adaptive codebook error compensation residual encoding MIT-BIH arrythmia database CR PRD.
ECG SVD VQ codebook التكيفي، تعويض الأخطاء، التشفير المتبقي، CR ،PRD ، قاعدة بيانات الدولية BIH-MIT . | Résumé : | Ces dernières années, l’évolution des technologies de stockage et de transmission ont rendu possible la manipulation d’un flux important de données, notamment les données médicales, d’où la nécessité de la compression. Le signal électrocardiographique (ECG), est un outil très efficace pour établir un diagnostique cardiovasculaire complet en plus d’une éventuelle échographie du cœur. Actuellement le suivi d’un patient peut se faire à distance au moyen d’un système de télémédecine, permettant la transmission de ses données médicales à partir de son domicile ou bien entre deux centres hospitaliers différents. A cet effet, la compression est devenue incontournable tant pour le stockage que pour la transmission. Dans ce cadre, le but de notre travail est de trouver une solution au problème de la compression des signaux ECG, qui est soumis à la contrainte du débit-distorsion. En effet, une méthode de compression efficace doit pouvoir atteindre des taux de compression assez élevés tout en assurant une bonne qualité des signaux reconstruits après décompression. Pour cela, nous avons proposé un schéma de compression basé sur la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD), la proposition d’une nouvelle technique de Quantification Vectorielle (QV) adaptative et la compensation de l’erreur résiduelle. La SVD de la matrice de données construite à partir du signal ECG à compresser, permet de compacter l’information sur un nombre limité de composantes matricielles décorrélées dites dominantes, réalisant ainsi un effet de compression. La nouvelle technique de quantification vectorielle adaptative proposée permet de générer un codebook adaptatif, associé à chaque nouvelle compression d’un signal cardiaque. Ceci permet d’une part, de générer des codebooks adaptatifs précis et d’autre part, de compresser d’avantage l’information. Dans le but d’améliorer la précision des signaux ECG reconstruits après décompression, nous avons proposé une technique de compensation de l’erreur résiduelle, basée sur le codage résiduel en utilisant la SVD. En conséquence, la précision des signaux ECG reconstruits se trouve nettement améliorée, ce qui s’est traduit par la diminution des valeurs du PRD (Percent Root mean square Difference), qui permet de mesurer le taux de distorsion dans les signaux reconstruits. Après avoir réalisé l’opération de compression, nous nous sommes intéressés au codage des données compressées, nous avons pour cela adopté une méthode de codage adaptée aux spécifications de l’ECG. Enfin, la méthode de compression a été testée en utilisant des signaux réels de la base internationale des signaux ECG MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) arrythmia database. Les résultats de compression montrent l’efficacité de l’approche proposée, même dans le cas de signaux très irréguliers, et contenant des anomalies cardiaques tels que les blocs de branche et les extrasystoles. Généralement, des taux de compression CR (Compression Ratio) élevés ont été obtenus, un CR de l’ordre de 102.54 a été atteint pour un PRD de 1.02%.
In recent years, the evolution of storage and transmission technologies has made possible the handling of a large flow of data, especially medical data, hence the need of compression. The electrocardiographic signal (ECG), is a very efficient tool for establishing a complete cardiovascular diagnosis in addition to a possible ultrasound of the heart. Currently, a patient can be followed remotely by means of a telemedicine system that allows the transmission of his medical data from his home or between two different hospital centers. For this reason, compression has become unavoidable for both storage and transmission. In this context, the purpose of our work is to find a solution to the problem of ECG signal compression, which is subject to the rate-distortion constraint. Indeed, an efficient compression method must be able to achieve fairly high compression rates while ensuring a good quality of reconstructed signals after decompression. For this aim, we proposed a compression scheme based on the Singular Values Decomposition (SVD), a new proposed adaptive Vector Quantification (VQ) technique and a new technique for the residual error compensation. The SVD of the data matrix constructed from the ECG signal to be compressed, allows compacting the information on a limited number of so-called dominant decorrelated matrix components, and achieving a compression effect. The new adaptive vector quantization technique, allows generating an adaptive codebook, associated with each ECG signal compression. This permits, on one hand, to generate accurate adaptive codebooks and on the other hand, to compress more information. In order to improve the accuracy of the reconstructed ECG signals obtained after decompression, we have proposed a residual error compensation technique, based on residual encoding using the SVD. Consequently, the accuracy of the reconstructed ECG signals is improved, resulting in lower PRD (Percent Root Mean Square Difference) values, the PRD measures the distortion percent in the reconstructed signals. After carrying out the compression operation, we were interested in coding the compressed data. For this aim, we adopted a coding method adapted to the specifications of the ECG signal. Finally, the compression method was tested using real ECG signals from the international MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) arrythmia database. The compression results show the efficiency of the proposed approach, even in the case of irregular signals, and containing cardiac abnormalities, such as branch blocks and extrasystoles. Generally, high compression ratio (CR) values were obtained; a CR of 102.54 was reached for a PRD of 1.02%.
في السنوات الأخيرة، تطور تقنيات التخزين والنقل جعل من الممكن التعامل مع البيانات الكبيرة، وخاصة البيانات الطبية، وبالتالي الحاجة إلى الضغط. تعتبر إشارة تخطيط القلب الكهربائي(ECG) ، أداة فعالة جدًا لإنشاء تشخيص كامل لأمراض القلب والأوعية الدموية بالإضافة إلى الأشعة فوق الصوتية المحتملة للقلب. حاليا ، يمكن أن يتبع المريض نظام التطبيب عن بعد الذي يسمح بنقل حالته الطبية من مركزين إستشفائيين مختلفين. تحقيقا لهذه الغاية، أصبح الضغط لا مفر منه لكل من التخزين والنقل. في هذا السياق، فإن الغرض من عملنا هو إيجاد حل لمشكلة ضغط إشارات القلب، والتي تخضع لقيد تشويه- ضغط. في الواقع، يجب أن تكون طريقة الضغط الفعالة قادرة على تحقيق معدلات ضغط عالية إلى حد ما مع ضمان جودة جيدة للإشارات المعاد بناؤها بعد إزالة الضغط. لهذا الهدف ، نقترح مخطط ضغط قائم على تحليل قيم المفرد (SVD)، وتقنية جديدة تكيفية مقترحة لتكميم الناقلات (VQ) وتقنية جديدة لتعويض الخطأ المتبقي. تم تنفيذ طريقة الضغط المقترحة في ثلاث مراحل رئيسية. تتعلق الخطوة الأولى بتطبيق تحليل القيمة المفردة (SVD) على مصفوفة البيانات التي تم إنشاؤها من إشارة تخطيط القلب التي يجب ضغطها. وهذا يتيح ضغط المعلومات على ما يسمى بمكونات المصفوفات المهيمنة غير المرتبطة، وتحقيق تأثير الضغط. تتميز الخطوة الثانية بتطبيق تقنية تكميم ناقلات تكيفية جديدة (VQ)، والتي اقترحناها لتكميم الناقلات الفردية اليمنى لتحليل قيم المفرد لمصفوفة بيانات ECG، تولد تقنية تكميم ناقلات هذه كودًا تكيفيًا (codebook) مرتبطًا بكل ضغط جديد للإشارة القلبية. يسمح هذا، من ناحية ، بإنشاء كودًا تكيفيًا دقيقًا ومن ناحية أخرى ، لتحقيق المزيد من ضغط المعلومات. الخطوة الثالثة تهدف إلى تحسين دقة إشارات ECG التي تم الحصول عليها بعد إزالة الضغط، ولهذا الغرض ، قمنا باقتراح أسلوب لتعويض الخطأ المتبقي، على أساس التشفير المتبقي باستخدام SVD وبالتالي ، فإن التشويه الناتج عن الانضغاط ، والذي يمثله النسبة المئوية لجذرمتوسط الفرق(PRD) ، قد انخفض، مما يسمح بتحسين دقة الإشارات المعاد بناؤها. بعد إجراء عملية الانضغاط، كنا مهتمين بترميز البيانات المضغوطة والتي اعتمدنا من خلالها منهجية تشفير متوافقة مع مواصفات تخطيط القلب الكهربائي. وأخيرًا، تم إختبار الطريقة المقترحة باستعمال قاعدة البيانات الدولية(MIT-BIH) (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - مستشفى بيث. تظهر نتائج الضغط فعالية النهج المقترح، حتى في حالة وجود إشارات غير منتظمة للغاية، وتحتوي على تشوهات في القلب، مثل كتل فرعية و extrasystoles. بشكل عام، تم الحصول على نسبة ضغط (CR) عالية حيث تم التوصل إلى نسبة ضغط 102.54 من أجل PRD يساوي 1.02 ٪.
Ces dernières années, l’évolution des technologies de stockage et de transmission ont rendu possible la manipulation d’un flux important de données, notamment les données médicales, d’où la nécessité de la compression. Le signal électrocardiographique (ECG), est un outil très efficace pour établir un diagnostique cardiovasculaire complet en plus d’une éventuelle échographie du cœur. Actuellement le suivi d’un patient peut se faire à distance au moyen d’un système de télémédecine, permettant la transmission de ses données médicales à partir de son domicile ou bien entre deux centres hospitaliers différents. A cet effet, la compression est devenue incontournable tant pour le stockage que pour la transmission. Dans ce cadre, le but de notre travail est de trouver une solution au problème de la compression des signaux ECG, qui est soumis à la contrainte du débit-distorsion. En effet, une méthode de compression efficace doit pouvoir atteindre des taux de compression assez élevés tout en assurant une bonne qualité des signaux reconstruits après décompression. Pour cela, nous avons proposé un schéma de compression basé sur la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD), la proposition d’une nouvelle technique de Quantification Vectorielle (QV) adaptative et la compensation de l’erreur résiduelle. La SVD de la matrice de données construite à partir du signal ECG à compresser, permet de compacter l’information sur un nombre limité de composantes matricielles décorrélées dites dominantes, réalisant ainsi un effet de compression. La nouvelle technique de quantification vectorielle adaptative proposée permet de générer un codebook adaptatif, associé à chaque nouvelle compression d’un signal cardiaque. Ceci permet d’une part, de générer des codebooks adaptatifs précis et d’autre part, de compresser d’avantage l’information. Dans le but d’améliorer la précision des signaux ECG reconstruits après décompression, nous avons proposé une technique de compensation de l’erreur résiduelle, basée sur le codage résiduel en utilisant la SVD. En conséquence, la précision des signaux ECG reconstruits se trouve nettement améliorée, ce qui s’est traduit par la diminution des valeurs du PRD (Percent Root mean square Difference), qui permet de mesurer le taux de distorsion dans les signaux reconstruits. Après avoir réalisé l’opération de compression, nous nous sommes intéressés au codage des données compressées, nous avons pour cela adopté une méthode de codage adaptée aux spécifications de l’ECG. Enfin, la méthode de compression a été testée en utilisant des signaux réels de la base internationale des signaux ECG MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) arrythmia database. Les résultats de compression montrent l’efficacité de l’approche proposée, même dans le cas de signaux très irréguliers, et contenant des anomalies cardiaques tels que les blocs de branche et les extrasystoles. Généralement, des taux de compression CR (Compression Ratio) élevés ont été obtenus, un CR de l’ordre de 102.54 a été atteint pour un PRD de 1.02%.
| Directeur de thèse : | OUSLIM Mohamed |
Compression des signaux ECG par Quantification Vectorielle Adaptative Et Compensation de l’Erreur Résiduelle [document électronique] / SOUSSI Imène, Auteur . - 2017-2018 . - 152 P. + CD. Langues : Français ( fre) Catégories : | Electronique:Technique de communication moderne
| Mots-clés : | ECG SVD QV codebook adaptatif Compensation d’erreur codage résiduel MIT-BIH arrythmia database CR PRD
ECG SVD VQ adaptive codebook error compensation residual encoding MIT-BIH arrythmia database CR PRD.
ECG SVD VQ codebook التكيفي، تعويض الأخطاء، التشفير المتبقي، CR ،PRD ، قاعدة بيانات الدولية BIH-MIT . | Résumé : | Ces dernières années, l’évolution des technologies de stockage et de transmission ont rendu possible la manipulation d’un flux important de données, notamment les données médicales, d’où la nécessité de la compression. Le signal électrocardiographique (ECG), est un outil très efficace pour établir un diagnostique cardiovasculaire complet en plus d’une éventuelle échographie du cœur. Actuellement le suivi d’un patient peut se faire à distance au moyen d’un système de télémédecine, permettant la transmission de ses données médicales à partir de son domicile ou bien entre deux centres hospitaliers différents. A cet effet, la compression est devenue incontournable tant pour le stockage que pour la transmission. Dans ce cadre, le but de notre travail est de trouver une solution au problème de la compression des signaux ECG, qui est soumis à la contrainte du débit-distorsion. En effet, une méthode de compression efficace doit pouvoir atteindre des taux de compression assez élevés tout en assurant une bonne qualité des signaux reconstruits après décompression. Pour cela, nous avons proposé un schéma de compression basé sur la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD), la proposition d’une nouvelle technique de Quantification Vectorielle (QV) adaptative et la compensation de l’erreur résiduelle. La SVD de la matrice de données construite à partir du signal ECG à compresser, permet de compacter l’information sur un nombre limité de composantes matricielles décorrélées dites dominantes, réalisant ainsi un effet de compression. La nouvelle technique de quantification vectorielle adaptative proposée permet de générer un codebook adaptatif, associé à chaque nouvelle compression d’un signal cardiaque. Ceci permet d’une part, de générer des codebooks adaptatifs précis et d’autre part, de compresser d’avantage l’information. Dans le but d’améliorer la précision des signaux ECG reconstruits après décompression, nous avons proposé une technique de compensation de l’erreur résiduelle, basée sur le codage résiduel en utilisant la SVD. En conséquence, la précision des signaux ECG reconstruits se trouve nettement améliorée, ce qui s’est traduit par la diminution des valeurs du PRD (Percent Root mean square Difference), qui permet de mesurer le taux de distorsion dans les signaux reconstruits. Après avoir réalisé l’opération de compression, nous nous sommes intéressés au codage des données compressées, nous avons pour cela adopté une méthode de codage adaptée aux spécifications de l’ECG. Enfin, la méthode de compression a été testée en utilisant des signaux réels de la base internationale des signaux ECG MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) arrythmia database. Les résultats de compression montrent l’efficacité de l’approche proposée, même dans le cas de signaux très irréguliers, et contenant des anomalies cardiaques tels que les blocs de branche et les extrasystoles. Généralement, des taux de compression CR (Compression Ratio) élevés ont été obtenus, un CR de l’ordre de 102.54 a été atteint pour un PRD de 1.02%.
In recent years, the evolution of storage and transmission technologies has made possible the handling of a large flow of data, especially medical data, hence the need of compression. The electrocardiographic signal (ECG), is a very efficient tool for establishing a complete cardiovascular diagnosis in addition to a possible ultrasound of the heart. Currently, a patient can be followed remotely by means of a telemedicine system that allows the transmission of his medical data from his home or between two different hospital centers. For this reason, compression has become unavoidable for both storage and transmission. In this context, the purpose of our work is to find a solution to the problem of ECG signal compression, which is subject to the rate-distortion constraint. Indeed, an efficient compression method must be able to achieve fairly high compression rates while ensuring a good quality of reconstructed signals after decompression. For this aim, we proposed a compression scheme based on the Singular Values Decomposition (SVD), a new proposed adaptive Vector Quantification (VQ) technique and a new technique for the residual error compensation. The SVD of the data matrix constructed from the ECG signal to be compressed, allows compacting the information on a limited number of so-called dominant decorrelated matrix components, and achieving a compression effect. The new adaptive vector quantization technique, allows generating an adaptive codebook, associated with each ECG signal compression. This permits, on one hand, to generate accurate adaptive codebooks and on the other hand, to compress more information. In order to improve the accuracy of the reconstructed ECG signals obtained after decompression, we have proposed a residual error compensation technique, based on residual encoding using the SVD. Consequently, the accuracy of the reconstructed ECG signals is improved, resulting in lower PRD (Percent Root Mean Square Difference) values, the PRD measures the distortion percent in the reconstructed signals. After carrying out the compression operation, we were interested in coding the compressed data. For this aim, we adopted a coding method adapted to the specifications of the ECG signal. Finally, the compression method was tested using real ECG signals from the international MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) arrythmia database. The compression results show the efficiency of the proposed approach, even in the case of irregular signals, and containing cardiac abnormalities, such as branch blocks and extrasystoles. Generally, high compression ratio (CR) values were obtained; a CR of 102.54 was reached for a PRD of 1.02%.
في السنوات الأخيرة، تطور تقنيات التخزين والنقل جعل من الممكن التعامل مع البيانات الكبيرة، وخاصة البيانات الطبية، وبالتالي الحاجة إلى الضغط. تعتبر إشارة تخطيط القلب الكهربائي(ECG) ، أداة فعالة جدًا لإنشاء تشخيص كامل لأمراض القلب والأوعية الدموية بالإضافة إلى الأشعة فوق الصوتية المحتملة للقلب. حاليا ، يمكن أن يتبع المريض نظام التطبيب عن بعد الذي يسمح بنقل حالته الطبية من مركزين إستشفائيين مختلفين. تحقيقا لهذه الغاية، أصبح الضغط لا مفر منه لكل من التخزين والنقل. في هذا السياق، فإن الغرض من عملنا هو إيجاد حل لمشكلة ضغط إشارات القلب، والتي تخضع لقيد تشويه- ضغط. في الواقع، يجب أن تكون طريقة الضغط الفعالة قادرة على تحقيق معدلات ضغط عالية إلى حد ما مع ضمان جودة جيدة للإشارات المعاد بناؤها بعد إزالة الضغط. لهذا الهدف ، نقترح مخطط ضغط قائم على تحليل قيم المفرد (SVD)، وتقنية جديدة تكيفية مقترحة لتكميم الناقلات (VQ) وتقنية جديدة لتعويض الخطأ المتبقي. تم تنفيذ طريقة الضغط المقترحة في ثلاث مراحل رئيسية. تتعلق الخطوة الأولى بتطبيق تحليل القيمة المفردة (SVD) على مصفوفة البيانات التي تم إنشاؤها من إشارة تخطيط القلب التي يجب ضغطها. وهذا يتيح ضغط المعلومات على ما يسمى بمكونات المصفوفات المهيمنة غير المرتبطة، وتحقيق تأثير الضغط. تتميز الخطوة الثانية بتطبيق تقنية تكميم ناقلات تكيفية جديدة (VQ)، والتي اقترحناها لتكميم الناقلات الفردية اليمنى لتحليل قيم المفرد لمصفوفة بيانات ECG، تولد تقنية تكميم ناقلات هذه كودًا تكيفيًا (codebook) مرتبطًا بكل ضغط جديد للإشارة القلبية. يسمح هذا، من ناحية ، بإنشاء كودًا تكيفيًا دقيقًا ومن ناحية أخرى ، لتحقيق المزيد من ضغط المعلومات. الخطوة الثالثة تهدف إلى تحسين دقة إشارات ECG التي تم الحصول عليها بعد إزالة الضغط، ولهذا الغرض ، قمنا باقتراح أسلوب لتعويض الخطأ المتبقي، على أساس التشفير المتبقي باستخدام SVD وبالتالي ، فإن التشويه الناتج عن الانضغاط ، والذي يمثله النسبة المئوية لجذرمتوسط الفرق(PRD) ، قد انخفض، مما يسمح بتحسين دقة الإشارات المعاد بناؤها. بعد إجراء عملية الانضغاط، كنا مهتمين بترميز البيانات المضغوطة والتي اعتمدنا من خلالها منهجية تشفير متوافقة مع مواصفات تخطيط القلب الكهربائي. وأخيرًا، تم إختبار الطريقة المقترحة باستعمال قاعدة البيانات الدولية(MIT-BIH) (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - مستشفى بيث. تظهر نتائج الضغط فعالية النهج المقترح، حتى في حالة وجود إشارات غير منتظمة للغاية، وتحتوي على تشوهات في القلب، مثل كتل فرعية و extrasystoles. بشكل عام، تم الحصول على نسبة ضغط (CR) عالية حيث تم التوصل إلى نسبة ضغط 102.54 من أجل PRD يساوي 1.02 ٪.
Ces dernières années, l’évolution des technologies de stockage et de transmission ont rendu possible la manipulation d’un flux important de données, notamment les données médicales, d’où la nécessité de la compression. Le signal électrocardiographique (ECG), est un outil très efficace pour établir un diagnostique cardiovasculaire complet en plus d’une éventuelle échographie du cœur. Actuellement le suivi d’un patient peut se faire à distance au moyen d’un système de télémédecine, permettant la transmission de ses données médicales à partir de son domicile ou bien entre deux centres hospitaliers différents. A cet effet, la compression est devenue incontournable tant pour le stockage que pour la transmission. Dans ce cadre, le but de notre travail est de trouver une solution au problème de la compression des signaux ECG, qui est soumis à la contrainte du débit-distorsion. En effet, une méthode de compression efficace doit pouvoir atteindre des taux de compression assez élevés tout en assurant une bonne qualité des signaux reconstruits après décompression. Pour cela, nous avons proposé un schéma de compression basé sur la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD), la proposition d’une nouvelle technique de Quantification Vectorielle (QV) adaptative et la compensation de l’erreur résiduelle. La SVD de la matrice de données construite à partir du signal ECG à compresser, permet de compacter l’information sur un nombre limité de composantes matricielles décorrélées dites dominantes, réalisant ainsi un effet de compression. La nouvelle technique de quantification vectorielle adaptative proposée permet de générer un codebook adaptatif, associé à chaque nouvelle compression d’un signal cardiaque. Ceci permet d’une part, de générer des codebooks adaptatifs précis et d’autre part, de compresser d’avantage l’information. Dans le but d’améliorer la précision des signaux ECG reconstruits après décompression, nous avons proposé une technique de compensation de l’erreur résiduelle, basée sur le codage résiduel en utilisant la SVD. En conséquence, la précision des signaux ECG reconstruits se trouve nettement améliorée, ce qui s’est traduit par la diminution des valeurs du PRD (Percent Root mean square Difference), qui permet de mesurer le taux de distorsion dans les signaux reconstruits. Après avoir réalisé l’opération de compression, nous nous sommes intéressés au codage des données compressées, nous avons pour cela adopté une méthode de codage adaptée aux spécifications de l’ECG. Enfin, la méthode de compression a été testée en utilisant des signaux réels de la base internationale des signaux ECG MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) arrythmia database. Les résultats de compression montrent l’efficacité de l’approche proposée, même dans le cas de signaux très irréguliers, et contenant des anomalies cardiaques tels que les blocs de branche et les extrasystoles. Généralement, des taux de compression CR (Compression Ratio) élevés ont été obtenus, un CR de l’ordre de 102.54 a été atteint pour un PRD de 1.02%.
| Directeur de thèse : | OUSLIM Mohamed |
|