Elektrokardiyogram İşaretlerinin Sıkıştırılması

Abstract

Veri sıkıştırma, hem veri saklama hem de iletişim alanında büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Bu yolla, aynı ortamda daha fazla bilgi saklanabilmekte veya aynı bant genişliğinde daha fazla bilgi daha kısa sürede gönderilebilmektedir. Bu çalışmada elektrokardiyogram (EKG) işaretlerini sıkıştırma algoritmaları incelenmiştir. Dönüşüm teknikleri ile sıkıştırma algoritmalarından Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ile sıkıştırma yapılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. Daha sonra literatürde en sık kullanılan gerçek zaman algoritmalarından, ZOİ, AZTEC, İyileştirilmiş AZTEC, Dönüm Noktası (TP), SAPA-1 ve SAPA-2 teknikleri kullanılarak sıkıştırma gerçeklenmiş ve performansları belirtilmiştir. Son bölümde QRS dedeksiyonu ile PQRST şablonu oluşturularak PQRST pencerelerinin PQRST şablonlarına benzerliklerine bağlı olarak kodlama yapılarak EKG işaretlerini sıkıştırmada yeni bir teknik önerilmiştir.

Data compression is really useful for data storage and data transmission area. Large amount of data can be stored or transmitted by data compression. In this study, a variety of data compression techniques for ECG signals are presented. From transformation techniques, Discrete Cosine Transform and Discrete Wavelet Transform are presented. Then from real time Algorithms, ZOI, AZTEC, Modified AZTEC, Turning Point (TP), Sapa1, Sapa2 algorithms are presented and their performances are compared. At last part, an alternative ECG compression algorithm was developed. Here, PQRST window was defined by QRS detection algorithm and coded PQRST segments respect to similarities of PQRST segments with PQRST window.