Bachelorarbeit: Fehlererkennung bei EKG Signalen. Endpräsentation

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1 Johannes Kepler University Linz, Austria Institute for Design and Control of Mechatronical Systems Bachelorarbeit: Fehlererkennung bei EKG Signalen Endpräsentation Sebastian Pammer Betreuer: Harald Kirchsteiger

2 Aufgabenstellung Bisherige Arbeitsschritte: Einarbeiten in physiologische Grundlagen Einarbeiten in bestehende Fehlerdedektionsalgorithmen Detektionsverfahren aufgrund eines rekursiven Least Squares Algorithmus realisieren Algorithmen zur Vorverarbeitung der Daten (Filter, PCA) realisieren Datenanalyse: Festlegen von Fehlerklassen Auswahl geeigneter Datensätze (MIT-BIH Arrhythmia Database) Anwendung und Abstimmung des RLS auf ausgewählte Messdaten Auswertung Dokumentation, Präsentation Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 2

3 Grundlagen Physiologie Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 3

4 Grundlagen EKG Messung Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 4

5 Grundlagen Normales EKG Normaler Sinusrhythmus (aus 117) Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 5

6 Grundlagen Fehlerhaftes EKG Ventrikuläre Extrasystole (aus 100) Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 6

7 Grundlagen Fehlerhaftes EKG Ventrikuläres Couplet (aus 106) Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 7

8 Grundlagen Fehlerhaftes EKG Ventrikuläre Tachykardie (aus 205) Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 8

9 Grundlagen Fehlerhaftes EKG Sinusbradykardie (aus 232) Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 9

10 Grundlagen Rekursiver LS Alorithmus Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 10

11 Signalvorverarbeitung - Filtern Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 11

12 Signalvorverarbeitung - Filtern Leistungsdichtespektrum mit und ohne Hochpassfilterung Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 12

13 Signalvorverarbeitung - Filtern Leistungsdichtespektrum mit und ohne Tiefpassfilterung Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 13

14 Signalvorverarbeitung - Filtern Leistungsdichtespektrum mit und ohne Notchfiterung Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 14

15 Signalvorverarbeitung - PCA Projektion auf Achsen der Eigenvektoren Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 15

16 Datensätze MIT BIH Arrhythmia Database Ectopic beats Bigeminy Trigeminy Tachycardia Bradycardia Fibrillation Flutter Sinus arrhythmia Coduction blocks Escape Beats Name Recorded Signals normal Sinus PVC APC vent. Couplet art. Couplet vent. Triplet vent. art. vent. VT vent. art. vent art. left BBB right BBB AV Block vent. art. junctunal other Pacemaker other MLII V5 x x x MLII V1 x x x V5 V2 x x x MLII V2 x x V5 V2 x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x x x MLII V1 x x MLII V1 x x x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x MLII V1 x x x x x V5 MLII x x x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x x MLII V2 x x MLII V1 x x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x MLII V1 x MLII V5 x x x MLII V4 x x x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x x x x x MLII V1 x x x x MLII V1 x x x x x x x MLII V1 x x x x MLII V1 x x x x x x x x x x x MLII V1 x x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x x x x x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x x x x x x MLII V1 x x x x x x x x x MLII V1 x x x x x MLII V1 x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x x x MLII V1 x x x x x x x MLII V1 x x Ectopic beats Name Recorded Signals normal Sinus PVC APC MLII V2 x x Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 16

17 Datensätze - Testsignale Name Aufzeichnung Dauer/s vorkommende Rhythmusstörungen testsample testsample testsample testsample4_pvc Ventrikuläre Extrasystole testsample testsample6_vc Ventrikuläres Couplet, PVC testsample7_ventbig Ventrikuläre Bigeminy testsample8_brady Sinusbradykardie testsample9_paced PVC Herzschrittmacher, PVC testsample10_vt Ventrikuläre Tachykardie Ausgewählte Testsignale Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 17

18 Testlauf - RLS1 PVC Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 18

19 Testlauf - RLS1 Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 19

20 Modifikation Verschiebung des Datenvektors Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 20

21 Testlauf RLS22 PVC Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 21

22 Testlauf RLS22 Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 22

23 Modifikation data shift coefficient PVC Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 23

24 Entworfene Algorithmen Name Verschiebung des Datenvektors Ordnung RLS1 - variabel RLS21 durchschnittliche Herzfrequenz 5 RLS22 durchschnittliche Herzfrequenz 3 RLS23 durchschnittliche Herzfrequenz 6 RLS31 R-Peak Detektion 5 RLS32 R-Peak Detektion 3 RLS33 R-Peak Detektion 6 Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 24

25 Test Normaler Sinusrhythmus Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 25

26 Test Ventrikuläre Tachykardie VT PVC Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 26

27 Test Sinusbradykardie Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 27

28 Test Herzschrittmacher mit PVC PFB + PVC VentBig Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 28

29 Test Herzschrittmacher mit PVC PFB + PVC VentBig Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 29

30 Evaluierung Signal # Zu detekieren PVC PVC, VC, VT - SB (RBBB, AVB1) Nicht zu detektieren APC VentBig APC APC, AC Data chift coefficient 2/ /3 Vergessensfaktor λ Threshold o/u 1/-1 1/-1 1/-1 1/-1 Ausgewählte Signale für Evaluierung Detektionsrate ohne PCA Detektionsrate mit PCA RLS21 98,19 % 98,05 % RLS22 97,76 % 97,32 % RLS23 98,26 % 97,89 % RLS31 99,38 % 97,56 % RLS32 99,26 % 97,36 % RLS33 99,47 % 98,26 % Ergebnis Evaluierung Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 30

31 Erkenntnis Ansatz einfach, Ergebnis vielversprechend Datenvektorverschiebung mit R-Peak Detektion besser RLS23 und RLS33 beste Performance Ordnung 6 Datenvektor von 3 Parametern um 2 Herzschläge verschoben PCA kontraproduktiv Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 31

32 Ausblick Andere Herzrhythmusstörungen untersuchen Optimierung der Wahl von Vergessensfaktor λ, data shift coefficient und Thresholds PCA besser einbinden Algorithmen besser auf Signale abstimmen Mehrere Leads verwenden Detektion der Art Rhythmusstörung Anhand der von RLS Algorithmus geschätzten Parametern LS Schätzung des letzten Herzschlages Frequenzbasiert Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 32

33 Ausblick Frequenzbasierte Analyse Leistungsdichtespektrum von testsignal4_pvc Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 33

34 Danke für die Aufmerksamkeit! Institute for Design and Control of Mechatronical Systems 34