Compressão de Sinais de Eletrocardiograma utilizando Recorrência de Padrões Multiescalas com Critério de Continuidade Interblocos e Segmentação Flexı́vel

In this work, we use the MMP (Multidimensional Multiscale Parser) algorithm to compress electrocardiographic signals (ECG) from the MIT/BIH arrhythmia database. The MMP is based on approximate multiscale pattern matching, encoding segments of the input signal with expansions and contractions of patterns already encoded and stored in a dictionary, which is built during the compression process. Given that ECG signals present a quasi-periodic behavior, it is reasonable that a compression method based on recurrent patterns (the main feature of MMP) can present good results; this is the main motivation for this work. However, in order to obtain an efficient compression, several adaptations had to be performed, such as the continuity criterion and the flexible segmentation strategy. The results presented by the proposed method were very encouraging, overcoming some of the best encoders known in the literature. Keywords—Recurrent Pattern Matching, Multiscale Decomposition, Vector Quantization, Electrocardiogram. Eddie B. L. Filho? †, Waldir S. S. Júnioro†, Murilo B. de Carvalho‡ e Eduardo A. B. da Silva†. E-mails: efilho@genius.org. br, waldirjr@fucapi.br, murilo@telecom.uff. br, eduardo@lps.ufrj. br. Este trabalho foi realizado no âmbito do convênio UFAM-UFRJ/COPPE, com financiamento da SUFRAMA. Genius Instituto de Tecnologia, Av. Açaı́, 875, Bl. E, Dist. Indust. , Manaus AM, 69075-904, BRASIL. †PEE/COPPE/DEL/POLI, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Cx. P. 68504, Rio de Janeiro RJ, 21945-970, BRASIL. oFundação Centro de Análise, Pesquisa e Inovação Tecnológica, Av. Gov. Danilo de Matos Areosa, 381, Dist. Indust. , Manaus AM, 69075-351, BRASIL. ‡TET/CTC, Universidade Federal Fluminense, R. Passos da Pátria, 156, Niterói, RJ, 24210-240, BRASIL. I. INTRODUÇÃO Nos últimos anos, os meios de armazenamento de informações digitais têm se tornado cada vez mais baratos e apresentado um aumento expressivo de sua capacidade, o que poderia indicar uma diminuição no que diz respeito à necessidade de compressão dos dados. Entretanto, as informações tratadas também têm se tornado cada vez mais volumosas e, dependendo da aplicação, ainda há a necessidade de transmissão destes dados utilizando-se redes de telecomunicações, tais como a rede telefônica ou a rede celular. Nestes casos, dada a restrição de banda inerente aos sistemas, a compactação dos dados ainda é uma meta importante a ser atingida, empregando-se um esforço considerável para a obtenção de uma alta taxa de compressão, mantendo-se a distorção no mı́nimo valor possı́vel para que a integridade dos dados não seja comprometida. Os sinais de Eletrocardiograma (ECG), por exemplo, podem ser transmitidos utilizando-se linhas telefônicas, permitindo ao médico efetuar um diagnóstico do paciente sem que este precise se deslocar até o hospital. Esta aplicação, dada a restrição de banda de uma chamada telefônica, necessitaria de um esquema de compressão eficiente, o que permitiria até mesmo a transmissão de um exame completo com 12 canais. O presente trabalho propõe uma nova técnica para a compressão de sinais de ECG utilizando-se o algoritmo MMP (multidimensional multiscale parser) [1], que é um método de compressão com perdas universal baseado no casamento aproximado de padrões multiescalas [1]. Neste caso, dois vetores u e v de comprimentos diferentes (`(u) 6= `(v)) podem ser aproximados. Para que isso seja possı́vel, o comprimento dos vetores é modificado através de uma transformação de escala T (x) : R 7→ R , que é implementada utilizandose operações de mudança de taxa de amostragem [5]. Para que uma comparação com outros métodos ([3] e [4]) seja possı́vel, serão utilizados sinais da base de dados de arritmia MIT/BIH, que contém exames de ECG de 48 indivı́duos, com duas derivações de aproximadamente 30 minutos cada. Os sinais foram amostrados a 360 Hz e quantizados com 11 bits. Um desses sinais (os primeiros três segundos) está ilustrado na Figura 1. Os resultados são avaliados utilizandose a métrica de PRD (Percent Root mean square Difference) e o CDR (Compressed Data Rate), definidos como: XXII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES SBrT’05, 04-08 DE SETEMBRO DE 2005, CAMPINAS, SP PRD = 100 s PN−1 n=0 (x(n) − x̂(n)) 2 PN−1 n=0 (x(n) − μ) 2 (1)