心電図の非線形予測符号化

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心臓疾患の診断にしばしば利用される心電図の長時間連続記録やデータ伝送などにおいては, 心電図データを符号化し適度な情報圧縮を行うことが情報伝送コスト削減の有効な手段となる. これまで比較的高いビットレート域での符号化には, DPCMなどの予測符号化法が利用されることが多かった. しかし, 線形自己回帰モデル (AR モデル) を用いた心電図の線形予測では, 予測次数 (モデル次数) を2,3次以上にしても予測誤差がほとんど減少しないことが指摘されている. 特に診断において重要な QRS 波の部分で大きな予測残差を持つことが問題となる. この要因は, QRS 波の発生メカニズムに非線型作用が関与しているためであると推測される. そこで, 非線形システム同定のためのモデルであるボルテラ汎関数級数モデル, 3層階層型ニューラルネットを非線形自己回帰モデルとして利用し心電図の非線形予測を行った. これより, 非線形予測では線形予測に比べ, QRS 波の部分で予測残差が特に大きく減少し, 心電図波形全体に対する平均2乗誤差は, 約4[dB]減少することが示された. 本稿では, こうした非線形モデルを用いた心電図の非線形予測符号化法を提案した. 数値実験の結果, 心電図の非線形予測符号化に関しては, ボルテラ汎関数級数, 3層階層型ニューラルネットは, ほぼ等しい符号化性能が持つことが確認された。また、心電図に対する非線形予測符号化では, 線形予測符号化, 直交ウェーブレット変換符号化と比較して, それぞれ 0.2, 0.1[bits]程度, 符号化効率が改善されることが示された.
1997-09-19

心電図の非線形予測符号化

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