Extraction d’électrocardiogramme foetal (f-ECG) à l’aide de techniques de séparation de sources aveugles
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Date
2024-07-22
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Volume Title
Publisher
University of M'sila
Abstract
FR
L’électrocardiogramme foetal (fECG) permet de surveiller la santé du foetus. Toutefois, le faible rapport signal/bruit complique l’extraction du fECG de l’électrocardiogramme abdominal (aECG). Ce dernier contient l’électrocardiogramme de la mère enceinte (mECG), le fECG et des artefacts de bruit. Dans ce mémoire, nous mettons en oeuvre et comparons les méthodes d’extraction à une seule dérivation de la décomposition de la valeur singulière (SVD) et la méthode FastICA basée sur l’analyse des composants indépendants. En utilisant un aECG réel, les deux méthodes ont été comparées en termes de précision de détection des pics, de morphologie du signal et d’efficacité de calcul. Nous avons constaté que la méthode SVD peut être plus efficace que la méthode FastICA pour extraire proprement et complètement le fECG.
EN
The fetal electrocardiogram (fECG) is used to monitor the health of the fetus. However, the low signal-to-noise ratio complicates the extraction of the fECG from the abdominal electrocardiogram (aECG). The aECG contains the electrocardiogram of the pregnant mother (mECG), the fECG, and noise artifacts. In this paper, we implement and compare single-lead extraction methods based on Singular Value Decomposition (SVD) and the FastICA method based on Independent Component Analysis. Using real aECG data, the two methods were compared in terms of peak detection accuracy, signal morphology, and computational efficiency. We found that the SVD method may be more effective than the FastICA method in cleanly and completely extracting the fECG.
Description
Keywords
Séparation Aveugle de Sources (SAS), Signal Electrocardiogramme (ECG), Electrocardiogramme Foetal (fECG), Electrocardiogramme Maternel (mECG), Méthode SVD, Methode FastICA.