Orthogonalization of electrocardiographic derivations
Keywords:
electrocardiographic signal multiderivation delineator, wavelet transform, electrocardiographic signal derivation orthogonalizationAbstract
Introduction: The wavelet transform-based multiderivation electrocardiographic (ECG) signal delineator has high spatial resolution and makes it possible to eliminate interderivation differences traditionally appearing in uniderivation methods. But this requires electrocardiographic signal derivations orthogonal to one another to obtain a spatial loop.
Objective: Develop orthogonalization methods of two or three electrographic signal derivations allowing generalization of the wavelet transform-based multiderivation delineator in any electrographic signal database with more than one derivation.
Methods: Three orthogonalization methods were implemented for electrocardiographic signal derivations: vector projection-based two-derivation orthogonalization, principal component-based orthogonalization, and orthogonalization based on the Gram-Schmidt classic method.
Results: A comparison was performed between the operation of the ECG multiderivation delineator when used with each orthogonalization method. The comparison was based on estimation of the arithmetic mean and standard deviation bearing in mind different combinations of derivations from both databases for each of the marks analyzed. The best results were obtained with the principal component analysis method and the worst ones with the two-derivation orthogonalization method.
Conclusions: The orthogonalization algorithms obtaining the best results were those based on three orthogonal derivations, in which decomposition into principal components was slightly higher. This is therefore considered to be the most appropriate method for generalization of the multiderivation delineator.
Downloads
References
1. Serra MA, Serra M, Viera M. Las enfermedades crónicas no transmisibles: magnitud actual y tendencias futuras. Rev Finlay. 2018 [acceso: 22/01/2020]; 8(2):140-8. Disponible en: https://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2221-24342018000200008
2. Asamblea Mundial de la Salud. Informe sobre los resultados de la OMS. Presupuesto por programas 2018-2019: examen de mitad de periodo. Organización Mundial de Salud. 2019 [acceso: 22/01/2020];72. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/328788
3. Martínez JP, Almeida R, OlmosS, Rocha AP, Laguna P. A Wavelet-Based ECG Delineator: Evaluation on Standard Databases. IEEE Trans Biomed Eng. 2004 [acceso: 22/01/2020];51(4):570-81. Disponible en: http://diec.unizar.es/~laguna/personal/publicaciones/wavedet_tbme04.pdf
4. Almeida R, Martínez JP, Rocha AP, Laguna P. Multilead ECG delineation using spatially projected leads from wavelet transform loops. IEEE Trans Biomed Eng. 2009 [acceso: 20/01/2020];56(8):1996-2005. Disponible en: https://ieeexplore.ieee.org/document/4915796
5. Almeida R. ECG Characterization: Application to QT Interval Variability [PhD]. [Portugal]: Universidade do Porto; 2007.
6. Mallat S, Zhong S. Characterization for signals from multiscale edge. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1992 [acceso: 21/01/2020]; 14:710-32. Disponible en: https://www.di.ens.fr/~mallat/papiers/MallatEdgeCharact92.pdf
7. Malmivuo J, Plonsey R. Bioelectromagnetism – Principles and Applications of Bioelectric and Biomagnetic Fields. New York: Oxford University Press; 1995.
8. Berati G. Gram - Schmidt Process in Different Pararell Platform. Int J Adv Res Artif Intell. 2015 [acceso: 21/01/2020]; 4(6):35-9. Disponible en: https://thesai.org/Downloads/IJARAI/Volume4No6/Paper_6-Gram_Schmidt_Process_in_Different_Parallel_Platforms.pdf
9. Lever J, Krzywinski M, Altman N. Points of Significance. Principal component analysis. Nat Methods. 2017 [acceso: 22/01/2020]; 14(7):641-2. Disponible en: https://www.nature.com/articles/nmeth.4346
10. Jolliffe IT, CadimaJ. Principal component analysis: a review and recent developments. Phil Trans R Soc. 2016 [acceso: 20/01/2020]; 374:1-16. Disponible en: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2015.0202
11. Recommendations for measurement standards in quantitative electrocardiography. The CSE Working Party. Eur Heart J. 1985;6(10):815-25.
12. Christov I, Otsinsky I, Simova I, Prokopova R, Trendafilova E, Naydenov S. Dataset of manually measured QT intervals in the electrocardiogram. Biomedical Eng Online. 2006 [acceso: 25/01/2020]; 5(31). Disponible en: https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-925X-5-3
13. Jasak Z. Benford’s Law and Wilcoxon Test. J Math Sci Adv Appl. 2018 [acceso: 23/01/2020]; 52:69-81. Disponible en: http://scientificadvances.co.in/admin/img_data/1278/images/JMSAA7100121981ZoranJasak.pdf
14. Noriega M, Carcases E, Durán K, Marañón EJ, Martínez JP, Almeida R. Instantaneous respiratory rate estimation from multilead ECG delineation using VCG directions, in Computers in Cardiology. IEEE Comput Soc Press. 2016 [acceso: 25/01/2020]; 43:397-400. Disponible en: https://zaguan.unizar.es/record/63118/files/texto_completo.pdf
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes: Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons (CC-BY-NC 4.0) que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista. Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista. Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).
Como Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas forma parte de la red SciELO, una vez los artículos sean aceptados para entrar al proceso editorial (revisión), estos pueden ser depositados por parte de los autores, si estan de acuerdo, en SciELO preprints, siendo actualizados por los autores al concluir el proceso de revisión y las pruebas de maquetación.