Compression d'un signal : application en biomédical au signal électrocardiogramme

Abstract

La compression des signaux ECG trouve beaucoup d’importance avec le développement de la télémédecine, puisqu’elle permet de réduire considérablement les coûts de la transmission des informations médicales. Le but de ce travail est de développer de nouvelles méthodes de compression des signaux ECG; pour cela, une étude comparative entre quatre techniques de compression développées à partir de la quantification codée par treillis particulièrement pour le signal électrocardiogramme; obtenue de la base de données MIT/BIM Arrhythmia a été réalisé. Pour commencer, nous avons étudié d’une manière détaillée le signal ECG; suivi d’une exploitation générale de multiples méthodes de compression. Par la suite, nous avons présenté nos algorithmes à base de TCQ avec ces deux approches scalaire et vectorielle, ainsi que les techniques nécessaires pour adapter l’ECG à cette méthode. Une comparaison basée sur des critères objectifs (le rapport de compression et le pourcentage d’erreur) a été faite entre nos différents algorithmes, ce qui nous a permis de conclure que la technique TCVQ avec segmentation de l’ECG est la meilleure avec un rapport de compression élevé et une erreur de reconstruction minimale.