1. טל דהאן אסתר שדה מנחה : אלדד קליימן

2. הצגת הפרויקט מטרת הפרויקט: לשפר את בדיקת ה-ECG ולנקות אותה מרעשים נלווים האמצעי: אלגוריתם ה-ICA

3. כמו שניתן לראות באיור – (a) מתאר ECG נורמלי, ו- (b) מתאר פגיעה ב-AV כך שרק חצי מהפולסים לעליות עוברים לחדרים, כלומר כל p wave שני לא מלווה ב-QRS או T WAVE בדיקת ה -ECG

4. אלגוריתם ה- ICA והשימוש בו לניקיון אותות ECG שיטת ה-ICA (independent component analysis) עוסקת באותות שניתן לראות כערבוב לינארי של מקורות בלתי תלויים סטטיסטית. x=As או s=Wx משפט הגבול המרכזי - התפלגות ההסתברות של מספר מקורות בלתי תלויים (ובלבד שלא יהיו גאוסיאניים) תהיה יותר גאוסיאנית מהתפלגות כל אחד מהם בנפרד. שיטות למדידת מידת הקרבה של התפלגות להתפלגות הגאוסיאנית - מבחן ה- KURTOSIS, הנגנטרופיה ועוד.

5. בדיקת ה- ECG- מורכבת מהאות הקרדיוגרפי, הרעשים והארטיפקטים המהווים מקורות בלתי תלויים סטטיסטית. לאחר פירוק באמצעות ICA – הרכיבים ניתנים להפרדה ויזואלית של האות הרצוי מהרעשים. נדרשים קריטריונים לצורך פסילה אוטומטית של הרעשים קריטריון הואריאנס – מפריד הפרעות פתאומיות (< 1עבור אות ECG אפייני) KURTOSIS – מפריד רעשים מתמשכים (> 10 עבור אות ECG אפייני)

6. התוצאות התוצאות רעש בתדירות 50Hz על פונקצית גל ריבועי לפני ההפרדה אחרי ההפרדה

7. הוספת רעש לבן לאות סינטטי אחרי ההפרדה לפני ההפרדה

8. ניקיון אותות שנלקחו מנבדקים תוצאות בדיקת ה-ECG עבור אחד הנבדקים ניתן לראות שקיימת הפרעה פתאומית המופיעה במרבית ה leads-

9. תוצאות ההפרדה Var0.0020.1472.6730.0471.9320.3060.0050.0490.0290.0040.0210.007 |kur|1.95610.2533.2056.35713.10123.061.710.980.782.093.80.72 לפי השוואה בין תוצאות הנבדקים השונים, ועל פי הסתכלות ידנית קבענו קריטריונים לבחינת הרכיבים: הואריאנס נדרש להיות קטן מ-1 וה -KURTOSIS נדרש להיות גדול מ-10. ] ה - Leads המסומנים הם אלו שעמדו בקריטריונים ]

10. הרכבת האות מחדש

11. נבדק שני: באות זה בולט הסיכוך של תדירות רשת החשמל הביתית (50 HZ)

12. ננסה תחילה לסנן את האות בעזרת פילטר FIR מתאים לתחום התדרים האפייני של אות ECG ניתן לראות בניתוח האות בתחום התדר את הקפיצה בתדירות 50 HZ בתחומים מסוימים התדירות חופפת לתחום התדירויות של האות והסינון מעוות את האות האמיתי

13. תוצאות ההפרדה: Var 0.0010.090.1020.0090.0070.0010.0020.0360.0210.001 0.01 Kur 0.7599.9925.372.1270.6350.010.51912.295.7031.3091.0291.51

14. ההרכבה מחדש של האות:

15. סיכום התוצאות ניתן לראות כי ניקיון האות בעזרת ה-ICA נותן תוצאות טובות מאוד, בהשוואה לשיטת הסינון בעזרת פילטרים בעיקר בתחומים הבאים: עוצמת הרעש אינה פוגעת ביכלת ההפרדה, גם אם בבדיקה האות מסוכך ולא ניתן לפענוח. הרעש ניתן להנחתה גם אם תחום תדריו חופף לזה של האות במבט לעתיד העלנו שתי נקודות עיקריות למחשבה: 1. דרושה בדיקה סטטיסטית מקיפה לניסוח עדין של הקריטריונים לזיהוי הרעש, וייתכן שנמצא קריטריונים סטטיסטיים נוספים. כמו כן, ייתכן שהפעלת האלגוריתם מספר פעמים עשויה לשפר את התוצאות. 2. ה-ICA פועל ללא הנחות מוקדמות בנוגע למידע שהוא מעבד וזהו חסרון של השיטה. לאותות ה- ECG צורה ייחודית שאפשר לנצלה. שילוב מידע מוקדם זה עם האלגוריתם הנוכחי של ה- ICA עשוי לשפר את היכולת להוריד רעשים מאותות ה- ECG.