| 講演名 | 1996/3/18 直交ウェーブレット変換と学習ベクトル量子化法による心電図符号化 石川 茂, 横田 康成, 岩田 彰, |
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| 抄録(和) | 本稿では, 直交ウェーブレット変換(以下, WLT)後の符号化に学習ベクトル量子化法(以下, LVQ)を採用した心電図データベースのための心電図情報圧縮法を提案する. 心電図データベースのための情報圧縮では, ホルター心電計に適用する場合とは異なり, 圧縮に要する計算コストの制約は緩いものの, より高い圧縮性能が要求される. 従来のWLTを用いたホルター心電図情報圧縮法では, 主に, WLTにより分解された周波数サブバンド毎に量子化・符号化が行われていた. しかしながら, WLTこよる帯域分割が理想的なLPF, HPFによるものではないこと, KL展開とは異なりサブバンド間で完全に無相関化されていないことから, サブバンド間には依然相関が残されている. 提案法は, こうした立場から, 各サブバンド系列から相関を含む標本点を抽出してベクトル列を形成し, このベクトル列に対しLVQを行うことによりサブバンド間の相関を削減し, より高い圧縮率を獲得するものである. MIT/BIHデータベースに含まれる心電図に対しては, 誤差PRD=7.2%の時, 圧縮率6.3%を実現した. |
| 抄録(英) | In this paper, we proposed the ECG data compression method for ECG database systems adopting learning vector quantization (LVQ) after orthogonal wavelet transform (WLT). Data compression for ECG database systems, unlike case that applied to Holter ECG equipment, has little restriction of calculation cost for compression, but is needed higher compression ability. The former Holter ECG data compression methods have quantized and/or coded mainly at every frequency subband decomposed by WLT. However, considering that decomposition by WLT is not carried out by ideal LPF and HPF, and that, data existing between subband are not perfectly uncorrelated unlikely KL-expansion, it still remains correlation between subband. From these points of view, this paper proposes a compression method that picks up samplets including correlation from each subband and makes vector sequences, and by means of LVQ to these vector sequences, reduces correlation between subband, and gets better compression ability. Applying to ECG data included in MIT/BIH database, proposed method realizes compression ratio=6.3% at error PRD=7.2%. |
| キーワード(和) | 心電図情報圧縮 / 直交ウェーブレット変換 / サブバンド間符号化 / 学習ベクトル量子化 |
| キーワード(英) | ECG data compression / orthogonal wavelet transform / inter subband coding / learning vector quantization |
| 資料番号 | MBE95-172 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE |
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| 開催期間 | 1996/3/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | ME and Bio Cybernetics (MBE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 直交ウェーブレット変換と学習ベクトル量子化法による心電図符号化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | ECG Coding by Orthogonal Wavelet Transform and Learning Vector Quantization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 心電図情報圧縮 / ECG data compression |
| キーワード(2)（和/英） | 直交ウェーブレット変換 / orthogonal wavelet transform |
| キーワード(3)（和/英） | サブバンド間符号化 / inter subband coding |
| キーワード(4)（和/英） | 学習ベクトル量子化 / learning vector quantization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 石川 茂 / Shigeru ISHIKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学電気情報工学科 Department of Electrical and Computer Engineering, Nagoya institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 横田 康成 / Yasunari YOKOTA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学電気情報工学科 Department of Electrical and Computer Engineering, Nagoya institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩田 彰 / Akira IWATA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学電気情報工学科 Department of Electrical and Computer Engineering, Nagoya institute of Technology |
| 発表年月日 | 1996/3/18 |
| 資料番号 | MBE95-172 |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 596 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |