心電のノイズの除去方法

Question

Bitalinoで心電を計測する際に、以下の写真のようにピーク間に規則性のあるノイズが必ず入ってきてしまいます。
以下の写真のようなノイズの大きさであれば、閾値を調整すればよいのですが、このノイズが大きく入ってきた際には心拍数が狂ってきてしまいます。


そこで質問なのですが、pythonでこのような規則性のあるノイズを除去する方法を教えていただきたいです。
よろしくお願い致します。

import pandas  as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
#from matplotlib import pyplot as plt

#データの読み込み
f = pd.read_csv("file:///C:/Users/81806/.spyder-py3/test-wave11.csv", encoding="utf-8")

N = len(f)

f_x = (f["time"])
f_y = (f["ECG"])


f_x2 = []
f_y2 = []
#グラフ描画
for i in range(4000,25000):
    f_x2.append(f_x[i] - 4)
    f_y2.append(f_y[i])

plt.plot(f_x2,f_y2)
plt.show()



N = len(f)
fss = 1024  #サンプリング周波数
dt = 1/fss
fn = 1/(2*dt) #ナイキスト周波数
#2Hzのハイパス
    #'''''''''''ハイパス'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

#パラメータ設定
fp = 1 #通過域端周波数[Hz]
fs = 20 #阻止域端周波数[Hz]
gpass = 1 #通過域最大損失量[dB]
gstop = 40 #阻止域最小減衰量[dB]

#正規化
Wp = fp/fn
Ws = fs/fn

#バターワースフィルタ
n, Wn = signal.buttord(Wp, Ws, gpass, gstop)
b1, a1 = signal.butter(n, Wn, "high")
y3 = signal.filtfilt(b1, a1, f_y2)
n3 = len(y3)

#グラフ描画
plt.plot(f_x2,y3,"r")
plt.show()


#''''''''''ローパス'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''


#パラメータ設定
fp = 30 #通過域端周波数[Hz]
fs = 100 #阻止域端周波数[Hz]
gpass = 1 #通過域最大損失量[dB]
gstop = 40 #阻止域最小減衰量[dB]

#正規化

Wp = fp/fn
Ws = fs/fn

#バターワースフィルタ
N, Wn = signal.buttord(Wp, Ws, gpass, gstop)
b1, a1 = signal.butter(N, Wn, "low")
y = signal.filtfilt(b1, a1, y3)
N_P = len(y)

#ピーク検出
fp_x = []
fp_y = []
fpp_x = []
fpp_y = []

#ピーク検出（心拍）
for i in range(1,N_P):
    if (y[i] > 100):
        if ((y[i] - y[i-1]) > 0 and (y[i+1] - y[i]) < 0):
            fp_x.append(f_x2[i])
            fp_y.append(y[i])


            

print('--->>----')
plt.plot(f_x2,y,"g")
plt.scatter(fp_x,fp_y)
plt.show()
print('--->>----')

#ピークの数を数える
NPH = len(fp_y)
NPH2 = len(fpp_y)
print('心拍センサ上ピークの数',NPH)

f = 0
h = 0
a = []
z = []
beat = []
time = []

while h < len(fp_x)-1:
    a = fp_x[h + 1] - fp_x[h]
    z = 60 / a
    f = f + a
    beat.append(z)
    time.append(f)
    h = h + 1
#plt.plot(time,beat)
#plt.scatter(time,beat)
#plt.show()
print('心拍')
print(beat)

plt.plot(f_x2,y,"r")
#plt.ylim(0,200)
#plt.xlim(0,20)
plt.scatter(fp_x,fp_y)
plt.plot(time,beat)
plt.ylim(-400,400)
plt.show() 

Comments

[ozwk]

「Bitalino ECG」で検索したところまあまあきれいな心電図が取れるように見えますので
後処理でどうこうするのを考えるよりまず測定に問題がないかを検討してください

[N.R]

回答ありがとうございます。
電極を胸あたりに付けたときにはノイズも入らず綺麗に計測できるのですが、電極シートと手で計測するという形で計測しなければいけないので、この時にノイズが入ってきてしまうという現状です。

[toast-uz]

周期性があるのであれば、ハイパスフィルタとローパスフィルタの組合せで対応可能かもですが、質問者様のコードで試されたように思いました。結果を教えてください。

[ozwk]

本命のパルスの間にパルスが1つあるという形なので、
心拍数を測るだけなら単純に両方のパルスを計数するように閾値を定めて計数を1/2すれば良さそうなもんですが。

[thkana]

「ノイズ」と言っていますが、どれが信号成分でどれがノイズ成分なんですか? 大きな成分の信号はみな同期しているように見えるのですが。心拍に同期しているのなら、「ノイズ」と考えるのはちょっと違うのでは。
(ちょっと心臓を止めてみて、とは言えないですよね...ダミーボディみたいなものがあればノイズだけを捕まえられるのでしょうけれど)

[toast-uz]

ノイズも心拍も、位相が違うだけで周期は一緒なので、パスフィルタやfftでは対処できないのかも・・・
例えば，心拍数が2倍になって、例示されている心拍〜ノイズの時間差と重なってしまったら、どうするのでしょうか？
そういったいろいろなケースを提示していただかないと、できるかどうか含めて、手法の判断がつかないです。

[N.R]

皆様回答ありがとうございます.
ECGセンサの計測結果を追加しました.
閾値は100にしています.
電極シートの上を軽く擦る動作が必要になってくるので、2~5秒の間などは波形が乱れている状態です.
この乱れた波形をどうにかして消すことはできないのでしょうか?
無知な人間の質問で申し訳ありませんが、ご教授いただければ幸いです.

[toast-uz]

追加されたグラフだと「ノイズに規則性がある」とは読み取れませんし、2～5秒の部分では、元の心拍がほとんど上書きされてしまっているように思います。そもそも、人間の技術者はこれから元の心拍を導き出せるのでしょうか？

[thkana]

> 電極シートの上を軽く擦る
つまり、電極の接触状態が変わっているときにもデータが欲しい、ということですか?

例えば走っている車の中でビーカーで水の量を測ろうとして、水面が揺れるのを「ノイズがあるから揺れの分を補正しよう」とか思いますか? やろうとしているのはそういうレベルのことに思えます。

[N.R]

回答ありがとうございます。
自分がいかに無謀な考えをしていたかが、よくわかりました。
本当にありがとうございました。

[toast-uz]

y_waiwai様の回答が正しかった、ということですね

[thkana]

> y_waiwai様の回答が正しかった、ということですね
結果だけ見ればそう言えますね。

Answer 1

そもそものはなしになりますが、元信号を超えるようなノイズは、後処理ではどーあがいても除去できません
考え方から見直したほうがよろしいかと思います

Answer 2

似たようなことをしたことがあります。対策としてはいくつか。
0. フーリエ変換→ローパスフィルタ→逆フーリエ
そこそこの効果はありますが、今回のように心電波形とノイズが周波数にして10倍の差程度だと厳しいかもしれません。
もちろん落とせるには落とせますが、肝心の心電波形の高周波成分も落とされて波形の形が鈍ると思います。
0. 閾値設定してそれ以下の変動は消し込むという手もあります。心電波形が弱いとそれ自体が消えますが。
0. 完璧に周期的なノイズなら、その正負逆の信号を作ってあげて足し合わせて打ち消すことも可能です。
0. 逆に言うと周期的なノイズの場合は、原因追求してハード面で対応できる可能性が高いですし、それがベストです。

追記

勘違いしていました。緑線の画像でいうと、大きいほうがノイズですかね？（横軸は秒でいいんですよね？）
仮にそうだとすると、ノイズの方が周波数低い・信号大きいということですね。多分、呼吸時のノイズだと思うのですが、そうすると下記のような対策になるかもしれません。
・ 呼吸時（閾値超えている信号が出ている間とか、別のセンサで呼吸判定するとか）は信号を無視して使わない。ノイズが出ていない間のデータだけ計測に使う。
・センサを呼吸の影響の小さい部位につける。腕とか脚とか。