Denoising of Electroretinogram signals using empirical mode decomposition

Abstract

ÖzetçeGöze ait klinik elektrofizyolojik testler, görme yollarını bir bütün olarak değerlendirmemizi sağlayan oftalmolojide ve nörooftalmolojide önemli yere sahiptir. Bu testlerden elektroretinografi'ler (ERG) ise rod ve konilerden amakrin hücrelerine kadar olan retinal tabakaların elektriksel cevabının incelenmesinde sıklıkla kullanılanılmaktadır. ERG sinyallerinde hekim tarafından incelenen iki önemli potansiyel vardır. Bunlar negatif a dalgası ve pozitif b dalgası ile bu dalgaların gecikme zamanlarıdır. Ancak ERG işaretlerinin genlikleri µV'lar seviyesinde olduğu için ve hasta göz hareketliliğinin oluşturduğu artefaktlardan dolayı ERG işaretleri gürültülü olmaktadır. Gürültülü sinyaller hekimin sinyalleri değerlendirmesinde yanılgıya sebep olabilir. Bu çalışmada hekimin daha kolay inceleme yapabileceği gürültüsüz ERG sinyali elde edebilmek için durağan ve doğrusal olmayan sinyallerin analizinde etkili bir yöntem olduğu bilinen Ampirik kip ayrışım yöntemi kullanılmıştır. Bu metotla ERG işaretleri esas mod bileşenlerine ayrıştırılmıştır ve gürültü bileşenleri yok edilerek işaret gürültü oranı 10dB veya altında olacak şekilde gürültüsüz ERG sinyalleri yüksek bir başarı ile elde edilmiştir. Abstract Clinical Electrophysiologic tests derived from human eyes are the tests that use to review whole visual pathways and they are important for ophthalmology and neuro ophthalmology. Electroretinographies is one of the electrophysiological tests often used to investigate the electrical response of the retinal layers from retinal pigment epithelium up to the occipital cortex. ERG signals have two important amplitudes that are used to diagnose diseases by doctors. These are negative a wave and positive b wave. Implicit times of the a and b waves are also meaningful to diagnose. ERG signals have small amplitudes (about µV). Because of this reason it is significant to separate the signal from the noise and interference that occurs as a result of movement. In this study, we propose using a new technique, called the empirical mode decomposition to denoised ERG responses. The Empirical Mode Decomposition is a signal processing method for analyzing nonlinear and nonstationary signals. ERG signals which are nonstationary signals are decomposed into a series of Intrinsic Mode Functions and then noise and interference are eliminated. Finally ERG signals which have signal to noise ratio less or equal than 10dB are reconstructed. As a result we successfully obtained denoised ERG signals.

Advanced Bioelectrical Signal Processing Methods: Past, Present, and Future Approach—Part III: Other Biosignals

“…Latifoglu et al [ 127 ] proposed to use empirical mode decomposition in order to denoise the ERG responses. The ERG signals are the non-stationary signals that are decomposed into a number of intrinsic mode functions, so then the noise and interference can be eliminated.…”