Matrix completion based ECG compression

Abstract

An innovative electrocardiogram compression algorithm is presented in this paper. The proposed method is based on matrix completion, a new paradigm in signal processing that seeks to recover a low-rank matrix based on a small number of observations. The low-rank matrix is obtained via normalization of electrocardiogram records. Using matrix completion, the ECG data matrix is recovered from a few number of entries, thereby yielding high compression ratios comparable to those obtained by existing compression techniques. The proposed scheme offers a low-complexity encoder, good tolerance to quantization noise, and good quality reconstruction.

Método de compresión de electrocardiogramas basado en muestreo compresivo

“…En comparación con los algoritmos de compresión de ECG convencionales, el MC tiene algunas ventajas importantes: entre las cuales se encuentra la transferencia comprimida y codificada de la señal de interés [12] y la fácil integración de codificadores en hardware por mencionar algunas. Así, el MC va teniendo un gran auge en la rama de ECG, existen diferentes trabajos que implementan de manera formidable cada vez más esta técnica: Desde la implementación de sistemas dedicados [5,14], compresión de datos [5], transmisión [7], arquitectura de codificadores [16], matrices de medición [16,17], medidas contra el ruido [18], y la reconstrucción eficiente de los coeficientes de baja magnitud [19,21], entre otros. Sin embargo, a pesar de los avances, todos los trabajos mencionados anteriormente estos, utilizan algoritmos de reconstrucción que incrementan el costo computacional en su implementación.…”