Elimination of electrocardiogram contamination from electromyogram signals: An evaluation of currently used removal techniques
Drake, J. D., & Callaghan, J. P. (2006). Elimination of electrocardiogram contamination from electromyogram signals: An evaluation of currently used removal techniques. Journal of electromyography and kinesiology, 16(2), 175-187.
介紹
軀幹的表面肌電訊號由於接近心臟位置，因此sEMG訊號經常會參雜ECG (Electrocardiography)的訊號汙染。Winter (2009)指出EMG訊號的頻帶大約大10-500Hz，並且訊號強度集中在20-200Hz。Christov & Daskalov (1999)的文章指出ECG訊號最高到100Hz，並且大多數的訊號低於35Hz。因為ECG波形複雜，還有其頻帶 (spectral distribution)分布與sEMG的頻帶重疊，讓分開sEMG與ECG訊號的任務相對困難。
本篇文章在比較何種方法可以最佳的從軀幹sEMG訊號去除ECG訊號
方法
本篇文章共使用23種不同的手段來去除ECG訊號。方法大致可以分成以下四種
- Template technique: 量測受試者的QRS complexes，去減去sEMG訊號中的ECG訊號
- Frequency subtraction: 另外使用儀器蒐集ECG的訊號，使用快速傅立葉轉換 (FFT) sEMG與ECG訊號，在頻域使用sEMG減去ECG的頻域，再inverse回time domain。
- High pass filtering: 使用高通有限 (FIR)或是無限脈衝 (IIR)濾波器來處理資料，IIR使用Butterworth Filter，並且使用不同cutoff frequency來設定濾波器，cutoff frequency分別為20、30、40、50、60Hz。
- Combination techniques: 先使用Frequency subtraction處理資料，再使用High pass filtering。
所有訊號都使用2.5 Hz lowpass Butterworth filter做封包 (linear envelope, LE)處理，評估處理後資料的好壞使用四種指標
- Root mean square error (RMSE)
- Percent difference mean power frequency (pdMPF)
- Raw R^2
- LE R^2
結果
結果與排名如下圖所示
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| Figure from: doi:10.1016/j.jelekin.2005.07.003 |
討論
在肌肉活化程度再10~25%MVC的情況下，subtraction與 BW30 HPF是最好消去ECG訊號的方法，可以最大的削去ECG訊號干擾並且最小化訊號失真。再來是作者也提醒使用快速傅立葉轉換 (FFT)可能出現的問題，例如再頻域表現良好，但是轉回時域時可能會有局部訊號失真的問題，因此使用inverse FFT在解釋問題時需要小心回應峰值問題。
再來是使用Filtering與inverse FFT時，該訊號是無法充足的回應EMG onset的問題，因為使用filter會有訊號shift的問題 (這在現在都有程式能解決group delay的問題)。
最後是花費時間的問題，Template technique的確能很好的消除ECG訊號，在是在記錄每位受使者需要花費很多時間 (approximately 2 hours)，因此在時間的花費上是需要考慮的。IIR的時間最短，FIR花的時間則比IIR稍長，另外則是inverse FFT需要花上一個小時來處理。
結論
template subtraction 與 BW filter with a 30 Hz cutoff frequency是消除ECG最好的方法。
心得
本文最大的爭議就是他只使用一位受試者做資料來源，再來是他使用的資料中，最高的肌肉活化程度只有38.8%MVC，因此我們無從得知這樣的方法在更高的MVC下會有甚麼結果。再來是現在電腦的設備運算速度更快，IIR與FIR的比較可能可以重新考慮，畢竟FIR的Group delay是線性的，會比較好處理，也許未來可以納入考量，但是FIR濾波器會有ripple的問題需要考慮。
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