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Un segnale biomedico può essere affetto da artefatti di varia natura che corrompono il segnale di interesse sovrapponendosi all’informazione che vogliamo estrarre. I metodi classici basati su filtraggi lineari si basano sul presupposto che l’informazione utile sia presente solo su determinate bande frequenziali.
Nel caso di acquisizioni multi-canale è tuttavia possibile separare artefatti e segnali di interesse nonostante essi abbiano lo stesso contenuto frequenziale. Tale risultato è per esempio ottenibile da approcci statistici di analisi multivariata dei dati quali ad esempio l’analisi delle componenti indipendenti (ICA). Questo metodo è generalmente usato quando è necessario separare acquisizioni multi-canale di segnali biomedicali nelle componenti che le hanno generate. I canali che si osservano sono il risultato di un processo di mescolamento tra sorgenti originarie pesate con dei coefficienti costanti, sorgenti originarie e coefficienti di mescolamento sono sconosciuti. L’ipotesi di partenza su cui si basa il modello ICA è l’indipendenza statistica tra le sorgenti originarie. Nel caso di acquisizione multi-canale di segnali biomedici affetti da artefatti, possiamo assumere l’indipendenza statistica tra segnali provenienti da processi fisiologici diversi e procedere alla separazione delle sorgenti per mezzo di algoritmi di analisi delle componenti indipendenti. In tal modo artefatti e segnali di interesse verranno separati sulla base dell’informazione ad essi associata presente contemporaneamente su canali diversi.
Tali metodiche possono essere implementate su un normale Personal Computer al fine di rimuovere artefatti da segnali biomedici precedentemente acquisiti. Tuttavia la programmazione di una scheda elettronica dedicata, ad esempio basata su processore DSP, abbatte tutte quelle problematiche di ingombro e alto costo associate ad un Personal Computer. Questo permette inoltre elaborazioni in tempo reale il cui risultato sono segnali non degradati da artefatti più facilmente monitorabili anche in condizioni di acquisizione più problematiche.
Lo scopo del presente lavoro è l’implementazione su una scheda dotata di processore DSP, di un algoritmo basato sull’analisi delle componenti indipendenti per la rimozione di artefatti dal segnale elettrocardiogramma (ECG) .