Bài báo này trình bày một phương pháp nén tín hiệu điện tim (ECG – Electrocardiography) sử dụng thuật toán TP (Turning Point) kết hợp với kỹ thuật giấu tin để bảo mật thông tin bệnh nhân. Tín hiệu ECG ban đầu sẽ được nén với tỉ lệ 2:1 trước khi dữ liệu của bệnh nhân được nhúng vào. Thuật toán mã hóa AES (Advanced Encryption Standard) cùng hàm băm SHA3 (Secure Hash Algorithm-3) được sử dụng để tăng tính bảo mật và xác thực cho thông tin bệnh nhân trước khi nhúng. Mời các bạn cùng tham khảo!
Trang 1Nén tín hiệu ECG và bảo mật thông tin bệnh nhân
Nguyễn Lương Nhật1, Đào Duy Liêm2, Nguyễn Thị Minh Thy2
1Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, cơ sở TP Hồ Chí Minh
2Trường Đại học Công Nghệ Sài Gòn Email: nhatnl@ptithcm.edu.vn, liem.daoduy@stu.edu.vn, thy.nguyenthiminh@stu.edu.vn
Abstract— Bài báo này trình bày một phương pháp nén tín hiệu
điện tim (ECG – Electrocardiography) sử dụng thuật toán TP
(Turning Point) kết hợp với kỹ thuật giấu tin để bảo mật thông
tin bệnh nhân Tín hiệu ECG ban đầu sẽ được nén với tỉ lệ 2:1
trước khi dữ liệu của bệnh nhân được nhúng vào Thuật toán mã
hóa AES (Advanced Encryption Standard) cùng hàm băm
SHA-3 (Secure Hash Algorithm-SHA-3) được sử dụng để tăng tính bảo mật
và xác thực cho thông tin bệnh nhân trước khi nhúng Toàn bộ
hệ thống được thí nghiệm trên các dữ liệu ECG khác nhau lấy từ
cơ sở dữ liệu physioNet ( www.physionet.org ) Kết quả thực
nghiệm cho thấy thông tin mật được bóc tách hoàn toàn chính
xác trong khi tín hiệu ECG được giải nén có rất ít sai khác so với
tín hiệu gốc.
Keywords- ECG Compression, ECG Steganography, SHA-3,
Turning Point Algorithm.
I. GIỚI THIỆU Cùng với nhu cầu ngày càng cao của con người và để đáp
ứng với thời kỳ dân số già, các hệ thống chẩn đoán bệnh từ xa
được ứng dụng nhiều trong thực tế Một số tín hiệu như điện
tim, huyết áp, nhiệt độ, trị số đường,… của bệnh nhân có thể
được thu thập tại nhà qua các cảm biến sau đó truyền và chẩn
đoán bệnh bằng các hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa Dữ liệu
này cùng với các thông tin bí mật của bệnh nhân được truyền
qua các kênh không an toàn và được lưu trữ trong máy chủ của
bệnh viện hay phòng khám [1]
Trong thời đại công nghệ thông tin đa truyền thông tiên tiến
như hiện nay, việc rò rỉ thông tin có tính chất riêng tư càng trở
nên có nguy cơ cao hơn bao giờ hết, tính riêng tư và bảo mật
của bệnh nhân cũng nằm trong những nguy cơ đó Với sự phát
triển của các hệ mật mã, những thông tin này ngày càng an
toàn nếu được bảo vệ đúng
Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một phương pháp
bảo mật thông tin bệnh nhân sử dụng kỹ thuật giấu tin trong tín
hiệu ECG kết hợp với các thuật toán mật mã tiên tiến (AES [2]
và SHA-3 [3]) để tăng tính bảo mật và chứng thực cho dữ liệu
Đồng thời để thuận lợi cho việc lưu trữ và truyền dẫn, thuật
toán nén tín hiệu Turning Point được áp dụng nhằm giảm đi
các mẫu tín hiệu ít quan trọng với tỉ lệ nén 2:1 nhưng vẫn giữ
được các đặc trưng quan trọng trong tín hiệu ECG [4], [5]
Trong [6], [7] các tác giả đã thực hiện nhúng thông tin bệnh
nhân vào tín hiệu ECG để đảm bảo tính riêng tư và bảo mật của
bệnh nhân Trong khi [6], thông tin được nhúng mà không sử
dụng bất kỳ thuật toán mã hóa nào, còn trong [7] một lớp mã
hóa được thực hiện nhưng tính xác thực thông tin người dùng
chưa cao Trong [8] chúng tôi đã thực hiện nhúng thông tin mật
vào cả phần âm thanh và hình ảnh của video chứa, còn trong
bài viết này tín hiệu ECG được lựa chọn làm đối tượng chứa tin Thông tin mật được nhúng trực tiếp ở miền không gian vào đối tượng chứa để đảm bảo tốc độ của hệ thống
Để quản lý thông tin trong các hệ thống chẩn đoán bệnh từ
xa, sự kết hợp của kỹ thuật nén, mật mã và giấu tin sẽ làm tăng hiệu quả kênh truyền đồng thời tăng độ bảo mật cho thông tin bệnh nhân Hệ thống kết hợp này sẽ tạo nên một kênh truyền hoàn hảo, cung cấp đầy đủ tính toàn vẹn dữ liệu, tính bảo mật
và tính sẵn sàng
II. NÉN TÍN HIỆU ECG DÙNG TURNING POINT Tín hiệu ECG có tần số từ 0.05 Hz đến 100 Hz, trong khi các hệ thống thu nhận tín hiệu ECG thường lấy mẫu cao hơn rất nhiều so với tần số lớn nhất của tín hiệu [9] Thuật toán TP ban đầu được đề xuất bởi Mueller [5] để giảm mẫu của tín hiệu ECG từ 200 Hz xuống 100 Hz qua việc lựa chọn giữ lại các mẫu tín hiệu quan trọng và giảm bớt các mẫu ít quan trọng hơn Thuật toán TP xử lý ba điểm dữ liệu tại một thời điểm, lưu
giữ điểm đầu tiên và gán nó như là điểm tham chiếu X 0 Hai
điểm tiếp theo trở thành X 1 và X 2, tùy thuộc vào thời điểm nó
giữ bước ngoặt (thay đổi độ dốc) mà X 1 hay X 2được giữ lại và trở thành điểm tham chiếu tiếp theo Các bước thực hiện của thuật toán như sau:
- Bước 1: Đọc các mẫu tín hiệu ECG
- Bước 2: Lưu giữ điểm đầu tiên X0và xét hai điểm tiếp
theo X 1 , X 2.
- Bước 3: Nếu (X1 - X 0 )(X 2 - X 1 ) < 0 thì giữ lại điểm X 1,
ngược lại thì giữ X 2 - Bước 4: Gán điểm vừa giữ lại làm điểm tham chiếu và thực hiện lại từ bước 2 tới bước 4 cho đến khi kết thúc - Bước 5: Xây dựng lại tín hiệu sau khi nén
Hình 1 Tín hiệu ECG 118e00m trước và sau khi nén với TP
ISBN: 978-604-67-0635-9
Trang 2Một khuyết điểm của thuật toán này là các mẫu tín hiệu
được giữ lại không đại diện cho khoảng thời gian cách đều
nhau Tuy nhiên sự biến dạng cục bộ này là không đáng kể khi
tín hiệu ECG được khôi phục lại độ phân giải gốc bằng phương
pháp nội suy Hình 1 mô tả 1000 mẫu tín hiệu ECG (118e00m
lấy từ physioNet) trước và sau khi nén với thuật toán TP
III. GIẤU TIN TRONG TÍN HIỆU ECG
Giấu tin là kỹ thuật ẩn các dữ liệu nhạy cảm bên trong các
phương tiện chứa khác mà không gây ra quá nhiều sự thay đổi
trên đối tượng chứa tin Các kỹ thuật giấu tin thường được thiết
kế để đảm bảo an toàn cho thông tin ẩn với sự biến dạng tối
thiểu của tín hiệu chủ và thường được đánh giá qua các tiêu
chí: tính vô hình của thông tin ẩn giấu, tính toàn vẹn dữ liệu và
tính bảo mật Ngoài ra để có thể ứng dụng cho các hệ thống
thời gian thực, kỹ thuật giấu tin còn phải đảm bảo tính sẵn
sàng
Trong [8] chúng tôi thực hiện nhúng thông tin mật vào âm
thanh và hình ảnh của video 3D dùng thuật toán Parity với việc
xác định số bit 1 trong khối dữ liệu Trong bài báo này để đảm
bảo tính sẵn sàng cho hệ thống và giảm bớt các tính toán,
chúng tôi lựa chọn kỹ thuật giấu tin LSB (Least Significant
Bit) Gắn với tên gọi của nó, bit thông tin mật sẽ được che giấu
bằng cách thay thế vào vị trí có trọng số thấp nhất của một mẫu
tín hiệu ECG Và tại đầu thu, thông tin sẽ được lấy ra bằng
cách trích xuất từ các bit có trọng số thấp nhất
Có thể mô tả quá trình nhúng và tách một bit thông tin mật
vào một mẫu tín hiệu ECG bởi các công thức sau:
' – mod 2
Với E i , E’ ilà các mẫu tín hiệu ECG trước và sau khi nhúng
có định dạng là số nguyên S ilà bit thông tin mật cần nhúng và
S’ ilà bit thông tin mật tách được tại đầu thu
Bảng 1 cho thấy quả kết quả nhúng một ký tự A có mã
ASCII là 65 (giá trị nhị phân là 1000001) vào 7 mẫu của tín
hiệu ECG 118e00m lấy từ cơ sở dữ liệu physioNet
BẢNG 1 KẾT QUẢ NHÚNG KÝ TỰ A VÀO 7 MẪU TÍN HIỆU
E’ i 95 192 150 160 166 162 157
IV. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
Mô hình hệ thống với hai công đoạn chính: phát và thu
Khối phát thực hiện nén dữ liệu và nhúng thông tin nhận dạng
bệnh nhân, khối thu thực hiện tách thông tin nhận dạng và khôi
phục dữ liệu ECG Tất cả giai đoạn: nén, mã hóa, nhúng,
chứng thực… được giải thích tuần tự trong các phần sau
A Phía phát
Phía phát sử dụng các ngõ vào để cung cấp cho quá trình
truyền tin bao gồm: khóa mật, dữ liệu mật của bệnh nhân và tín
hiệu ECG gốc Hình 2 mô tả các bước thực hiện mã hóa, nén
và nhúng thông tin tại phía phát với ngõ ra là tín hiệu ECG
chứa thông tin nhận dạng bệnh nhân đã được nén với tỉ lệ 2:1
Mã hóa AES SHA-3384 bit
Nhúng
Nén dùng TP
Tín hiệu
ECG
đã nén
ECG chứa thông tin mật
Thông tin mật của bệnh nhân
256 bit
128 bit
Hình 2 Quá trình mã hóa, nén và nhúng tại phía phát Tín hiệu ECG gốc cung cấp từ các cảm biến hoặc từ cơ sở
dữ liệu ECG sẽ được nén trực tiếp bằng thuật toán TP, quá trình nén được thực hiện tuần tự như trong phần II cho ngõ ra
là tín hiệu ECG đã nén và được sử dụng làm đối tượng chứa cho công đoạn giấu tin
Khóa mật ở ngõ vào trước tiên sẽ được tạo chứng thực bởi hàm băm SHA-3 Ngõ ra khối này gồm 384 bit được chia làm
2 phần: 256 bit đầu dùng làm khóa cho tầng mã hóa và 128 bit sau cung cấp khóa cho quá trình nhúng thông tin
Thông tin mật sẽ được mã hóa bởi thuật toán AES với khóa dùng để mã hóa là 256 bit đầu của giá trị băm cung cấp bởi khối SHA-3 Ngõ ra tại đây là dữ liệu mật đã được mã hóa và được nhúng vào tín hiệu ECG sau khi nén, khóa dùng để nhúng được lấy từ 128 bit sau của giá trị băm Quá trình nhúng thông tin được thực hiện bằng thuật toán LSB như trong phần III, các bit thông tin mật sẽ được nhúng phân tán trên tất cả các đạo trình của tín hiệu ECG để giảm sự tác động lên đối tượng chứa Như vậy, tín hiệu ECG có chứa dữ liệu mật tại ngõ ra phía phát sẽ truyền tới phía thu Thời gian truyền tin được rút ngắn đáng kể vì thông tin cần truyền đã được nén bởi thuật toán TP Người bệnh hoàn toàn yên tâm về tính bảo mật thông tin cá nhân của mình bởi độ an toàn của các kỹ thuật giấu tin và mã hóa tiên tiến
B Phía thu
Phía thu sử dụng khóa mật cùng tín hiệu ECG chứa dữ liệu
từ đầu phát gởi đến để tiến hành bóc tách thông tin và giải nén khi cần thiết Các bước thực hiện được mô tả như trong hình 3 Tương tự như phía phát, khóa mật ở ngõ vào phía thu sẽ được chứng thực bởi hàm băm SHA-3 384 bit ngõ ra được chia làm 2 phần, 256 bit đầu cung cấp khóa cho quá trình giải
mã AES và 128 bit sau dùng làm khóa để bóc tách thông tin Tín hiệu ECG có chứa dữ liệu mật (từ đầu phát gởi đến hay
từ các tập tin lưu trữ) được tiến hành bóc tách thông tin với khóa tách là 128 bit sau của giá trị băm Tín hiệu này đồng thời
có thể hiển thị trên màn hình (hoặc in ra giấy) để các bác sĩ chẩn đoán bệnh Kết quả của quá trình bóc tách thông tin là dữ liệu mật của người bệnh đã được mã hóa Dữ liệu này sau đó sẽ được đưa qua khối giải mã AES với khóa dùng để giải mã lấy
từ 256 bit đầu của giá trị băm cho ngõ ra là thông tin mật của bệnh nhân từ đầu phát gởi đến
Trang 3
Tách
Giải mã AES
SHA-3
384 bit
Giải nén
ECG
Tín hiệu ECG
giải nén Thông tin mật của bệnh nhân
128 bit
256 bit
Hình 3 Quá trình tách, giải mã và giải nén tại phía thu
Giả sử tại phía thu, người nhận không có khóa giải mã đúng
(hay không được xác thực) thì tại ngõ ra không tồn tại thông tin
mật của bệnh nhân, người nhận chỉ nhận được tín hiệu ECG
giống như ngõ vào Trong một số trường hợp, tín hiệu ECG
cần được khôi phục độ phân giải gốc Tín hiệu này được đưa
qua khối giải nén sử dụng phương pháp nội suy và cho ngõ ra
là tín hiệu ECG tương tự như tín hiệu gốc
V. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ BIỆN LUẬN
Toàn bộ thí nghiệm này được chúng tôi thực hiện trên
Matlab 2015a Các tín hiệu ECG lấy từ cơ sở dữ liệu chẩn đoán
PTB của physioNet thu nhận từ 13 người khác nhau tuổi từ 17
đến 81, mỗi người có 15 đạo trình điện tim (D I , D II , D III , aV R ,
aV L , aV F , V 1 , V 2 , V 3 , V 4 , V 5 , V 6 , V x , V y , V z) được đo trong 10
giây và lấy mẫu ở tần số 1 KHz cùng độ phân giải 16 bit
Thông tin mật của bệnh nhân chính là file text đính kèm
Để đánh giá kết quả chúng tôi sử dụng tham số PRD
(Percent of Root squared mean Difference) [10] để so sánh sự
khác nhau của tín hiệu ECG trước và sau khi nhúng, trước khi
nén và sau khi giải nén Tham số này phản ánh khoảng cách
tương đối giữa hai tín hiệu (PRD = 0 nếu hai tín hiệu giống
nhau) và được cho bởi:
1 2 1 100
N
i i i
N i i
x
Với x và y là các tín hiệu ECG cần so sánh.
Một tham số khác dùng để đánh giá hiệu năng của hệ thống
là tỉ lệ nén (CR – Compression Ratio), đây là tỉ số giữa số bit
ban đầu (B i ) và số bit sau khi nén (B o):
i o
B CR
Trong mô hình của chúng tôi, B ilà tổng số bit của tín hiệu
ECG gốc và dữ liệu mật của bệnh nhân trong khi B o sẽ là số bit
của tín hiệu ECG ở ngõ ra khối phát
Hình 4 cho thấy tín hiệu ECG của các đạo trình D1, aVR, V6
và Vz của một bệnh nhân nữ 32 tuổi (s0303lrem trong thư viện
PTB của PhysioNet) Hình 5 là kết quả sau khi nén và giấu
thông tin bệnh nhân (2473 byte) ở các đạo trình tương ứng
Hình 4 Tín hiệu ECG s0303lrem ban đầu
Hình 5 Tín hiệu s0303lrem sau khi nén và nhúng thông tin
Hình 6 Tín hiệu s0303lrem sau khi giải nén
Trang 4
Kết quả mô phỏng cho thấy tín hiệu ECG sau khi được nén
và nhúng lượng thông tin khá lớn (hình 5) nhưng vẫn giữ được
dạng sóng như ban đầu (hình 4) Qua đó các bác sĩ hoàn toàn
có thể chẩn đoán bệnh cho bệnh nhân dựa vào tín hiệu đã nén
Hình 6 cho thấy tín hiệu ECG sau khi giải nén bằng phương
pháp nội suy Bằng mắt thường, không thể nhận ra sự khác biệt
giữa tín hiệu gốc và tín hiệu khôi phục được, nhưng tham số
PRD sẽ cho thấy sự khác biệt này Bảng 2 trình bày hiệu năng
của hệ thống qua tỉ lệ nén, tham số so sánh PRD của tín hiệu
ECG trước và sau khi nhúng, trước khi nén và sau khi giải nén
Kết quả thực nghiệm từ bảng 2 cho thấy thuật toán giấu tin
của chúng tôi cho tính vô hình cao hơn rất nhiều so với các
nghiên cứu liên quan (0.04 % so với 0.3 % trong [1] và 0.24 %
trong [12]) Và tại đầu thu dữ liệu mật được trích xuất một cách
chính xác đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu
Thông tin bệnh nhân được bảo vệ an toàn bởi hai lớp bảo
mật: mã hóa và giấu tin Giấu tin là lớp ngụy trang ngoài cùng,
toàn bộ thông tin bệnh nhân được phân bố hợp lý vào các tín
hiệu ECG Không thể nhận ra sự khác biệt của tín hiệu ECG
trước và sau khi nhúng vì tính vô hình cao của thuật toán LSB
Lớp bảo mật thứ hai là thuật toán mã hóa AES-256 Đây là
thuật toán mã hóa đối xứng mạnh mẽ nhất hiện nay đã được
chứng minh là an toàn bởi NIST (National Institute of
Standards and Technology)
Sự kết hợp này tạo nên kênh truyền tin hoàn hảo Chỉ
những người có khóa giải mã đúng mới có thể bóc tách và giải
mã thông tin mật Việc xác thực khóa được thực hiện bời hàm
băm tiên tiến nhất hiện nay (SHA-3) nhằm tăng tính xác thực
cho người dùng
Để đánh giá tính sẵn sàng của hệ thống, chúng tôi thực hiện
đo thời gian trung bình hoàn thành các công đoạn của tất cả các
mẫu tín hiệu ECG Kết quả từ bảng 3 cho thấy tính sẵn sàng rất
cao của phương pháp đề xuất (tổng thời gian thực hiện tại đầu
phát hay đầu thu nhỏ hơn 0.2 giây)
BẢNG 2 HIỆU NĂNG HỆ THỐNG QUA THAM SỐ PRD VÀ CR
ECG mẫu bệnh nhânDữ liệu CR PRD (%) nhúng PRD (%)giải nén
S0014lrem 2852 byte 2.0190 0.0219 0.7912
S0017lrem 2684 byte 2.0179 0.0539 1.1829
S0020arem 2960 byte 2.0197 0.0550 1.0850
S0021arem 2964 byte 2.0198 0.0207 0.2731
S0022lrem 2903 byte 2.0194 0.0393 0.5156
S0027lrem 2912 byte 2.0194 0.0469 1.1085
S0031lrem 2963 byte 2.0198 0.0272 0.5867
S0042lrem 2963 byte 2.0198 0.0212 0.2231
S0101lrem 2952 byte 2.0197 0.0792 1.2564
S0125lrem 2802 byte 2.0187 0.0125 0.2313
S0210lrem 2879 byte 2.0192 0.0673 1.2744
S0303lrem 2473 byte 2.0165 0.0781 1.2787
S0349lrem 2486 byte 2.0166 0.0538 0.7749
Trung bình: 2.0189 0.0444 0.8140
BẢNG 3 THỜI GIAN TRUNG BÌNH CÁC BƯỚC THỰC HIỆN
Mã hóa / Giải mã AES (giây)
Nhúng / Tách (giây)
Nén / Giải nén (giây)
Tổng (giây)
Đầu phát 0.1669 0.0010 0.0244 0.1923
Đầu thu 0.1874 0.0005 0.0122 0.1911
I. KẾT LUẬN Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp bảo mật cho thông tin bệnh nhân sử dụng các thuật toán mã hóa kết hợp với kỹ thuật giấu tin trong tín hiệu ECG Ngoài ra để thuận lợi cho việc lưu trữ và truyền thông, tín hiệu ECG gốc còn được nén lại với thuật toán Turning Point Các thí nghiệm được chúng tôi thực hiện trên tất cả các đạo trình của tín hiệu ECG mẫu lấy từ cơ sở dữ liệu physioNet Kết quả thí nghiệm chỉ ra rằng mô hình đề xuất phù hợp với các hệ thống chăm sóc sức khỏe thời gian thực và dễ dàng tích hợp lên phần cứng
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Ayman Ibaida, Ibrahim Khalil, “Wavelet-Based ECG Steganography for Protecting Patient Confidential Information in Point-of-Care Systems“, IEEE Transactions On Biomedical Engineering, VOL 60, NO 12, December 2013, pp 3322-3330
[2] J Daemen, V Rijmen, „The Design of Rijndael: AES – The Advanced Encryption Standard.“, Springer, 2002.
[3] Charles H Romine, “SHA-3 Standard: Permutation-Based Hash and Extendable-Output Functions”, Information Technology Laboratory Gaithersburg, MD 20899-8900, 2014.
[4] Hargittai, S., "Enhanced turning point algorithm for the visualization and printing of long term ECG curves", IEEE 2013, Computing in Cardiology Conference (CinC), pp.963-966, 22-25 Sept 2013
[5] W.C.Mueller, “Arrhythmia detection program for an ambulatory ECG monitor”, Biomed Sci Instrument., vol 14, pp 81-85
[6] Ayman Ibaida, I Khalil, R van Schyndel, "A low complexity high capacity ECG signal watermark for wearable sensor-net health monitoring system", Computing in Cardiology, IEEE 2011 , pp.393,396 [7] Sankari, V.; Nandhini, K., "Steganography technique to secure patient confidential information using ECG signal", IEEE 2014, Information Communication and Embedded Systems (ICICES), 2014 International Conference on , pp.1-7, 27-28 Feb 2014
[8] Nguyễn Lương Nhật, Đào Duy Liêm, Nguyễn Thị Minh Thy, “Giấu tin trong Video 3D kết hợp mật mã”, Hội thảo quốc gia 2014 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (ECIT-2014), pp 366-373.
[9] D.T Luong, N.D Thuan, N Hung, “ECG signal transmission using wireless in patient health care and monitoring system,” Tạp chí khoa học
& công nghệ, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, số 12(61), 2012
[10] Y.Zigel, ACohen, and AKatz "The Weighted Diagnostic Distortion (WDD) Measure for ECG Signal Compression" IEEE Trans Biomed Eng., 47, 1422-1430, 2000.
[11] Hsiao-Lung Chan, Yi-Chun Chiu, Yun-An Kao, and Chun-Li Wang,
“VLSI Implementation of Wavelet-based Electrocardiogram Compression and Decompression,” Journal of Medical and Biological Engineering, vol 31, no 5, pp 331-338, May 2010.
[12] S Neela, V.R.Vijaykumar, “ECG Steganography and Hash Function Based Privacy Protection of Patients Medical Information”, International Journal for Trends in Engineering & Technology, V.5, I.5, 5/2015, ISSN 2349-9303, pp 236-241.
[13] A.Ibaida, Ibrahim Khalil, Dhiah Al-Shammary, “Embedding Patients Confidential Data in ECG Signal For HealthCare Information Systems”, IEEE 2010, 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS, Buenos Aires, Argentina, August 31 - September 4, 2010, pp.3891-3894.
