ALGORITHM DEVELOPMENT FOR ELECTROCARDIOGRAPHIC SIGNAL PROCESSING

Full Text

При всем разнообра зии существующих методик, используемых в медицине, в организации аппаратной части автоматизированных комплексов можно выделить общие моменты, присутствующие в той или иной мере в каждом из них. На рисунке 1 представлены основные составляющие аппаратно-программного комплекса, использованного за основу при создании наших разработок. От пациента по нескольким каналам, при помощи датчиков, поступают аналоговые первичные физические характеристики, такие как разность электрических потенциалов, давление, температура, оптическая плотность и т.д. (в нашем случае электрокардиограмма). Датчики производят преобразование измеряемых величин в аналоговый сигнал, который усиливается на предварительном усилителе и поступает на вход коммутатора. Коммутатор осуществляет переключение каналов и может управляться программно. Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) осуществляет преобразование входящего аналогового сигнала в цифровой код. С этим процессом связаны два понятия: частота дискретизации и уровни квантования по амплитуде или разрядность. Первый показатель отражает количество отсчетов за единицу времени. Выбор этого показателя связан с частотными характеристиками входного сигнала, обычно для адекватного преобразования входного сигнала частотой F, необходима частота дискретизации порядка 2F - 8F. Рис. 1. Схема организации аппаратных средств автоматизированной системы анализа ЭКС. При обработке входного сигнала выделялись следующие параметры кардиоцикла (рис. 2). Рис. 2. Параметры определяемые при анализе кардиоцикла. Временные характеристики имеют префикс t, а амплитудные - префикс а. В качестве референтной точки для временных параметров кардиоцикла используется вершина зубца R. · tRR -расстояние между вершинами двух R зубцов. · tTR -расстояние между вершинами последовательных зубцов R и Т. · t R-Front -длительность переднего фронта зубца R. · t R-Back -длительность заднего фронта зубца R. · t T-Front -длительность переднего фронта зубца Т. · t T-Back -длительность заднего фронта зубца Т. · aR -амплитуда зубца R. · aT -амплитуда зубца T. Разработанный нами оригинальный алгоритм детекции кардиоцикла позволяет в “ручном” режиме обработки электрокардиосигнала определять амплитудные и временные характеристики всех зубцов и сегментов. Таким образом, аппаратная часть системы представлена в виде набора блоков, при этом к конкретной экспериментальной методике привязаны только датчики, производящие преобразование физических характеристик поступающих от пациента в аналоговый сигнал. Этапы процесса преобразования входного сигнала изображена на рисунке 3. Рис. 3. Преобразование входящей информации в системе. Таким образом, предлагаемый алгоритм решает задачу повышения производительности следующими путями. Во-первых, за счет использования только целочисленной арифметики, во-вторых, буферизированный ввод сигнала с АЦП снимает прямые ограничения с максимальной допустимой длительности основного цикла анализа, в третьих, поэтапное выделение и упаковка событий разного уровня представления ЭГ приводит к значительному сокращению объема анализируемой информации на каждом уровне. С использованием описанной выше методики мы провели исследование более 800 записей электрокардиограмм практически здоровых добровольцев, продолжительностью от 1 до 2,5 минут каждая. При анализе записей, в первую очередь, рассчитывались предложенные нами параметры, отражающие скоростные характеристики элктрокардиограммы. Часть работы проведена на материале, полученном при обследовании пациентов ГКБ “Электроника”. Для расшифровки ЭКГ использован метод идентификации кардиосигнала (МТ ЭКС), разработанный профессором Сафоновым М.Ю. []. Метод позволяет количественно оценивать функциональные характеристики (ФХ) механической деятельности сердца используя в качестве единственного источника информации сигнал ЭКГ. Метрологические характеристики МТ ЭКС определяются точностью измерения стандартных интервалов ЭКГ tQRS,tRS,tST-T,tR-R. МТ ЭКС сочетает в себе простоту реализации и аппаратного обеспечения, оперативность, высокую информативность при достаточной для клинической практики точности. Метод позволяет определять основные функциональные характеристики центральной гемодинамики: конечный диастолический (КДО) и систолический (КСО) объемы, ударный (УО) объемы ЛЖ, фракцию выброса (ФВ), минутный объем (МО), частоту сердечных сокращений (ЧСС) и ряд других производных от них показателей. Метод базируется на использовании усреднения ЭКГ, обусловленного следующими постулатами. Для улучшения отношения сигнал/шум использована процедура усреднения сигнала. Для каждого отсчета отношение сигнал/шум равно, где S(iT) - полезный сигнал,- среднеквадратичное значение шума, которое после m-кратного повторения исходного сигнала станет равным, а собственное значение сигнала в точке i-(т.к. сигнал суммируется когерентно). Отношение сигнал/шум улучшается вm1/2раз: . (1) Усреднение сигнала обладает преимуществами по сравнению с фильтрацией и сглаживанием ЭКС, если длительность шумовых отклонений близка к длительности зубцов и сегментов ЭКГ. Несмотря на то, что усреднение по своей природе может затушевывать изменчивость формы сигнала, корректное использование усреднения способствует выявлению мелких деталей ЭКГ. Требования к МТ ЭКС, как к экспресс-методу, ограничивают допустимое время регистрации ЭКС. Принят 16-ти секундный интервал записи ЭКГ, являющийся, в известной мере, оптимальным с позиций компромисса между оперативностью метода и степенью усреднения помех. В случаях, когда высокий уровень шумов сочетается с низкой ЧСС, применяется дополнительный КИХ ФНЧ с линейной фазой 35 Гц (n=40) усредненного ЭКС: . Левая граница усреднения принята равной 200 мс; правая вычисляется так, чтобы левая граница и правая граница зоны усреднения предшествующего сокращения не перекрывались при минимальном значении R-R интервала. Полученные мы обрабатывали с помощью как первой, так и второй из описанных выше методик. Разница показателей одного и того же пациента, рассчитанная различными способами не превышала десятых долей процента. Таким образом, нами использованы методы автоматизированного анализа электрокардиограммы, построенные на базирующиеся на различных идеологических и математических платформах. Исследование параметров кардиоцикла в группах практически здоровых добровольцев проведено с использованием разработанных нами программных средств, позволяющих настраивать параметры записи, регистрировать с достаточной для точности обработки аналогового электрокардиографического сигнала длительностью, практически ограниченной только объемом постоянной памяти машины. Дальнейшая расшифровка оцифрованных записей производиться позже, набор интересующих исследователя параметров может быть задан в интерактивном режиме. Формат хранения обработанной информации доступен для обработки другими программными приложениями. Исследование ЭКГ в группе пациентов и ишемической болезнью сердца проведено с использованием аппаратно-программного комплекса “Бианкор”, предъявляющего жесткие требования к режиму и объему записи аналогового сигнала. Здесь строго лимитировано время, отведенное для одной записи - 20 секунд. Кроме того, отсутствует функция свободного варьирования набора исследуемых параметров. Использовав в своей работе только часть выводимых для каждого пациента данных, касающихся объемных характеристик насосной функции сердца, пришлось использовать “полуавтоматизированные” приемы для вычисления скоростных параметров ЭКГ-сигнала, необходимых в решении задач нашей работы. Однако, такой набор инструментов сделан не случайно. Не составляло труда произвести запись и обработку данных всех запланированных в работе групп с помощью только разработанного нами инструмента. Возможность сопоставления и воспроизведения результатов динамики предложенных нами скоростных параметров ЭКГ при получении исходного сигнала различными методами позволяет исследователю делать адекватный выбор методических приемов, необходимых в том или ином случае не опасаясь искажения полученных результатов обработки.

About the authors

A I Glotov

Voronezh State Medical Academy

E I Peleshenko

Voronezh State Medical Academy

S E Shvagerus

City Regional Hospital No 10 “Electronics”

A B Korotkov

City Regional Hospital No 10 “Electronics”

References