Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Автоматизация анализа многоканальной ЭКГ для оперативного контроля ишемии миокарда 10
1.1. Диагностические признаки ишемии миокарда при оперативном врачебном контроле 10
1.2. Компьютерные системы автоматического анализа электрокардиосигнала, применяемые для оперативного контроля ишемии миокарда 20
1.3. Алгоритмы автоматического анализа электрокардио-сигналов для оперативного контроля ишемии миокарда 28
1.4. Анализ ишемии миокарда по восстановленным отведениям многоканальной ЭКГ 42
Выводы по главе 1 48
Глава 2 Разработка и исследование алгоритмов анализа ишемии миокарда 4 9
2.1. Разработка алгоритма обнаружения желудочкового комплекса зубцов по многоканальной ЭКГ 49
2.2. Разработка алгоритма оценки смещения ST-сегмента на электрокардиограмме 62
2.3. Экспериментальные исследования алгоритма обнаружения QRS-комплекса и определения местоположения его границ по многоканальной ЭКГ 76
2.4. Экспериментальные исследования алгоритма оценки смещения ST-сегмента на электрокардиограмме 83
Выводы по главе 2 89
Глава 3. Разработка и исследование методов восстановления ЭКГ в 12 отведениях по 3-канальному сигналу 90
3.1. Разработка метода и алгоритма восстановления 12-канальной ЭКГ по 3-канальной EASI ЭКГ 90
3.2. Экспериментальные исследования качества восстановления 12-канальной ЭКГ 102
3.3.Экспериментальные исследования возможности анализа ишемии миокарда по восстановленной ЭКГ 114
Выводы по главе 3 118
Глава 4. Разработка компьютерной системы для автоматического анализа многоканальной ЭКГ в ходе нагрузочной пробы 119
4.1. Особенности построения системы 119
4.2. Общая характеристика системы автоматизации нагрузочного тестирования "РИТМОН-ЗВ" 126
4.3. Аппаратное обеспечение системы 131
4.4. Программное обеспечение системы 134
Выводы по главе 4 139
Заключение 140
Литература 142
- Компьютерные системы автоматического анализа электрокардиосигнала, применяемые для оперативного контроля ишемии миокарда
- Разработка алгоритма оценки смещения ST-сегмента на электрокардиограмме
- Экспериментальные исследования качества восстановления 12-канальной ЭКГ
- Программное обеспечение системы
Введение к работе
Актуальность проблемы. Наиболее широко распространённой болезнью сердечно-сосудистой системы (ССС) являются ишемическая болезнь сердца (ИБС). Статистика свидетельствует, что в настоящее время в США от ИБС ежегодно умирает около 650 тыс. человек. В ФРГ ежегодно регистрируется около 250 тысяч случаев инфаркта миокарда (ИМ). В России смертность от заболеваний ССС у людей старше 40 лет находится на 1 месте, ежегодно более 700 тысяч человек переносят инфаркт миокарда.
Выявление ИБС затрудняется целым рядом факторов. Широко распространена безболевая форма ИБС, протекающая субъективно бессимптомно и отражающаяся только в изменениях ЭКГ при физической нагрузке, когда в результате повышенного потребления кислорода мпокардом начинается кислородное голодание. Для искусственного создания нормированной физической нагрузки в медицинской практике применяется несколько методов, среди которых - велоэргометрия и тредмил-тестирование (бегущая дорожка). Диагностика ИБС проводится по изменению формы ST-сегмента электрокардиограммы (ЭКГ) и его смещения относительно изолинии, выявленных в ходе нагрузочной пробы.
Ещё один распространённый метод диагностики скрытой ишемии - суточное мошггорирование ЭКГ по методике Холтера. При этом портативное устройство записывает весь электрокардиосигпал (ЭКС) в течение суток. Затем записанный ЭКС расшифровывается врачом.
Нагрузочная проба предъявляет высокие требования к врачу, проводящему исследование. Снижение внимания врача в ходе процедуры может привести к потере диагностически важных данных, например, изменений ЭКГ, вызванных преходящей ишемией миокарда. В этих условиях автоматизация процесса тестирования позволяет повысить достоверность его результатов.
Автоматические системы для анализа электрокардиосигнала в реальном масштабе времени при нагрузочных пробах известны более 20 лет. Алгоритмы обработки сигнала в первых из них были достаточно просты, что обусловливалось шізкой мощностью существовавппгх тогда процессоров. Но с течением времени вычислительная мощность ЭВМ значительно выросла и появилась возможность усложнить математический аппарат, применяемый для обработки ЭКС. Это позволило повысить качество автоматической диагностики и уменьшить влияние присущих нагрузочной пробе помех.
Цель работы. Целью диссертациошюй работы является повышение качества компьютерных систем оперативного контроля ишемии миокарда.
Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:
разработка и исследование обладающих повышенной помехоустойчивостью алгоритмов обнаружения QRS-комплексов и определения местоположения их границ по многоканальной ЭКГ;
разработка и исследование обладающих повышенной помехоустойчивостью алгоритмов анализа параметров ST-ссгмента ЭКГ;
разработка и исследование методов восстановления электрокардио-сигналов системы 12 стандартных отведении по трёхканальному ЭКС;
разработка программно-алгоритмического обеспечения улучшенных систем автоматического анализа ЭКГ.
Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы выполнена на базе аппарата теории цифровой фильтрации, математической статистики и аналитической геометрии в пространстве.
Экспериментальная часть построена с использованием стандартизованной базы ЭКГ-данных MIT-BIH и базы ЭКГ-данных ReWave. Для проведения экспериментов составлены программы на языке Си и в оболочке MathCAD 6.0. Результаты исследования интерпретировались с помощью аппарата математической статистики.
Новые научные результаты. На защиту выносятся следующие новые научные результаты, которые получены автором в процессе решения поставленных задач:
предложен и исследован новый многоканальный алгоритм обнаружения QRS-комплексов и определения положения их границ для применения в системах автоматизации нагрузочного тестирования, обладающий по-вышешюй помехоустойчивостью по сравнению с существующими;
предложен и исследован новый алгоритм оценки смещения ST-сегмента ЭКГ, обладающий повышенной помехоустойчивостью и ускоренной реакцией на изменение положения ST-сегмента по сравнению с существующими;
предложен метод и исследован алгоритм преобразования сигналов системы отведений EASI в сигналы классической системы 12 отведений с учётом индивидуальных особенностей конституции пациента, обеспечивающий снижеіше ошибки преобразования ЭКС; проведено исследование его пригодности для целей динамического анализа ишемических изменений ЭКГ.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
предложенные алгоритмы анализа ЭКГ обладают повышенной помехоустойчивостью по сравнению с ранее использовавшимися и улучшают качество современных компьютерных систем автоматизации нагрузочного тестирования;
применение новой системы отведений EASI позволяет снизить материальные и времеїпше затраты на проведение ЭКГ-исследования, повысить качество съёма ЭКГ и комфортность процедуры для пациента, особенно при суточном мониторировании. Применение предлагаемого метода восстановления классической ЭКГ в 12 отведениях по сигналам EASI делает возможным визуальное восприятие и ручной анализ снятых сигналов и позволяет сравшгоать снятые таким образом ЭКГ со стандартными.
Внедрение результатов. Диссертационная работа связана с выполнением проекта РФФИ 97-01-00260 "Исследование методов распознавания образов для анализа биомедицинских сигналов" и проекта ГНТП "Перспективные информационные технологии" 05.05.1077 "Разработка и реализация методов распознавания образов и анализа изображений для интеллектуальных компьютерных биомедицинских систем", которые проводились с участием автора в 1996-1999 гг.
Алгоритмы анализа ЭКГ, созданные в ходе работы, используются в составе программного обеспечеішл компьютерной кардиомониторной системы "РИТМОН-ЗВ". Система выпускается ООО "Биосигнал" и используется для автоматизации нагрузочного тестирования в нескольких десятках лечебных учреждений России.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: международной научно-технической конференции "Диагностика, информатика, метрология - 95" (4-6 июля 1995 г., С.-Петербург), международном семинаре "SYMBIOSIS'95" (17-20 сентября 1995 г., Гливице, Польша), международной конферсіщии "BIOSIGNAL'96" (25-27 июня 1996 г., Брно, Чехия), III научно-практической конференции "Медико-техішческое обеспечение в больницах Россіш" (21-29 мая 1996 г., С.-Петербург), научно-технической конференции "Диагностика, информатика, метрология, экология, безопасность - 96" (25-27 июня 1996 г., С.-Петербург), международном конгрессе "Кардиостим-98" (5-7 февраля 1998 г., С.-Петербург), международном симпозиуме "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX-XXI" (27-30 апреля 1999 г., Москва).
Публикащш. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, из них 4 статьи и 7 тезисов докладов на конференциях.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы, включающего 82 наименования. Основная часть работы изложена на 106 страницах. Работа содержит 32 рисунка и 12 таблиц.
Компьютерные системы автоматического анализа электрокардиосигнала, применяемые для оперативного контроля ишемии миокарда
Процесс проведения нагрузочной пробы предполагает периодический контроль за ЧСС испытуемого путём записи на бумагу участка ЭКГ и измерения расстояния между R-зубцами вручную с последующим пересчётом расстояния во время, визуальный контроль за ЭКГ с целью выявления ишемических изменений ST-сегмента- и нарушений ритма, периодическое измерение артериального давления и изменение нагрузки на пациента согласно принятой схеме исследования. При такой организации процесса тестирования зачастую остаются незарегистрированными и, более того, незамеченными диагностически значимые участки кардиосигнала. На фоне шумов и помех теряются слабые и преходящие ишемические изменения ST-сегмента. Кроме того, сложность и опасность процедуры для здоровья пациента, обилие обрабатываемой врачом информации и трудности в выявлении скрытой ишемии по изменениям в ЭКГ предъявляют повышенные требования к психофизиологическим характеристикам персонала, удорожают исследования и ухудшают их качество.
Необходимость автоматизации процесса нагрузочного тестирования также обусловлена требуемой пропускной способностью в условиях скрининговых обследований населения. По некоторым данным [30], применение компьютерных систем в медицинской практике позволяет повысить пропускную способность кабинета функциональной диагностики более чем в 2 раза. Первые статьи об использовании компьютерных систем для проведения нагрузочных проб относятся к концу 60х гг., к середине 70х уже описано несколько систем, напр. [77], [72]. Мощность описанных систем была низкой, они не могли выполнять анализ ЭКГ в реальном масштабе времени. Тем не менее они успешно справлялись, например, с задачей усреднения QRS-комплекса для подавления некоррелированных миографических шумов и измерения смещения ST-сегмента ЭКГ.
Компьютерная обработка ЭКС позволяет повысить отношение сигнал/шум снимаемого в сложных условиях сигнала. Автоматизация анализа ЭКС позволяет избавить врача от рутинной работы по измерению ЭКГ-параметров и переключить его внимание на пациента, повысить точность измерений, упростить процедуру обработки результатов анализа.
Впервые анализ ЭКГ был проведен на больших компьютерах. Цели анализа носили исследовательский характер, стоимость и временные затраты были очень высоки. С появлением микропроцессоров и микроконтроллеров стали выпускаться системы на их базе. Уникальные схемотехнические решения, мизерные вычислительные мощности и ресурсы, а также программная несовместимость существовавших микро-крнтроллеров приводили к огромным затратам на разработку -и модернизацию алгоритмов и оборудования, требовали значительных объемов низкоуровневого программирования и затрудняли отладку разрабатываемых систем.
Стремительный рост вычислительной мощности и доступности микропроцессоров серии х8 6 фирмы Intel, сложности их аппаратного обрамления, а также ужесточение конкуренции между производителя 22 ми медицинской техники обусловили унификацию программных продуктов и аппаратных реализаций как вновь появляющихся комплексов для нагрузочного тестирования, так и прочей медицинской техники.
В последнее десятилетие во всем мире отмечено стремление применять для ввода, обработки, отображения, хранения и передачи данных отдельные узлы и готовые IBM-совместимые компьютеры на процессорной платформе х8 6. Процесс особенно ускорился после появления на рынке малогабаритных встраиваемых промышленных реализаций системных плат с интегрированным обрамлением. При этом значительно снижается стоимость и сроки разработки программного и особенно аппаратного обеспечения, применяются программные наработки из смежных областей для персональных компьютеров широкого применения, упрощается отладка систем и за счет применения операционных систем, де-факто ставших стандартными во всем мире (например, Microsoft Windows), унифицируется пользовательский интерфейс. Эти тенденции приводят также к повышению удобства работы с системой, интуитивно понятному интерфейсу, быстроте внедрения в медицинскую практику. Значительные различия наблюдаются теперь только в схемотехническом решении аналоговой части системы. Обычно она упрощается благодаря переводу большей части обработки сигнала (фильтрация, подавление помех и др.) в цифровую форму и появлению простых в применении и обладающих великолепными параметрами интегральных операционных усилителей и аналого-цифровых .преобразователей.
В настоящее время за рубежом компьютеризованные системы для автоматизации нагрузочного тестирования выпускаются ведущими мировыми производителями медицинской техники, такими как Hewlett 23
Packard, Marquette-Hellige, Siemens-Elema, Quinton. Эти системы представляют собой решение "под ключ". Как правило, такие системы включают в себя велоэргометр или тредмил (беговую дорожку), управляемые компьютером, устройство ввода многоканальной ЭКГ в компьютер, дисплей, клавиатуру, термопечатающее устройство, собранные в оригинальном корпусе. Изменение физической нагрузки производится автоматически по одной из стандартных схем или пользовательскому протоколу с возможностью ручной коррекции хода пробы. Данные о пациенте, о типе протокола и ступенях нагрузки, ходе и причинах прекращения пробы, результаты автоматического анализа ЭКГ: тренды ЧСС, значений наклона и смещения ST по 12 отведениям, данные об аритмиях, фрагменты ЭКГ, представительные кардиоциклы и автоматически поставленный диагноз, а также прочая информация, распечатываются на бумаге и могут быть сохранены на магнитном носителе. При всех достоинствах этих систем их существенным недостатком является очень высокая цена, поэтому их доступность для отечественных клиник ограничена.
В то же время в клиниках имеется значительное количество оборудования, которое может быть использовано для проведения нагрузочных проб. По пути применения имеющегося оборудования пошли немногочисленные отечественые разработчики. Их системы основаны на использовании серийных IBM-совместимых компьютеров, любых доступных способов создания физической нагрузки (вплоть до наша-гивания на ступеньку) и, как правило, существующих устройств съёма ЭКГ (кардиографы, кардиомониторы и др.) либо собственных мелкосерийных разработок. Функциональные возможности систем ограничены, хотя все они обеспечивают достаточную автоматизацию процесса нагрузочного тестирования. Достоинство таких систем -низкая цена.
Обобщенная аппаратная структура современной компьютерной системы обработки ЭКС изображена на рис. 1.5. Она включает в себя:
1. Блок съёма ЭКС с усилителем биопотенциалов. Обеспечивает съём сигнала с пациента, частичное подавление низкочастотной синфазной помехи от питающей электросети и усиление ЭКС до необходимого уровня по требуемому числу отведений. Современные входные усилители обеспечивают коэффициент подавления синфазной помехи более 12 0 дБ при входном сопротивлении в сотни мегаом и ги-гаомы, значительно снижая требования к качеству применяемых электродов. Их схемотехническое построение определяется величиной потенциала поляризации применяемых электродов и предполагает наличие в своем составе RC-фильтра верхних частот с частотой среза 0,03-0,05 Гц. Общий коэффициент усиления определяется динамическим диапазоном входных сигналов и типом применяемого аналого-цифрового преобразователя.
Разработка алгоритма оценки смещения ST-сегмента на электрокардиограмме
В отличие от алгоритмов обнаружения сокращений сердца задача повышения качества анализа ишемии по ST-сегменту осложняется необходимостью раздельного измерения степени ишемии по каждому отведению. Тем не менее, существует ряд задач, решение которых позволяет использовать методы совместной обработки многоканальных сигналов. Среди них можно отметить обнаружение слабых ишемиче-ских изменений в ходе нагрузочной пробы. Кроме того, стоит задача улучшения существующих алгоритмов анализа ишемии по ST-сегменту ЭКГ. Некоторые аспекты улучшения, например, повышение точности обнаружения характерных точек кардиоцикла, могут быть связаны с применением многоканального анализа. Точность определения положения точки J непосредственно влияет на точность оценки смещения ST-сегмента, т.к. влияет на выбор точек оценки.
Прототипом предлагаемого алгоритма служил алгоритм анализа ST-сегмента ЭКГ, описанный в [25]. Его особенности - коррекция дрейфа изолинии с помощью сплайн-аппроксимации последней и синхронное накопление кардиоциклов для подавления высокочастотных помех и ошибок коррекции дрейфа изолинии. Сплайн, аппроксимирующий изолинию, строился по узлам, лежащим на PQ-сегментах кардиоциклов. В оригинальном алгоритме накопленная модель обрабатывалась после усреднения 8 кардиоциклов, после этого старые данные уничтожались и начинала строиться новая модель.. Принципиальные недостатки данного алгоритма, обусловленные малыми объёмами оперативной памяти и низким быстродействием микропроцессоров, дос 63 тупных на момент создания алгоритма, были выявлены в ходе его клинической апробации. Компромисс между скоростью обработки данных и качеством подавления помех приводит к необоснованным задержкам реакции на быстрые и слабые изменения уровня изолинии и таким образом затрудняет выявление преходящих эпизодов ишемии. Кроме того, был выявлен эффект искажения результатов анализа при случайной синхронизации колебаний изолинии и опорных точек кар-диоциклов, наблюдающейся при нагрузочном тестировании на велоэр-гометре [18]. Еще один недостаток исходного алгоритма - ложная диагностика ишемии миокарда под влиянием ранней регюляризации желудочков, наступающей по физиологическим причинам или вследствие роста ЧСС в ходе нагрузочной пробы, при анализе смещения ST. Было высказано предположение о наличии статистической зависимости длительности ST-сегмента от ЧСС.
Для выбора точки измерения смещения ST в конце последнего, а также в связи с противоречивостью рекомендаций на этот счёт в существующих стандартах, нами проведено исследование зависимости длительности ST-сегмента ЭКГ от частоты сердечных сокращений.
На наборе из 2 7 записей нагрузочных проб, взятом из стандартной базы ЭКГ-данных MIT-BIH были проведены исследования зависимости длины ST-сегмента от ЧСС. На представительных кардио-циклах, выбираемых на участке без видимых нарушений ЭКГ, вручную измерялась длительность ST-сегмента. ЧСС для данного участка ЭКГ была измерена с помощью алгоритма обнаружения кардиоциклов по соотношению HR где п - число RR-интервалов на выбранном участке длительностью в 10 секунд, HR - значение ЧСС, уд/мин.
Для оценки наличия и степени связи между RR-интервалами и длительностью ST-сегмента произведём статистический анализ полученных данных. Степень связи может быть вычислена с помощью коэффициента корреляции р. Нахождение его производится в два этапа.
1. Проверка гипотезы нормальности распределения исследуемых случайных величин.
Для проверки используем критерий %. Обозначим через X случайные величины, соответствующие величине RR-интервала, а через Y - измеренным длительностям ST-сегмента ЭКГ. Для выборки объема 7V= 114 независимых наблюдаемых значений случайной величины Y с плотностью распределения W(Y) можно определить следующие величины: К - число интервалов, в совокупности образующих гистограмму частот для величины У; f, - частота наблюдаемых значений в ;-м интервале (i—\,2...K) ; Ft - число наблюдений, попадание которых ожидается в 7-й интервал, если истинная плотность распределения вели к it -F.)2 чины Y есть Wo(Y); X2 = У,——г1— - величина общего расхождения между ft и Fj для всех разрядов. Величина X2 имеет приблизительно то же распределение, что и /„ где п - число степеней свободы. В общем случае, когда критерий % используется как критерий проверки нормальности распределения, п=К-3 . Область принятия гипотезы о нормальности плотности распределения величины Y, т.е. W(Y) = Wo(Y), определяется неравенством X %?„,а при уровне значимости а, где функция )?„,а табличная. Если неравенство не выполняется, гипотеза нормальности распределения отвергается. Общепринято использование величины а=0,05 = 5%.
Для вычисления критерия X2 по данным табл. 2.1 задаются интервалы такой ширины, чтобы значения F, в пределах каждого интервала были одинаковыми и число интервалов К выбиралось из соотношения К 10 и Ft 10 для а=0,05. [2] . Пусть АГ=12. Обозначим через Р-І/К=0,0І(3) вероятность попадания в разряд. .v=0,028, х„,еа„=0,102. Составим таблицу вычислений (табл. 2.1) .
Тогда для длины ST-сегмента Y при N=114, К=\2 и, учитывая, что п=К-3=9, а=0,05, (X2 = 14,80J (пм = 16,92), т.е. гипотеза о нормальности распределения длины ST-сегмента в выборке принимается.
В ходе нагрузочной пробы быстрые колебания дрейфа изолинии могут недостаточно хорошо аппроксимироваться сплайнами. Для этого случая перед процедурой накопления и усреднения типичного QRS-комплекса предлагается ввести процедуру оценки качества компенсации дрейфа. Это можно сделать, пользуясь априорной информацией о скорости ишемического изменения смещения ST-сегмента, которая для пациентов, подлежащих проведению нагрузочной пробы, составляет не более 0,2 мВ/мин (большие значения соответствуют развитию острого инфаркта миокарда). Каждый QRS-комплекс с нормальной формой, подлежащий усреднению, сравнивается с накопленной моделью на предмет различий в положении ST-сегмента. Комплекс исключается из усреднения, если оказывается, что отличие слишком велико. Для подавления ВЧ помех отличие можно измерять по средним величинам в окне с шириной, равной ширине ST-сегмента (этот подход использован в предлагаемом алгоритме), или строить аппроксимирующие ST-сегменты модели и оцениваемого комплекса функции и сравнивать их коэффициенты.
Экспериментальные исследования качества восстановления 12-канальной ЭКГ
Экспериментальные исследования качества восстановления 12-канальной ЭКГ по сигналам системы отведений EASI включали в себя :
- экспериментальное нахождение усреднённой матрицы преобразования Ag;
- проверку гипотезы о влиянии конституции пациента на значения коэффициентов восстановления и вынесение суждения о необходимости пересчёта коэффициентов для конкретного пациента;
- оценку качества восстановления ЭКС по каждому из отведений и вынесение суждения о применимости метода в различных видах кардиографических исследований.
Сбор данных для исследования.
В связи с требованием нестандартного наложения электродов применение стандартизованных записей ЭКГ, например, MIT-BIH, оказалось невозможным. Поэтому исследование алгоритма производилось на записях ЭКГ, собранных специально. Электроды при записи располагались в следующих позициях:
- электроды R, L, F, N и С4 накладывались без изменений,
- электрод С1 был размещён в позиции I;
- электрод С2 был размещён в позиции Е;
- электрод СЗ был размещён в позиции S;
- электрод С6 был размещён в позиции А, что соответствует нормальному положению С6 в системе 12 отведений;
- электрод С5 был размещён в позиции С1.
Таким образом, были получены как сигналы отведений EASI, так и сигналы отведений I, II, III., avR, avL, avF, VI, V4 и V6. Такой выбор сигналов грудных отведений объясняется компромиссом между возможностями используемого оборудования и необходимостью исследования качества восстановления сигнала по отведению V4 как наиболее удалённому от электродов системы съёма EASI. Можно предположить, что качество восстановления сигнала по этому отведению будет ниже других, что может ограничить применимость метода при исследовании ишемических изменений на ЭКГ.
Для исследования было собрано 13 наборов по 2 записи ЭКГ длительностью по 3 минуты. Съём ЭКГ производился: а) в покое, б) во время и после физической нагрузки (10 - 3 0 приседаний в зависимости от состояния здоровья). В качестве доноров ЭКГ выступали: 7 мужчин в возрасте 28 - 61 лет, 3 женщины в возрасте от 28 до 60 лет, 3 детей в возрасте от 4 до 6 лет. Для каждого из доноров измерялись также объём грудной клетки на уровне 5 межребе-рья и расстояние между электродами Е и S. Каждая запись обрабатывалась описанным в п.3.1 алгоритмом с целью вычисления коэффициентов преобразования. Результаты работы алгоритма, а также результаты измерений приведены в табл. 3.2.
Для записи было использовано устройство съёма ЭКГ "Кардис-340", описанное в п.4.3. Схемотехнически устройство решено таким образом, что временной сдвиг между отсчётами сигналов по каналам не превышает 8 0 мкс. Это позволяет пренебречь фазовыми искажениями сигнала при восстановлении.
Для проверки влияния конституции пациента на значения коэффициентов преобразования экспериментальные данные (табл. 3.2) были эбрабстаны методом линейного корреляционного анализа [2] аналогично расчётам п.2.2. Результаты анализа показывают наличие корреля-дии между размерами грудной клетки и значениями коэффициентов преобразования .
Оценка качества восстановления ЭКС может быть проведена по данным табл. 3.2 и рис. 3.5, 3.6. Качество восстановления следует эассматривать соответственно целям восстановления. Можно выделить несколько целей:
1. Визуальное восприятие врачом-кардиологом. В этом случае наиболее важным является восстановление формы и взаимного расположения форменных элементов ЭКГ. I. Ручной анализ с измерениями. Предъявляет жёсткие требования к восстановлению сигнала. Ошибка восстановления при ручных измерениях (линейкой) должна быть не более методической ошибки измерения, т.е. в случае миллиметровой линейки или бумаги и стандартного усиления ЭКГ-прибора 10 мм/мВ - не более 0.5 мм/мВ, что в пересчёте даёт максимальное значение ошибки восстановления 50 мкВ или, для использованного устройства съёма, 20 квантов в абсолютных величинах. 3. Автоматический анализ.
В случае визуального анализа дополнительный положительный эффект восстановления достигается также в связи с отказом от использования сигналов, снятых с конечностей и могущих иметь повышенную ядографическую помеху, особенно в случае физической нагрузки. На рис.3.5 в строках 1 и 3 показан ЭКС по отведениям I и III, снятый в условиях наличия миопомехи, и восстановленный по EASI сигнал для того же отведения. Видно, что во втором случае наблюдается гладкость, принципиально недостижимая в первом случае.
Анализ данных таблицы показывает, что с учётом изложенных выше требований к точности восстановления сигнала рассматриваемый метод цаёт удовлетворительное (достаточное) приближение для случая руч--юго анализа с измерениями по всем отведениям, кроме грудного V4, где наблюдается некоторое искажение формы QRS-комплекса (рис.3.б, строка V4) и как следствие повышенная ошибка восстановления.
Автоматический анализ подразделяется на несколько частей:
1. Обнаружение QRS-комплексов;
2. Классификация QRS-комплексов;
3. Анализ аритмий;
4. Анализ ишемических изменений ЭКГ.
Обнаружение QRS-комплексов может проводиться как на исходном (YZ-сигнале, так и на восстановленном сигнале. С учётом использо-зания существующих наработок по многоканальной классификации и анализу формы использование для классификации и анализа аритмий постановленного сигнала 12 отведений выглядит предпочтительным, сотя вполне вероятно, что существующие алгоритмы после адаптации /іогут работать и с XYZ-сигналом. Анализ же ишемических изменений ЗКГ может проводиться только по 12 отведениям, поскольку номер от-5ЄДЄНИЯ, где обнаружена ишемия, также является диагностически важ-ІОЙ информацией, обеспечивающей локализацию нарушения. С другой ;тороны, качество восстановления грудных отведений является наи 110 кудшим и не позволяет проводить по ним гарантированно точные изме-эения. Поэтому можно сделать вывод, что автоматический анализ (как л ручные измерения) ишемических изменений ЭКГ по восстановленным грудным отведениям может иметь только ориентировочное значение для проведения более точных исследований. Из анализа рис.3.6, являющего собой характерный пример случая восстановления ЭКГ, можно также предположить, что взаимное расположение точки J и ST-сегмента ЭКГ цаже на восстановленных грудных отведениях сохраняется с достаточной точностью (искажаются в основном высокочастотные компоненты ЭКС), поэтому в случае отсутствия грубых локальных нарушений кровоснабжения и функции миокарда ишемические изменения будут достаточно точно воспроизведены на восстановленных грудных отведениях ЭКГ.
Программное обеспечение системы
Программное обеспечение системы "РИТМОН-ЗВ" предназначено для использования в ОС DOS. Оно построено с использованием алгоритмов, описанных в главе 2. В качестве алгоритма обнаружения QRS-комплексов использован алгоритм "Суммирующий адаптивный" (рис. 2.2).
Рассмотрим ход выполнения программы и особенности реализации соответствующих модулей.
После запуска программы пользователь попадает в форму исходных данных. Данные, введённые на этом этапе (в частности, возраст пациента), влияют на дальнейший ход нагрузочной пробы: по утвержденным методикам [8], [30], [31] рассчитываются предельные для данного пациента ЧСС и нагрузка. Также задаётся длительность регистрации пробы и пороги тревоги по пределам ЧСС.
Следующий шаг - выбор, ввод и корректировка протокола нагрузочной пробы, определяющего временные интервалы- и значения мощности ступеней нагрузки. Также можно выбрать используемую систему отведений, стандартную или по Нэбу. На следующем экране при необходимости можно выбрать 3 регистрируемых и анализируемых отведения .
После визуального контроля качества наложения электродов по отображаемой на экране ЭКГ пациента производится запуск программы выполнения нагрузочной пробы. С этого момента начинается отсчёт временных интервалов ступеней нагрузки и отдыха согласно заданному протоколу. В течение всей пробы на экране отображается ЭКГ пациента или (по запросу оператора) ЭКГ и результаты анали 135 за, сохранённые на жёстком диске. Отображается также процент выполнения программы пробы, важнейшие параметры ЭКГ (ЧСС, смещение ST по отведениям), тревоги и служебные сообщения. В конце каждой ступени пробы оператору предлагается ввести артериальное давление и при необходимости изменить мощность физической нагрузки. По выполнении пробы все введённые данные вместе с результатами автоматического анализа ЭКГ попадают в протокол нагрузочной пробы и записываются в файл формата dBase для обеспечения возможности добавления результатов тестирования во внешнюю базу данных. Существует также возможность просмотра и архивирования всех ЭКГ-данных и результатов анализа для последующей обработки.
Согласно специфике нагрузочной пробы в ходе исследования необходим постоянный контроль за ЭКГ, динамикой ЧСС, формой и динамикой смещения ST-сегмента. Поэтому основной экран содержит все перечисленные данные в форме графиков вида величина-время (рис. 4.2).
Все отображаемые на дисплее элементы формируются из специально подобранных графических примитивов, функции рисования которых написаны на ассемблере и оптимизированы по быстродействию. Наиболее часто перерисовываемые кардиосигнал и фон под ним подобраны по цвету таким образом, чтобы производить рисование в одной битовой плоскости, тем самым в 2-4 раза снижая нагрузку на процессор.
В программном обеспечении реализованы также сервисные функции, названные в п.4.1.
Остановимся подробнее на модулях, реализующих механизм обработки и анализа ЭКС.
Модуль ввода сигнала принимает данные от устройства ввода (в зависимости от типа устройства - побайтно или поблочно), для снижения вычислительной сложности преобразует их к разрядности 12 бит и частоте дискретизации 250 Гц (путём прореживания) и помещает данные в кольцевой буфер обмена. По готовности данных в буфере блок данных определённой длины (компромисс между минимизацией числа вызовов функций и допустимой задержкой обработки) передаётся на вход модуля фильтрации, построенного с учётом соображений по оптимизации [11], и далее на входы обнаружителя QRS-комплексов, модуля анализа ST-сегмента и модуля записи на нжмд.
Сигнал с выхода обнаружителя поступает на вход модуля классификации и анализа аритмий [20], откуда раз в 10 секунд данные о ЧСС и аритмиях выводятся на индикацию и на модуль записи. Эта же информация поступает и на вход модуля коррекции дрейфа изолинии и анализа ST-сегмента ЭКГ.
Дрейф изолинии корректируется методом сплайн-аппроксимации [25] , при этом узлы для коррекции выбираются как на PQ-сегменте, так и перед ним (дополнительные узлы при низких ЧСС и уровне шумов) . Анализ ST-сегмента производится отдельно по каждому отведению с помощью алгоритма, описанного в п.2.2. Результаты анализа - усреднённый кардиоцикл и данные о смещении ST - выводятся на дисплей и передаются в модуль записи на НЖМД. Ввиду разносторонности требуемых в модуле расчётов эффективная оптимизация его вычислительной сложности на уровне алгоритмов обработки является затруднительной и сводится лишь к эффективному кодированию, а также к совместному использованию областей памяти, требуемых для обработки, где это возможно.
Среди особенностей реализации модуля анализа ST-сегмента ЭКГ можно отметить оптимизированную процедуру усреднения модели кар-диоцикла с предварительным нахождением максимума коэффициента корреляции между перемещаемым во времени текущим кардиоциклом и усреднённой моделью. Оптимизация состоит в нахождении максимума сначала по прореженному, а затем по исходному сигналу вблизи вершины QRS-комплекса, что позволило в несколько раз снизить вычислительную сложность процедуры.
Для минимизации объёма данных на диске модуль записи на НЖМД сжимает ЭКГ-данные методом разностного кодирования, сжимающий ЭКС примерно в 2-3 раза. Последующий просмотр результатов тестирования возможет с помощью дополнительной утилиты, входящей в программный пакет "РИТМОН-ЗВ" с интерфейсом, аналогичным программе анализа.