CC BY
40
УДК 615.47.03:616.12-073.96
Мельник О. В., канд. техн. наук, Михеев А. А., д-р техн. наук,
Рязанский государственный радиотехнический университет
Обработка и анализ электрокардиосигнала в режиме реального времени
Ключевые слова: электрокардиосигнал, автоматическая обработка, режим реального времени, информативные параметры, диагностическое заключение, поддержка принятия решений
В статье рассмотрены вопросы согласования этапов обработки электрокардиосигнала (ЭКС) в целях повышения адекватности диагностического заключения. Предлагаются новые подходы к устранению воздействия помех на ЭКС, минимально искажающие морфологию полезного сигнала. Предлагаются интегральные методы формирования информативных параметров, позволяющие выявлять значимые признаки формы элементов ЭКС в условиях зашумленности и наличия индивидуальных особенностей пациента. Комплексная интерпретация информативных параметров совместно с набором клинико-инструментальных факторов позволяет повысить диагностическую значимость исследования.
Введение
Конечной целью автоматической обработки биомедицинских сигналов (БМС), в том числе и элек-трокардиосигналов (ЭКС), является, как правило, формирование диагностического заключения, адекватного реальному заболеванию. Адекватность такого заключения во многом зависит от точности представления исходных данных, каковыми являются информативные параметры, характеризующие состояние исследуемого органа или функциональной системы человека. В свою очередь, точность формирования информативных параметров зависит от качества предварительной обработки биомедицинского сигнала и точности выделения элементов сигнала, участвующих в формировании данных параметров. Для электрокардиосигнала этап предварительной обработки состоит в ослаблении влияния на ЭКС высокочастотных и низкочастотных аддитивных помех, обусловленных шумами усилителя, наводками от сети промышленной частоты (50 Гц), дрейфом изолинии, и выделении элементов (сегментации) ЭКС. Таким обра-
зом, процесс обработки и анализа электрокардио-сигналов можно представить в виде трех составляющих:
• предварительная обработка;
• формирование информативных параметров;
• формирование диагностического заключения.
Естественно, такое деление условно, поскольку
операции, выполняемые на каждом этапе, могут входить составной частью в операции, выполняемые на смежном этапе.
Современные тенденции автоматической обработки БМС предполагают проведение ее в режиме реального времени. С этих позиций процесс обработки и анализа электрокардиосигнала от съема информации с пациента до формирования диагностического заключения следует рассматривать как единый непрерывный процесс. В литературных источниках в настоящее время вопросы обработки ЭКС на каждом из перечисленных этапов рассматриваются вне связи с другими этапами. Поэтому актуальны исследования, направленные на создание методов обработки и анализа ЭКС, обеспечивающих неразрывное единство этих процессов и дающих возможность формировать адекватные заболеваниям диагностические заключения.
Достигнутые результаты
Авторы в течение ряда лет занимаются вопросами обработки и анализа электрокардиосигналов в режиме реального времени. Проведенный по литературным источникам анализ известных методов предварительной обработки ЭКС и формирования информативных параметров позволил констатировать следующее.
1. Неотфильтрованные высокочастотные помехи (шумы), а также помехи от сети промышленной частоты и дрейф изолинии искажают оценки информативных параметров, основанные на измерении амплитуды элементов ЭКС, что, в свою оче-
биотехносфера
| № 4/2009
редь, может привести к формированию неверного (ошибочного) диагностического заключения.
2. Кроме искажения амплитудных параметров под действием помех возможны искажения формы элементов ЭКС, особенно низкоамплитудных, таких как ЯТ-сегмент [1]. Параметры формы являются информативными для формирования диагностического заключения о наличии ишемической болезни сердца (ИБС), поэтому также возникает возможность ошибочного диагностического заключения.
3. Использующиеся в настоящее время методы предварительной обработки ЭКС, основанные на фильтрации шумовых помех и сетевой помехи с помощью фильтров нижних частот (ФНЧ) и аддитивной низкочастотной помехи типа дрейфа изолинии с помощью фильтра верхних частот (ФВЧ), искажают форму элементов ЭКС [1-3], что негативно отражается на последующем формировании информативных параметров. Методы устранения дрейфа изолинии, основанные на сплайн-интерполяции [3] или полиномиальной аппроксимации [4], позволяют сохранить форму элементов ЭКС, но имеют принципиальное ограничение на максимальную частоту устраняемого дрейфа изолинии, которая теоретически не может быть более половины частоты сердечных сокращений (в соответствии с теоремой В. А. Котельникова).
4. Применяемые в качестве информативных параметров амплитудные значения элементов ЭКС, измеренные в одной точке на временной оси или в нескольких определенным образом выбранных точках, т. е. так называемые точечные оценки информативных параметров, не обеспечивают устойчивость полученных значений этих параметров к действию упомянутых выше помех. Примерами подобных точечных оценок могут служить амплитуда Т-зубца при обнаружении альтернаций Т-зуб-ца, значения ЭКС в двух или трех точках на ЯТ-сегменте, использующиеся для оценки параметров его формы.
5. Для формирования диагностического заключения предпочтительна комплексная интерпретация информативных параметров, извлеченных при анализе ЭКС, совместно с клинико-инструменталь-ными факторами пациента, например данными анамнеза.
Таким образом, для повышения диагностической адекватности автоматической интерпретации ЭКС требуется согласование этапов обработки, заключающееся в минимизации искажений параметров формы, вносимых процедурами устранения помех, последующем формировании конечного набора информативных признаков, позволяющем селектировать диагностически значимые амплитудно-временные параметры, и интерпретации всей совокупности информативных признаков, например на основе нейросетевой модели поддержки принятия решений. Авторами предлагаются следующие подходы.
Предварительная обработка
Основной проблемой при борьбе с помехами на ЭКС является перекрытие спектров полезного сигнала и артефактов различной природы. Новые возможности для предварительной обработки элект-рокардиосигнала открывает его исследование на ТР-сегменте. Иногда после зубца Т через 20-40 мс в некоторых отведениях (преимущественно ^2-У4) следует зубец и. Однако этот зубец мал и непостоянен [5], поэтому его на этапе предварительной обработки ЭКС можно не учитывать. ТР-сегмент соответствует электрической диастоле сердца и при отсутствии помех должен быть расположен на нулевой линии. Любое отклонение этого участка ЭКС от нулевой линии свидетельствует о действии помех на ЭКС. В общем случае сигнал на ТР-сегмен-те состоит из смеси сигналов дрейфа изолинии, наводки от сети промышленной частоты 50 Гц, флуктуационных шумов усилителя электрокардио-сигнала.
Взяв дискретные отсчеты ЭКС, принадлежащие ТР-сегменту, можно восстановить непрерывные сигналы помехи промышленной частоты и дрейфа изолинии и вычесть их из исходного сигнала. Формируя из этих дискретных отсчетов группы, взаимное расположение и амплитудные значения отсчетов в которых определены по соответствующим правилам [6], можно обеспечить подавление в спектре таких сигналов заданного количества спектральных зон, сохраняя нулевую спектральную зону, в которой содержатся составляющие дрейфа изолинии (рис. 1). Эти составляющие можно восстановить в виде непрерывного сигнала дрейфа изолинии с помощью ФНЧ, используя классический фильтрационный метод восстановления непрерывных сигналов по дискретным отсчетам [7]. При этом частота восстановленного дрейфа изолинии теоретически может достигать значения
п +1
др шах
■'с. с'
(1)
где п — число подавляемых спектральных зон; Ррр — частота сердечных сокращений, Гц.
0,04
0,02
Рис. 1
Выделение с помощью ФНЧ нулевой спектральной зоны из спектра ИССФ
Медицинские компьютерные технологии
Формирование информативных параметров
Для повышения устойчивости к оставшимся в ЭКС флуктуационным шумам формирование информативных параметров целесообразно осуществлять, основываясь на следующих посылках.
Методы, применяемые для выделения элементов ЭКС и формирования соответствующих информативных параметров должны обеспечивать:
• обработку сигнала в режиме реального времени, т. е. получение информативного параметра по анализируемому элементу ЭКС и формирование соответствующего диагностического заключения к моменту окончания этого элемента;
• увеличение отношения сигнал—шум для сформированного информативного параметра по сравнению с подобным отношением для исходного электрокардиосигнала;
• нечувствительность формируемых информативных параметров к неточности определения границ элемента ЭКС, для которого эти параметры определяются;
• однозначность интерпретации значений информативных параметров по принципу: один информативный параметр — один характеризующий его признак.
В качестве иллюстрации процедуры формирования информативных параметров, удовлетворяющих перечисленным выше требованиям, рассмотрим примеры формирования информативных параметров, позволяющих оценить форму ST-сег-мента электрокардиосигнала и обнаружить альтернацию Т-зубца. Изменение амплитудно-временных параметров формы участка реполяризации ST—T является диагностическим признаком целого ряда миокардиальных патологий: от ишемической болезни и инфаркта до признаков аритмогенной готовности сердца, таких как синдром ранней реполяризации желудочков и альтернации Т-зубца.
Было установлено, что к значимым с медицинской точки зрения признакам формы ST-сегмента и Т-зубца можно отнести степень (площадь элемента) и знак смещения относительно изолинии, направление и выраженность наклона и наличие и степень выпуклости или вогнутости. Рассматривая интервал существования соответствующего элемента ЭКС как область определения базисных функций, можно подобрать базис спектрального преобразования таким образом, чтобы каждому значимому признаку формы соответствовал один коэффициент спектрального преобразования — информативный параметр.
Была установлена взаимосвязь между параметрами формы элементов электрокардиосигнала и спектральными коэффициентами разложения элемента ЭКС в базисе функций Уолша, упорядоченных по Пэли. Набор из трех значений спектральных составляющих W0, W1 и W3 позволяет охарактеризовать основные параметры формы элемента электрокардиосигнала, в том числе ST-сег-мента и Т-зубца. На рис. 2 представлены различные варианты формы Т-зубца и количественно и качественно характеризующий их набор спектральных коэффициентов.
В случае, если T-зубец симметричен относительно точки середины интервала существования Тс между началом Тн и окончанием Тк Т-зубца (рис. 2, а, б), то значения и знак W0 отражают амплитуду и положение Т-зубца относительно изо-электрической линии, а значения и знак W3 — выраженность и характер выпуклости или вогнутости. Спектральный коэффициент W1 в этом случае равен нулю. Если же вершина Т-зубца смещена относительно центра интервала (рис. 2, в, г), то знак и значение спектрального коэффициента W1 позволяют оценить направление и выраженность смещения. Значение и знак W3, как и в предыдущем случае, оценивают выраженность и характер выпуклости или вогнутости.
а) Uт
Т„
W,
k wn
W w.
V
w
k wn
w,
1
w
w
W
w
0W3
w
k W„
w, ow
Рис. 2\ Различные формы Т-зубца и информативные параметры
биотехносфера
I № 4/2009
21
Медицинские компьютерные технологии
Полученная совокупность информативных параметров позволяет сформировать обобщенные признаки функциональных нарушений миокардиаль-ной реполяризации. Значения коэффициентов Ж для каждого ЯТ-сегмента отражают факт наличия, особенности и выраженность ишемических изменений. Сравнение между собой значений спектральных коэффициентов Ж0, Ж1 и Ж3, вычисленных на интервале существования Т-зубца для двух следующих друг за другом кардиоциклов, позволяет выявить любые значимые изменения формы Т-зуб-ца от кардиоцикла к кардиоциклу, т. е. установить факт наличия альтернации. Важно отметить, что с учетом минимальных искажений, вносимых в сигнал на этапе предварительной обработки и дополнительного повышения соотношения сигнал—шум в процессе вычисления информативных параметров, можно ограничить время обследования пациента, поскольку достоверность получаемых результатов может быть достигнута в пределах нескольких кардиоциклов. Соответственно повышение чувствительности к низкоамплитудным изменениям параметров формы дает ЭКС возможность отслеживать патологии в деятельности сердца на ранней стадии заболевания.
Формирование диагностического заключения
Полученные значения информативных параметров могут соответствовать различной степени тяжести заболеваний, что определяется сопутствующими факторами, такими как возраст пациента, уровень артериального давления, характер болевых ощущений и т. д. Последующая нейросетевая или нейронечеткая обработка и интерпретация полученных информативных параметров ЯТ—Т интервала ЭКС в сочетании с клинико-инструменталь-ными факторами заболеваний позволяет повысить надежность выявления признаков нарушений в работе миокарда. В частности, была разработана нейросетевая модель прогноза течения впервые возникшей стенокардии, позволяющая с большой степенью достоверности выявлять пациентов с высоким риском тяжелых осложнений. Выявление
пациентов с высоким риском развития инфаркта миокарда и внезапной сердечной смерти составило 100 % на предоставленной тестовой выборке.
Выводы
Повышение адекватности диагностических заключений на основе анализа ЭКС возможно только при выполнении ряда условий. Во-первых, процедуры предварительной обработки ЭКС должны обеспечивать минимально возможные искажения формы полезного сигнала. Во-вторых, необходимо использовать методологию формирования информативных параметров, позволяющую наиболее достоверно выявлять значимые признаки формы элементов ЭКС в условиях воздействия помех. В этом случае за счет повышения помехоустойчивости полученных информативных признаков и на основе их комплексной нейросетевой интерпретации может быть сформировано адекватное диагностическое заключение. Совокупность предлагаемых методов и подходов представляет собой согласованный неразрывный процесс, позволяющий повысить диагностическую значимость электрокардиографического обследования в режиме реального времени.
| Л и т е р а т у р а |
1. Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. М.: Физматлит, 2007. 440 с.
2. Кравченко В. Ф., Попов А. Ю. Дискретизация и цифровая фильтрация электрокардиограммы//Зару-беж. радиоэлектроника. 1996. №1.С. 38-44.
3. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов/А. Л.Баранов-с к и й, А. Н. К а л и н и ч е н к о, Л. А. М а н ил о и др.; под ред. А. Л. Барановского и А. П. Н е м и р к о. М.: Радио и связь, 1993. 248 с.
4. Казанцев А. П. Полиномиальная аппроксимация дрейфа изолинии электрокардиосигнала//Перспек-тивные проекты и технологии. 2007. Вып. 2. С. 85-89.
5. Маколкин В. И., Подзолков В. И., Самойленко В. В. ЭКГ: анализ и толкование. М.: ГЕОТАР-МЕД, 2001. 160 с.
6. Михеев А. А., Мельник О. В., Нечаев Г. И. Выделение дрейфа изолинии электрокардиосигнала//Биомед. технологии и радиоэлектроника. 2005. № 1-2. С. 26-30.
7. Борисов Ю. П., Пенин П. И. Основы многоканальной передачи информации. М.: Связь, 1967. 436 с.
