CC BY
24
Алгоритм формирования смещения ST-сегмента
11 2 А.В. Угольков , А. О. Беляев , В.Б. Подопригора
1 Южный федеральный университет, Таганрог 2
ОАО «НППКП «Квант», Ростов-на-Дону
Аннотация: В статье рассматривается алгоритм формирования смещения ST-сегмента электрокардиосигнала с учетом воздействия различных флуктуаций, таких как дыхание, аддитивные шумы, дрейф изолинии. Предлагается выявлять участки расположения ST-сегмента и интерполировать смещенный сегмент с синтезированной ЭКГ путем изменения модуля генерации ЭКГ на основе пакета LabVIEW BioMedical Toolkit. Ключевые слова: Электрокардиограмма, ST-сегмент, синтезированная ЭКГ, элевация, депрессия, сердечный ритм, T-зубец, изолиния, сглаживание, интерполяция.
Введение
На современном этапе развития электрокардиография широко использует цифровой съем данных с электрокардиографов и автоматическую обработку (анализ, интерпретация) электрокардиограмм (ЭКГ) [1, 2]. Очевидно, что для таких систем анализа требуется тщательная проверка разрабатываемых алгоритмов измерения диагностических признаков, выявления фрагментов и параметров ЭКГ, а также других показателей [3, 4].
Для проверки качества таких алгоритмов целесообразно использовать как реальные, так и синтезированные ЭКГ, которые имеют заданные параметры и позволяют имитировать широкий диапазон различных патологий.
Реальные ЭКГ-сигналы имеют очень сложную форму, которая к тому же искажается внешними воздействующими факторами: наводки сети, нестабильность сердечного ритма, влияние дыхательной системы и другие воздействия. Для тестирования алгоритмов измерения диагностических признаков требуется, особенно на начальных стадиях, ЭКГ с предопределенными параметрами. Одним из таких параметров является смещение ST-сегмента, который является важным фактором по выявлению ишемической болезни сердца. Более того, в том случае если производителем оборудования заявляется возможность регистрации смещения ST-сегмента,
то этот параметр является метрологической характеристикой и должен иметь пределы измерения, погрешность, а так же методику испытаний. При выполнении комплексного проекта, в частности при подготовке медицинского изделия к государственной регистрации было выявлено, что существующие аналоги (медицинские изделия с функцией измерения смещения ST-сегмента) в качестве эталона используют генератор сигналов низкочастотный ГФ-05. Данное оборудование снято с производства и может быть приобретено исключительно на вторичном рынке, и как и другое современное сертифицированное испытательное оборудование для медицинских систем не имеет возможности формирования искусственного электрокардиосигнала со смещением ST-сегмента. Таким образом, производитель медицинского оборудования находится в безальтернативной ситуации, особенно с учетом того, что испытания по измерению смещения ST-сегмента должны проводиться не только на этапе сертификации медицинского изделия, но и при выпуске каждого изделия. Учитывая данный факт, использование ГФ-05 не представляется возможным.
С другой стороны многие предприятия имеют в составе своего испытательного и измерительного оборудования генераторы аналоговых сигналов. Одним из популярных решений является оборудование и программное обеспечение National Instruments, которое, используя среду разработки Lab VIEW позволяет создавать собственные конфигурируемые генераторы сигналов сложной формы [5-7]. По этой причине реализация алгоритма смещения ST-сегмента является актуальной задачей для тестирования алгоритмов диагностики сердечных сокращений.
Цель и задачи
Цель настоящей работы - разработка алгоритма смещения ST-сегмента при воздействии различных флуктуаций (дыхание, аддитивные шумы, дрейф изолинии и прочее).
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ существующего метода синтеза ЭКГ.
2. Разработать алгоритм формирования смещения БТ-сегмента.
Алгоритм синтезирования ЭКГ
На рис. 1 приведена типичная ЭКГ с указанием ее фрагментов [3].
Р-зубец - отображает деполяризацию предсердий. QRS-комплекс -отображает деполяризацию желудочков. Процесс реполяризации желудочков соответствует Т-зубцу на ЭКГ. Форма ЭКГ может отличаться от представленной на рис. 1. Она зависит от индивидуальных особенностей отдельного человека [8].
Одна из широко используемых моделей синтеза ЭКГ была предложена МакШарри [9]. Она состоит из трех дифференциальных уравнений представленных ниже:
х = ах - су, у = ау + сох, т = - У а. Ав;.
^^^ I I
1е[Р £, Я ,Т}
* "Ав'/26' -(т - т0)
(1)
где а = 1 -у]х2 + у2 , Ав; =(в-в{)mod2п, в = а1ап2(у,х), с - угловая скорость движения (пропорциональна частоте сердечных сокращений). На рис. 2
-0.5-
о
-1 -0.8
-0.6 -0.4
"7—7
-0.2 о
0.5
0-2 о,4 о.е
О.в 1
Рис. 2 - Синтезированная ЭКГ Аргумент т характеризует дыхание человека и определяется следующим образом:
То (г ) = А вт(2п/ г), где /2 - частота дыхания, А - амплитуда (А « 0,15 мВ).
Алгоритм смещения 8Т-сегмента
Согласно ранее определенной цели необходимо изменить уровень БТ-сегмента относительно изолинии. Обозначим требуемое смещение БТ-сегмента как А3. Смещение изолинии относительно оси абсцисс - АР.
Смещение изолинии задается уровнем PQ-сегмента. Поэтому смещение БТ-сегмента А3 относительно оси абсцисс будет равно А3 = А3 + Ар.
Смещение БТ-сегмента может происходить как в положительном, так и в отрицательном направлении. На рис. 3 показано смещение БТ-сегмента в положительном направлении (элевация) [10].
О)
X а
О) £ в? Он
с
св X
р г ^ У , -; А' \ ,
" < V V у Б 5Т Время
Рис. 3 - Элевация БТ-сегмента При элевации БТ-сегмента зубцы Б и Т начинают сглаживаться. Дальнейшее увеличение уровня смещения БТ-сегмента приводит ко все большему сглаживанию соседних зубцов и даже к возможному их исчезновению. Это естественный процесс, при большой элевации БТ сегмента на реальной ЭКГ формируется так называемая монофазная кривая «Плато Пуркинье», когда исчезает зубец Б, а сегмент БТ сливается с зубцом Т.
При отрицательном смещении БТ-сегмента (депрессия) происходит инвертирование Т-зубца по оси ординат. То есть согласно уравнениям (1)
ат
-ат. На рис. 4 показан пример смещение БТ-сегмента в отрицательном
направлении [10].
О)
к я
<Ц *
(Я Л
е
СЧ
Ж
о
Р Г А', Т 5Т У \ ,
1 ' у У/": 5 у^ вРемя
Рис. 4 - Депрессия БТ-сегмента После вычисления уровня смещения БТ-сегмента относительно оси абсцисс рассчитывается новый массив отсчетов БТ-сегмента, который плавно сопрягается с соседними зубцами. Положение зубцов на ЭКГ определяется переменной в3Т в системе уравнений (1).
Сам алгоритм формирования смещения БТ-сегмента по синтезированной ЭКГ показан на рис. 5.
Рис. 5 - Алгоритм формирования смещения БТ-сегмента
Результаты
Создано дополнение к программе, которое осуществляет формирование смещения БТ-сегмента по описанному алгоритму. Результаты представлены на рис. 6, 7.
1 0.9 0.8 0.7 0.6 | 0.5
О 0.5 1 1.5 2 25 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10
Время [сек]
Рис. 6 - Смещение БТ-сегмента на +10 мВ
Рис. 7 - Смещение БТ-сегмента на -10 мВ
Как видно из рис. 6, 7 ST-сегмент смещается относительно изолинии на заданный уровень с учетом воздействия внешних флуктуаций (в данном случае дыхание). Также видно исчезновение зубца S при достаточно большом смещении ST-сегмента, что согласуется с реальными патологиями изменения электрокардиосигнала при ишемической болезни сердца [10].
Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки РФ в рамках реализации проекта «Создание высокотехнологичного производства по изготовлению мобильного многофункционального аппаратно-программного комплекса длительного кардиомониторирования и эргометрии» по постановлению правительства №218 от 09.04.2010 г. Работа выполнялась во ФГАОУ ВО ЮФУ.
Литература
1. Тарасова И.А, Леонова А.В., Синютин С.А. Алгоритмы фильтрации сигналов биоэлектрической природы // Инженерный вестник Дона, 2012, №4 (часть 2). URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4p2y2012/1481.
2. Леонова А.В., Зиновкин П.К., Болдырев Е.Б. Аппаратно-программный комплекс регистрации нагрузки для функциональной диагностики // Инженерный вестник Дона, 2012, №4 (часть 1) URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4p1y2012/1130.
3. Kovacs, P. ECG signal generator based on geometrical features // Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 37. 2012. pp. 247-260.
4. Беклер Т.Ю. Моделирование искусственных электрокардиограмм нормальной и патологической формы // Кибернетика и вычислительная техника. 2012. №169. С. 19-33.
5. Суранов А.Я. LabVIEW 8.20: Справочник по функциям. М.: ДМК Пресс, 2007. 536 c.
6. LabVIEW for ECG Signal Processing. 2017. URL: ni.com/tutorial/6349/en/.
7. Anjali Deshmukh and Yogendra Gandole., ECG Feature Extraction Using NI LabVIEW Biomedical Workbench. International Journal of Recent Scientific Research Vol. 6, Issue, 8, August, 2015. pp. 5603-5607.
8. Афшар Э. Реконструкция эквивалентных электрических источников сердца по выделенным высокочастотными и низкоамплитудным составляющим кардиосигналов // Диссертация на соискание ученой степени к.т.н.. М.: 2016. 166 c.
9. McSharry P.E., Clifford G.D., Tarassenko L. and Smith L.A. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50 (2003), pp. 289-294.
10. Kusumoto, F., Bernath P. ECG interpretation for everyone: an on-the-spot guide // John Wiley & Sons, Ltd., Publication. West Sussex, UK. 2012. 399 p.
References
1. Tarasova I.A, Leonova A.V., Sinjutin S.A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №4 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4p2y2012/1481.
2. Leonova A.V., Zinovkin P.K., Boldyrev E.B. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №4 URL:ivdon.ru/magazine/archive/n4p1y2012/1130.
3. Kovacs, P. ECG signal generator based on geometrical features. Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 37. 2012. pp 247-260.
4. Bekler T.Ju. Kibernetika i vychislitel'naja tehnika. 2012. №169. P. 19-33.
5. Suranov A.Ja. LabVIEW 8.20: Spravochnik po funkcijam [LabVIEW 8.20: Function reference]. Moskow: DMK Press, 2007. 536 p.
6. LabVIEW for ECG Signal Processing. 2017. URL: ni.com/tutorial/6349/en/.
7. Anjali Deshmukh and Yogendra Gandole., ECG Feature Extraction Using NI LabVIEW Biomedical Workbench. International Journal of Recent Scientific Research Vol. 6, Issue, 8, August, 2015. pp. 5603-5607.
8. Afshar Je. Rekonstrukcija jekvivalentnyh jelektricheskih istochnikov serdca po vydelennym vysokochastotnymi i nizkoamplitudnym sostavljajushhim
kardiosignalov [Reconstruction of equivalent electric sources of the heart via a dedicated high-frequency and low-amplitude components of cardiac signals]. PhD dissertation. Moskow: 2016. 166 p.
9. McSharry P.E., Clifford G.D., Tarassenko L. and Smith L.A. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50 (2003), pp. 289-294.
10. Kusumoto, F., Bernath P. ECG interpretation for everyone: an on-the-spot guide. John Wiley & Sons, Ltd., Publication. West Sussex, UK. 2012. 399 p.
