CC BY
123
УДК 615.471 : 616.12
Алгоритмы оцифровки электрокардиограмм с бумажных
носителей
Камалова Юлия Борисовна, аспирант ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
Аннотация. В данной статье рассматриваются алгоритмы оцифровки бумажных ЭКГ, методы сканирования бумажных ЭКГ, распознавание сигнала (контрастирование, отделение сигнала от сетки и т.д.), конвертирование растрового изображения в диаграмму в координатах X-Y. Также рассматриваются морфологические операции, применяемые при обработке изображений.
Введение
Электрокардиографические сигналы (электрокардиограммы (ЭКГ)) обычно записываются в больницах на стандартной бумаге с сеткой на этапе клинического исследования при
__с п _
диагностике различных патологий сердца. В клинической практике существует необходимость преобразования бумажных записей ЭКГ в электронный вид для эффективного лечения.
1. Алгоритмы
С целью медицинских исследований для врачей важно проводить исследования физических свойств биологических объектов, такие как электрокардиология, миография, электроэнцефалография, сомато-сенсорный потенциал, электроретинография и многие другие.
Физиологическая кривая в режиме реального времени записывается на бумажной ленте и анализируется специалистами с применением ручных измерений. Благодаря развитию технологий почти все из большинства современного медицинского оборудования, которое регистрирует активность биопотенциалов, имеет цифровое устройство вывода данных, однако исследование записей на ленте всё равно обязательно [1].
В современных системах исследуются сканируемые изображения с лент записей ЭКГ с применением методов обработки изображений, таких как фильтрация и процедур утончения линий при обработке изображений. Выделенные сигналы ЭКГ затем записываются и сохраняются в формате ASCII [2].
На этапе после сканирования исследуемых ЭКГ и преобразования их в изображения с применением обычного сканера, применяются различные алгоритмы для исключения фона диаграммы сканируемой ленты на любом одно- или многоканальном регистрирующем устройстве.
Общая последовательность действий при оцифровке ЭКГ сигнала: регистрация электрокардиосигнала - перевод в печатный вид - сканирование - детектирование - преобразование в сигнал. На этапе перевода в печатный вид могут накапливаться ошибки. При сканировании могут возникнуть искажения размеров, углов между прямыми и прочие аффинные преобразования геометрии. Здесь важно применять различные методы шумоподавления, такие, как фильтрация, морфологические операции, размытие по Гауссу, методы на основе дискретного вейвлет-пре-образования, фильтры Винера.
Шум в изображении вносит цифровой фотоаппарат, сканеры: аналоговый шум (грязь, пыль, царапины, изгибы), цифровой шум (шумы, возникающие при сканировании).
Однако на этапе сканирования могут возникнуть такие ошибки, как изменение тона, насыщенности, яркости, заканчивая бликами.
Рассмотрим алгоритм, основанный на применении бинарных соседских морфологических операций [3].
После применения морфологических операций следует конвертирование выделенных изображений сигнала в квантованном виде, отображающем сигнал, записанный на ленточной диаграмме. Выделенный сигнал затем фильтруется для удаления высокочастотных эффектов, получаемых от морфологических операций.
Важно отметить, что в основе морфологических операций лежит сравнение изображения с некоторым примитивом. При частичном или полном совпадении с примитивом, его центральный пиксель включается в результат морфологической операции [4].
Затем для проверки результатов применяют метод корреляционного и частотного анализа относительно известного отобранного сигнала.
Алгоритм начинается с чтения изображения и преобразования его от градиентной шкалы в бинарное изображение для того, чтобы приготовить его к бинарным морфологическим операциям (дилатация, эрозия, размыкание, замыкание).
Объекты на изображении в математической морфологии представляются множествами [5]. Для определения матрицы замкнутых точек (переход от понятия «изображение» к понятию «возможно, объект») создают морфологические структурные элементы.
Перед морфологическими операциями определяется область интереса, которая сократит время обработки и поможет в большей степени получить особое выделение отдельной части сигнала. К выделенному изображению применяется частные соседские морфологические операции, которые оценивают фон изображения, отделенный от выделенного изображения. Итоговое изображение содержит остаточные эффекты от вычитания фона для уменьшения которых применяется пороговое значение. В этом случае сегменты, меньшие определенного числа пикселей, могу быть удалены.
Для уменьшения более изолированных пикселей проводится операция ХОЯ с изображением, выведенным из вычитания порогового изображения.
Финальное изображение содержит сигнал с минимальным эффектом фона. Следующий шаг заключается в фильтрации изображения с квадратной маской и усреднением результата финального уменьшения изолированных пикселей. Последний шаг заключается в конвертировании сигнала в конечном обрабатываемом изображении в одномерных сигнал, над которым затем можно производить различные манипуляции для любой дальнейшей обработки сигнала.
Выводы
В статье были рассмотрены алгоритм, основанный на применении бинарных соседских морфологических операций, шумы, возникающие при решении задачи оцифровки ЭКГ с бумажных носителей (аналоговый и цифровой), методы шумоподавления, применяемые в цифровой обработке изображения, актуальные для данной задачи (фильтрация, морфологические
операции (фильтрация, утончение/утолщение), вейвлет-преоб-разования).
Чтобы отделить диаграмму от фона, в данном алгоритме применяется пороговое преобразование, для которого изображение предварительно переводится в градации серого. В большей степени процедура отделения диаграммы от фона зависит от бинарных морфологических операций.
Библиография
1. Оцифровка бумажных ЭКГ и других графиков. [электронный ресурс] // PhysioNet [сайт]. - Режим доступа: http://www.physionet.org/physiotools/digitizing/ (дата обращения: 29.05.2016)
2. Jian Tao Wang, Dinesh P. Mital A microcomputer-based prototype for ECG paper record conversion. Journal of Network and Computer Applications. Volume 19, Issue 3, July 1996, Pages 295-307.
3. Ali S.A. Al-Mejrad. Bio-Potential Signal Extraction from MultiChannel Paper Recorded Charts. American Journal of Applied Sciences 8 (6): 520-524, 2011
4. И. В. Огнев, Н. А. Сидорова. Обработка изображений методами математической морфологии в ассоциативной осцилляторной среде/ Технические науки. Информатика и вычислительная техника. № 4, 2007. С 90.
5. И. В. Огнев, Н. А. Сидорова. Обработка изображений методами математической морфологии в ассоциативной осцилляторной среде/ Технические науки. Информатика и вычислительная техника. № 4, 2007. С 88.
