CC BY
60
УДК 612.173; 536.758
DOI 10.21685/2072-3059-2016-2-5
С. А. Балахонова, О. Н. Бодин, А. Г. Иванчуков, В. Г. Полосин, А. Г. Убиенных
ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ СЕРДЦА В КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ «КАРДИОВИД»
Аннотация.
Актуальность и цели. Совершенствование технических устройств мониторинга электрофизиологических характеристик сердца привело к увеличению объема передаваемых данных, что определило необходимость разработки новых алгоритмов предварительного анализа электрокардиосигнала и исключения ошибок при передаче результатов. Целью работы является обоснование и разработка способа повышения достоверности оценки состояния сердца в компьютерной диагностической системе «Кардиовид» на основе энтропийно-параметрического анализа электрокардиосигнала и демодуляции канального кода.
Материалы и методы. Приведенные в работе подходы совершенствования мониторинга базируются на методах статистической обработки количественной информации о состоянии сердца и особенностях технической реализации структуры канала передачи данных в компьютерной диагностической системе «Кардиовид».
Результаты. Исследована статистическая модель регрессии для сортированного ряда отсчетов электрокардиосигнала, основанная на оценке изменения энтропии информационных процессов одного кардиоцикла. Разработан способ демодуляции канального кода. Проведен расчет статистических параметров электрофизиологических характеристик сердца и вероятности обнаружения ошибки канальным кодом. Получены результаты моделирования, подтверждающие повышение достоверности оценки состояния сердца при проведении мониторинга его электрофизиологических характеристик.
Выводы. Предложенные способы совершенствования мониторинга электрофизиологических характеристик сердца на базе компьютерной диагностической системы «Кардиовид» позволяют повысить достоверность оценки состояния сердца и расширить функциональные возможности классического анализа электрокардиосигнала. Значительное снижение временных и материальных затрат достигается благодаря оценке энтропии выборки сортированного ряда распределения результатов, полученного за цикл работы сердца, и модернизации способа передачи данных.
Ключевые слова: сердце, электрофизические характеристики, мониторинг, энтропия, термодинамические и информационные процессы, количество информации, вероятность обнаружения ошибки, энтропийно-параметрический потенциал.
S. A. Balakhonova, O. N. Bodin, A. G. Ivanchukov, V. G. Polosin, A. G. Ubiennykh
INCREASE OF HEART CONDITION ASSESSMENT RELIABILITY IN THE "CARDIOVID"COMPUTER DIAGNOSTIC SYSTEM
Abstract.
Background. The improvement of technical devices of heart electrophysiological characteristics monitoring has led to an increase in the volume of transmitted data that has defined a need for development of new algorithms of preliminary analysis of electrocardiosignals and elimination of errors when transferring results. The purpose of the work is to substantiate and develop a method to increase heart condition assessment reliability in the "cardiovid"computer diagnostic system on the basis of an entropy-parametrical analysis of electrocardiosignals and channel code demodulation.
Materials and methods. The approaches to monitoring improvement, given in work, are based on methods of statistical processing of quantitative information on heart condition and features of technical realization of the data transmission channel structure in the "cardiovid"computer diagnostic system.
Results. The authors investigated a statistical model of regression for a sorted number of electrocardiosignal countings, based on information processes' entropy change assessment for a single cardiocycle. The method of channel code demodulation was developed. The researchers calculated statistical parameters of heart elec-trophysiological characteristics and error detection probability by a channel code. The obtained modeling results confirm an increase of reliability of heart condition assessment when monitoring its electrophysiological characteristics.
Conclusions. The offered methods of improvement of heart electrophysiological characteristics monitoring on the basis of the "cardiovid"computer diagnostic system allow to increase reliability of heart condition assessment and to expand functionality of the classical analysis of electrocardiosignals.
Key words: heart, electrophysical characteristics, monitoring, entropy, thermo-dynamic and information processes, information quantity, probability of detection error, entropy-parametrical potential.
Введение
Мониторинг электрофизиологических характеристик сердца - один из наиболее перспективных подходов диагностики заболеваний. Несмотря на то, что выявление первичных патологических изменений в функционировании сердца принципиально решается с помощью методов электрокардиографии, классические способы анализа электрокардиосигнала (ЭКС) исчерпали свои ресурсы и не позволяют повысить точность локализации повреждения миокарда. Одна из проблем состоит в большом объеме данных, получаемых при мониторинге характеристик сердца. При классическом подходе необходимо привлечение опытного специалиста для выявления и оценки степени повреждения миокарда. При этом время, затрачиваемое специалистом для поверхностного ознакомления с результатами мониторинга, сопоставимо со временем его проведения.
Очевидно, что использование компьютера позволяет существенно снизить затраты времени на анализ результатов мониторинга. При этом актуальными задачами являются поиск значимых параметров ЭКС и исключение ошибок при передаче данных для повышения эффективности диагностики кардиографической информации.
Целью статьи является обоснование и разработка подхода к повышению достоверности оценки состояния сердца в компьютерной диагностической системе (КДС) «Кардиовид» на основе энтропийно-параметрического анализа ЭКС и демодуляции канального кода.
1. Пути повышения достоверности оценки состояния сердца
Современная концепция медицинского мониторинга (от лат. monitor -предостерегающий) направлена на совершенствование и развитие методов непрерывного контроля состояния человека. В основе предлагаемого подхода к анализу состояния сердца в условиях свободной активности лежат принципы своевременности и доступности.
Своевременность - это возможность в течение 30 мин оказания экстренной кардиологической помощи (согласно медицинской статистике) в два раза сократить число осложнений [1]. В соответствии с инструкцией по оказанию скорой помощи бригада скорой помощи должна прибыть к пациенту в течение 20 мин. Своевременность обеспечивается определением рисков опасных аритмий сердца без участия высококвалифицированного медицинского персонала за счет автоматической статистической обработки сортированной выборки отсчетов ЭКС одного кардиоцикла.
Доступность портативной информационно-измерительной системы мониторинга для определения опасных аритмий сердца в условиях свободной активности позволяет охватить слои населения из группы риска и обеспечивается низкой стоимостью и простотой пользования.
На рис. 1 приведена последовательность действий мобильного приложения компьютерной диагностической системы «Кардиовид» при мониторинге состояния сердца в условиях свободной активности.
Предварительная обработка ЭКС
Рис. 1. Предлагаемый подход к мониторингу состояния сердца
Контроль состояния сердца осуществляется путем регистрации физиологических данных и оценки диагностических показателей организма с целью выявления отклонения показателей, предупреждения опасностей, возникающих в процессе контроля. Достоверность передачи информации обратно пропорциональна вероятности возникновения ошибок в информационной системе. Тогда с точки зрения теории надежности [2] предлагаемый подход к мониторингу состояния сердца представляет собой последовательное соединение элементов, обеспечивающих работоспособное состояние КДС «Кардиовид» (рис. 2).
12 3 4
Рис. 2. Структурная схема надежности функционирования КДС «Кардиовид»
Вероятность безотказной работы системы последовательно соединенных элементов представляет собой произведение вероятностей каждого из блоков, приведенных на рис. 2:
Рд = Py P2 ■ P3 ■ P4
(1)
Определим вероятность возникновения ошибок по структурной схеме надежности функционирования КДС «Кардиовид». Известно, что один из четырех перенесенных пациентами инфарктов миокарда не диагностируется по результатам классического амплитудно-временного анализа ЭКС, т.е. достоверность оценки состояния сердца (или способа обработки ЭКС на рис. 2) составляет р = 0,75.
Далее допустим, что вероятность безотказной работы средств обработки ЭКС и передачи данных равна р = Р4 = 0,99 .
Далее определим вероятность возникновения ошибок (3 = 1 - Р3) способа передачи данных [3]. Канальное кодирование, как правило, ведет к удвоению разрядов двоичного кода [4]. Такой код можно обозначить (п, к), где п - длина канального кода, к - длина двоичного кода, п=2к . В терминах теории помехоустойчивого кодирования [5] канальный код обладает двойной избыточностью, следовательно, вероятность ошибки этого кода равна
2 к
)ош (п) = X СПгР (1 - Р)П-* = X С2к • Р (1 - Р)
1=1 1=1
Вероятность обнаружения ошибок этим кодом равна
2 к - i
Q00 (*)=z wJpj (1 - p)n - j, 2 j=i
(2)
(3)
где Шу - число вариантову-кратной обнаруживаемой кодом ошибки.
Поскольку в канале связи наиболее вероятны однократные ошибки, то для нашего случая при п = 4 получим
при р = 1 • 10-3 ))оо (п) = 0,00495, )3 (4) = 0,0099 или Р3 (4) = 0,9901. Тогда согласно выражению (1) вероятность безотказной работы будет
равна
РД = р1 ■ р2 ■ р3 ■ р4 = 0,75■ 0,99 (1 -0,0099)■ 0,99 = 0,73.
Совершенно очевидно, что необходимо уменьшить вероятность возникновения ошибок в информационной системе, повысив тем самым досто-
верность информации при определении состояния сердца. По мнению авторов, повышение достоверности оценки состояния сердца в КДС «Кардиовид» возможно за счет совершенствования способов обработки ЭКС, средств регистрации и анализа ЭКС и средств передачи данных.
Рассмотрим каждую из возможностей повышения достоверности оценки состояния сердца в КДС «Кардиовид» отдельно.
2. Определение энтропии информационных процессов в сердце на основе сортировочного ряда значений временных отсчетов ЭКС
В рамках совершенствования способов обработки ЭКС авторами предлагается алгоритм определения состояния сердца, основанный на энтропийно-параметрическом анализе ЭКС [6]. Подход к анализу результатов, основанный на оценке энтропии выборки сортированного ряда распределения результатов, полученных во время мониторинга за один цикл работы сердца, не требуют значительных временных затрат, использования сложного оборудования, применения дополнительных материальных средств. Формирование сортированного ряда отсчетов ЭКС при мониторинге электрической активности сердца приведено на рис. 3.
Рис. 3. Иллюстрация формирования сортированного ряда отсчетов ЭКС при мониторинге электрической активности сердца
Для анализа формируется выборка отсчетов 1 за один временной цикл наблюдений Тц , затем этой же выборке сопоставляется сортированный ряд
отсчетов 2 и 3, показанных со смещением по времени на Лт. На рис. 3 отсчеты даны относительно изолинии ЭКС, смещенной на ц относительно нулевого значения потенциала электрода. В связи с тем что каждый отсчет несет информацию о состоянии объекта, вероятность р{ его появления позволяет рассчитать энтропию информации с помощью следующей формулы [7]:
m
H=-Х! PilnPi'
(4)
i=1
и энтропийный потенциал Л э с помощью следующей формулы [6]:
(5)
здесь N - количество отсчетов в выборке; т - количество интервалов группирования отсчетов; Ли - ширина интервала группирования отсчетов.
Приняв положение минимального значения сортированной выборки отсчетов в качестве начала отсчета времени и поделив их на время одного цикла, для распределения результатов относительно измеряемой величины-находим экспериментальную зависимость распределения.
Так как параметры полученного распределения зависят от состояния сердца и отражают пропорциональный состав элементов кардиоцикла, то контроль изменения этих параметров позволяет определить появление отклонений в работе сердца. Среди таких параметров следует выделить параметры статистических распределений, применяемых для аппроксимации данных распределений. Параметр формы распределения с выбирается на основе сопоставления коэффициента энтропии кэ, равного отношению энтропийного потенциала к среднему квадратическому отклонению выборки отсчетов, и значений, приведенных в табл. 1 [8]. В табл. 2 даны характерные параметры аппроксимирующих распределений при различных методах выбора распределений, основанных на совпадении математических ожиданий, средних квадратических отклонений, энтропийного и энтропийно-параметрического потенциала.
Оценка погрешности аппроксимации показывает, что наиболее эффективный способ аппроксимации отсчетов ЭКС основан на методе выбора параметров распределения, в основу которого положено совпадение энтропийно-параметрического потенциала.
Авторы считают, что достоверность способа обработки ЭКС (см. рис. 2) на основе энтропийно-параметрического анализа ЭКС составляет 0,93 (табл. 2).
3. Повышение достоверности передачи данных на основе демодуляции и обнаружения искажений канальных кодов
В рамках совершенствования способов передачи данных авторами предлагается алгоритм декодирования канального кода, увеличивающий достоверность приема двоичных сигналов.
Сущность способа заключается в том, что при кодировании канальным кодом каждый двоичный бит преобразуется в два биимпульса с частой сменой полярности сигнала. Это необходимо для самосинхронизации приемного устройства. Кроме того, для повышения помехоустойчивости передачи применяют биполярный сигнал типа (+и, -и). Таким образом, при кодировании канальным кодом к двоичных бит отображаются в п=2к биполярных сигна-
лах, что соответствует введению избыточности в первичный код. Эта избыточность используется для обнаружения искажений (ошибок) при приеме канального кода.
Таблица 1
Энтропийные коэффициенты и параметры формы для двухпараметрического распределения Вейбулла - Гнеденко
i Ci k3 i i Ci k3 i i Ci k3 i
0 0,2 0,000709 340 0,472 0,514 680 0,744 1,477
10 0,208 0,001193 350 0,48 0,545 690 0,752 1,498
20 0,216 0,001917 360 0,488 0,576 700 0,76 1,518
30 0,224 0,002955 370 0,496 0,607 710 0,768 1,538
40 0,232 0,004394 380 0,504 0,639 720 0,776 1,558
50 0,24 0,006326 390 0,512 0,671 730 0,784 1,577
60 0,248 0,008849 400 0,52 0,702 740 0,792 1,595
70 0,256 0,012 410 0,528 0,734 750 0,8 1,613
80 0,264 0,016 420 0,536 0,766 760 0,808 1,631
90 0,272 0,021 430 0,544 0,797 770 0,816 1,648
100 0,28 0,027 440 0,552 0,829 780 0,824 1,665
110 0,288 0,034 450 0,56 0,86 790 0,832 1,681
120 0,296 0,042 460 0,568 0,891 800 0,84 1,696
130 0,304 0,051 470 0,576 0,922 810 0,848 1,711
140 0,312 0,062 480 0,584 0,953 820 0,856 1,726
150 0,32 0,073 490 0,592 0,983 830 0,864 1,74
160 0,328 0,086 500 0,6 1,013 840 0,872 1,754
170 0,336 0,101 510 0,608 1,043 850 0,88 1,768
180 0,344 0,116 520 0,616 1,072 860 0,888 1,781
190 0,352 0,133 530 0,624 1,101 870 0,896 1,793
200 0,36 0,152 540 0,632 1,129 880 0,904 1,805
210 0,368 0,171 550 0,64 1,157 890 0,912 1,817
220 0,376 0,192 560 0,648 1,185 900 0,92 1,828
230 0,384 0,214 570 0,656 1,212 910 0,928 1,839
240 0,392 0,237 580 0,664 1,239 920 0,936 1,85
250 0,4 0,261 590 0,672 1,265 930 0,944 1,86
260 0,408 0,286 600 0,68 1,29 940 0,952 1,87
270 0,416 0,312 610 0,688 1,315 950 0,96 1,88
280 0,424 0,339 620 0,696 1,34 960 0,968 1,889
290 0,432 0,366 630 0,704 1,364 970 0,976 1,898
300 0,44 0,395 640 0,712 1,388 980 0,984 1,906
310 0,448 0,424 650 0,72 1,411 990 0,992 1,914
320 0,456 0,453 660 0,728 1,433 1000 1 1,922
330 0,464 0,483 670 0,736 1,455
При демодуляции канальных кодов в приемнике с помощью стробиро-вания и анализа структуры кода обнаруживаются искажения, информация о которых подается на следующий уровень помехоустойчивого декодирования в виде сигнала «стирание», что обеспечивает повышение достоверности приема информации. Структурная схема демодулятора канального кода приведена на рис. 4 [3].
Таблица 2
Параметры аппроксимирующих распределений при различных методах выбора распределений
Метод выбора параметра распределения Совпадение математических ожиданий Совпадение средних квад-ратических отклонений Совпадение энтропийных потенциалов Совпадение энтропийно-параметрических потенциалов
Значение параметра масштаба 300,037 мВ 53,855 мВ 174,225 мВ 70,935мВ
Погрешность аппроксимации 33 % 11 % 23 % 7 %
Рис. 4. Структурная схема демодулятора канального кода
При демодуляции канального кода в двоичные сигналы добавляются вырабатываемые блоком синхронизации синхронные тактовые импульсы ТИ1 с частотой следования, обратной длине тактового интервала Т. На основе тактовых импульсов ТИ1 согласно вырабатываются тактовые импульсы ТИ2 и ТИ3, следующие соответственно с тактовым интервалами Т/2 и 2Т (рис. 5).
С помощью тактовых импульсов ТИ2 и ТИ3 в блоке обнаружения ошибок выделяют последовательности из двух соседних запрещенных канальным кодом комбинаций и сообщают об ошибке преобразования канального кода в двоичный код.
Вероятность необнаруженных ошибок можно оценить по формуле
Qоо (п)=(п)-2но (п) (6)
т.е. при р=110-3 Qно (п) = 0,00505.
Таким образом, на 50 % увеличивается количество вариантов обнаруживаемых ошибок и вероятность безотказной работы (Р3) усовершенствованного способа передачи данных равна Р3 = 1 - 0,00505=0,99495 .
Тогда согласно выражению (1) вероятность безотказной работы с использованием усовершенствованных способов обработки ЭКС и передачи данных будет равна
РД = р1 • р2 • р3 • р4 = 0,93 • 0,99 • (1 - 0,00505)- 0,99=0,965.
Заключение
Таким образом, повышение достоверности оценки состояния сердца в КДС «Кардиовид» обеспечивается за счет совершенствования способов обработки ЭКС, средств регистрации и анализа ЭКС и средств передачи данных.
Выделение длительности кардиоцикла (ТЦ) и формирование сортированного ряда значений отсчетов ЭКС позволяют определить статистические параметры выборки, контроль которых обеспечивает отслеживание изменений электрокардиосигнала и указывает на наличие заболевания при выходе параметров за контролируемые границы.
Усовершенствование способа передачи данных на основе введения избыточности при демодуляции канального кода повышает достоверность передачи данных.
Таким образом, предлагаемый подход повышения достоверности оценки состояния сердца, основанный на оценке энтропии выборки сортированного ряда распределения результатов, полученных во время мониторинга за один цикл работы сердца, и усовершенствовании способа передачи данных, позволяет расширить функциональные возможности классического анализа ЭКС. При этом не требуется значительных временных затрат, использование сложного оборудования, применение дополнительных материальных средств.
Список литературы
1. Сахно, И. И. Медицина катастроф (организационные вопросы) : учебник для медицинских вузов / И. И. Сахно, В. И. Сахно. - М. : ГОУ ВУНМЦ МЗ РФ, 2001. -560 с.
2. Гнеденко, Б. В. Математические методы в теории надежности / Б. В. Гнеден-ко, Ю. К. Беляев, А. Д. Соловьев. - М. : Наука, 1965. - 524 с.
3. Патент № 2521299 Российская Федерация. Способ и устройство для демодуляции канального кода / Савельев Б. А., Бобрышева Г. В., Убиенных А. Г., Кручи-нина М. В. - заявл. 01.11.2012 ; опубл. 27.06.2014, БИ №18.
4. Савельев, Б. А. Система передачи на основе канального кода / Б. А. Савельев, М. В. Кручинина // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2013. - № 4 (28). - С. 62-73.
5. Гладких, А. А. Теория помехоустойчивого кодирования : метод. указания /
A. А. Гладких. - Ульяновск : УлГТУ, 2005. - 34 с.
6. Бодин, О. Н. Энтропийно-параметрическая обработка электрокардиосигнала / О. Н. Бодин, А. Г. Иванчуков, В. Г. Полосин, Ф. К. Рахматуллов // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 3. - С. 23-27.
7. Shannon, C. E. A mathematical theory of communication / C. E. Shannon // Bell Syst. Tech. J. - 1948. - № 27. - С. 379-423.
8. Балахомова, С. А. Способ построения кривой восстановления миокарда / С. А. Балахонова, О. Н. Бодин, В. Г. Полосин // Мехатроника. Автоматизация. Управление. - 2013. - № 12. - С. 59-64.
References
1. Sakhno I. I., Sakhno V. I. Meditsina katastrof (organizatsionnye voprosy): uchebnik dlya meditsinskikh vuzov [Disaster medicine (organizational issues): textbook for medical universities]. Moscow: GOU VUNMTs MZ RF, 2001, 560 p.
2. Gnedenko B. V., Belyaev Yu. K., Solov'ev A. D. Matematicheskie metody v teorii nadezhnosti [Mathematical methods in the theory of reliability]. Moscow: Nauka, 1965, 524 p.
3. Patent № 2521299 Russian Federation. Sposob i ustroystvo dlya demodulya-tsii kanal'nogo koda [An approach and a device for channel code demodulation]. Savel'ev
B. A., Bobrysheva G. V., Ubiennykh A. G., Kruchinina M. V. Appl. 01.11.2012; publ. 27.06.2014, Bull. № 18.
4. Savel'ev B. A., Kruchinina M. V. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki [University proceedings. Volga region. Engineering sciences]. 2013, no. 4 (28), pp. 62-73.
5. Gladkikh A. A. Teoriya pomekhoustoychivogo kodirovaniya: metod. ukazaniya [The theory of nosie-immune coding: methodological instructions]. Ulyanovsk: UlGTU, 2005, 34 p.
6. Bodin O. N., Ivanchukov A. G., Polosin V. G., Rakhmatullov F. K. Fundamental'nye issledovaniya [Fundamental research]. 2015, no. 3, pp. 23-27.
7. Shannon C. E. Bell Syst. Tech. J. 1948, no. 27, pp. 379-423.
8. Balakhonova S. A., Bodin O. N., Polosin V. G. Mekhatronika. Avtomatizatsiya. Upravlenie [Mechatronics. Automation. Control]. 2013, no. 12, pp. 59-64.
Балахонова Светлана Александровна аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: iit@pnzgu.ru
Бодин Олег Николаевич
доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: bodin_o@inbox.ru
Balakhonova Svetlana Aleksandrovna Postgraduate student, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Bodin Oleg Nikolaevich
Doctor of engineering sciences, professor,
sub-department of information-measuring
technology and metrology, Penza
State University (40 Krasnaya
street, Penza, Russia)
Иванчуков Антон Геннадьевич
аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: anton@designer.ru
Ivanchukov Anton Gennad'evich Postgraduate student, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Полосин Виталий Германович
кандидат технических наук, доцент, кафедра физики, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: polosin-vitalij@yandex.ru
Убиенных Анатолий Геннадьевич старший преподаватель, кафедра информационно-вычислительных систем, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: utolg@.ru
Polosin Vitaliy Germanovich Candidate of engineering sciences, associate professor, sub-department of physics, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Ubiennykh Anatoliy Gennad'evich Senior lecturer, sub-department of data-computing systems, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
УДК 612.173; 536.758
Повышение достоверности оценки состояния сердца в компьютерной диагностической системе «Кардиовид» / С. А. Балахонова, О. Н. Бодин, А. Г. Иванчуков, В. Г. Полосин, А. Г. Убиенных // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2016. - № 2 (38). -С. 61-71. БОТ 10.21685/2072-3059-2016-2-5
