CC BY
6
УДК 611.1
Габдуллин Е. Т. студент магистратуры Демин А.Ю., д.т.н.
профессор
кафедра электронной инженерии Уфимский государственный авиационный технический университет
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧА-КАРДИОЛОГА
Аннотация: проведен обзор методов анализа ЭКГ сигнала. Предложено программно-аппаратное решение для диагностики желудочковой экстрасистолии. Система поддержки принятий решений позволяет ускорить выявление патологий.
Ключевые слова: электрокардиограмма, поддержка принятия решений, желудочковая экстрасистолия.
Gabdullin E. T. graduate student Demin A. Yu., doctor of technical sciences
professor
department of electronic engineering Ufa State Aviation Technical University
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR A CARDIOLOGIST
Abstract: a review of methods for analyzing the ECG signal was carried out. A software and hardware solution for diagnosing ventricular extrasystoles is proposed. The decision support system makes it possible to accelerate the detection of pathologies.
Keywords: electrocardiogram, decision support, ventricular extrasystole.
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются самые распространенные и опасные в современном мире [1]. Они являются причиной высокого числа летальных исходов, поэтому борьба с этими болезнями входит в число самых важных задач медицинской науки и здравоохранения. Люди, страдающие ССЗ или подвергающиеся высокому риску таких заболеваний (в связи с наличием одного или нескольких факторов риска, таких как повышенное кровяное давление, диабет или уже развившееся заболевание), нуждаются в раннем выявлении и оказании помощи путем консультирования и, при необходимости, приема лекарственных средств. Одним из наиболее широко распространенных и
эффективных методов выявления признаков ССЭ является электрокардиография (ЭКГ). Однако, несмотря на распространённость метода все же есть проблемы с его использованием - метод содержит достаточно большой объем информации, который необходимо проанализировать, поэтому если в любой поликлинике Вам могут за несколько минут снять ЭКГ, то расшифровка записи является отдельной сложной задачей, которой должен заниматься медицинский персонал, имеющий достаточно высокую квалификацию и вот этот этап уже может занять достаточно большое количество времени.
Существует множество аппаратуры для снятия и анализа, ЭКГ. Следует отметить, что особенно эффективное использование медицинской аппаратуры на современном этапе стало возможно благодаря появлению микропроцессорной обработки данных, поскольку приборы на основе микро-ЭВМ производят сложную математическую обработку данных.
В реализуемой магистерской работе предложено программно -аппаратное решение, позволяющее упростить обработку ЭКГ с целью диагностики желудочковой экстрасистолии. Новизна данной работы заключается в разработке системы поддержки принятия решений при диагностике желудочковой экстрасистолии с применением цифровой фильтрации сигнала (для облегчения работы программы при расчете и анализе параметров) и программы анализа ЭКГ на наличие признаков желудочковой экстрасистолии.
На рис. 1 показана структура электрокардиографа, в ней блок фильтров реализуется на базе операционных усилителей и как правило, такие фильтры имеют не очень высокий порядок, поэтому в записанном сигнале ЭКГ могут присутствовать не до конца отфильтрованные составляющие. Для того, чтобы организовать качественную фильтрацию сигнала в алгоритме обработки предлагается реализовать цифровые фильтры высокой и низкой частот 8 порядка, это решение также позволит работать с уже имеющимися записями сигналов ЭКГ с недостаточной степенью фильтрации.
Рисунок 1 - Обобщённая структура электрокардиографа на основе микроконтроллера с аналого-цифровым преобразователем
Основные ЭКГ признаки желудочковой экстрасистолии:
- преждевременное внеочередное появление на ЭКГ изменённого желудочкового комплекса QRS;
- отсутствие перед желудочковой экстрасистолой зубца Р;
- значительное расширение желудочковых комплексов более 0,12 с и деформация экстрасистолического комплекса QRS;
- расположение сегмента RS - T и зубца T экстрасистолы противоположно от основного зубца комплекса QRS;
- в большинстве случаев после желудочковой экстрасистолы регистрируется полная компенсаторная пауза (сумма интервалов от синусового комплекса до экстрасистолы и от экстрасистолы до следующего синусового комплекса равна двум интервалам R-R синусового ритма).
- продолжительность QRS более 0,11 сек.
Существует несколько вариантов обработки сигналов ЭКГ, как показал проведенный нами обзор [2-6], наиболее подходящим для микропроцессорной обработки с помощью микроконтроллеров среднего уровня является алгоритм Пана-Томпкинса который рассчитан на работу в реальном времени и основан на анализе ширины, наклона и амплитуды QRS-комплексов. Алгоритм состоит из последовательных фильтров и методов: фильтра нижних частот, фильтра верхних частот, оператора производной, возведение в квадрат, интегрирование, адаптивной пороговой процедуры и процедуры поиска.
На рис. 2 представлена разработанная блок-схема для реализации алгоритма.
Рисунок 1 - блок-схема для реализации алгоритма обработки.
В результате написания работы реализована система поддержки принятия решений при диагностике желудочковой экстрасистолии, которая является частью блока обработки кардиосигнала в электрокардиографе. Написана программа с использованием решающего правила Пана-Томпкинса [2], которая по вычисленным параметрам RR -интервала и коэффициента формы, классифицирует сегмент как нормальный комплекс либо комплекс желудочковой экстрасистолии.
Экспериментальные исследования на учебных фрагментах реальных ЭКГ показали, что программа классифицирует каждый сегмент верно и в каждом из отведений определяет комплекс с желудочковой экстрасистолией.
Использованные источники:
1. Всемирная организация здравоохранения: Сердечно-сосудистые заболевания. URL: www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds) (дата обращения 20.04.2022 г.)
2. Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. / пер. с англ. под ред. А. П. Немирко. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2010. -440 с.
3. Свешников, К.В. Исследование методов и алгоритмов автоматизированного анализа электрокардиосигнала при кардиостимуляции: Дисс.. канд. техн. наук. - СПб.: ЛЭТИ, 2010. - 173 с.
4. Нестерова Е.А. Основы электрокардиографии. Нормальная ЭКГ //Кардиология: новости, мнения, обучение. 2016. № 2 (9). С. 77-85.
5. Елисеева Л.Н., Сирунянц А.А., Самородская Н.А., Басте З.А. Основы электрокардиографии для студентов медицинских ВУЗов (обучающий материал и атлас учебных электрокардиограмм) //Международный журнал экспериментального образования. 2012. № 10. С. 98-99.
6. Дубровин В.И., Твердохлеб Ю.В. Усовершенствование методов анализа ЭКГ-сигналов на основе вейвлет-преобразования в системе электрокардиографии высокого разрешения //Радиоэлектроника, информатика, управление. 2011. № 1 (24). С. 91-98.
