Научная статья на тему 'Систематизация методов анализа ЭКГ с учетом их помехоустойчивости'

Систематизация методов анализа ЭКГ с учетом их помехоустойчивости Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
400
125
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
CИГНАЛ / КЛАССИФИКАЦИЯ / ИНФОРМАТИВНЫЙ ПРИЗНАК / ОБНАРУЖЕНИЕ / A SIGNAL / CLASSIFICATION / AN INFORMATIVE SIGN / DETECTION

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Истомин Борис Александрович

Приведена дихотомическая классификация процедур, используемых в алгоритмах обнаружения QRS-комплексов с целью определения наиболее помехоустойчивых.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ORDERING OF METHODS OF THE ECG ANALYSIS TAKING INTO ACCOUNT THEIR NOISE STABILITY

In article dichotomizing classification of the procedures used in algorithms of detection of QRS-complexes for the purpose of definition of most noiseproof is resulted.

Текст научной работы на тему «Систематизация методов анализа ЭКГ с учетом их помехоустойчивости»

УДК 615.47

Б.А. Истомин

СИСТЕМАТИЗАЦИЯ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ЭКГ С УЧЕТОМ ИХ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ

Приведена дихотомическая классификация процедур, используемых в алгоритмах обнаружения QRS-комплексов с целью определения наиболее помехоустойчивых.

Сигнал; классификация; информативный признак; обнаружение.

B.A. Istomin

ORDERING OF METHODS OF THE ECG ANALYSIS TAKING INTO ACCOUNT THEIR NOISE STABILITY

In article dichotomizing classification of the procedures used in algorithms of detection of QRS-complexes for the purpose of definition of most noiseproof is resulted.

A signal; classification; an informative sign; detection.

Форма QRS-комплексов определяется физиологическими особенностями конкретного пациента, расположением электродов для съема ЭКС, патологиями сердечно-сосудистой системы. Каждая реализация ЭКС характеризуется индиви-QRS- ,

реализации ЭКС могут происходить медленные или скачкообразные изменения формы. Изменчивость формы QRS-комплексов ведет к изменению их амплитудновременных и частотных параметров.

При реализации некоторых диагностических методик, связанных с исследованием ЭКС в присутствии стресса, а также в режиме двигательной активности пациентов (холтеровское мониторирование, нагрузочные тесты), повышается как интенсивность помех, так и изменчивость QRS-комплексов. В этих случаях для QRS-

признаков сигнала от помех, которые находятся в корреляционных, спектральных,

, , .

Несмотря на изменчивость, существуют общие закономерности, наблюдаемые в конфигурации формы QRS-комплексов [1]:

1. Основная энергия типичных QRS-комплексов сосредоточена в области частот от 2 до 20 Гц с максимумом на частоте около 12 Гц.

2. QRS- -

намике сердечного ритма.

3. QRS-комплекс имеет определенную структуру и состоит из нескольких

( 1 7).

4. -.

5. Амплитуда QRS-комплекса лежит в диапазоне 0,6-4,1 мВ.

6. Длительность QRS-комплекса находится в диапазоне 50-180 мс.

7. 5-225 / ;

8. QRS- .

Кроме достоверности обнаружения факта наличия QRS-комплекса, важным параметром алгоритмов обнаружения является точность определения его временного местонахождения в случае обнаружения самого QRS-комплекса. Особенно этот параметр имеет значение при наличии в исследуемом ЭКС QRS-комплексов .

положения обнаруженного элемента в [2] используются Detection Accuracy (%), Position Accuracy (мс), в [1] - временная неопределенность обнаружения (ВНО), . . -, . абсолютной погрешностью

п

S

i=1

,оп ,оои

Т — Т;

А т =

n

. о

и СКО от временного положения опорной точки Т i

а. =

n

ZS+ОП ,ООН\2 (Ті — Ті )

i=1

п

, ап

где Т. - момент времени, соответствующий истинному положению опорной

точки, Т. - момент времени, соответствующий обнаруженному положению

элемента, п - количество элементов (рИЗ-комплексов) в исследуемом ЭКС.

Алгоритмы обнаружения рИЗ-комплексов являются предметом исследования и разработки на протяжении нескольких десятилетий. Особый интерес представляет обнаружение рИЗ-комплексов ЭКС в режиме реального времени.

Для сравнения алгоритмов обнаружения между собой, выявления лучших из них по различным критериям, изучения тенденций и направлений совершенствования проводится их классификация. Известно несколько вариантов классификаций алгоритмов обнаружения рИЗ-комплексов [3-5]. Все они имеют определенные недостатки, в первую очередь группы не имеют явно выраженных признаков.

Прежде чем проводить классификацию алгоритмов обнаружения, представим их в виде нескольких последовательных этапов (рис. 1):

♦ предварительная обработка сигнала, с целью его выделения на фоне помех (чаще всего линейная частотная фильтрация);

♦ специфическое преобразование, обеспечивающее формирование инфор-

( );

♦ сравнение с порогами и принятие решения.

ЭКС Предобраб Специфиче Решающее QRS

р отка ЭКС ское правило

преобразов обнаружен

ание ИЯ

Рис. 1. Обобщенная структура типового алгоритма обнаружения

QRS-кoмmeкcoв

Хотя структура, показанная на рис. 1, достаточно обобщенная и простая, тем не менее, практически все алгоритмы обнаружения рИЗ-комплексов можно представить в таком виде. Очевидно, что метод формирования информативных признаков (второй этап) является определяющим и влияет на построение решающего правила .

размерности вектора, представляющего обнаруживаемый сигнал, но и обеспечение высокой достоверности правильного распознавания, что достигается устранением избыточной информации. Поэтому успешность обнаружения рИЗ-комплексов в значительной мере определяется удачным выбором метода получения ИП ЭКС. При этом специфическое преобразование отнюдь не должно сохранять исходных данных сигнала, в данном случае, возможно любое видоизменение - главным требованием является выделение информативных признаков над неинформативными.

, - , -ского преобразования дает сигнал, совершенно отличный от исходного, что позволяет в дальнейшем эффективно находить информативные признаки.

Принимая во внимание ключевую роль второго этапа, классифицировать алгоритмы обнаружения целесообразно по признакам специфического преобразования.

Предложена дихотомическая классификация алгоритмов обнаружения рЯБ-комплексов, которая приведена на рис. 2. В основу классификации положены следующие ключевые признаки:

♦ вид прео бразования;

♦ наличие деком позиции сигнала;

♦ наличие адаптации к изменениям свойств сигналов и помех;

♦ чувствительность к изменениям свойств сигналов и помех;

♦ вид базовой математической операции обработки.

Рис. 2. Дихотомическая классификация алгоритмов обнаружения ОКБ-комтексов 88

Раздел I. Медицинская диагностика и терапия

По виду специфического преобразования алгоритмы обнаружения делятся на линейные и нелинейные. Традиционно для предварительной обработки ЭКС в основном применяются методы частотной линейной фильтрации, что связано с наличием подходящего математического аппарата, простотой интерпретации и расчета . , -ров не позволяет получить эффективные обнаружители QRS-кoмплeкcoв ЭКС.

Применение нелинейных процедур при обнаружении позволяет подчеркнуть некоторые особенности QRS-кoмплeкcoв и повысить эффективность их обнаружения. Примером обнаружителя на основе нелинейных процедур является классический алгоритм Пана-Томпкинса (нелинейная процедура - возведение в квадрат) [6], другие нелинейные алгоритмы: обнаружитель на основе произведения двух сигмоидальных функций [7] и ранговые алгоритмы обнаружения [1].

По наличию декомпозиции сигнала алгоритмы обнаружения могут базироваться на разложении ЭКС по базисным функциям или же без такового. В первом случае формирование признаков осуществляется в преобразованном пространстве, где из п-мерного вектора признаков в другом пространстве получают вектор признаков меньшей размерности, во втором случае формирование ИП происходит в области исходного описания сигналов, путем сокращения избыточности. Разложение сигналов по опорным базисам является традиционным приемом для определения интегральных ИП (коэффициентов разложения) в задачах медицинской и тех.

системам базисных функций. Выбор базиса во многом обусловлен спецификой , , .

Эффективность обнаружения достигается за счет разделения в пространстве признаков информации о помехах и сигнале с последующим использованием . -зуются линейные ортогональные преобразования и, в частности, те из них, которые имеют быстрый вычислительный алгоритм, обеспечивающий возможность оперативного анализа данных. Для обнаружения рИЗ-комплексов ЭКС представляют интерес базисы, обладающие свойствами локальности и адаптивности. На практике широкое распространение получили вейвлет-б^исы, обладающие свойством локализации рИЗ-комплексов [5] и адаптивный базис Карунена-Лоэва.

При исследовании ЭКС, как правило, нет полного объема априорных сведений о свойствах сигналов и помех, требуемых классической теорией статистического синтеза информационных систем. В связи с этим необходимо создание обнаружителей рИЗ-комплексов, которые могли бы успешно функционировать в условиях непредвиденных изменений характеристик сигналов и помех. Решение этой задачи идет в двух направлениях:

♦ адаптивное, состоящее в подстройке структуры и параметров обнаружителей при изменении условий функционирования;

♦ ( ), -ствительности обнаружителей к изменениям свойств сигналов и помех.

, -ров сигналов и помех. Если же число неизвестных параметров велико, то адаптация неэффективна, и тогда применяют непараметрические методы, основанные на теории непараметрической проверки гипотез. Инвариантные свойства непараметрических процедур достигаются общим для всех них техническим приемом: на начальном этапе обработки сокращается избыточность входной информации путем редукции таким образом, чтобы полученные данные оказались инвариантными к некоторым характеристикам входных данных (форме рИЗ-комплексов, ЧСС, отведению, индивидуальным особенностям ЭКС, распределению входных данных и т.д.).

В качестве математических операций, лежащих в основе обнаружителей QRS-комплексов, широко применяется дифференцирование и интегрирование. Для QRS-комплекса характерна наибольшая скорость изменения напряжения, а поскольку скорости соответствует оператор производной, то операция du/dt является наиболее логичной для специфического преобразования. Дифференцирование ЭКС позволяет усилить высокочастотные компоненты, к которым, в первую , QRS- ,

P и T. Повторное дифференцирование почти полностью подавляет низкочастотный дрейф изолинии.

Кроме высокой скорости изменения сигнала, QRS-комплексы имеют достаточно большую площадь. Интегрирование ЭКС в скользящем окне устраняет высокочастотные случайные помехи и позволяет получить сигнал, пропорциональ-. , -ненты ЭКС (зубцы P и T), то на выходе интегратора получим единственный им, QRS- .

Многие алгоритмы обнаружения QRS-комплексов, в частности алгоритм Пана-Томпкинса [6], сочетают в своем составе обе операции (дифференцирование с

), -

жен ия QRS.

Предложенная классификация является достаточно обобщенной, но позволяет четко разделить все известные алгоритмы обнаружения QRS-комплексов по ключевым признакам и может служить базой для создания подробной и полной .

Анализ классификационных групп позволяет сделать вывод о том, что наи-

QRS-

, , адаптивного и инвариантного подхода, а также при использовании фильтрующих свойств операторов дифференцирования и интегрирования.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Кривоногов Л.Ю. Методы и алгоритмы помехоустойчивой обработки электрокардиографической информации: Дисс... канд. техн. наук. - Пенза, 2003.

2. Diery A., Rowlands D., James D.A., Cutmore T. Nonlinear processing techniques for P-wave

detection and classification: a review of current methods and applications.

http://www.aprs.org.au/anziis2003/Papers/paper173.pdf.

3. . .

электрофизиологических сигналов: Дисс. канд. техн. наук. - М., 2002.

4. Барановский АЛ., Калиниченко AM., Манило Л.А. и др. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов / Под ред. A.J1. Барановского и АЛ. Немирко. - М.: Радио и связь, 1993.

5. Ладяев, ДА. Алгоритм обнаружения QRS-комплексов ЭКГ-сигналов на основе вейвлет-преобразования: Дисс. канд. техн. наук. - Саранск, 2007.

6. Pan J., Tompkins W.J. A real time QRS detection algorithm. IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. BME-32, 1985. - P. 230-236.

7. . .

нелинейных преобразований электрокардиосигнала в режиме реального времени: Дисс. канд. техн. наук. - Рязань, 2008.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Истомин Борис Александрович

Пензенский государственный университет.

E-mail: [email protected].

440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

Тел.: 88412563511.

Istomin Boris Aleksandrovich

Penza State University E-mail: [email protected])

40, Krasnaya street, Penza, 440026, Russia. Phone: +78412563511.

УДК 615.47

T.B. Истомина, НЛ. Ординарцева

СПОСОБЫ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

Рассмотрена специфика медицинских измерений и медицинской диагностики с учётом свойств медико-биологических объектов как объектов измерения.

Биологический объект; медико-биологические исследования; диагностика; измерение; ; .

T.V. Istomina, N.P. Ordinartseva METHODS TO RAISE RELIABILITY RESULTS IN MEDICAL DIAGNOSIS

Specific features of medical measurement and medical diagnosis are presented due to specifications of medical-biological subjects as objects of measurement.

Biological subject; medical-biological research; diagnosis, measurement; error; accuracy; reliability.

Результативность любого лечения во многом определяется достоверностью результатов медицинской диагностики.

Важность обеспечения единства и правильности диагностических данных и точной дозировки лечебных процедур ни у кого не вызывает сомнения. Достоверность результатов медицинской диагностики, т.е. вероятность правильности установленного заключения о сущности болезни и состоянии пациента в принятой ме-

, -

[1].

Однако следует обратить внимание, что в случае медико-биологической диагностики информативным является не абсолютное значение измеряемого параметра в физических единицах, а отклонение измеренного значения от индивидуальной или групповой нормы, в свою очередь являющейся лишь оценкой реального диагностического правила. Диагностическая ценность измерения в «единицах нормы» зависит от точности установки границ нормы и патологии и вариации физиологического параметра. В данном случае «нормой» являются оценки по измеряемому физиологическому параметру выборок здоровых и больных данной формой заболевания. Иными словами, в силу специфики медико-биологической диагностики информативным является не столько сам результат измерения, а его сопоставление с индивидуальной или групповой нормой. Так, в терапевтических процедурах важным является не только мощность источника, воздействующего на пациента, но и коли, .

Биологический объект - стохастическая нестационарная нелинейная система с распределёнными параметрами. То есть система, состояние которой может быть определено только с некоторой вероятностью, её параметры изменяются во времени и зависят от места измерения внутри или на поверхности организма. Условия, при которых систему можно считать детерминированной, стационарной, линейной

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.