Компьютерные методы автоматического анализа экг в системах кардиологического наблюдения
|
|
Скачать 0.55 Mb.
|
1 2
|
На правах рукописи Калиниченко Александр Николаевич КОМПЬЮТЕРНЫЕ МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЭКГ В СИСТЕМАХ КАРДИОЛОГИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ Специальность: 05.11.17 – Приборы, системы и изделия медицинского назначения Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Санкт-Петербург – 2008 Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И.Ульянова (Ленина) Научный консультант – доктор технических наук, профессор Немирко А. П. Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Быков Р. Е. доктор технических наук, профессор Гельман В. Я. доктор технических наук Дюк В. А. Ведущая организация – Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана Защита диссертации состоится «___» _________ 2008 г. в час. на заседании совета Д 212.238.09 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан «____» ___________ 2008 г. Ученый секретарь совета Болсунов К.Н. ^ Актуальность работы. Приборы и системы для медицины постоянно совершенствуются и обновляются. Это связано, с одной стороны, с развитием технологической базы электроники и вычислительной техники, а с другой – с появлением новых медицинских технологий, совершенствованием существующих и с расширением сфер применения медицинской техники. Одна из наиболее важных задач медицинской электронной аппаратуры – это автоматический анализ биомедицинской информации, целями которого являются: оценка физиологических параметров организма, информационная поддержка диагностических решений врача, а также автоматическая диагностика патологических изменений состояния человека. В связи с этим, практически в любом виде медицинской аппаратуры в том или ином виде присутствуют вычислительные компоненты (микропроцессоры, встраиваемые микро-ЭВМ, персональные компьютеры), программное обеспечение которых реализует функции автоматической обработки данных. При оценке состояния сердца и сердечно-сосудистой системы ключевую роль играет анализ электрокардиограммы (ЭКГ), представляющей собой запись наблюдаемых на поверхности тела проекций объёмных электрических процессов, происходящих в сердце. ЭКГ несёт информацию как о текущем состоянии сердечно-сосудистой системы, так и о патологических изменениях в самом сердце. К настоящему времени проблема автоматической обработки и анализа электрокардиосигнала (ЭКС) сложилась в отдельное направление, разветвлённое на множество более частных задач, связанных с различными применениями и аспектами исследования сердечно-сосудистой системы. Одной из таких задач является длительный непрерывный контроль ЭКС, представляющий собой одну из важнейших функций аппаратуры для кардиологического наблюдения, к которой относятся приборы и системы для прикроватного и амбулаторного мониторного наблюдения ЭКГ, телеметрического наблюдения за состоянием организма, автономного контроля сердечной деятельности, функциональных исследований сердечно-сосудистой системы и решения ряда других задач. Автоматический анализ ЭКС представляет собой достаточно сложную теоретическую проблему. Это в первую очередь связано с физиологическим происхождением сигнала, которое обусловливает его недетерминированность, разнообразие, изменчивость, непредсказуемость, нестационарность и подверженность многочисленным видам помех. Повышение эффективности методов автоматической обработки и анализа ЭКС сдерживается ограничениями, связанными с вычислительной мощность используемых процессоров. Это в наибольшей степени относится к аппаратуре непрерывного наблюдения, так как обработка сигналов в ней должна выполняться в реальном масштабе времени. С другой стороны, производительность вычислительных средств постоянно повышается. В связи с этим, становятся востребованными такие методы обработки и анализа сигналов, применение которых в системах реального времени представлялось ранее технически неосуществимым. Основной задачей данной работы является разработка теоретической базы и практических методов для создания нового поколения алгоритмов длительного непрерывного автоматического анализа ЭКС, опирающихся на наиболее современные подходы к обработке сигналов и обладающие более высоким качеством работы, чем использовавшиеся ранее. Внедрение разработанных методов и алгоритмов в приборы и системы медицинского назначения позволяет обеспечить повышение точности и надёжности формируемых диагностических заключений, что, в конечном счёте, способствует повышению эффективности диагностики и лечения патологий сердечно-сосудистой системы человека. ^ Повышение точности и надёжности формирования диагностических заключений о состоянии сердечно-сосудистой системы человека в приборах и системах непрерывного кардиологического наблюдения за счёт развития новых компьютерных методов обработки электрокардиосигнала, а также создания алгоритмического и программного обеспечения, реализующего эти методы. Для достижения поставленной цели должны быть решены следующие задачи исследования.
^ Для решения поставленных теоретических задач в диссертационной работе использовались методы математической статистики, спектрального анализа, математического моделирования, распознавания образов, анализа случайных процессов. Экспериментальные исследования выполнены с использованием наборов реальных записей сигналов, полученных как непосредственно в медицинских учреждениях, так и из доступных банков данных, в частности, из баз данных, размещённых на сайте Массачусетского технологического института (США) «http://www.physionet.org/». Программное обеспечение для проведения экспериментов разрабатывалось с использованием программных сред MS Visual C++ и MATLAB. ^ результатов заключается в разработке и исследовании:
^ подтверждается результатами использования математических методов анализа, теории исследования случайных процессов, результатами экспериментов с использованием как модельных, так и реальных сигналов, оценкой эффективности разработанных алгоритмов и методов, а также результатами практического использования созданных алгоритмических и программных средств. ^ представляют следующие полученные в диссертационной работе результаты.
^
^ Полученные в диссертационной работе результаты теоретических и прикладных исследований использовались при выполнении НИР в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (более 20 проектов). В том числе по грантам РФФИ: 97-01-00260 «Исследование методов распознавания образов для анализа биомедицинских сигналов» (1997-1999); 00-01-00448 «Исследование методов обработки и распознавания биомедицинских сигналов» (2000-2002); 02-01-08073-инно «Разработка и создание опытного образца компьютерного комплекса для функциональных исследований в кардиологии» (2002-2004); 03-01-00216 «Исследование методов распознавания формы биомедицинских сигналов» (2003-2005); 06-01-00546 «Разработка методов и алгоритмов распознавания биомедицинских сигналов» (2006-2008); 08-01247-а «Компьютерный комплекс мониторного контроля» ЭКГ (2006 – 2008). В рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения» автор участвовал в выполнении проектов: 0201.05.251 «Разработка информационных технологий и инструментальных средств для создания и развития прикладных инструментальных систем в технике, образовании, медицине и в системах специального назначения» (1999-2001); 01.37.03.01.05 «Методы распознавания образов, обработки сигналов и изображений для самоорганизующихся систем» (2002-2004). Результаты научных исследований внедрены в виде пакетов прикладных программ в компьютерной системе мониторного контроля ЭКГ «РИТМОН» и диагностическом комплексе «Кардиометр-МТ», разработанных соответственно предприятиями Санкт-Петербурга ООО «Биосигнал» и ЗАО «Микард-Лана» совместно с СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Полученные в ходе исследований результаты внедрены в учебный процесс СПбГЭТУ «ЛЭТИ» по направлениям подготовки специалистов в области медицинского приборостроения: «Биомедицинская техника» и «Биомедицинская инженерия». Они включены в разработанные автором учебно-методические комплексы по дисциплинам: «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных», «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях». ^ Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 1980 – 2008 гг. более чем на тридцати конференциях и симпозиумах по проблемам теории и практики обработки и распознавания биосигналов, медицинского приборостроения и автоматизации электрокардиографических исследований, в том числе на следующих Международных и Всероссийских конференциях и симпозиумах: Всесоюзной научно-технической конференции «Проблемы создания технических средств для диагностики и лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы» (1990, Львов); 5th and 7th International Conference on Biomedical Engineering and Medical Informatics (SYMBIOSIS 1997, Brno; SYMBIOSIS 2003, St. Petersburg); • International Workshop «Biomedical Engineering & Medical Informatics» - BEMI'97, (1997, Gliwice, Poland); Международных конференциях «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (РОАИ-5-2000, Самара; РОАИ-6-2002, Великий Новгород; РОАИ-7-2004, С.-Петербург; РОАИ-8-2007, Йошкар-Ола; РОАИ-9-2008, Нижний Новгород.); II и VII Международных симпозиумах «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия» (КАРДИОСТИМ-1998, С.-Петербург; КАРДИОСТИМ-2000, С.-Петербург); The 24th and 35th Annual Conference Computers in Cardiology (1997, Lund, Sweden; 2008, Bologna, Italy); The 3rd European Medical and Biological Engineering Conference EMBEC´05 (2005, Prague, Czech Republic); а также на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (1980-2007 гг.) Публикации. По теме диссертации опубликованы 92 научные работы, из них: – 29 статей (опубликованных в ведущих рецензируемых журналах и изданиях, определенных ВАК Минобрнауки РФ – 11 статей), 57 работ – в материалах российских и международных научно-технических конференций, 1 монография, 5 официально зарегистрированных комплексов алгоритмов и программ. ^ Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 156 наименований, списка условных обозначений и аббревиатур. Основная часть работы изложена на 253 страницах машинописного текста. Работа содержит 84 рисунка и 22 таблицы. ^ Во введении к диссертационной работе обосновывается актуальность темы, формулируется цель работы, кратко излагаются основные решаемые задачи и полученные результаты, включая научную новизну и практическую ценность, рассмотрены используемые методы исследования, освещены итоги реализации результатов работы, приведены научные положения, выносимые на защиту, излагается краткое содержание работы. ^ представлен анализ проблем, связанных с автоматическим непрерывным анализом электрокардиосигнала в приборах и системах кардиологического наблюдения. Дан обзор современного уровня развития математических методов и алгоритмов автоматической обработки ЭКС. Отмечены существующие концептуальные трудности и сформулированы проблемы, требующие решения для достижения более высокой эффективности использования технических средств автоматического наблюдения за состоянием сердечно-сосудистой системы человека. Отмечено, что отдельным направлением развития медицинской техники, предназначенной для решения диагностических и терапевтических задач, связанных с сердечной деятельностью человека, являются приборы и системы кардиологического наблюдения, к которым относятся:
Представлен анализ задач автоматического анализа ЭКГ в системах кардиологического наблюдения, основными из которых являются:
Рассмотрены особенности электрокардиосигнала с точки зрения решения задач его автоматического анализа в режиме непрерывного мониторного контроля. Отмечено, что электрокардиосигнал обладает большим многообразием форм и изменчивостью. Сформулирован вывод о необходимости создания методов автоматического анализа электрокардиосигнала, способных адаптироваться как к характеру ЭКС конкретного пациента, так и к динамическим изменениям сигнала. Рассмотрен вопрос о выборе числа анализируемых отведений в системах кардиологического наблюдения. Отмечено, что при наличии технических и эксплуатационных возможностей в приборах и системах кардиологического наблюдения предпочтительнее использовать два и более отведения ЭКГ. В то же время, в разрабатываемых алгоритмах необходимо предусматривать способность к адаптации к фактически используемому числу каналов сигнала. Рассмотрены наиболее характерные виды помех, неизбежно присутствующих в электрокардиосигнале при его длительном наблюдении:
Рассмотрены предлагаемые в литературных источниках методы предварительной обработки ЭКС. Данные методы основаны преимущественно на математическом аппарате линейной цифровой фильтрации и выполняют две основные функции:
Предложена и обоснована следующая последовательность этапов предварительной обработки ЭКС:
Рассмотрены существующие подходы к решению задачи обнаружения QRS-комплекса ЭКГ, в основе которых лежат следующие группы методов:
Отмечено, что учитывая специфику ЭКС при длительном кардиологическом наблюдении, предпочтение следует отдавать методам, опирающимся на наиболее общие свойства и характеристики сигнала. Этому требованию в наибольшей степени удовлетворяют методы, основанные на использовании цифровой фильтрации. Рассмотрены наиболее широко используемые методы классификации QRS-комплексов ЭКГ по типам их морфологий:
Отмечены сильные и слабые стороны каждого из методов и предложено исследовать возможность решения задачи классификации форм QRS-комплексов путём комбинированного использования трёх наиболее распространённых и относительно простых в вычислительном отношении подходов: на основе признаков формы, корреляционного и спектрального методов. Рассмотрены существующие методы анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), используемые для получения количественных оценок регуляторного воздействия различных отделов вегетативной нервной системы на ритм сердца. Отмечено существование ряда проблем, затрудняющих получение корректных оценок спектральных показателей ВСР: нестационарность анализируемого сигнала, а также наличие в сигнале нарушений непрерывности, вызываемых помехами, нарушениями ритма и ошибками предшествующих алгоритмов обнаружения QRS-комплекса ЭКГ. Рассмотрены методы и средства оценки качества разрабатываемых алгоритмов и программ автоматического анализа ЭКС, в частности – базы верифицированных записей электрокардиосигналов. Сформулированы требования, которые должны предъявляться к составу проверочных баз данных и к их программному обеспечению. Отмечено, что в наибольшей степени этим требованиям удовлетворяет база данных аритмий Массачусетского технологического института (MIT/BIH), которая в настоящее время де-факто стала всеобщим признанным стандартом для тестирования приборов, систем и программных средств, предназначенных для кардиологического наблюдения. На основании проведённого анализа современного состояния методов автоматического непрерывного анализа электрокардиосигнала сформулирован вывод о необходимости комплексного подхода к разработке новых алгоритмов и методов. Комплексность, в частности, должна проявляться в согласованности всех этапов обработки сигнала, как по входным и выходным данным, так и по виду применяемых математических методов. Предложена обобщённая структура комплекса алгоритмов автоматического анализа электрокардиосигнала в системах кардиологического наблюдения, включающая следующую последовательность процедур:
Сформулированы выводы по результатам рассмотрения состояния проблемы, а также актуальные задачи непрерывной автоматической обработки ЭКС, решение которых является предметом исследования в данной работе. ^ посвящена исследованию процедур предварительной фильтрация ЭКС, предшествующих алгоритмам, которые осуществляют анализ сигнала, и служащих для выполнения преобразований сигнала, направленных на улучшение условий работы и повышение эффективности этих алгоритмов. Предложено использовать следующую последовательность процедур предварительной обработки электрокардиосигнала:
На основании анализа публикаций по оперативному анализу ЭКС предложено использовать частоту дискретизации равную 250 Гц, что отражает разумный компромисс между достижением удовлетворительной точности представления ЭКС и стремлением к снижению вычислительных затрат при обработке сигнала в реальном масштабе времени. В работе предложена методика экспериментального исследования алгоритмов предварительной фильтрации ЭКС, в основе которой лежит задача обеспечения наилучших условий для выделения желудочковых комплексов ЭКГ на фоне других компонент кардиоцикла и помех. Исследование алгоритмов выполнено с использованием специально сформированного набора записей реального электрокардиосигнала. Данный набор включает 50 трёхканальных записей ЭКГ, длительностью по 60 с каждая. Частота дискретизации ЭКС составляет 250 Гц, а разрядность цифро-аналогового преобразования – 12 бит. Фрагменты были отобраны таким образом, чтобы они не содержали существенных помех и в то же время включали как QRS-комплексы фонового ритма, так и патологические желудочковые комплексы. Общее число QRS-комплексов в наборе – 3384, в том числе 3113 комплексов фонового ритма и 271 комплекс патологической формы. Все фрагменты ЭКГ были приведены к нулевым средним значениям и верифицированы: отмечены границы каждого комплекса и условный класс формы. Сформированный набор записей был случайным образом разделён на 2 одинаковых по объёму поднабора: обучающий (используемый для оптимизации параметров алгоритмов) и контрольный (для оценки качества разработанных алгоритмов). В качестве модели помехи предложено выбрать реализацию нормально распределённого белого шума, спектр которого ограничен полосой частот, соответствующей полосе пропускания аналогового тракта стандартного усилителя электрокардиосигнала (от 0,05 Гц до 100 Гц). Сгенерированная с использованием программного датчика случайных чисел реализация помехи после полосовой цифровой фильтрации была приведена к нулевому среднему значению и к единичному стандартному отклонению. Для получения сигнала с заданным отношением сигнал/шум соответствующая реализация ЭКГ суммировалась с помехой, делённой на требуемое значение отношения сигнал/шум. Для исследования алгоритмов предварительной фильтрации предложено выбрать в качестве меры искажения электрокардиосигнала в результате обработки относительное изменение размаха анализируемого желудочкового комплекса, а изменение помехи оценивать по отношению значений её стандартного отклонения до и после фильтрации. В работе показано, что наиболее подходящим классом фильтров для предобработки ЭКС являются нерекурсивные цифровые фильтры с симметричной импульсной характеристикой и нечётным числом коэффициентов, определяемые разностным уравнением вида:  ,где  – соответственно отсчёты входного и выходного сигналов,  – коэффициенты фильтра, а  – нечётное целое число, характеризующее количество коэффициентов. Такие фильтры всегда устойчивы, имеют гарантированную линейную фазовую характеристику и вносят в сигнал постоянную задержку, равную целому числу интервалов дискретизации.По результатам экспериментального исследования процедур фильтрации нижних и верхних частот были определены диапазоны оптимальных значений частоты среза  и ширины переходной полосы  для обоих видов фильтров, значения которых составили:
Предложены практические варианты обоих фильтров, удовлетворяющие этим условиям и имеющие такие значения коэффициентов, которые позволяют выполнять цифровую фильтрацию только средствами целой арифметики компьютера, что существенно снижает затраты времени процессора. Данные ФНЧ и ФВЧ имеют соответственно следующие наборы коэффициентов:  ; .Для устранения из ЭКС сетевой наводки промышленной частоты 50 Гц предложено использовать адаптивную цифровую фильтрацию. Это обусловлено тем, что адаптивные фильтры при сравнительной простоте их реализации обеспечивают высокую эффективность подавления синусоидальной составляющей заданной частоты, а также то, что они способны подстраиваться под сетевую наводку и компенсировать ее, не влияя на близкие по частоте составляющие полезного сигнала. Рассмотрен алгоритм адаптивной компенсации сетевой наводки, основанный на принципе минимизации полной выходной мощности. Параметром, оказывающим наибольшее влияние на качество фильтрации, является шаг адаптации алгоритма. Исследовано влияние шага адаптации на добротность фильтра, скорость настройки и на вносимые в электрокардиосигнал искажения. На рис. 1 показаны последовательные стадии предварительной обработки фрагмента электрокардиосигнала с использованием предложенных фильтров.  Рис. 1. Этапы предварительной обработки электрокардиосигнала. Предложен метод контроля уровня помех в сигнале, основанный на оценке относительного содержания в сигнале высокочастотных составляющих. Выделение высокочастотной составляющей сигнала предложено осуществлять с использованием фильтра второй разности отсчётов, определяемого уравнением  , где – соответственно отсчёты входного и выходного сигналов. Текущее значение оценки уровня помех рассчитывается с использованием рекуррентной формулы скользящего среднего: ,где  – сигнал с выхода фильтра второй разности, а  – размер скользящего окна в отсчётах. Решение о наличии в сигнале помехи в момент времени, соответствующий отсчёту с индексом  , принимается при выполнении одного из следующих условий: ,где  – выбранные экспериментально константы. |
;
.
1 2
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Похожие:
База данных защищена авторским правом ©MedZnate 2000-2016
allo, dekanat, ansya, kenam
обратиться к администрации | правообладателям | пользователям
allo, dekanat, ansya, kenam
обратиться к администрации | правообладателям | пользователям