WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     ||
|

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:

  • для ФНЧ – ;
  • для ФВЧ –.

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.

Третья глава посвящена исследованию алгоритмов обнаружения QRS-комплекса ЭКГ.

Рассмотрены и исследованы шесть различных вариантов цифровых дифференциаторов (как описанных в литературе, так и предложенных автором), служащих для выделения QRS-комплекса непосредственно на входе процедуры его обнаружения. При этом в качестве критериев оценки эффективности предложено использовать показатели, характеризующие как степень относительного ослабления зубцов Р и Т, так и эффективность выделения желудочковых комплексов на фоне широкополосных шумов. По результатам проведённых исследований предложено использовать сглаживающий дифференциатор, определяемый уравнением:

,

где – соответственно отсчёты входного и выходного сигналов.

Рассмотрен вариант простейшего порогового алгоритма обнаружения QRS-комплекса, на вход которого может быть подан взятый по модулю сигнал с выхода предложенного выделителя желудочкового комплекса. Показано, что при отсутствии существенных помех, а также низкоамплитудных QRS-комплексов, такой алгоритм способен эффективно обнаруживать желудочковые комплексы на фоне других компонентов ЭКГ. В то же время, для практического использования в системах кардиологического контроля необходимо применение более сложных алгоритмов, обладающих способностью к адаптации и учёту контекста электрокардиосигнала.

С целью разработки практического алгоритма обнаружения QRS-комплекса, на основе статистического анализа реальных записей ЭКГ были определены соотношения, характеризующие зависимости длительностей некоторых интервалов кардиоцикла от величины RR-интервала :

;

;

.

Здесь – интервал от вершины R-зубца до вершины Т-зубца, – соответственно нижняя и верхняя границы возможного разброса параметра, – интервал от вершины Р-зубца до вершины R-зубца.

Ниже приводится краткое описание предложенного алгоритма обнаружения желудочкового комплекса. Предполагается, что к моменту начала поиска очередного желудочкового комплекса известны:

  • опорная точка (точка в пределах комплекса, относительно которой вычисляется оценка RR-интервала) последнего обнаруженного ()-го желудочкового комплекса, которая для удобства изложения далее будет принята за исходный момент времени (т.е. будет считаться, что );
  • текущее среднее значение максимальной амплитуды входного сигнала алгоритма для участков, содержащих желудочковые комплексы;
  • текущее среднее значение величин RR-интервалов.

На первом этапе работы алгоритма вычисляются величины параметров, зависящих от текущих значений и, т. е. интервалы времени, интервал, а также – тангенс угла наклона порога обнаружения на его спадающем участке. Здесь – эмпирически определенные постоянные коэффициенты алгоритма. Промежуток времени от исходной точки до момента пропускается, так как предполагается, что на этом участке не может встретиться очередной комплекс. Начиная с отсчета, соответствующего моменту времени выставляется линейно спадающий порог, начальное значение которого равняется. Наклон этого порога характеризуется параметром и определяется точкой, в которой его значение становится равным величине (где ). Спад порога продолжается до момента времени, после чего порог остается неизменным до обнаружения следующего желудочкового комплекса и равняется (где ).

Если, начиная с момента, абсолютное значение некоторого отсчета превысит текущее значение порога, то предполагается наличие на соответствующем участке сигнала очередного желудочкового комплекса. Сигнал просматривается на 0,15 с вперед, и если зафиксированное значение текущего максимума не превышено, то комплекс считается предварительно обнаруженным. Если ранее, чем через 0,15 с от момента времени, соответствующего текущему максимуму, будет найден отсчет, значение которого больше или равно, то фиксируется новое значение переменной и процедура просмотра вперед повторяется до тех пор, пока не будет найден абсолютный максимум, превышающий текущее значение порога на интервале ±0,15 с.

Далее, если значение зафиксированного максимума, ниже величины (где ), то предполагается, что этот максимум может принадлежать P-зубцу. На интервале от до выставляется новый порог, равный (где ). Если этот порог не превышен в пределах указанного интервала времени, то очередной комплекс считается обнаруженным, а точка, где зафиксировано значение последнего текущего максимума (отсчет с индексом ) принимается за предварительную опорную точку найденного желудочкового комплекса. В противном случае, ранее найденный максимум считается принадлежащим P-зубцу и анализ сигнала продолжается уже для нового текущего максимума.

После того как обнаружен желудочковый комплекс, выполняется определение его опорной точки. Оценка RR-интервала, предшествующего -му найденному комплексу, вычисляется, как промежуток времени между опорными точками двух последних комплексов:

.

Текущие средние значения и обновляются с учетом величин и, соответствующих вновь обнаруженному (-му) комплексу. За исходный момент времени принимается отсчет с индексом и происходит возврат к процедуре поиска очередного желудочкового комплекса.

В алгоритме, предложенном в предыдущем разделе, используются четыре постоянных коэффициента (), которые выбраны с учётом статистических оценок соответствующих характеристик электрокардиосигнала.

Для уточнения опорной точки, определённой описанным выше алгоритмом, предложена процедура, основанная на вычислении площади под кривой сигнала на участке QRS-комплекса, обладающая более высокой устойчивостью к изменениям сигнала и помехам.

Предложенный алгоритм обнаружения QRS-комплекса был положен в основу алгоритма, использующего два или три отведения ЭКГ. В качестве входного сигнала для этого алгоритма используется суммарный сигнал, получаемый соответственно из двух или трёх отведений ЭКГ, прошедших описанные выше процедуры предобработки и выделения QRS-комплекса. Логика работы алгоритма остаётся той же, но отличаются значения некоторых из используемых параметров. Кроме того, в алгоритм добавлена возможность его автоматической перестройки при внезапном изменении числа входных каналов, что отражает часто встречающуюся в ходе длительного наблюдения ЭКГ ситуацию, когда по каким-либо причинам сигнал на отдельных каналах может временно пропадать и потом восстанавливаться.

Тестирование разработанных алгоритмов осуществлялось с использованием контрольного набора данных. При этом оценка качества выполнялась с использованием критериев, предложенных для тестирования детекторов QRS-комплексов с использованием стандартной базы данных аритмий MIT-BIH:

,

.

Показатель носит название чувствительности и определяется как процент числа правильно обнаруженных комплексов по отношению к сумме этой величины и числа пропущенных алгоритмом комплексов. Показатель называют положительной предсказательностью и определяют как процент по отношению к сумме и числа ошибочно обнаруженных комплексов.

Для сравнительной оценки качества разработанного алгоритма (алгоритма А) он сопоставлялся с разработанным ранее аналогичным по назначению алгоритмом (алгоритмом Б), который использовался в первоначальных версиях программного обеспечение мониторной системы «РИТМОН» и комплекса для функциональных исследований «Кардиометр-МТ» (см. главу 6). В таблице 1 приведены результаты оценки качества работы всех вариантов алгоритмов.

Таблица 1. Оценки качества алгоритмов обнаружения QRS-комплексов, полученные на контрольном наборе записей ЭКГ.

Алгоритм

Число отведений

Показатель

Отношение сигнал/шум

Без помехи

20:1

15:1

10:1

А

1

, %

100,0

99,77

99,45

95,9

, %

100,0

99,75

98,8

88,7

2

, %

100,0

99,89

99,61

96,8

, %

100,0

99,86

99,1

92,2

3

, %

100,0

99,90

99,72

97,0

, %

100,0

99,88

99,2

93,1

Б

1

, %

100,0

99,7

99,2

95,1

, %

100,0

99,7

98,3

82,3

Как видно из таблицы, наиболее существенное улучшение качества работы алгоритма достигается за счёт использования двух отведений вместо одного. Обработка сигнала одновременно по трём отведением даёт относительно небольшой прирост качества по сравнению с вариантом двух отведений. При отношении сигнал/шум ниже 15:1 качество всех алгоритмов резко ухудшается, хотя алгоритмы, использующие два или три отведения, оказываются более помехоустойчивыми.

Оценки качества, полученные с использованием записей из базы данных MIT-BIH, приведены в таблице 2.

Таблица 2. Оценки качества алгоритмов обнаружения QRS-комплексов, полученные с использованием записей из базы данных MIT-BIH.

Pages:     ||
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.