Имитирующая программа для проверки эффективности алгоритмов обработки электрокардиосигналов

УДК 615.471:617.7

О. М. Андреева, канд. техн. наук, А. С. Красичков, канд. техн. наук, А. А. Соколова, аспирант, Т. А. Танасиенко, инженер,

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»

Имитирующая программа

для проверки эффективности алгоритмов

обработки электрокардиосигналов

Ключевые слова: электрокардиосигнал, имитатор ЭКС, моделирование ЭКС, статистические параметры ЭКС. Key words: elektrokardiosignal, simulator ECS, ECS modeling, statistical parameters of the ECS.

В статье приводятся основные принципы построения и результаты функционирования имитирующей программы для проверки эффективности алгоритмов обработки электрокардиосигналов. Такой подход позволяет получить тестовые сигналы, максимально близко отражающие электрическую активность сердца в норме и при наличии патологии.

Введение

В настоящее время в связи с широким внедрением аппаратуры кардиомониторирования возникла задача автоматизированной обработки данных, получаемых в ходе наблюдений. Естественно, что окончательные решения на основе результатов обработки исходных данных принимаются врачом-специалистом. Цель же алгоритмов обработки — избавить врача от рутинной работы, представить информацию, содержащуюся в сигналах электрической активности сердца в наиболее удобной для последующего анализа форме. Основные операции при обработке электрокардиосигнала (ЭКС) сводятся к обнаружению и оценке основных элементов ЭКС (зубцы Р, Т, комплекс QRS, сегмент БТ и др.), причем QRS-комплекс, как правило, наибольший по уровню и по скорости изменения используется для разметки электрокардиограммы, необходимой для решения поставленных выше задач и исследования вариабельности сердечного ритма [1].

После обнаружения фрагментов ЭКС обычно оцениваются уровни этих элементов и временные интервалы между ними. Указанные задачи решаются в условиях действия помех, основными из которых являются сетевая наводка, сигналы электрической активности скелетных мышц (миографическая помеха), дрейф изолинии. Таким образом,

основными показателями алгоритмов обработки ЭКС являются: характеристики надежности обнаружения элементов ЭКС, оцениваемые с помощью показателей чувствительности и специфичности; точностные характеристики измерительных процедур (оценки длительности интервалов и сегментов элементов ЭКС, их амплитудных значений).

Для оценки эффективности алгоритмов, предлагаемых для решения перечисленных выше задач, необходимо иметь исходные данные, с которыми бы и сравнивались результаты обработки ЭКС с помощью исследуемых алгоритмов. Для всесторонней проверки алгоритмов обработки ЭКС необходимо использовать тестовые сигналы, наиболее близко имитирующие электрическую активность сердца. В простейшем случае для этого используются размеченные с помощью специалиста различные базы данных, например [2]. К числу недостатков такого подхода следует отнести:

• ограниченность числа приводимых реализаций, что, как известно, снижает достоверность получаемых результатов;

• наличие ошибок при «ручной» разметке временных интервалов, затрудняющих объективную оценку качества исследуемых измерительных алгоритмов;

• неконтролируемый случайный характер по-меховой обстановки, в которой испытывается алгоритм обработки ЭКС.

В этой связи возникает задача построения имитатора, позволяющего создавать больший набор типов ЭКС, соответствующих как норме, так и различным патологиям; при этом характеристики формируемых ЭКС (положение зубцов, их амплитудные и временные характеристики, интенсивность различного вида помех) являются известными величинами, сравнение с которыми позволяет оценить качество испытываемого алгоритма в контролируемых условиях его работы.

№ 5-Б(17-18)/2011 |

биотехносфера

Разрабатываемые различными фирмами имитаторы, например многопараметрический имитатор пациента MPS450 фирмы «Fluke Biomedical» [3], предоставляют широкие возможности для настройки параметров и выполнения профилактических работ по техническому обслуживанию клинических электрокардиографов и холтеровских мониторов. Однако они мало пригодны для исследования эффективности вновь разрабатываемых алгоритмов обработки ЭКС.

Основная часть

Для проверки эффективности алгоритмов обработки ЭКС целесообразней создавать программные средства, формирующие анализируемые сигналы и сопутствующие им помехи в цифровой форме с возможностью широкого изменения параметров амплитудно-временной дискретизации. Таким образом, можно сформировать следующие требования, предъявляемые к программному имитатору ЭКС:

• возможность формировать практически неограниченные по протяженности массивы отсчетов ЭКС с заданными параметрами амплитудно-временной дискретизации (разрядность АЦП, частота дискретизации) как для нормы, так и для заданного набора патологий;

• формировать сигнал, максимально полно отражающий особенности ЭКС, получаемых в клинической практике;

• создавать базу эталонных показателей, имитируемых ЭКС для последующего сравнения с показателями, формируемыми исследуемым алгоритмом обработки;

• устанавливать с требуемой точностью отношение сигнал/помеха для наиболее типичных видов помех (наводки, миографический сигнал, дрейф изолинии).

При решении поставленной задачи возможны два подхода.

Первый подход предполагает программное формирование в соответствии с формализованным описанием ЭКС для различных вариантов нормы (разная анатомия, разные отведения) и заданного набора патологий. Источником информации для формирования формализованного описания ЭКС могут быть атласы ЭКС, а также содержание различных кардиологических баз данных. При этом возможно разделение задач имитации формы ЭКС (с помощью аппроксимации различными математическими функциями) и задание его ритмической структуры. Для задания ритмической структуры используются результаты спектрального анализа авторегрессионным методом вариаций сердечного ритма, соответствующего реальным записям ЭКС, полученным в ходе холтеровского мониторирова-ния, или взятые из баз данных.

Параметры авторегрессионной (АР) модели и ее порядок используются для формирования ритмической структуры имитируемого ЭКС в соответствии с соотношением Тц = Т + АЧ^, где Т — величина ¿-го К—К-интервала; Т — среднее значение, определяемое заданным значением частоты сердечных сокращений (ЧСС); АЧц — вариация сердечного ритма, задаваемого АР моделью порядка р, с параметрами

аъ и дисперсией возбуждающего белого шума с от-

р

счетами х^ т. е. АЧ = X аъАЧ-ъ + X [5].

Ъ=1

Вторым этапом моделирования ЭКС является наложение на созданную ритмограмму кардиоком-плексов. При моделировании формы кардиоком-плекса учитывается, что протяженности фрагментов ЭКС и длительности сегментов и интервалов между ними согласуются с выбранным значением Т (ЧСС) в соответствии с формулой Базетта [4], связывающей длительность интервала Q—Т (от начала Q-зубца до окончания Т-зубца) с интервалом К—К соотношением Т^-Т = К^^Т (где К — коэффициент, равный 0,37 для мужчин и 0,40 — для женщин) и иными интервалами функциональными зависимостями, с которыми можно познакомиться в работе [6]. Форма элементов кардиокомплекса моделируется с помощью полиномиальной сплайн-интерполяции на основании заданных временных интервалов между элементами ЭКС, их длительностей, а также параметров распределения амплитуд зубцов, угла наклона, динамики изменения величины смещения сегмента БТ и др. [7]. Так, например, зубцы Q, К и Б задаются полиномами первого порядка, Р- и Т-зубцы — полиномами второго и третьего порядков, смещение сегмента БТ-по-линомом первого и второго порядков [8].

Затем к сформированному ЭКС (его отсчетам) добавляется та или иная помеха, интенсивность которой определяется заданным отношением сигнал/помеха. Эта информация заносится в базу. Для формирования миографической помехи и дрейфа изолинии используется фильтрованный дискретный белый шум с помощью цифровых фильтров, параметры которых соответствуют спектральной структуре формируемых помех [8]. Необходимая для дальнейшей обработки последовательность отсчетов образуется путем дискретизации сплайн-функций с выбранной частотой.

Такой подход не учитывает в полной мере особенностей ЭКС, соответствующих записям, получаемым в клинических условиях, особенно для различных патологий.

Поэтому для преодоления данного недостатка необходимо использовать принципиально иной подход к формированию имитационного сигнала, который базируется на основе использования фрагментов мониторограмм пациентов, полученных в результате предварительного обследования, или записей ЭКС из международных и российских баз данных. Суть

1 = 1 ъ = / / 1

? ч ч ? ? /т/ ? ? ? НИ ?

Фрагмент Фрагмент Фрагмент Фрагмент

нормы нарушения нормы нарушения

Рис. 1

Фрагмент синтезированной последовательности кардиокомплексов различного типа

подхода состоит в том, что запись ЭКС разбивается на фрагменты нормы и нарушений, из которых в дальнейшем конструируется моделируемый ЭКС. При этом временное положение каждого фрагмента в формируемой записи ЭКС полностью известно (рис. 1). К полученному сигналу могут быть добавлены необходимые для исследования помехи.

Таким образом, можно определить требования предъявляемые к записям, используемым при моделировании ЭКС:

• каждая запись должна быть классифицирована с точки зрения нормы и вида патологии;

• каждая запись должна содержать незашум-ленные фрагменты ЭКС, чтобы в последующем формировать контролируемое отношение сигнал/ помеха, либо в случае отсутствия незашумленных фрагментов уровень помехи должен быть известным (его возможно было бы оценить).

Ограничиваясь лишь критериями отбора записей, пользователь может легко пополнять базу данных имитатора записями с интересующими его патологиями, а также удалять записи, ставшие ненужными.

На основе отобранных записей пользователь может задать характеристики записей и их параметры для дальнейшего моделирования, такие как:

• вид патологий или нарушений ритма в моделируемом ЭКС (список предлагаемых для моделирования патологий и нарушений определяется возможностями собственной базы программы-имитатора);

• количество встречающихся патологий или нарушений ритма в моделируемом ЭКС;

• диапазон изменения ЧСС моделируемого ЭКС;

• продолжительность тестовой реализации;

• частота дискретизации моделируемого сигнала;

• отношение сигнал/помеха в моделируемом ЭКС (включая дрейф изолинии).

Алгоритм моделирования ЭКС можно разбить на несколько этапов: 1) выбор записи-основы для моделирования; 2) подготовка записи для моделирования; 3) формирование ЭКС; 4) контролируемое добавление помехи.

На 1-м этапе осуществляется выбор записи-основы (норма, патология) для моделирования из базы данных программы-имитатора на основании задаваемых пользователем данных о желаемой ЧСС и типе патологии.

На 2-м этапе выполняется деление исходной для моделирования записи на фрагменты нормы

Б^орм^) и фрагменты с каким-либо нарушением Бшаруш^) (см. рис. 1). Возможность выполнить данную операцию в автоматическом режиме позволяет наличие файла-классификации для каждой записи ЭКС. При делении предполагается, что фрагмент с нарушением слева и справа обрамлен I- и Ъ- кардиокомплексами с нормальным ритмом. Параметры I и Ъ задаются пользователем (на рис. 1 I = Ъ = 1). Фрагмент нарушения задает пользователь. Простейший ее вид: «норма—нарушение—норма», другой ее вариацией может быть «норма—норма— нарушение—норма—нарушение—норма—норма».

3-й этап моделирования ЭКС удобно разбить на более мелкие шаги:

• шаг 1 — создается «чистая» заготовка записи ЭКС (присутствует только изолиния нулевого уровня); длительность этой чистой записи соответствует установленной пользователем длительности моделируемого ЭКС;

• шаг 2 — на всей длине записи-заготовки по желанию пользователя или по случайному закону располагаются маркеры, указывающие местоположение эпизодов нарушений;

• шаг 3 — на маркеры нарушений в записи-заготовке накладываются фрагменты нарушений Бшаруш^), причем начало фрагмента с маркером на чистой записи совмещается с началом выбранного фрагмента нарушения; тот или иной фрагмент нарушения выбирается по случайному закону с равномерным распределением, таким образом, один и тот же фрагмент нарушения может быть использован несколько раз;

• шаг 4 — заполняется пространство записи-заготовки между фрагментами нарушений нормальными фрагментами Бщорм^), причем подбирается такой фрагмент нормы, у которого ЧСС будет попадать в интервал [0,95 • ЧССграница, 1,05 • ЧССграни-ца], где ЧССграница — это ЧСС, на которой заканчивается эпизод нарушения.

Наконец, 4-й этап моделирования — учет поме-ховой обстановки — заключается в формировании дрейфа изолинии и миографической помехи. Дрейф изолинии моделируется с помощью АР-модели 2-го порядка. Значения коэффициентов модели определяются путем АР-оценивания записей реального дрейфа изолинии. Миографическая помеха моделируется как последовательность независимых нормальных отсчетов с нулевым средним и заданной дисперсией.

Программа позволяет отображать смоделированный ЭКС и записи, послужившие основой для моделирования.

После выбора отведения пользователю предоставляется два графика: исходная ЭКГ и ЭКГ с наложенными помехами. Все изменения в исходном сигнале производятся сразу по всем отведениям и независимо друг от друга. Если результат не устраивает пользователя, можно произвести моделирование заново. Если результат устраивает пользователя, то данные можно сохранить в отдельном файле.

№ 5-БС17-18)/20И |

биотехносфера

Рис. 2 | Программа-имитатор: моделирование дрейфа изолинии

Рис. 3 | Программа-имитатор: моделирование миографической помехи

Заключение

На рис. 2, 3 можно наблюдать рабочее окно программного модуля, сформированного с использованием базы данных Санкт-Петербургского института кардиологической техники ИНКАРТ, полученных с холтеровских кардиомониторов КТ-4000 данного производителя. Длина каждой записи — 30 мин, присутствует 12 стандартных отведений, частота дискретизации — 257 Гц [2]. На рис. 2 показан результат моделирования дрейфа изолинии, на рис. 3 — результат моделирования миографической помехи.

Программа-имитатор может быть использована не только для исследования эффективности алгоритмов обработки ЭКС, но и в учебных целях — для отработки диагностических навыков студентов медицинских вузов.

Работа выполнена в рамках гос. контракта П1081 от 31 мая 2010 г.

1. Rangayyan R. M. Biomedical signal analysis.Wiley-Intersci-ence. New York, 2002. 439 p.

2. www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/. 2011 r.

3. http://www.fluke-biomedical.ru/catalog_28_17.html. 2011 r.

4. Чазов E. И. Болезни сердца и сосудов. М.: Медицина, 1992. Т2. — 488 с.

5. Марпл С. Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 584 с.

6. Киреенков И. С., Красичков А. С., Нифонтов E. М. Определение индивидуальной зависимости между временными параметрами электрокардиограммы// Вестник аритмоло-гии. 2004. Прил. С. № 35. С. 33.

7. Красичков А. С. Анализ статистических закономерностей ЭКС// Биомедицинская радиоэлектроника. 2011. № 5. C. 18-23.

8. Красичков А. С. Программа для ЭВМ «Имитатор электро-кардиосигнала». Рег. № 2010611836 от 10.03.2010.

/Г

л

ОАО «Издательство "ПОЛИТЕХНИКА"

предлагает:

П. И. Бегун

БИОМЕХАНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ ПРОТЕЗИРОВАНИЯ Учебное пособие

ISBN 978-5-7325-0914-4 Объем 464 с. Формат 60x90 1/i6 Тираж 1000 экз.

Учебное пособие разработано в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего образования по подготовке дипломированных специалистов по направлению 200400 (653900) «Биомедицинская техника» по специальностям 200401 (190500) «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», 200402 (190600) «Инженерное дело в медико-биологической практике» и бакалавров и магистров 200300 (553400) «Биомедицинская инженерия».

Пособие служит основой для изучения смежных дисциплин, способствует установлению междисциплинарных связей и формирует навыки системного подхода к постановке и решению прикладных задач.

Для приобретения книги по издательской цене обращайтесь в отдел реализации:

Тел.: (812) 571-61-44, 312-53-90; тел./факс: (812) 312-44-95;

e-mail: sales@polytechnics.ru, gfm@polytechnics.spb.ru, через сайт: www.polytechnics.ru

К.

J

№ 5-Б(17-18)/2011 |

биотехносфера