НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

“КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ”

УДК 621.391:004.93:616.12-073.7

Іванушкіна Наталія Георгіївна

Система діагностики передсердних аритмій

Спеціальність 05.11.17 – Медичні прилади та системи

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

КИЇВ — 2005

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана на кафедрі фізичної та біомедичної електроніки
Національного технічного університету України “Київський політехнічний
інститут”, Міністерство освіти та науки України.

Науковий керівник:

кандидат технічних наук, доцент, Фесечко Володимир Опанасович, НТУУ
“КПІ”, м. Київ, професор кафедри фізичної та біомедичної електроніки.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, доцент, Рибін Олександр Іванович, НТУУ “КПІ”, м.
Київ, професор кафедри теоретичних основ радіотехніки;

кандидат технічних наук, Лопата Віктор Олександрович, ТОВ “Сенсорні
системи”, м. Київ, директор.

Провідна установа: Харківський національний університет
радіоелектроніки, кафедра біомедичних електронних пристроїв та систем,
Міністерство освіти і науки України, м. Харків.

Захист дисертації відбудеться “21” лютого 2005 року о 15-00 годині на
засіданні спеціалізованої вченої ради Д.26.002.19 в Національному
технічному університеті України “Київський політехнічний інститут”
за адресою: 03056, м. Київ-56, проспект Перемоги, 37, корп.12, ауд.
125.

Відзиви на автореферат у двох примірниках, засвідчені печаткою установи,
просимо надсилати за адресою: 03056, м. Київ-56, проспект Перемоги, 37,
Вченому секретарю НТУУ “КПІ”.

З дисертацією можна ознайомитися в науково-технічній бібліотеці
Національного технічного університету України “Київський політехнічний
інститут” за адресою: 03056, м. Київ-56, проспект Перемоги, 37.

Автореферат розісланий 20.01.2005р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради,

кандидат технічних наук, доцент
________ Швайченко В.Б.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Найбільш поширені серцево-судинні захворювання
пов’язані з порушеннями ритму серця. Розвитку методів і засобів раннього
виявлення і лікування серцевих аритмій приділяється велика увага. До
числа порівняно нових методів діагностики і прогнозування порушень ритму
серця відноситься електрокардіографія високої роздільної здатності або
високого розрізнення (ЕКГ ВР).

ЕКГ ВР являє собою неінвазивний метод, що дозволяє за допомогою більш
досконалих технічних засобів і цифрової обробки електрокардіосигналів
реєструвати низькоамплітудні сигнали, які не можна побачити на звичайній
електрокардіограмі. Дані сигнали з амплітудою до 20 мікровольт, що
дозволяють діагностувати аритмії, можуть знаходитися в будь-якій
частині серцевого циклу. В даний час найбільш вивчені пізні потенціали
шлуночків (ППШ) — низькоамплітудні сигнали наприкінці комплексу QRS чи
протягом сегмента ST електрокардіограми.

У більшості клінічних досліджень у пацієнтів із передсердними
тахіаритміями наприкінці зубця Р чи протягом ізоелектричної частини
інтервалу PQ виявлені низькоамплітудні сигнали — пізні потенціали
передсердь (ППП). Вважається, що ППП свідчать про наявність уповільненої
фрагментованої деполяризації передсердь і є провісниками передсердних
тахіаритмій, що розвиваються за механізмом «ріентрі» («re-entry»).

Однак, вивчення даного патологічного стану на основі виявлення ППП
методом ЕКГ ВР ускладнено внаслідок електрофізіологічних особливостей
передсердної електричної активності, а також недосконалості технічних та
інформаційно-алгоритмічних засобів, що застосовуються.

За даними світової статистики, аритмія передсердь високих градацій
(тахіаритмія) у пацієнтів старше 60 років зустрічається у 10-17%
випадків.

Тому, актуальність створення системи діагностики передсердних аритмій на
основі методу ЕКГ ВР визначається необхідністю вирішення проблеми
профілактики і лікування тахіаритмій передсердь, що мають досить високу
частоту появи і викликають важкі тромбоемболічні ускладнення, а також
недосконалістю технічного та інформаційно-алгоритмічного забезпечення
кардіологічних систем для ранньої діагностики серцевих тахіаритмій.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Напрямок
досліджень пов’язаний з науковою тематикою і темами навчального процесу
кафедри фізичної та біомедичної електроніки факультету електроніки
Національного технічного університету України «Київський політехнічний
інститут». Дослідження виконувалися в рамках держбюджетної теми 2514
№0102U000655 «Дослідження методів і розробка електронних засобів
визначення і моніторингу функціонального стану людини» 01.01.2002 —
31.12.2003, у якій автор брав участь у постановці задачі досліджень,
розвитку методу аналізу низькоамплітудних складових ЕКГ, розробці
структурної схеми й алгоритму функціонування системи ЕКГ ВР.

Мета і задачі дослідження: створення засобів ранньої діагностики
передсердних тахіаритмій на основі розвитку технічного, методичного й
алгоритмічного забезпечення систем ЕКГ ВР.

Об’єкт дослідження: системи електрокардіографії високого розрізнення.

Предмет дослідження: методичне й алгоритмічне забезпечення систем ЕКГ ВР
для виявлення ППП — провісників передсердних тахіаритмій.

Задачі дослідження:

· розробка методу аналізу ЕКГ для виявлення ППП на основі розвитку
методу власних підпросторів;

· розробка принципів розпізнавання образів ППП у складі
електрокардіосигналів, заснованих на використанні координатного базису
власних векторів;

· створення алгоритмів спектрального оцінювання низькоамплітудних
компонент ЕКГ в базисі власних векторів;

· біофізичне обґрунтування і розвиток підходів до ідентифікації моделей
електричної активності серця (ЕАС), орієнтованих на виявлення ППП;

· створення алгоритмів пацієнт-адаптивної фільтрації
електрокардіосигналів;

· розробка алгоритмів стиснення та відновлення електрокардіосигналів
у багатоканальних системах ЕКГ ВР;

· розробка структурної схеми та алгоритму функціонування системи ЕКГ ВР;

· створення інформаційно-алгоритмічного забезпечення системи ЕКГ ВР,
заснованого на розробленому методі аналізу ЕКГ для виявлення ППП у
базисі власних векторів.

Методи дослідження: моделювання та ідентифікація біологічних об’єктів;
цифрова обробка та перетворення сигналів; прикладні технології теорії
власних підпросторів, розпізнавання образів.

Наукова новизна отриманих результатів:

· вперше розроблено метод аналізу ЕКГ для виявлення ППП на основі методу
власних підпросторів, що дає можливість розширити діапазон
низькоамплітудних складових електрокардіосигналів, які виявляються
системами ЕКГ ВР;

· розроблено засади розпізнавання образів ППП у складі
електрокардіосигналів в координатному базисі головних власних векторів,
що дозволяє автоматизувати процес ранньої діагностики передсердних
тахіаритмій;

· створено алгоритм спектрального оцінювання низькоамплітудних компонент
ЕКГ сигналів у базисі власних векторів шумового підпростору, який
забезпечує більш високу спектральну роздільну здатність, ніж класичні
методи;

· удосконалено процедури ідентифікації моделей ЕАС на основі
кореляційних методів, що дає можливість відображати тонкі механізми
серцевої активності.

Практичне значення отриманих результатів:

· розроблений новий неінвазивний метод аналізу сигналів ЕКГ для
виявлення ППП має показники чутливості на 10-15% вищі, ніж існуючі
методи аналізу, завдяки використанню технології навчання у власних
підпросторах;

· запропонований та впроваджений новий алгоритм розпізнавання образів
ППП у ЕКГ сигналах в базисі головних власних векторів дозволяє
визначати клас захворювань серця за мінімальною кількістю ознак;

· розроблений новий алгоритм спектрального оцінювання ППП у складі ЕКГ
дозволяє виконувати аналіз спектрів інших низькоамплітудних компонент
електрокардіосигналів з високою спектральною роздільною здатністю;

· запропонований та використаний розподіл власного простору матриці
коваріацій ансамблю ЕКГ на підпростір сигналу та підпростір шуму на базі
аналізу власних значень збільшує відношення сигнал/шум;

· запропонований та впроваджений алгоритм багатоканального стиснення
ЕКГ сигналів дає можливість одержати при передаванні інформації
скорочення даних у 3-4 рази;

· розроблений експериментальний зразок системи ЕКГ ВР на базі створеного
інформаційно-алгоритмічного забезпечення дозволяє виконувати ранню
діагностику передсердних тахіаритмій.

Теоретичні та практичні результати дисертації впроваджено шляхом
використання в клінічних дослідженнях у медичних установах м. Києва з
метою ранньої діагностики тахіаритмій передсердь, а також у навчальному
процесі НТУУ “КПІ” на кафедрі фізичної та біомедичної електроніки.

Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є узагальненням
результатів теоретичних і експериментальних досліджень, проведених
автором особисто. У роботах із співавторами здобувачу належить розробка
методу й алгоритмів обробки ЕКГ для виявлення ППП у базисі власних
векторів, побудова структурної схеми й узагальненого алгоритму
функціонування системи ЕКГ ВР, створення алгоритму формування навчальної
вибірки для нейронних мереж, розробка процедур ідентифікації моделей
ЕАС.

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень, що включені в
дисертацію, доповідалися на міжнародних конференціях «Проблеми
біомедичної електроніки» у 2002р., 2003р. і 2004р. у м. Києві; на
З’їздах кардіохірургів і на Сесіях Наукового центру серцево-судинної
хірургії в 2002р., 2003р., 2004р. у м. Москві; на Міжнародному
симпозіумі » Кардіостим 2004 » у м. Санкт-Петербурзі.

Публікації. Основні результати дисертації опубліковані в 8 статтях у
наукових журналах (чотири без співавторів), у 7 матеріалах міжнародних
конференцій і симпозіумів, а також в одному патенті в бюлетені
«Промислова власність».

Структура й обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з вступу,
п’яти розділів, висновків, списку використаних джерел з 128 найменувань
і додатку. Робота містить 41 ілюстрацію, 6 таблиць. Обсяг роботи складає
141 сторінку тексту.

Автор висловлює щиру подяку за наукові консультації по біомедичній
частині дисертації доктору біологічних наук, професору Єрмаковій Ірені
Йосипівні.

Зміст дисертаційної роботи

У вступі розкрита важливість досліджень і обґрунтована їхня
актуальність, сформульовані мета і задачі дисертаційної роботи,
визначені наукова новизна і практичне значення роботи.

У першому розділі розглянуто механізми виникнення передсердних
тахіаритмій і особливості моніторингу ППП як провісників виникнення
механізму «ріентрі» у передсердях. Звернено увагу на складності
виявлення ППП у порівнянні з ППШ. На основі огляду сучасного рівня
систем ЕКГ ВР проаналізовано можливості діагностування ППП. Намічено
основні напрямки розвитку методів і засобів систем ЕКГ ВР для
неінвазивного виявлення ППП.

Термін «ріентрі» описує патологічний прояв електричної активності серця
на основі виникнення у визначеній зоні міокарда односпрямованої блокади
і повторного входу хвилі збудження. Експериментальні дані підтверджують,
що ключовим моментом для формування кола «ріентрі» є уповільнене
проведення потенціалу дії (ПД), а основними факторами, що викликають
уповільнене проведення, є анізотропія міокарда передсердь (ділянки
фіброзної тканини) та анатомічні перешкоди (постінфарктні рубці).

Найбільш перспективним напрямком раннього виявлення передсердних
тахіаритмій, що розвиваються по механізму «ріентрі», є дослідження нових
неінвазивних маркерів, у число яких входять низькоамплітудні сигнали —
пізні потенціали передсердь (ППП).

У клінічній практиці для реєстрації й аналізу ППП більш широко
застосовується метод ЕКГ ВР, докладно описаний в літературі при
виявленні ППШ. Метод ЕКГ ВР, заснований на часовому усередненні ЕКГ,
дозволяє визначити уповільнене проведення, що виникає на обмежених
ділянках передсердь і не реєструється на звичайній ЕКГ.

З метою стандартизації методу ЕКГ ВР для виявлення ППШ організаціями
Amerіcan Heart Assocіatіon, Amerіcan College of Cardіology and European
Socіety of Cardіology у 1991 р. прийняті рекомендації, згідно з якими
побудовані всі існуючі системи ЕКГ ВР.

Однак, при виявленні ППП необхідно враховувати електрофізіологічні
особливості прояву передсердної активності, а саме: значне зменшення
амплітуди ППП у порівнянні з ППШ, а також збіг часових і частотних
діапазонів ППП із потенціалами пучка Гіса. Таким чином,
основними напрямками розвитку методів і засобів системи ЕКГ ВР для
неінвазивного виявлення ППП є розширення динамічного діапазону
характеристик технічних засобів і удосконалення методів обробки
електрокардіосигналів. При цьому, особливий інтерес становить
дослідження можливостей нових координатних базисів для аналізу ЕКГ. З
метою підвищення точності визначення ППП у складі ЕКГ необхідна розробка
методів ідентифікації моделей електричної активності серця,
проектування орієнтованих на пацієнта методів фільтрації, формування
додаткових діагностичних ознак ППП у нових базисах аналізу ЕКГ, а також
розробка методів розпізнавання захворювань серця на базі прогресивної
технології навчання.

В другому розділі удосконалено методи ідентифікації моделей електричної
активності серця (ЕАС) для вирішення діагностичної задачі
електрокардіології в системі ЕКГ ВР. Застосовано комбінований підхід до
вирішення діагностичної задачі, заснований на сполученні біофізичного
обґрунтування генеза ЕКГ та інформаційних процедур розпізнавання образів
кардіосигналів. Показано інформативність параметрів обраної моделі для
виявлення ППП.

Побудована формальна модель має структуру (рис.1) у вигляді сукупності
еквівалентних генераторів серця та екстракардіального блоку
перетворення, параметри яких визначають за допомогою розробленого
модифікованого кореляційного методу ідентифікації. При комбінованому
підході в системі ЕКГ ВР в результаті діагностичних процедур
встановлюються взаємозв’язки між класами захворювань серця —
тахіаритміями передсердь і параметрами еквівалентних генераторів серця.

Рис.1. Структурна схема моделі електричної активності серця

В загальному вигляді розв’язання діагностичної задачі зводиться до того,
щоб за відомими потенціалами U(q,t), заміряними на поверхні тіла SВ у
точках q?SВ, та електричними властивостями середовища K(q,p) знайти
інтенсивності джерел І(p,t) на поверхні серця SН

у точках p?SН в час t

З огляду на припущення щодо лінійності середовища запропоновано
моделювання потенціалів U(t), заміряних на поверхні тіла у час t,
виконувати у вигляді розкладу

де bі — коефіцієнти розкладу, що описують ваговий внесок кожної
групи елементів міокарда в загальний потенціал; Vі(t — ?і) —
базисні вектори, які відображують сумарну електричну
активність групи елементів міокарда; ?і — затримка електричної
активності групи елементів.

Таке представлення дає можливість виявити появу додаткової інтенсивності
джерел на обмеженій кількості ділянок активного міокарда, що при
наявності ППП у ЕКГ відбиває уповільнене фрагментоване проведення ПД у
передсердях, збільшення тривалості деполяризації передсердь і можливість
подальшого розвитку механізму «ріентрі».

У третьому розділі розглянуто шляхи підвищення точності виявлення ППП
класичними методами часового і частотного аналізів, а також при
використанні змішаних координатних базисів — спектрально-часового і
масштабно-часового. Для виявлення ППП при аналізі ЕКГ пропонується
використовувати базис власних векторів, що забезпечує мінімальну похибку
апроксимації, а також високі характеристики роздільної здатності та
оцінювання частоти навіть при низьких відношеннях сигнал/шум у
порівнянні з класичними методами.

Особливістю розробленого методу аналізу ЕКГ для виявлення ППП на основі
розвитку методу власних підпросторів є поділ отриманого в результаті
перетворення простору на підпростір сигналу і підпростір шуму, а потім
знаходження в кожному з них додаткових діагностичних ознак.

Процедура аналізу починається зі складання ансамблю сигналів ЕКГ із
декількох реалізацій у різний час спостереження

де E1,E2,…,Em — ансамбль реалізацій сигналів ЕКГ; еmj(j=1,2,…,n) —
дискретні значення реалізації.

Масив вихідних сигналів розглядається у вікні, що відповідає повному
кардіоциклу чи його частині. При виявленні ППП поряд з аналізом усього P
— зубця і PQ — інтервалу виконується обробка даних, що знаходяться
наприкінці зубця P: останні 30 мс, 20 мс і 10 мс.

Для складеного ансамблю обчислюється коваріаційна матриця С, де кожен її
елемент

дорівнює добутку вибіркових ординат кардіоциклу

де q=1,2,…,n; r=1,2,…,n.

Власні значення ?1 ? ?2 ?…? ?n знаходяться як корені характеристичного
рівняння коваріаційної матриці C, а власні вектори V1, V2, …, Vn,, що
представляють ортонормований базис ансамблю ЕКГ, визначаються із системи
лінійних алгебраїчних рівнянь

CV=?V.

Поділ перетвореного простору здійснюється на основі представлення
матриці коваріацій С як суми розкладів у підпросторі сигналу і
підпросторі шуму

У перетвореному базисі головні власні вектори V1,V2, …, Vs складають
підпростір сигналу з їхніми власними значеннями ?i. Інші ж власні
вектори Vs+1,…,Vn складають підпростір шуму, і їм відповідають власні
значення ?i.

Поділ повного простору власних векторів на підпростори сигналу і шуму
виконується на основі вибору найбільш вагомих власних значень після
процесу сортування (рис.2), при цьому найбільшим власним значенням
відповідають головні власні вектори.

Рис.2. Графік розподілу власних значень після процесу сортування

Визначення коефіцієнтів розкладу в координатному базисі головних власних
векторів виконується у вигляді скалярних добутків сигналів Ei на головні
координатні осі V1, V2, …, Vs

Отримані в такий спосіб проекції сигналів у базисі головних власних
векторів містять основну інформацію про сигнали ЕКГ.

Відновлення ЕКГ у координатному базисі головних власних векторів
здійснюється з метою

реконструкції ЕКГ тільки в просторі сигналу

що приводить до збільшення відношення сигнал/шум і лежить в основі
процедур пацієнт-адаптивної фільтрації (рис.3)

Рис.3. Графічне зображення зубця Р при наявності ППП після
пацієнт-адаптивної (1) і традиційної фільтрації (2)

Похибку відновлення можна визначити по відношенню абсолютної похибки
(суми відкинутих власних значень) до суми усіх власних значень

.

Визначення спектральних складових ЕКГ у базисі власних векторів
ґрунтується на властивості ортогональності власних векторів підпростору
шуму і складових сигналу ЕКГ

Уведення функцій з власними векторами підпростору шуму

дозволяє оцінити низькоамплітудні спектральні складові ЕКГ і виявити
переваги ВЧ компонент при появі пізніх потенціалів передсердь.

Діагностичні ознаки ППП у просторі шуму визначаються при обчисленні
співвідношення ВЧ та НЧ компонент електрокардіосигналів. Графічне
зображення результатів розрахунку функцій PEV(f) при ?max ? ?k ?
?min у випадку відсутності і наявності ППП подано на рис.4.

Рис. 4. Результати спектрального оцінювання Р-зубця ЕКГ при
відсутності (1) та наявності (2) ППП

Розроблений модифікований метод власних підпросторів пропонується
покласти в основу побудови алгоритмічного забезпечення системи ЕКГ ВР
для виявлення низькоамплітудних ППП. Зі застосуванням базису власних
векторів з’являється можливість настроїтися на тонкі індивідуальні
особливості ЕАС пацієнта. Внаслідок цього, при відновленні ЕКГ
виконується раціональний вибір кількості діагностичних ознак ППП —
коефіцієнтів розкладу в підпросторі головних власних векторів, а також
підвищується роздільна здатність спектрального оцінювання
електрокардіосигналів із ППП у підпросторі шуму.

У четвертому розділі розроблено алгоритми пацієнт-адаптивної фільтрації,
багатоканального стиснення і розпізнавання образів електрокардіосигналів
із ППП, побудовані для системи ЕКГ ВР на основі методу власних
підпросторів.

З метою якісного виділення ППП на фоні шумів при мінімальній деформації
зубця Р и сегмента PQ (рис.3) пропонується алгоритм пацієнт-адаптивної
цифрової фільтрації ЕКГ, який заснований на ортогональному перетворенні
в координатний базис власних векторів коваріаційної матриці ансамблю
електрокардіосигналів. Якщо оператором ортогонального перетворення Т є
матриця власних векторів матриці FR=CE (CE + CWE)-1, де CE і CWE
коваріаційні матриці корисного сигналу і шуму в області вхідних даних,
то це обумовлює фільтрацію F=TFRT? , яка являє собою діагональний
фільтр

,

де ? = diag (?1,?2,…,?n) — матриця власних значень.

Процес адаптивної фільтрації полягає в декомпозиції ЕКГ в ортогональному
координатному базисі власних векторів, що відбиває індивідуальні
особливості електричної активності серця пацієнта, а також у
настроюванні розмірності базису головних власних векторів з метою
забезпечення необхідної похибки реконструкції електрокардіосигналу

З метою передачі даних у системі ЕКГ ВР розроблено алгоритм
багатоканального стиснення електрокардіосигналів. Запропонований
комбінований алгоритм являє собою послідовне застосування одновимірного
ортогонального перетворення по стовпцях (за часом) у координатний базис
головних власних векторів коваріаційної матриці ансамблю ЕКГ та
одновимірного ортогонального сингулярного перетворення по рядках (по
каналах)

YC= AC?ES , YR= YRC?A?R, ,

де YC, YR — матриці перетворених значень , YRC — матриця проміжних
значень (головних власних векторів), ES — масив вихідних сигналів
кожного каналу в обраному вікні спостереження; AC — оператор прямого
перетворення по стовпцях; A?R — оператор прямого перетворення по рядках.

При багатоканальному відновленні сигналів ЕКГ зворотне перетворення
виконується послідовно по рядках (BR), а потім по стовпцях (BC)

Y?RC=BR?Y? , E*=BC?Y?RC,

де Y?, Y?RC,, E*- матриці перетворених, проміжних і відновлених значень,
відповідно; BR — оператор зворотного одновимірного сингулярного
перетворення по рядках; BC — оператор зворотного одновимірного
перетворення в координатному базисі головних власних векторів по
стовпцях.

Похибка відновлення визначається за середньоквадратичним критерієм

де m — кількість відліків у вхідному ei та відновленому ei* ЕКГ сигналі.

Для діагностики в системі ЕКГ ВР розроблено алгоритми розпізнавання
образів ППП на основі технології побудови власних підпросторів класів
електрокардіосигналів. У перетвореному підпросторі сигналу як нові
ознаки образів ППП у складі ЕКГ вибираються квадрати проекцій
електрокардіосигналів на власні вектори. Зниження розмірності
підпростору виконується за допомогою вибору головних власних векторів,
що несуть основну інформацію щодо ЕКГ сигналу

Обчислені характеристики — сумарні проекції сигналів мають екстремальні
властивості: при розкладанні в базисі головних власних векторів свого
класу вони максимальні. Отже, критерієм класифікації є вираз

«якщо hkq = Hk – Hq > 0, q = 1,2,…,? (q ? k), то K = k «.

Числові експерименти по обробці ЕКГ виконані в середовищі Matlab на
тест-послідовностях, що моделюють електрокардіосигнали з наявністю ППП і
без них (рис.5).

O

$

v

?

?

¬

®

°

?

?

??????????*]o`UbXeNg?n0rEuIuIuFvnxpxcxUeUeUeUe?UeUeUe?zUeUeUe

hI±

hI±

^‘`‘ae‘F“t“f” •Ue1/2Ue1/2UeUe?zUe1/2UeUe

??

j

hI±EHuy

hI±EHuy

hI±

hI±

??????орма”, 2 — “ППП1”, 3 — “ППП2”)

Дослідженню піддавалися Р-зубці сигналів ЕКГ, що відносяться до трьох
класів: 1- «Норма», 2-«Наявність ППП1 з меншою затримкою», 3-«Наявність
ППП2 з більшою затримкою». При експерименті для кожного класу будувалися
навчальні вибірки з 30 нормованих реалізацій кардіосигналів, при цьому,
досліджувані інтервали для виявлення ППП у системі ЕКГ ВР мали
різну тривалість — останні 30 мс, 20 мс і 10 мс зубця Р. Відповідно до
запропонованого алгоритму з обраних реалізацій складалися коваріаційні
матриці ансамблів, знаходилися власні підпростори, а також знаходилися
сумарні проекції на 3 головні власні вектори в «своїх» і «чужих»
підпросторах.

Іншим підходом до розпізнавання ППП у системі ЕКГ ВР є нейронні мережі
(НМ). Експеримент по навчанню НМ та розпізнаванню ППП у складі зубця Р
реалізовано у середовищі Matlab, при цьому, для аналізу ЕКГ використано
моделі, що відносяться до 3 класів (рис.5). Для порівняння виконано
кілька алгоритмів формування навчальної вибірки для опису вхідних
образів ППП у складі Р-зубця ЕКГ за таких умов: за 11 параметрами у
часовій області, за 25 гармоніками у частотній області, за 3
проекціями у базисі головних власних векторів.

На підставі отриманих результатів експериментів можна зробити висновки,
що застосування методу власних підпросторів дозволяє розпізнавати образи
ППП за мінімальною кількістю ознак — сумарних проекцій у базисі головних
власних векторів матриці коваріацій ансамблю ЕКГ. Крім того,
запропонований алгоритм формування навчальної вибірки для НМ у базисі
головних власних векторів дозволяє одержати мінімальну архітектурну
реалізацію і помилку навчання, а також мінімальний розмір навчальної
вибірки.

У п’ятому розділі виконано вибір і обґрунтування технічних засобів
системи ЕКГ ВР, наведено розроблену структурну схему й узагальнений
алгоритм роботи системи ранньої діагностики передсердних аритмій для
виявлення низькоамплітудних ППП, а також подано результати клінічних
досліджень.

При побудові системи ЕКГ ВР, структурна схема якої наведена на
рис.6, використані сучасні технології аналого-цифрового перетворення на
основі багаторозрядного сігма-дельта АЦП. Розроблений експериментальний
зразок системи відповідає міжнародним вимогам до систем ЕКГ ВР. Крім
того, застосування обраного 24-розрядного АЦП з роздільною здатністю за
рівнем 1нВ і з частотою дискретизації 800 Гц дає можливість розширити
діапазон досліджуваних сигналів ЕКГ.

Рис.6. Структурна схема системи ЕКГ ВР

Особливістю побудови алгоритмічного і програмного забезпечення системи
ЕКГ ВР являється використання перетворення в координатний базис
власних векторів. У перетвореній системі координат виконується обробка
ЕКГ з метою фільтрації, стиснення й обчислення діагностичних параметрів
для розпізнавання ППП. При цьому, раціональність координатного базису
досягається вибором головних власних векторів матриці коваріацій
ансамблю ЕКГ. Схема узагальненого алгоритму обробки
електрокардіосигналів у розробленій системі ЕКГ ВР подана на рис. 7.

Рис.7. Узагальнений алгоритм роботи системи ЕКГ ВР

Попередня обробка ЕКГ полягає в усуненні трендів сигналів, фільтрації
від мережної завади і синхронізації по P чи R — зубцям з наступним
розподілом зареєстрованої ЕКГ на кардіоцикли. У системі передбачена
можливість керувати режимами фільтрації і встановлювати параметри
фільтрів, застосованих у стандартних електрокардіографах. Наступні
процедури ранжування виконують вибір періодів ЕКГ, що відповідають
нормальним серцевим скороченням. Для процесу усереднення і складання
ансамблю сигналів ЕКГ приймаються кардіоцикли, які залишилися після
програм ранжування з коефіцієнтом взаємної кореляції більшим ніж 0.97.

При перетворенні сигналів ансамблю ЕКГ у підпростори образів
визначаються коефіцієнти розкладання — проекції всіх
електрокардіосигналів на координатні осі. Отримані коефіцієнти
розкладання використовуються в процедурах пацієнт-адаптивної фільтрації
і розпізнавання образів ППП. Здійснюваний при фільтрації розподіл
інформації на підпростори сигналу і шуму підвищує відношення сигнал/шум,
а також дозволяє виконати спектральну оцінку складових ансамблю ЕКГ із
метою виявлення ППП. Ухвалення загального рішення про наявність ППП
виконується на підставі аналізу припустимих значень діагностичних ознак
в обох перетворених підпросторах. При недостатній мірі розходження під
час процесу розпізнавання в системі існує можливість зміни розмірностей
аналізованих підпросторів, а також кількості циклів для усереднення.

Клінічна апробація експериментального зразка розробленої системи ЕКГ ВР
була проведена в Центральній міській клінічній лікарні м. Києва. За
допомогою розробленого методу аналізу ЕКГ для виявлення ППП були
виконані експерименти по класифікації електрокардіосигналів 34
пацієнтів. При проведенні досліджень враховувалося, що, виходячи з
попереднього діагнозу, 17 пацієнтів не мають ППП і умовно відносяться до
класу «Норма», а інші 17 пацієнтів можуть мати ППП і умовно відносяться
до класу «Наявність ППП».

У ході експерименту для кожного класу будувалися навчальні вибірки з ЕКГ
сигналів, інтервали дослідження яких представляли сегменти: 10-30 мс, а
розмір навчальної вибірки змінювався від 10 до 15 реалізацій. Відповідно
до розробленого методу аналізу електрокардіосигналів ухвалення
загального рішення про наявність ППП здійснювалося на підставі
класифікації ЕКГ у підпросторах сигналів, а також спектрального
оцінювання компонент ЕКГ у підпросторах шуму.

Вірогідність виявлення ППП у складі ЕКГ за допомогою розробленого методу
аналізу оцінювалася по показнику чутливості

,

де ВП — кількість вірно позитивних результатів, ФН — кількість фальшиво
негативних результатів.

Показники чутливості методу аналізу ЕКГ для виявлення ППП
розраховувалися при зміні розміру навчальної вибірки (N). Для тестових
сигналів, що не ввійшли в навчальну вибірку, показники чутливості
запропонованого методу аналізу змінювалися в діапазоні 71-95% (рис.8).

Проведені експерименти з метою виявлення ППП при аналізі ЕКГ 34
пацієнтів підтвердили теоретично обґрунтовані можливості методу власних
підпросторів. Отримані результати показали, що діагностичні ознаки у
вигляді сумарних проекцій ЕКГ на власні сигнальні підпростори, а також
спектральні оцінки кардіосигналів у шумовому підпросторі відбивають
тонкі механізми електрофізіологічних процесів у міокарді, і можуть бути
застосовані як при аналізі ППП, так і інших низькоамплітудних компонент
ЕКГ.

Рис.8. Показники чутливості методу аналізу ЕКГ при зміні розміру
навчальної вибірки (для 3-х пацієнтів: П1, П2, П3)

Результати клінічних досліджень системи діагностики передсердних аритмій
показали більш високі значення параметрів чутливості запропонованого
методу аналізу ЕКГ для виявлення ППП у порівнянні з існуючими методами
обробки в спектрально-часовому координатному базисі.

Виявлення у складі ЕКГ провісників передсердних тахіаритмій — ППП дало
підставу для проведення додаткових досліджень серцевої діяльності
пацієнтів іншими більш трудомісткими методами, які підтвердили
попередній діагноз, встановлений розробленою системою ЕКГ ВР. Виходячи з
цього, можна винести рекомендації відносно застосування запропонованого
методу аналізу ЕКГ для виявлення ППП як складової частини
експрес-діагностики функціонального стану людини та прогнозування
порушень серцевого ритму.

У додатку подано акти впровадження результатів дисертаційної
роботи.

Висновки

У дисертації виконано теоретичне узагальнення і розв’язання наукової
задачі ранньої діагностики передсердних тахіаритмій завдяки створенню
нової технології аналізу ППП у складі електрокардіосигналів як основи
для вдосконалення методичного і алгоритмічного забезпечення системи ЕКГ
ВР.

Основні результати дисертаційної роботи:

1. Розроблено новий неінвазивний метод аналізу електрокардіосигналів для
виявлення ППП на основі технології навчання у власних підпросторах,
який збільшує показники чутливості на 10-15% від існуючих методів
аналізу, а також дозволяє розширити діапазон низькоамплітудних складових
електрокардіосигналів, що виявляються системами ЕКГ ВР.

2. Розроблено засади розпізнавання образів ППП у складі
електрокардіосигналів, основані на виборі діагностичних ознак ППП у
координатному базисі головних власних векторів матриці коваріацій
ансамблю ЕКГ, що дозволяє автоматизувати процес класифікації захворювань
серця за раціональною кількістю ознак.

3. Створено алгоритм спектрального оцінювання низькоамплітудних
компонент ЕКГ в базисі власних векторів шумового підпростору
коваріаційної матриці ансамблю електрокардіосигналів, який забезпечує
більш високу спектральну роздільну здатність, ніж класичні методи.

4. Виконано біофізичне обґрунтування та удосконалення процедур
ідентифікації моделей ЕАС на основі кореляційних методів, що дає
можливість відображати тонкі механізми серцевої активності.

5. Побудовано алгоритм пацієнт-адаптивної фільтрації, заснований на
відновленні електрокардіосигналів у базисі головних власних векторів, що
дає змогу підвищити відношення сигнал/шум і дозволяє виявляти корисні
низькоамплітудні ППП на фоні шумів при мінімальній деформації зубців та
комплексів ЕКГ.

6. Розроблено комбіновані алгоритми стиснення електрокардіосигналів у
багатоканальних системах ЕКГ ВР, які являють послідовне застосування
одновимірних ортогональних перетворень у базисі власних векторів і дають
можливість одержати при передаванні інформації скорочення даних у 3-4
рази.

7. Розроблено систему ЕКГ ВР, особливістю якої є застосування методу
аналізу ППП та алгоритмів обробки ЕКГ у координатному базисі власних
векторів, а також удосконалених технічних засобів на базі
багаторозрядного сігма-дельта АЦП. Клінічні випробування
експериментального зразку системи продемонстрували високі показники
чутливості (95%) при виявленні пацієнтів з ППП — провісниками
передсердних тахіаритмій.

8. Основні результати роботи впроваджені та апробовані як у клінічній
практиці, так і в навчальному процесі НТУУ «КПІ», а саме:

· метод аналізу електрокардіосигналів для виявлення ППП в системі ЕКГ ВР
— у медичних установах м. Києва;

· засади побудови, методики й алгоритми виявлення низькоамплітудних
компонент системами ЕКГ ВР — у навчальному процесі на кафедрі фізичної
та біомедичної електроніки НТУУ «КПІ».

Список робіт з теми дисертації

Иванушкина Н.Г. Метод обработки электрокардиограмм в оптимальном
координатном базисе // Электроника и связь.- 2001.-№12, С.114-115.

Иванушкина Н.Г. Сжатие электрокардиограмм комбинированным методом //
Электроника и связь.- 2002.-.№15.- С.67– 69.

Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А. Применение нейронных сетей
для классификации электрокардиосигналов при различных видах мониторинга
// Электроника и связь.- 2002.- №17. — С.80–82. Автором розроблено
алгоритм формування раціональної навчальної вибірки, побудованої у
базисі головних власних векторів коваріаційної матриці ансамблю ЕКГ.

Фесечко В.А., Иванушкина Н.Г., Семенченко С.Н. Исследование комплексных
диагностических признаков активности сердца для аппаратуры непрерывного
мониторинга // Электроника и связь.- 2003.- №18.- С.126 –129. Автором
запропоновано удосконалення процедур ідентифікації моделей ЕАС,
орієнтовані на виявлення ППП.

Иванушкина Н.Г. Алгоритмы идентификации модели электрической активности
сердца // Электроника и связь.- 2003. — №19. — С.121 –124.

Иванушкина Н.Г., Фесечко В.А., Карплюк Е.С, Афана Х.Л. Луай. Особенности
построения систем электрокардиографии высокого разрешения для выявления
поздних потенциалов предсердий // Электроника и связь.-2003.-
№20.-С.75-78. Автором розроблено методичне та алгоритмічне забезпечення
системи ЕКГ ВР для виявлення ППП.

Иванушкина Н.Г. Спектральное оценивание низкоамплитудных компонент
ансамбля сигналов на основе метода собственных подпространств //
Проблеми інформатизації та управління. -К.: НАУ.- 2004.- № 10.- С.
146-150.

Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А. Метод собственных
подпространств для распознавания образов поздних потенциалов
предсердий// Управляющие системы и машины. -2004.- №6.- С. 6-11.
Автором розроблено засади методу розпізнавання образів ППП у складі
ЕКГ, заснованого на виборі діагностичних ознак у власних підпросторах
сигналів.

Спосіб неінвазивного аналізу крові: Патент № 43662А. Україна. МКИ
А61В5/00/ В.А. Фесечко, Ю.С. Синєкоп, Аль Хадж Фатух Хазем (JO), Н.Г.
Іванушкіна, Афана Луай (IS), А.Б. Жданов — №2001042924; Заявлено
27.04.2001; Опубл. 17.12.2001, Бюл. №11.- 3с. Автором запропоновано та
використано метод обробки сигналів у базисі власних векторів матриці
коваріацій.

Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А. Параметрический и
непараметрический подход к идентификации электрической активности сердца
// Тезисы докладов. VII ежегодная сессия Научного центра
сердечно-сосудистой хирургии.- Москва.- 2003.-С.144. Автором
запропоновано комплексний підхід до ідентифікації моделей ЕАС,
орієнтований на виявлення тонких механізмів серцевої діяльності.

Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А. Пациент-адаптивная
фильтрация электрокардиограмм // Тезисы докладов. IX Всероссийский съезд
сердечно-сосудистых хирургов.- Москва.- 2003.-С.313. Для збільшення
відношення сигнал/шум автором запропоновано та використано розподіл
власного простору матриці коваріацій ансамблю ЕКГ на підпростір сигналу
та шуму, розмірності яких змінюються на базі аналізу власних значень.

Иванушкина Н.Г., Фесечко В.А., Синекоп Ю.С., Карплюк Е.С.
Алгоритмическое и программное обеспечение системы ЭКГ ВР для выявления
ППП. Тезисы докладов. VI Международный симпозиум “Электроника в
медицине. Мониторинг, диагностика, терапия“ // Вестник аритмологии.-
2004.-№35.-С.199. Автором розроблено загальний алгоритм функціонування
системи ЕКГ ВР та алгоритми обробки ЕКГ в базисі власних векторів для
виявлення ППП.

Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А. Алгоритмы анализа поздних
потенциалов предсердий в системе электрокардиографии высокого разрешения
// Тезисы докладов. VIII сессия Научного центра сердечно-сосудистой
хирургии.- Москва.- 2004.-С.256. Автором розроблено новий неінвазивний
метод аналізу ЕКГ для виявлення ППП, заснований на технології навчання у
власних підпросторах.

Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А. Метод собственных
подпространств для распознавания образов поздних потенциалов
предсердий. XXIV Международная конференция “Проблемы электроники“.-
Киев.- 2004. Для ранньої діагностики передсердних тахіаритмій автором
розроблено новий метод розпізнавання образів ППП на основі ознак в
базисі головних власних векторів коваріаційної матриці ансамблю ЕКГ
сигналів.

Иванушкина Н.Г., Шпачук К.А.., Климов Д.В. Анализ сигналов
внутрисердечного импеданса для кардиостимуляции. XXIV Международная
конференция “Проблемы электроники“.- Киев.- 2004г. Автором
запропоновано проведення аналізу інвазивних сигналів серцевого імпедансу
на основі перетворення у базис власних векторів для подальшого
визначення режимів кардіостимуляторів.

Иванушкина Н.Г., Фесечко В.А., Ткаченко В.Л., Карплюк Е.С., Мулькин Д.А.
Многоканальная система электрокардиографии высокого разрешения. XXIV
Международная конференция “Проблемы электроники“.- Киев.- 2004. Автором
розроблено структурну схему та загальний алгоритм функціонування
багатоканальної системи ЕКГ ВР.

Анотації

Наталія Георгіївна Іванушкіна. Система діагностики передсердних
аритмій. — Рукопис.

Дисертація на здобуття ученого ступеня кандидата технічних наук за
спеціальністю 05.11.17 — Медичні прилади і системи. — Національний
технічний університет України «Київський політехнічний інститут»,
Україна, Київ, 2004.

Дисертація присвячена розробці і дослідженню методів і засобів ранньої
діагностики передсердних аритмій і спрямована на удосконалення
технічного, інформаційного й алгоритмічного забезпечення систем
електрокардіографії високого розрізнення (ЕКГ ВР) з метою виявлення
провісників тахіаритмій передсердь — пізніх потенціалів передсердь
(ППП).

Для досягнення поставлених цілей розроблено метод аналізу сигналів ЕКГ
для виявлення ППП на основі розвитку методу власних підпросторів.
Розроблено принципи розпізнавання образів ППП у складі ЕКГ сигналів, що
засновані на раціональному виборі діагностичних ознак ППП у
координатному базисі головних власних векторів матриці коваріацій
ансамблю ЕКГ. Побудовано алгоритм спектрального оцінювання
низькоамплітудних складових ЕКГ на основі модифікації функцій, що
включають в себе власні вектори шумового підпростору коваріаційної
матриці ансамблю ЕКГ.

Запропоновано алгоритми ідентифікації моделей електричної активності
серця (ЕАС), пацієнт-адаптивної фільтрації ЕКГ сигналів, а також
багатоканального стиснення ЕКГ сигналів.

Розроблено систему ЕКГ ВР на базі створеного методичного й
алгоритмічного забезпечення та 24-розрядного сігма-дельта АЦП. За
допомогою розробленої системи ЕКГ ВР проведені числові експерименти і
клінічні дослідження, що демонструють високі показники чутливості
створених методів і алгоритмів при виявленні ППП і ранній діагностиці
передсердних тахіаритмій.

Ключові слова. Система електрокардіографії високого розрізнення, пізні
потенціали передсердь, провісники передсердних тахіаритмій, координатний
базис власних векторів, матриця коваріацій ансамблю сигналів ЕКГ.

Наталия Георгиевна Иванушкина. Система диагностики предсердных аритмий.
– Рукопись.

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук по
специальности 05.11.17 – Медицинские приборы и системы. – Национальный
технический университет Украины “Киевский политехнический институт”,
Украина, Киев, 2004.

Диссертация посвящена разработке и исследованию методов и средств ранней
диагностики предсердных аритмий и направлена на усовершенствование
технического, информационного и алгоритмического обеспечения систем
электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР) с целью обнаружения
предвестников предсердных тахиаритмий — поздних потенциалов предсердий
(ППП).

Для достижения поставленных целей разработан метод анализа сигналов ЭКГ
для выявления ППП на основе метода собственных подпространств и
применения технологии обучения.

Отличительной особенностью предлагаемого метода анализа ППП является
преобразование регистрируемых электрокардиосигналов в пространство
собственных векторов матрицы ковариаций ансамбля сигналов ЭКГ и
разделение собственного пространства матрицы ковариаций на
подпространство сигнала и подпространство шума на базе анализа
собственных значений. Последующее восстановление электрокардиосигналов в
подпространстве главных собственных векторов приводит к увеличению
отношения сигнал/шум, а также позволяет расширить динамический
диапазон низкоамплитудных составляющих, выявляемых системой ЭКГ ВР.

Разработаны принципы распознавания образов ППП в ЭКГ сигналах,
основанные на рациональном выборе признаков ППП в координатном базисе
главных собственных векторов матрицы ковариаций ансамбля ЭКГ, что
позволяет автоматизировать процесс диагностики. Построен алгоритм
спектрального оценивания низкоамплитудных составляющих ЭКГ на основе
модификации функций, которые включают собственные векторы шумового
подпространства ковариационной матрицы ансамбля ЭКГ и обеспечивают более
высокую спектральную разрешающую способность, чем классичесие методы.

Предложено в качестве диагностических признаков ППП использовать
значения суммарных проекций ЭКГ на собственные сигнальные
подпространства, а также соотношение высокочастотных и низкочастотных
составляющих электрокардиосигналов при спектральном оценивании в шумовом
подпространстве. Полученные в работе результаты показывают, что
предлагаемые диагностические признаки являются интегральной
характеристикой электрофизиологических процессов в миокарде и могут
быть применены при анализе других низкоамплитудных компонент ЭКГ.

Рассмотрены механизмы возникновения предсердных тахиаритмий и их
неинвазивных маркеров – низкоамплитудных сигналов ППП, отмечены
электрофизиологические особенности проявления предсердной активности.
Выполнена идентификация модели электрической активности сердца (ЭАС),
основанной на разложении в базисе собственных значений и векторов,
показана информативность параметров выбранной модели при выявлении ППП.
Предложен алгоритм построения модели ЭАС, основанный на модификации
корреляционных методов идентификации.

Предложен и внедрён алгоритм фильтрации ЭКГ сигналов, который
ориентирован на индивидуальные особенности сердечной деятельности
пациента и позволяет выявлять полезные низкоамплитудные сигналы на фоне
шумов при минимальной деформации зубцов и комплексов ЭКГ. Предложен и
апробирован алгоритм многоканального сжатия ЭКГ сигналов, который даёт
возможность передавать информацию с сокращением данных в 3-4 раза.

Разработана система ЭКГ ВР на основе предложенного методического и
алгоритмического обеспечения в базисе собственных векторов, а также
усовершенствованых технических средств с использованием 24-разрядного
сигма-дельта АЦП.

С помощью экспериментального образца разработанной системы ЭКГ ВР
проведены клинические исследования, демонстрирующие высокие показатели
чувствительности предложенных методов и алгоритмов при выявлении ППП и
ранней диагностике предсердных тахиаритмий. Предложены рекомендации по
применению разработанного метода анализа ЭКГ для выявления ППП в
качестве составной части экспресс-диагностики функционального состояния
человека.

Ключевые слова. Система электрокардиографии высокого разрешения, поздние
потенциалы предсердий, предвестники предсердных тахиаритмий,
координатный базис собственных векторов, матрица ковариаций ансамбля
сигналов ЭКГ.

Ivanushkina N.G. The diagnostic system of Atrial Arrhythmias. —
Manuscript.

The thesis for candidate’s degree of technical sciences on speciality
05.11.17 – Medical devices and systems.- National Technical University
of Ukraine “Kiev Polytechnical Institute”, Kiev, 2004.

The thesis focuses on the development and research of the methods and
means of atrial arrhythmias early diagnostics and aims at improvement of
technical, information and algorithmic supply of high-resolution ECG
system for detection of atrial late potentials (ALP) – atrial
tachyarrhythmia’s markers.

For reaching formulated aims the method of ECG signals analysis for ALP
detection is developed, which is based on evolution of eigen subspaces
method.

The high-resolution ECG system’s principles of construction and
tendencies of development are described. The advisable use of these
systems for heart arrhythmias diagnostics with exact measurements of
atrial late potentials is indicated. The results of system testing on
the base 24-bits sigma-delta ADC AD7731 are presented.

Key words. High-resolution electrocardiography system, atrial late
potentials, atrial tachyarrhythmia’s markers, coordinate basis of
eigenvectors, covariance matrix of ECG signals assembly.

PAGE \* Arabic 21

Похожие записи