Спектральный исследование электрокардиограммы
Информация - Медицина, физкультура, здравоохранение
Другие материалы по предмету Медицина, физкультура, здравоохранение
?озволяет дополнительно усилить ВЧ составляющие ЭКС, имеющие незначительный размах, введя их в диапазон входного напряжения АЦП. Новизна предлагаемого подхода состоит в том, что в данном случае ВЧ компоненты ЭКС ЭКГ СВР укладываются не в 2тАж3 шага квантования, как в обычной ЭКГ, а занимают практически весь рабочий диапазон АЦП.
На рис. 2 представлен результат прохождения сигнала ЭКГ, снятого в первом отведении, через аналоговый блок разработанного кардиографа сверхвысокого разрешения (рис. 1). Кривая на рис. 2, а представляет сигнал на выходе НЧ-канала, а кривая на рис. 2, б - на выходе ВЧ-канала. Как видно из рис. 2, б, ВЧ сигнал полностью лишен характерных признаков, присущих НЧ составляющим спектра ЭКС. В связи с этим, при разработке ЭКГ СВР было решено, что анализ ВЧ составляющих ЭКС требует высокоточной синхронизации ВЧ-канала по характерным точкам кардиосигнала в НЧ-канале. Для реализации такого рода синхронизации ВЧ-сигналов необходимо осуществлять однозначную временную привязку ВЧ-канала к накалу НЧ. Эта задача решается в НЧ-канале разработанного ЭКС СВР.
1.2Детектирование R-зубца.
Наиболее характерным выбросом кардиосигнала, на котором в большинстве случаев достигается максимальное значение сигнала внутри кардиоцикла, является R-зубец, поэтому синхронизация по R-зубцу является наиболее простым и распространенным способом синхронизации ЭКС. В настоящее время существуют многочисленные алгоритмы детектирования R-зубца ЭКС. Самым простым, требующим минимальных вычислительных затрат, алгоритмом детектирования и временного позиционирования R-зубцов является алгоритм порогового амплитудного детектора [3]. Суть его работы сводится к отысканию локальных максимумов на всем интервале анализируемого ЭКС. Для этого используют решающую функцию:
,(1)
где: - сигнал на выходе детектора обнаружения R-зубца; - электрокардиосигнал; - порог обнаружения. После детектирования анализируются участки ЭКС, на которых амплитуда превышает пороговое значение и на этих участках отыскивают максимумы, позволяющие судить о временном положении R-зубцов.
Достоинством указанного алгоритма является простота его реализации, связанная с минимальным объемом вычислений, что позволяет легко реализовать анализ в реальном времени. Наряду с этим алгоритм обладает низкой точностью и плохой устойчивостью к влиянию помех и изменчивости ЭКС, поэтому его эффективная работа на практике очень затруднена. Кроме того, при некоторых видах сердечных патологий, вершина R-зубца может раздваиваться, и это приводит к тому, что алгоритм дает неверный результат детектирования.
В настоящем разделе рассмотрен корреляционный алгоритм [3]. На первом этапе его работы находятся значения функции взаимной корреляции функции сравнения (рис.3 б) и отрезков исходной функции той же длительности, что и функция сравнения:
.(2)
Положение функции сравнения , которая выбрана для получения значений функции взаимной корреляции, постепенно смещается от начала исследуемого отрезка ЭКС к его концу. Таким образом, появляется возможность построить взаимнокорреляционную функцию на всем протяжение кардиосигнала. Однако результаты вычисления зависят от значений исходных данных и не могут быть адекватно интерпретированы. По этой причине на следующем этапе функция взаимной корреляции масштабируется для приведения к диапазону значений [-1,1] (т.е. получения коэффициента корреляции (КК) ) в соответствии с формулой [4] (рис. 3, в)
.(3)
График этой функции представлен на рис. 3 в. Полученную функцию уже можно использовать для принятия решения о том, найдена точка ЭКС, на которую настроен алгоритм, или нет. Решение принимается по превышению КК определенного порога , выбираемого чаще всего эмпирическим путем. Этот выбор определяет чувствительность алгоритма.
Как показали исследования, этот алгоритм имеет более высокую, по сравнению с амплитудным пороговым детектором, устойчивость к помехам и изменчивости кардиосигнала и может с легкостью детектировать R-зубцы даже при его весьма сильном искажении шумами, поскольку не опирается на абсолютные значения исходного сигнала при принятие решения о положение искомой точки синхронизации. Еще одним достоинством алгоритма является возможность его адаптации под конкретного пациента путем подбора и адаптивной настройки функций сравнения.
Однако существенным недостатком данного алгоритма является большой объем вычислений, необходимых для его реализации, что приводит к увеличению времени анализа ЭКС большой длительности. Кроме того на конечный результат влияет выбор той или иной функции сравнения, поскольку она определяет конечный вид функции КК. В [3] в качестве функции сравнения предлагается использовать отрезок исходного сигнала содержащий один QRS-комплекс. Такой подход, несомненно, даст максимально близкие к единице значения КК в районе QRS комплекса. Однако у этого подхода есть и свои минусы. Каждый раз перед началом анализа новой ЭКГ необходимо выделять область сигнала, принимаемую за эталонную. По этой причине результаты одного вычисления КК могут не совпадать с результатами другого вследствие того, что функции сравнения были не идентичны. Кроме того, полученная функция КК в этом случае будет несколько сдвигаться относительно исходного сигнала в зависимости от характеристик функции сравнения, что требует введения компенсационного сд