Устройства для регистрации и передачи электрокардиограмм
Информация - Медицина, физкультура, здравоохранение
Другие материалы по предмету Медицина, физкультура, здравоохранение
фильтрацию, второй поток - сигнал, подвергнутый некоторым нелинейным преобразованиям. Первое пороговое значение 7} вычисляется следующим образом:
Вероятность того, что R-зубец в действительности содержится на интервалах, где 0 (n) = 1, достаточно высока, но для повышения точности алгоритма необходима процедура фильтрации некорректно определенных позиций R-зубцов. Это можно сделать за iет применения эвристических правил анализа характеристик исследуемого R-зубца. Для этого после определения предполагаемого положения R-зубца создается массив определенных свойств: длительности RR-интервала между исследуемым зубцом и предыдущим и модуля производной сигнала RA, вычисляемой в предполагаемых точках нахождения R-зубца. Эти параметры сохраняются в циклическом буфере, способном сохранять не менее 3 последних значений Л-зубцов, дополнительно к этому необходимо вычисление среднего значения ЧСС за последние 10 циклов.
Если RR-интервал между двумя последующими зубцами менее 300 мс (что соответствует пульсу 200 мин"1), то решение о том, какой из зубцов является истинным, принимается исходя из максимума RA, поскольку известно, что Л-зубец обладает максимальным градиентом. Таким способом можно отсеять узкие и высокие R - и T-волны, часто определяемые пороговым детектором как R-зубцы. Существует возможность дополнительно повысить эффективность алгоритма, усложнив эвристические правила анализа, если вести статистику не только корректно определенных R-зубцов, но и отсеянных. Это позволяет в случае необходимости в течение последующих шагов скорректировать работу алгоритма, не потеряв ложноотсеянного QRS - комплекса.
В случае, когда доступно более одного отведения, можно несколько повысить точность алгоритма за iет использования большего количества отведений в качестве базовых. На практике оказывается полезным использовать отведения I и II стандартной системы 12 отведений. Применение суперпозиции 2 отведений позволяет несколько увеличить отношение сигнал/шум, а также подавить нежелательное воздействие на пороговый детектор артефактов, связанных с отрывом одного из электродов. Отведения I и II складываются с определенными весами, формируя исходный сигнал для детектора Х [п]:
Реализация
Реализация данной методики выделения QRS - комплексов на основе прикладных библиотек цифровой обработки сигналов подразумевает формализацию шагов до уровня конкретной используемой прикладной библиотеки. Под этим понимается то, что шаги алгоритма следует по возможности осуществлять с помощью процедур, оптимизированных для выбранного процессора, предоставляемых конкретной библиотекой. Блок-схема реализации на основе программного обеспечения для цифровой обработки сигналов NSP компании "Интел" представлена на рис.5. Блок начальной обработки включает в себя функции фильтрации, полностью реализуемые на основе функций библиотеки NSP. Возможна эффективная реализация процедуры фильтрации как целочисленно, так и с плавающей точкой. Более того, эта прикладная библиотека содержит оптимизированные функции операций с векторами, что позволяет эффективно реализовать следующие операции: дифференцирование, интегрирование сигнала, сравнение адаптивных пороговых значений и вычисление функции (n), нахождение максимума. Все эти операции в действительности сводятся к простым манипуляциям с векторами, поэтому оказывается эффективной группировка входных данных в блоки с длительностью по времени до 1 с. Эти блоки данных являются входящими для модуля начальной обработки и, следовательно, QRS-детектор не может выдавать значения R-зубцов iастотой, превышающей частоту поступления входных данных. В настоящий момент реализации QRS-детектора интегрирована в рамках программного ЭКГ - комплекса, осуществляющего полную сегментацию ЭКГ в режиме реального времени. Метод был апробирован как в пакетном режиме на сериях тестовых ЭКГ с расставленными метками R-зубцов, так и в режиме реального времени с использованием эмулятора ЭКГ. Тестирование алгоритма проводилось на ЭКГ-записях, полученных на 12-каналь - ном цифровом компьютерном электрокардиографе KARDi [1]. Эффективность алгоритма - количество корректно определенных QRS-комплексов из. общего числа присутствующих в тестовых ЭКГ - оказалась на уровне 97-99%. Выяснено, что основные ошибки алгоритма происходят за iет того, что используемые пороги могут оказаться достаточно высокими, и существует небольшая вероятность того, что настоящий R-зубец просто не будет определен пороговым детектором, особенно в первые секунды работы алгоритма, когда происходит первоначальная подстройка пороговых значений. Итак, анализ различных методов выделения QRS-комплексов показал, что хотя существуют и более точные методы, до сих пор наибольшую целесообразность для систем реального времени имеет применение классического подхода при использовании различных методов, позволяющих повысить чувствительность алгоритма [2]. При реализации критичных ко времени выполнения процедур необходимо опираться на существующие оптимизированные библиотеки цифровой обработки сигналов.
Список используемой литературы
1. Ларионов Д.Ю. Структура и алгоритмы анализа персональных регистраторов ЭКГ. Журнал медицинская техника. 2007 г. Ст.7-10.
. Нагин В.А. Особенности реализации алгоритмов QRS-комплексов для ЭКГ-систем реального времени. Журнал медицинской техники 2009г. Ст.