Geum.ru

Компьютерная система автоматизации научных исследований в медицине (на примере электрокардиографии высокого разрешения)

Вид материалаДокументы

Содержание


Основными задачами, решаемыми такой системой, являются
ВКГ (векторкардиограмма), Дэкарто
ППЖ, СВК, ВКГ и Дэкарто
Пациент - Обследование, Обследование - ППЖ, Обследование - СВК
Спектрально-временное картирование
Построение векторкардиограммы и дипольной электрокардио- топограммы [2].
Эта подсистема должна решать задачи такого типа как
ЭКГ ВР в виде четырех аналоговых кривых
Медведеву О.С.
Подобный материал:

КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В МЕДИЦИНЕ


(НА ПРИМЕРЕ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ)

1. Введение.


В статье описывается первая версия компьютерной системы, поддерживающей основные этапы научных исследований в медицине: ввод и накопление данных, в том числе аналоговых, их обработка различными математическими методами, статистический анализ результатов, выявление закономерностей, вывод диагностических правил и подготовка печатных результатов (в том числе - публикаций). Система ориентирована на исследования в области электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР) и реализована на базе персонального компьютера Макинтош. Работа проведена в тесном сотрудничестве с лабораторией компьютерных технологий в медицине Факультета фундаментальной медицины МГУ.

2. Назначение системы.


В последнее время был достигнут определенный предел диагностических возможностей метода стандартной электрокардиографии по выявлению скрытых ишемических изменений и электрической нестабильности миокарда, а также решению других диагностических задач. В связи с этим все более широкое применение находит метод ЭКГ высокого разрешения. В основу метода положена регистрация трех ортогональных отведений по Франку, накопление и усреднение 150-200 кардиоциклов, что позволяет значительно увеличить соотношение сигнал/шум, и последующая обработка сигнала такими методами, как анализ поздних потенциалов желудочков, спектрально-временное картирование, дипольная электрокардиотопография. Полученные в последние годы результаты позволяют утверждать, что эти методы обладают более широкими по сравнению со стандартной ЭКГ диагностическими возможностями (см. [1]). Но так как ЭКГ ВР начала развиваться совсем недавно, очень остро стоит задача поиска и проверки новых диагностических правил, основанных на вышеприведенных методах. Эффективное решение этой задачи невозможно без создания компьютерной системы автоматизации научных исследований в этой области.

Основными задачами, решаемыми такой системой, являются:
  1. Организация базы данных и накопление в ней как электрокардиографических, так и клинических данных в количестве, достаточном для исследований (порядка нескольких тысяч пациентов). При этом ввод данных может осуществляться как с приборов, так и в режиме диалога с пользователем, а также импортироваться из файлов, создаваемых другими программами.
  2. Обработка аналоговых сигналов (в основном электрокардиограмм) различными математическими методами и сохранение результатов обработки в базе данных:
    1. статистический анализ данных;
    2. поиск закономерностей и выделение неявных диагностических признаков различными методами распознавания образов;
    3. экспертная помощь исследователю;
    4. подготовка данных в требуемом виде, в том числе удобном для публикаций.

Описываемая система может успешно быть применена в научно- исследовательской деятельности - ее могут использовать аспиранты и научные работники при решении таких задач, как сравнение и обоснование диагностических возможностей различных методов. Одним из главных достоинств описываемой системы является реализация самообучающейся экпертной подсистемы, которая призвана помочь пользователю в выполнении наиболее трудоемких этапов исследования. В ходе дальнейшего развития системы для исследований в области ЭКГ ВР планируется наработка инструментария для создания подобных систем в других областях медицины и других наук.

3. Описание структуры системы.


Система в целом состоит из следующих частей:
  1. подсистема ведения базы данных;
  2. подсистема ввода данных;
  3. подсистема математической обработки аналовых сигналов;
  4. подсистема статистического анализа;
  5. подсистема выделения закономерностей;
  6. экспертная система;
  7. сервисная подсистема.

3.1 Подсистема ведения базы данных.


После изучения предметной области была предложена концептуальная схема базы данных, показанная на рис. 1 (в терминах модели ОБЪЕКТОВ-СВЯЗЕЙ)

. Объект Пациент имеет атрибуты: фамилия, имя, отчество пациента, год рождения, пол, рост, вес, диагноз.

Объект Обследование: дата, место проведения, артериальное давление, тип аритмии, принимаемые медикаменты.

Объект Операция: дата, место проведения, вид оперативного лечения.

Объект Исход: дата, исход заболевания.

Объект ЭКГ ВР: кардиограмма высокого разрешения (три массива целых чисел - отведения X,Y,Z).

Объект ППЖ (поздние потенциалы желудочков): верхняя и нижняя частоты фильтрации, QRS (длительность нефильтрованного QRS комплекса), TQRS (длительность фильтрованного QRS комплекса), LAS40 (длительность фильтрованного сигнала ниже уровня 40 микровольт), RMS (средне- квадратичное значение амплитуды последних 40 мсек комплекса QRS).

Объект СВК (спектрально-временное картирование): верхняя и нижняя частоты фильтрации, точка деления частот на высокие и низкие, общая спектральная плотность, спектральные плотности высоких и низких частот, характеристики выделяемых трех локальных максимумов (время, частота и амплитуда) и, дополнительно, спектрально-временная карта (двумерный массив целых чисел).

Структура объектов ВКГ (векторкардиограмма), Дэкарто (Дипольная ЭлектроКАРдиоТОпограмма), Эхо (эхокардиограмма), Холтер (холтеровское мониторирование), Ангиография и Сцинтиграфия в настоящее время уточняется.

Экземпляры объектов ППЖ, СВК, ВКГ и Дэкарто, связанные с одним экземпляром объекта Обследование, содержат результаты обработки данных из экземпляра объета ЭКГ ВР, связанного с тем же экземпляром объекта Обследование

. Связи Пациент - Операция, Пациент - Исход, Обследование - ЭКГ ВР должны быть типа один к одному (для простоты предполагается, что у пациента может быть только одна операция, при обследовании может быть записана только одна кардиограмма).

Связи Пациент - Обследование, Обследование - ППЖ, Обследование - СВК должны быть типа один ко многим (анализ поздних потенциалов желудочков и спектрально-временное картирование могут быть проведены с разными параметрами). Типы остальных связей уточняются.

Подсистема ведения базы данных должна предлагать специальные средства для просмотра некоторых данных в привычном для пользователя виде: кардиограмма в виде исходных аналоговых сигналов и т.п.

3.2 Подсистема ввода данных.


Эта часть системы должна обеспечивать ввод данных из всех возможных источников: с клавиатуры, из других файлов, непосредственно с приборов (в случае ЭКГ ВР - с кардиографа).

3.3 Подсистема математической обработки аналовых сигналов.


Эта подсистема должна предлагать пользователю те виды обработки, какие он хотел бы использовать в своей работе. Исходные данные должны извлекаться из базы данных, результаты обработки должны заноситься туда же. Например, в описываемой системе исходными данными является кардиограмма (запись типа "ЭКГ ВР"), для которой должны быть реализованы следующие виды обработки ЭКГ сигнала:

- анализ поздних потенциалов желудочков (высокочастотных и низкоамплитудных (несколько мкВ) компонент сигнала в конце комплекса QRS) по методу Симсона.
Метод заключается в фильтрации сигнала в определенном диапазоне частот (как правило 40-250 герц) и анализе следующих значений: длительность нефильтрованного QRS комплекса, длительность фильтрованного QRS комплекса, длительность фильтрованного сигнала ниже уровне 40 микровольт, среднеквадратичное значение амплитуды последних 40 мсек комплекса QRS;

Спектрально-временное картирование,
которое позволяет проводить анализ частотных составляющих в любом выбранном участке кардиоцикла (зубцы P и T, комплекс QRS ) с указанием фазы временной регистрации, частоты и амплитуды выделенных частот. Метод заключается в узкополосной фильтрации сигнала для 25-50 значений частоты с подавлением второй и последующих гармоник, построении карты, показывающей зависимость амплитуды от времени и частоты, подсчете спектральных плотностей и выделении локальных максимумов;

Построение векторкардиограммы и дипольной электрокардио- топограммы [2].

3.4 Подсистема статистического анализа.


Хотя основные статистические функции (среднее, максимум, минимум, стандартное отклонение и т.п.) можно расматривать как часть функций языка манипулирования данными, представляется необходимым выделить статистическую обработку в отдельную подсистему в связи с ее важностью и частотой использования в научных, в частности в медицинских, исследованиях. Набор необходимых функций этой подсистемы в настоящее время постоянно развивается.

3.5 Подсистема выделения закономерностей.


Эта подсистема должна решать задачи такого типа как:
  1. нахождение значений параметров выбранного метода, при которых его чувствительность и специфичность будут наилучшими (тип параметров зависит от метода);
  2. выделение неявных диагностических признаков.

Так, например, в последнее время активно изучается применение нейронных сетей для диагностики при анализе ЭКГ сигнала.

3.6 Экспертная система.


Предполагается, что эта подсистема будет состоять из двух частей:
  1. экспертная система в области проведения исследований, которая должна помочь пользователю выбрать наиболее оптимальный путь к решению поставленной задачи (и она должна самообучаться в процессе работы системы), для этого должен быть создан механизм постановки заданий для других подсистем;
  2. диагностическая система, которая должна обобщать все результаты исследований (при этом должна быть предусмотрена возможность выделения еЯ из общей системы в виде отдельного продукта, который может быть использован в практических целях).

3.7 Подсистема сервиса.


Эта часть системы должна помочь пользователю оформить результаты исследований в виде, удобном для представления в печать и проведения докладов (генерация отчетов и таблиц, построение различных графиков и диаграмм, перенос текста и графических образов в другие программы).

4. Выбор используемых средств.


При выборе иструментальных средств для реализации системы поддержки научных исследований приходилось исходить из следующих принципов:
- база данных должна содержать большой объем информации, формы представления информации очень различаются;
- программные средства должны обеспечивать простоту общения пользователя с системой;
- должны быть предоставлены хорошие графические возможности для отображения данных типа карт.

С учетом этого в качестве технической базы был выбран персональный компьютер Макинтош, располагающий требуемыми графическими возможностями и системным обеспечением, ориентированным на организацию весьма дружелюбного интерфейса с пользователем. Кроме того, представляется очень интересным использовать имеющиеся у Макинтоша возможности обработки звуковой и видеоинформации.

В связи с неоднородностью данных, требующих специальных форм представления, и с необходимостью соединения в единое целое базы данных и экспертной системы было принято решение не использовать существующие системы управления базами данных (СУБД), так как они не удовлетворяют в достаточной степени данным требованиям. Система должна представлять из себя прикладную программу, независимую ни от каких других программ. Также было принято решение, что отдельные части подсистем (специальные редакторы в базе данных, программы обработки сигналов и т.д.) должны быть реализованы как независимые модули, подключаемые к системе. Это значительно облегчает расширение системы.

В качестве языка программирования был выбран язык Паскаль. Это универсальный язык, позволяющий решать широкий круг задач и предлагающий самые современные технологии программирования (например, объектно-ориентированное программирование). Кроме того, он не связан с какими-либо определенными аппаратными средствами и системами, что позволяет легко переносить программы с одной машины на другую, имеющую компилятор Паскаля. Предлагаемый для Макинтоша фирмой Symantec компилятор THINK Pascal создает эффективный программный код и имеет развитые средства отладки программ и средства создания библиотек, что делает его удобным для быстрой разработки прикладных программ (см.[3]).

5. Описание разработок.

5.1 Подсистема ведения базы данных.


В настоящее время реализованы такие функции, как создание новой записи с одновременным включением ее в подходящий набор и связыванием ее с текущей записью, просмотр и редактирование записи, и удаление записи одновременно с удалением всех ее связей. Созданы экранные формы для записей типа Пациент, Обследование и ППЖ. Кроме того, созданы специальные редакторы для наборов ЭКГ ВР и СВК, позволяющие просматривать эти данные в привычном для пользователя виде:

- запись типа ЭКГ ВР в виде четырех аналоговых кривых (зависимость амплитуды от времени), причем четвертая кривая - длина вектора - строится по первым трем по формуле V=(X2+Y2 +Z2);

- запись типа СВК в виде раскрашенной карты (цвет показывает зависимость амплитуды от времени и частоты, используется 32 цвета и логарифмический масштаб) -.

5.2 Подсистема ввода.


В настоящее время реализованы как ввод данных с клавиатуры в режиме диалога с пользователем (заполнение текстовых полей и выбор из предлагаемого меню значений для полей типа классификатор), так и импортирование данных из файлов других программ (такие данные, как ЭКГ ВР, ППЖ, СВК, импортируются из файлов, создаваемых специализированными программами; реализовано также импортирование из файлов программы SuperCalc определенного формата). Кроме того, проработан алгоритм ввода данных с прибора и в настоящее время он реализован для флоуметера (ввод данных со встроенного во него аналого-цифрового преобразователя (АЦП) со следующими характеристиками: 8 каналов, разрядность 12 бит, частота оцифровки постоянна - 256 герц на канал, интерфейс с компьютером через последовательный порт). Реализация ввода данных с кардиографа будет сделана в следующей версии системы (для АЦП, обеспечивающего частоту оцифровки как минимум 500 герц для трех каналов и с разрядностью как минимум 12 бит).

5.3 Подсистема математической обработки аналовых сигналов.


В виде отдельных программ реализованы такие алгоритмы обработки, как анализ поздних потенциалов желудочков и спектрально-временное картирование. Система может импортировать данные из файлов, создаваемых этими программами. Реализация этих алгоритмов в виде модулей, которые могут подключаться к системе, будет сделана в следующей версии.

5.6 Экспертная система.


При создании инструментария для разработки экспертной системы были сделаны проработки с использованием фрейм-логики (см. [4]). Эта логика представляет собой язык высокого уровня для выражения рассуждений об объектах в ясной декларативной манере. Она имеет формальную семантику и хорошую процедуру доказательств методом резолюции, что делает ее привлекательной для вычислений. Более того, схема базы данных является частью языка, который позволяет пользователю просматривать схему и данные, используя тот же декларативный формализм. Реализация остальных частей системы предусматривается в следующей версии.

6. Используемые инструментальные средства.


Система автоматизации научных исследований в области ЭКГ ВР реализована на персональном компьютере Macintosh IIvx на языке программирования Паскаль (компилятор THINK Pascal 4.0). Она действует в операционной среде Макинтошa (версия 6.0 и выше) и для ее работы требуется 512 килобайт оперативной памяти. Объем исходных текстов на языке Паскаль - около 10 тысяч строк. Размер исполняемой программы - 77 килобайт.

7. Заключение.


Описываемая в статье компьютерная система автоматизации научных исследований в области ЭКГ ВР находится на первой стадии реализации, ряд ее частей нуждаются в дальнейшей проработке и воплощении в программном продукте. В первую очередь предполагается сделать:
  1. подсистему ввода аналогового сигнала с кардиографа;
  2. полную реализацию подсистемы ведения базы данных;
  3. встраивание в систему таких программ обработки кардиограммы, как анализ поздних потенциалов и спектрально-временное картирование;
  4. экспертную подсистему.

Автор выражает благодарность декану факультета фундаментальной медицины Медведеву О.С. за предоставленные технические средства и заведующему лабораторией компьютерных технологий в медицине этого же факультета Иванову Г.Г за обсуждение затронутых в статье вопросов.

Литература.


1. Иванов Г.Г., Востриков В.А. Внезапная сердечная смерть и поздние потенциалы желудочков. // Анестезиология и реаниматолигия. - 1991, Э3.
2. Титомир Л.И., Рутткай-Недецкий И. Анализ ортогональной электро- кардиограммы. М.: Наука, 1990.
3.THINK Pascal User Manual. Symantec Corporation, 1990.
4. Kifer M., Lausen G. F-Logic: A Higher-Order Language for Reasoning about Objects, Inheritance and Scheme. // Proceeding of the ACM SIGMOD, pp. 134-146, 1989.