КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ВЕЙВЛЕТНОГО АНАЛИЗА ТОНКОЙ СТРУКТУРЫ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛОВ Энгельсский технологический институт (филиал)

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ВЕЙВЛЕТНОГО АНАЛИЗА
ТОНКОЙ СТРУКТУРЫ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛОВ
О.А. Монахова, Д.А. Мурашев, Ю.В. Клинаев
Энгельсский технологический институт (филиал)
Саратовского государственного технического университета
Энгельс, Россия
Развитие средств обработки электрических сигналов и эволюция вычислительной техники создают условия для совершенствования методов
диагностики функционального состояния органов и систем человека,
направленных на извлечение максимума информации при минимальном
воздействии на организм обследуемого. Наиболее распространенной методикой исследований в биологии и медицине является регистрация и анализ
сигналов электрической активности, сопровождающей протекание физиологических процессов в живых тканях. Исследование тонкой структуры
биоэлектрических сигналов позволит достичь более глубокого понимания
причинных механизмов, вызывающих данные процессы. Однако, проблемы
извлечения из электрофизиологического сигнала информации, которую невозможно получить при визуальном анализе записи и автоматизации традиционных алгоритмов врачебного анализа являются актуальными в связи
с недостатком исследований в данной области. Особо следует выделить задачи анализа электрокардиосигнала (ЭКС), отличающегося от остальных
биоэлектрических сигналов выраженным квазипериодическим характером
протекающих процессов, представленных квазидетерминированной функцией времени – комплексом P-QRS-T-(U).
Известен ряд работ, посвященных исследованию тонкой структуры
ЭКС, в которых выделяются три основных подхода: временной, спектральный и спектрально-временной методы анализа. Метод Симсона [1]
позволяет определить наличие, либо отсутствие тонких структур ЭКС по
его временным параметрам. Спектральный анализ позволяет оценить частотные характеристики тонких структур ЭКС в случае, если алгоритм
имеет достаточное частотное разрешение, а динамический диапазон позволяет оценивать пики даже незначительной амплитуды [2]. С целью
определения точной локализации тонких структур во временном интервале
был разработан метод спектрально-временного картирования ЭКС [3]. К
недостаткам этого метода следует отнести возможности влияния на его результаты стационарных шумов, также метод использует фиксированное
"окно", которое не может быть адаптировано к локальным свойствам ЭКС
[2, 4]. Для решения этой проблемы в современной математике разработаны
методы вейвлет-преобразований, которые в последние годы начинают
успешно применяться в анализе тонких структур ЭКС [4]-[7].
Вышеизложенное определило цель исследования - развитие математических методов вейвлет-преобразований, направленное на анализ тонких
структур ЭКС для локализации особых точек квазидетерминированной
функции времени комплекса P-QRS-T-(U).
Среди известных вейвлетных методов анализа ЭКС, следует выделить методы, основанные на непрерывных вейвлет-преобразованиях по базису вейвлетообразующих функций (ВФ) на базе производных функции
Гаусса и вейвлета Морле, которые выгодно отличает то, что они, в отличие
от остальных ВФ, заданы аналитически. Проблема применения данных методов в обработке ЭКС заключается в их чувствительности к морфологии
анализируемого сигнала. При некоторых кардиопаталогиях структура
комплекса QRS резко отличается от нормальной (например, отсутствием
зубца R), что затрудняет регистрацию кардиоинтервалограммы - графического представления данных об изменениях сердечного ритма.
В рамках исследования были решены следующие задачи:
1. Построена новая высокоразрешающая ВФ, вейвлет-преобразование
по базису которой позволяет локализовать особые точки, расположенные
только в пределах QRS-комплекса, первая производная в которых принимает экстремальные значения, вторая – меняет знак. Данные особые точки обнаруживаются с применением разнозначных вейвлетообразующих функций, предложенного вида.
2. С применением предложенного вида ВФ и разработанных вычислительных схем, реализованных в среде программирования системы компьютерной математики MatLab, показана возможность определения в
спектральном представлении ЭКС особых точек, расположенных в пределах QRS-комплекса и характеризующихся изменением знака второй производной функции ЭКС.
3. Особую точку QRS-комплекса, локализованную с применением
вейвлетообразующей функции, предложенного вида, и разработанного на
ее основе программного инструментария, можно принять за точку отсчета
при автоматизированной регистрации кардиоинтервалограммы, независимо
от отклонений структуры ЭКС от нормальной при различных кардиопатологиях.
4. Временной интервал, на протяжении которого вторая производная
функции ЭКС отрицательна в пределах длительности QRS-комплекса, является характеристикой его ширины, что имеет диагностическую значимость при некоторых кардиопатологиях [8].
В дальнейшем планируется представленные методы и технологии
реализовать при помощи лабораторной установки NI ELVIS, разработанной компанией National Instrument, которая представляет собой макетную
плату, комплект драйверов и программного обеспечения в среде LabVIEW.
Список литературы
1. Simson M.B. Use of signal in the terminal QRS complex to identify patients with ventricular tachycardia after myocardial infarction. // Circulation,
1981-Vol 64., P.235-242.
2. Иванов Г.Г. Cовременные неинвазивные методы оценки и прогнозирования развития потенциально опасных и угрожающих жизни аритмий:
состояние проблемы и перспективы развития / Г.Г. Иванов, Н.П. Потапова,
Н.А. Буланова // М.: Кардиология. 1997. № 2. с. 70 – 75.
3. Haberl R. Spectral mapping of the electrocardiogram with Fourier
transforms for identification of patients with sustained ventricular tachycardia
and coronary artery disease / R. Haberl, G. Jige, R. Pulter, G. Steinbeck // European Heart Journal, 1989-Vol.10., P.316-322.
4. Бойцов С.А. Анализ сигнал-усредненной ЭКГ (по данным вейвлетпреобразования) у здоровых и больных ИБС / С.А. Бойцов и др. // Вестник
аритмологии. № 23. 2001. с. 32 – 36.
5. Кавасма Р. А. Новые методы обработки электрокардиографических
сигналов / Р. А. Кавасма, А. А. Кузнецов, Л. Т. Сушкова // Биомедицинские
технологии и радиоэлектроника, 2005. № 11-12. с. 12 – 20.
6. Латфуллин И.А. Вейвлет анализ частотных характеристик ППЖ по
грудным отведениям ЭКГ / И.А.Латфуллин, Г.М.Тептин, Л.Э.Мамедова //
Тезисы всероссийского конгресса «Неинвазивная электрокардиология в
клинической медицине», Москва, 19–20 апреля 2007 г. с. 11.
7. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB.
Кемерово: Кемеровский госуниверситет, 2003. 200 с.
8. Монахова О.А. Исследование тонкой структуры электрокардиографического сигнала методами вейвлетного анализа / О.А. Монахова,
Д.А. Мурашев, Ю.В. Клинаев // Синтез инноваций: направления и перспективы: материалы научно-практической конференции, посвященной 30летию механико-машиностроительного факультета Энгельсского технологического института СГТУ. Саратов: изд-во СГТУ, 2009. с 126 – 130.