Презентация: "Электрокардиограмма как объект..."

ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММА
КАК ОБЪЕКТ ОБРАЗНОГО
ВОСПРИЯТИЯ СИГНАЛОВ
Файнзильберг Леонид Соломонович
E-mail :
fainzilberg@voliacable.com
Personal site: http: //fainzilberg.se-ua.net/
Печальная статистика сердечнососудистых заболеваний
1. Распространены среди ¾ населения
Украины
2. В 67 % случаев причина смерти
3. В 50 % первый контакт больного с
кардиологом – реанимация
4. Одна из причин аварийности на
производстве
Требования к средствам диагностики
• оперативность (результат должен быть получен не
более чем за 1-2 мин);
• удобство (тестирование должно проводиться без
снятия
одежды
и
не
требовать
других
подготовительных мероприятий);
• информативность (возможность обнаружения
скрытых признаков нарушений в работе сердца под
действием физических и эмоциональных нагрузок)
• доступность (форма представления результатов
должна быть понятна человеку, не имеющему
специальную медицинскую подготовку).
Основные функции сердца
 автоматизм вырабатывает
электрические импульсы;
 возбудимость возбуждается под
влиянием электрических
импульсов;
 проводимость –
передает возбуждения по
участкам миокарда
 сократимость сокращается в ответ на
возбуждение
КОМПЬЮТЕРНАЯ
ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЯ
• регистрация электрического сигнала в заданных точках
поверхности тела;
• измерение значений электрокардиографических
признаков;
•
диагностика состояния сердечно-сосудистой системы
Форма ЭКГ здорового человека
Основные электрокардиографические признаки ИБС
сосредоточены на участке реполяризации
ПРИМЕР ДИНАМИКИ ПРИЗНАКОВ
УЧАСТКА РЕПОЛЯРИЗАЦИИ
До
инфаркта
В первый день
после острого
мелкоочагового
инфаркта
Мурашко В.В., Струтынский А.В. Электрокардиография. –
М.: Медицина. – 1991.- Стр.235
ЭКГ, наблюдаемая в условиях возмущений
ВНЕШНИЕ ВОЗМУЩЕНИЯ
•
•
•
•
•
сетевые помехи
дрейф изолинии
тремер мышц
импульсные и случайные помехи
артефакты
Основные этапы компьютерной
обработки ЭКГ
1. Фильтрация сигнала
2. Разделение сигнала на отдельные циклы
3. Селекция циклов, подлежащих усреднению
4. Оценка усредненного (эталонного) цикла
5. Анализ значений признаков эталона
7. Интерпретация сигнала
8. Отображение результата
Генеративная модель порождения ЭКГ
Ненаблюдаемый эталонный цикл
t
QRS
P
T
 z0(1) (t ), 0  t  t0(1) ,

z0 (t )  
 (K )
( K 1)
(K )
z
(
t
),
t

t

t
 T0 ,
0
0
 0
F
F
F
Наблюдаемая реализация
Z (t )  [ z0 (t ),  (t )]  h(t )
внутреннее
внешнее
ВОЗМУЩЕНИЯ
Механизм внутренних возмущений
( 3)
Эталон
z0
Z1(3)
Z 2(3)
Z 3( 3)
m-й цикл
(i )

(i )
(i ) t   m
Z m (t )  am z0 
(i )
 bm
i  1,..., K F
- номер фрагмента
Параметр растяжения (сжатия) по амплитуде
am  1   m ,
 m  [ 0 ,  0 ];  0  [0,1); M { }  0;
Параметр растяжения (сжатия) по времени
bm(i )  1   m(i ) ;  m( i )  [  (0i ) , (0i ) ];
Параметр сдвига по времени

(i )
m
(0i )  [0,1); M { }  0;



z
x
y
x  ax  y,
y  ay  x,
z  
2
a


exp(



2
b
i i
i
i )  ( z  z0 ),
2
i{ P , Q , R , S ,T }
McSharry P.E., Clifford G., Tarassenko L., Smith L.A. A dynamical model
for generating synthetic electrocardiogram signals // IEEE Transaction
On biomedical Engineering. – 2003. – No. 3. – P. 289-294.
Модель эталонного кардиоцикла
z (t ) 
где
 Ai  e

iP , Q , R , S , ST ,T 
(t  i ) 2
2[ bi ( t )]2
Утверждение
Даже при b
Ассиметричный Т
Патологический Q
Отрицательный T
Депрессия ST
Элевация ST
,
bi(1) при t  i ,
bi (t )   ( 2 )
bi
при t  i ,
(1)
i
Нормальный цикл
b
( 2)
i
z (t ) и z (t ) - непрерывны
(1)
( 2)
0  t P(1)  t P( 2)  t Q(1)  t Q( 2)  t R(1)  t R( 2)  t S(1)  t S( 2)  t ST
 t ST
 tT(1)  tT( 2)  T0
Модель искусственной ЭКГ
Z m (t ) 
где
~
 Ai [m]  e
( t  ~i [ m ]) 2
 ~
2 ( bi [ m ]) 2
i{ P , Q , R , S , ST ,T }
 h(t ), m  1,2... N ,
~
Ai [m]  Ai  (1   i [m])
~i [m]   i  (1   i [m])
bi(1)  (1   i(1) [m]), при t   i [m]
~
bi [m]   ( 2)
bi  (1   i( 2) [m]), при t   i [m]
Файнзильберг Л.С., Беклер Т.Ю., Глушаускене Г.А. Математическая модель
порождения
искусственной
электрокардиограммы
с
заданными
амплитудно-временными характеристиками информативных фрагментов
// Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и
информатики». – 2011. – № 5.– С. 61-72.
Примеры искусственных ЭКГ
Нормальная ЭКГ (ЧСС = 75 уд./мин.)
Синусовая брадикардия (ЧСС = 45 уд./мин.)
Синусовая тахикардия (ЧСС = 100 уд./мин.)
Примеры искусственных ЭКГ
Нормальная ЭКГ с трендом (ЧСС=60 уд./мин.)
Нормальная ЭКГ с частотными помехами (ЧСС=70 уд./мин.)
Депрессия сегмента ST, аддитивные помехи (ЧСС=50 уд./мин.)
Проблемы усреднения во временной области
Совмещенные циклы одной и той же ЭКГ
Обработка ЭКГ на “фазовой” плоскости
Фазовый портрет
ЭКГ
y (t )
y (t )
Дифференциатор
y (t )
y (t )
y (t )
Файнзильберг Л.С. Компьютерный анализ и интерпретация
электрокардиограмм в фазовом пространстве // Системні дослідження
та інформаційні технології. – 2004. – № 1. – С. 32-46.
Модельная ЭКГ со сдвигом зубца Т
Т
Т
Усреднение
во временной области
Т
Усреднение
в фазовом пространстве
Т
Т
Т
M
Q0  arg min  RH (Qi , Q j )
1 j  M
Опорная траектория
RH (Qi , Q j )  max max min  ( z i , z j ), max min  ( z i , z j )
z Q z Q
 z Q z Q

j
i
j
i
i
i
j
j
i 1
- хаусдорфово
расстояние
M0
Средняя траектория
Q0
zˆ[k ] 
min
z0[k ]   zmk
m1
M0 1
Q
Оценка эталона
yˆ[0],..., yˆ[ K 0  1]
QRS
QRS
ST-T
P
ST-T
P
а
б
в
Результат усреднения искаженных циклов ЭКГ
Селекция нетипичных циклов
Упорядоченные значения
хаусдорфовых расстояний
RH(Q0,Q)
  RH (Q0 , Q ),  [1, M ]
RH(Q0,Q)


 0  {Q : RH (Q0 , Q )   0 }
Результат селекции нетипичных циклов ЭКГ
Узкополосный режекторный фильтр
~
Z [k ]  Z [k ]  h[k ]
Наблюдаемый сигнал
G
Аддитивная помеха
h[k ]   ag cos( 2 f g k   g )
g 1
ag , g
- неизвестны
f gmin  f g  f gmax
g  f
max
g
f
min
g
 h
 h - нагруженные частоты Z
Идея режекторного фильтра на основе ДПФ
~
S{Z }  S{Z}  S{h}
- линейность ДПФ
IFFT ( FFT (Z ))  Z
- обратимость ДПФ
Обрабатываемый
сигнал
Полезный
сигнал
Гармоническая
помеха
Входной
спектр
Выходной
спектр
Фильтрованный
сигнал
Растекание спектра
(spectrum leakage)
K  / 2 - целое
K  / 2 - не целое
Процедура оптимизации фильтра
K opt
 max C ( K ) 
n
j 
 n
 arg max 

K [ K  , K ]
  Cn ( K j ) 
 n

h
j
K
h
h[n]  cos (2 f g k )
f g  20,127Гц
  0,001с
Файнзильберг Л.С. Эффективная процедура подавления сосредоточенных
гармонических помех при цифровой обработке сигналов сложной формы //
Управляющие системы и машины. - 2008. - № 4 - С. 49-57.
Спектр полезного сигнала
Спектр гармонической помехи
Гц
Сигнал
Помеха
Выразительность фазовых портретов ЭКГ
УНИКАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА ФАЗОВЫХ ПОРТРЕТОВ
Трехмерные фазовые портреты
z t
 Z

Z Z
УНИКАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА СОХРАНЯЮТСЯ ВО ВРЕМЕНИ
№1
18.07.02
15.08.05
05.05.09
20.05.10
05.10.11
№2
02.05.05
24.07.06
18.04.07
10.05.08
19.05.10
№3
03.11.05
20.11.06
№4
18.04.05
20.02.09
26.02.09
26.01.10
07.01.11
25.12.09
13.04.10
12.09.11
Увеличение разброса фазовой траекторий
Нетренированный
Тренированный
до нагрузки
после нагрузки
после отдыха
Симметризация фрагмента реполяризации
T  D2 / D1 , если Т +
T  D1 / D2 , если Т Нетренированный
Тренированный
до нагрузки
после нагрузки
после отдыха
Оценка диагностической эффективности
Клинический материал - 441 ИБС и 387 здоровых (КГ)
Решающее правило
Чувствительность
S E  81%
Специфичность
S P  78%
ИБС,
еcли  T   0
Норма, если  T   0
Прогностичность результатов
P()  80,8%
P()  78,2%
Тест полезен для скрининга ИБС
Информационная технология ФАЗАГРАФ®
Информационная технология АНТИСТРЕСС
Стадии стресса:
1. Тревога
2. Сопротивление
3. Истощение
ПТК ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ
СЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА УСТРОЙСТВА
ФАЗАГРАФ®
Методология поверки метрологических характеристик
приборов ФАЗАГРАФ
Аддитивная
помеха
Признаки
Сравнение
Признаки

Генерация
Эталонный
цикл
ЭКГ
Средний
цикл
Фазаграф
Обработка
h
Имитатор
Перспективные системы
Идентификация личности по ЭКГ
Индивидуальный подбор сердечно-сосудистых препаратов
БЛАГОДАРЮ
ЗА ВНИМАНИЕ !
E-mail :
fainzilberg@voliacable.com
Personal site: http: //fainzilberg.se-ua.net/