Панага А.И.

Разработка методов и алгоритмов обработки ЭКГ для выявления гипертрофии сердца

Актуальность темы

Роль электрофизиологических сигналов в современной диагностике трудно переоценить. В настоящее время существуют программы, диагностирующие работу внутренних органов человека, в том числе сердечно-сосудистую систему. В этой области накоплен значительный опыт, который свидетельствует, в частности, о несостоятельности на сегодняшний день попыток полной автоматизации диагностики сердца. Имеющиеся в клинике аппаратные и программные комплексы записи и анализа электрофизиологических сигналов обладают рядом погрешностей различного происхождения.Поэтому большинство существующих автоматизированных систем или не обладает достаточной степенью убедительности, или является малоэффективными, охватывая лишь небольшой круг патологий. Гипертрофия сердца – признак, широко использующийся при диагнозе ряда заболеваний: ишемия, инфаркт миокарда, гипертоническая болезнь, кардиомиопатия, хроническая недостаточность кровообращения, выявление рубцовых изменений миокарда, а также нарушений ритма и проводимости . Если достоверно известно его наличие при анализе ЭКГ , то легче провести диагностику и поставить правильный диагноз. А так как целью программного обеспечения ставится облегчение работы врача- диагноста, то обработка ЭКГ - сигнала и распознавание его характерных элементов для определения наиболее вероятной патологии в работе сердца, выходит на первый план для будущих возможных разработок в этой области. Также не на последнем месте в ряду недоработок находится проблема устранения помех и артефактов при снятии сигнала, для чего необходимо более точно подобрать методы для обработки сигналов. Т.о. требуется усовершенствование существующих систем на всех стадиях работы с электрокардиограммой.[2,4]

Постановка задачи

В магистерской работе я определяю гипертрофию отделов сердца по снятой электрокардиограмме. Чтобы выявить эти патологии необходимо обработать кардиосигнал и построить экспертную систему, которая будет классифицировать состояние пациента в соответствии с существующими методическими рекомендациями. С этой целью выделяются специфические участки ЭКГ и сравниваются с нормой по существующим таблицам значений или графиком-эталоном. По отклонениям формируется патология и выводится диагностическое заключение. Для ускорения работы я реализую данную систему в виде программного обеспечения. В качестве технической базы мною выбрана прекрасно зарекомендовавшая себя система визуализации WinCC, разработанная ведущей фирмой Siemens.

Принцип построения экспертной системы

Программное обеспечение (ПО) проектируется таким образом, чтобы обеспечить высокую достоверность выявления и измерения параметров элементов ЭКГ (интервалов, сегментов, комплексов), на основании которых осуществляется постановку диагностического заключения. Условно работу ПО разделяют на следующие три этапа:

1. Сглаживание и фильтрация ЭКГ.

2. Обнаружение и измерение характерных элементов ЭКГ.

3. Постановка диагностических заключений. [2,3]

Более подробно это выглядит таким образом. Экспертная система строится по принципу последовательности расшифровки ЭКГ и постановки диагноза ( см рис.1). Исходными данными являются таблицы, в которых приведены нормальные значения длите льнос ти интер валов сердечного цикла ,в зависимости от ЧСС, амплитуд пиков.[5]

Рис.1. Структурная схема программируемой экспертной системы

Рис.2. Компоненты ЭКГ и их нормальные величины

На основании сравнения полученных результатов и имеющихся сведений делается вывод о предполагаемом диагнозе.

Техническая часть экспертной системы

Повышение помехоустойчивости при снятии и обработке электрокардиосигнала, точности определения его параметров играет первостепенную роль в задаче оптимизации систем кардиомониторинга. Именно поэтому я, проанализировав ряд возможных программных продуктов, сделала вывод, что наиболее эффективным будет использование системы визуализации процесса WinCC. Эта система предполагает улучшения в плане визуализации графического отображения снимаемого сигнала, работа с ним в интерактивном режиме, повышение точности и надежности снятия данных при помощи датчиков. WinCC – это мощная система человеко-машинного интерфейса (HMI), работающая под управлением операционной системы Microsoft Windows 2000 или Windows XP. Автоматизация процесса (англ. automation process (AS)) позволяет поддерживать фактический контроль над всем процессом. WinCC позволяет оператору следить за процессом, который отображается на экране графически. При этом отображение обновляется при каждом изменении состояния процесса. Система аварийных сообщений автоматически оповестит о критическом состоянии в элементах считываемого сигнала. Если, например, превышено заранее заданное граничное значение, то на экране появится сообщение об этом. Кроме того, можно выполнить обработку архивируемых значений процесса. Обработка выполняется путем применения математических функций (например, усреднение). Есть возможность архивировать значения процесса, используя различные методы архивирования. Например, можно контролировать отдельные значения процесса в определенные моменты времени, причем таким образом, чтобы этот контроль выполнялся в зависимости от определенных событий. Для каждого графика функции можно сконфигурировать идеальный график, после чего можно сравнивать фактическую кривую графика функции с заданным идеальным графиком. Снятие, архивирование и обработка сигналов осуществляется с помощью контроллера Simatic S7-400. Программное и техническое обеспечение разработано фирмой Siemens.[6]

Разработка математической модели процесса обработки ЭКГ

• Фильтрация сигнала осуществляется программными настройками контроллера либо внешними при параметрировании датчиков. • С помощью датчиков производим накопление архива данных, определенного пользователем, контроллером Simatic S7 с максимальной частотой 52 мкс с одного канала. • С заданным промежутком времени (минимум от 250 мс) производится передача архива данных с S7 в WinCC (массива значений). • Анализируем DB WinCC для нахождения пиковых значений, т.е. интервала RR. Усредняем полученный массив значений путем задания кол-ва точек, характеризующих график для интервала RR. Находим ?t, как отношение длительности интервала RR к количеству точек. Производим усреднение массива. • Через внутреннюю переменную WinCC визуализируется полученный усредненный массив данных. • Анализ графика путем нахождения амплитуд производим циклически,используя стандартные функции WinCC. • На основании сравнения полученного анализа и имеющихся сведений для нормальных величин делаем вывод о предполагаемом диагнозе Для повышения стабильности , безопасности и эффективности системы, при обработке данных есть возможность анализировать полученный массив на более низком уровне, используя контроллер Simatic S7. В этом случае ПК работает только для визуализации. Формирование заключений о наличии гипертрофия производится по следующим данным( ниже приведена незначительная часть имеющихся сведений): • Правого предсердия: зубец Р> 2,5 мм во II отведении. • Левого предсердия: Р двухфазный (±) в V, с окончательной отрицательной фазой > 0,04 с. • Правого желудочка: R>S в Vj и R в V,>5 мм, глубокий 5 в V6; отклонение оси вправо. • Левого желудочка: S в V1 плюс R в V5 или V6 > 35 мм, или R в aVL > 11мм.

Выводы и рекомендации для дальнейшей работы

Использование системы WinCC делает возможным устранение сразу нескольких недоработок в существующих программных продуктах. Однако основной идеей данной магистерской работы является преобразование используемых методов и алгоритмов обработки ЭКГ в более универсальный. Это сможет приблизить получаемые предположения о диагнозе к реальным практическим, что непременно приведет к облегчению обслуживания пациентов, проходящих обследование, и работы медицинских сотрудников.

Литература

1.	Мурашко В. В., Струтынский А. В. Электрокардиография. 312 стр. 3-е изд. М.- 1998 г.
2.	Вайсман   М.   В.,   Прилуцкий   Д.   А.,   Селищев   С.   В.   Алгоритм   синтеза
	имитационных электрокардиосигналов дляиспытания цифровых электрокардиографов. 
	Электроника.-2000.-N4.-C.21-24. http://www.vmark.ru/articles.shtml
3.	Вайсман М. В. Построение многоканальных цифровых  электрокардиографов.
4.	Малых Д. Использование компьютерных технологий в медицине.74 стр. 2004г. 
	http://Malykh.ru
5.	http://lainslav.narod.ru/med.files/kardiogr.htm
6.	Siemens. Документация по WinCC V6.2004г.  http://www.siemens.de