автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Исследование и цифровая обработка сигналов гемодинамики в системах интероперационного компьютерного мониторинга



НАУЧНЫЙ СОВЕТ АКАДЕМИИ НАУК СССР ПО КОМПЛЕКСНОЙ ПРОБЛЕМЕ "КИБЕРНЕТИКА"

На правах рукописи

ЕГОРОВ /чексей Игоревич

УДК 61.007:616.12-089:681.3

ИССЛЕДОВАНИЕ И ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГЕМОДИНАМИКИ . В СИСТЕМАХ ИНТЕРОПЕРАЦИОННОГО КОМПЬЮТЕРНОГО МОНИТОРИНГА

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук).

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Научный руководитель к.ф.-м.н. доцент ЗАИКО Валерий Михайлович

Москва 1939

Работа вшолнена в научно-исследовательском институте трансплантологии и искусственных органов ИЗ СССР

Научный руководитель -.

кандидат физико-математических-наук,

доцент

В.М.Заико

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук,

профессор

кандидат технических наук

А.С.Холодов И.Н.Саблин

Ведущая организация - Институт хирургии им.Вишневского

Защита диссертации состоится '/Г"'j&^z/bt 1 . в " час. на заседании специализированного совета Д.002.82.01 Научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика" по адресу: Москва, ул.Вавилова, дом 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НСК "Кибернетика"

Автореферат разослан "-//" СУи^£'1989г.

Ученый секретарь специализированного совета, кандидат физико-математических наук

Амирджанов

ОБЩАЯ.ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность задачи. В ходе сложных кардиохирургичес-ких вмешательств, таких как реконструктивные операции на сердце и сосудах, врачу необходимо постоянно контролировать состояние пациента. Для этого с помощью специальных хирургических мониторов производится регистрация целог.о набора физиологических сигналов. Основная часть регистрируемых сигналов описывает состояние сердечно-сосудистой системы.

Во время сложных операций, кроме регистрации ЭКГ, всегда происходит измерение артериального давления прямым способом. В отличие от ЭКГ, артериальное давление может уверенно регистрироваться на всех этапах операции. При измерении минутного об'ема сердца методом термодилюции, а также при сложных реконструктивных операциях также регистрируется давление в легочной артерии. Совместная регистрация ЭКГ, артериального давления и давления в легочной артерии позволяет надежно контролировать состояние сердечно-сосудистой системы на всех этапах операции даже в том случае, когда один или два измерителя временно отключены.

Расширение состава измерений для сопровождения сложных кардиохирургических операций, естественно, повышает информативность и полноту данных для контроля за состоянием пациента. Вместе с тем, такой подход содержит в себе серьезный недостаток. Контроль и управление состоянием пациента в операционной осуществляет анестезиолог. Анестезиолог получает информацию о текущем состоянии оперируемого, контактируя непосредственно с ним и используя приборы

и системы измерения параметров его состояния. Отвечая за состояние пациента в ходе операции, анестезиолог также должен постоянно следить за манипуляциями хирургов, перфу-зиологов, за действиями среднего медицинского персонала. Часто анестезиологу приходится принимать решение о проведении лечебных процедур в ситуации острого дефицита времени. Именно по этой причине простое расширение состава регистрируемых сигналов и измерительных приборов не может помочь существенно улучшить качество контроля за состоянием пациента.

Компьютер, введенный в состав га шторной следящей системы, может значительно улучшить качество контроля за состоянием пациента и облегчить работу. анестезиолога в экстремальных условиях. Кроме того, компьютер позволяет реализовать в условиях операционной часть методик, применяемых врачами при функциональной диагностике, то есть обеспечить преемственность контроля за состоянием пациента на различных этапах лечения. Эта особенность использования компьютера чрезвычайно важна для количественной оценки эффективности хирургического лечения различных пороков сердца. Компьютерная организация обработки сигналов позволяет осуществить расчет необходимых врачу параметров с учетом появления артефактов и некондиционных фрагментов сигнала, вызванных проведением лечебных процедур, манипуляциями хирургов, выполнением регламентных работ, настройки и калибровки измерительной аппаратуры в ходе операции и т.п., то есть, с учетом всех тех возмущений, которые возникают в каналах измерительной системы, но не имеют непосредственного отноаения к состоянию пациента.

Становится актуальной задача создания компьютерной

автоматизированной системы, обеспечивающей сбор, обработку и отображение данных измерения, самонастраивающейся в зависимости от формы и . состава регистрируемых сигналов, осуществляющей автоматический контроль качесува и надежности обработки входной информации.

Работа выполнялась в рамках задания 07.06 Целевой комплексной научно-технической программы 0.Ц.047 "Создать автоматизированную систему научных исследований "Искусственные органы"" и задания 05 "Разработать и внедрить в практику методы и технические средства для автоматизации научных исследований и испытаний искусственных органов" научно-технической программы 0.69.11 "Искусственные органы и трансплантология".

Цель и задача исследования. Целью диссертационной работы является создание методов и алгоритмов обработки сигналов гемодинамики, позволяющих:

1.обеспечивать непрерывный поток амплитудно-временных параметров состояния сердечно-сосудистой системы с контролем кондиционности исходного сигнала;

2.осуществлять автоматическую настройку алгоритмов на характерную для данного пациента форму кривых. Программное обеспечение, разработанное на основе созданных методов и алгоритмов, должно работать в составе мониторно-компьютерной системы, предназначенной для слежения за состоянием пациента в ходе сложных реконструктивных операций на сердце и сосудах.

Научная новизна. Разработаны метод и реализующие его на ЭВМ алгоритмы и программы, обеспечивающие непрерывный поток ашлитудно-прешшых параметров состояния сердечнососудистой систеш с контролем кондиционности исходного

- 4 - . •

сигнала. Программно-алгоритмическое обеспечение позволяет осуществлять:

- фильтрацию зашумленных экспериментальных кривых;

- выделение опорного периода сигнала с помощью коллектива адаптивных (самонастраивающихся) алгоритмов;

- поиск характерных точек внутри каждого кардио-цикла.

Разработан подход, позволяющий с помощью структурного анализа кривых на основе сегментов, выделенных алгоритмами поиска характерных точек, осуществлять:

- верификацию работы алгоритмов;

- перенастройку алгоритмов по критерию наибольшей эффективности.

Практичекая ценность. Разработанные алгоритмы положены в основу следующих мониторно-компыотерных систем, используемых в практических работах НИИТиИО:

- система обработки физиологической информации (СОФИ), работающей при сопровождении экспериментов на животных, в том числе и по имплантации искусственного сердца;

- информационно-вычислительная система анестезиолога (ИВСА-2), подготовленная к серийному производству и проходящая медицинские испытания в клинике НИИ трансплантологии и искусственных органов.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на Всесоюзной конференции по бионике и биомедкибернетике (Ленинград, 1985), на ХХХ-й Научной конференции МФТИ (Москва, 1985), на XXXI!1-й Научной конференции МФТИ

(Москва, 1987), на семинаре Международного центра по биокибернетике (Варшава, 1988).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 3 печатные работы.

Об'ем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов и списка литературы. Текст диссертации изложен на 120 машинописных страницах и содержит 1 таблицу и 15 рисунков. Список литературы включает 93 наименований (38 отечественных и 61 иностранных авторов).

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе на основе анализа научно-технической инфомации рассматриваются вопросы, связанные с организацией компьютерной обработки биологических сигналов и, в особенности, кардиосигналов в условиях операционной. Отмечается, что в течение последних двух десятилетий компьютеры получили широкое распространение в медицинской практике вообще и в палатах интенсивной терапии и лабораториях катетеризации в частности. За этот период было разработано значительное количество методов, позволяющих с помощью компьютера рассчитывать целый набор показателей состояния человеческого организма и его важнейшей части - сердечнососудистой системы.

Форма кривых гемодинамики целой группы пациентов с аортальными порока™ (порок аортального клапана, каоркта-ция аорты и т.д.) практически непредсказуема до начала измерений. Так, при недостаточности аортального клапана пульсовой перепад может достигать 150 км.рт.ст. и более. При стенозе аорты пульсовой перепад может быть менее 20

им.рг.ст. В условиях столь сильной вариабельность формы исходных кривых крайне желательна возможность ивдинищшь-ной настройки мониторной системы. В рамках аналоговой техники такая настройка практически невозможна. 'Компьютер же позволяет не только организовать индивидуальную щастройку • системы, но и выбрать из имеющихся алгоритмов тот, который наиболее быстро и надежно осуществляет Обработку кривых данного типа.

Организация обработки кардиосигналов в .условиях операционной предполагает решение целого ряда задач. Прежде всего необходимо обеспечивать врачу непрерывный поток надежной информации о состоянии пациента в течение операции. Решение этой задачи неразрывно связано с оценкой кондиционности (то есть пригодности к обработке) текущего фрагмента сигнала и возможностью цифровой фильтрации шумов. Оценка кондиционности сигнала базируется на априор- ' ных данных о фазовых и амплитудных характеристиках сигнала, степени и характерном времени его изменчивости, а также на информации о наиболее вероятных для данного типа измерителя и сигнала помехах. Что касается цифровой фильтрации шумов, то существует несколько различных подходов' к этой проблеме. Целесообразно провести их сравнительный анализ с тем, чтобы выбрать фильтр, дающий приемлимые результаты сглаживания при минимальных затратах вычислительных ресурсов.

Специфика организации измерений в ходе операции не позволяет полностью перенять методы обработки сигналов, используемые при функциональной диагностике и в палатах интенсивной терапии.

Важнейшими требованиями, пред'являемыми к системам

интероперационного компьютерного мониторинга, являются высокая помехозащищенность, надежность работы и возможность настройки алгоритмов на форму кривых, характерную для данного пациента. Несмотря на актуальность, эти вопросы до настоящего времени разработаны слабо и редко рассматриваются в научно-технической литературе.

Во второй главе работы рассматриваются обычно используемые подходы к цифровой фильтрации высокочастотных помех. Показано, что при хороших результатах фильтрации для устранения высокочастотных помех требуется затратить значительные вычислительные ресурсы, а при снижении затрат малинного времени не удается устранить значительную часть шумов. Предложен комбинированный подход, основанный на последовательном применении двух режекторных фильтров. Сравнительный анализ рассмотренных методик показал, что комбинированный подход дает более высокое качество фильтрации сигнала при одновременном значительном сокращении времени обработки.

Третья глава посвящена нахождению характерных точек кардиосигнала с помощью выделения опорного периода и его сегментации. Опыт выделения опорного периода показал, что существующие методы (анализ простых разностей, спектральный подход) не обеспечивают эффективного решения задачи в ряде случаев.

Разработанный в диссертации интегральный метод отчасти восполняет этот пробел, однако решающей явилась идея совместного использования всех трех методов. Коллектив алгоритмов, реализующий эту идею, показал высокую надежность выделения периода. Это сб'ясняется теп, что применение нескольких алгоритмов колектива к одна с/ и тому же

фрагменту кривой позволяет задействовать автоподстройку каждого с очевидным критерием близости результатов. Описаны различные алгоритмы поиска характерных точек внутри периода. Дано физиологическое обоснование алгоритма поиска точки инцизуры.

Во всех предложенных в данной главе алгоритмах реализована многоступенчатая система контроля кондиционности сигнала.

В четвертой главе рассмотрен структурный подход к анализу сигналов гемодинамики.

В рамках компьютерной обработки биосигналов весьма заманчиво рассмотреть возможность автоматического анализа кривых. Традиционно автоматический анализ кривых на основе лингвистических методов используется при функциональной диагностике ЭКГ. При классификации сигналов гемодинамики, регистрируемых в ходе операции, эта задача возникает в несколько другом аспекте. Основным отличием является жесткое требование работы алгоритмов в реальном масштабе времени .

Задачи, которые могут быть решены с помощью автоматической классификации формы кривых гемодинамики, желательно рассмотреть более подробно. Здесь может быть два подхода.

Первый подход связан с активным внедрением новых методик осуществления диагностики и проведения измерений в повседневной практике врача.

В современной кардиохирургической клинике для диагностики различных сердечных порсков используют зондирование. Под местной анестезией пациенту вводят в бедренную артерию датчик катетернсго типа и с его померю регистрируют кривую давления крови Р(1) в крупных кровенеет«

сосудах и сердечных полостях. Результаты измерений регистрируются на самописце для дальнейших исследований. Для того, чтобы эти исследования проводились в реальном времени, нужно с помощью компьютера анализировать тип кривой давления (артериальное, внутрижелудочковое, предсердное, венозное, легочная артерия и т.д.) и в зависимости от результата классификации вычислять необходимые врачу параметры.

Аналогичная задача возникает и при таких сложных хирургических вмешательствах, как операция на открытом сердце. В этом случае кроме кривых гемодинамики в компьютер поступают сигналы электрокардиограммы, электроэнцефалограммы, температуры и т.п., а также сигналы от датчиков, установленных для проведения разовых проб и замеров -таких, как датчик термодилюции.

Задача автоматической классификации сигналов возникает и в ходе анализа кривой артериального давления. Важнейшим показателем состояния сердечно-сосудистой системы является минутный об'ем сердца. На сегодняшний день разработаны методы только разового измерения минутного об'ема сердца. Для непрерывного определения минутного об'ема сердца применяются косвенные методы, использующие контурные модели - модель Франка, модель Уорнера и т.д. Контурные модели позволяют оценивать значение ударного обема сердца в течение одного кардиоцикла по кривой артериального давления. Зная чаете;у сердечных сокращений и ударный сб'ем сердца, можно получить среднее значение минутного об'ема сердца. Такой метод вычисления нинутнего об'ема сердца имеет существенный недостаток. Кснт,урк.х> ¡'.одели ;',г<'от устойчивые результаты только при определенней £ср::э

кривой артериального давления. При постепенном изменении формы сигнала модель может давать неверную информацию, что вводит в заблуждение врача. По этой причине ьу&т, как правило, отказываются от такого метода опредеш» шиут-ного бб'ема сердца.

Однако, имея в распоряжении метод автоматической классификации формы кривой артериального давления в реальном времени, можно реализовать комбинированный метод контроля за минутным об'емом сердца следующим образом:

- фиксируется появление кривой артериального давления с формой, пригодной для идентификации одной из вышеназванных моделей;

- проводится разовое измерение минутного об'ема сердца каким-либо известным способом (например, с помощью термодилютера);

- осуществляется калибровка математической модели, рассчитывающей динамику минутного об'ема сердца по кривой артериального давления;

- проводятся разовые замеры минутного об'ема сердца для калибровки математической модели по системному запросу, но не реже одного раза в 40 минут.

Разработка методики определения минутного об'ема сердца связана с активным внедрением в медицинскую практику принципиально нового способа организации и проведения измерений и, естественно, требует продолжительной клинической проверки. В связи с этим сначала необходимо разработать и отладить алгоритмы автоматической классификации Форш кривых гемодинамики, используя стандартный набор измерений, осуществляемых в кардиоклинике.

Другой подход к обработке кривых гемодинамики на основе автоматической классификации формы заключается в следующем. При структурном анализе фрагмента кривой реализуются следующие этапы:

- сегментация кривой;

- выделение примитивов;

- лингвистический разбор.

Этап сегментации предполагает разделение кривой на такие последовательные непересекающиеся участки, на которых кривая ведет себя "однородно" в каком-либо смысле. Точки стыка участков однородности кривых гемодинамики являются характерными точками. Значение амплитуды сигнала :в характерной точке, равно как и длительность интервала времени между двумя характерными точками являются существенными медицинскими признака™. При комп'ютерной обработке сигналов для расчета медицинских признаков осуществляется поиск характерных точек. Таким образом, в 'качестве элементарного сегмента для структурного анализа можно использовать отрезок кривой, ограниченный двумя последовательными характерными точками.

Для выделения примитивов используется автоматический классификатор на основе метода потенциальных функций.

Лингвистический разбор осуществляется по заданному наТадру эталонов, Может оказаться, что исходная кривая не покрывается никакой совокупностью эталонов из заданного набора. Это может произойти, если в измерительном канале находится помеха. Другой причиной возникновения такой ситуации может быть сбой в работе алгоритмов сегментации, то есть поиска характерных точек. Это означает, что неверно зафиксировано местоположение одной или нескольких

характерных точек. Следовательно, значения врачебных признаков будет рассчитано неверно.

Таким образом с помощью структурного анализа можно контролировать качество расчета врачебных признаков. Кроме того, если описание текущего фрагмента не соответствует ни одному эталону из заданного набора, можно подстроить алгоритмы поиска характерных точек и снова проверить качество разметки с помощью структурного анализа.

Описанные процедуры позволяют создать алгоритм, автоматически настраивающийся на тип кривой, характерный для данного пациента. Кроме того, в рамках этого подхода создаются и отлаживаются программно-алгоритмические средства, необходимые для реализации методик проведения измерений при функциональной диагностике, для настройки многофункциональной системы обработки биосигналов в условиях операционной и для реализации комбинированной методики определения минутного об'ема сердца.

Характер реально встречающихся кривых гемодинамики и практически необходимая точность их воспроизведения не требуют формирования сложной грамматики, и поэтому структурный анализ выполним в режиме реального времени. Оптимальный алгоритм выбирается по критерию максимальной точности представления кривой гемодинамики с помощью заданного набора эталонов.

Пятая глава посвящена краткому описанию практической реализации алгоритмов в двух созданных в НИИТиИО системах - системе обработки физиологической информации (СОФИ) и информационно-вычислительной системе анестезиолога (ИВСА-2).

- 13 -

выводы

I. Разработаны метод и реализующие его на ЭВМ алгоритмы и программы, обеспечивающие непрерывный поток амплитудно-временных параметров состояния сердечно-сосудистой системы с контролем кондиционности исходного сигнала. Метод апробирован на достаточно представительном экспериментальном материале и показал свою высокую эффективность. Программно-алгоритмическое обеспечение состоит из трех основных частей, имеющих и самостоятельное значение:

1. Разработан коллектив адаптивных (самонастраивающихся) алгоритмов выделения опорного периода кривых гемодинамики и электрокардиограммы.

2. Совокупность разработанных в диссертации алгоритмов обеспечивает:

- фильтрацию зашумленных экспериментальных кривых с помощью ранжирования и четного сглаживания;

- выделение опорного периода сигнала;

- поиск характерных точек внутри кавдого кар-диоцикла;

- структурный анализ кривых на основе сегментов, выделенных алгоритмами поиска харак-

1 терных точек.

Целенаправленная оптимизация программно-алгоритмического обеспечения задачи дала возможность использовать для обработки кардиосигналов з реальном масштабе Еремени малопроизводительные ЭВМ типа "Электроника-60".

3. Разработаны и экспериментально подтверждены

методики верификации работы алгоритмов коллектива, и методики перенастройки алгоритмов по критерию наибольшей эффективности. Методики позволили существенно повысить надежность работы мониторно-компьютерной системы, контролирующей состояние пациента в ходе острого кардиохирурги-ческого вмешательства. II. Часть полученных в диссертации результатов используется в практических работах института:

1. Разработанные алгоритмы реализованы в системе обработки физиологической информации (СОФИ), используемой в НИИ трансплантологии и искусственных органов для сопровождения экспериментов по имплантации искусственного сердца и других работ,

2. Разработанные алгоритмы положены в основу матобеспечения мониторно-компьютерной системы ИВСА-2, подготовленной к серийному производству и проходящей медицинские испытания в клинике НИИ трансплантологии и искусственных органов.

- 15 -

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Старобин И.М., Егоров А.И., Егорова Е.В. Автоматизированная система количественной оценки состояния гемодинамики во.время кардиохирургических операций и функциональных исследований. Бионика и биомедкибернетика-85. Тезисы докладо- Всесоюзной конференции. Биотехнические системы. Ленинград, 1986, 124-125с.

2. Егоров А.И. Сегментация гемодинамических кривых в системах интероперационного компьютерного мониторинга. Тезисы докладов XXXIII Научной конференции МФТИ. Деп в ВИНИТИ, N6741-B88

3. Egorow А.I., Zaiko W.M. The linguistic Approach to the problem of the Classification of the Waveform of Physiological Curves. In: "Lecture notes of the ICB seminar". International center of Biocybernetics. 1988, v.l p.262-272.

i»*T>! T-19530 4.12.19 Заказ.!, ^¡666 Тираж ICC пкз.