автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Система анализа низкоамплитудных потенциалов сердца на основе статистического алгоритма поиска характерных точек электрокардиосигнала

тв О»

На правах рукописи

СЕДОВ СТАНИСЛАВ СЕРГЕЕВИЧ

СИСТЕМА АНАЛИЗА НИЗКОАМПЛИТУДНЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ СЕРДЦА НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ПОИСКА ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 05.12.17 - Радиотехнические и телевизионные

системы и устройства

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Казань 1998

Работа выполнена на кафедре радиоуправления Казанского Государственного технического университета им. А. Н. Туполева

Научный руководитель: кандидат технических наук, профессор

Г. И. Щербаков

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

И. К. Насыров кандидат технических наук И. Б. Сапаров

Ведущая организация Всероссийский научно-исследовательский и

испытательный институт медицинской техники (г. Москва)

Защита диссертации состоится__1998 г. в_часов на заседании

диссертационного совета К063.45.05 в Казанском Государственном техническс университете им. А. Н. Туполева по адресу: 420111, г. Казань, ул. К. Маркса 1С

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке университета (420 г. Казань, ул. К. Маркса 10).

Автореферат разослан__1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к. т. н., доцент / Ю

В. А. Козлов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы: Одним из основных направлений развития техниче-ких средств современной электрокардиографии является создание кардиологи-[еских комплексов регистрации и анализа низкоамплитудных потенциалов ердца (НАП), возникающих на электрокардиосигнале (ЭКС). НАП содержат ■ажную диагностическую информацию о функциональном состоянии сердца Куламбаев Б. Б. С соавт., 1994; Иванов Г. Г. с соавт., 1994). Так, например, на-ичие на ЭКС поздних потенциалов желудочков сердца (ППЖ) - одного из видав низкоамплитудных потенциалов - говорит о повышенной (до 50%) степени •иска возникновения у данного пациента желудочковых аритмий, в том числе и шасных для жизни. Своевременное обнаружение ППЖ позволяет заранее, до вступления аритмии принять профилактические меры, что делает эту задачу ;есьма актуальной.

Технология обработки сигнала при обнаружении ППЖ включает в себя финцнпиально новые методы регистрации, автоматизированного анализа и ви-уального представления ЭКС, среди которых наибольшее распространение поучил амплитудно-временной метод Симеона (Бишоп М. В., 1981). Анализ 1ПЖ по данному методу проводится по амплитуде вектора электродвижущей :илы (ЭДС) сердца - величине, характеризующей электрическую деятельность ;ердца. Качество анализа ППЖ существенным образом зависит от точности оп-юделения характерных точек ЭКС, что обусловлено адекватностью реальной :игнально-шумовой картине алгоритма обработки ЭКС и синтезированных магматических моделей сигнала и шума.

Важным свойством ЭКС является повторяемость экспериментов при нали-1ии одинаковых условий. Электрические сигналы сердца у разных пациетрв сличаются друг от друга, но средние величины, относящиеся к сериям результатов (для пациентов с одним и тем же диагнозом), остаются постоянными. На-шчие такой закономерности позволяет синтезировать и использовать статисти-1еские алгоритмы обработки кардиосигнала. Преимущество данного подхода

2 I

заключается в адекватном учете этими алгоритмами распределения вероятности сигнала на множестве пациентов. Поэтому круг вопросов, связанных с применением статистических алгоритмов при обнаружении и анализе ППЖ представляет собой весьма актуальную задачу, которая должна составить предмет специальных исследований.

Цель работы: Уменьшение погрешности определения характерных точек электрокардиосигнала при анализе поздних потенциалов желудочков сердца методом Симеона путем развития метода на основе статистического алгоритма поиска точек.

Задачи исследования:

1. Определение законов распределения (плотностей распределения вероятности) амплитуды вектора ЭДС сердца для случаев наличия и отсутствия полезного сигнала и синтез на основе этих законов математических моделей распределения, адекватных экспериментальным данным.

2. Синтез статистического алгоритма определения временного положения характерных точек электрокардиосигнала.

3. Разработка методики оценки достоверности анализа ГШЖ.

4. Реализация и оценка работы синтезированного статистического алгоритма.

Методы исследования: Теоретическая часть работы выполнена на базе аппарата теории вероятностей, теории случайных величин и процессов, методов амплитудно-временного анализа, а также методов цифровой обработки электрического сигнала сердца.

'Экспериментальные исследования выполнены с помощью разработанно? оригинальной кардиологической системы анализа ГШЖ, включающей в себ; специализированное радиоэлектронное устройство съёма и аналоговой обра ботки ЭКС, а также пакет программ для компьютерной обработки ЭКС, напи санных на языке высокого уровня TURBO PASCAL 7.0.

Научная новизна:

1. Исследованы теоретические распределения амплитуды вектора ЭДС сердца для случаев наличия и отсутствия полезного сигнала. Показано, что в случае отсутствия полезного сигнала (область БТ-сегмента ЭКС) плотность распределения вероятности исследуемой случайной величины подчиняется закону распределения Максвелла (\уш-распределение), а в случае наличия полезного сигнала (область заднего фронта ОЯБ-комплекса ЭКС) - полученному .в данной работе закону \ус-распределения.

2. Проведена оптимизация параметров полученных распределений с целью согласования теоретических распределений с экспериментальным материалом. Установлено, что плотности распределения вероятностей амплитуды вектора ЭДС сердца представляют собой смеси полученных \уш- и \ус-распредеяений с соответствующими вычисленными весовыми коэффициентами и значениями параметров распределений.

3. Исследована достоверность анализа ППЖ по методу Симеона. Разработана методика оценки достоверности по распределению погрешности определения характерной точки ЭКС, присущего алгоритму поиска точки конца-ОКБ-комплекса. Получена формула, выражающая зависимость вероятности принятия неверного решения по ППЖ в целом от вероятностей принятия неверных решений по отдельным параметрам метода.

Практическая значимость: Создана кардиологическая компьютерная система анализа ППЖ, в которой реализован статистический алгоритм поиска точки конца С^Б-комплекса. В результате существенно повышается достоверность анализа ППЖ, которая для данного алгоритма составляет не менее 0.90. Кроме ППЖ предложенный алгоритм позволяет анализировать другие виды низкоамплитудных потенциалов ЭКС (111111 и ППГ).

Использование результатов работы: Результаты диссертационной работы явились основой для создания программного обеспечения оригинальной кардиологической системы, работающего на кафедре терапии №1 Казанской Государственной медицинской академии. По материалам обследования больных на системе, получен ряд важных результатов в диссертационной работе по медицине (Цибулькин Н. А. 1997; специальность 14.00.06 - кардиология).

Апробации работы:

Результаты исследования докладывались и обсуждались: на Всероссийских . научно-технических конференциях "Физика и радиоэлектроника в медицине и биотехнологии", ВлГТУ, г. Владимир (1994,1996 гг.); на Международной конференции "Радиоэлектроника в медицинской диагностике", НТОРЭС им. А. С. Попова и АМН РФ, г. Москва (1995 г.); на V Всероссийском съезде кардиологов, г. Челябинск (1996 г.); наЫ, П1 и ЫП научных сессиях, посвященных Дню радио, НТОРЭС им. А. С. Попова, г. Москва (1996,1997,1998 гг.); на Международном научно-техническом семинаре "Новые технологии - 96", АН РТ, г. Казань (1996 г.); на Международной научно-технической конференции "Микроэлектроника и информатика - 98", МИЭТ, г. Москва (1998 г.).

Работа принимала участие в, конкурсе по проблемам городского хозяйства проводимом мэрией г. Казани в 1 семестре 1996/97 учебного года. По результатам конкурса автору присуждена именная стипендия Главы администрации г Казани.

Публикации:

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, из них 4 статьи, { тезисов докладов патент РФ на изобретение. Также по материалам работы дл) кафедры Радиоуправления КГТУ им. А.Н. Туполева написаны 2 методически; пособия для лабораторных работ по дисциплине "Медицинские автомагизиро ванные диагностические комплексы".

Положения, выносимые на защиту;

1. Плотность распределения вероятности амплитуды вектора ЭДС сердца в области БТ-сегмента подчиняется закону распределения Максвелла, а в области заднего фронта ОКБ-комплекса - полученному в работе закону \у,г распределения.

2. Математическая модель распределения амплитуды вектора ЭДС сердца в области точки конца фильтрованного ОКБ-комплекса.

3. Статистический атгоритм определения временного положения точки конца ОКБ-комплекса и результаты применения алгоритма на практике.

4. Методика оценки достоверности анализа ППЖ и примеры ее использования.

Структура и объём диссертационной работы

Диссертационная работа изложена на 104 машинописных страницах и состоит из трех глав, заключения, библиографии и приложения. Иллюстративный материал представлен в виде 12 рисунков и 5 таблиц. Библиография включает 95 наименований. В приложении представлен текст программы, реализующей разработанный статистический алгоритм определения характерных точек ЭКС.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Первая глава диссертационной работы содержит обзор новых перспективных методов обработки и анализа ЭКС и постановку задачи исследования. С начала 80-х гг. в электрокардиографии интенсивно развивается новое направление - электрокардиография высокого разрешения (ЭКГ-ВР) - предназначенное для регистрации и анализа НАЛ, возникающих на ЭКС на основе компьютерной обработки сигнала. Одним из видов этих сигналов являются ППЖ, которые возникают в конце ОКБ-комплекса и первой трети БТ-сегмента. Их наличие указывает на повышенный (до 50%) риск возникновения желудочковых аритмий сердца. Поэтому задача анализа ППЖ весьма актуальна для кардиологической техники. Однако на обычной электрокардиограмме их уровень в несколько

раз ниже уровня Шумов и выделить их с помощью стандартных методов v средств электрокардиографии не представляется возможным.

Для решения этой проблемы в ЭКГ-BP используются два подхода - вре менное и пространственное усреднение ЭКС. Анализ ППЖ производится пс амплитудно-временным, либо спектральным параметрам усредненного сигнала В настоящее время для регистрации ППЖ широко применяется амплитудно временной метод Симеона. По данным ряда источников, медицинские показа тели качества метода - чувствительность и специфичность весьма высок! (чувствительность составляет 62 - 71 %, а специфичность - 74-89%).

Метод основан на временном усреднении 200-300 сердечных кардиоцик лов. При этом ЭКС регистрируется с поверхности тела человека по трем бипо лярным ортогональным отведениям X, Y, Z по Франку (Frank, 1956). По тред усредненным сигналам Ux, Uy, Uz вычисляют амплитуду вектора ЭДС сердц; р, по которой проводится анализ ППЖ:р = ^[¡^ + и* + £/| . Данный сигнал но сит в методе называние фильтрованного QRS комплекса (FQRS).

Анализ ППЖ проводится по трем амплитудно-временным параметраи FQRS (рис. 1), значения которых зависят от временного положения двух харак терных точек FQRS - начала QRS-комплекса - Тц и его конца Тк. Поэтому дос товерность решения о наличии или отсутствии ППЖ на ЭКС зависит от величи ны погрешности определения временного положения точек Тн и Тк- В метод« Симеона с помощью порога, вычисляемого по статистическим характеристика шума (участок ЛТш), определяются участки некоторой длины - ДТс, содержа щие искомые точки. Затем эти участки делятся пополам и точки их половинно го деления принимаются за точки начала (Тц) и конца (Тк) QRS-комплекса.

* р,мкВ

Данный алгоритм - деление участка ДТс пополам - не адаптивен к изменениям сигнала на множестве пациентов. Между тем, крутизна и форма заднего фронта (}Н.8-комплекса могут сильно изменяться, чему способствует появление

ППЖ. .....

Поэтому, ставится задача дальнейшего развития метода Симеона путем введения в него статистического алгоритма поиска точки Тк, позволяющего учитывать вариабельность заднего фронта С?1?8-комплекса с целью уменьшения погрешности определения временного положения этой то'чки и повышения таким образом достоверности анализа ППЖ. Относительно поиска точки начала ОЯБ-комплекса Тц, было установлено, что достаточно применять стандартный алгоритм Симеона, поскольку передний фронт СЖБ-комплекса гораздо менее изменчив, чем задний.

Также ставится дополнительная задача по разработке методики оценки достоверности анализа ППЖ. Эта задача имеет большое практическое значение, так как ее решение позволит в каждом конкретном случае оценивать вероят-

ность принятия алгоритмом правильного решения о наличии или отсутствии ППЖ.

Вторая глава посвящена решению поставленных задач .• Для применения любых статистических методов* обработки сигнала необходимо знать законы распределения данного сигнала. Проведенный анализ предметной области показал, что в соответствии с имеющимися в литературе представлениями о физической природе ЭКС задачу отыскания вида распределения амплитуды вектора ЭДС сердца можно свести к следующей: необходимо найти плотность распределения амплитуды вектора, компоненты которого в декартовой системе координат х, у, х распределены нормально с параметрами (шх,ах); (ту,ау); (т2,с7) соответственно.

Были сделаны два допущения: компоненты вектора ЭДС сердца, распределенные по осям х, у, т. независимы и среднеквадратичное отклонение а одинаково для всех трех компонент. Возможность первого допущения подтверждается полученными далее практическими результатами, в частности, вычислением таких значений параметров функций, при которых найденные теоретические распределения не противоречат экспериментальным данным. Второе допущение экспериментально подтверждается проверкой гипотезы о равенстве среднеквадратичных отклонений по Б-критерию Фишера.

Исходные плотности распределения вероятностей:

Задача решалась путем перехода от декартовых координат к сферическим:

\у(р) находилась путем интегрирования по координатам и <р. В результате в явном виде получены выражения плотностей распределения вероятностей ам-

(1)

м<Л<Р, V) = • Му)■ и<г)• р2-51П1//,

(2)

плитуды вектора ЭДС сердца для областей заднего фронта ОКБ комплекса и БТ-сегмента электрокардиосигнала.

Для заднего фронта ОКБ-комплекса:

р

р(т1+т2у) р5(т2+т1)2

V

Пкписг 2-Дпп?,<т 3

р3{т2 + т2)2 р2{т1 +т2)2 р(т2 + т2)2Л

Н--~—;---;-—+

ЫТюг^о5 2.14ЪттА7а3 2.7-Дл ■ пиа

ехр

р2{т2х +т2) 242к ■ т:сг''

2 2 р + а -2рт:

2а1

г г

ехр

V V

-ехр

г \\

2 2 р +а +2 рт.

\

2 2 р +а -2рт,

Чху2 ""

2 аг'

+ ехр

))

+

лА

р +а +2 рт.

2(7 '

(3)

JJ

где а = у т1 + ту + т1

Для БТ сегмента (полезный сигнал отсутствует и тх = ту = т7 = 0):

^ 2 Р

V яг а

\ 2(7 ,

(4)

Далее решалась задача определения оптимальных параметров распределений (3) и (4) на основе экспериментальных данных. В качестве критерия оптимизации был выбран критерий х2 Пирсона. При этом целевая функция:

ы

р,

(5)

где к - число разрядов гистограммы; р, - статистическая частота для ¡-го разряда гистограммы; pi - теоретическая Вероятность попадания амплитуды вектора ЭДС в ¡-ый разряд гистограммы, 1 = 1,2,...,к.

В случае наличия только шума (область БТ-сегмента):

г

в = и Л = | (Р ,„ V А». ' л

где р| и р,+1 - значения нижней и верхней границ ¡-го разряда гистограммы. Область БТ-сегмента исследована на стационарность процесса, так как эмпирически было замечено, что процесс протекает во времени приблизительно однородно. Выборки шума брались начиная отточки Тк вправо через 15 мс. и вычислялся корреляционный момент К между соседними выборками:

) - т(П)) -(р¿(4+1) - т(1;+1))]

+ = ^----—-,

п- 1

Полученные значения К составили: К(0,15)=0.17; К(15,30)=0.15: К(30,45)=0.13; К(45,60)=0.13; К(60,75)=0.24. Таким образом, на отрезке 30-6С мс от точки Тк исследуемый процесс стационарен (К=сопз1). На отрезке 0-30 м< процесс также можно приближенно считать стационарным с достаточной дл? практических целей точностью. Это допущение позволяет усреднять сигнал не только по ансамблю реализаций, но и по времени. Тогда для участка шума (БТ-сегмент) потребуется оптимизировать параметры только одной кривой.

Для полезного сигнала с аддитивным шумом (область заднего фронт; ОКБ-комплекса):

- РН1

в = (тх,тг,тг,о-с,стш)\р = рс+ршк р; = |*,сш(р)с1р,

+*> . ■

где и>си,(р)= \ с,тх,ту,тг,сгс)-м>„,((р -р с1а ш)с1р с По —да

дынтеградьные функции \мс и г выражения (3) и (4) соответственно. Приня

то допущение: р = рси й= | у/с{рс ,тх ,ту ,т:,ас)(1 рс, основанное на том

Р<

что при решении задачи выравнивания статистических рядов можно пользе ваться любым теоретическим распределением при условии получения прием

лемого значения критерия оптимизации. Сделанные два допущения существенно упрощают отыскание оптимальных параметров и реализацию в дальнейшем статистического алгоритма поиска точки Тк.

Формулировка математической задачи оптимизации:

- в случае наличия шума (область ST-сегмента):

2

х = F(CT „,) -> min; аше(0;7]

- в случае наличия полезного сигнала с аддитивным шумом (область заднего

фронта QRS-комплекса): X 2= ^К^уЛ.^с) min; тхе(0;200];

туе(0;200]; тге(0;150]; ote(0;150]

Интервалы офаничения оптимизируемых параметров были выбраны на основе экспериментальных данных с некоторым запасом.

Для области заднего фронта QRS-комплекса по совокупности экспериментальных наблюдений (346 реализаций) были определены три класса сигнала на основе рекомендаций врачей-экспертов:

- класс I: резкий спад заднего фронта от точки Тк. Крутизна подъёма составила в среднем - 2.45 мкВ/мс. Мощность класса - 119 реализаций. Данная форма сигнала характерна для пациентов без ППЖ.

- класс II: плавный спад заднего фронта; средняя крутизна подъёма - 0.2 мкВ/мс. Мощностькласса- 106 реализаций.

- класс III: волнообразный спад заднего фронта; наблюдались три последовательных пика. Мощностькласса-121 реализация.

Классы II и III характерны для пациентов с наличием ППЖ, причем различие формы ППЖ в этих классах обусловлено разными причинами, вызывающими появление ППЖ. Известно, что замедленное проведение возбуждения вызывает плавный спад заднего фронта QRS-комплекса (класс II). Наличие же нескольких участков миокарда с полным нарушением проводящих свойств приводит к частым изменениям ориентации вектора ЭДС сердца (класс III).

Минимизация целевой функции осуществлялась симплексным методом, так как он не требует дифференцируемое™ целевой функции и хорошо работает при числе оптимизируемых параметров меньше шести.

В результате оптимизации параметров для области заднего фронта 0Я8-комплекса по трем классам отдельно получены приемлемые значения х2. которые говорят о согласованности теоретических распределений и экспериментальных гистограмм. Значения оптимальных параметров для некоторых отсчетов сигнала представлены в таблице. Результирующее распределение амплитуды вектора ЭДС сердца в области заднего фронта ОКБ-комплекса представляет собой смесь трех плотностей распределений (3) с соответствующими значениями параметров и весовых коэффициентов.

Номер отсчета ГПу тг СТ X2 к Р(х2Д)

Класс I

1 0.500 0.500 3.500 3.000 6.24 9 0.68

2 . 0.750 . 0.250 4,000 3.250 7.67 9 0.49

29 4.000 8.000 65.(25 102.30 5.66 9 0.70

30 6.677 6.711 65.552 103.80 10.77 9 0.29

Класс II

1 0.093 0.937 1.572 1.737 3.55 9 0.90

2 0.468 0.343 3.192 1.628 7.38 8 0.35

29 0.646 0.618 3.801 7.222 10.49 9 0.29

30 2.355 3.059 4.486 8.399 9.45 8 0.29

Класс III

1 0.090 0.205 2.050 1.207 3.02 9 0.95

2 0.128 0.857 3.137 1.688 3.7 9 0.90

29 11.485 13.145 3.261 5.456 10.18 9 0.29 .

30 11.647 13.435 2.632 5.124 5.76 9 0.69

Для области БТ-сегмента (отсутствие полезного сигнала) было зафиксировано возрастание амплитуды мышечного шума у некоторых больных по сравнению с другими. Поэтому предлагается гипотеза о том, что искомая плотность распределения есть смесь двух плотностей распределений Максвелла (4):

ш (Р) = Ч1 „, ■ >"„, (Р, о-) + ц2щ ■ (р, сг2„,), (6)

где \у(р,сг1ии) - распределения (4), qtaI, - вероятности появления реализаций шума с распределением хЧр.сгкш), к = 1,2, причем Ч1Ш+Ягт= 1- Таким образом, распределение (6) будет иметь три параметра: q|ш, сг2ш. Решая для него задачу оптимизации, получим-: ч1ш=0.396; Ст|ш=0.682; .410. При этом = 12.3, что говорит о согласованности теоретического и экспериментального распределений.

Таким образом в результате проведенного исследования сделан вывод о том, что плотности распределения вероятностей амплитуды вектора ЭДС сердца, согласованные с экспериментальными данными, представляют собой вероятностные смеси плотностей распределений (3) - для области заднего фронта С^ЯБ-комплекса, и (4) - для области БТ-сегмента.

Проведен синтез статистического алгоритма определения временного положения точки Тк конца СЗЯБ-комплекса. Необходимо обнаружить неизвестный момент появления полезного сигнала на ограниченном во времени участке. Для решения таких задач широко применяется теория разладки случайных процессов, где для обнаружения однократной разладки на ограниченной во времени последовательности независимых случайных величин обычно применяют критерий отношения правдоподобия:

г—1 N

П "<)(/>*)• П^Рл)

Ья^УИ'вО>г>01) = —-н-—--

1\МРк) *=1

где х = Тк - момент разладки. Данный критерий отличается широким диапазоном применения и большой эффективностью. При построении алгоритма

неизвестный момент разладки т заменяют его оценкой т*, получаемой, например, с помощью проверки статистических гипотез о временном положении т на основе критерия максимального правдоподобия в предположении справедливости гипотезы о том, что разладка имеет место:

г-1 N

г* = arg шах (П ^о(Р^)-(7)

\<T<N ¿ = , к = т

Алгоритм, реализующий поиск т в соответствии с выражением (7) полностью адекватен условиям поставленной нами задачи и может быть с успехом применен для определения временного положения точки Tr. В самом деле, точка Тк всегда присутствует внутри участка ДТс, что означает справедливость гипотезы о наличии разладки во всех случаях.

Данный алгоритм реализован на практике. В нем используются распределения'(3) и (4).с оптимизированными параметрами. Для каждого i-ro отсчета внутри АТК выдвигается гипотеза Н, о том, точка Тк соответствует данному отсчету, вычисляется функция правдоподобия этой гипотезы: _ 30-1 2 зо 3

■ (/>/)• П (8)

7=1 к = \ j=30-/+U=l.......

где Р = (/>,,.../>,„); / = 2Ж.

Принимается та гипотеза, функция правдоподобия которой максимальна. Здесь полагается, что элементы выборки независимы. Это допущение не является строгим, hö оно удовлетворяет кардиологическую практику на сегодняшний день и значительно упрощает алгоритм и сокращает время его работы, что существенно при диагностике состояния больного. Поэтому такое допущение оправдано и приемлемо.

Разработана методика оценки достоверности принятия правильного решения о наличии или отсутствии ППЖ. На основе формулы полной вероятности и логического правила анализа ППЖ по методу Симеона получена зависимость

вероятности принятия неверного решения о ППЖ в целом (Рощ) от вероятностей принятия неверных решений по отдельным параметрам метода Симеона:

Рот = ПЪ) ■ F(L)-Р(К) + 0.5 /'(73) -ГЩ- P(R) + P(D)■ P(L) ■ P(R) + + р(Б) ■!>(!) ■P(R) + P(D)-P(L)-P(R) + P(D)- p(l)■ P(R) + P(D)■ P(L)■ P(R))

где D, L, R - события, заключающиеся в принятии верных решений по параметрам Dqrs, LAS и RMS соответственно, D,L,R - события заключающиеся в принятии неверных решений, а P(Ü),P(L),P(R), и P(D),P(L),P(R),- вероятное™ принятия верных и неверных решений соответственно.

Далее введем формальный параметр А, обозначающий любой из параметров метода Симеона. Было определено условие U, в результате выполнения которого принимается неверное решение по параметру А:

(А„-А*)<(АИ-А*) при А*<=АП (Ю.а)

(А*-Ап)<( А*-Ац) при А*>Ап , (Ю.б)

где Ап - пороговое значение параметра; А* - вычисленное значение; Аи -истинное значение параметра, и порогового Ап значений параметра А.

Выполнение условия U зависит от величины и знака погрешности Тощ определения точки Тк. Неверные решения будут приниматься при таких ошибках, которые повлекут за собой выполнение (Ю.а) или (Ю.б). Таким образом, для дискретного во времени сигнала:

Р(А) = Хр(т0Ш), (П)

где i = - (тахтош), тош(Ап - А*) при А*>АП;

i = т0Ш(Ап - А*), тахтош при А*<=Ац ; величина шага по i определяется интервалом дискретизации сигнала.

Для каждого из параметров условие U было конкретизировано, исходя из формул, по которым эти параметры вычисляются. Погрешность определения точки Тк - тощ одновременно является погрешностью вычисления значений параметров Dqrs и LAS (при этом полагаем, что точка Тн определена правильно). Поэтому для вычисления вероятностей P(D),P(L), можно непосредственно

к.

использовать формулу (11). Для RMS наблюдается функциональная зависимость:

|RMSrrRMS*|<|RMSH-RMS*| = f(Toin), (12)

которая была определена экспериментально отдельно для классов сигнала I, II, III. По модулю |RMSn-RMS*| с помощью графиков зависимости по каждому классу определяется пороговое значение тош- Затем вычисляется средневзвешенное пороговое значение Тош с учетом весовых коэффициентов q,c, q2t, q1c каждого класса, которое далее используется в формуле (II) для вычисления

. ПЮ

Таким образом, разработана методика оценки достоверности анализа ППЖ по методу Симеона. Для ее практического применения нужно знать распределение величины тощ, характерное для данного метода поиска точки Тк.

Третья глава посвящена программно-аппаратной реализации анализа ППЖ по методу Симеона, программно^ реализации разработанного статистическогс алгоритма и экспериментальной оценке его работы. Разработанная кардиологическая система регистрации и анализа поздних потенциалов желудочков сердцг представляет собой программно-аппаратный комплекс, состоящий из радиоэлектронного устройства предварительной аналоговой обработки электрокар-диосигнала и пакета программ для компьютерной обработки и анализа ЭКС Приведена структурная схема системы, а также общие алгоритмы обрабаты вающих программ.

Устройство предварительной обработки осуществляет съём ЭКС по трег> биполярным ортогональным отведениям X, Y, Z, фильтрацию его в полосе час тот 0.5-500 Гц, усиление сигнала и его аналого-цифровое преобразование. Дл; каждого из сигналов по отведениям X, Y, Z предусмотрены основной канал < коэффициентом усиления КУ = 1000 и дополнительный канал (КУ = 5000) до: более точного представления ППЖ в цифровом виде.

При временном усреднении по сигналам с основных каналов производится поиск вершины R-пика (точки привязки при суммировании), а суммируются сигналы, с дополнительных каналов усиления. Для усиления и фильтрации сигнала применялся широко распространенный и надежный операционный усилитель КР140УД17А; КОСС =100 дБ; уровень собственных шумов, приведенных ко входу - не более 15 мкВ. Квантование сигнала по уровню производилась с помощью АЦП П13ПВ1, динамический диапазон которого (-5.-5) В, разрядность - 10. При этом на 1 младший разряд АЦП приходится 2 мкВ усиленного сигнала и погрешность квантования по уровню не превышает +1 мкВ, что достаточно для регистрации ППЖ. Погрешность дискретизации сигнала по времени определялась характеристиками устройств выборки и хранения (КР1100СК2) и составила не более +0.5 мкс. Частота дискретизации сигнала была выбрана 1 кГц исходя из верхней частоты спектра ППЖ.

Приводится общая структура разработанной автором программы, реализующей метод Симеона. Программа состоит из двух разделов: алгоритма временного усреднения сигнала и алгоритма анализа ППЖ по методу Симеона. При осуществлении временного усреднения сигнала были разработаны оригинальные алгоритмы поиска R-пика и отбора QRS-комплексов для усреднения по крутизне заднего фронта R-пика. Для данных алгоритмов экспериментально были найдены пороговые значения, при которых вероятность пропуска R-пика не превышает 0.005, а вероятность пропуска "нормального ".QRS-комплекса - не более 0.015.

При анализе ППЖ методом Симеона, поиск точки конца QRS-комплекса осуществлялся с помощью разработанного статистического алгоритма проверки гипотез. Проведена оценка работы предложенного алгоритма (выборка составила 173 реализации. FQRS). При этом оценка временного положения точки Тк алгоритмом совпала с оценкой врачей в 87% случаев. Интервальная оценка средней погрешности составила 1.05810.460 мс для предложенного алгоритма против 7.116Ю.731 мс для детерминированного алгоритма Симеона при дове-

рительной вероятности Р=0.95. Гипотеза об уменьшении погрешности подтверждается с надежностью вывода 0.999. В исследованной выборке зафиксировано 8 неверных решений относительно ГПТЖ при использовании предложенного статистического алгоритма поиска точки Тк, против 27 неверных решений при стандартном алгоритме Симеона. По оценкам вероятностей правильного обнаружения ППЖ (Рш>) и правильного необнаружения ППЖ (Рпн) получены следующие значения:

- экспериментальные оценки по выборке в 173 реализации для статистического алгоритма - Рпо =0.96 (доверительные границы: 0.91; 0.98); Рпн =0.93 (0.82; 0.98); для стандартного алгоритма - Рп<» =0.81 (0.75; 0.87); Рга1 =0.93 (0.82; 0.98) при доверительной вероятности 0.95.

- теоретические оценки минимальных Рпо и Рпн, полученные на основе разработанной методики оценки достоверности анализа ППЖ составили: для статистического алгоритма - min Рпо =0.90; min Рш =0.91; для стандартного алгоритма - min Рпо =0.40; min Рпп =0.65.

Сравнительное распределение погрешностей оценки точки Тк стандартным и статистическим алгоритмами приведено на рис 2.

Pf 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 о

-15 -10 -5 0 5 10 15Тош,МС

Рис. 2. Распределение погрешностей оценки точки Тк стандартным алгоритмом Симеона (огибающая -•-) и предложенным статистическим алгоритмом

(огибающая—)

-

Алгоритм Статистический

' Симеона \ алгоритм

: V. . ..—-г-- -Ь-

Таким образом, в результате применения предложенного алгоритма поиска точки конца QRS-комплекса достигнуто значительное уменьшение погрешности определения временного положения точки конца QRS-комплекса, что привело к существенному повышению достоверности анализа ППЖ.

Заключение:

Представленная в данной работе кардиологическая система позволяет своевременно выявлять контингигг лиц с большой степенью риска возникновения желудочковых аритмий сердца, в том числе и опасных для жизни. Решение такой задачи имеет большое значение, так как дает возможность заблаговременно принимать меры для устранения подобных состояний.

Область применения алгоритма ограничена реализациями амплитуды вектора ЭДС сердца со средним значением шума до 3 мкВ, для которых и была проведена оценка работы алгоритма. Если среднее значение шума выше 3 мкВ, то вероятности Рпо и Рпн уменьшаются. Тогда необходимо использовать тот же алгоритм но с критерием максимума апостериорной вероятности либо с байесовским критерием минимума среднего риска. Однако при таком уровне шума (>3 мкВ) результирующий сигнал считается сильно зашумленным и непригодным для диагностических заключений. Поэтому задача анализа ППЖ в этом случае на сегодняшний день не является актуальной.

Представленный алгоритм может быть с успехом применен при анализе других видов низкоамплитудных потенциалов сердца. Так,-например, в кардиологии актуальна задача анализа поздних потенциалов предсердий (lliill), в которой требуется определять точки начала и конца Р-пика. Принципиально возможно применение алгоритма для анализа других биопотенциалов человека.

Реализация в системе разработанного статистического алгоритма поиска характерных точек,- электрокардиосигнала повышает достоверность анализа ППЖ до практически приемлемого уровня. Это положительно влияет на качество оказания медицинской помощи больным с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Вместе с тем разнообразие задач анализа низкоамплитудных потенциа-

лов ЭКС, а также разнообразие технических подходов и средств диктует необходимость проведения дальнейших исследований в данном направлении.

Результаты исследования:

1. Исследована плотность распределения вероятностей амплитуды вектора ЭДС сердца. Установлено, что в области отсутствия полезного сигнала исследуемая величина подчиняется закону распределения Максвелла, а в области наличия полезного сигнала - найденному закону \Ус-распределения. Применение теоретических плотностей распределений ведет к отражению лишь существенных черт статистического материала и позволяет избежать случайностей, связанных с недостаточным объёмом экспериментальных данных.

2. Проведена оптимизация параметров теоретических распределений на основе экспериментальных данных. Установлено, что теоретические плотности распределений, не противоречащие экспериментальному материалу, представляют собой смеси плотностей распределений Максвелла н1Усс соответствующими значениями параметров и весовых коэффициентов. Таким образом, созданы математические модели распределения амплитуды вектора ЭДС сердца.

3. Ддя_решения задачи определения характерной точки ЭКС проведен анализ статистических алгоритмов поиска разладки временных рядов. Выбран алгоритм проверки статистических гипотез на основе критерия максимального правдоподобия как наиболее адекватный решаемой задаче. Реализация алгоритма дала значительное уменьшение погрешности определения временного положения точки конца (^ЛБ комплекса -1,058±0.460 мс для предложенного алгоритма против 7.116±0.731 мс для стандартного алгоритма Симеона.

4. Разработана методика оценки достоверности анализа ППЖ. Показано что для предлагаемого статистического алгоритма достоверность принимаемо« решения о наличии или отсутствии ППЖ будет не менее 0.90.

5. Разработан и создан программно-аппаратный комплекс регистрации I анализа ППЖ по методу Симеона с применением предложенного в данной ра боте алгоритма проверки статистических гипотез. Комплекс включает в себ:

блок съёма и предварительной обработки ЭКС и пакет программ для персонального компьютера (TURBO PASCAL 7.0). Комплекс работает на кафедре терапии №1 Казанской Государственной медицинской академии.

Публикации по теме диссертации:

1. Чабдаров Ш. М., Щербакова Т. Ф., Седов С. С., Овчинников А. Л., Козлов С. В., Андреичев Н. А. Система регистрации и обработки поздних потенциалов желудочков сердца. // Сборник докладов Межд. науч.-техн. конференции "Радиоэлектроника в медицинской диагностике". - М., 1995.- С. 155-161.

2. Чабдаров Ш. M., Щербакова Т. Ф., Овчинников А. Л., Седов С. С. Оптимизация систем контроля состояния человека. // Там же. - С. 50-55.

3. Щербакова Т. Ф., Седов С. С., Култынов Ю. И., Овчинников А. Л., Андреичев Н. А. Кардиологическая система диагностики желудочковых аритмий. // Межвуз. сборник научных трудов. "Радиоэлектронные устройства и системы". -Казань, 1996 -С. 212-216

4. Овчинников А. Л., Седов С. С., Щербакова Т. Ф. Метод обнаружения и измерения низкоамплитудных потенциалов в биоэлектрических сигналах. // Измерительная техника. 1996. № 2-С. 57-59.

5. Щербакова Т. Ф., Седов С. С., Овчинников А. Л., Можгинский В. Л. Обработка кардиосигнала в задаче ранней диагностики аритмий. // Тезисы докладов. II Межд науч.-техн. конференция "Физика и радиоэлектроника в медицине и биотехнологии". - Владимир 1996. С.21-22.

6. Арлеевский И.П., Андреичев H.A., Цибулькин Н. А., Седов С. С. Амплитудно-временные и частотные характеристики ППЖ при инфаркте миокарда. И Тезисы докладов. V Всеросс. съезд кардиологов. -Челябинск, 1996.-С. 12-13.

7. Чабдаров Ш.М., Щербакова Т.Ф., Седов С.С. Вопросы обнаружения низкоамплитудных'сигналов в ЭКС на фоне действия комплекса шумов. // Тезисы докладов. Т II. LI научная сессия, поев. Дню радио. - М., 1996.-С. 65.

8. Чабдаров Ш. М., Щербакова Т. Ф., Седов С, С. Применение методов обнаружения разладки случайных процессов при компьютерном анализе электро-

кардиосигнала. // Тезисы докладов. Межд. науч.-техн. семинар "Новые техноло-гии-96"-Казань, 1996,-С. 133.

9. Седов С. С. Повышение точности определения характерных точек элек-трокардиосигнала при обнаружении на нем низкоамплитудных потенциалов с помощью проверки статистических гипотез. // Измерительная техника. 1997. № 12,-С. 45-47.

10. Михайлов А. В., Седов С. С., Щербакова Т. Ф. Устройство для контроля аритмий. // Патент РФ № 2077863 на изобретение. 27.04.1997.

11. Чабдаров Ш. М., Щербаков Г. И., Щербакова Т. Ф., Седов С. С. Синтез оптимальных алгоритмов обнаружения поздних потенциалов желудочков сердца на элекгрокардиосигнале. // Тезисы докладов. Т И. LII научная сессия, посвященная Дню радио. - М„ 1997,- С. 163.

12. Щербаков Г: И., Щербакова Т. Ф., Седов С. С., Горохов С. Н. Повышение точности автоматической обработки электрокардиосигнапа при обнаружении на нем низкоамплитудных потенциалов. // Вестник КГТУ им. А. Н. Туполева. - Казань, 1997. №1. - С. 66-68.

13. Седов С. С. Проверка статистических гипотез в задаче оценки временного положения характерных точек электрокардиосигнала. // Тезисы докладов. Межд. науч.-техн. конференция "Микроэлектроника и информатика - 98". - М., 1998 -С. 204.

14. Щербакова Т.Ф., Седов С.С. Применение вероятностного метода в задаче обнаружения низкоамплитудных потенциалов на электрокардиосигнале. // Тезисы докладов. LUI научная сессия, поев. Дню радио. - М„ 1998.- С. 169.

/

КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

УДК 621.317:[615.471:519.25]

На правах рукописи

СЕДОВ СТАНИСЛАВ СЕРГЕЕВИЧ

СИСТЕМА АНАЛИЗА НИЗКОАМПЛИТУДНЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ СЕРДЦА НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ПОИСКА ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА

Специальность 05.12.17,- Радиотехнические и телевизионные

системы и устройства

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

}

Казань 1998

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

4

ГЛАВА 1 МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБНАРУЖЕНИЯ И АНАЛИЗА НАЗКОАМПЛИТУДНЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ В ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

%

1.1 МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РЕГИСТРАЦИИ

1.2 АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ МЕТОДЫ КАРДИОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ. ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЯ ВЫСОКОГО

ГЛАВА 2 СИНТЕЗ СТАТИСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТОЧКИ КОНЦА РО!^ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ АМПЛИТУДЫ ВЕКТОРА ЭДС СЕРДЦА

2.1. ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ АМПЛИТУДЫ ВЕКТОРА ЭДС СЕРДЦА И ОПТИМИЗАЦИЯ ИХ

ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА. ЗАДАЧИ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ.....................

6

РАЗРЕШЕНИЯ..........................................................

. 1.3 ПОСТАНОВКА И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ...................................................

15

25

ПАРАМЕТРОВ

34

2.2. ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ПЛОТНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА......................

40

2.3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМА ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ О ВРЕМЕННОМ ПОЛОЖЕНИЯ ТОЧКИ КОНЦА 1'0К8............................................................................................

2.4. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ДОСТОВЕРНОСТИ АНАЛИЗА

1II1Ж...............................................................................................51

2.5. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И КРАТКИЕ ВЫВОДЫ.............57

ГЛАВА 3 РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ПРОВЕРКИ

СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ ПРИ АНАЛИЗЕ ППЖ МЕТОДОМ СИМСОНА

3.1. РЕАЛИЗАЦИЯ АНАЛИЗА ППЖ ПО МЕТОДУ СИМСОНА С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ.................................................59

3.2. ИСПЫТАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ АЛГОРИТМА ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ.................................................66

* 3.3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И КРАТКИЕ ВЫВОДЫ.............71

ЗАКЛЮЧЕНИЕ................................................................................................73

БИБЛИОГРАФИЯ...........................................................................................76

. ПРИЛОЖЕНИЯ................................................................................................85

}

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

БПФ - быстрое преобразование Фурье;

ДЭКГ - динамическая электрокардиография;

КМ - кардиомонитор;

МП - микропроцессор;

НАЛ - низкоамплитудные потенциалы сердца;

ППГ - потенциалы пучка Гиса;

ППЖ - поздние потенциалы желудочков сердца;

ппп - поздние потенциалы предсердий;

евк - спектрально-временное картирование;

СТА - спектрально-турбулентный анализ;

чсс - частота сердечных сокращений;

ЭКГ - электрокардиограмма;

экс -электрокардиосигнал;

ЭКГ-ВР - электрокардиография высокого разрешения;

FQRS - фильтрованный ОЯБ-комплекс (амплитуда вектора ЭДС

сердца) - исходный сигнал для анализа ППЖ по методу Симеона;

Ты, Тк - точки начала и конца QRS-комгшекса соответственно;

ДТщ - участки шума (на PQ и ST-сегменте);

ДТс - участки, внутри которых расположены точки Тц, и Тк;

Тош - величина ошибки автоматического определения временного

положения точки Тк:

Dqrs, LAS, RMS - параметры метода Симеона;

А - формальная величина, обозначающая любой из параметров

метода Симеона;

Ап, А*, Аи - пороговое, вычисленное алгоритмом и истинное значения параметра метода Симеона соответственно;

D, L, R - события, состоящие в том, что по отдельным параметрам метода Симеона DQRS, LAS, RMS соответственно, алгоритмом анализа ППЖ будет принято верное решение;

Рош - оценка вероятности принятия неверного решения в целом

относительно наличия или отсутствия ППЖ;

Рпо, Рпн ■ экспериментальные оценки вероятностей правильного обнаружения ППЖ и правильного необнаружения ППЖ соответственно;

min Рпо, min Р1Ш - оценки теоретически минимально возможных вероятностей правильного обнаружения ППЖ и правильного необнаружения ППЖ соответственно;

we-распределение - теоретическая плотность распределения вероятностей амплитуды вектора ЭДС сердца в области заднего фронта QRS- комплекса;

\уш-распределение - теоретическая плотность распределения вероятностей амплитуды вектора ЭДС сердца в области ST-сегмента.

ГЛАВА 1

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБНАРУЖЕНИЯ И АНАЛИЗА НАЗКОАМПЛИТУДНЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ В ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

1.1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

ЗАДАЧИ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

Мощным средством исследования биоэлектрической активности сердца и оценки его функционального состояния является сегодня электрокардиография - метод регистрации электрических явлений, возникающих в сердце во время сердечного цикла [12,15]. Среди многочисленных инструментальных методов исследования, которыми обладает современная медицина, ведущее место в кардиологии принадлежит электрокардиографии, так как она позволяет изучать сердечную деятельность пациента в любых условиях неинвазивным путем [67]. Этот метод в настоящее время признается незаменимым в диагностике нарушений ритма и проводимости, гипертрофий желудочков и предсердий, ишемиче-ской болезни сердца, инфаркта миокарда и других заболеваний сердца [34,52].

Сущность метода электрокардиографии заключается в регистрации электрических явлений в сердце с помощью пар электродов, образующих электрокардиографические отведения. Сердечная мышца - миокард - обладает способностью возбуждаться и сокращаться в ответ на возбуждение под влиянием электрических импульсов, которые автоматически генерируются синоатри-альным узлом сердца. Процесс распространения волны возбуждения в миокарде носит название деполяризации и сопровождается изменениями потенциалов поверхностей клеток миокарда в сторону более отрицательного значения. Обратный процесс - реполяризация - возвращает миокард в исходное,

невозбужденное состояние. При этом также наблюдается изменение потенциалов поверхностей клеток, но уже в сторону более положительного значения [10,12,52].

В клинической электрокардиографии принято описывать процессы распространения волны деполяризации и волны реполяризации с помощью так называемой дипольной концепции. Это значительно упрощает трактовку всех электрокардиографических изменений [52]. При этом перемещение фронта волны моделируется перемещением'двойного слоя разноименных зарядов, расположенных на границе возбужденного и невозбужденного участков миокарда. Эти заряды, равные по величине и противоположные по знаку, находятся на бесконечно малом расстоянии друг от друга и обозначаются как элементарные сердечные диполи [52]. Диполь создает элементарную ЭДС, которая является векторной величиной и характеризуется количественным значением потенциала и пространственной ориентацией.

В сердце одновременно (в каждый момент систолы) происходит возбуждение многих участков миокарда, причем направление элементарных векторов ЭДС может быть различным и даже прямо противоположным. Алгебраическая

сумма всех элементарных векторов, существующих в тот или иной момент рас»

пространения возбуждения по сердцу, называется моментным вектором ЭДС сердца. Изменение этого вектора во времени можно зарегистрировать, помещая пары электродов на поверхность возбудимой ткани или в проводящую среду окружающую источник тока, так как вокруг него создается электрическое поле При этом сигнал, зарегистрированный с помощью такой пары электродов, буде~ являться проекцией пространственного вектора ЭДС сердца на ось электрокар диографического отведения - гипотетическую линию, проходящую через точю приложения пары электродов.

Задачи, для успешного решения которых применяется электрокардиогра фия разнообразны и актуальны. Среди них важнейшими являются [34]:

1. Профилактика с целью ранней диагностики заболеваний сердца.

2. Уточнение клинического диагноза в срочных случаях у постели больного в клинике и в условиях оказания скорой медицинской помощи.

3. Контроль эффективности лечебных мероприятий.

4. Обследование сердечно-сосудистой системы другими методами (коронарография, диагностическая электростимуляция и др.).

5. Операции на сердце и сосудах и другие хирургические вмешательства.

6. Периодический контроль во время реабилитации больных.

Во всех этих случаях электрокардиограмма (ЭКГ) регистрируется в состоянии покоя, в течение короткого интервала времени, когда обследуемый лежит неподвижно. Это характерно для метода классической электрокардиографии. Кроме того существует ряд медицинских задач и показаний, требующих длительного непрерывного контроля и регистрации ЭКГ в условиях, отличных от состояния покоя, а именно в процессе профессиональной деятельности с физическими нагрузками, в экстремальных условиях (авиационная и космическая медицина). В этих условиях возможно обнаружение преходящих нарушений ритма, гипоксии миокарда, коронарной недостаточности и других патологий сердечной деятельности. Данный метод носит название динамической электрокардиографии (ДЭКГ). С его помощью определяются предельные нагрузки, прогноз заболевания, оценка трудоспособности и влияние медикаментозного лечения.

Электрокардиография возникла в начале нынешнего столетия. Основоположником её является голландский электрофизиолог В. Эйнтховен (W. Einthoven) [II], который регистрировал электрокардиограммы (ЭКГ) с помощью капиллярного электрометра и струнного гальванометра. Он определил временные и амплитудные характеристики зубцов и сегментов ЭКГ, обозначил их и объяснил их значение. Эйнтховен разработал теорию электрического поля сердца, определил общий закон проекции вектора ЭДС сердца на электрокар-

диографические отведения и ввел в практику три так называемых стандартных отведения, которые образуются при наложении электродов на запястья и правую щиколотку пациента. Также Эйнтховен разработал теорию определения одномоментных электрических осей сердца: которая явилась предпосылкой для современного векторкардиографического метода. В России у истоков электрокардиографии стоял профессор Казанского университета А.Ф.Самойлов. Он применял для исследований струнный гальванометр, им усовершенствованный, а также впервые поставил вопрос о химической природе передачи электрического импульса возбуждения [10].

Кроме стандартных отведений Эйнтховена в последующие годы были предложены шесть грудных отведений (Wilson, 1934) и три усиленных однополюсных отведения от конечностей (Goldenberg, 1942) [12,52]. Эти 12 отведений получили наиболее широкое распространение в клинической электрокардиографии и на данный момент являются общепринятыми для регистрации стандартных электрокардиограмм. В последнее время находят все более широкое применение ортогональные отведения (Schmitt и Simonson, 1955; Frank, 1956), оси которых направлены в трех взаимно перпендикулярных плоскостях [25,53]. Применение ортогональных отведений явилось крупным шагом в развитии методов съема ЭКГ. С их помощью удается определить вектор ЭДС сердца и его путь в пространстве с большой точностью и, притом, независимо от формы тела, неоднородности проводящей среды и эксцентричности нулевой точки. Также отмечается [53], что эти отведения с гораздо большей точностью, чем обычные, регистрируют горизонтальный вертикальный и сагиттальный компоненты пространственной электродвижущей силы сердца. Они содержат почти всю диагностическую информацию, которая в настоящее время выявляется при помощи 12-ти стандартных отведений. Замена 12-ти обычных отведений тремя ортогональными упрощает методику электрокардиографического исследования и облегчает использование электронно-вычислительной техники в анализе элек-

трокардиограмм. Забегая вперед, здесь можно сказать, что именно поэтому система трех ортогональных отведений широко используется в бурно развивающейся сейчас электрокардиографии высокого разрешения для которой требуется компьютерная обработка электрокардиосигнала.

Предшественниками современных кардиологических систем, основанных на сложных методах компьютерной обработки электрокардиосигнала (ЭКС), явились электрокардиографы и кардиомониторы, которые продолжают применяться и в настоящее время. Впервые электрокардиограф был предложен Эйн-тховеном в 1903 г., и в дальнейшем был значительно усовершенствован. В начале 60-х гг. появились электрокардиографы, принципиально не отличающиеся от современных. Отмечается, что на совершенствование электрокардиографов оказали влияние факторы развития техники регистрации малых сигналов- [34], а именно:

1. Совершенствование элементной базы усилителей - от транзисторов до БИС.

. » 2. Повышение помехоустойчивости усилительного тракта.

3. Увеличение числа каналов синхронной регистрации биопотенциалов сердца от нескольких различных точек тела.

4. Применение различных регистраторов (фотозапись, чернильная запись, тепловая и струйная запись).

5. Улучшение качества бумажного носителя и выполнение требований электробезопасности.

Электрокардиограф состоит из комплекта электродов и кабеля, усилителя биопотенциалов, гальванометра-вибратора, лентопротяжного механизма и блока питания [12]. Электроды изготавливают из металла, устойчивого к коррозии. Электроды для конечностей имеют вид прямоугольных или круглых пластин площадью 10-15 см2. Грудные электроды круглые диаметром 1.5-2.5 см. Кабель изготавливается из гибких проводов покрытых металлическим экраном и имеет

длину 150-250 см. Чувствительность усилителя регулируется и в среднем составляет 1 см на 1 мВ. Усилитель обеспечивает необходимую помехоустойчивость, чувствительность и фильтрацию в требуемом диапазоне частот. Гальванометр-вибратор обеспечивает запись электрического сигнала на движущейся ленте. Лучший метод записи - фотографический. Он весьма чувствителен, имеет высокую разрешающую способность, но он трудоемок и дорог и не позволяет сразу видеть исследуемый процесс. Поэтому широкое распространение получили методы непосредственно-видимой записи - чернильно-перьевые, чернильно-струйные, а также тепловые и электрохимические. Основной недостаток этих методов - их инерционность и низкая чувствительность, что требует для них импульсов мощностью в 1 Вт и более. Скорость лентопротяжного механизма может меняться от 15 до 50 мм/сек.

По функциональным и эксплуатационным особенностям различают переносные, стационарные и комплексные электрокардиографы. Переносные электрокардиографы предназначены для экспресс-диагностики и отличаются малым весом и размерами, наличием автономного источника питания. Количество каналов в них минимальное, полоса частот ограничивается диапазоном 50-120 Гц. Стационарные электрокардиографы имеют от одного до трех каналов с фотографической или чернильной записью. Полоса воспроизводимых частот в них составляет от 0.2 до 150 Гц при чернильно-перьевой и тепловой записи и от 0.2 до 1000 Гц при фотографической и чернильно-струйной записи. Комплексные электрокардиографы - сложные устройства, обеспечивающие качественную запись до десяти процессов одновременно по 4-8 каналам. С помощью комплекс»

ных электрокардиографов исследуют не только биоэлектрические процессы, сопровождающие сердечную деятельность, но и показатели дыхания, кровообращения и других функций. С этой целью используют серию датчиков и приставок, обеспечивающих запись баллистокардиограммы, фонокардиограммы, реокардиограммы, пневмограммы, оксигемограммы и др.

Таким образом, электрокардиограф, возникший впервые как самостоятельный прибор дал начало целой серии новых диагностических методов. Перспектива развития электрокардиографической техники определяется в следующих направлениях [12]:

1. Дальнейшая модернизация и стандартизация электрокардиографов.

2. Существенное повышение надежности электрокардиографов в работе и достоверности в отображении получаемой информации.

3. Использование достижений радиотехники и электроники в реализации возможностей телеэлектрокардиографии.

4. Выполнение электрокардиографов по принципам физиологических измерительных систем на основе применения ЭВМ.

Кардиомониторы (КМ) отображают ЭКС на экране электронно-лучевой трубки (ЭЛТ), а также проводят обработку сигнала (вычисляют частоту сердечных сокращений, анализируют особенности сердечного ритма и обнаруживают появление аритмий). В необходимых случаях они выдают сигнал тревоги. Применение КМ позволяет снизить смертность больных о острым инфарктом миокарда с 35% до 20% благодаря своевременному выявлению нарушений ритма [34]. Первые КМ представляли собой осциллоскопы для текущего отображения ЭКС. Они обладали электронными устройствами, подающими сигнал тревоги а момент появления опасных аритмий. Но точная электрокардиографическая диагностика до настоящего времени производится исключительно визуально. Поэтому в последнее время появились кардиоскопы с памя�