Підвищення точності реєстрації параметрів для діагностування у електрокардіографії

Размещено на http://www.allbest.ru/

Національний технічний університет України

“Київський політехнічний інститут”

УДК 621.317.08:616.12-073.97-71

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Підвищення точності реєстрації параметрів для діагностування у електрокардіографії

Спеціальність 05.11.17 - Біологічні та медичні прилади і системи

Карплюк Євгеній Сергійович

Київ 2011

Дисертацією є рукопис

Робота виконана на кафедрі фізичної та біомедичної електроніки Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут”, Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України.

Науковий керівник: кандидат технічних наук, професор Фесечко Володимир Опанасович, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, професор кафедри фізичної та біомедичної електроніки кардіологічний серцевий інформація

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, доцент, Лисенко Олександр Миколайович, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, завідувач кафедри конструювання електронно-обчислювальної апаратури

кандидат технічних наук, Лопата Віктор Олександрович, Європейське Респіраторне Товариство, експерт

Захист відбудеться 25 жовтня 2011 р. о 15:00 год. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д.26.002.19 у Національному технічному університеті України “Київський політехнічний інститут” за адресою: 03056, м. Київ-56, проспект Перемоги, 37, корп. 12, ауд. 412.

З дисертацією можна ознайомитись в науково-технічній бібліотеці Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут” за адресою: 03056, м. Київ-56, проспект Перемоги, 37.

Автореферат розісланий « 23 » вересня 2011 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради, кандидат технічних наук, доцент Швайченко В.Б.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Серцево-судинні захворювання, згідно статистики ВООЗ, посідають провідне місце серед причин смертності хворих у розвинутих державах. Поширені захворювання серцево-судинної системи потребують встановлення чіткого діагнозу на ранніх стадіях захворювань, що має на меті ефективне лікування. Це зумовлює необхідність розвитку методів і засобів, що забезпечуватимуть більш достовірну і якісну діагностику на ранніх стадіях захворювань за рахунок комплексного підходу до розробки апаратно-програмних засобів, запровадження нових діагностичних методик, підвищення якості неінвазивних методів діагностики.

Однією з актуальних проблем сучасної діагностики й досі залишається отримання максимально повної інформації при реєстрації біоелектричних потенціалів та вдосконалення методів її аналізу. Методи високого розрізнення дозволяють отримати більш повну, а також якісно нову діагностичну інформацію за рахунок комплексного підходу поліпшення як апаратних засобів, так і застосуванню нових методів обробки сигналів та методів класифікації.

Метод електрокардіографії високого розрізнення (ЕКГ ВР) дозволяє за допомогою нових технологій комп'ютерної обробки електрокардіографічного сигналу реєструвати низькоамплітудні сигнали, невидимі на звичайній електрокардіограмі. Ці сигнали (амплітудою до 20 мкВ) можуть перебувати в будь-якій частині серцевого циклу. Найбільш ґрунтовно вивчене значення пізніх потенціалів шлуночків (ППШ) - низькоамплітудних сигналів наприкінці комплексу QRS або в продовженні сегмента ST. ППШ відбивають зону вповільненого фракціонованого проведення (уповільнену деполяризацію) в ураженому міокарді шлуночків і є маркерами фізіологічного субстрату шлуночкової тахікардії, що виникає за механізмом re-entry.

Однак, згідно з сучасними публікаціями більшість існуючих систем ЕКГ ВР мають недостатньо високі показники чутливості та специфічності при ранній діагностиці у кардіології. Найбільш складним питанням є недостатня достовірність і точність реєстрації параметрів ЕКГ сигналів для подальшої обробки, зокрема інформативних низькоамплітудних складових ЕКГ, а також недоліки існуючих методів обробки ЕКГ ВР.

Тому розвиток засобів реєстрації і обробки сигналів для ранньої діагностики у електрокардіографії, підвищення точності й достовірності реєстрації параметрів електрокардіосигналів і розробка на цій основі кардіологічних систем ранньої діагностики є актуальною, складною та важливою науково-прикладною задачею, вирішення якої дозволить проводити більш достовірну неінвазивну ранню діагностику серцевих патологій та забезпечить більш якісне і ефективне лікування на ранніх стадіях захворювань.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Напрямок дослідження пов'язаний з науковою тематикою і темами навчального процесу кафедри фізичної та біомедичної електроніки факультету електроніки Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут”. Дослідження проводилися у відповідності до програми наукових досліджень кафедри, включаючи НДР «Дослідження методів і розробка електронних засобів визначення і моніторингу функціонального стану людини» (ДР № 0102U000655), у якій автор брав участь у розробці засобів реєстрації ЕКГ високого розрізнення; «Методи і засоби експрес-діагностики і їхнє застосування у фізіотерапевтичній апаратурі» (ДР № 0104U003150), у якій здобувач брав участь у розробці засобів ранньої ЕКГ діагностики на основі сігма-дельта АЦП; «Методи і засоби вимірювання високої точності в неінвазивній експрес-діагностиці» (ДР № 0106U002372), у якій здобувач розробив метод адаптивної попередньої обробки ЕКГ для підвищення точності реєстрації параметрів.

Мета і завдання дослідження. Мета дисертаційної роботи - підвищення динамічних, статичних і функціональних характеристик засобів реєстрації і обробки кардіологічної інформації шляхом використання адаптивної обробки сигналу ЕКГ, підвищення точності й достовірності реєстрації електрокардіосигналів і розробка на цій основі кардіологічних систем ранньої діагностики серцевих захворювань.

Для досягнення поставленої мети вирішуються наступні задачі дослідження:

- обґрунтування і розробка загальної структури системи ЕКГ високого розрізнення;

- розробка моделі тракту ЕКГ високого розрізнення для оптимізації його параметрів;

- вдосконалення структури аналогового тракту ЕКГ на основі сігма-дельта АЦП;

- розробка адаптивних алгоритмів попередньої обробки електрокардіограм для виявлення низькоамплітудних інформативних складових сигналів;

- дослідження ефективного методу фільтрації багатоканального ЕКГ-сигналу;

- вдосконалення методу аналізу у підпросторі власних векторів для оцінки параметрів ЕКГ-сигналу;

- створення і дослідження експериментального зразку системи ЕКГ високого розрізнення;

- розробка засобів тестування систем ранньої ЕКГ діагностики.

Об'єктом дослідження є процес реєстрації та обробки ЕКГ-сигналів для діагностування на ранніх стадіях захворювань.

Предметом дослідження є ЕКГ-сигнал та його інформативні компоненти на ранніх стадіях серцевих захворювань.

Методи дослідження: моделювання засобів ЕКГ діагностики, цифрова обробка та перетворення сигналів, методи статистичної обробки діагностичних параметрів.

Наукова новизна отриманих результатів:

- уперше розроблено повну функціонально-схемотехнічну модель ЕКГ тракту для систем високого розрізнення, що дає можливість проводити оптимізацію параметрів як апаратних так і програмних засобів;

- уперше розроблено комплексний метод адаптивної попередньої обробки сигналів ЕКГ з метою виявлення низькоамплітудних складових;

- вдосконалено метод розкладу на незалежні компоненти в частині обробки сигналів незалежних компонент для аналізу багатоканального ЕКГ-сигналу та показана можливість отримати додаткову інформацію за рахунок багатоканальної фільтрації виходячи із множинних ЕКГ відведень;

- вдосконалено метод аналізу ЕКГ у підпросторі власних векторів на основі поділу інформації, що міститься в коваріаційній матриці ансамблю ЕКГ реалізації, на три підпростори: підпростір високоамплітудних складових сигналу, підпростір низькоамплітудних складових й підпростір шуму, що дозволило підвищити якість аналізу тонкої структури ЕКГ-сигналу;

- уперше запропоновано модульний принцип побудови структури функціонально-відкритих програмних засобів для аналізу сигналів ЕКГ ВР, яка вирізняється наявністю системного ядра, яке забезпечує взаємодію між усіма іншими компонентами, спеціалізованим API-інтерфейсом, що в сукупності дозволило досягти легкої масштабованості, використовує єдиний підхід до зберігання записів у базі даних та надає можливості розширення функцій аналізу.

Практичне значення отриманих результатів:

- розроблено принципи побудови технічних засобів, що забезпечують реалізацію методу високого розрізнення для створення електрокардіографічної апаратури нового покоління;

- розроблено алгоритм адаптивної фільтрації багатоканального ЕКГ сигналу від мережевих завад;

- розроблено експериментальний зразок системи обробки сигналів високого розрізнення, і виготовлена апаратна частина для реєстрації ЕКГ на базі сігма-дельта АЦП та програмне забезпечення функціонально відкритої структури;

- розроблено і виготовлено спеціалізований стенд-симулятор автоматизованого комплексу тестування засобів ЕКГ діагностики і моніторингу, що дозволяє підвищити якість ЕКГ апаратури;

- створено комплекс програмного забезпечення, що дозволило підвищити достовірність обробки електрокардіографічних сигналів і забезпечити умови більш точного діагностування для лікарів.

Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є результатом узагальнення теоретичних і експериментальних досліджень, проведених автором особисто.

Роботи [4-6, 8] написані автором дисертації особисто. У роботах, написаних автором у співавторстві, особисто авторові належить: в [1] - розробка апаратних засобів електрокардіографії високого розрізнення, в [э2] - розробка засобів моніторингу електрокардіографії високого розрізнення, в [э3] - розробка модульної структури засобів реєстрації біомедичних сигналів, в [э7] - розробка засобів моніторингу ЕКГ в автоматизованих комплексах ранньої неінвазивної діагностики, в [э9] - обґрунтування побудови засобів високого розрізнення в електрокардіографії, в [10] - розробка програмного забезпечення системи електрокардіографії високого розрізнення, в [11] - обґрунтування інформаційної технології високого розрізнення в електрокардіографії, в [э12] - розробка алгоритмічних засобів моделювання пізніх потенціалів, в [э13] - розробка апаратно-програмного комплексу системи аналізу електрокардіографії високого розрізнення, в [э14] - розробка алгоритмічного забезпечення системи електрокардіографії високого розрізнення, в [э15] - розробка алгоритму для моделювання хвилі збудження в міокарді.

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень, що включені в дисертацію доповідались та обговорювались на науково-технічних конференціях: Міжнародних науково-технічних конференціях «Проблеми електроніки» (м. Київ, 2007, 2008); Міжнародних науково-технічних конференціях «Електроніка та нанотехнології» (м. Київ, 2009, 2010); Міжнародній конференції дискусійного наукового клубу «Інформаційні технології в науці, соціології, економіці і бізнесі IT+SE'06» (Ялта-Гурзуф, 2006); Міжнародній конференції «Сердечно-сосудистые заболевания: 13-я ежегодная сессия НЦССХ им. А.М.Бакулева РАМН» (Росія, Москва, 2009). Результати дисертації впроваджені у виробництво медичного обладнання у складі реанімаційно-хірургічного монітора компанії «ЮТАС», UM300.

Публікації. За матеріалами досліджень, які викладені в дисертації опубліковано 15 друкованих праць, з них 7 статей у провідних виданнях за переліком, затвердженим ВАК України (4 одноосібні).

Структура і обсяг роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, п'яти розділів, висновків, списку використаних джерел з 149 найменувань і 3 додатків. Робота містить 61 ілюстрацію, 8 таблиць. Обсяг роботи складає 195 сторінок тексту.

Основний зміст роботи

У вступі наведено загальну характеристику роботи, обґрунтована актуальність теми, сформульовані мета і задачі дисертаційної роботи, визначені наукова новизна і практичне значення роботи.

У першому розділі проведено аналіз наукових джерел щодо підвищення точності існуючих методів та засобів реєстрації та обробки ЕКГ сигналів, розглянуті електрофізіологічні механізми формування біоелектричних сигналів поверхневої ЕКГ, обґрунтовано необхідність вдосконалення засобів апаратних реєстрації та методів обробки для отримання нової діагностичної інформації на ранніх стадіях захворювань.

Основним підходом розглянутих методик для підвищення точності ЕКГ є зменшення власних шумів апаратної частини приведених до входу до рівня не вище 20 мкВ та часове усереднення з використанням оцінки потужності. Такі методики не дозволяють отримати інформацію з ЕКГ сигналу, при наявності нестаціонарних проявів.

На основі аналізу електрофізіологічного генезису ЕКГ-сигналу на прикладі розвитку шлуночкових аритмій і фібриляції шлуночків, виникнення пізніх потенціалів обґрунтована подальша необхідність розвитку методів та засобів реєстрації й аналізу ЕКГ.

На основі розгляду сучасних кардіографічних діагностичних систем виявлено недоліки тракту реєстрації та обробки ЕКГ-сигналу, запропоновані шляхи подальшого розвинення діагностичних систем високого розрізнення, які полягають у оптимізації ЕКГ тракту, розробці нових адаптивних способів попередньої обробки сигналу ЕКГ, а також комплексного методу для дослідження низькоамплітудних складових.

У другому розділі проведено структурний синтез системи ранньої діагностики у відповідності до функціональних вимог, запропоновані критерії ефективності, розглянуті моделі джерела ЕКГ сигналу та контакту електрод-шкіра, розглянуто недоліки існуючих методів аналізу ЕКГ високого розрізнення та розроблено спеціалізовані методи адаптивної попередньої обробки сигналів високого розрізнення, вдосконалено метод аналізу на основі розкладу на незалежні компоненти, запроваджено статистичний підхід до обробки параметрів ЕКГ сигналу.

Вперше запропоновано класифікацію систем ранньої ЕКГ діагностики (рис. 1) за структурою, апаратною організацією, програмними засобами та методами аналізу, яка дозволила виявити особливості рішень щодо систем ранньої діагностики та їх побудови.

Рис. 1. Класифікація систем ранньої ЕКГ діагностики

На основі аналізу вимог до попередньої обробки сигналів розроблено загальний алгоритм попередньої обробки ЕКГ сигналів високого розрізнення. Попередня обробка включає в себе обмеження смуги сигналу, адаптивне подавлення мережевої завади, адаптивне придушення міографічних шумів, усунення дрейфу ізолінії.

Розроблено спеціалізований адаптивний фільтр мережевої завади для систем ранньої ЕКГ діагностики (рис. 2). В чисельному експерименті значення подавлення завади становить понад 90 дБ.



Рис. 2. Використання адаптивного фільтра мережевої завади для систем ранньої ЕКГ діагностики

Рис. 3. Розклад багатоканального ЕКГ сигналу на незалежні компоненти (ICA)

Розроблено алгоритм фільтрації багатоканального ЕКГ сигналу на основі розкладу на незалежні компоненти (Independent Component Analysis, ICA), що дозволяє отримати більше діагностичної інформації із багатоканального ЕКГ сигналу, та на одному з перших етапів обробки усунути стаціонарні незалежні від ЕКГ сигналу завади (частково міографічний шум, артефакти руху, залишкові складові гармонік мережевої завади і т.д.).

Запропонований підхід до опису випадкових процесів полягає у використанні динамічних моделей АРСС. Розроблено модель АР(), параметри якої визначаються шляхом розв'язку системи лінійних рівнянь Юла-Уолкера (1):

, (1)

де - оцінка кореляційної функції і визначається через сигнал випадкового стаціонарного процесу наступним чином:

. (2)

Передатна характеристика адаптивного цифрового вибілюючого фільтра буде зворотною функцією, тобто , і у випадку, коли використовується АР-модель процесу, матиме вигляд

.

Процедура обробки вхідного процесу за допомогою такого фільтру зводиться до задачі виявлення сигналу апріорно невідомої форми в адитивному гаусівському білому шумі (БШ) незалежно від виду вихідної спектральної щільності потужності (СЩП) шуму, що розширює клас можливих підходів при подальшій обробці.

Розвинений алгоритм аналізу ЕКГ сигналу у підпросторі власних векторів для отримання діагностичних параметрів. Вихідними даними для аналізу є ансамбль реалізацій кардіокомплексів (рис. 4). У запропонованому методі виконується розкладання в координатному базисі власних векторів коваріаційної матриці ансамблю електрокардіограм. Оптимальність подання даних досягається шляхом вибору найбільш вагомих векторів, що відповідають найбільшим власним числам. Отримані головні власні вектори несуть основну інтегральну інформацію, що виявляє індивідуальні особливості ЕКГ пацієнта, на відміну від методів частотно-часового аналізу.

Рис. 4. Формування ансамблю реалізацій кардіокомплексів

За допомогою методу власних підпросторів виконане також спектральне оцінювання частот сигналу ЕКГ із ознаками низькоамплітудних складових (рис. 5), при цьому, спостерігається явна перевага високочастотних складових у спектрі ЕКГ при наявності ППП.

Рис. 5. Власні вектори низькоамплітудних компонент сигналів ЕКГ та їх частотний спектр

Підвищення точності запропонованого методу на основі аналізу у базисі власних векторів досягається за рахунок поділу інформації, що міститься в коваріаційній матриці ансамблю ЕКГ, на три підпростори - підпростір високоамплітудних складових сигналу, підпростір низькоамплітудних складових й підпростір шуму. Оптимальність подання даних досягається шляхом вибору найбільш вагомих векторів, що відповідають найбільшим власним числам та дослідженню відповідних власних векторів. На основі аналізу сигналу в підпросторі власних векторів можлива побудова ряду діагностичних ознак з високою чутливістю й специфічністю.

У третьому розділі розглянуто питання побудови апаратних засобів реєстрації ЕКГ сигналу з підвищенною точністю, створено цілісну функціонально-схемотехнічну модель тракту ЕКГ, проведено оптимізацію параметрів, запропоновані спеціальні схемотехнічні методи боротьби із завадами.

Розроблено функціональну схему обробки ЕКГ сигналів системи ранньої ЕКГ діагностики (рис. 6). За допомогою аналогових біопідсилювачів формуються сигнали відведень ЕКГ, відбувається аналогова обробка. З метою зменшення динамічного діапазону сигналу, фільтрація різниці напруг поляризації відбувається в аналоговому вигляді, що потребує керування постійною часу ФВЧ з метою пришвидшення виходу на робочий режим при накладанні електродів чи відновленню каналу після дії інших чинників, що призводять до стрибкоподібної зміни різниці напруг поляризації (наприклад, зсув електроду, розряд дифібрилятора). Блок АЦП виконує перетворення сигналу ЕКГ у цифровий багатоканальний сигнал. Подальша обробка відбувається виключно у цифровому вигляді. Попередня обробка містить блоки ФНЧ, адаптивні фільтри мережевих завад, адаптивні фільтри міографічних шумів та алгоритм компенсації дрейфу ізолінії.

Для подальшого аналізу відбувається пошук основних реперних точок ЕКГ сигналу, та попереднє визначення амплітудно-часових параметрів. Для коректної роботи адаптивних алгоритмів відбувається підлаштування за допомогою попередніх амплітудно-часових параметрів.

На основі даних реперних точок і попередніх амплітудно-часових параметрів відбувається формування ансамблю кардіоциклів, що включає в себе й ранжування, й тісно пов'язано із формуванням еталонного представницького кардіоциклу. Ансамбль кардіоциклів дозволяє сформувати коваріаційну матрицю, обчислити власні значення і вектори. На основі визначення власних векторів підпростору шуму і підпростору сигналу відбувається формування діагностично значимих параметрів. Результатом роботи системи є формування діагностичного висновку, на основі класифікації за визначеними діагностичними параметрами.

Рис. 6. Функціональна схема обробки ЕКГ сигналів системи ранньої ЕКГ діагностики

Запропонована та обґрунтована блок-схема апаратних засобів системи ранньої ЕКГ діагностики (рис. 7). Пропонується застосування мікроконтролеру для взаємодії із АЦП та керування станами біопідсилювача в поєднанні з процесором ЦОС для виконання попередньої обробки сигналу на високій швидкості, що потрібно для розширення смуги частот до 20 кГц. Модульна структура системи дозволяє оптимально розподілити задачі збору та обробки сигналів між компонентами системи, а також спростити технічну реалізацію, прискорити процес розробки цілісної системи за рахунок розпаралелювання процесу обробки, дає можливість адаптувати конфігурацію системи, змінюючи набір модулів, а також поліпшити характеристики окремих каналів системи за рахунок зменшення взаємного впливу.

Рис. 7. Блок-схема апаратних засобів системи ранньої ЕКГ діагностики

На рис. 8 наведено структурну схему розробленого модуля вводу електрокардіосигналу. Модуль побудовано на базі процесора ЦОС, на якому реалізується обробка сигналів у реальному часі відповідно до функціональної схеми, що наведено на рис. 6. З метою покращення характеристик модуля й забезпечення гальванічної розв'язки у відповідності до вимог безпеки стандартів IEC 60601-2-25 (1993), IEC 60601-2-51 (2003) пропонується застосування мікроконтролеру збору даних аналогової частини, який взаємодіє із процесором ЦОС через гальванічно розв'язаний інтерфейс. Мікроконтролер аналогової частини виконує функції збору даних із сігма-дельта АЦП, керування станами біопідсилювача та збір сигналів для визначення якості контакту електродів.

Запропоновано і обґрунтовано структуру телемедичної діагностичної системи для аналізу ЕКГ ВР на основі мережі носимих інтелектуальних кардіорегістраторів для отримання більш повної інформації для ранньої діагностики.



Рис. 8. Структурна схема модуля вводу електрокардіосигналу

Розроблена функціонально-схемотехнічна модель тракту ЕКГ (рис. 9), яка дозволяє проводити оптимізацію його параметрів. Функціонально-схемотехнічне моделювання дає можливість з'єднати переваги як схемотехнічного моделювання аналогового тракту (рис. 10) в середовищі PSpice, так і функціональне моделювання процесів контакту електрод-шкіра, структури сігма-дельта АЦП (рис. 11) і цифрової обробки сигналів.

Рис. 9. Модель тракту ЕКГ в MATLAB/Simulink

Інтерфейс Pspice SLPS є засобом зв'язку між середовищем моделювання MATLAB/Simulink і пакетом схемотехнічного моделювання Pspice A/D компанії Cadence Design Systems

Рис. 10. Модель аналогової частини тракту ЕКГ (один канал) у PSpice

Рис. 11. Модель сігма-дельта АЦП у Simulink

Проведено оптимізацію параметрів тракту, що дозволило отримати ефективну розрядність 12 біт при частоті дискретизації 8 кГц (на рис. 12 наведені результати моделювання тракту ЕКГ).

Комплексний підхід до проектування засобів моніторингу й обробки біомедичних сигналів дозволяє значно спростити апаратне забезпечення системи й поліпшити її характеристики в цілому за рахунок оптимального розподілу задач між апаратними й програмними засобами.

Розроблена і обґрунтована структура аналогового тракту на основі сігма-дельта, при цьому аналогова обробка значно спрощується й може бути реалізована на 2-3 ІС, а ефективна розрядність аналого-цифрового перетворення складає 18-22 біт.

Рис. 12. Результати моделювання та оптимізації - спектральна щільність сигналу й шуму на виході тракту ЕКГ

На основі розглянутих особливостей ЦОС у системах аналізу сигналів високого розрізнення визначено вимоги до апаратних засобів ЦОС. Запропоновано декілька варіантів структур апаратних засобів ЦОС. Обґрунтовано переваги реалізації адаптивної попередньої обробки у арифметиці з плаваючою комою.

Розроблено критерії вибору елементів апаратного забезпечення ЦОС. Виконано розрахунок необхідної потужності процесора ЦОС для адаптивної попередньої обробки у реальному часі. При частоті дискретизації 48 кГц і 8 незалежних каналах оцінка необхідної продуктивності складає 800 MACS для архітектури процесорів Analog Devices BlackFin.

У четвертому розділі наведено опис розробленого на основі концепцій, викладених в попередніх розділах, експериментального зразка системи аналізу сигналів високого розрізнення, сформульовані вимоги до програмного забезпечення системи аналізу сигналів високого розрізнення, розроблено функціонально-відкрите програмне середовище системи аналізу ЕКГ ВР. В основу структури програмних засобів закладені принципи модульності, легкої масштабованості, єдиного підходу до зберігання записів (у базі даних), можливості розширення функцій аналізу. Методи обробки ЕКГ високого розрізнення реалізовані в середовищі MATLAB і інтегровані в програмне середовище системи.

Розроблено загальний алгоритм визначення складових похибок і спотворень системи на основі запропонованої функціональної структури обробки сигналів високого розрізнення, що дозволяє провести оптимізацію параметрів системи.

Для дослідження всього тракту збору й обробки сигналів ЕКГ вперше розроблено спеціалізований стенд-симулятор (блок-схема наведена на рис. 13), що працює у складі автоматизованого комплексу тестування засобів ЕКГ діагностики і моніторингу, що дозволяє проводити експериментальні дослідження параметрів системи аналізу сигналів високого розрізнення.

На основі аналізу шумів і спотворень у аналоговому тракті ЕКГ запропоновані методи контролю і схемотехнічні методи зменшення впливу завад. Згідно отриманих оцінок, рівень подавлення синфазних складових запропонованого рішення становить 85 дБ, а шуми, приведені до входу, 0.5 мкВ при вхідному діапазоні ± 5 мВ, що якісно (у понад 10 разів) перевищує характеристики відомих систем ранньої ЕКГ діагностики.



Рис. 13. Блок-схема універсального ЕКГ-симулятора

Створено експериментальний зразок системи обробки сигналів високого розрізнення, і виготовлена апаратна частина (рис. 14) для реєстрації ЕКГ на базі сігма-дельта АЦП.

Рис. 14. Експериментальний зразок програмно-апаратного комплексу системи аналізу сигналів високого розрізнення

Технічні характеристики розробленого експериментального зразка апаратного-програмного комплексу аналізу сигналів високого розрізнення наведені у таблиці 1.

Таблиця 1. Технічні характеристики системи ЕКГ ВР

Параметр	Значення
Вага модуля реєстрації (без електродів та кабелю відведень)	1,2 кг
Кількість каналів	16
Вага молодшого значущого розряду приведена до входу біопідсилювачів, не більше	0.2 нВ
Середньоквадратичне значення шуму приведене до входу біопідсилювачів, не більше	0.5 мкВ
Струми витоку біопідсилювачів, не більше	5 нА
Рівень подавлення синфазних складових, не менше	85 дБ
Розрядність аналоговоцифрового перетворювача	24 біт
Частота дискретизації (в стандартному режимі)	8000 Гц
Відносна диференційна нелінійність	±0.0015%
Напруга джерела живлення (зовнішній блок живлення)	15 В
Максимальний споживаний струм	500 мА
Максимальна споживана потужність (без ПК)	6 Вт
Інтерфейс зв'язку з ПК	USB, RS232C
Максимальна швидкість обміну даними з ПК
RS232C	921600 біт/с
USB	3 Мбіт/с

Побудований на основі сігма-дельта АЦП модуль вводу дозволяє отримати інформаційний потік до 0,3 Мб/с, що забезпечує можливість одержання необхідної діагностичної інформації.

У додатках наведено електричну принципову схему модуля введення ЕКГ сигналу, огляд сучасних процесорів ЦОС щодо застосування для реалізації алгоритмів обробки ЕКГ, подано документи, що підтверджують впровадження наукових досліджень дисертації, наведено експериментальні дані досліджень та їх опрацювання.

Основні результати та висновки

В дисертації виконано теоретичне обґрунтування і вирішено наукову задачу підвищення точності реєстрації параметрів ЕКГ-сигналу для ранньої діагностики шляхом аналізу і врахування особливостей генезису багатоканального ЕКГ-сигналу, розробки нових технічних засобів реєстрації, методів попередньої обробки та аналізу ЕКГ-сигналів, що має суттєве значення для розробки біомедичних діагностичних систем.

Проведено аналіз, узагальнення існуючих та запропоновані нові концепції побудови методів та засобів високого розрізнення. Розроблено програмно-апаратний комплекс аналізу біолелектричних сигналів високого розрізнення та наведені дані його апробації, що засвідчують перспективність запропонованих концепцій.

Основні висновки по дисертаційній роботі:

1. В дисертаційному дослідженні підвищено достовірність виявлення низькоамплітидних складових ЕКГ, що досягнуто за рахунок розвитку апаратних засобів реєстрації ЕКГ, оптимізації збору даних, розробці новітніх методик обробки сигналів ЕКГ з урахуванням можливостей вдосконалених апаратних засобів.

2. На основі запропонованої багатокритеріальної класифікації систем ранньої діагностики, проведено аналіз вимог для синтезу функціональної структури системи аналізу ЕКГ ВР, визначені основні функції і компоненти діагностичних систем високого розрізнення, розроблено загальну структуру систем ЕКГ ВР і функціональну структуру апаратних засобів тракту збору ЕКГ-сигналів. Модульна структура системи дозволяє оптимально розподілити задачі збору та обробки сигналів між компонентами системи, а також спростити технічну реалізацію, дає можливість легко адаптувати конфігурацію системи, змінюючи набір модулів, а також поліпшити характеристики окремих каналів системи за рахунок зменшення взаємного впливу.

3. Розроблена нова функціонально-схемотехнічна модель тракту ЕКГ, що дозволила провести оптимізацію його параметрів і досягти ефективну розрядність 12 біт при частоті дискретизації 8 кГц, що перевищує ефективну розрядність існуючих ЕКГ-систем на 4-6 біт.

4. Вдосконалена структура аналогового тракту на основі багатоканальних ІС сігма-дельта АЦП, при цьому аналогова обробка значно спрощується, а ефективна розрядність аналого-цифрового перетворення підвищена до 18-22 біт.

5. Уперше розроблено комплексний метод адаптивної попередньої обробки сигналів ЕКГ з метою виявлення низькоамплітудних складових, на основі якого запропоновано спеціалізований алгоритм адаптивної фільтрації мережевої завади для ЕКГ ВР, за допомогою якого вперше отримано значення подавлення завади 90 дБ.

6. Досліджена ефективність методу розкладу на незалежні компоненти (ICA) для фільтрації багатоканального ЕКГ сигналу на основі розкладу, розроблено алгоритм фільтрації, який дозволяє усувати нестаціонарні завади у робочій смузі частот (міографічні шуми і т.д.).

7. Вдосконалено метод аналізу ЕКГ сигналу у підпросторі власних векторів для отримання діагностичних параметрів на основі поділу інформації, що міститься в коваріаційній матриці ансамблю ЕКГ реалізації, на три підпростори: підпростір високоамплітудних складових сигналу, підпростір низькоамплітудних складових й підпростір шуму, що дозволяє аналізувати тонку структуру ЕКГ-сигналу.

8. Розроблено експериментальний зразок апаратно-програмного комплексу системи аналізу ЕКГ ВР. Розроблено функціонально-відкрите програмне середовище системи аналізу ЕКГ ВР. В основу структури програмних засобів закладені принципи модульності, легкої масштабованості, єдиного походу до зберігання записів (у базі даних), можливості розширення функцій аналізу. Методи обробки ЕКГ високого розрізнення реалізовані в середовищі MATLAB і інтегровані в програмне середовище системи, що дозволяє використовувати нові методи аналізу ЕКГ сигналу.

9. На основі запропонованої функціональної структури обробки сигналів високого розрізнення, розроблено загальний алгоритм визначення складових похибок і спотворень системи й розроблено спеціалізований стенд-симулятор, що працює у складі автоматизованого комплексу тестування засобів ЕКГ діагностики і моніторингу. Проведено тестування параметрів експериментального зразка - рівень подавлення синфазних складових становить 85 дБ, а шуми приведені до входу 0.5 мкВ при вхідному діапазоні ± 5 мВ.

10. Основні результати роботи впроваджені й апробовані в клінічній практиці й учбовому процесі, зокрема:

- алгоритм адаптивної фільтрації багатоканального ЕКГ сигналу - у складі реанімаційно-хірургічного монітора UM300;

- програмне середовище системи аналізу ЕКГ ВР використовується в учбовому процесі на кафедрі фізичної і біомедичної електроніки НТУУ «КПІ».

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Иванушкина Н.Г. Особенности построения систем электрокардиографии высокого разрешения для выявления поздних потенциалов предсердий / Иванушкина Н.Г., Фесечко В.А., Карплюк Е.С, Афана Х.Л. Луай // Электроника и связь. - 2003. - №20. - С.75 - 78.

2. Карплюк Е.С. Медицинский мониторинг ЭКГ высокого разрешения / Карплюк Е.С, Мулькин Д.А., Иванушкина Н.Г., Фесечко В.А., Сиверский П.М. // Электроника и связь. - 2007. - ч. 2. - С.72-77.

3. Карплюк Е.С. Проектирование современных средств регистрации биомедицинских сигналов и мониторинга / Карплюк Е.С., Ткаченко В.Л., Фесечко В.А. // Электроника и связь - 2008. - №1-2, ч. 1. - С. 166-171.

4. Карплюк Е.С. Построение универсальных программных средств обработки биомедицинских сигналов на примере ЭКГ високого разрешения // Электроника и связь - 2008. - №3-4, ч. 1 - С. 41-171.

5. Карплюк Е.С. Оптимизация тракта ЭКГ на основе сигма-дельта АЦП // Электроника и связь - 2009. - №4-5, ч. 2. - С. 225-229.

6. Карплюк Є.С. Апаратно-програмний комплекс тестування систем ранньої ЕКГ діагностики // Электроника и связь. - 2010. - №2. - С.180-185.

7. Фесечко В.А. Мониторинг биомедицинских сигналов в автоматизированных комплексах ранней диагностики диагностики / Фесечко В.А., Ткаченко В.Л., Синекоп Ю.С., Иванушкина Н.Г., Попов А.А., Карплюк Е.С., Иванько К.О., Бодиловский О.К., Луай Х.А. Афана // Электроника и связь. - 2010. - №2. - С. 154-160.

8. Карплюк Е.С. Подсистема ввода кардиосигнала для электрокардиографии высокого разрешения на основе сигма-дельта АЦП // Материалы 8-го Международного молодёжного форума «РАДИОЭЛЕКТРОНИКА и МОЛОДЁЖЬ в XXI веке», Харьков, 13-1 апреля 2004, С.127.

9. Іванушкіна Н.Г. Технології високого розділення в електрокардіографії / Іванушкіна Н.Г., Іванько К.О., Фесечко В.О., Карплюк Є.С. // Медична техніка.- 2008. - №3(4). - С. 53-56.

10. Карплюк Е.С. Алгоритмическое и программное обеспечение системы ЭКГ ВР для выявления ППП / Иванушкина Н.Г., Фесечко В.А., Синекоп Ю.С., Карплюк Е.С. // Тезисы докладов. VI Международный симпозиум “Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия“. Вестник аритмологии. - 2004. - №35. - С.199.

11. Синекоп Ю.С. Использование информационных технологий высокого разрешения в электрокардиографии и электроэнцефалографии / Синекоп Ю.С., Фесечко В.А., Иванушкина Н.Г., Карплюк Е.С., Попов А.А. // Материалы XXXIII Международной конференции и дискуссионного научного клуба, Информационные технологии в науке, социологии, экономике, и бизнесе IT+SE'06, Ялта-Гурзуф, 5-15 октября, 2006. - С.210.

12. Иванушкина Н.Г. Моделирование и анализ поздних потенциалов в системе электрокардиографии высокого разрешения / Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А., Иванько Е.О., Карплюк Е.С. // Бюллетень НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН Сердечно-сосудистые заболевания. Май-июнь 2007. - Т. 8, №3. - С.142.

13. Материалы международной конференции “КардиоСтим”. Тезисы доклада “Система анализа биоэлектрических сигналов высокого разрешения”. Иванушкина Н.Г., Ермакова И.И., Фесечко В.А., Карплюк Е.С., Иванько Е.О. // Вестник аритмологии. - 2008. - С.521

14. Материалы международной конференции “Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе”. Тезисы доклада “Обнаружение низкоамплитудных компонент биомедицинских сигналов сердца и мозга”. Фесечко В.А., Иванушкина Н.Г., Попов А.А.,, Карплюк Е.С. // 2008. - С.-204

15. Иванушкина Н.Г. Построение модели циркуляции волны возбуждения в миокарде / Н.Г. Иванушкина, И.И. Ермакова, В.А. Фесечко, Е.О. Иванько, Е.С. Карплюк. // Сердечно-сосудистые заболевания: Тезисы докладов 13-й ежегодной сессии НЦССХ им. А.М.Бакулева РАМН. - Москва, 2009.- Том 10, №3.- С. 59.

Анотація

Карплюк Є.С. Підвищення точності реєстрації параметрів для діагностування у електрокардіографії. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальність 05.11.17 - Біологічні та медичні прилади і системи. - Національний технічний університет України «КПІ». Київ, 2011.

Дисертація присвячена створенню засобів підвищення точності реєстрації параметрів для діагностування у електрокардіографії, які дозволяють виявляти та досліджувати низькоамплітудні складові ЕКГ, що є недоступними для аналізу класичними методами ЕКГ-діагностики.

Запропоновано багатокритеріальну класифікацію систем ранньої діагностики, на основі якої розроблена й обґрунтована нова система аналізу ЕКГ високого розрізнення. Вперше розроблена нова функціонально-схемотехнічна модель тракту ЕКГ, що дозволила провести оптимізацію його параметрів і досягти ефективної розрядності 12 біт при частоті дискретизації 8 кГц, що суттєво перевищує ефективну розрядність існуючих систем ЕКГ ВР.

Обґрунтована і розроблена структура аналогового тракту на основі багатоканальних ІС сігма-дельта АЦП, що дозволило значно спростити аналогову обробку і підвищити ефективну розрядність аналого-цифрового перетворення до 18-22 біт. Запропоновано спеціалізований адаптивний фільтр мережевої завади для ЕКГ ВР, за допомогою якого вперше отримано значення подавлення завади 90 дБ. Розвинений алгоритм аналізу ЕКГ сигналу у підпросторі власних векторів для отримання діагностичних параметрів, який дозволяє аналізувати тонку структуру ЕКГ-сигналу. Розроблено функціонально-відкрите програмне середовище системи аналізу ЕКГ ВР, в основу якого закладені принципи модульності, легкої масштабованості, єдиного підходу до зберігання записів, можливості розширення функцій аналізу.

Ключові слова: адаптивна обробка, ЕКГ високого розрізнення, низько амплітудні складові, рання ЕКГ діагностика, сігма-дельта АЦП, функціонально-схемотехнічна модель.

Аннотация

Карплюк Е.С. Повышение точности регистрации параметров для диагностики в электрокардиографии. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.11.17 - Биологические и медицинские приборы и системы. - Национальный технический университет Украины «КПИ». Киев, 2011.

Диссертация посвящена созданию средств повышения точности регистрации параметров для диагностики в электрокардиографии, которые позволяют выявлять и исследовать низкоамплитудные составляющие ЭКГ, недоступные для анализа классическими методами ЭКГ-диагностики.

Для достижения поставленной цели предложена многокритериальная классификация систем ранней диагностики, на основе которой проведен анализ требований для синтеза функциональной структуры системы анализа ЭКГ ВР, разработана и обоснована новая система анализа кардиосигналов высокого разрешения, предложена и обоснована модульная структура средств ранней ЭКГ диагностики. Впервые разработана функционально-схемотехническая модель тракта ЭКГ, которая позволила провести оптимизацию параметров тракта ЭКГ и достичь эффективной разрядности 12 бит при частоте дискретизации 8 кГц, что существенно превышает эффективную разрядность существующих систем ЭКГ ВР.

Обоснована и разработана структура аналогового тракта на основе многоканальных ИС сигма-дельта АЦП, что позволило значительно упростить аналоговую обработку и повысить эффективную разрядность аналого-цифрового преобразования до 18-22 бит. Предложен специализированный адаптивный фильтр сетевой помехи для ЭКГ ВР, который имеет минимальный уровень искажений низкоамплитудных составляющих, впервые получено значение коэффициента подавления помехи 90 дБ.

Исследован метод разложения на независимые компоненты (ICA) для анализа многоканального ЭКГ-сигнала, показана возможность получения дополнительной информации за счёт многоканальной фильтрации сигналов ЭКГ отведений.

Развит алгоритм анализа ЭКГ сигнала в подпространстве собственных векторов для получения диагностических параметров за счёт разделения информации, которая содержится в корреляционной матрице ансамбля реализаций кардиоциклов, на три подпространства: подпространство высокоамплитудных составляющих, подпространство низкоамплитудных составляющих и подпространство шумов, что дало возможность анализировать тонкую структуру ЭКГ-сигнала.

Разработан и изготовлен экспериментальный образец системы анализа сигналов высокого разрешения, проведён экспериментальный анализ его параметров.

Разработана функционально-открытая программная среда системы анализа ЭКГ ВР, в основе которой лежит принцип модульности, лёгкой масштабируемости, единого подхода к хранению записей, возможности расширения функций анализа. Предложенные методы обработки электрокардиосигнала высокого разрешения интегрированы в программную среду, что позволяет повысить эффективность анализа ЭКГ-сигнала. Для исследования всего тракта сбора и обработки сигналов ЭКГ разработан специализированный стенд-симулятор, который работает в составе автоматизированного комплекса тестирования средств ЭКГ диагностики и мониторинга.

Ключевые слова: адаптивная обработка, низкоамплитудные составляющие, ранняя ЭКГ диагностика, сигма-дельта АЦП, функционально-схемотехническая модель, ЭКГ высокого разрешения.

Abstract

Karplyuk Y.S. Increasing the accuracy of the registration of parameters for electrocardiographic diagnostics. - Manuscript.

PhD thesis on specialty 05.11.17 - Biological and medical devices and systems. - National Technical University of Ukraine "KPI". Kiev, 2011.

The thesis is devoted to creating tools to improve the accuracy of registration parameters for the diagnosis of electrocardiograms, which can identify and explore the low-amplitude components of ECG, which are not available for the analysis of classical methods of ECG diagnosis.

The multicriteria classification of early diagnosis systems is proposed and on that base a new system for analyzing high-resolution cardio signals is developed and proved. For the first time developed a functional-schematic model of channel ECG, which would allow the parameters optimization and to achieve an effective 12 bits at a frequency of 8 kHz, which significantly exceeds the effective resolution of existing ECG.

The structure of the analog part, based on multi-channel delta-sigma ADC, is validated and developed, which significantly simplify the analog processing and improve the analog-digital conversion effective resolution up to 18-22 bits. The specialized mains adaptive filter for ECG is proposed, through which first obtained the coefficient of interference suppression of 90 dB. An algorithm analyzes the ECG signal subspace eigenvectors to obtain the diagnostic parameters is developed, which allow to analyze the fine structure of the ECG signal. The functional open software environment analysis system ECG is developed, which is based on the principle of modularity, easy scalability, unified approach to recordkeeping, the possibility of expanding the functions of analysis.

Key words: early ECG diagnosis, low-amplitude components, adaptive processing, functional-circuitry model, sigma-delta ADC, HR ECG.

Размещено на Allbest.ru

...