Алгоритм формирования смещения ST-сегмента

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Южный федеральный университет, Таганрог

ОАО «НПП КП «Квант», Ростов-на-Дону

Алгоритм формирования смещения ST-сегмента

А.В. Угольков, А.О. Беляев,

В.Б. Подопригора

Аннотация

В статье рассматривается алгоритм формирования смещения ST-сегмента электрокардиосигнала с учетом воздействия различных флуктуаций, таких как дыхание, аддитивные шумы, дрейф изолинии. Предлагается выявлять участки расположения ST-сегмента и интерполировать смещенный сегмент с синтезированной ЭКГ путем изменения модуля генерации ЭКГ на основе пакета LabVIEW BioMedical Toolkit.

Цель настоящей работы ? разработка алгоритма смещения ST-сегмента при воздействии различных флуктуаций (дыхание, аддитивные шумы, дрейф изолинии и прочее).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ существующего метода синтеза ЭКГ.

2. Разработать алгоритм формирования смещения ST-сегмента.

Алгоритм синтезирования ЭКГ

На рис. 1 приведена типичная ЭКГ с указанием ее фрагментов [3].

Форма ЭКГ может отличаться от представленной на рис. 1. Она зависит от индивидуальных особенностей отдельного человека [8].

Рис. 1 - Фрагменты ЭКГ

P - зубец - отображает деполяризацию предсердий.

QRS - комплекс - отображает деполяризацию желудочков. Процесс реполяризации желудочков соответствует T-зубцу на ЭКГ.

Одна из широко используемых моделей синтеза ЭКГ была предложена Мак Шарри [9]. Она состоит из трех дифференциальных уравнений представленных ниже:

(1)

где , , ,

? угловая скорость движения (пропорциональна частоте сердечных сокращений).

На рис. 2 показана типичная ЭКГ, синтезированная на основе уравнений (1).

Рис. 2 - Синтезированная ЭКГ

Аргумент характеризует дыхание человека и определяется следующим образом:

,

где ? частота дыхания,

? амплитуда ()

Алгоритм смещения ST-сегмента

Согласно ранее определенной цели необходимо изменить уровень ST-сегмента относительно изолинии. Обозначим требуемое смещение ST-сегмента как . Смещение изолинии относительно оси абсцисс ? . Смещение изолинии задается уровнем PQ-сегмента. Поэтому смещение ST-сегмента относительно оси абсцисс будет равно .

Смещение ST-сегмента может происходить как в положительном, так и в отрицательном направлении. На рис. 3 показано смещение ST-сегмента в положительном направлении (элевация) [10].

цифровой электрокардиограмма смещение флуктуация

Рис. 3 - Элевация ST-сегмента

При элевации ST-сегмента зубцы S и T начинают сглаживаться. Дальнейшее увеличение уровня смещения ST-сегмента приводит ко все большему сглаживанию соседних зубцов и даже к возможному их исчезновению. Это естественный процесс, при большой элевации ST сегмента на реальной ЭКГ формируется так называемая монофазная кривая «Плато Пуркинье», когда исчезает зубец S, а сегмент ST сливается с зубцом Т.

При отрицательном смещении ST-сегмента (депрессия) происходит инвертирование T-зубца по оси ординат. То есть согласно уравнениям (1) . На рис. 4 показан пример смещение ST-сегмента в отрицательном направлении [10].

Рис. 4 - Депрессия ST-сегмента

После вычисления уровня смещения ST-сегмента относительно оси абсцисс рассчитывается новый массив отсчетов ST-сегмента, который плавно сопрягается с соседними зубцами. Положение зубцов на ЭКГ определяется переменной в системе уравнений (1).

Сам алгоритм формирования смещения ST-сегмента по синтезированной ЭКГ показан на рис. 5.

Рис. 5 - Алгоритм формирования смещения ST-сегмента

Результаты

Создано дополнение к программе, которое осуществляет формирование смещения ST-сегмента по описанному алгоритму. Результаты представлены на рис. 6, 7.

Рис. 6 - Смещение ST-сегмента на +10 мВ

Рис. 7 - Смещение ST-сегмента на -10 мВ

Как видно из рис. 6, 7 ST-сегмент смещается относительно изолинии на заданный уровень с учетом воздействия внешних флуктуаций (в данном случае дыхание). Также видно исчезновение зубца S при достаточно большом смещении ST-сегмента, что согласуется с реальными патологиями изменения электрокардиосигнала при ишемической болезни сердца [10].

Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки РФ в рамках реализации проекта «Создание высокотехнологичного производства по изготовлению мобильного многофункционального аппаратно-программного комплекса длительного кардиомониторирования и эргометрии» по постановлению правительства №218 от 09.04.2010 г. Работа выполнялась во ФГАОУ ВО ЮФУ.

Литература

1. Тарасова И.А, Леонова А.В., Синютин С.А. Алгоритмы фильтрации сигналов биоэлектрической природы // Инженерный вестник Дона, 2012, №4 (часть 2)

2. Леонова А.В., Зиновкин П.К., Болдырев Е.Б. Аппаратно-программный комплекс регистрации нагрузки для функциональной диагностики // Инженерный вестник Дона, 2012, №4 (часть 1)

3. Kovacs, P. ECG signal generator based on geometrical features // Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 37. 2012. pp. 247-260.

4. Беклер Т.Ю. Моделирование искусственных электрокардиограмм нормальной и патологической формы // Кибернетика и вычислительная техника. 2012. №169. С. 19-33.

5. Суранов А.Я. LabVIEW 8.20: Справочник по функциям. М.: ДМК Пресс, 2007. 536 c.

6. LabVIEW for ECG Signal Processing. 2017

7. Anjali Deshmukh and Yogendra Gandole., ECG Feature Extraction Using NI LabVIEW Biomedical Workbench. International Journal of Recent Scientific Research Vol. 6, Issue, 8, August, 2015. pp. 5603-5607.

8. Афшар Э. Реконструкция эквивалентных электрических источников сердца по выделенным высокочастотными и низкоамплитудным составляющим кардиосигналов // Диссертация на соискание ученой степени к.т.н.. М.: 2016. 166 c.

9. McSharry P.E., Clifford G.D., Tarassenko L. and Smith L.A. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50 (2003), pp. 289-294.

10. Kusumoto, F., Bernath P. ECG interpretation for everyone: an on-the-spot guide // John Wiley&Sons, Ltd., Publication. West Sussex, UK. 2012. 399 p.

References

1. Tarasova I.A, Leonova A.V., Sinjutin S.A. Inћenernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №4

2. Leonova A.V., Zinovkin P.K., Boldyrev E.B. Inћenernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №4

3. Kovacs, P. ECG signal generator based on geometrical features. Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 37. 2012. pp 247-260.

4. Bekler T.Ju. Kibernetika i vychislitel'naja tehnika. 2012. №169. P. 19-33.

5. Suranov A.Ja. LabVIEW 8.20: Spravochnik po funkcijam [LabVIEW 8.20: Function reference]. Moskow: DMK Press, 2007. 536 p.

6. LabVIEW for ECG Signal Processing. 2017

7. Anjali Deshmukh and Yogendra Gandole., ECG Feature Extraction Using NI LabVIEW Biomedical Workbench. International Journal of Recent Scientific Research Vol. 6, Issue, 8, August, 2015. pp. 5603-5607.

8. Afshar Je. Rekonstrukcija jekvivalentnyh jelektricheskih istochnikov serdca po vydelennym vysokochastotnymi i nizkoamplitudnym sostavljajushhim kardiosignalov [Reconstruction of equivalent electric sources of the heart via a dedicated high-frequency and low-amplitude components of cardiac signals]. PhD dissertation. Moskow: 2016. 166 p.

9. McSharry P.E., Clifford G.D., Tarassenko L. and Smith L.A. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50 (2003), pp. 289-294.

10. Kusumoto, F., Bernath P. ECG interpretation for everyone: an on-the-spot guide. John Wiley&Sons, Ltd., Publication. West Sussex, UK. 2012. 399 p.

Размещено на Allbest.ru