МЕДИЦИНСКИЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ
Третья глава описывает прикладное программное обеспечение, разработанное и адаптированное для электрокардиографа на базе сигма–дельта АЦП, а так же содержит краткое описание двух современные методов неинвазивной электрокардиографии — анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР) и ЭКГ высокого разрешения (ЭКГ ВР).
Основой ПО ЭКГ системы на базе сигма–дельта АЦП является программный комплекс KARD, который функционирует под ОС DOS и обеспечивает:
- съем по одной из следующих схем отведений: 12 стандартных, по Небу, по Франку, биполярные ортогональные, Мак Фи;
- отображение на экране от 1 до 12 отведений на скоростях развертки 1.25, 2.5, 5, 10 см/сек с различными масштабами по амплитуде, а так же мониторингом R-R интервалов;
- автоматическое (с возможностью коррекции) или ручное измерение параметров ЭКГ;
- на основе измерений 12-ти канальной ЭКГ формирование заключений, исходя из значений норм, зависимых от возраста и пола пациента;
- проведение ритмокардиографии — анализа вариабельности сердечного ритма во временной области; во время съема ритма — контроль параметров измерений или тренда R-R, а так же сигнал тревоги для индикации выхода пульса за заданные границы;
- хранение результатов съема и обработки в базе данных пациентов — до 100 участков ЭКГ на одно исследование длительностью до 60 секунд каждый (12 стандартных отведений) или неограниченное по времени при анализе ритма или проведении дополнительного исследования; при архивации применяется сжатие без искажения ЭКГ;
- работу с любым количеством баз данных пациентов — поиск, выделение, удаление, копирование записей из одной базы данных в другую, печать списков пациентов и т.д.; работа в составе локальной сети; возможность интеграции с другими программами медицинского назначения;
- гибкое управление процессом печати; кардиограмма, выводимая на любой матричный, струйный или лазерный принтер (до 600 dpi включительно) соответствует принятым в практике масштабам (от 1.25 до 10 см/сек и от 0.5 до 4 мВ/см);
- поддержку т.н. дополнительных исследований.
Дополнительные исследования для комплекса KARD являются внешними программными модулями, которые вызываются из-под общей управляющей оболочки комплекса и обеспечивают хранение результатов исследований в общей базе данных. В частности, в виде дополнительных исследований к комплексу KARD подключены:
- ЭКГ высокого разрешения (разработка ПО В.В. Ковтуна) — анализ поздних желудочковых и предсердных потенциалов во временной области методом Симпсона и в частотной при помощи спектрально-временного картирования;
- векторкардиография;
- эпикардиальная электротопография Decarto © на основе отведений по Франку (разработана под руководством профессора Л.И.Титомира) [3];
- модуль для конвертации кардиограмм в стандартный формат представления векторной графики системы Windows — Windows Meta File (WMF).
Вариабельность сердечного ритма — это изменчивость продолжительности интервалов R-R последовательных циклов сердечных сокращений за определенные промежутки времени. Определение ВСР является доступным неинвазивным методом оценки вегетативной регуляции сердечной деятельности. Изучение ВСР основывается на анализе ритмокардиограммы (РКГ), вариационных гистограмм и спектральном анализе. Определение ВСР проводится методами временного и частотного анализа на коротких (2-15 мин) и длинных (24 часа) участках записи. Неблагоприятными для прогноза заболеваний являются снижение показателей временного анализа, снижение высокочастотной компноненты мощности (HF) в спектре РКГ, возрастание низкочастотной мощности (LF), увеличение отношения LF/HF. В настоящее время оценка ВСР в клинике проводится для прогнозирования риска внезапной смерти у больных, перенесших острый инфаркт миокарда, а также для ранней диагностики диабетической полинейропатии. Исследования ВСР представляются перспективными не только в терапевтической практике. В анестезиологии изучается влияние средств для наркоза и анальгетиков на ВСР; исследования в акушерстве и неонатологии направлены на оценку риска внутриутробной и младенческой смерти; в неврологии предлагается использование анализа ВСР при болезни Паркинсона, рассеянном склерозе, синдроме Гийена-Барре. Изучение ВСР открывает значительные возможности для оценки колебаний тонуса вегетативной нервной системы у здоровых людей и больных с сердечно-сосудистой и другой патологией.
Данные большинства исследователей говорят о том, что наиболее частым механизмом тахиаритмий является механизм повторного входа импульса риэнтри (re-entry). Необходимыми условиями для его реализации являются наличие замедления проведения импульса и однонаправленной блокады в каком-либо участке миокарда. Экспериментальные и клинические исследования показали наличие одностороннего и задержанного проведения фронта волны деполяризации в области с пограничной зоной некроза, вследствие нарушения межклеточных контактов в параллельно ориентированных волокнах, гетерогенности распространения и фрагментации волнового фронта деполяризации. С появлением метода ЭКГ высокого разрешения с помощью усреднения сигнала стало возможным неинвазивное выявление этих сигналов, названных поздними потенциалами желудочков (ППЖ). ППЖ регистрируются с поверхности тела в виде низкоамплитудной фрагментированной электрической активности, локализованной в конце комплекса QRS и на протяжении сегмента ST. Таким образом, зоны миокарда с задержанной желудочковой деполяризацией могут представлять собой патологоанатомический субстрат для риэнтри, а ППЖ являются маркерами этого аритмогенного субстрата. Наибольший вклад в клиническое изучение метода внес Симпсон (M.Simson), выявивший взаимозависимость между ППЖ и индуцируемостью желудочковых тахикардий [4].
Из-за низкой амплитуды, практически неотличимой среди шумовых компонентов стандартного ЭКГ-сигнала, ППЖ на обычной ЭКГ не выявляются. Для их выделения используют три последовательных действия:
- усреднение ЭКГ сигнала (для снижения уровня шума),
- усиление,
- фильтрацию в различных частотных диапазонах.
Для ЭКГ ВР в основном используется ортогональная биполярная схема отведений или корригированная по Франку. В основе метода регистрации ППЖ, так называемого временного (time-domain) анализа (метод Симсона), лежит усреднение ЭКГ сигнала трех ортогональных отведений X, Y, Z с последующей фильтрацией в частотном диапазоне 40-250 Гц и анализом их векторной суммарной величины 
(Рис. 9), на основании значения которой делается заключение о наличии или отсутствии признаков ППЖ. Для этого анализируют следующие количественные показатели:
- продолжительность фильтрованного комплекса QRS (TotQRSF),
- продолжительность низкоамплитудных (менее 40 мкВ) сигналов в конце комплекса QRS (LAS40),
- среднеквадратичную амплитуду последних 40 мс фильтрованного комплекса QRS (RMS40).
Рис. 9 Анализ ППЖ по методу Симпсона. Отведения по Франку для пациента с ППЖ записаны при помощи электрокардиографа КАРДи. Усреднено 240 комплексов. Для фильтрации использован двунаправленный фильтр Батерворта четвертого порядка. Программа написана на языке MathLab.
Метод спектрально-временного картирования (СВК) или спектральное картирование множественных сегментов заключается в вычислении спектра движущегося во временной оси “окна” в конечной части QRS и сегменте ST. По результатам расчетов строится трехмерный график частоты, времени и амплитуды. Важным достоинством метода является возможность выделения сигналов ППЖ от шумовых по их типичной спектральной картине. Следовательно, при использовании этого метода имеется вероятность выявления ППЖ даже в единичных сердечных сокращениях.
Однако, СВК рассматривает нестационарные сигналы как стационарные, разделяя их на блоки псевдостационарных сегментов, чья статистика остается по существу неизменной в течение их длительности. Применяемое далее БПФ имеет фундаментальный недостаток: если временное окно сделать очень коротким, то пострадает частотное разрешение, с другой стороны, удлиняя его, можно аннулировать предположение о стационарности в пределах окна.
Альтернативный путь анализа является волновое преобразование (wavelet transformation). Оно подразумевает разложение нестационарных сигналов в ряд базисных функций, образованных из функции прототипа, особо выбранной для сигнала. Wavelet преобразование может обеспечить как очень хорошее временное разрешение на высоких частотах, так и удовлетворительное частотное разрешение на низких частотах. Интересно, что это возможно даже при отсутствии информации о характере временных и частотных параметрах сигнала, благодаря избыточности присущей непрерывному wavelet преобразованию.
Wavelet-преобразование определяется как:
,
где g(s
,t) - wavelet-функция, *
- означает комплексное сопряжение.
Наиболее широко используется wavelet-функция Морлета (Morlet’s wavelet), определяемая как:
.
Следовательно, можно записать:
.
Преобразование Фурье равенства (3) является симметричной функцией относительно частоты w
0/2p
a. Поэтому wavelet-преобразование можно рассматривать как частотно-временное с частотой анализа равной w
0/2p
a. Среди множества известных на данный момент волновых функций wavelet-функция Морлета обладает следующими отличительными свойствами:
- определяется точной аналитической функцией;
- проста для вычисления;
- ее применение ведет к квазинепрерывному представлению;
Любая функция, используемая в качестве wavelet-функции, должна удовлетворять следующему необходимому условию:
В случае wavelet-функции Морлета это условие выполнимо для широкого диапазона значений w
0. Другой подход основан на фиксации w
0 и модификации g(t) введением дополнительного параметра s
, что приводит к модифицированной wavelet-функции:
Таким образом выбирая малые значения s
(s
1) – высокая концентрация энергия во временной области – получают низкое разрешение в частотной области и, наоборот, большие значения s
(s
2) приводят к более высокому разрешению в частотной области (принцип неопределенности). Принимая во внимание это утверждение, для пары значений s
(s
1,s
2) определено модифицированное wavelet-преобразование:
где F означает Фурье оператор.
Очевидно, что для данного значения a (связанного с частотой) параметр s
определяет ширину Гаусового окна. Малые значения s
улучшают временное разрешение в ущерб спектральному и наоборот. Интуитивно понятно, что произведение (7) принимает большие значения только тогда, когда оба множителя значительны. Таким образом, получены высокое временное разрешение 
и высокое частотное разрешение 
.
Чтобы получить центральную частоту волновой функции равную 1 Гц при a=1, мы должны принять w
0=2p
rad/сек. В классическом волновом преобразовании параметр a изменяется согласно закону: a=2-a
. Если a
целое, закон называется двоичным. Из равенства (3) следует, что центральная частота также подчиняется двоичному закону, что несовместимо с классическим частотно-временным распределением. Следовательно, возможно переписать определение этого параметра как:
,
где D
f — интервал дискретизации по частоте, а n - положительное целое.
На Рис. 10 представлен результат применения модифицированого волнового преобразования для анализа ППЖ.
Рис. 10 Трехмерное представление векторной суммы с использованием модифицированного волнового преобразования. Обрабатывалась та же усредненная запись отведений Франка для пациента с ППЖ, что использована для временного анализа (Рис. 9). Представлена терминальная часть QRS комплекса. Программа написана на языке MathLab. Параметры модифицированного Wavelet преобразования подбирались экспериментально: s
1=1, s
2=3.33.
[Возврат] [Назад] [Вперед]
"Медицинские Компьютерные Системы"
103460, Москва, а/я 58
Тел.: (095) 532-89-85
Тел./Факс: (095) 532-89-86
E-mail: common@mks.ru