МЕДИЦИНСКИЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ

МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И НЕКОТОРЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К СИСТЕМАМ ЭКГ ВР

Первоначально усреднение ЭКГ–сигнала было использовано для регистрации потенциалов пучка Гиса с поверхности тела, которые выделяли на изоэлектричном участке сегмента P–Q. За годы, которые прошли с момента выполнения первых работ, проведенных в 1978 году E. Berbari и соавт. на животных [8] и J.Uter и соавт. у людей [9], метод проделал путь от экспериментальных макетных образцов и программного обеспечения до серийно выпускаемых изделий. В 1981 году J.Rozanski и соавт. использовали сигнал–усредненную ЭКГ для анализа ППЖ при хирургическом лечении ЖТ [10]. Однако наибольший вклад в клиническое изучение метода внес M.Simson, выявивший взаимозависимость между ППЖ и индуцируемостью ЖТ [11, 12, 13].

В первое десятилетие использования метода было показано и считалось, что ППЖ представляют собой низкоамплитудные (с поверхности тела 5–20 мкВ) высокочастотные (свыше 20–50 Гц) электрические сигналы, которые локализуются в конце комплекса QRS или начале сегмента S–T. Из–за низкой амплитуды, практически не отличимой 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), его многократное усиление и фильтрацию в различных частотных диапазонах.

Источниками шумов являются электромиографические потенциалы скелетных мышц, артефакты взаимодействия электродов с прилежащей тканью, электронный шум усилителей и фоновый (сетевой) шум. В современных технических средствах при соответствующем заземлении последние два источника шума практически незначительны по сравнению с физиологическими шумами. Поэтому очень важно, чтобы больной был в удобном положении и полностью расслаблен. Обработка кожи больного на месте наложения электродов спиртом или другим раствором и использование электродов с хлорсеребряным покрытием позволяет уменьшить электрическое сопротивление ткани.

Усреднение множественных идентичных кардиоциклов, которое положено в основу данного метода — усредненной ЭКГ (УС ЭКГ), или электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР), позволяет выделять низкоамплитудные полезные сигналы из “остаточных шумов”. Наиболее распространенный подход — усреднение последовательных кардиоциклов (до 200–500), т.н. временное усреднение. Далее полученный усредненный электрокардиографический сигнал усиливается и подвергается частотному разложению и фильтрации. Принцип действия разложения ЭКГ–сигнала на частотные составляющие спектра с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ) представлен на рисунке 2.

[Рисунок 2]

Предпринимались попытки использования пространственного усреднения — когда усредняются потенциалы нескольких, отдаленных друг от друга, пар электродов, а так же анализ без усреднения ЭКГ–сигнала [14,15]. Однако несмотря на реальные преимущества (учет динамичности сигнала) из–за сложности достижения оптимального уровня соотношения сигнал/шум этот способ не получил широкого распространения. Результаты исследования различных методов неинвазивного выявления ППЖ приведены в результатах мультицентрового исследования [16].

Для получения усредненного ЭКГ–сигнала используются различные системы ЭКГ отведений, однако большая часть исследователей отдают предпочтение ортогональным отведениям [16, 17, 18]. В большинстве существующих западных систем используют биполярные отведения с ортогональной схемой наложения электродов (рис. 3), а не корригированные ортогональные отведения по Франку (рис. 4), при использовании которых чаще отмечается больший уровень шума вследствие привнесения резисторами больших шумов.

[Рисунок 3]

[Рисунок 4]

Если для ранжирования используют кросскорреляционные программы, то предпочтительно определять коэффициент корреляции по показателям величин спада и подъема QRS. Для преобразования аналогового сигнала в цифровой используют АЦП, частота и разрядность которого должна быть не менее 1000 Гц и 12 бит.

[Рисунок 5]

В настоящее время существуют в достаточной степени обоснованные теоретически, проверенные в эксперименте и клинике предпосылки к использованию метода ЭКГ ВР. В 1991 году Комитетом экспертов, созданным при Европейской и Американской Кардиологической Ассоциации Кардиологов, проведена работа по стандартизации метода ЭКГ ВР и предложен ряд рекомендаций по требованиям к техническим параметрам систем, их программному обеспечению, а также нормативным значениям анализируемых параметров, на основании которых дается заключение о наличии или отсутствии признаков поздних потенциалов желудочков.

К недостаткам метода усреднения сигнала следует отнести вероятность привнесения ошибки вследствие “сглаживания” сигналов высокой частоты в случае их непериодичности, изменений продолжительности и формы от цикла к циклу, а также при преобразовании в модуль. Последующее применение фильтров может искажать сигнал, создавая дополнительный шум или скрадывая полезный сигнал. Отмечено, что для точного анализа сигналов посредством методов когерентного усреднения необходимо применение различных методов синхронизации суммируемых сигналов: двухуровневого метода, метода оценивания временной задержки на основе нормализованных интегралов и метода согласованной фильтрации. Помимо программных и технических проблем следует отметить и влияние реально существующих физиологических условий и наличие большого количества переменных составляющих, влияющих на проведение в миокарде (ишемия, уровень катехоламинов и др.), изменения которых собственно, в первую очередь, влияют на показатели ЭКГ ВР и анализируются данным методом. Однако учет всех факторов представляет собой пока реально не выполнимую задачу.

При временном анализе рассматриваются амплитудные характеристики частотного спектра во времени в высокочастотном диапазоне ЭКГ–сигнала. Для этого ЭКГ–сигнал обрабатывается с использованием цифровых фильтров — устройств, преобразующих цифровые последовательности. В наиболее общем смысле цифровой фильтр представляет собой линейную, инвариантную к сдвигу, дискретную систему, которая реализуется на основе использования арифметического устройства с ограниченной точностью. Проектирование цифрового фильтра включает в себя три основных этапа:

1. определение требуемых свойств системы;
2. аппроксимацию этих требований на основе физически реализуемых дискретных систем;
3. реализацию системы при использовании арифметики с ограниченной точностью.

[Рисунок 6]

Для анализа частотного спектра ЭКГ–сигнала и выделения высокочастотных составляющих при низкочастотной фильтрации исследователями применялись различные фильтры: 25, 40, 50, 100 Гц [20, 21]. Наиболее часто используемыми для анализа ППЖ в настоящее время низкочастотными фильтрами являются 40 и 25 Гц. Фильтруются и высокочастотные компоненты фильтром 250 Гц. Однако эти фильтры сами могут создать дополнительный шум (“звон фильтра”). Для их устранения или уменьшения применяются двунаправленные фильтры. Интерпретация результатов считается корректной при остаточном шуме после фильтрации не выше 0.5 – 0.8 мкВ. Отмечено, что начало QRS лучше определять в нефильтрованном сигнале, которое отображается при обычном усилении, так как потенциалы пучка Гиса в записях после фильтрации могут в ряде случаев ошибочно смещать начало QRS в сторону его уширения.

Один из важных вопросов, который является общим для всех классических методов спектрального оценивания, связан с применением функции окна, которое используется для управления эффектами, обусловленными наличием боковых лепестков в спектральных оценках. Боковые лепестки преобразования окна, иногда называемые просачиванием, будут изменять амплитуды соседних спектральных пиков. Для проектирования фильтров используют различные типы окон. Они имеют важное значение и оказывают влияние на параметры частотного спектра при использовании различных типов окон при выполнении частотного преобразования Фурье. Для ряда типовых окон заранее известны их частотные характеристики. Обычно частотная характеристика окна при графическом ее изображении имеет центральную часть (“главный лепесток”), которым определяется почти вся энергия окна, и боковые части (несколько “боковых лепестков”), амплитуда которых с увеличением частоты чаще всего быстро уменьшается. На рис. 7 показано, какой вид имеют характеристики быстрого преобразования Фурье для четырех наиболее часто используемых окон: прямоугольного, Хэннинга (Юлиуса фон Ханна), Хэмминга, Блэкмана–Харриса. Из других окон, которое также изредка используется, отметим треугольное окно Бартлетта.

Наложение боковых лепестков от соседних спектральных периодов может привести к дополнительному смещению. Увеличение частоты отсчетов позволяет ослабить эффект наложения боковых лепестков. Из всех приведенных на рис. 7 окон самый узкий главный лепесток имеет частотная характеристика прямоугольного окна, но зато у него самый высокий уровень боковых лепестков. “Просачивание” приводит не только к появлению амплитудных ошибок в спектре дискретных сигналов, но может также маскировать присутствие слабых сигналов и препятствовать их обнаружению. Ширина полосы частот главного лепестка позволяет судить о частотном разрешении. Очевидно, что снижение уровня боковых лепестков будет уменьшать смещение, однако это дается ценой расширения главного лепестка и приводит к ухудшению разрешения. Следовательно, должен выбираться какой–то компромисс между шириной главного лепестка и уровнем подавления боковых лепестков. Ширина полосы частот главного лепестка позволяет судить о частотном разрешении.

Стратегия выбора окна диктуется компромиссом между смещением из–за помех в области близких и дальних боковых лепестков. Например, если достаточно сильные компоненты сигнала расположены вблизи и на отдалении от слабой компоненты сигнала, то следует выбирать окно с одинаковым уровнем боковых лепестков около главного лепестка, с тем, чтобы обеспечить малое смещение (рис. 8а). Если же имеется одна сильная компонента, удаленная от слабой компоненты сигнала, то следует выбирать окно с быстро спадающим уровнем боковых лепестков (рис. 8б). В том случае, когда необходимо обеспечить высокое разрешение между очень близкими компонентами сигнала и удаленные компоненты отсутствуют, вполне приемлемо использование окна и с увеличивающимся уровнем боковых лепестков, но зато с очень узким главным лепестком (рис. 8в). Традиционным показателем является ширина полосы на уровне половины мощности.

При проведении обследований следует помнить о ряде требований и методических особенностях. Рекомендуется использовать электроды с хлорсеребряным покрытием. Для уменьшения входного импеданса тщательно обезжиривать кожу пациента в местах наложения электродов. Если для ранжирования используется кросскорреляционные программы, то необходимо выделять комплексы с коэффициентом корреляции не ниже 98%. Величина снижения шума зависит от числа усредненных циклов, фонового уровня помех и характеристик используемых фильтров. Уровень шума должен быть не более 1 мкВ при использовании узкополосного фильтра с частотой пропускания 25 Гц и менее 0.7 мкВ при фильтре 40 Гц. Среди наиболее известных и распространенных в клинической практике коммерческих систем ЭКГ ВР можно перечислить ART–1200, MAC–1 и MAC–15, Hewlett–Packard, Princeton–4202, LP–3000. Важно отметить, что все системы используют разные типы фильтров и имеют другие программно–технические особенности, что делает порой трудно сопоставимыми представляемые результаты. Так, по данным Tanigava N. и соавт. [22], которые анализировали методологические проблемы ЭКГ ВР, сравнение 4–х систем (MAC–1, MAC–12, ART–101PC, FUKUDA VCM3000), показало, что при обследовании 163 больных признаки ППЖ при использовании MAC–1 выявлены в 14,1% случаев, МАС–15 — в 17,6%, ART–101PC — 20.0%, FUKUDA VCM3000 — 30,3%. Авторы не без оснований подчеркивают необходимость стандартизации используемых фильтров и отведений. Сходные данные и наличие различий при сравнении результатов различных систем ЭКГ ВР приводит в своем сообщении P.Macfarlane [18] (системы ART–1200 — версия 4.0 и Siemens Megacart версия 3.0). Автор подчеркивает необходимость создания верифицированной и тестированной базы данных ЭКГ ВР (по аналогии с имеющейся базой стандартной ЭКГ), которая позволила бы тестировать имеющиеся технические средства и программное обеспечение. На рис. 9 и рис. 10 приведены примеры итогового документа выдаваемого приборами HEWLETT–PACKARD и DEL MAR AVIONICS.

Полученный электрокардиографический сигнал для диагностической оценки наличия ППЖ подвергается различным видам анализа: временному, спектральному анализу или спектрально–временному картированию, т.е. проводится обработка полученного усредненного ЭКГ–сигнала с использованием различных программных средств и методов анализа.