Введение к работе
Актуальность работы. Развитие методов исследования тонкой структуры биоэлектрических сигналов, в том числе электрокардиосигналов (ЭКС), создает условия для расширения возможностей медицинской диагностики функционального состояния органов и систем человека. Под тонкой структурой биоэлектрических сигналов, в частности ЭКС, принято понимать низкоамплитудные высокочастотные фрагменты ЭКС и особые точки, характеризующиеся, например, изменением знака производной и т.д. Существенную роль для диагностики нарушения сердечного ритма играет локализация особых точек, расположенных в пределах высокоамплитудного знакопеременного фрагмента ЭКС, называемого QRS-комплексом, которые могут быть выбраны точкой отсчета при оценке периодичности ЭКС.
Известные методы анализа ЭКС, развитые в работах M. Симсона, Р. Хаберла, Г. Г. Иванова, Р. М. Баевского, А. П. Берсеневой, А. М. Подлесова, С. А. Бойцова, И. А. Латфуллина, Р. А. Кавасма, Н. К. Смоленцева и др., не дают возможности локализовать особые точки QRS-комплекса.
Это определило актуальность работы, целью которой является развитие математических методов вейвлет-преобразований, направленных на локализацию особых точек QRS-комплекса ЭКС.
Поставленная цель определяет следующие основные задачи:
-
Развитие методов вейвлет-преобразований: построение новой высокоразрешающей вейвлетообразующей функции, вейвлет-преобразование по базису которой позволяет локализовать особые точки QRS-комплекса.
-
Разработка рабочих алгоритмов цифровой обработки ЭКС: выбор вычислительных схем для вейвлет-преобразования по базису предлагаемой вейвлетообразующей функции, экспериментальной проверки адекватности и границ применимости данной вейвлетообразующей функции.
-
Разработка комплекса программ на основе развитых в работе методов вейвлет-преобразования.
Методы исследования. В настоящей работе используются качественные и аналитические методы математического анализа, методы вейвлетной теории, методы цифровой обработки сигналов. Для численных экспериментов использовались программные средства обработки данных.
Научная новизна.
-
Построена новая высокоразрешающая вейвлетообразующая функция, вейвлет-преобразование по базису которой позволяет из множества особых точек ЭКС выделить особые точки, расположенные на временном интервале, содержащем QRS-комплекс, в которых вторая производная меняет знак.
-
Разработан комплекс программ вейвлет-преобразования и вейвлет-синтеза ЭКС по базису предложенной вейвлетообразующей функции.
-
Показана адекватность предложенной вейвлетообразующей функции, как способной к восстановлению исходного ЭКС.
-
Показано, что одну из особых точек QRS-комплекса, локализованных с применением предложенной вейвлетообразующей функции, можно принять за точку отсчета при оценке вариабельности сердечного ритма, независимо от отклонений структуры ЭКС от нормальной при различных кардиопатологиях.
-
Показано, что последовательное выполнение процедур вейвлет-преобразования и вейвлет-синтеза ЭКС по базису предложенной вейвлетообразующей функции, без пороговой обработки вейвлет-коэффициентов, оказывает фильтрующее действие на электрофизиологические помехи.
-
Показано, что развитые в работе методы вейвлет-преобразований ЭКС позволяют решать в комплексе ряд задач цифровой обработки ЭКС, что позволяет значительно сократить время компьютерных вычислений.
Практическая значимость работы. Программные реализации предложенного метода позволяют увеличить информативность исследуемых данных, автоматизировать процессы обработки, расширяют возможности проведения дальнейших исследований и могут быть привлекательны для специалистов функциональной диагностики, а также для разработчиков медицинской техники и соответствующего программного обеспечения.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту.
-
Высокоразрешающая вейвлетообразующая функция для вейвлет-преобразования ЭКС, обеспечивающая достаточную локализацию во временной области точек изменения знака второй производной, расположенных в пределах высокоамплитудного фрагмента ЭКС (QRS-комплекса).
-
Программный комплекс вейвлет-преобразования по базису предложенной высокоразрешающей вейвлетообразующей функции.
-
Предложенная вейвлетообразующая функция приспособлена к восстановлению исходных ЭКС.
-
Особую точку QRS-комплекса, локализованную с применением предложенной вейвлетообразующей функции и разработанной на ее основе программы, можно принять за точку отсчета при оценке вариабельности сердечного ритма.
-
Цифровая фильтрация электрофизиологических помех при последовательно выполненных процедурах вейвлет-преобразования и вейвлет-синтеза ЭКС по базису предложенной вейвлетообразующей функции осуществляется без пороговой обработки вейвлет-коэффициентов преобразования, что позволяет сократить время компьютерных вычислений.
Апробация работы. Теоретические положения и практические результаты работы обсуждались на научных конференциях: Международной научно-технической конференции «Радиотехника и связь» (Саратовский государственный технический университет, 2006, 2007); научно-технической конференции, посвященной 50-летию ЭТИ(ф) СГТУ (Энгельсский технологический институт (филиал) Саратовского государственного технического университета, 2006); IV межвузовской конференции молодых ученых (Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2007); ежегодной внутривузовской научно-технической конференции молодых ученых (Энгельсский технологический институт (филиал) Саратовского государственного технического университета, 2007, 2008); Всероссийской научной школе-семинаре «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине» (Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, 2007, 2008); Третьем Саратовском салоне изобретений, инноваций и инвестиций (Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, 2007); XXI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-21» (Саратовский государственный технический университет, 2008); I Саратовской ярмарке медицинских технологий (Саратовский государственный медицинский университет, 2008). Инновационный проект «Разработка математических моделей, алгоритмов, численных методов и программного обеспечения прогнозирования динамики патологических явлений и возникновения критических состояний в сердечной деятельности на основе вейвлетного анализа» стал победителем в конкурсе и является основой для выполнения НИОКР по теме «Разработка программно-аппаратного комплекса для анализа сигналов биомедицинских систем», государственный контракт № 5311р/7722, при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 22 печатные работы, в том числе две – в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и одно свидетельство о регистрации программного обеспечения в Отраслевом Фонде алгоритмов и программ Госкоорцентра РФ. Список 18 публикаций приведен в конце автореферата.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, 5 приложений и списка использованной литературы. Работа изложена на 151 странице, содержит 3 таблицы, 85 рисунков. Список литературы включает 146 наименований.
Похожие диссертации на Численный метод обработки электрокардиосигналов на основе вейвлетных преобразований
