Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы и компьютерные средства решения проблем в области современной гастроэнтерологии 10
1.1. Методы и методики функциональной диагностики органов желудочно-кишечного тракта 10
1.2. Развитие компьютерной электрогастроэнтерографии 19
1.3. Математические модели сигналов электрогастроэнтерографии 24
1.4. Основные выводы 28
Глава 2. Медленные перистальтические волны как объект анализа спектральными методами 29
2.1. Гастроэнтерограммы как временные ряды 29
2.2. Цифровая полосовая фильтрация данных электрогастроэнтерографии 39
2.3. Применение вейвлет-функций при обработке гастро- и энтерограмм 45
2.4. Ускоренный алгоритм поиска локальных особенностей гастро- и энтерограмм 52
2.5. Вейвлет-функций и соотношение неопределенности в теории сигналов 57
2.6. Основные результаты и выводы 66
Глава 3. Медицинская информационно-измерительная система для диагностики желудочно-кишечного тракта методом селективной электрогастроэнтерографии 67
3.1. Структуры и характеристики аппаратно реализованных образцов системы 67
3.2. Методика электрографических исследований и документация сеансов измерений 69
3.3. Аппаратное обеспечение системы нового образца, комплекс программ ввода и обработки сигналов 73
3.4. Вычисление статистических характеристик медленных перистальтических волн большой длительности 83
3.5. Основные результаты и выводы 89
Заключение 90
Глоссарий 107
Список основных сокращений 108
Приложение 110
- Развитие компьютерной электрогастроэнтерографии
- Цифровая полосовая фильтрация данных электрогастроэнтерографии
- Ускоренный алгоритм поиска локальных особенностей гастро- и энтерограмм
- Методика электрографических исследований и документация сеансов измерений
Введение к работе
(пр. № 5 от 11.01.2010 г.)
Актуальность темы диссертации. Современный этап развития систем медицинской информатики характеризуется дальнейшим развитием методов и алгоритмов обработки информации и улучшением характеристик специализированной диагностической аппаратуры.
Широко применяемые инвазивные методы обследования двигательной функции органов желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) обладают тем общим недостатком, что инородное тело (зонд, гастроскоп, радиокапсула и др.) вызывает болезненные реакции стенок органов и дополнительные нарушения моторики. Как следствие, такие методы неприменимы при обследовании соматически тяжелых больных. В последнее время во всем мире активно развиваются неинвазивные электрофизиологические методы обследования моторики ЖКТ: электрогастрография (ЭГГ) и электроэнтерография (ЭГЭГ), основанные на регистрации и последующем частотно-временном анализе изменений биопотенциалов с поверхности тела. При ЭГГ обследованию подвергается желудок, при ЭГЭГ – несколько отделов ЖКТ одновременно.
Основателем ЭГГ является У.К. Альварес (США), проводивший исследования в 20-е годы XX века. В 50-е годы начались интенсивные исследования в области ЭГЭГ, в развитие которых большой вклад внес М.А. Собакин (СССР). Образовалось содружество медиков-гастроэнтерологов и инженеров, являющихся специалистами в области электроники и компьютерных средств обработки. В настоящее время ЭГГ и ЭГЭГ, вслед за электрокардиографией и электроэнцефалографией, выходят на современный уровень компьютеризации процессов функциональной диагностики, постановки диагнозов и лечения. Во многих странах (США, Канада, Великобритания, Швеция, Финляндия, Израиль, Япония, Южная Корея, Китай, Тайвань, Россия и др.) ведутся клинические исследования с применением специализированной аппаратуры. В последние годы быстрое развитие ЭГГ и ЭГЭГ обязано работам таких ученых, как В.Х. Василенко, В.А. Васильев, Г.К. Жерлов, А.А. Гейбуллаев, В.Т.Ивашкин, О.А. Саблин, В.А. Ступин, М.А. Кацадзе, В.И. Смирнова, H. Parkman, A. Fernstrom, M. Mintchev, К. Masako, Y. Chen и др.
Процессы в органах ЖКТ отличаются наиболее низкочастотным характером колебаний по сравнению с другими органами и нестационарностью. Полезной и широко распространенной при частотно-временном анализе гастро- и энтерограмм является локально-стационарная модель сигнала, базирующаяся на дискретном кратковременном преобразовании Фурье (КПФ), которое, в частности, позволяет исследовать изменения спектральной плотности мощности и других характеристик сигналов во времени. Возможность более детальной обработки сигналов ЭГЭГ появляется с применением вейвлет-анализа, при котором базис пространства сигналов формируется путем смещений и масштабных преобразований некоторой осциллирующей функции, локализованной во времени и по частоте. В данной работе рассматриваются результаты исследований по направлению спектральной обработки наиболее низкочастотных (порядка 0.01 Гц) биомедицинских сигналов и выявления их локальных особенностей, как во временной, так и в частотной областях.
Актуальной является необходимость перехода к современным, цифровым методам и средствам обобщенного спектрального анализа особенно с целью точного выявления локальных характеристик биомедицинских сигналов. В частности, должны быть раскрыты возможности математического аппарата локальных базисных функций. На этой основе могут быть созданы портативные и экономичные приборы для экспресс-анализа сигналов.
Исследование проводилось при поддержке РФФИ (региональный проект 08-01-98802-р_север_а «Разработка математических моделей и алгоритмов диагностики для систем исследования ЖКТ пациентов в условиях высоких широт»).
Цель и задачи исследования
Целью диссертационной работы является разработка методов и средств обобщенного спектрального анализа для компьютерной диагностики биомедицинских сигналов инфранизкочастотного диапазона.
Для достижения заданной цели решаются следующие задачи:
-
Исследование вариантов аналоговой и цифровой фильтрации медленных перистальтических волн (МПВ) на основе метода многоканальной селективной электрогастроэнтерографии (СЭГЭГ).
-
Анализ спектрально-временных характеристик МПВ методами вейвлет-функций.
-
Разработка алгоритма исследования гастроэнтерограмм большой длительности.
-
Создание аппаратно-программного обеспечения для реализации метода СЭГЭГ.
Методы исследования. В основе решения поставленных задач лежат методы теории цифровой обработки сигналов, теории временных рядов, математический аппарат вейвлет-анализа.
На защиту выносятся:
-
Методика первичной цифровой многоканальной обработки аналоговых данных гастроэнтерографии.
-
Алгоритм вейвлет-анализа, основанный на линейном сканировании тестовых сигналов вдоль цифровых записей гастро- и энтерограмм.
-
Ускоренный метод вейвлет-анализа сигналов с применением быстрого преобразования Хаара.
-
Метод статистической обработки записей гастро- и энтерограмм большой длительности.
-
Комплекс прикладных программ для ввода и обработки гастро- и энтерограмм.
Научная новизна. Новыми являются алгоритм первичной цифровой обработки гастроэнтерограмм на основе полосовой фильтрации, алгоритмы вейвлет-анализа гастроэнтерограмм для обнаружения пиков МПВ и временных расстояний между ними, алгоритмы и программы статистической обработки данных вейвлет-анализа.
Практическая значимость и реализация. Разработаны и применены на практике в условиях клиники экспериментальные образцы медицинской информационно-измерительной системы (МИИС), предназначенные для проведения функциональной диагностики органов ЖКТ методом селективной электрогастроэнтерографии. Система отличается малыми аппаратурными затратами и, соответственно, малой стоимостью и применялась в клинических условиях для диагностики состояния ЖКТ пациентов с острыми заболеваниями органов брюшной полости.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:
-
XI Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика - 2008» (Санкт-Петербург, 2008);
-
X Ломоносовские чтения в Поморском государственном университете им. М.В. Ломоносова (Архангельск, 2008);
-
Научный городской семинар «Информатика и компьютерные технологии» при Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН (Санкт-Петербург, 2009);
-
XI Ломоносовские чтения в Поморском государственном университете им. М.В. Ломоносова (Архангельск, 2009);
-
XVII Международная конференция «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии — 2009» (Абрау-Дюрсо, 2009).
-
Семинар математического факультета Петрозаводского государственного университета (Петрозаводск, 2009).
Обоснованность и достоверность научных положений и основных выводов обеспечивается корректным использованием математических моделей и спектральных методов обработки биомедицинских сигналов заданного диапазона, проверкой результативности алгоритмов обработки данных на экспериментальном материале.
Публикации. Основные результаты диссертационной работы изложены в 5 научных публикациях, среди которых 3 опубликованы в изданиях, включенных в перечень ВАК.
Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 116 страницах машинописного текста и состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, глоссария, списка сокращений, приложения. Текст иллюстрирован 11 таблицами, 27 рисунками. Библиографический указатель включает 109 источников, из них 94 отечественных и 7 иностранных авторов, 15 ссылок на ресурсы интернет.
Развитие компьютерной электрогастроэнтерографии
Докомпьютерные методы диагностики нарушений МЭФ не дают гастроэнтерологам необходимой информации для оценки функционального состояния органов брюшной полости [66].
Достижения ЭГГ и ЭГЭГ в настоящее время еще только выходят из стадии клинических исследований и экспериментов и недостаточно распространены в медицинской практике. Научные исследования ведутся на многих континентах: в Америке (США и Канада), Европейском (Швеция, Великобритания, Израиль, Чехия и др.), Азии (Китай, Япония, Южная Корея). Например, в исследовательском центре Оклахома Сити, университете Токушима (Япония) и университете Тель-Авива исследуются проблемы нестабильности доминантных частот, т.е. гастроаритмии в зависимости от режимов питания. Так, при тахигастрии медленные волны имеют колебания до 3,6 периодов/мин. При брадигастрии периоды изменяются в пределах от 1,5 до 2,4 периодов/мин. В Каролинском университетском госпитале (Стокгольм, Швеция) рассматриваются аналогичные вопросы, включая уменьшение активности мышц после принятия пищи и с применением манометрии.
В западных странах методы ЭГГ широко применяются в педиатрии. Так, в госпитале Челси и Вестминстер (Великобритания) с использованием прибора Digitrapper EGG и математических методов быстрого преобразования Фурье и скользящего спектрального анализа вычисляются доминантные частоты. Частота дискретизации в приборе равна 4 Гц.
В университете Калгари (Канада) на практике используются записи нескольких электрогастрограмм с различных стандартных позиций электродов, расположенных на передней брюшной стенке, с целью нахождения наибольших амплитуд для дальнейшего анализа. Диаметр электродов варьируется в диапазоне от 2.5 до 6.5 мм. Практикуются изменения угловых значений и расстояний между электродами. Для отделения шумов, обусловленных кардиологической, дыхательной и другой электрической активностью применяется кратковременный спектральный анализ [100].
За рубежом известна МИС под названием Electro G astroGraphy system производителя Synectics Medical (Швеция) [97]. Программное и аппаратное обеспечение системы составляют приборы Polygraf ID 8-channel, Polygraf ID 8-channel Polygraf ID (Upgrade) и приложение ElectroGastroGraphy Application. Система обеспечивает многоканальный анализ, позволяющий изучить распределение и взаимосвязь медленных волн. Результаты отображаются на экране монитора в режиме реального времени. Имеется возможность ведения "дневника симптомов пациента" (User-Configured Patient Symptom Diary). Система портативна, обладает интуитивно понятным интерфейсом и встроенным руководством пользователя. В России данная система применяется [27] в клинике Сибирского государственного медицинского университета для диагностики гастродуодепальных язв. Исследование проводят до и после лечения для диагностики различных заболеваний желудка.
Для исследования моторики ЖКТ фирмой Menfis BioMedica (Италия) [108] разработан портативный прибор Blu Runner, который наряду с проведением манометрии и Ph-метрии позволяет проводить длительные электромиографические исследования. Обработка результатов измерений производится с помощью специализированного программного пакета DYNO 3000.
Большинство зарубежных исследований по направлению компьютерной диагностики органов ЖКТ находится в сфере корпусной ЭГЭГ, причем наблюдения ведутся детально, могут быть многочасовыми, ориентированы на два основных режима исследования: либо в условиях физического голода, либо в процессе и после пищеварения. Эти режимы характерны для терапевтических методов лечения. Дискретизация аналоговых сигналов осуществляется с частотами в диапазоне от 1 до 4 Гц. При расположении электродов на корпусе число датчиков меняется от 3 до 8. Основной целью при спектральном анализе является обнаружение ритмических нарушений в деятельности желудка и других органов (брадигастрия и тахигастрия). Они диагностируются по показателям количественного распределения мощностей в диапазонах частот.
Среди российских производителей современной техники для гастроэнтерологии в настоящее время наиболее заметно научно-производственное предприятие "Исток-Система" (г. Фрязино, Московская область, главный конструктор — Л.Е. Мишулин) [17]. Предприятие выпускает семейство ацидогастрометров и ацидомониторов, объединенных торговой маркой "Гастроскан". "Исток-Система" базируется, в основном, на изготовлении аппаратуры для Ph-метрии, однако также выпускает прибор "Гастроскан ГЭМ", который имеет дело с периферической гастроэнтерографией.
Гастромонитор "Гастроскан ГЭМ" [17] предназначен для периферической неинвазивной диагностики МЭФ ЖКТ и проведения суточной рН-метрии одновременно в трех верхних отделах ЖКТ. Исследование МЭФ проводится для пяти отделов: желудка, двенадцатиперстной, тощей, подвздошной и толстой кишок — путем регистрации электрических сигналов от этих органов с трех накожных хлорсеребрянных неполяризующихся электродов, наложенных на конечности пациента. Электроды размещаются на обезжиренных и покрытых электродной пастой конечностях пациента. Первый электрод закрепляется на левой ноге пациента, на передней части голени, где нет мышц и сухожилий; второй — на левой ноге, где нет мышц и сухожилий; третий — на правой руке, ближе к кистевому суставу.
Результаты измерений непрерывно запоминаются в памяти регистрирующего блока. По окончании исследования результаты передаются в персональный компьютер и запоминаются в базе данных. Программное обеспечение позволяет просмотреть на экране монитора ПК непосредственно рН-граммы и электрогастроэнтерографический сигнал и провести их анализ по заданным параметрам, протоколировать анализ результатов, комментировать исследования, распечатывать результаты.
Цифровая полосовая фильтрация данных электрогастроэнтерографии
При переходе на современные, цифровые, методы обработки гастро-и энтерограмм прежде всего возникает идея программной реализации цифровой фильтрации получаемого сигнала в инфразвуковом диапазоне. Кроме известных достоинств цифровой фильтрации по сравнению с аналоговой [24, 89] важно подчеркнуть, что ее программная реализация дает возможность отказа от дорогостоящей регистрирующей аппаратуры (селективного электроэнтерогастрографа [93] или универсального энтерогастрографа [94]). Нерекурсивный цифровой фильтр (НЦФ) реализует свертку двух функций: где {ХІ} — массив входных данных, {hj} — оператор фильтра, г — 0..п — 1; j = 0..т— 1; п т, интервал [0, га—1] — окно фильтра. Полосовой фильтр (ПФ) пропускает или подавляет сигнал в определенной частотной полосе. Расчет программного фильтра включает следующие шаги: 1. Задание идеальной амплитудно-частотной характеристики Н(ио) передаточной функции фильтра. Идеальный полосовой фильтр имеет единичную амплитудно-частотную характеристику в полосе от определенной нижней частоты ші до определенной верхней частоты u)h, и нулевую за ее пределами. ш\ и ш выбираются в соответствии с табл. 1.1. Импульсная реакция находится обратным преобразованием Фурье функции Н(ш): 2. Расчет функции импульсного отклика идеального фильтра. При Н(ш) — 1 в полосе пропускания (о;/, ), и Л"(о;) = 0 за ее пределами, для идеальных симметричных полосовых НЦФ справедливо: 3. Ограничение функции отклика до определенного количества членов. Оператор НЦФ — бесконечная затухающая последовательность, +оо реализующая передаточную функцию: ]Г) hiCos{iui). На практике этот ряд приходится ограничивать конечным числом членов: +п Y2, hiCos(iuj). При этом возникает явление Гиббса [24] (рис. 2.4), формирующее осцилляции передаточной функции около разрывов первого рода, в результате чего появляется переходная зона между полосами пропускания и подавления сигнала. 4. Выбор весовой функции для нейтрализации явления Гиббса, расчет ее коэффициентов, получение рабочего импульсного отклика фильтра. Если уровень пульсаций передаточной функции не удовлетворяет поставленным задачам фильтрации, рекомендуется использование сглаживающих весовых функций. Окончательные значения оператора фильтра: Поэтому умножение на окно Хеннинга во временной области эквивалентно применению дискретной свертки с весами а\ — \,a i — ,аз = \ в частотной. При этом наблюдается "сглаживание" сигнала в частотной области (рис. 2.5). Окно Гудмена-Эноксона-Отнеса(ГЭО) [56]: где ао = 1, щ = аг_і при I = 1,2,...77. Для т = 3 окно ГЭО имеет следующие коэффициенты: ао = 1, а\ = 0.1817, а х — —0.1707, а = 0.1476. Окно Кайзера-Бесселя [24]. Речь идет о целом семействе функций, которое является наиболее гибким и задается выражениями:
Ускоренный алгоритм поиска локальных особенностей гастро- и энтерограмм
Алгоритм сканирования в принципе может быть применен для обнаружения не только одиночного пика, но и множества локальных пиков МПВ методом вейвлет-анализа. Для этого достаточно образовать список локальных максимумов модулей вейвлет-коэффициентов с учетом величин их смещений. Правда, эти максимумы отвечают приближенным значениям масштабов MQ и потребуют уточнения и, соответственно, коррекции смещений. Вследствие этого в каждом отрезке, содержащем всплеск, в соответствии с пунктом 5 вышеупомянутого алгоритма осуществляется поиск масштаба, соответствующего локальному тах\Сн\, путем вариации М в пределах ± 10% (± 30%). Следовательно, алгоритм линейного сканирования можно применять для гастро- и энтерограмм типовой длительности (5-20 минут). Для длительных записей (свыше 20 тыс. отсчетов, т.е. более 1 часа и вплоть до суток) время анализа становится неприемлемо большим. В работе [26] рассматривается вопрос применения многомасштабного анализа к иерархическим быстрым схемам вычисления вейвлет-коэффициентов, требующим только порядка 0(п) операций. \
Основная идея алгоритмов заключается в последовательном итерировании расщепления полосы частот при сохранении одной и той же пары цифровых фильтров (масштабный множитель равен 2). Покажем, что частотно-временной, т.е. двумерный (пространственный) анализ параметров МПВ может осуществляться с высокой производительностью методом быстрого вейвлет-анализа (БВА). Рассмотрим сущность алгоритма на примере быстрого преобразования Хаара (БПХ) [47]. Полное число отсчетов сигнала зафиксируем в виде значения где d и р целые, причем d является числом локальных подынтервалов, а р представляет собой порядок функций Хаара, поместившихся внутри подынтервала. Если это равенство не выполняется для исследуемого массива х(г), то конец записи нужно дополнить необходимым количеством нулей. Экспериментальные данные показывают, например, что для энтерограмм в локальный интервал длиной 2Р = 128 отсчетов с вероятностью 0.97 попадает один всплеск. На рис. 2.10 приведен один из вариантов графа БПХ для случая п = 8 и вычисления коэффициентов ортогонального (но неортонормированного) базиса. Отсчеты сигнала обозначены XQ,X\, ...,xj. На первой итерации вычисляются все возможные суммы и разности для соседних пар отсчетов. Узлы графа соответствуют арифметическим операциям сложения или вычитания. Сплошные линии на графе означают, что отсчеты поступают на операцию со своим знаком, а пунктирные линии — со знаком, противоположным исходному.
На графе светлыми кружками отмечены результирующие коэффициенты Хаара, полученные после сложения отсчетов с учетом смены знаков. Алгоритм определения "статистического" множества пиков, масштабов и сдвигов на "длинных" записях МПВ основан на идее применения БПХ к каждому подынтервалу записи длиной Т = 2Р отсчетов с целью зафиксировать хотя бы один коэффициент Сн, модуль которого превышает заданную нижнюю границу пиков (например, 10% от глобального максимума). Алгоритм должен содержать следующие этапы: 1. Формируется последовательность вида 2.6. 2. На каждом подынтервале длиной Т, начиная с 1-го, выполняется быстрое вейвлет-преобразование. 3. Фиксируются номера отрезков, в пределах которых находятся выделенные локальные С#. 4. Уточняются абсциссы локальных С# путем вариации внутри отрезка начального масштаба MQ И фиксируется уточненное значение самого коэффициента и его масштаба. 5. Пункты 2-4 повторяются для следующего подынтервала и так далее до конца записи. 6. Строится пространственный график зависимости выделенных вейвлет-коэффициентов как функции s и М. В отличие от метода сканирования, изложенного в предыдущем параграфе, здесь имеем линейно зависящее от количества подынтервалов число операций, необходимое для построения пространственной зависимости модулей вейвлет-коэффициентов как функций от двух аргументов — сдвига во времени и масштаба (величины, обратной доминантной частоте).
Методика электрографических исследований и документация сеансов измерений
МИИС используется как вспомогательное средство при определении состояния больного острым заболеванием органа брюшной полости. Пациент может поступить в приемной покой по скорой помощи или обратиться самостоятельно. Предварительное обследование с помощью системы должно проводиться в течение не менее 10-20 минут ввиду исключительно низких частот колебаний гладких мышц органов ЖКТ. После принятия решения хирургом о направлении больного в операционную палату и проведения операции второй сеанс измерения и обработки данных должен проводиться в течение первых суток после операции.
После операции необходимы еще два, как минимум, сеанса измерений и обработки (один — в течение 3-5 суток, другой — в течение 7-10 суток).
Качественное изменение параметров (увеличение максимальных пиков колебаний, стремление ДЧ органов к номинальным значениям и слабое затухание колебаний) служит признаком того, что лечение идет успешно). Если качественного изменения не наблюдается, то может быть назначена повторная операция и измерения с обработкой могут проводиться еще 3 раза.
В табл. 3.1 и 3.2 приведены примеры отчетов о диапазонах вышеупомянутых показателей, полученных с помощью системы 1-го образца. Так как усилители электрогастроэнтерографа имеют коэффициенты усиления порядка 4 104 — 5 104, а максимальные значения потенциалов на коже пациента находятся в диапазоне 50 — 150 мкВ, то наибольшие значения сигналов на входах АЦП могут составлять доли вольта — единицы вольт.
Номинальные значения ДЧ, приведенные в главе 1 для каждого канала (равные соответственно 0.05,0.2,0.15и0.1 Гц), повторены в данной таблице. Амплитуды колебаний на выходе гастрографа, равные 0.5 В и более, служат ориентирами для отнесения пациента к группе "норма".
Если амплитуды не превышают 0.3 В, то это может служить признаком ослабления механической активности органа. В частности, у больного пациента И. амплитуды находятся в диапазоне от 0.08 В до 0.32 В. В двух каналах значения ДЧ значительно отклоняются от номиналов (на 33% и на 49%), что также свидетельствует о нарушениях в функционировании органа.
В табл. 3.3 объединены в один отчет данные обследований другого больного Б. по 4-м сеансам измерений, проведенным в течение 8 дней (с 29.11.2007 до 06.12.2007). Рост значений пиков колебаний и стремление ДЧ к номинальным значениям (в большинстве каналов) свидетельствуют об успешном ходе лечения послеоперационного больного.
Несмотря на всю полезность, система первого образца обладала рядом серьезных недостатков. Реализуемая аналоговым энтерогастрографом аналоговая фильтрация сигнала имела низкое качество. Кроме того, дорогостоящий прибор разрабатывался индивидуально, в виде отдельных образцов, не ориентированных на сопряжение с компьютером. Программная часть системы была чрезмерно фрагментарна. Специализированная база данных отсутствовала — данные обследований хранились в текстовых файлах. Анализ записей базировался только на преобразовании Фурье, которое ввиду нестационарности гастро- и энтерограмм эффективно лишь для коротких сегментов сигналов.
Неудовлетворительное качество селекции требуемых составляющих сигнала продемонстрировано на рисунке 3.2, на котором изображен спектр гастрограммы. Здесь фильтр должен пропускать составляющие в полосе частот примерно от 0,3 до 0,7 Гц. Однако на спектре доминирует составляющая с частотой больше 0,2 Гц. Это означает, что во временной области эксперт получает для анализа неверную информацию.
С целью устранения перечисленных недостатков разработан новый образец медицинской информационно-измерительной системы для целей СЭГЭГ.
