Цифровой монитор для суточной регистрации ЭКГ Плотников, Алексей Васильевич

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Суточный (амбулаторный) монитор ЭКГ 10

1.1. Требования к СМ ЭКГ 10

1.2. Возможности комплекса суточного мониторирования ЭКГ 12

1.3. Типовое схемное решение СМ ЭКГ 16

Глава 2. Суточный монитор ЭКГ на основе АЦП высокого разрешения 19

2.1. Преимущества применения АЦП высокого разрешения в СМ ЭКГ 19

2.2. Выбор типа многоразрядного АЦП для СМ ЭКГ 20

2.3. Принцип работы сигма-дельта АЦП 2.3.1. Передискретизация сигнала 22

2.3.2. Шум квантования сигма-дельта преобразователя 24

2.3.3. Цифровая фильтрация и децимация 29

2.3.4. Форма выходного потока сигма-дельта АЦП 31

2.3.5. Влияние порядка модулятора .32

2.4. Твердотельная энергонезависимая флэш-память 33

2.4.1. Устройство NAND флэш-памяти 34

2.4.2. Защита от искажения данных 35

2.5. Электропитание портативных устройств 36

2.6. Защита от электростатического разряда 36

2.7. Подключение СМ ЭКГ к компьютеру 39

2.7.1. Адаптер USB 39

2.7.2. Адаптер RS-232C 39

2.8. Алгоритм разностного адаптивного сжатия цифровых ЭКГ 40

2.9. Выделение комплекса R-зубца в СМ ЭКГ 43

Глава 3. Миниатюрный цифровой суточный монитор ЭКГ «АннА» .47

3.1. Технические параметры накопителя 52

3.2. Индикация состояния накопителя 54

3.3. Использование накопителя 55

Глава 4. Прикладное программное обеспечение для анализа ВСР суточных записей ЭКГ 57

4.1. Вариабельность сердечного ритма 57

4.1.1. Анализ ВСР во временной области 58

4.1.2. Анализ ВСР в частотной области 66

4.1.3. Клиническое значение ВСР 68

4.1.4. Нормативы ВСР 69

4.1.5. Применение анализа ВСР 70

4.2. Волновое преобразование 71

4.2.1. Математический аппарат волнового преобразования .72

4.2.2. Сравнение волнового и Фурье преобразований 75

4.2.3. Применение волнового преобразования для анализа ритмокардиограммы 76

4.3. Применение стандарта SCP-ECG комитета CEN/TC 251 для обмена суточными цифровыми ЭКГ 77

4.3.1. Кодирование данных по протоколу SCP-ECG 79

4.3.2. Сжатие ЭКГ сигнала 82

4.3.3. Универсальный ЭКГ код для интерпретации 85

4.3.4. Минимальный набор сообщений для обмена данными ЭКГ 88

4.3.5. Низкоуровневый транспортный протокол для обмена данными между цифровыми электрокардиографами и компьютерными системами 90

4.3.6. Поддержка многоязыковой среды 91

4.3.7. Уровни совместимости 92

4.3.8. Перспективы SCP-ECG 93

4.3.9. СОМ компоненты для поддержки импорта-экспорта в стандарте SCP-ECG 94

Заключение 98

Библиография 100

• Возможности комплекса суточного мониторирования ЭКГ
• Выделение комплекса R-зубца в СМ ЭКГ
• Анализ ВСР во временной области
• СОМ компоненты для поддержки импорта-экспорта в стандарте SCP-ECG

Введение к работе

Актуальность темы.

В 1957 году Норман Холтер впервые предложил новую методику регистрации ЭКГ, которая затем стала называться суточным (амбулаторным, холтеровским) мониторированием. Переход, в конце 70-х годов, с аналоговой записи на магнитігую ленту к цифровой записи обозначил новый этап в развитии суточных мониторов ЭКГ (СМ ЭКГ). За прошедшие годы приборы СМ ЭКГ были значительно усовершенствованы: улучшено качество записи, уменьшены габариты приборов, увеличено время регистрации и число каналов.

Цифровая обработка сигналов (ЦОС) является фундаментальным принципом при разработке современной техники СМ ЭКГ. Цифровая регистрация, цифровая фильтрация и цифровая запись позволяет получать интеллектуальные приборы с новыми эксплуатационными характеристиками. Качество регистрации и ЦОС в значительной мере определяется типом аналого-цифрового преобразования (АЦП). Цифровое хранение информации в энергонезависимой твердотельной памяти является предпочтительным для последующего компьютерного анализа суточных записей на компьютере. С развитием технологии производства сверхбольших интегральных схем появилась элементная база для построения качественно нового поколения приборов СМ ЭКГ.

Ц?ль работы.

Целью работы являлась разработка современного миниатюрного суточного монитора ЭКГ на основе ЦОС и современной элементной базе микроэлектроники.

Основные задачи исследования:

1. Разработка миниатюрного СМ ЭКГ на основе современных интегральных технологий: сигма-дельта

АЦП, высокопроизводительных микроконтроллеров с малым потреблением и энергонезависимой твердотельной памяти большой емкости.

1. Разработка адаптера к ПК для высокоскоростной связи с СМ ЭКГ на основе универсального последовательного интерфейса (USB).

2. Разработка прикладного программного обеспечения (ПО) для анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР) суточной электрокардиограммы с применением волнового (wavelet) преобразования.

3. Разработка ПО для использования в рамках стандарта SCP-ECG при обмене суточными записями ЭКГ.

Научная новизна:

1. Впервые разработан миниатюрный малопотреблгощий СМ ЭКГ, в котором применены: усилители постоянного тока, сигма-дельта АЦП, твердотельная энергонезависимая память, RISC микроконтроллер, питание от одного гальванического элемента.

2. Впервые в России применен интерфейс USB для подключения СМ ЭКГ к персональному компьютеру.

3. Разработан алгоритм сжатия ЭКГ (с постоянной составляющей) без потерь информации для СМ ЭКГ.

4. При анализе ВСР суточной электрокардиограммы использовано волновое преобразование.

5. Применен стандарт SCP-ECG для обмена записями СМ ЭКГ между программными системами.

Практическая значимость работы:

1. Разработан миниатюрный цифровой СМ ЭКГ «АннА» (Рис. 1) с новыми техническими и эксплуатационными свойствами, а также адаптеры к USB и последовательным портам.

2. Создано ПО для работы с СМ ЭКГ «АннА» в ОС Windows 98 и Windows 2000: USB драйвер, библиотека прикладного программиста и тестовые программы.

3. Изготовлена опытная партия СМ ЭКГ «АннА», для проведения клинических испытаний.

t.

! +

Рис 1. Миниатюрный суточный монитор «АннА».

4. Разработано прикладное ПО для анализа ВСР по записям СМ ЭКГ, с применением волнового преобразования, и обмена данными по стандарту SCP-ECG.

5. Показано, что применение современных интегральных технологий и ЦОС позволяет улучшить технические и потребительские свойства систем СМ ЭКГ.

Достоверность результатов.

Достоверность полученных результатов обусловлена использованием стандартных схем отведений ЭКГ, апробированных медицинских методов исследования, а так же подтверждается лабораторными и верификационными испытаниями приборов.

Внедрение результатов работы.

1. На момент написания диссертационной работы на СМ ЭКГ «АннА>> подготовлены технические условия (номер , 9441-003-40160890 ТУ) для направления на технические и клинические испытания.

2. На основе СМ ЭКГ «АннА» разработан и прошел испытания специализированный одноканальный вариант для использования на борту международной космической станции.

3. Модуль анализа ВСР использован в электрокардиографическом комплексе КАРД (сертификат МЗМП РФ №185 от 12.01.96)

Положения, выносимые на защиту:

4. Применение сигма-дельта АЦП, твердотельной, энергонезависимой памяти, высокопроизводительных микроконтроллеров и сжатия ЭКГ с постоянной составляющей улучшает технические и потребительские свойства систем СМ ЭКГ.

5. Для подключения СМ ЭКГ к персональному компьютеру целесообразно использовать высокоскоростной интерфейс USB.

6. Применение волнового преобразования при анализе ВСР эффективно для исследования сердечного ритма одновременно в частотной и временной областях.

7. Для обмена данными между программными системами анализа записей СМ ЭКГ предпочтительно использовать стандарт SCP-ECG европейского комитета по стандартизации.

Апробации работы.

Приведенные в диссертации результаты представлялись автором

на:

Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедирибор-96», Москва, ЗАО «ВНИИМП-ВИТА» РАМН, 8-10 октября 1996 года;

Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-98», Москва, ЗАО «ВНИИМП-ВИТА» РАМН, 6-8 октября 1998 года;

Научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика-97», Москва, МИЭТ, 18-20 апреля 1997 года;

Научно-технической конференции «Электроника и информатика-97», Москва, МИЭТ, 25-26 ноября 1997 года;

Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика - 98», Москва, МИЭТ, 20-22 апреля 1998;

Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика - 99», Москва, МИЭТ, 19-21 апреля 1999.

Международном симпозиуме «Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX-XXI»., Москва, РУДН, 27-30 апреля 1999.

Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика -2000», Москва, МИЭТ, 17-18 апреля 2000.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 4 статьи и 12 тезисов докладов.

Структура и объем работы.

Возможности комплекса суточного мониторирования ЭКГ

Комплекс суточного мониторинга ЭКГ конструктивно выполняется на основе универсального персонального компьютера. Причем, в свободное от обработки данных время он может применяться для решения ряда других задач. Распечатка результатов выполняется на принтере, для качественной печати наиболее подходят лазерные или струйные принтеры. Они же, как правило, обеспечивают более высокую скорость печати результатов. В большинстве систем есть возможность хранения значительно количества суточных записей ЭКГ в базе данных на жестком диске. В связи с большим объемом суточной записи (несколько десятком мегабайт), а также для повышения сохранности данных, обычно имеется возможность архивации на магнитооптические или лазерные диски, с последующим восстановлением записи в базе данных.

Основная область применения суточного мониторирования [18] - оценка нарушений ритма сердца и обнаружение ишемии миокарда. Поэтому, все характеристики обрабатывающего комплекса можно условно разделить на параметры, влияющие на качество анализа аритмий (позволяющие правильно оценить изменения ST) и дополнительные. Для анализа аритмий важно оценить форму QRS-комплекса (автоматически и в диалоге с врачом), что позволяет уверенно выделять комплексы желудочкового происхождения и эпизоды нарушения внутрижелудочкового проведения. Визуальный просмотр около 100 тысяч QRS комплексов, зарегистрированных за сутки, задача очень трудоемкая и малореальная в практической работе. Мониторная система автоматически обнаруживает аритмию и относит к одному из заданных врачом классов. По форме QRS-комплекса и интервалу RR все аритмии автоматически разделяются на классы, число которых у разных систем может быть от 6 до 60. Обязательно разделение на желудочковые и наджелудочковые аритмии, по числу комплексов в эпизоде аритмии (одиночные, парные, групповые, пароксизмы), по ЧСС в эпизоде (ритмы, тахикардии) и выделение пауз с оценкой их длительности. Эти классы определяются всеми современными системами. Кроме того, многими системами отдельно выделяются нетипичные комплексы с интервалом равным базовому ритму (эпизоды нарушения внутрижелудочкового проведения, сливные комплексы), асистолия, ранние желудочковые экстрасистолы, полиморфные желудочковые комплексы. Число аритмий каждого выделенного класса подсчитывается за сутки и предъявляется врачу в виде графиков, что позволяет сопоставить количество аритмий с ЧСС, ишемическими изменениями ЭКГ, с ощущениями пациента, временем суток. Большинство современных систем могут подсчитывать аритмии каждую минуту наблюдения, что облегчает сопоставление их числа с кратковременными событиями, такими как физическая нагрузка или приступы болей. Важнейшей характеристикой является возможность врачебного редактирования выявленных классов аритмий, то есть возможность выделить классы нарушений ритма так, как это нужно врачу. Объединить или разделить автоматически выделенные классы, переименовать их, а также установить диагноз, который наиболее соответствует выявленному аритмическому феномену. Подобная возможность есть в большинстве зарубежных и отечественных системах. Ее отсутствие значительно затруднит врачу формирование корректного заключения по выявленным аритмиям. Сравнительно новая возможность систем суточного мониторирования ЭКГ - оценка смен ритма, то есть автоматическое выделение не только кратковременных аритмий, но и периодов изменения основного ритма сердца (например, переход с синусового ритм на узловой). Данная возможность полезна у больных, у которых в течение времени наблюдения меняется основной ритм, и позволяет отдельно оценивать аритмии, возникающие на фоне разных ритмов. Практически обязательным является в настоящее время определение такого важного в плане диагностики ишемии миокарда параметра, как наклон сегмента ST. Для качественной оценки ишемических изменений ЭКГ важна точность измерения смещения сегмента ST. Оптимально, когда она не хуже 10-15 мкВ. Системы с точностью измерения смещения ST на уровне 40-50 мкВ могут затруднить выявление небольшого смещения, так как значимым является смещение сегмента ST уже на 100 мкВ. Клиническое значение имеет не только величина, но и наклон сегмента ST (восходящий, нисходящий), поэтому большинство современных систем позволяет измерять этот параметр. Измерение и представление информации о смещении и наклоне сегмента ST должно производиться одновременно по всем отведениям. Многие системы, кроме того, производят выделение эпизодов значимого смещения сегмента ST и осуществляют вычисление характеристик этих эпизодов (число, длительность, суммарная длительность, интеграл смещения ST, пороговая и максимальная ЧСС в эпизоде). Современные системы позволяют с учетом вариабельности сегмента ST за время наблюдения автоматически выделять эпизоды смещения ST, которые могут иметь диагностическое значение. После подтверждения врачом ишемического характера выявленных изменений ST, данные системы автоматически рассчитывают характеристики эпизодов - число, длительность, выраженность, вектор смещения ST, "пороговую" и максимальную ЧСС, интеграл смещения ST (так называемый "индекс ишемии"). Используя эти системы, врач получает у больных ишемической блокадой сердца (ИБС) большой объем значимой информации, и избавляется от необходимости рассчитывать эти характеристики "вручную".

Большой интерес в последнее время проявляется к такой новой возможности систем суточного мониторирования ЭКГ, как оценка вариабельности RR-интервалов. Анализ параметров разброса интервалов RR позволяет оценить состояние вегетативного тонуса (преобладание симпатического или парасимпатического отделов). Кроме того, доказано, что ритм с малой вариабельностью является независимым прогностически неблагоприятным фактором, особенно у больных, перенесших инфаркт миокарда. Большинство систем, имеющих данную функцию, позволяет проводить как временной, так и спектральный анализ RR-интервалов, как за все время наблюдения, так и в выбранном врачом интервале.

Клиническое значение таких новых функций, как анализ вариабельности QT-интервала, выявление наличия поздних потенциалов миокарда в настоящее время активно изучается. Возможно, эти функции войдут в ближайшее время в обязательный набор систем суточного мониторирования среднего уровня. Некоторые системы предоставляют врачу дополнительную возможность - анализ ритма вживленного стимулятора с выявлением дефектов его работы и нарушений стимуляции. Вычисление параметров ЭКГ, таких как ЧСС и величина смещения сегмента ST, осуществляется современными системами за каждые 10-60 сек. наблюдения. Некоторые события в жизни пациента (нагрузки, боли, эпизоды ишемическйх изменений ЭКГ) могут быть очень кратковременны - менее минуты, и чем подробнее представлена врачу динамика параметров, тем лучше. Из особенностей систем, появившихся в последнее время, наибольшее значение имеет возможность формирования клинического заключения. Подобные системы позволяют врачу: распечатать отчет о мониторировании (значения ЧСС, примеры аритмий с оценкой их числа и характеристик, примеры смещения сегмента ST), автоматически «прокомментировать» зарегистрированные у больного нарушения, как в сравнении с возрастными нормативами, так и по их клинической значимости и возможному прогностическому значению. Наличие подобных клинических комментариев не избавляет врача от необходимости думать, но позволяет не забыть обратить внимание на диагностически значимую информацию. Заключение иллюстрируется примерами ЭКГ, вплоть до печати всей суточной ЭКГ, графиками параметров и числа аритмий.

Выделение комплекса R-зубца в СМ ЭКГ

Иногда, появляется потребность выделения QRS комплекса непосредственно в СМ ЭКГ, и в частности R-зубца. Эти данные могут использоваться, например, для контроля ЧСС пациента с выдачей сигнала тревоги в случае выхода за заданные границы.

Для выделения R-зубца существуют следующие классы алгоритмов [69, 81]:

- Нейронные сети.

- Волновое преобразование.

- Частотно-временные классы алгоритмы

Как правило, все они обладают избирательностью более 95 % и мало отличаются по результатам тестирования на стандартной Ганноверской базе данных. Преимущество нейронных сетей проявляется в задачах классификации комплексов. Волновое преобразование обладает большой устойчивостью к шумам. В тоже время они требуют разных вычислительных мощностей. Была произведена оценка вычислительных ресурсов необходимых для каждого класса алгоритмов в пересчете на 1 секунду записи (частота оцифровки 250 Гц):

- Нейронные сети - не менее 1 млн. умножений

- Волновое преобразование - не менее 500 тысяч умножений

- Частотно-временные алгоритмы - не менее 50 тысяч сложений. Для сравнения - производительный 8-разрядный RISC микроконтроллер AT90S8515 (производства ATMEL, США) позволяет выполнить до 10 млн. целочисленных операций или порядка 100 тыс. операций умножения в секунду. То есть, первые два класса алгоритмов затруднительно реализовать на обычном 8-разрядном микроконтроллере. Требуется применять более мощные процессоры с высоким энергопотеблением. К тому же, эти процессоры не приспособлены для подключения разнообразной периферии, применение которой в СМ ЭКГ необходимо. Таким образом, частотно-временные алгоритмы требуют для своей реализации значительно меньшей вычислительной мощности, при аналогичных возможностях выделения QRS комплекса, и наиболее подходят для использования в СМ ЭКГ.

Как правило, частотно-временные алгоритмы являются аналогами или доработками алгоритма Пан и Томпкинса [92]. На этапе предобработки проводится последовательно НЧ- и ВЧ- фильтрация для снижения уровня шумов и удаления низкочастотной составляющей сигнала. Затем берется первая производная входного сигнала, и выполняется ограничение максимального значения производной. После усреднения окном обеспечиваются хорошие условия детектирования. При детектировании происходит подстройка уровня детектирования между уровнем шума и полезного сигнала, а также используется зона нечувствительности в 150 мс после обнаружения R-зубца. Позже этот алгоритм дорабатывался: уменьшался эффект квантования в зоне зубца путем интерполяции, улучшался выбор уровней детектирования. Повышалась устойчивость путем анализа нескольких отведений ЭКГ, применением адаптивной фильтрации и изменением правил выбора детектирования.

Например, в работе [81], для большей устойчивости к шумам, предлагается введение функции, являющейся линейной комбинацией сигнала, его производной и скорости RR-интервалов:

1. Нормализация сигнала А.

2. Нормализация первой производной S.

3. Нормализация функции F=cos(RR текущий/RR средний).

4. Вычисление G=Wa A+Ws S+Wf:F, где Wa=Wb=0.45, Wf=0.1.

5. Детектирование G по уровню 0.43.

Для использования на встроенном микроконтроллере СМ ЭКГ была проведена следующая модификация алгоритма Томкинса:

1. Взятие первой производной ЭКГ сигнала.

2. Проведение усреднения прямоугольным окном для сглаживания производной.

3. Детектирование участка ЭКГ с уровнем производной выше критического, адаптивная подстройка уровня.

4. Определение максимума на участке детектирования.

5. Используется зона нечувствительности в 250 мс после обнаружения R-зубца.

В отличие от алгоритма Пана и Томпкинса, с целью снижения вычислительных затрат предварительная НЧ- и ВЧ- фильтрация не проводилась, так как дальнейшее усреднение окном позволяет удалить ВЧ шумы, а взятие производной - постоянную составляющую сигнала. Выбор окна усреднения проводился из условия, что его частотная характеристика пропускает зубец R и не пропускает шумы. Так типичная длительность R-зубца составляет 30-40 мс, что соответствует основной частоте в 20-30 Гц. Отсюда, ширина окна должна быть не более 1/20 - 1/30 с. В тоже время, при малых окнах усреднения, подавления ВЧ шумов не удовлетворительно. Использовалась ширина окна - 1/25 с. При выборе уровня детектирования, использовалось то свойство, что амплитуда производной в R-зубце выше, чем в среднем по сигналу. В данной версии использовался уровень детектирования равный 75 % от максимума за последние 2 секунды. Это позволило сократить промежуточные вычисления, т.к. максимальное значение определяется при фильтрации производной. После определения участка с уровнем превышающий уровень детектирования, производился поиск локального максимума на данном участке. Найденную точку можно рассматривать как R-зубец QRS комплекса.

Тестирование алгоритма проводилось на персональном компьютере, как на ЭКГ записях, полученных на 12-канальном цифровом компьютерном электрокардиографе KARDi [28], так и на записях СМ ЭКГ «АннА». Точность определения R-зубца ЭКГ составляла 90-95 %, что не хуже других аналогичных частотно-временных методов анализа ЭКГ. Алгоритм использован в специализированном накопителе «Кардиокассета 2000» для индикации ЧСС и визуального контроля качества сигнала .

Анализ ВСР во временной области

Для визуального представления последовательности R-R интервалов применяется ритмограмм. Ритмограмма — график вариационного ряда межсистолических интервалов, у которого по оси ординат отложены значения продолжительности сердечного цикла, а по оси абсцисс порядковые номера цикла или время.

По виду ритмограммы возможно определить период изменения ритма, а так же сделать заключение о стационарности ритма на рассматриваемом участке.

Стандартом вводится параметр NN-интервал (normalo-normal), который определяется как все интервалы R-R между последовательными нормальными комплексами QRS, вызванные деполяризацией синусового узла. Анализ ВСР проводится на основе обработки массива NN-интервалов. Численно временной анализ проводится статистическими и графическими методами.

В отечественной кардиологии и функциональной диагностике получили широкое распространение собственные критерии оценки ВСР во временной области:

Moda (мс) - наиболее часто встречаемое значение среди всех NN-интервалов (пик гистограммы).

АМо (Амплитуда моды, мс) - доля кардиоинтервалов, соответствующая значению моды.

X (Вариационный размах, в %) - это разность между длительностью наибольшего и наименьшего R-R интервалов.

Для определения степени адаптации сердечно-сосудистой системы к случайным или постоянно действующим агрессивным факторам и оценки адекватности процессов регуляции Баевским Р. М. предложены ряд параметров, являющихся производными классических статистических показателей (индексы Баевского) [5,6]

ИВР определяет соотношение симпатической и парасимпатической регуляции сердечной деятельности. ПАПР отражает соответствие между уровнем функционирования синусового узла и симпатической активностью.

ВПР позволяет судить о вегетативном балансе: чем меньше величина ВПР, тем больше вегетативный баланс смещен в сторону преобладания парасимпатической регуляции. ИН отражает степень централизации управления сердечным ритмом.

Показатели RMSSD, NN50, pNN50 применяются для оценки коротковолновых колебаний и коррелируют с мощностью высоких частот.

SDSD (Standart deviation of differences between adjacent NN intervals), (мс) - стандартное отклонение разницы между соседними NN интервалами

Перечисленные величины зависят от длительности записи ритмограммы и от того, в какие часы суток и при каких условиях эта запись проводилась. Например, в норме в течение часа величина NN5o при физической нагрузке колеблется от 150 до 250, а во время сна - от 350 до 450. Поэтому для сопоставления различных данных необходимо осуществить определенную стандартизацию записи, то есть сопоставлять лишь данные, полученные за один и тот же период времени и в одни и те же часы суток. С этой точки зрения наиболее оправданным представляется сопоставление указанных величин, полученных за 24 часа наблюдения.

К геометрическим методам анализа ВСР относятся анализ гистограммы и скатетограммы.

Гистограмма — график сгруппированных значений NN интервалов, где по оси абсцисс откладываются их длительность, по оси ординат - количество или процент от общего числа. Стандарт определяет построение гистограмм в дискретном масштабе по оси абсцисс с шагом 1/128 секунды (7.8125 мс).

Предусмотрены численные характеристики для оценки гистограмм:

HRV triangular index - отношение совокупности плотности распределения к максимуму плотности распределения, т.е. отношение общего числа NN-интервалов к количеству интервалов с наиболее часто встречающейся длительностью (амплитуда моды).

TINN - (триангулярная интерполяция гистограммы NN-интервалов, "индекс Святого Георга", мс) - ширина основания треугольника, приближенного к гистограмме распределения NN-интервалов. Суть метода такова: гистограмма условно представляется в виде треугольника, величина основания b которого вычисляется по формуле: b=2A/h, где h - количество интервалов с наиболее часто встречающейся длительностью (амплитуда моды), А - площадь всей гистограммы, т.е. общее количество всех анализируемых интервалов R-R. Этот метод позволяет не учитывать интервалы R-R, связанные с артефактами и экстрасистолами, которые на гистограмме образуют дополнительные пики и купола, в то время как при оценке ВСР классическими статистическими показателями и индексами Баевского Р. М., артефакты и экстрасистолы существенно искажают действительную картину. Величина основания гистограммы косвенно отражает вариабельность ритма: чем шире основание, тем больше вариабельность ритма; напротив, чем оно уже, тем регулярнее ритм. Отечественными авторами предложено вычислять параметры ширины основного купола гистограммы, которые рассчитываются на пересечении уровней 1 и 5 % от общего количества интервалов и 5 и 10 % от амплитуды моды с контуром гистограммы. Такой расчет также позволяет исключить артефактные интервалы R-R.

Differential Index (мс) - отношение ширины гистограммы разности между соседними NN-интервалами, измеренной по выбранному уровню (обычно 1000 и 10000 для суточной записи).

Logarithmic Index - коэффициент а экспоненциальной кривой кхе, которая аппроксимирует гистограмму модуль разницы между соседними NN-интервалами.

Различают следующие типы гистограмм распределения ритма сердца:

- нормальная гистограмма, близкая по виду к кривым Гаусса, типична для здоровых людей в состоянии покоя;

- асимметричная - указывает на нарушение стационарности процесса, наблюдается при переходных состояниях;

- эксцессивная - характеризуется очень узким основанием и заостренной вершиной, регистрируется при выраженном стрессе, патологических состояниях.

Встречается также многовершинная гистограмма, которая обусловлена наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасистолия), а также множественными артефактами. Различают нормотонические, симпатикотонические и ваготонические типы гистограмм, по которым судят о состоянии вегетативной нервной системы.

Еще одним графическим методом анализа ВСР во временной области является скатетограмма. Скатетограмма (Lorenz plot) — это графическое изображение пар NN интервалов на двумерной координатной плоскости, по обеим осям которой отложены, соответственно, временные значения предыдущего и последующего интервалов. По скатетограмме можно косвенно следить о вариабельности ритма сердца: чем кучнее «облако» точек, тем меньше вариабельность ритма. По точкам, стоящим далеко от основной группы, можно судить о наличии артефактов и нарушений ритма.

СОМ компоненты для поддержки импорта-экспорта в стандарте SCP-ECG

Для поддержки стандарта SCP-ECG на уровне категории 3 в операционной системе Windows разработаны программные компоненты, выполненные по технологии Component Object Model (COM) [103, 48]. Данная технология обеспечивает независимость от языка программирования, повторное использование кода и гибкое управление версиями программного обеспечения. Главным принципом этой архитектуры является требование поддержки компонентами определенных строго установленных наборов функций - интерфейсов. Для применения разработанных компонент необходимо создать приложение на языке программирования с поддержкой СОМ-технологии (практически все современные компиляторы для среды Windows).

Разработаны следующие компоненты:

1. Компонент представления данных SCPECGData, обеспечивающий доступ к информации посредством функций СОМ-интерфейса. Параметров функций являются структуры данных стандарта SCP-ECG.

2. Компонент кодирования и сжатия SCPECGCodec, преобразующий разнородные данные в единую последовательность секций согласно стандарту SCP-ECG, а также осуществляющий сжатие и контроль целостности информации.

3. Транспортный компонент SCPECGTransport, отвечающий за установление соединения, передачу информации и работу с физическим уровнем. В его качестве может выступать RS-232C с протоколом передачи XMODEM или дисковый файл.

4. Компонент-оболочка SCPECG для автоматизации инициализации и стыковки вышеперечисленных интерфейсов.

При инициализации компонента-оболочки SCPECG, последний связывает и настраивает внутренние компоненты SCPECGData, SCPECGCodec и SCPECGTransport. Компоненту представления данных передается уровень совместимости стандарта, подмножество информации для передачи, частота оцифровки и точность представления ЭКГ, настройка таблицы кодировки национального языка и т.д. Компонент кодирования и сжатие позволяет выбрать тип сжатия. Если выбран режим «высокой компрессии», дополнительно необходимо передать данные о репрезентативном комплексе и опорные точки для ЭКГ. Для этого используется стандартный интерфейс IStream, делающий независимым от формата данных приложения представление информации. Транспортному компоненту передаются параметры соединения, источник и получатель информации. По окончании настройки, заполняется компонент SCPECGData в соответствии с секциями SCP-ECG, а затем переводится в режим передачи данных. Дальнейшее функционирование происходит в фоновом режиме. Нижележащий уровень кодирования и сжатия SCPECGCodec выполняет преобразование данных в последовательный поток. По окончании -вызывается функция передачи транспортного уровня. SCPECGTransport в фоновом режиме осуществляет установление соединения, контроль и передачу информации. После завершения или невозможности передачи, SCPECGData выставляет соответствующий флаг и вызывает заранее указанную функцию пользователя. Прием данных компонентом SCPECGTransport также осуществляется в фоновом режиме. При успешном окончании, принятые данные направляются в вышележащий уровень -SCPECGCodec, где они декодируются. После декодирования данные передаются в объект SCPECGData, который заполняет свои структуры данных и вызывает пользовательскую функцию завершения. Приложение может получить интересующую его информацию из объекта SCPECGData. На Рис.31 представлена организация обмена данными по стандарту SCP-ECG. Разделением реализации стандарта SCP-ECG на 3 компонента достигается гибкость в использовании и модификации. Например, возможно вносить дополнения в компонент кодирования и сжатия, не затрагивая другие, а заменой транспортного компонента обеспечить поддержку отличного от XMODEM транспортного протокола и абстрагироваться от реальной аппаратуры.