Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы тревожной сигнализации эпизодов фибрилляции предсердий в условиях активной жизнедеятельности пациента 12
1.1. Актуальность решения проблемы своевременного выявления эпизодов фибрилляции предсердий 12
1.2. Проблемы мониторинга и контроля сердечного ритма в режиме реального времени 15
1.3. Проблемы мониторинга и контроля сердечного ритма в условиях активной жизнедеятельности 19
1.4. Проблемы информационного сопровождения для удаленного мониторинга фибрилляции предсердий 26
1.5. Постановка цели и задач исследования 29
Глава 2. Метод и система удаленной тревожной сигнализации фибрилляции предсердий 31
2.1. Концепция оперативной удаленной тревожной сигнализации фибрилляции предсердий 31
2.2. Формирование комплекса диагностически значимых показателей для выявления эпизодов фибрилляции предсердий 42
2.3. Метод удаленного мониторинга ЭКГ сигнала в реальном режиме времени на предмет обнаружения фибрилляции предсердий 46
2.4. Диагностики эпизодов фибрилляции предсердий в условиях активной жизнедеятельности пациента 55
2.5. Выводы к главе 2 62
Глава 3. Алгоритмы обработки и анализа ЭКГ сигналов для выявления эпизодов фибрилляции предсердий 64
3.1. Анализ факторов, влияющих на эффективность обработки ЭКГ сигналов 65
3.2. Этапы обработки ЭКГ сигнала для выявления эпизодов ФП 68
3.3. Предварительная фильтрация ЭКГ сигналов 71
3.4. Алгоритм выделения характерных точек ЭКГ сигнала 75
3.5. Алгоритм детектирования эктопических аритмий 81
3.6. Формирование комплекса диагностически значимых показателей для выявления эпизодов фибрилляции предсердий 86
3.7. Анализ и обработка ЭКГ сигналов для различения фибрилляции – трепетания предсердий 91
3.8. Разработка решающих правил и критериев классификации 97
3.9. Вывод к главе 3 102
Глава 4. Техническая реализация и экспериментальные исследования 103
4.1. Разработка носимого устройства для регистрации биомедицинских сигналов 103
4.2. Разработка мобильного приложения для носимой системы удаленного мониторинга состояния пациента с фибрилляцией предсердий 108
4.3. Результаты экспериментальной апробации 116
4.3.1. Результаты апробации на базе верифицированных записей 116
4.3.2. Клиническая апробация 119
4.4. Вывод к главе 4 123
Заключение 125
Перечень сокращений и условных обозначений 127
Список использованной литературы 128
- Проблемы мониторинга и контроля сердечного ритма в условиях активной жизнедеятельности
- Диагностики эпизодов фибрилляции предсердий в условиях активной жизнедеятельности пациента
- Формирование комплекса диагностически значимых показателей для выявления эпизодов фибрилляции предсердий
- Клиническая апробация
Введение к работе
Актуальность темы
Фибрилляция предсердий (ФП) является одним из распространенных видов нарушений сердечно-сосудистой системы, приводящих к ишемии сосудов сердца и головного мозга. Распространенность ФП среди населения увеличивается с возрастом: 0,5 % в возрасте 50-59 и более 9 % у 80-89 летних. В настоящее время существуют различные методы диагностики ФП, такие как, электрокардиография, эхокардиография. Наиболее широко применяемым методом в клинических условиях является суточное или многодневное холтеровское мониторирование (ХМ), результаты которого используются для разработки тактики лечения и подведения лечебных средств ФП. Однако, часто возникает необходимость в удаленном мониторинге в онлайн режиме состояния здоровья пациентов, которые находятся вне лечебного учреждения и продолжают наблюдаться у врача, для оказания им экстренной медицинской помощи при обострении заболевания. В процессе длительного мониторинга лечащий врач может получить подробную информацию о текущем состоянии пациента, динамике изменения состояния пациента. При частом повторении критических состояний у пациента, врач принимается решение об оказании экстренной медицинской помощи.
При ФП симптомы заболевания не всегда ощущаются пациентом. Поэтому пациенту сложно идентифицировать факт нарастания ФП. Для диагностики ФП применяются различные методы и алгоритмы выявления эпизодов ФП, обусловленных нерегулярностью частоты сердечных сокращений (ЧСС) и присутствием мелких f волн вместо P волн. В основе признаков для диагностики ФП используются показатели ЭКГ сигнала, отражающие появление спонтанных возбуждений в миокарде предсердий. Очевидно, что комплексирование диагностически значимых показателей (ДЗП) повысит точность выявления эпизодов ФП и позволит своевременно информировать врача о нарастании фибрилляции предсердий.
Эпизоды ФП могут наступать внезапно и продолжаются от нескольких секунд до нескольких часов. Метод ХМ не позволяет выявлять эпизоды ФП в режиме реального времени, так как он использует отложенную обработку ЭКГ сигнала. В настоящее время разработаны носимые системы для экспресс – диагностики ФП, предназначенные для использования в домашних условиях. В числе таких устройств AliveCor, Qardio, Apple Heart Study, AfibAlert AF Monitor (США), Zenicor (Швеция), MyDiagnostick ECG recorder (Нидерланды), CardioQvark (Россия). Они предназначены для оценки текущего состояния пациента, но не обеспечивают достоверность выявления эпизодов ФП в условиях активной жизнедеятельности, не позволяют изучать процесс развития заболевания. Применение системы удаленного мониторинга, позволяющей в режиме реального времени выявлять у пациента эпизоды ФП в условиях его активной жизнедеятельности, обеспечивает возможность пациенту под наблюдением врача контролировать свое здоровье вне лечебного учреждения, а
лечащему врачу – получение необходимой информации для оказания пациенту эффективной медицинской помощи, в том числе в экстренных ситуациях.
Цель исследования: Разработка метода и носимой системы тревожной сигнализации в режиме реального времени эпизодов ФП у пациента при его активной жизнедеятельности вне лечебного учреждения.
Объектом исследования является система длительного непрерывного мониторинга сердечного ритма пациента с ФП вне лечебного учреждения.
Предметом исследования являются компоненты информационного,
методического, инструментального и программно-алгоритмического
обеспечения системы удаленного мониторинга и выявления в режиме реального времени эпизодов ФП у пациента.
Задачи исследования
-
Анализ факторов, влияющих на эффективность выявления эпизодов ФП у пациента вне лечебного учреждения.
-
Разработка концепции построения системы удаленной тревожной сигнализации в режиме реального времени эпизодов ФП.
-
Разработка метода и алгоритма удаленного непрерывного мониторинга состояния пациента с ФП в режиме реального времени.
-
Разработка метода обработки ЭКГ сигнала, комплекса ДЗП, решающих правил и критериев для выявления эпизодов ФП.
-
Экспериментальная апробация разработанного метода и носимой системы с использованием базы верифицированных записей и в клинических условиях на пациентах с ФП.
Новые научные результаты
-
Концептуальная модель системы удаленного непрерывного мониторинга состояния пациента с ФП, обеспечивающая интеллектуальный мониторинг состояния здоровья пациента по динамике показателей сердечного ритма для выявления в режиме реального времени эпизодов ФП.
-
Метод и алгоритм удаленного мониторинга ЭКГ сигнала, методы анализа и обработки ЭКГ сигнала, обеспечивающие выявление и тревожную сигнализацию в режиме реального времени эпизодов ФП в условиях активной жизнедеятельности пациента вне лечебного учреждения.
-
Модифицированный комплекс показателей, обеспечивающий выявление эпизодов ФП при трепетании предсердий и чередующихся предсердных и желудочковых экстрасистолах. Комплексирование диагностически значимых показателей ДЗП для повышения достоверности выявления эпизодов ФП.
-
Диагностически значимые показатели и динамические гистограммы распределения «Частота эпизодов ФП», «Продолжительность эпизодов ФП», позволяющие оценить динамику состояния пациента и развития заболевания, отслеживать эффективность оказания медицинской помощи с использованием системы удаленного мониторинга состояния для нормализации сердечного ритма пациента в режиме реального времени.
Методы исследования
В работе использованы методы системного анализа, математического моделирования и математической статистики, методы анализа и обработки сигналов и данных, метод объектно-ориентированного программирования.
Теоретическая и практическая значимость работы
Теоретическая значимость результатов работы заключается в развитии теории построения телемедицинских систем диагностического назначения, методов и инструментальных средств длительного удаленного непрерывного мониторинга и выявления в режиме реального времени нарушений сердечного ритма, методов тревожной сигнализации об обострении заболевания по динамической гистограмме распределения продолжительности и частоты появления эпизодов ФП, методов обработки и анализа биомедицинских сигналов, комплексирования ДЗП для повышения достоверности выявления эпизодов ФП, дифференциации фибрилляции-трепетания предсердий, в условиях чередующихся экстрасистол.
Практическая значимость результатов работы заключается в разработке алгоритмов работы системы онлайн удаленного мониторинга состояния пациента с ФП, алгоритмов анализа и обработки биомедицинских сигналов, инструментального и программного обеспечения носимого устройства пациента и мобильного приложения для оценки текущего состояния пациента по регистрируемому сигналу, экспериментальной апробации предложенных технических решений.
Научные положения, выносимые на защиту
Для разработки системы удаленного мониторинга сердечного ритма и тревожной сигнализации в режиме реального времени эпизодов ФП в условиях активной жизнедеятельности пациента, необходимо:
Использование методов и алгоритмов выявления ФП, основанных на комплексирование показателей;
Использование алгоритма интеллектуального мониторинга сердечного ритма, заключающегося в оценке комплекса ДЗП при появлении основных признаков ФП;
Использование методов снижения уровня миографической помехи и артефактов за счет перевода пациента в состояние покоя при возрастании отношения сигнал/помеха;
Удаление из анализируемого в скользящем окне сигнала кардиоциклов эпизодов эктопических аритмий (экстрасистолии) и трепетания предсердий;
- Использование многоуровневой архитектуры системы мониторинга
сердечного ритма для повышения автономности выявления эпизодов ФП
носимым компьютером пациента и надежности работы всей системы.
Апробация результатов работы
Основные результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международной конференции IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (СПб, 2018
г.), международном конгрессе по электростимуляции и клинической
электрофизиологии сердца (СПб, КАРДИОСТИМ 2016, 2018 гг.), научно-
технических конференциях СПбНТОРЭС им. А.С. Попова (СПб, 2015 – 2017
гг.), XXX Всероссийской научно-технической конференции студентов,
молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и
экологические системы и робототехнические комплексы» (Рязань,
БИОМЕДСИСТЕМЫ – 2017 г.), международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (Тамбов, 2016 – 2017 гг.), ежегодной всероссийской школе – семинаре «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине» (Саратов, 2015 г.).
Внедрение результатов работы.
Основные результаты получены в рамках гранта РФФИ № 16-07-00599 «Модели, методы и система интеллектуального телемедицинского мониторинга состояния здоровья человека и прогнозирования обострения заболеваний».
Разработанные в рамках исследования метод и алгоритм выявления эпизодов ФП внедрены в практику научных исследований ЗАО «ИНКАРТ». Метод, алгоритм и носимая система для удаленного мониторинга сердечного ритма и тревожной сигнализации в режиме реального времени эпизодов ФП внедрены и используются в практике научных исследований Национального Медицинского Исследовательского Центра им. В.А. Алмазова.
Публикации по теме исследования
По теме диссертации опубликовано 25 научных работ, из них 5 статьей в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК, 3 статьи – в изданиях Scopus, 7 – в трудах международных научных и научно-технических конференций, 7 – в трудах всероссийских научно-технических конференций, получены 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 104 наименования. Основное содержание диссертации изложено на 138 листах, содержит 56 рисунков, 5 таблиц.
Проблемы мониторинга и контроля сердечного ритма в условиях активной жизнедеятельности
Для выявления ФП разработаны различные системы мониторинга и контроля сердечного ритма с использованием: 1) электрокардиограммы; 2) имплантируемой (интракардиальная) электрокардиографии; 3) фотоплетизмограммы.
Для диагностики ФП применяют стандартную ЭКГ в 12 отведениях. При ФП, ритм желудочковых сокращений нерегулярный, что выражается в разных интервалах сердечных сокращений, комплексы имеют неизмененный вид. Это объясняется различной проводимостью предсердно-желудочкового узла, который пропускает импульсы с предсердий к желудочкам. Ритм желудочковых сокращений также может быть правильным при сочетании с полной AB-блокадой (называемый синдромом Фредерика). Мерцание предсердий могут быть норм-, бради-, и тахи- систолической формой в зависимости от ЧСС.
Наиболее интересным способом для диагностики является исследование предсердечной активности сердца. В норме мышечные волокна предсердий возбуждаются из синусно-предсердного узла и сокращаются согласованно. При ФП возбуждение движется в предсердиях по одному или нескольким кругам и не может остановиться самостоятельно, так, называемый механизм «повторного входа волны возбуждения». На ЭКГ сигнале появляются беспорядочные волны возбуждения f, имеющие различную форму и амплитуду вместо волны P. Частота волны f равна 350-700 удар в минуту. Однако f волны имеют малую амплитуду, и предсердечная активность перекрывает на желудочковую часть. Для анализа и обработки предсердечной активности сердца при ФП требуется интенсивное вычисление и ресурсы для хранения данных. Этот метод не подходит к регистрации в течение длительного времени. На клинической практике обычно используется холтеровское мониторирование для диагностирования на протяжении суток путем записи ЭКГ с помощью небольшого портативного регистратора. Однако при пароксизмальной форме, ФП является бессимптомной, несколько эпизодов ФП не будет обнаружено. Кроме того, использование таких устройств не удобно в повседневной деятельности.
Второй метод – представлен метод интракардиальной электрокардиографии (ИКЭ) (Intracardiac Electrogram). Для регистрации ИКЭ используются два электрода, при котором, один из них имплантируется в сердце. ИКЭ позволяет врачу при регистрации предсердечной активности с помощью катетера через крупные вены в предсердие. При этом ИКЭ показывает локальный фронт волны деполяризации и реполяризации. Амплитуда ИКЭ больше, чем амплитуда ЭКГ в 10 раз. Кроме того, амплитуда, частотная составляющая и форма ИКЭ зависят от места расположения электродов, ЧСС, состояния, дыхания и т.д. При ФП ИКЭ имеет малую амплитуду, и форма также изменяется по сравнению при норме. Спектральная когерентность между ИКЭ, регистрируемыми с двух отдельных предсердечных мест уменьшается по сравнению с другими предсердечными ритмами. Анализ ИКЭ используется для диагностирования процедуры терапевтических вмешательств.
Третьим методом является фотоплетизмограмма (ФПГ). Существуют методы для мониторинга ФП, при которых используется ФПГ. ФПГ – метод регистрации кровяного потока с использованием источника инфракрасного или светового излучения и фоторезистора или фототранзистора. Метод ФПГ позволяет определить степень поглощения мощности световой волны, обусловленной увеличенным кровенаполнением ткани после завершения систолы и уменьшенным во время диастолы. А поскольку в конце систолы в микрососудах преобладает артериальная кровь, то имеются все основания утверждать, что оксиметр регистрирует сатурацию именно артериальной крови. Пульсирующая кривая, отражающая изменение кровенаполнения микрососудов, носит название ФПГ (Рис. 1.2).
В пульсовой оксиметрии для измерения сатурации кислорода крова используется красный и инфракрасный свет со соответствующими длинами частот 660нм и 925-940нм. Свет, абсорбирующийся проходит через ткань и кровь может быть разделен на две составляющие: постоянная и переменная.
Постоянная составляющая образуется вследствие абсорбции света кожей и ткани и другими тканями, а также не пульсирующим объемом крови. Переменная составляющая отражает абсорбцию света пульсирующим потоком крови.
ФПГ показывает изменение объема кровотока. Существуют два типа оптического датчика: передаваемый и отражательный (Рис. 1.3).
По сравнению с вышесказанными методами, характеризующие электрическую активность сердца, метод ФПГ характеризует деятельность системы периферического кровообращения. ФПГ позволяет определить моменты нарастания ФП. ФПГ является неинвазивным методом, при котором, сигнал регистрируется с пальца или на запястье.
Однако с учетом мониторинга и контроль сердечного ритма в условиях активной жизнедеятельности в режиме реального времени задача анализа и обработки сигналов для оценки состояния пациента осложняется из-за влияния различных факторов.
Во-первых, в условиях активной жизнедеятельности регистрируемые биомедицинские сигналы искажается различным источниками шума и помехи, такие как, двигательные артефакты, миографические помехи. Спектр шума в некоторых случаях совпадает со спектром биомедицинского сигнала (Рис. 1.4) и выдается ложная тревога сигнализации при превышении уровня помехи, т.е. при низком уровне сигнал / шум. Эта проблема во всяких случаях намного затрудняет обработку и анализ сигнала, и, в частности, выявление ФП при мониторировании ЭКГ сигнала. Во-вторых, при активной жизнедеятельности под различным видам активности так и, эмоциональной нагрузкой пациента, как известно, возможно возникает аритмия. Проблема возникновения аритмии при физической активности была учтена и оценена в работе [69].
Для выявления эпизодов ФП были разработаны различные алгоритмы и методы, которые обуславливаются вышесказанными признаками нарастания ФП по ЭКГ сигналу: 1) на основе нерегулярности RR интервалов; 2) на основе отсутствие P волн во всех отведениях и присутствие f – волн различной формы и амплитуды вместо P волн, которые лучше регистрируются на ЭКГ сигнала II, III, V1, V2 и aVR отведений и обусловлены хаотичной генерацией импульсов области предсердий, вызывающих неравномерное сокращение миокарда; 3) на основе комбинации двух этих признаков (нерегулярность RR интервалов, отсутствие P волн и присутствие f – волн). Другие методы по АД или ФПГ сигналам обусловлены на основе нерегулярности пульсов (таблица 1.2).
Диагностики эпизодов фибрилляции предсердий в условиях активной жизнедеятельности пациента
В медицинской практике сегодня широко используются методы диагностики нарушений сердечного ритма, в том числе ФП, обеспечивающие высокую точность и достоверность выявления ФП и желудочков. Эти методы предназначены для обследования пациента в лечебном учреждении и обеспечивают чувствительность и специфичность диагностики не менее 95%. Столь высокая чувствительность и специфичность метода диагностики обусловлена в первую очередь качественным съемом и регистрацией ЭКГ сигнала, низким уровнем миографических помех и двигательных артефактов. Можно сказать, что съем и регистрация ЭКГ сигнала осуществляются в идеальных условиях. Однако пациент с нарушениями сердечного ритма проходит обследование в лечебном учреждении ограниченное время, его жизнедеятельность не ограничивается только стенами лечебного учреждения. После выписки из лечебного учреждения пациент продолжает вести активную жизнедеятельность, и он не застрахован от случаев появления опасных для жизни нарушений сердечного ритма вне лечебного учреждения. Для повышения качества жизни пациента и оказания эффективной медицинской помощи важно знать, как часто у пациента с нарушениями сердечного ритма имеют место эпизоды ФП, как меняется продолжительность эпизодов ФП, какова динамика частоты и продолжительности эпизодов ФП, как связаны эпизоды ФП с влиянием каких-то факторов. Поэтому большое значение приобретает вопрос удаленного мониторинга и контроля сердечного ритма пациента, выявления эпизодов ФП, получения детальной информации о динамике нарушений сердечного ритма и оказания экстренной медицинской помощи при резком обострении заболевания. Однако возникает проблема обеспечения высокой точности и достоверности диагностики ФП пациента при мониторинге сердечного ритма в условиях активной жизнедеятельности пациента вне лечебного учреждения.
Проблема диагностики ФП вне лечебного учреждения обусловлена тем, что при активной жизнедеятельности, во-первых, имеет место значительные миографические помехи, в том числе регистрируемые и при грудных отведениях, а также двигательные артефакты. Во-вторых, важными признаками нарушения сердечного ритма являются повышение ЧСС, повышение ВСР и дисперсии ВСР. А в условиях активной жизнедеятельности у любого человека, в том числе с отсутствием патологии сердечного ритма, при увеличении физической нагрузки будет иметь место увеличение ЧСС. Следовательно, разрабатываемый метод и система удаленного мониторинга сердечного ритма пациента и выявления эпизодов ФП должны различать, чем обусловлено повышение ЧСС – нарушением сердечного ритма или увеличением физической нагрузки, а также обеспечить высокую точность и достоверность выявления эпизодов ФП при значительных уровнях миографических помех и двигательных артефактов.
При развитии эпизодов ФП наблюдается повышение ЧСС, ВСР и дисперсии ВСР (ДВСР), появление вместо P зубца ЭКГ сигнала и f-волн с частотой от 3 до 10 Гц, обусловленных спонтанным возбуждением предсердий. При мониторинге сердечного ритма пациента вне лечебного учреждения, например, дома, в условиях физической активности пациента, значительно возрастает мощность миографической помехи и двигательных артефактов. Поэтому для повышения точности выявления эпизодов ФП необходимо использовать: - комплексирование показателей, значимых для диагностики ФП; - использование алгоритмов обработки и анализа ЭКГ сигнала, которые позволят снизить уровень миографических помех и артефактов двигательной активности. Точность выявления эпизодов ФП в первую очередь зависит от качества регистрируемого ЭКГ сигнала. Снижение уровня помех и артефактов для дальнейшей обработки ЭКГ сигнала с использованием цифровой фильтрации не дает значимого эффекта, так как спектр помех и артефактов находится в том же частотном диапазоне, что и ЭКГ сигнала. Поэтому в условиях физической активности пациента необходимо использовать нетрадиционные подходы, которые позволили бы снизить уровень помех и артефактов.
Для повышения достоверности выявления эпизодов ФП за счет снижения уровня помех и артефактов предлагается следующий алгоритм обработки ЭКГ-сигнала (Рис. 2.11).
Миографическая помеха и артефакты двигательной активности не влияют на точность оценки временных характеристик ЭКГ сигнала – ЧСС, ВСР и ДВСР. Поэтому в процессе обработки ЭКГ сигнала в режиме реального времени осуществляются следующие процедуры:
Модуль 1. Формирование скользящего окна ЭКГ сигнала;
Модуль 2. Выделение R зубцов ЭКГ сигнала с использованием алгоритма Пан-Томпкинса;
Модуль 3. Оценка ЧСС, ВСР и ДВСР;
Модуль 4. Оценка уровня физической активности по показаниям акселерометров;
Модуль 5. Сравнение ЧСС, ВСР и ДВСР с показателями индивидуальной нормы для текущего УФА пациента;
Модуль 6. Задание идентификатора продолжения или прекращения удаленного мониторинга сердечного ритма пациента;
Модуль 7. Условный блок, обеспечивающий продолжение или прекращение мониторинга сердечного ритма по значению идентификатора;
Модуль 8. При текущих значениях ЧСС, ВСР и ДВСР ниже пороговых значений продолжается дальнейший мониторинг сердечного ритма, при превышении перечисленных показателей пороговых уровней, что означает наличие подозрения на появление эпизода ФП, осуществляется переход к процедуре оценки уровня помех;
Модуль 9. Оценка уровня миографических помех и артефактов;
Модуль 10. При уровне помех и артефактов ниже порогового уровня, что означает хорошее качество регистрируемого ЭКГ сигнала, осуществляется переход к дальнейшей обработке ЭКГ сигнала, выявления эпизодов экстрасистолии (ЭС) и ТП, оценке комплекса ДЗП для выявления эпизодов ФП (модуль 11). Этот модуль будет подробно представлен на Рис. 2.12;
Модуль 12. Формирование сигнала оповещения пациента о подозрении на наличие эпизода ФП при превышении уровня миографических помех и артефактов порогового уровня.
Модуль 13. Выполнение пациентом режима покоя в течение 2 – 3 минут (снять физическую нагрузку, присесть или прилечь) и осуществляется переход к модулю 7.
Таким образом, при появлении подозрений на наличии эпизодов ФП у пациента и значительном уровне миографических помех и двигательных артефактов пациент оповещается о необходимости снятия физической активности и пребывания в состоянии покоя в течение небольшого времени для качественного съема ЭКГ сигнала с целью повышения достоверности диагностики эпизода ФП.
Нарушения сердечного ритма, в частности ФП, часто сопровождаются ТП и чередующимися эпизодами ЭС.
Для повышения точности выявления эпизодов ФП необходимо выявлять чередующиеся эпизоды ТП и ЭС и удалять их из последовательности анализируемых кардиоциклов.
При эпизодах ЭС появляются от одного до четырех коротких кардиоциклов, которые необходимо удалить из дальнейшего обработки и анализа с целью оценки ДЗП ФП. Выявление эпизодов ЭС основано на оценке в скользящем окне среднего значения продолжительности кардиоциклов без ЭС (модуль 1, Рис. 2.11), выявлении кардиоциклов (модуль 2), продолжительность которых в N раз меньше среднего значения продолжительности кардиоциклов (N = 1,6 – 2,0), определении количества кардиоциклов с ЭС (модуль 3, Рис. 2.12) и количество повторяющихся экстрасистол (модуль 4, Рис. 2.12).
Формирование комплекса диагностически значимых показателей для выявления эпизодов фибрилляции предсердий
Эпизоды ФП характеризуются совокупностью признаков и для повышения точности и достоверности их выявления необходимо использовать комплексирование ДЗП. Как было отмечено в разделе 2 для повышения точности и достоверности диагностики эпизодов ФП необходимо оценивать следующие показатели: ВСР (размах ЧСС, дисперсия ЧСС, среднее значение ЧСС), вариабельность TQ сегментов с учетом исключения видов аритмий, не связанных с ФП. На Рис. 3.13 представлен алгоритм формирования комплекса ДЗП с исключением видов аритмий, не связанных с ФП.
Размах ВСР dRR, среднее значение ВСР RRmean и дисперсия ВСР disRR вычисляются по формулам: где RRmax, RRmin - соответственно, максимальное и минимальное значения ВСР, NB - общее количество кардиоциклов после удаления эктопических аритмий.
Для выявления присутствия f волны на ЭКГ сигнале осуществляется синхронизация TQ сегментов. Здесь производится интерполяция по максимальной продолжительности TQ сегментов. На Рис. 3.14 представлено накопление TQ сегментов в случае нормального синусового ритма и ФП.
Для оценки вариабельности TQ сегментов в работе [34] предложен метод определение числа точек пересечения адаптивной прямой линии с TQ сегментами рассматриваемого фрагмента с учетом исключения высокочастотной составляющей ЭКГ сигнала. В работе [35] предложен метод вычисления вейлет - энтропии TQ сегментов и сравнение уровней энтропии при наличии помех, норме и ФП. Для оценки вариабельности TQ сегментов мы предлагаем оценивать Эвклидово расстояние между интересующим TQ сегментом и средним TQ сегментом. Рис. 3.13. Алгоритм формирования комплекса ДЗП с исключением аритмий.
Эвклидово расстояние между вектором p и q представляет собой длину отрезка их присоединения. В декартовой координате, если p = ( p1, p2,..., pn ) и q = ( q1,q2,...,qn) – две точки в n-мерном эвклидово пространстве, тогда расстояние (d) между p и q векторами вычисляется по формуле Пифагора:
В соответствии с этим определением вычисляем следующее отношение между интересующим TQj сегментом и усредненным TQ сегментом.
De = Отношение De часто используется для оценки отклонения значений физической величины в множестве их средних значений. Повышенное значение De отражает отклонение рассматриваемого TQ сегмента относительно усредненного TQ сегмента, так и, увеличение изменчивости TQ сегментов по интересующему фрагменту ЭКГ сигнала.
Для оценки нарастания ФП, вычисляется следующее отношение: где, ND D - число значений De, превышающих пороговое значение ф; Оф пороговое значение корреляции TQ сегментов; iVg - общее количество кардиоциклов после удаления эктопических аритмий.
Если VarDe превышает пороговое значение, это отражает вариабельности TQ сегментов в рассматриваемом фрагменте ЭКГ сигнала. Пороговые значения будем рассматривать в разделе 3.8.
Сопоставим комплекс показателей 1 = {PВСР, PTQ}, где PВСР = {dRR, RRmean, disRR} и PTQ = {De, VarDe}. Если эти показатели превышают значения порога \, то эпизод подозревается как эпизод ФП.
Разработанный метод оценки TQ сегментов обладает следующими преимуществами по сравнению со сказанными методами.
Требуется низкая емкость вычисления (low-cost computing);
Снижение влияния помех при оценке вариабельности TQ сегментов, повышение помехоустойчивости за счет оценки усредненного значения TQ сегментов и нормировки;
Не требуется предусмотренное пороговое значение.
На Рис. 3.15 и 3.16 представлены, соответственно, ВСР и вариабельность TQ сегментов с исключением эктопических аритмий, сигнала 08215 из базы данных MIT BIH AF Database в норме и ФП.
Таким образом, нами разработан алгоритм формирования комплекса ДЗП. Для повышения эффективности и достоверности выявления эпизодов ФП необходимо учитывать и оценивать комплекс показателей с учетом исключением видов аритмий, не связанных с ФП. Разработанный алгоритм и метод вычисления комплекса ДЗП обеспечивает повышение эффективности и применимость для удаленной тревожной сигнализации благодаря низкой емкости и аппаратному ресурсу вычисления.
Клиническая апробация
Нами была проведена клиническая апробация в Национальном Медицинском Исследовательском Центре им. В.А. Алмазова под наблюдением врача в отделениях реанимации и хирургии. Для оценки эффективности разработанных алгоритмов выявления эпизодов ФП сигналы регистрировались у различных пациентов с пароксизмальной и постоянной ФП, у пациентов в ходе проведения операционной процедуры (по методу абляции легочных вен, радиочастотной абляции) и после операции. Тестирование было проведено на 31 пациенте (женщины и мужчины с возрастом от 40 до 80 лет): 8 пациента с постоянной ФП и 18 пациентов с пароксизмальной ФП, 1 пациент после операции, 4 пациента с ТП. В том числе, у трех первых пациентов ЭКГ сигнал регистрировался в палатах (как при домашних условиях), а остальные записи были проведены в ходе операции с продолжительностью регистрации сигналов от 1,5 часов до 4 часов. Пациенты диагностировались с атеросклеротическим кардиосклерозом и гипертонией, сахарным диабетом как основной диагноз с осложнением ФП. В домашних условиях эпизоды ФП могут возникать внезапно днем или ночью. Эпизоды ФП у пациентов могут возникать при проведении операции из-за эффекта психологического страха или белого халата. Поэтому нами были проведены исследования для большинства пациентов в ходе операции с использованием разработанной носимой системы по рекомендации врача.
В ходе исследования была апробирована носимая системы для непрерывного мониторинга состояния пациента с ФП с участием врачей и пациентов. Протокол исследования был одобрен этическим комитетом НМИЦ им. В.А. Алмазова.
Для оценки эффективности алгоритма работы системы вычислялись показатели по формуле 4.2, характеризующие способность выявления эпизодов ФП и нормы.
(4.2) где KD1 – показатель, характеризующий положительные результаты выявления эпизодов ФП, TD1 – количество эпизодов ФП, определяемых с помощью носимой системы, TФВ1 – время фиксации эпизодов ФП под наблюдением лечащего врача, KD2 – показатель, характеризующий положительные результаты определения эпизодов нормы, TD2 – количество эпизодов нормы, определяемых с помощью носимой системы, TФВ2 – время фиксации эпизодов нормы под наблюдением лечащего врача.
Сложность исследования заключалась в том, что у пациентов с пароксизмальной ФП, которые находятся в палатах не всегда появляются эпизоды при регистрации. При регистрации ЭКГ сигналов во время операции влияние операционной процедуры хирурга сказались на результаты исследования (процесс возбуждении в ходе операции по методу абляции легочных вен, радиочастотная катетерная абляция), движение пациента, тремор. Кроме того, пациенты могли страдать несколькими другими сердечными заболеваниями, такие как, фибрилляции – трепетание желудочков, блокада АВ – узла и т.д.
В ходе проведения экспериментальных исследований регистрировались ЭКГ сигналы II – отведения, чтобы лучше выявить появление f – волн на ЭКГ сигнале. Эпизоды ФП фиксировались под наблюдением лечащего врача по монитору ЭКГ сигнала 3-х отведений (I, II, III отведения), так и интракардиальной электрокардиограммы. У 70 % пациентов, которые проходили в операцию, возникала аритмия (эпизоды ФП), разработанный нами алгоритм показал точность выявления эпизодов в этих случаях до 100 %. Алгоритм показал точность диагностики 100 % при переходе от ФП в норму при восстановлении синусового ритма у пациента, и наоборот при продолжительности эпизодов ФП от 30 сек до нескольких часов (при постоянной ФП или персистирующей ФП). На Рис. 4.9 представлены результаты исследования на пациентах при нарастании эпизодов ФП и при успешном восстановлении синусового ритма у пациента с пароксизмальной ФП (Рис. 4.10). Соответственно, на экране отображается текущий ритм сердца, комплекс ДЗП для выявления эпизодов ФП и текущее состояние пациента. При нарастании эпизодов ФП будет выдаваться на экране AF Episode (Рис. 4.9), при нормальном синусовом ритме будет Non AF Episode (Рис. 4.10), т.е., на ЭКГ сигнале снова появляется P волна после успешного восстановления синусового ритма.
В итоге полученные результаты выявления эпизодов ФП под наблюдением врача – специфичность, чувствительность и точность выявления ФП по всем записям составили соответственно, 93 %, 95 % и 93,5 %. ДЗП ЭКГ сигналов сохраняются в памяти смартфона для анализа динамики изменения состояния пациента во время наблюдения и пересмотра ЭКГ сигнала для выработки заключения о состоянии пациента, а также отправляются далее на СЛУ (Рис. 4.11).
Таким образом, результаты экспериментальной апробации показали, что разработанный алгоритм обеспечил достаточно высокую точность диагностики ФП в условиях повседневной жизнедеятельности, так и в клинических условиях. Это позволяет пациенту и лечащему врачу отслеживать состояние здоровья пациента в режиме реального времени с использованием носимой системы. Разработанная система обеспечивает возможность комплексной диагностики с применением телемедицинской технологии для удаленного длительного непрерывного мониторинга состояния пациента с ФП.