Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние проблемы регистрации параметров, характеризующих функциональное состояние клапана аорты 7
1.1 Существующие методы диагностики функции клапана аорты 7
1.2 Перспективные направления диагностики функции клапана аорты . 11
Глава 2. Разработка способа диагностики 17
2.1 Обоснование информационной достаточности в выборе количества регистрируемых сигналов 17
2.2 Выбор критериев регистрации фаз напряжения и быстрого изгнания 24
2.3 Связь между основными медико-биологическими параметрами
2.4 Математические способы определения минутного, ударного и фазовых объёмов сердца по длительностям фаз сердечного цикла 32
2.5 Способ диагностики функции клапана аорты
2.5.1 Фаза напряжения клапана аорты S -L 43
2.5.2 Фаза открытия клапана аорты L—j 44
Выводы к главе 2 49
Глава 3. Разработка алгоритма оценки функционирования клапана аорты
3.1 Разработка алгоритма работы системы для регистрации параметров сердечно-сосудистой системы 50
3.2 Запись ЭКГ 50
3.3 Фильтрация ЭКГ
3.3.1 Низкочастотная фильтрация входного сигнала 51
3.3.2 Подавление дыхательного ритма
3.4 Распознавание характерных элементов ЭКГ и измерение соответствующих параметров 55
3.5 Интерпретация и классификация ЭКГ 72
Выводы к главе 3 з
Глава 4. Разработка системы для оценки функционирования клапана аорты 78
4.1. Расчет параметров фильтрации сигналов 78
4.2 Устройство удаленного приема электрокардиологических и реографических сигналов 84
4.3 Алгоритм автоматического определения границ фазовых переходов сердечного цикла 86
4.4 Достоверность измеряемых величин методом фазового анализа сердечного цикла 89
4.5 Статистическая обработка полученных результатов 90
Выводы к главе 4 92
Глава 5. Исследование функционирования клапана аорты разработанной системой 93
5.1 Клинические исследования функции клапана аорты 93
5.2 Особенности анатомии клапана аорты 99
5.3. Данные фазового анализа перед инсультом, в период инсульта в реанимации и после его лечения 101
5.4 Данные фазового анализа в случае, когда удалось предотвратить инсульт 111
Выводы к главе 5 124
Заключение 125
Библиографические ссылки
- Перспективные направления диагностики функции клапана аорты
- Выбор критериев регистрации фаз напряжения и быстрого изгнания
- Низкочастотная фильтрация входного сигнала
- Достоверность измеряемых величин методом фазового анализа сердечного цикла
Введение к работе
Актуальность работы
Сердце каждого человека ежесекундно совершает работу, которая должна циклически поддерживаться организмом на протяжении всей его жизни. Внезапная остановка сердца приводит к летальному исходу. Даже локальная патология сердца или сосудов значительно затрудняет нормальное функционирование человека, очень часто делая его нетрудоспособным. Важность нормального функционирования сердечно - сосудистой системы невозможно переоценить. Сердце и сосуды являются главными магистральными транспортными системами крови, обеспечивающими все, без исключения, клетки организма необходимыми белками, кислородом и другими жизненно важными элементами. Поэтому очень важна диагностика объемных параметров гемодинамики, как наиболее эффективных показателей ранних стадий патологии, позволяющих прогнозировать изменения в сердечно-сосудистой системе.
Несмотря на значительный научно-технический прогресс в области медицинского приборостроения, смертность от заболеваний сердечно-сосудистой системы составляет до 60% и не имеет тенденции к снижению.
Здесь необходимо выяснить причины таких высоких показателей смертности от этих заболеваний. Очевидна низкая эффективность существующих методов диагностики сердечно-сосудистой системы, а достаточно эффективная медицинская аппаратура требует высокой квалификации врачей, что, в противном случае, является причиной большого числа врачебных ошибок при постановке диагноза. С целью диагностирования сердца и крупных кровеносных сосудов на качественно новом уровне необходимо решить актуальную научную задачу -разработка медицинской системы, в которой будет реализован метод фазового анализа сердечного цикла, что позволит производить вычисления объемных параметров гемодинамики, а также диагностировать сердце, функциональное состояние клапана аорты и крупные кровеносные сосуды.
Цели и задачи исследования
Целью работы является разработка принципов построения системы для диагностики функции клапана аорты. В соответствии с поставленной целью были определены следующие основные задачи работы.
Анализ существующих устройств для диагностики работы сердечнососудистой системы.
Разработка принципов построения системы для диагностики функции клапана аорты.
Разработка метода и системы диагностики функционирования клапана аорты в фазах ее напряжения и быстрого изгнания крови в аорту.
Исследование функции клапана аорты с помощью разработанной системы.
Научная новизна
разработаны принципы построения системы для диагностики функции клапана аорты;
определены критерии измерения длительностей фаз сердечного цикла;
определены критерии диагностики функции клапана аорты в фазах ее напряжения и быстрого изгнания.
Практическая ценность работы
- разработан прибор для диагностики сердечно-сосудистой системы, в том числе
функции клапана аорты в фазах ее напряжения и быстрого изгнания крови в аорту;
- разработан алгоритм обработки сигналов для диагностики функции клапана
аорты.
Основные научные положения, выносимые на защиту
принципы построения системы для диагностики функции клапана аорты;
способ диагностики функционирования клапанов аорты в фазе его напряжения и быстрого изгнания крови в аорту;
критерии измерения длительностей фаз сердечного цикла на основе графического дифференцирования.
Реализация и внедрение результатов исследований
- регистрационное свидетельство Минздравсоцразвития РФ о серийном
производстве прибора.
- патент № 2282393 «Способ измерения длительности фаз сердечного цикла и
устройство для его реализации».
Результаты диссертационной работы были внедрены в учебный процесс кафедры ЭГАиМТ (ТТИ ЮФУ, г.Таганрог), использованы в проекте «Разработка гемодинамического анализатора компьютерного» в НТ ООО «Кардиокод», а также в клинической практике Городской клинической больницы №20 г.Москвы. Достоверность результатов
Все экспериментальные исследования проводились с использованием метрологически обеспеченного оборудования. Методика и прибор «Кардиокод» прошли экспертизу Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения и социального развития РФ в ФГУ «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Росздравнадзора. Прибор «Кардиокод» одобрен к серийному производству (ТУ 9441-001-73270813-2006). Метод и прибор защищены патентами. Апробация результатов работы
Всероссийская научная конференция «Экология 2004 - море и человек»;
Всероссийский форум «Кардиология 2008»;
Всероссийский форум «Кардиология 2009»;
Всероссийская научно-техническая конференция «Медприбор-2009». Публикации
По результатам диссертационной работы сделано 15 публикаций, 5 из них в изданиях, включенных в Перечень ВАК. Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, трех приложений,
библиографического списка, имеющего 99 наименований. Общий объем
диссертации- 135 страниц, 55 рисунков, 2 таблицы.
Перспективные направления диагностики функции клапана аорты
Дальнейшие исследования позволили уточнить особенности фазовых соотношений ЭКГ и реограммы [51]. Следующим этапом исследований стала подстановка в уравнения гемодинамики длительностей фаз определенных с помощью дифференцирования ЭКГ. Полученные результаты подтвердили расчетные данные, что позволило создать точную модель фазовой характеристики ЭКГ как взаимосвязи электрического биопотенциала миокарда с изменением анатомической формы сердца и перейти к окончательной разработке прибора [52]. 2.2 Выбор критериев регистрации фаз напряжения и быстрого изгнания
Для сравнительного анализа электрических потенциалов и механических сокращений сосудов в данном сегменте тела, необходимо учитывать различие процессов, происходящих в организме в центральном и периферическом кровообращении. Это условие определяет необходимость регистрировать ЭКГ и РЕО в одной точке с одного электрода. Регистрация их в разных зонах тела не может служить сравнительной информацией для анализа процессов, происходящих в локальном месте [53].
Одноканальный способ регистрации ЭКГ, позволивший определить наиболее информативные зоны установки электродов, а также увеличивший достоверность получаемой при этом информации, в дальнейшем своём развитии позволил технически реализовать съём реограммы с электродов ЭКГ. При этом появилась возможность выявить фазовые соотношения ЭКГ и РЕО в одной характерной точке тела. На рисунке 12 представлена модель ЭКГ и РЕО, отображающая характерные основные свойства фазовых процессов в восходящей аорте [54].
Как видно из рисунка 12, на реограмме характерными являются девять фаз. В то время как на ЭКГ фаз больше, и их количество равно десяти. Это связано с тем, что на ЭКГ и РЕО фазы отображают различные процессы. Они различны по длительности на ЭКГ и РЕО. Поэтому и название фаз будет различное [55].
Совместный анализ ЭКГ и РЕО, даёт значительно больше информации о состоянии сердечно—сосудистой системы, что позволяет повысить достоверность диагноза и проводить более эффективную терапию [56].
Весь реографический цикл условно можно разделить на три части. Первый - активная часть работы предсердий и желудочков, вторая - время распределения систолического объёма крови в восходящей аорте, и третья — течение крови по периферической системе кровообращения [57].
Начало анализа целесообразно проводить с момента S. В этот момент давление в аорте равно диастолическому, величина которого в данном цикле является минимальной. Из всего цикла данный момент важен тем, что он отражает работу клапана аорты. С точки зрения механики это связывающий узел сердца и сосудов. Именно он выполняет наибольшую механическую работу и подвержен большему воздействию со стороны различных патологических факторов. Нарушение функционирования аортального клапана требует длительного комплексного лечения [58].
Механизм открытия аортального клапана состоит из двух частей. Они проявляются на ЭКГ в виде двух волн затухающей амплитуды. На РЕО, первой волне соответствует горизонтальная линия, а вторая имеет характерный подъём графика. Именно данный факт требует особого внимания при анализе ЭКГ+РЕО [59].
Период распределения систолического объёма крови в восходящей аорте наступает сразу после полного открытия аортального клапана. На ЭКГ этой зоне соответствует пассивный участок графика перед началом Т-волны. Только после распределения объёма кровю в аорте начинается генерация Т-волны. От начала Т-волны до начала Р-волны на ЭКГ наблюдается период сокращения сосудов. На РЕО это соответствует периоду колебаний кровяного давления в крупных кровеносных сосудах и венозной системе [60].
Отмеченное показывает структуру фазовой работы сердца и сосудов. Регистрация в одной точке тела электрического потенциала и следующих за ними механических сокращений аорты, в частности на восходящей аорте, позволяет более полно осознать особенности режима повышенной текучести крови, основанного на поддержании структуры кровотока за счёт его пульсаций. А это в конечном итоге позволяет значительно повысить точность и достоверность диагноза [61]. ЭКГ
Реограмма; Фаза полного закрытия полулунных клапанов и Фаза начала Р предеердно-желудочковых клапано» закрытия клапанов Фаза создания максимального систолического давления в аорте Фазовые соотношения электрокардиограммы и реограммы восходящей аорты (точечная реография — снятие с электродов ЭКГ одновременно и РЕО) При исследовании биологических объектов широкое распространение получили косвенные методы измерения медико-биологических показателей, позволяющие получать оценку одних показателей на основании результатов измерения других показателей или некоторых промежуточных физических величин. Это становится возможным, потому что различные показатели жизнедеятельности организма связаны между собой. Для установления взаимосвязей между основными медико-биологическими показателями можно воспользоваться простейшими моделями основных систем организма. В качестве примера рассмотрим связь между основными показателями системы кровообращения, для чего воспользуемся моделью этой системы в соответствии с теорией упругого резервуара [62]. Q4t);R4t) Рис. 13. Модель упругого резервуара Главная магистраль системы - аорта - рассматривается как упругий резервуар (рис. 13). Во время систолы вследствие изгнания крови из левого желудочка давление в аорте повышается и сосуд растягивается (изменяются V(t) и P(t)). Поэтому не вся кровь, изгнанная из сердца, поступает в немедленное кровообращение; часть остается в аорте. После закрытия аортальных клапанов, когда изгнание крови из сердца прекращается, аорта сокращается вследствие упругости стенок. Во время диастолы сокращение аорты толкает кровь к периферическим сосудам. Таким образом, сердце рассматривается как насос с пульсирующим выбросом, а аорта работает как временный накопитель крови.
Мгновенная скорость изгнания крови из сердца описывается периодической функцией временя W(t), аорта характеризуется объемом Va(t), возрастающим при увеличении давления Ра в аорте. Давление во всех участках аорты можно принять одинаковым, что оправдано, так как скорость распространения волны давления равна 5-15 м/с, а длина аорты невелика. Давление будет распространяться по аорте в течение времени, которое составляет лишь весьма незначительную часть систолы. Так как W есть функция времени, то давление Ра в аорте - также функция времени. Будем считать, что возрастание объема пропорционально увеличению давления.
Введем обозначения: VQ - объем при нулевом давлении, К -коэффициент объемной упругости аорты, тогда Va(t) = VQ + P(t)/R В грубом приближении можно принять, что поток крови Q (Q - мгновенная объемная скорость кровотока), вытекающий из аорты, пропорционален разности давлений между давлением в аорте Ра и приблизительно постоянным и незначительным (5-7 мм рт. ст.) венозным давлением Рвен. Можно пренебречь величиной Рвен , тогда Pa/Q = R = const, R - периферическое сопротивление кровеносного русла. Обозначим а = K/R некоторую обобщенную характеристику сосуда, смысл которой станет ясен из дальнейшего анализа. Общая скорость изменения объема Va определяется разницей между мгновенной скоростью выброса W из сердца и мгновенной скоростью оттока крови Q из аорты: dVa/dt = W — Q. Так как dV/dt = (dP/dt)K, a Q - P/R, то получаем следующее дифференциальное уравнение для описания модели упругого резервуара: dP/dt = KW(t)-aP.
Функция W(t) имеет положительное значение только во время систолы и равна нулю во время диастолы. Точный вид ее неизвестен, но экспериментально были записаны кривые, характеризующие эту функцию. Было предложено аппроксимировать ее положительной частью синусоида (рис. 13), где Тс - время систолы. Тд — время диастолы.
Выбор критериев регистрации фаз напряжения и быстрого изгнания
Главный критерий, который должен учитываться при записи данных — сохранение непрерывности потока данных без пропусков даже одного кванта поступающей информации [79].
Эта проблема достаточно актуальна в современных универсальных системах (построение кардиокомплекса на базе персонального компьютера), когда параллельно могут выполняться другие задачи, не связанные с основной задачей записи ЭКГ (сетевые процессы, обслуживание файловой системы и графического интерфейса и т.п.), и регистрируемые данные передаются только по запросам, а трансляция электрической активности сердца производится непрерывно, существует вероятность потери нескольких пакетов информации [80, 81].
Пропуск информации, особенно в точках перегиба, может привести к искажению отображаемого графика ЭКГ, и как следствие постановке неправильного диагноза [82].
Весь процесс сохранения информации, гарантированно исключающий потерю данных, можно разбить на несколько логических этапов: стековая буферизация данных на стороне регистрирующего устройства; передача части или всех пакетов данных по запросу базовой станции; быстрое сохранение пакетов данных на внутренние средства хранения данных как временного потока; запись временного потока неформатированных данных в базу данных комплекса в формате рекомендованном европейским комитетом по стандартизации в документе CEN/TC 251/N02-015.
В силу различных причин, имеющих место при снятии ЭКГ, возникают наводки, вносящие существенные искажения на регистрируемые данные (движения пациента во время измерений, электрическая активность различных мышц тела (кроме миокарда), плохой контакт электродов), присутствие паразитных токов (наводки от электропитания регистрирующей и окружающей аппаратуры (50 Герц)). Фильтры могут быть высокочастотные, низкочастотные, аппаратные и программные. Во всех существующих профессиональных системах принято комплексное использование аппаратных и программных фильтров [83, 84, 85].
Для исключения паразитных наводок от регистрирующей аппаратуры регистратор ЭКГ необходимо электрически развязывать от компьютера через оптический или радио канал [86]. По жестким медицинским требованиям использование радиоканала не рекомендуется ввиду его физиологического воздействия на биологические системы и значительной зависимости от внешних паразитных наводок и помех. Использование инфракрасного канала, реализованное в данном изделии, абсолютно безвредно и позволяет исключить до 90% паразитных помех. Данное решение не так удобно в использовании, как радиоканал, но обеспечивает высокую надежность при записи ЭКГ у людей, имеющих различные электронные имплантанты в теле (водители ритма и т.п.) и не зависит от внешних радиопомех.
Оставшиеся 10% помех наводятся через электромагнитные поля бытовой и технологической аппаратуры, электропроводку помещений, различные атмосферные (статические и электрические) эффекты [87]. ЭКГ пациента также искажается не только внешними наводками, но и внутренними помехами от неплотного контакта электродов, непроизвольных мышечных сокращений, дыхательного ритма и т.п., что делает затрудненным а иногда и невозможным анализ ЭКГ и постановку диагноза [88].
Для очистки конечного сигнала от оставшихся наводок был использован программный низкочастотный фильтр (low pass filter - LPF).
При дискретизации континуального сигнала s(t) образуется скалярное произведение s(t) на дискретизирующую последовательность rj(t), которая представляет собой последовательность 8 -функций:
Низкочастотная фильтрация входного сигнала
Электрокардиограмма представляет собой запись электрических потенциалов активности сердца, снятую с одного или нескольких отведений, и состоит из периодической последовательности кардиоциклов. В типичном кардиоцикле выделяют несколько элементов: Р-волна, QRS- комплекс и Т-волна. Отправной точкой ряда современных методик компьютерной электрокардиографии является выделение положения QRS-комплекса, которое определяется позицией своего максимума — R-зубца. Полученная последовательность позиций R-пиков используется для сегментации кардиоцикла, измерения амплитуд и длительностей отдельных его элементов, а также в методиках анализа ВСР - вариабельности сердечного ритма.
Системы реального времени, к которым относятся и программные ЭКГ системы, осуществляющие съем, обработку и анализ ЭКГ, предъявляют повышенные требования к производительности алгоритмов. Поэтому необходим разумный компромисс между точностью метода и его производительностью. Современные аппаратные и программные средства позволяют достичь высокой чувствительности без заметной потери производительности.
Алгоритм можно разделить на несколько шагов: 1. Предварительная обработка ЭКГ; 2. Вычисление адаптивных пороговых значений; 3. Определение интервала, в котором предположительно содержится R-зубец; 4. Фильтрация некорректно определенных R-зубцов; 5. Определение положения R-зубцов в каждом из отведений. Предварительная обработка ЭКГ заключается в фильтрации помех, в основном, являющихся сетевым шумом с частотой 50/60 Гц и шумом электрической активности мышц, что можно сделать достаточно эффективно одним ФНЧ. Был применен КИХ-фильтр Кайзера 48 порядка, имеющий линейную ФЧХ в полосе пропускания. Данный фильтр обеспечивает подавление 50 Гц на 80 dB, 60 Гц - на 60 dB, мышечного тремора - в 5 раз.
Для подавления низкочастотного шума необходимо применение ФВЧ, фактически осуществляющего грубую коррекцию изолинии. Для этого, если критичной является производительность, достаточно эффективным оказывается применение фильтрации адаптивным средним, осуществляемой следующим образом: Si = Xi/2 , Sn+1=Sn-c(Sn-xn+1) (21) где с - адаптивная константа, зависящая от частоты дискретизации Уп=Хп Ьп. Возможно применение других ФВЧ, например, БИХ-фильтра Баттерворда, если это не связано со значительной потерей производительности.
Следующим этапом является вычисление адаптивных пороговых значений. Для повышения эффективности метода вычисляются два адаптивных пороговых значения, которые применяются соответственно к двум потокам данных. Первый поток данных содержит сигнал, прошедший предварительную фильтрацию, второй поток - сигнал, подвергнутый нелинейной обработке. Для вычисления второго потока за основу берется исходный фильтрованный сигнал, который дифференцируется и каждый отсчет последовательно возводится в квадрат. Затем осуществляется интегрирование этого сигнала скользящим окном на временном промежутке равном 160 мс, что как раз соответствует средней длительности QRS-комплекса.
Адаптивные пороговые значения вычисляются на каждом шаге заново и сравниваются соответственно с потоком 1 и 2. Интервалы, в которых происходит превышение обоих порогов одновременно, помечаются как содержащие R-зубец. Вероятность того, что он в действительности содержится на этом интервале, достаточно высока, но для повышения точности алгоритма необходима процедура фильтрации некорректно определенных позиций. Это можно сделать за счет применения эвристических правил анализа характеристик исследуемого R-зубца: длительности RR-интервала и модуля максимального градиента RA.
В случае, когда доступно более одного отведения, возможно значительно повысить точность алгоритма за счет использования большего количества отведений в качестве базовых. На практике это реализовано следующим образом. Отведения I и II складываются с определенными весами, формируя исходный сигнал для детектора Х[п]: Х[п] = аХ1 [п] + ЬХ2[п] (22) где XI , Х2 - сигналы I и II отведения, прошедшие предварительную обработку, а,Ь - весовые коэффициенты.
Для одного и того же кардиоцикла позиции R-зубцов несколько сдвинуты относительно друг друга в различных отведениях. Определение позиции1 в каждом из оставшихся отведений осуществляется путем поиска экстремума в интервале Rpos±0,l сек., где Rpos - уже определенная позиция базового отведения.
Далее проще. Имея определенный R зубец и зная логические позиции PQS зубцов, можно определить физические (реальные позиции) PQS зубцов в каждом RR сегменте. Для их определения так же используются два адаптивных пороговых значения (описание создания потоков см. выше). Определение S зубца Просмотр всего массива точек второго потока при наличии определенного зубца R производится перебор параметров от этой до (длиной среднегоцикла)/3 в сторону возрастания. Если есть положительный перегиб то фиксация позиции S базового потока и продолжение перебора. Если не найден положительный перегиб запись S фиксируется в нулевой позиции.
Аналогично Определение Qc зубца но в обратную сторону от R. И Р-зубца в лево от Qc. Определение Т зубца является более сложным в виду его большой вариабельности. Но используя методику 2 потоков и сравнение по шаблонам получаем достаточно высокий процент определения Т-зубца.
При сравнении достоверности измеряемых величин методом фазового анализа сердечного цикла необходимо отметить, что в процессе исследования подтвердилась реальность модели режима повышенной текучести жидкости, разработанная Поединцевым Г.М. и Вороновой O.K. [98].
Это же подтвердили сравнительные клинические испытания метода фазового анализа сердечного цикла и широко используемого метода Teicholz, применяемого в аппаратах УЗИ (таблица 2):
(2,4 + D) где: V - объем левого желудочка, D - переднезадний размер левого желудочка в систолу или диастолу. Ударный объем крови определяется как разница между конечным систолическим и конечным диастолическим объемами.
Достоверность измеряемых величин методом фазового анализа сердечного цикла
Электрокардиограмма представляет собой запись электрических потенциалов активности сердца, снятую с одного или нескольких отведений, и состоит из периодической последовательности кардиоциклов. В типичном кардиоцикле выделяют несколько элементов: Р-волна, QRS- комплекс и Т-волна. Отправной точкой ряда современных методик компьютерной электрокардиографии является выделение положения QRS-комплекса, которое определяется позицией своего максимума — R-зубца. Полученная последовательность позиций R-пиков используется для сегментации кардиоцикла, измерения амплитуд и длительностей отдельных его элементов, а также в методиках анализа ВСР - вариабельности сердечного ритма.
Системы реального времени, к которым относятся и программные ЭКГ системы, осуществляющие съем, обработку и анализ ЭКГ, предъявляют повышенные требования к производительности алгоритмов. Поэтому необходим разумный компромисс между точностью метода и его производительностью. Современные аппаратные и программные средства позволяют достичь высокой чувствительности без заметной потери производительности.
Алгоритм можно разделить на несколько шагов: 1. Предварительная обработка ЭКГ; 2. Вычисление адаптивных пороговых значений; 3. Определение интервала, в котором предположительно содержится R-зубец; 4. Фильтрация некорректно определенных R-зубцов; 5. Определение положения R-зубцов в каждом из отведений. Предварительная обработка ЭКГ заключается в фильтрации помех, в основном, являющихся сетевым шумом с частотой 50/60 Гц и шумом электрической активности мышц, что можно сделать достаточно эффективно одним ФНЧ. Был применен КИХ-фильтр Кайзера 48 порядка, имеющий линейную ФЧХ в полосе пропускания. Данный фильтр обеспечивает подавление 50 Гц на 80 dB, 60 Гц - на 60 dB, мышечного тремора - в 5 раз.
Для подавления низкочастотного шума необходимо применение ФВЧ, фактически осуществляющего грубую коррекцию изолинии. Для этого, если критичной является производительность, достаточно эффективным оказывается применение фильтрации адаптивным средним, осуществляемой следующим образом: Si = Xi/2 , Sn+1=Sn-c(Sn-xn+1) (21) где с - адаптивная константа, зависящая от частоты дискретизации Уп=Хп Ьп. Возможно применение других ФВЧ, например, БИХ-фильтра Баттерворда, если это не связано со значительной потерей производительности. Следующим этапом является вычисление адаптивных пороговых значений. Для повышения эффективности метода вычисляются два адаптивных пороговых значения, которые применяются соответственно к двум потокам данных. Первый поток данных содержит сигнал, прошедший предварительную фильтрацию, второй поток - сигнал, подвергнутый нелинейной обработке. Для вычисления второго потока за основу берется исходный фильтрованный сигнал, который дифференцируется и каждый отсчет последовательно возводится в квадрат. Затем осуществляется интегрирование этого сигнала скользящим окном на временном промежутке равном 160 мс, что как раз соответствует средней длительности QRS-комплекса.
Адаптивные пороговые значения вычисляются на каждом шаге заново и сравниваются соответственно с потоком 1 и 2. Интервалы, в которых происходит превышение обоих порогов одновременно, помечаются как содержащие R-зубец. Вероятность того, что он в действительности содержится на этом интервале, достаточно высока, но для повышения точности алгоритма необходима процедура фильтрации некорректно определенных позиций. Это можно сделать за счет применения эвристических правил анализа характеристик исследуемого R-зубца: длительности RR-интервала и модуля максимального градиента RA.
В случае, когда доступно более одного отведения, возможно значительно повысить точность алгоритма за счет использования большего количества отведений в качестве базовых. На практике это реализовано следующим образом. Отведения I и II складываются с определенными весами, формируя исходный сигнал для детектора Х[п]: Х[п] = аХ1 [п] + ЬХ2[п] (22) где XI , Х2 - сигналы I и II отведения, прошедшие предварительную обработку, а,Ь - весовые коэффициенты.
Для одного и того же кардиоцикла позиции R-зубцов несколько сдвинуты относительно друг друга в различных отведениях. Определение позиции1 в каждом из оставшихся отведений осуществляется путем поиска экстремума в интервале Rpos±0,l сек., где Rpos - уже определенная позиция базового отведения.
Далее проще. Имея определенный R зубец и зная логические позиции PQS зубцов, можно определить физические (реальные позиции) PQS зубцов в каждом RR сегменте. Для их определения так же используются два адаптивных пороговых значения (описание создания потоков см. выше).
Определение S зубца
Просмотр всего массива точек второго потока при наличии определенного зубца R производится перебор параметров от этой до (длиной среднегоцикла)/3 в сторону возрастания. Если есть положительный перегиб то фиксация позиции S базового потока и продолжение перебора. Если не найден положительный перегиб запись S фиксируется в нулевой позиции.
