Введение к работе
Актуальность работы. Развитие медицинских автоматизированных диагностических систем в значительной мере связано с появлением новых способов цифровой обработки данных, совершенствованием методов распознавания биосигналов и внедрением новых компьютерных технологий
В последнее время широкое распространение получили системы, обеспечивающие длительный и непрерывный контроль основных параметров сердечно-сосудистой системы человека (ССС) Показатели деятельности сердца отражают работу многих систем организма, а нарушения в его работе значительно увеличивают риск внезапной смерти Получение объективной оценки текущего состояния пациента повышает надежность распознавания патологий и часто предотвращает возникновение необратимых изменений миокарда за счет своевременного применения реанимационных мероприятий Расширяется парк диагностических систем, обеспечивающих автоматический анализ ЭКГ с целью обнаружения патологий и распознавания аритмий, что помогает врачам прогнозировать развитие заболевания и своевременно вырабатывать эффективную тактику лечения
Актуальность разработки новых методов автоматического анализа сердечного ритма (СР) и распознавания аритмий обусловлена появлением новых направлений и технологий кардиологических исследований, требующих совершенствования практических систем диагностики и наблюдения
Следует отметить, что сигналы, генерируемые биологическими объектами, по своим свойствам существенно отличаются от сигналов, рассматриваемых в технических системах В основном их отличает повышенная изменчивость, как во времени, так и по популяции Это влечет за собой трудность, а порой и невозможность построения аналитической, статистической или алгоритмической модели процесса Поэтому методологической основой автоматического анализа таких процессов должна быть не только теория обработки сигналов, но и теория распознавания образов и искусственного интеллекта Выбор методов обработки биосигналов в той области исследований, где известны феноменологические особенности изучаемых явлений, должен быть основан на анализе моделей процессов и комплексном подходе к решению задач автоматизации анализа ЭКГ
Наиболее важной задачей систем кардиологического наблюдения и диагностики является надежное распознавание опасных аритмий (желудочковая фибрилляция - ЖФ, трепетание желудочков сердца), что во многом определяет эффективность работы системы Совершенствование этих систем требует создания более мощных средств диагностики, позволяющих надежно распознавать критические состояния, как в момент проявления, так и в момент зарождения фибрилляции желудочков сердца
В Приоритетном национальном проекте «Здоровье» отмечается актуальность решения задач, направленных на укрепление здоровья населения России, снижение уровня заболеваемости, инвалидности, смертности, а также на удовлетворение потребности населения в высокотехнологичных видах медицинской помощи При
этом отмечается недостаточная оснащенность медицинских учреждений диагностическим оборудованием Все это требует разработки и внедрения высокоэффективных диагностических систем медицинского назначения, в том числе и систем автоматизации кардиологических исследований Создание современных методов и средств, направленных на повышение качества автоматического анализа ЭКГ и обеспечивающих надежную диагностику патологий сердца, в том числе и аритмий, способствует оптимизации лечения заболеваний ССС
Аналогичные выводы прозвучали в докладах и материалах VII Международного славянского конгресса по электростимуляции и клинической электрофизиологии сердца «Кардиостим» (С -Петербург, 9-11 февраля 2006 г) Отмечено, что в последнее время резко возросло число больных с мерцательной аритмией (МА) и только переход к автоматизации кардиологического наблюдения поможет решить ряд проблем предотвращение тромбоэмболических эпизодов, являющихся крайне опасными для жизни пациентов, оценивание электрофизиологических факторов риска в процессе развития этого нарушения, оптимизация врачебной тактики лечения, включая и решение о применении искусственной электрокардиостимуляции сердца
Таким образом, рассматриваемая работа, посвященная развитию теории, разработке методов анализа сердечного ритма и распознавания аритмий, относится к одному из актуальных направлений по созданию медицинской техники, методов и способов автоматической диагностики в кардиологии
Цель диссертационной работы: повышение качества и надежности компьютерных систем кардиологического наблюдения и диагностики за счет развития теории и разработки более эффективных методов анализа сердечного ритма и распознавания аритмий, а также создания соответствующего алгоритмического и программного обеспечения
Для достижения поставленной цели должны быть решены следующие задачи исследования
Модификация и исследование математической модели генерации ритма сердца, содержащей описание основных электрофизиологических механизмов управления водителем сердечного ритма
Разработка теории и методов преобразования последовательности кардиоциклов в непрерывный сигнал для задач анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР) и диагностики физиологических состояний, отличающихся уровнем вегетативной регуляции
Разработка теории и методов распознавания опасных аритмий, обеспечивающих надежное и своевременное обнаружение и прогнозирование катастрофических состояний в системах непрерывного контроля ЭКГ
Развитие теории и методов распознавания мерцательной аритмии и классификации ее видов по признакам структурных отношений в последовательности кардиоциклов, что способствует повышению эффективности диагностики и лечения
Разработка методов коррекции низкочастотных искажений электрокардиосигнала (ЭКС), что определяется необходимостью проведения
исследований в реальных условиях и требованиями эффективного распознавания нарушений ритма
6 Создание новых компонентов алгоритмического и программного обеспечения компьютерных систем диагностики, позволяющих расширить класс распознаваемых нарушений сердечного ритма и осуществить прогноз развития патологий сердца
Методы исследования. Для решения поставленных задач в теоретической части диссертационной работы использовались методы математического моделирования, спектрального анализа, математической статистики, распознавания образов, математического аппарата детерминированного хаоса
Экспериментальная часть работы выполнена на реальных сигналах, записанных в клиниках С -Петербурга, а также выбранных из стандартной базы ЭКГ-данных МІТ-ВШ Массачусетского технологического института, США Для проведения экспериментов разработан комплекс алгоритмов и программ, реализованных в оболочках Lab VIEW и MATLAB
Научная новизна результатов заключается в разработке и исследовании
математической модели управления водителем сердечного ритма, учитывающей влияние вегетативной нервной системы (ВНС) на работу водителя ритма, что позволило адекватно описать исследуемые состояния ССС,
теории и методов частотно-интегрального преобразования сигнала сердечного ритма к равномерной временной шкале с использованием кубических сплайнов, что позволило осуществить эффективное распознавание спектральных составляющих функции вегетативного управления,
методов и алгоритмов распознавания опасных аритмий, основанных на формировании упорядоченного набора спектральных признаков и использующих коррекцию линейных разделяющих функций, что позволило решить задачу надежного обнаружения желудочковой фибрилляции в системах непрерывного контроля ЭКГ,
метода распознавания ранних форм опасных аритмий, основанного на введении весовых функций в дискриминантныи критерий для многоклассовой задачи, что позволило автоматически обнаруживать начальные формы развития фибрилляции желудочков сердца,
теории и методов линейного дискриминантного анализа с использованием параметров условной энтропии и приближенной оценки энтропии Колмогорова, позволяющих обнаруживать хаотические изменения в последовательности кардиоциклов, а именно, распознавать мерцательную аритмию на фоне других нарушений ритма,
методов автоматической классификации мерцательной аритмии по признакам устойчивых связей между смежными кардиоциклами, что способствует повышению эффективности диагностики, лечения и оптимизации решений о применении искусственной кардиостимуляции,
метода коррекции дрейфа изолинии на основе кубических сплайнов, отличающегося псевдолокальным способом построения интерполирующей
функции, что требует значительно меньших вычислительных затрат и позволяет организовать вычисления в режиме оперативной обработки электрокардиосигнала,
методов повышения эффективности работы систем диагностики за счет
расширения класса распознаваемых аритмий и оптимизации прогностических
параметров динамики состояний на основе предложенных математических
моделей
Достоверность научных положений и выводов подтверждается результатами использования математического анализа, общей теории распознавания образов, результатами модельных и натурных экспериментов, эффективностью предложенных методов и алгоритмов, а также результатами практического использования алгоритмических и программных средств
Практическую ценность работы представляют следующие полученные в диссертационной работе результаты
1 Методы и алгоритмы автоматического анализа ЭКГ, предназначенные для
использования в составе программно-алгоритмического обеспечения различных
компьютерных систем медицинского назначения
алгоритм воспроизведения функции водителя сердечного ритма, включенный в процедуру спектрального анализа вариабельности сердечного ритма,
методы распознавания опасных для жизни аритмий, позволяющие обнаруживать ранние формы желудочковой фибрилляции в системах непрерывного контроля ЭКГ,
алгоритмы распознавания хаотических фрагментов ритмограммы на основе оценок условной энтропии, энтропии Колмогорова и параметров авторегрессионной модели, обеспечивающие возможность диагностики в процессе мониторирования ЭКГ с целью последующего восстановления нормального ритма сердца,
решающие правила автоматического распознавания мерцательной аритмии на фоне других нарушений ритма, что расширяет диагностические и прогностические возможности систем непрерывного контроля ЭКГ,
методы кубической сплайн-интерполяции данных, предназначенные для коррекции изолинии и других задач обработки ЭКГ в режиме реального времени
2 Программно-алгоритмические комплексы, реализующие предложенные
методы анализа электрокардиосигнала и используемые для решения
исследовательских и практических задач в кардиологии
Научные положения, выносимые на защиту.
1 Обработка электрокардиосигнала в автоматизированных системах диагностики, использующих спектральный анализ вариабельности сердечного ритма, должна включать процедуру воспроизведения функции управления водителем сердечного ритма, что обеспечивает адекватное распознавание состояний ССС, связанных с разным уровнем баланса вегетативных влияний на работу сердца
Распознавание электрокардиосигнала в частотной области, основанное на формировании упорядоченного набора спектральных признаков и коррекции линейных решающих правил в двухклассовой задаче с использованием дополнительных векторов, улучшает условия классификации и позволяет надежно обнаруживать желудочковую фибрилляцию на фоне других нарушений ритма
Задача распознавания ранних форм опасных аритмий в частотной области может быть решена методами многоклассового линейного дискриминантного анализа с использованием полученных в работе аналитических выражений для весовых функций, приближающих значение критерия Фишера к оценке ошибки классификации
Распознавание фрагментов мерцательной аритмии, представленных последовательностями кардиоинтервалов конечной длины, целесообразно проводить с использованием скорректированных оценок условной энтропии и приближенной оценки энтропии Колмогорова, что делает возможным анализ динамики хаотических свойств анализируемых процессов в режиме реального времени
Эффективное подавление низкочастотных искажений на этапе предварительной обработки электрокардиосигнала и воспроизведение функции управления водителем сердечного ритма можно осуществить на основе предложенного в работе метода интерполяции с помощью квазилокальных кубических сплайнов, что позволяет организовать вычисления в режиме оперативной обработки данных и обеспечивает высокое качество интерполяции
Реализация результатов работы. Результаты теоретических и прикладных исследований, полученные в диссертационной работе, использовались при выполнении НИР (более 20 проектов) В том числе по грантам РФФИ 97-01-00260 «Исследование методов распознавания образов для анализа биомедицинских сигналов» (1997-1999), 00-01-00448 «Исследование методов обработки и распознавания биомедицинских сигналов» (2000-2002), 02-01-08073-инно «Разработка и создание опытного образца компьютерного комплекса для функциональных исследований в кардиологии» (2002-2004), 03-01-00216 «Исследование методов распознавания формы биомедицинских сигналов» (2003-2005), 06-01-00546 «Разработка методов и алгоритмов распознавания биомедицинских сигналов» (2006-2008), 07-01-00569 «Анализ нелинейных свойств и распознавание сигналов на базе теории детерминированного хаоса» (2007-2009)
В рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения» выполнены проекты 020105 251 «Разработка информационных технологий и инструментальных средств для создания и развития прикладных инструментальных систем в технике, образовании, медицине и в системах специального назначения» (1999-2001), 0137 03 0105 «Методы распознавания образов, обработки сигналов и изображений для самоорганизующихся систем» (2002-2004)
Результаты работы использованы при разработке ритмокардиоанализаторов РКА-01, РКС-02, созданных на кафедре БМЭ и ОС СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с ВМА им СМ Кирова и СПбГМУ им акад ИП Павлова, внедренных в
серийное производство в КБ завода «Измеритель» Результаты научных исследований внедрены в компьютерные системы мониторного контроля ЭКГ «RITMON-1», «RITMON-4» и диагностический комплекс «КардиоКит», разработанные в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с предприятием ООО «БИОСИГНАЛ»
Результаты исследований внедрены в учебный процесс СПбГЭТУ «ЛЭТИ» по направлениям подготовки специалистов в области медицинского приборостроения «Биомедицинская техника» и «Биомедицинская инженерия» Они включены в разработанные автором учебно-методические комплексы по дисциплинам «Автоматизированные системы для медико-биологических исследований», «Автоматизация биомедицинских исследований», «Технические средства управляемого эксперимента» и др
Апробация работы Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 1980 - 2007 гг более чем на тридцати конференциях и симпозиумах по проблемам теории и практики обработки и распознавания биосигналов, медицинского приборостроения и автоматизации электрокардиографических исследований, в том числе на следующих Международных и Всероссийских конференциях и симпозиумах
Всесоюзной научно-технической конференции «Проблемы создания технических средств для диагностики и лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы» (1990, Львов), 5й and 7- International Conference on Biomedical Engineering and Medical Informatics (SYMBIOSIS 1997, Brno, SYMBIOSIS 2003, St Petersburg), International Workshop «Biomedical Engineering & Medical Informatics» - ВЕМГ97, (1997, Gliwice, Poland), 3-й Международной конференции «Радиоэлектроника в медицинской диагностике» (1999, Москва), Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям - SCM'99 (1999, С -Петербург), Международных конференциях «Распознавание образов и анализ изображений новые информационные технологии» (РОАИ-5-2000, Самара, РОАИ-6-2002, Великий Новгород, РОАИ-7-2004, С-Петербург), II и VII Международных симпозиумах «Электроника в медицине Мониторинг, диагностика, терапия» (КАРДИОСТИМ-2000, С -Петербург, КАРДИОСТИМ-2006, С -Петербург), 5-й и 7-й Международных конференциях «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» («Распознавание-2001», Курск, «Распознавание-2005», Курск), 5- International Symposium on Test and Measurement (2003, Shenzhen, China), The 3—European Medical and Biological Engineering Conference EMBEC 05 (2005, Prague, Czech Republic), 12-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» (2005, Москва), VII Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» - ФРЭМЭ (2006, Владимир), а также на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (1980-2007 гг)
Разработанные в процессе выполнения настоящей работы устройства и системы автоматического анализа ЭКС неоднократно демонстрировались на выставках медицинской техники и научных приборов
Публикации По теме диссертации опубликовано 55 научных работ, из них -1 монография, 34 статьи (опубликованных в ведущих рецензируемых журналах и изданиях, определенных ВАК Минобрнауки РФ - 25 статей), 14 работ - в материалах российских и международных научно-технических конференций, 2 авторских свидетельства на изобретения, выданные ГК СМ СССР по делам изобретений и открытий, 4 комплекса алгоритмов и программ, зарегистрированных ГФАП
Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 181 наименование, списка условных обозначений и аббревиатур Основная часть работы изложена на 242 страницах машинописного текста Работа содержит 92 рисунка и 24 таблицы Общий объем составляет 333 страницы
