Алгоритмы и модели автоматической диагностики желудочковых аритмий
|
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ 8
ВВЕДЕНИЕ 9
1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ 12
1.1 Актуальность разработки алгоритма автоматической диагностики
желудочковых аритмий для ЭКГ портативных устройств 12
1.2 ЭКГ как основной метод диагностики заболеваний сердечно¬сосудистой системы 16
1.3 Анализ наиболее опасных патологических состояний сердечно¬сосудистой системы, методы их диагностики и ЭКГ признаки 21
1.4 Обоснование необходимости дифференциального подхода и выбора
целевой аудитории при создании алгоритма автоматической диагностики желудочковых аритмий 35
2. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АЛГОРИТМОВ И МЕТОДОВ
АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЭКС 41
2.1 Методы автоматического анализа ЭКС 41
2.2 Этапы автоматической обработки и анализа ЭКС 51
2.3 Подходы к исследованию ЭКС 55
3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ
ДИАГНОСТИКИ ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ 58
3.1 Описание алгоритма автоматической диагностики желудочковых
аритмий 58
3.2 Возможность реализации алгоритма автоматической диагностики
желудочковых аритмий c применением нечеткой логики в среде MATLAB 63
4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ В СРЕДЕ MATLAB 67
4.1 Подготовка и фильтрация ЭКС 67
4.2 Выделение информативных признаков формы ЭКС 69
4.3 Разработка системы принятия решения 75
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ
АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ.. ..85
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 91
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ВВЕДЕНИЕ 9
1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ 12
1.1 Актуальность разработки алгоритма автоматической диагностики
желудочковых аритмий для ЭКГ портативных устройств 12
1.2 ЭКГ как основной метод диагностики заболеваний сердечно¬сосудистой системы 16
1.3 Анализ наиболее опасных патологических состояний сердечно¬сосудистой системы, методы их диагностики и ЭКГ признаки 21
1.4 Обоснование необходимости дифференциального подхода и выбора
целевой аудитории при создании алгоритма автоматической диагностики желудочковых аритмий 35
2. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АЛГОРИТМОВ И МЕТОДОВ
АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЭКС 41
2.1 Методы автоматического анализа ЭКС 41
2.2 Этапы автоматической обработки и анализа ЭКС 51
2.3 Подходы к исследованию ЭКС 55
3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ
ДИАГНОСТИКИ ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ 58
3.1 Описание алгоритма автоматической диагностики желудочковых
аритмий 58
3.2 Возможность реализации алгоритма автоматической диагностики
желудочковых аритмий c применением нечеткой логики в среде MATLAB 63
4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ В СРЕДЕ MATLAB 67
4.1 Подготовка и фильтрация ЭКС 67
4.2 Выделение информативных признаков формы ЭКС 69
4.3 Разработка системы принятия решения 75
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ
АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ЖЕЛУДОЧКОВЫХ АРИТМИЙ.. ..85
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 91
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) продолжают оставаться главной причиной смертности, составляя около трети всех случаев смерти. В России от этих заболеваний ежегодно умирает почти миллион человек (не менее 50% всех случаев смерти), из них около 100 тысяч человек - в трудоспособном возрасте [1]. Именно поэтому диагностика и профилактика ССЗ является одним из стратегических направлений отечественного здравоохранения.
Наиболее распространенными и опасными патологическими состояниями сердечно-сосудистой системы (ССС) являются аритмии и ишемическая болезнь сердца (ИБС), причем случаи инфаркта миокарда (ИМ) составляют 40%, а внезапной сердечной смерти (ВСС) 30% от числа летальных исходов от ИБС [1]. В проблеме ВСС наибольшее значение имеет остановка кровообращения, связанная с аритмиями сердца, таким образом, все эти патологические процессы тесно связаны между собой и могут являться как причиной, так и следствием друг друга, а значит, комплексная экспресс диагностика нарушений сердечного ритма поспособствует существенному сокращению смертности[2].
Одним из ведущих общепризнанных методов неинвазивной экспресс диагностики ССЗ на сегодняшний день являться электрокардиография (ЭКГ), данный метод основан на регистрации и исследовании электрических импульсов, образующихся при работе сердца [3].
Автоматическая диагностика на основе обработки и анализа ЭКС является серьезной и до конца не решенной проблемой. Разработкой систем автоматической ЭКГ диагностики занимаются ученые с середины прошлого века. Тем не менее, существующие алгоритмы не отвечают требованиям современности, многие из них сложны для программной реализации, другие недостаточно помехоустойчивы, соответственно их невозможно использовать для разработки портативных кардиосистем, и мобильных приложений. Существующие системы все еще не обеспечивают требуемую достоверность результатов автоматического анализа ЭКС. По некоторым данным от 5 до 20% автоматических заключений полностью или частично не совпадают с врачебными[1].Несмотря на очевидные успехи компьютерной ЭКГ, разработка и совершенствование алгоритмов, методов и технических средств кардиодиагностики является актуальной научно-технической проблемой.
Актуальность темы определяется необходимостью разработки современных автоматических алгоритмов определения на ЭКГ желудочковых аритмий (ЖА), простых в программной реализации, с применением математических подходов, имитирующих мыслительную деятельность человека (нечеткая логика), ранние этапы, которых будут формировать исходные данные для последующих этапов. От достоверности заключения автоматической системы диагностики ЖА будет зависеть здоровье, а зачастую и жизнь людей, это определяет высокие требования к надежности и скорости обработки информации, а так же возможности применения метода в различных условиях.
Создание алгоритма автоматической диагностики ЖА, его программная адаптация для портативных устройств и широкое внедрение данных аппаратов позволит повысить доступность и качество медицинской помощи для широких слоёв населения, снизить стоимость медицинского обслуживания, улучшить результаты лечения и показатели здоровья, повысить качество жизни, снизить инвалидизацию и смертность.
Достоверность алгоритма обработки ЭКС обеспечена большим объемом экспериментальных данных и хорошей воспроизводимостью результатов. Для тестирования модели алгоритма автоматической диагностики ЖА использовались короткие одноканальные записи ЭКГ с крупнейшего ресурса физиологических данных PhysioNet[2].
Объектом исследования являются: ЭКС; представление ЭКС в виде сегментов кардиоцикла; программное обеспечение систем, предназначенных для анализа ЭКС.
Предметом исследования являются: алгоритмы цифровой обработки ЭКС; методы цифровой фильтрации (ЦФ) ЭКС; аппарат нечеткой логики.
Целью дипломной работы является создание и научное обоснование методических решений, направленных на создание алгоритма автоматического обнаружения ЖА на ЭКГ и его программная реализация для различных аппаратных средств.
Основные задачи и направления исследований.
1. Анализ проблем связанных с диагностикой ЖА, определение ЭКГ признаков ЖА, необходимых для алгоритмической реализации.
2. Аналитический обзор методов обработки ЭКС, и выбор наиболее перспективных для программной реализации.
3. Разработка алгоритма автоматической диагностики ЖА.
4. Разработка модели автоматической диагностики ЖА в среде Matlab.
5. Экспериментальное исследование модели автоматической диагностики ЖА в среде Matlab.
Доказательством актуальности совершенствования методов автоматической обработки ЭКС являются сотни публикаций, посвященных этой теме за последние годы в ведущих зарубежных журналах, десятки сообщений на международных конференциях. Вопросам создания алгоритмов автоматической обработки ЭКС посвящены работы Немирко А.П., Калиниченко А.Н. [16], Рангайяна Р.М. [12], Г. Клиффорда и многих других известных ученых. Кроме того, научный Интернет-ресурсPhysioNet в 2017 году запустил конкурс «Challenges», направленный на разработку алгоритмов классификации ритма коротких одноканальных записей ЭКС [2].
Сказанное дает достаточно оснований для утверждения, что разработка новых алгоритмов автоматической диагностики ЖА является актуальной проблемой и представляет несомненный научный и практический интерес.
Наиболее распространенными и опасными патологическими состояниями сердечно-сосудистой системы (ССС) являются аритмии и ишемическая болезнь сердца (ИБС), причем случаи инфаркта миокарда (ИМ) составляют 40%, а внезапной сердечной смерти (ВСС) 30% от числа летальных исходов от ИБС [1]. В проблеме ВСС наибольшее значение имеет остановка кровообращения, связанная с аритмиями сердца, таким образом, все эти патологические процессы тесно связаны между собой и могут являться как причиной, так и следствием друг друга, а значит, комплексная экспресс диагностика нарушений сердечного ритма поспособствует существенному сокращению смертности[2].
Одним из ведущих общепризнанных методов неинвазивной экспресс диагностики ССЗ на сегодняшний день являться электрокардиография (ЭКГ), данный метод основан на регистрации и исследовании электрических импульсов, образующихся при работе сердца [3].
Автоматическая диагностика на основе обработки и анализа ЭКС является серьезной и до конца не решенной проблемой. Разработкой систем автоматической ЭКГ диагностики занимаются ученые с середины прошлого века. Тем не менее, существующие алгоритмы не отвечают требованиям современности, многие из них сложны для программной реализации, другие недостаточно помехоустойчивы, соответственно их невозможно использовать для разработки портативных кардиосистем, и мобильных приложений. Существующие системы все еще не обеспечивают требуемую достоверность результатов автоматического анализа ЭКС. По некоторым данным от 5 до 20% автоматических заключений полностью или частично не совпадают с врачебными[1].Несмотря на очевидные успехи компьютерной ЭКГ, разработка и совершенствование алгоритмов, методов и технических средств кардиодиагностики является актуальной научно-технической проблемой.
Актуальность темы определяется необходимостью разработки современных автоматических алгоритмов определения на ЭКГ желудочковых аритмий (ЖА), простых в программной реализации, с применением математических подходов, имитирующих мыслительную деятельность человека (нечеткая логика), ранние этапы, которых будут формировать исходные данные для последующих этапов. От достоверности заключения автоматической системы диагностики ЖА будет зависеть здоровье, а зачастую и жизнь людей, это определяет высокие требования к надежности и скорости обработки информации, а так же возможности применения метода в различных условиях.
Создание алгоритма автоматической диагностики ЖА, его программная адаптация для портативных устройств и широкое внедрение данных аппаратов позволит повысить доступность и качество медицинской помощи для широких слоёв населения, снизить стоимость медицинского обслуживания, улучшить результаты лечения и показатели здоровья, повысить качество жизни, снизить инвалидизацию и смертность.
Достоверность алгоритма обработки ЭКС обеспечена большим объемом экспериментальных данных и хорошей воспроизводимостью результатов. Для тестирования модели алгоритма автоматической диагностики ЖА использовались короткие одноканальные записи ЭКГ с крупнейшего ресурса физиологических данных PhysioNet[2].
Объектом исследования являются: ЭКС; представление ЭКС в виде сегментов кардиоцикла; программное обеспечение систем, предназначенных для анализа ЭКС.
Предметом исследования являются: алгоритмы цифровой обработки ЭКС; методы цифровой фильтрации (ЦФ) ЭКС; аппарат нечеткой логики.
Целью дипломной работы является создание и научное обоснование методических решений, направленных на создание алгоритма автоматического обнаружения ЖА на ЭКГ и его программная реализация для различных аппаратных средств.
Основные задачи и направления исследований.
1. Анализ проблем связанных с диагностикой ЖА, определение ЭКГ признаков ЖА, необходимых для алгоритмической реализации.
2. Аналитический обзор методов обработки ЭКС, и выбор наиболее перспективных для программной реализации.
3. Разработка алгоритма автоматической диагностики ЖА.
4. Разработка модели автоматической диагностики ЖА в среде Matlab.
5. Экспериментальное исследование модели автоматической диагностики ЖА в среде Matlab.
Доказательством актуальности совершенствования методов автоматической обработки ЭКС являются сотни публикаций, посвященных этой теме за последние годы в ведущих зарубежных журналах, десятки сообщений на международных конференциях. Вопросам создания алгоритмов автоматической обработки ЭКС посвящены работы Немирко А.П., Калиниченко А.Н. [16], Рангайяна Р.М. [12], Г. Клиффорда и многих других известных ученых. Кроме того, научный Интернет-ресурсPhysioNet в 2017 году запустил конкурс «Challenges», направленный на разработку алгоритмов классификации ритма коротких одноканальных записей ЭКС [2].
Сказанное дает достаточно оснований для утверждения, что разработка новых алгоритмов автоматической диагностики ЖА является актуальной проблемой и представляет несомненный научный и практический интерес.
1. ССЗ являются основной причиной смерти во всем мире, по статистические данным ВОЗ за 2016 год РФ находится в первой десятке стран с высокими показателями смертности от ССЗ [1]. При анализе структуры смертности от ССЗ и их этиологических причин было установлено, что наиболее опасными и распространенными являются ЖА, они приводят к наиболее значимым и серьезным нарушениям функционирования ССС и лидируют по летальности исходов. Выявление ЖА на ранних стадиях является стратегическим направлением мирового и Российского здравоохранения [2]. Метод ЭКГ является основным и наиболее перспективным методом диагностики заболеваний ССЗ, автоматический анализ ЭКГ записей позволит снизить затраты на Здравоохранение, ускорить процесс обработки ЭКГ и поднимет экспресс диагностику ССЗ на качественно новый уровень.
2. Существующие методики автоматической диагностики ЭКС недостаточно точны за счет низкой помехоустойчивости либо сложны в реализации, таким образом, обоснована необходимость реализации нового интегрированного метода автоматической обработки и анализа ЭКС на основании наиболее устойчивых информативных параметров: формы QRS комплекса и длительности кардиоциклов. Так же необходимой является возможность определения индивидуально порога чувствительности для каждого пациента.
3. Алгоритм автоматической диагностики ЖА разрабатывался на основании теории нечеткой логики, обеспечивающей возможность простого способа анализа ЭКС с применением РП и методов нечеткого вывода. Полученный алгоритм (рисунок 3.3) сводится к определению длины склонов QRS комплекса путем суммирования длин элементарных участков и вычисления отклонения данных параметров от заданных. Алгоритм автоматической диагностики ЖА является оригинальной комбинацией методов ЦФ ЭКС и совмещает простоту реализации с надежностью работы
4. Модель автоматической диагностики ЖА была создана в среде Matlab с применением прикладных пакетов Simulink (рисунок 4.14), FuzzyLogicToolbox. В Simulink были созданы схемы основных узлов модели, пакет FuzzyLogicToolbox позволил реализовать систему принятия решения. Модель автоматической диагностики ЖА позволяет произвести фильтрацию сигнала, выделить кардиоцикл и его ИПФ (длины фронтов QRS комплексов), произвести процедуру распознавания сигнала (отнесение объекта к одному из заданных классов).
5. Результатом работы является алгоритм и модель автоматической диагностики ЖА, обеспечивающие определение ЖЭ (одиночных, парных) и ЖТ (группу из трех и более эктрасистол), при этом одновременно анализируется три смежных кардиоцикла. Достоверность алгоритма и модели автоматической диагностики ЖА обеспечена большим объемом экспериментальных данных и хорошей воспроизводимостью результатов. Для тестирования модели алгоритма автоматической диагностики ЖА использовались короткие одноканальные записи ЭКГ с крупнейшего ресурса физиологических данных PhysioNet [2].
6 Перспективой дальнейшей разработки является модификация предложенного алгоритма распознавания ЖА для разработки и создания кардиологической аппаратуры. Это позволит повысить доступность и качество медицинской помощи для широких слоёв населения за пределами медицинского учреждения, без участия медицинского персонала, снизить стоимость медицинского обслуживания, улучшить результаты лечения и показатели здоровья, повысить качество жизни, снизить инвалидизацию и смертность.
2. Существующие методики автоматической диагностики ЭКС недостаточно точны за счет низкой помехоустойчивости либо сложны в реализации, таким образом, обоснована необходимость реализации нового интегрированного метода автоматической обработки и анализа ЭКС на основании наиболее устойчивых информативных параметров: формы QRS комплекса и длительности кардиоциклов. Так же необходимой является возможность определения индивидуально порога чувствительности для каждого пациента.
3. Алгоритм автоматической диагностики ЖА разрабатывался на основании теории нечеткой логики, обеспечивающей возможность простого способа анализа ЭКС с применением РП и методов нечеткого вывода. Полученный алгоритм (рисунок 3.3) сводится к определению длины склонов QRS комплекса путем суммирования длин элементарных участков и вычисления отклонения данных параметров от заданных. Алгоритм автоматической диагностики ЖА является оригинальной комбинацией методов ЦФ ЭКС и совмещает простоту реализации с надежностью работы
4. Модель автоматической диагностики ЖА была создана в среде Matlab с применением прикладных пакетов Simulink (рисунок 4.14), FuzzyLogicToolbox. В Simulink были созданы схемы основных узлов модели, пакет FuzzyLogicToolbox позволил реализовать систему принятия решения. Модель автоматической диагностики ЖА позволяет произвести фильтрацию сигнала, выделить кардиоцикл и его ИПФ (длины фронтов QRS комплексов), произвести процедуру распознавания сигнала (отнесение объекта к одному из заданных классов).
5. Результатом работы является алгоритм и модель автоматической диагностики ЖА, обеспечивающие определение ЖЭ (одиночных, парных) и ЖТ (группу из трех и более эктрасистол), при этом одновременно анализируется три смежных кардиоцикла. Достоверность алгоритма и модели автоматической диагностики ЖА обеспечена большим объемом экспериментальных данных и хорошей воспроизводимостью результатов. Для тестирования модели алгоритма автоматической диагностики ЖА использовались короткие одноканальные записи ЭКГ с крупнейшего ресурса физиологических данных PhysioNet [2].
6 Перспективой дальнейшей разработки является модификация предложенного алгоритма распознавания ЖА для разработки и создания кардиологической аппаратуры. Это позволит повысить доступность и качество медицинской помощи для широких слоёв населения за пределами медицинского учреждения, без участия медицинского персонала, снизить стоимость медицинского обслуживания, улучшить результаты лечения и показатели здоровья, повысить качество жизни, снизить инвалидизацию и смертность.