ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ R-ЗУБЦОВ 7
1.1 Алгоритмы, основанные на производной 10
1.2 Алгоритм Пана и Томпкинса 11
1.3 Корреляционный алгоритм 13
1.4 Метод, основанный на подсчете числа пересечений нуля 14
1.5 Постановка задачи 16
ГЛАВА 2. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ R-ЗУБЦОВ 18
2.1 Обоснование выбора инструментальных и программных средств 18
2.2 Обоснование выбора исходных данных 22
2.3 Разработка функциональной схемы и панели инструментов 26
ГЛАВА 3. ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 37
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 47
Приложение 1 49
Приложение 2
Развитие компьютерной индустрии в настоящее время затронуло исследования и разработки фактически во всех отраслях современной науки. Помимо этого, компьютеры являются необходимыми и в повседневной жизни людей. Фирмы, производящие компьютеры, с каждым годом выпускают всё более производительное, надежное и качественное оборудование, что, в свою очередь, подталкивает разработчиков электронных приборов в своих нововведениях использовать микропроцессоры. Очевидно, что такое стремительное развитие затронуло и такую отрасль как медицина, ведь без использования современного программного и аппаратного обеспечения высоконаучные исследования невозможны. На сегодняшний день практически на всех этапах медицинского обследования используются компьютеры, как в профилактике заболеваний, так и в их диагностике и терапии.
Ведущей задачей современной медицины является предупреждение заболеваний на ранних стадиях их развития. Заболевания сердца - это одна из самых важных проблем медицины в наши дни. Поэтому для диагностики различных проблем разрабатывается всевозможная аппаратура, которая по своей сути является информационно-измерительной системой.
Наиболее распространенным и быстрым методом проверки сердечно-сосудистой системы человека является электрокардиограмма, или ЭКГ. Она позволяет получить точные сведения о состоянии сердца и его работе во время проведения процедуры. Данный метод проверки может назначаться многократно, так как является совершенно безболезненным и неопасным. Возможность назначения многократных проверок особенно ценна в тех случаях, когда врачу необходимо следить за ходом лечения пациента.
Электрокардиограмма позволяет:
• Определить частоту (пульс) и регулярность сердечных сокращений;
• Увидеть острое или хроническое повреждение миокарда (инфаркт миокарда, ишемия миокарда);
• Выявить нарушения обмена калия, кальция, магния и других электролитов;
• Выявить нарушения внутрисердечной проводимости (различные блокады) [3].
Кроме того этот метод применяется при ишемической болезни сердца, в том числе и при нагрузочных пробах, дает понятие о физическом состоянии сердца и внесердечных заболеваниях (например тромбоэмболия легочной артерии), позволяет удаленно диагностировать острую сердечную патологию с помощью кардиофона, а так же обязательно применяется при прохождении диспансеризации [3].
Любая ЭКГ состоит из зубцов, сегментов и интервалов. Зубцы ЭКГ обозначают латинскими буквами. Если амплитуда зубца составляет больше 5 мм - такой зубец обозначается заглавной буквой; если меньше 5 мм - строчной. Как видно из рисунка нормальная кардиограмма состоит из следующих участков:
• Зубец P - предсердный комплекс;
• Интервал PQ - время прохождения возбуждения по предсердиям до миокарда желудочков;
• Комплекс QRS - желудочковый комплекс;
• Зубец Q - возбуждение левой половины межжелудочковой перегородки;
• Зубец R - основной зубец ЭКГ, обусловлен возбуждением желудочков;
• Зубец T - регистрируется во время реполяризации желудочков;
• Зубец S - конечное возбуждение основания левого желудочка (непостоянный зубец ЭКГ);
• Сегмент ST - соответствует периоду сердечного цикла, когда оба желудочка охвачены возбуждением;
• Интервал QT - электрическая систола желудочков;
• Зубец U - клиническое происхождение этого зубца точно неизвестно (регистрируется не всегда);
• Сегмент TP - диастола желудочков и предсердий.
Сегодня без использования компьютера исследования сердца обойтись не могут. Компьютерная электрокардиограмма является незаменимым методом контроля динамики заболеваний. Электрические потенциалы могут быть зафиксированы как на бумаге, так и отображаться на экране электрокардиографа. При использовании данного метода диагностики полученные данные становятся известны кардиологу сразу после завершения процедуры.
Наиболее важными преимуществами автоматической обработки данных ЭКГ являются:
• Осуществление обработки по одной схеме;
• Стандартный вид предоставления результатов;
• Использование стандартной терминологии.
Само собой при ручной обработке данных не могут быть получены некоторые параметры, что делает очевидным преимущества компьютеров, не вызывающие сомнений.
Данная выпускная квалификационная работа является актуальной, так как не смотря на то, что сегодня существует невероятное количество программных продуктов, позволяющих работать с данными электрокардиографов, затрачивается большое количество времени на обработку сигналов с их помощью. Помимо этого почти все представленное программное обеспечение закрыто и недоступно. Исходя из вышесказанного, нужно разработать новое простое и удобное в использовании программное средство для работы с электрокардиограммами, которое будет доступно.
В первой главе произведен обзор существующих алгоритмов выделения R- зубцов, а так же обозначена цель работы, и поставлены задачи, которые необходимо выполнить.
Во второй главе продемонстрирована программная реализация алгоритмов выделения R-зубцов, а также произведено обоснование выбора инструментальных и программных средств и библиотеки обработки кардиосигнала.
В третьей главе произведено тестирование программного обеспечения и анализ разработанного алгоритма.
Выпускная квалификационная работа содержит 48 страниц и 30 рисунков
Сейчас существует проблема автоматизации работы кардиологов, потому что большое количество программ для работы с кардиологическими данными закрыты или недоступны почти для всех специалистов в этой области медицины. Помимо этого для обработки кардиосигналов с помощью этих программ приходится затрачивать огромное количество не только времени, но и сил. Поэтому необходимость разработки совершенно нового программного обеспечения для работы с электрокардиограммами, которым было бы просто и удобно пользоваться, а также которое было бы общедоступным, является очевидной.
В данной выпускной квалификационной работе была поставлена цель проанализировать существующие алгоритмы обнаружения R-зубца электрокардиосигнала, а также разработать собственный алгоритм, который позволит повысить уровень диагностической информативности и достоверность результатов обследований методом электрокардиографии.
В ходе разработки программы были решены следующие задачи:
1) Проведен аналитический обзор существующих алгоритмов выделения R-зубцов, который включает в себя обзор алгоритмов, основанных на производной, алгоритма Пана и Томпкинса, корреляционного алгоритма и метода, основанного на подсчете числа пересечений нуля;
2) Изучена структура банка данных Physionet и обоснован выбор исходных данных;
3) Обоснован выбор программных и инструментальных средств;
4) Разработана функциональная схема и панель инструментов;
5) Выполнена программная реализация продукта, позволяющего вводить данные ЭКГ из файлов в формате Physionet, просматривать сигнал ЭКГ на графике с возможностью выбора и просмотра отдельных участков (окон), а также запоминать параметры выбранных окон и передвигаться по ним, находить QRS-комплексы и выделять R-зубцы;
6) Произведено тестирование программного обеспечения, подтвердившее его полную работоспособность.
Таким образом, поставленная цель работы была достигнута.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
