RU2636905C1 - Method for analogue-digital parameter measurement at automatic fragmentation of electrocardiosignals - Google Patents
Method for analogue-digital parameter measurement at automatic fragmentation of electrocardiosignals Download PDFInfo
- Publication number
- RU2636905C1 RU2636905C1 RU2016130586A RU2016130586A RU2636905C1 RU 2636905 C1 RU2636905 C1 RU 2636905C1 RU 2016130586 A RU2016130586 A RU 2016130586A RU 2016130586 A RU2016130586 A RU 2016130586A RU 2636905 C1 RU2636905 C1 RU 2636905C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- ecs
- values
- extremum
- priori
- fragment
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims abstract description 63
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 102100033328 Ankyrin repeat domain-containing protein 42 Human genes 0.000 claims description 36
- 101000732369 Homo sapiens Ankyrin repeat domain-containing protein 42 Proteins 0.000 claims description 36
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 18
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 6
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 2
- 238000002001 electrophysiology Methods 0.000 abstract description 2
- 230000007831 electrophysiology Effects 0.000 abstract description 2
- 101001018259 Homo sapiens Microtubule-associated serine/threonine-protein kinase 1 Proteins 0.000 abstract 1
- 101000693728 Homo sapiens S-acyl fatty acid synthase thioesterase, medium chain Proteins 0.000 abstract 1
- 102100025541 S-acyl fatty acid synthase thioesterase, medium chain Human genes 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 17
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- IYLGZMTXKJYONK-ACLXAEORSA-N (12s,15r)-15-hydroxy-11,16-dioxo-15,20-dihydrosenecionan-12-yl acetate Chemical compound O1C(=O)[C@](CC)(O)C[C@@H](C)[C@](C)(OC(C)=O)C(=O)OCC2=CCN3[C@H]2[C@H]1CC3 IYLGZMTXKJYONK-ACLXAEORSA-N 0.000 description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 5
- 238000002565 electrocardiography Methods 0.000 description 5
- IYLGZMTXKJYONK-UHFFFAOYSA-N ruwenine Natural products O1C(=O)C(CC)(O)CC(C)C(C)(OC(C)=O)C(=O)OCC2=CCN3C2C1CC3 IYLGZMTXKJYONK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 4
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 244000309464 bull Species 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 238000011321 prophylaxis Methods 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 102000038613 ECS complex Human genes 0.000 description 1
- 108091007896 ECS complex Proteins 0.000 description 1
- 206010063602 Exposure to noise Diseases 0.000 description 1
- YTAHJIFKAKIKAV-XNMGPUDCSA-N [(1R)-3-morpholin-4-yl-1-phenylpropyl] N-[(3S)-2-oxo-5-phenyl-1,3-dihydro-1,4-benzodiazepin-3-yl]carbamate Chemical compound O=C1[C@H](N=C(C2=C(N1)C=CC=C2)C1=CC=CC=C1)NC(O[C@H](CCN1CCOCC1)C1=CC=CC=C1)=O YTAHJIFKAKIKAV-XNMGPUDCSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 description 1
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 210000000748 cardiovascular system Anatomy 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000000537 electroencephalography Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 238000013186 photoplethysmography Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, в частности к электрокардиографии. Изобретение может быть использовано в электрофизиологии при измерении параметров и фрагментов электрофизиологических показателей при воздействии помех, а также в измерительной технике для измерения параметров и фрагментов, как случайных, так и детерминированных сигналов.The invention relates to medicine, in particular to electrocardiography. The invention can be used in electrophysiology in the measurement of parameters and fragments of electrophysiological indicators under the influence of interference, as well as in the measuring technique for measuring parameters and fragments, both random and deterministic signals.
Известны различные способы и алгоритмы для определения или измерения параметров фрагментов при автоматической фрагментации электрокар-диосигналов (ЭКС). К параметрам ЭКС относят экстремумы QRS-комплексов, соответствующие Q, R или S зубцам, а также временные интервалы между зубцами или реперными точками других фрагментов ЭКС. Как показал анализ [1] и [2], в известных способах для измерения таких параметров фрагментов, как временные интервалы между экстремумами и их амплитуды, при автоматической фрагментации ЭКС используют почти весь разработанный к настоящему времени в информационных технологиях арсенал методов обработки сигналов [2] (с. 73 и 76). Известны способы обнаружения QRS-комплексов и измерения таких параметров, как RR-интервалы, основу которых составляют, так называемые волновые и частотно-временные преобразования, в том числе на базе вероятностных характеристик, таких как корреляционная функция или среднее число нулей [2]. Применяют также способы на основе алгоритмов нейронных сетей, различных преобразований сигнала, таких как Фурье, Вейвлет или Гильберта, эмпирической модовой декомпозиции (EMD или ЭМД), требующих выполнения значительного объема численных операций из-за использования многократного перемножения и сложения результатов перемножения или других математических действий и операций. В этих способах применяют также всевозможные варианты, как правило линейной, предварительной фильтрации ЭКС с последующим определением амплитуды и производных ЭКС, включая принцип порогового обнаружения без акцентирования внимания на условия выбора частоты временной дискретизацию, так как предполагают по умолчанию ее стандартное значение, устанавливаемое по теореме отсчетов. На основе по существу избыточных преобразований селекцию искомых фрагментов ЭКС при автоматической фрагментации осуществляют в результате обнаружения соответствующих признаков идентифицируемых фрагментов ЭКС по заданным критериям применением операции свертки с набором образцовых, как правило, ортогональных функций, после предварительной линейной фильтрации ЭКС в условиях допустимых искажений (артефактов). Известны и другие способы для автоматического определения фрагментов ЭКС и измерения их параметров. Наибольшее распространение, в связи с его высокой надежностью, получил способ обнаружения QRS-комплекса ЭКС Пана-Томпкинса [1], в соответствии с которым выполняют следующие действия и преобразования: полосовую фильтрацию, дифференцирование, возведение в квадрат с последующим интегрированием на базе скользящего окна и адаптивной пороговой процедуры. Все известные способы, и особенно способ Пана-Томпкинса, ориентированы на повышение надежности и достоверности обнаружения QRS-комплекса и, как следует из перечисленных действий, базируются на достаточно сложной последовательности преобразований исходного ЭКС, включая его предварительную фильтрацию [2]. Таким образом, известные способы совмещают линейную фильтрацию ЭКС от помех с процедурой автоматического обнаружения фрагментов и измерения их параметров. Известны также способы, предлагающие раздельную процедуру фильтрации от помех результатов разложения ЭКС на частотные составляющие с последующим выполнением автоматической фрагментации, восстановленной ЭКС по этим отфильтрованным составляющим. Этот подход с указанным раздельным решением задачи фильтрации и с последующей автоматической фрагментации ЭКС также не приемлем из-за достаточно сложной процедуры нелинейной фильтрации путем разделения ЭКС на частотные составляющие [3]. Суть способа заключается в том, что после регистрации и разложения ЭКС на частотные составляющие с последующей фильтрацией каждой частотной составляющей, выполняют восстановление ЭКС с выделением кардиоцикла и участка изолинии на сегменте TP (интервале времени между зубцами ЭКС Т и Р) восстановленной ЭКС путем построения поверхностей энергетической плотности выделенного кардиоцикла и участка изолинии на сегменте TP на основе преобразования Гильберта-Хуанга в системе координат энергия-частота-время. Выполняют формирование пороговой поверхности из энергетической плотности участка изолинии и сравнивают поверхности энергетической плотности выделенного кардиоцикла электрокардиосигнала со сформированной пороговой поверхностью. Данный способ по существу исключает возможность автоматической фрагментации ЭКС в реальном масштабе времени и приводит в конечном счете к увеличению времени и объема вычислений для получения искомого результата, что недопустимо в условиях провидения скрининга и мониторинга.There are various methods and algorithms for determining or measuring the parameters of fragments in the automatic fragmentation of electrocardiosignals (EX). The extremums of QRS complexes corresponding to Q, R, or S teeth, as well as the time intervals between teeth or reference points of other fragments of EX, are referred to the parameters of ECS. As analysis [1] and [2] showed, in the known methods for measuring fragment parameters such as time intervals between extrema and their amplitudes, during automatic fragmentation of ECS, almost the entire arsenal of signal processing methods developed to date in information technology is used [2] (p. 73 and 76). Known methods for detecting QRS complexes and measuring parameters such as RR intervals, which are based on the so-called wave and frequency-time transformations, including those based on probabilistic characteristics, such as a correlation function or the average number of zeros [2]. Methods are also used based on neural network algorithms, various signal transformations, such as Fourier, Wavelet or Hilbert, empirical mode decomposition (EMD or EMD), requiring a significant amount of numerical operations due to the use of multiple multiplication and addition of the results of multiplication or other mathematical operations and operations. In these methods, all kinds of options are also used, as a rule linear, preliminary filtering of the EKS with the subsequent determination of the amplitude and derivatives of the EKS, including the principle of threshold detection without focusing on the conditions for choosing the frequency of time sampling, since it is assumed by default its standard value, established by the sampling theorem . Based on essentially redundant transformations, the selection of the desired EX fragments during automatic fragmentation is carried out as a result of detection of the corresponding signs of identifiable EX fragments according to the specified criteria using the convolution operation with a set of model, usually orthogonal functions, after preliminary linear filtering of the EX in the conditions of permissible distortions (artifacts) . Other methods are known for automatically detecting EX fragments and measuring their parameters. The most widespread, due to its high reliability, was the method of detecting the Pan-Tompkins EX-QRS complex [1], according to which the following actions and transformations are performed: band pass filtering, differentiation, squaring, followed by integration on the basis of a sliding window and adaptive threshold procedure. All known methods, and especially the Pan-Tompkins method, are aimed at increasing the reliability and reliability of detecting the QRS complex and, as follows from the above actions, are based on a rather complicated sequence of transformations of the initial EX, including its preliminary filtering [2]. Thus, the known methods combine linear filtering of the EX from interference with the procedure for automatic detection of fragments and measurement of their parameters. There are also known methods that offer a separate filtering procedure from interference of the decomposition of the EX on the frequency components, followed by automatic fragmentation, restored the EX on these filtered components. This approach, with the indicated separate solution to the filtering problem and the subsequent automatic fragmentation of the EX, is also not acceptable due to the rather complicated nonlinear filtering procedure by dividing the EX into frequency components [3]. The essence of the method is that after recording and decomposing the ECS into frequency components, followed by filtering each frequency component, the ECS is restored with the release of the cardiocycle and the isoline section on the TP segment (the time interval between the teeth of the EX T and P) of the restored EX by building energy surfaces the density of the selected cardiocycle and the isoline section on the TP segment based on the Hilbert-Huang transform in the energy-frequency-time coordinate system. The threshold surface is formed from the energy density of the isoline section and the energy density surfaces of the selected cardiocycle of the electrocardiogram are compared with the formed threshold surface. This method essentially eliminates the possibility of automatic fragmentation of ECS in real time and ultimately leads to an increase in the time and amount of calculations to obtain the desired result, which is unacceptable in the conditions of screening and monitoring.
Таким образом, как показывает проведенный анализ (см. также [1] и [2]), разработка известных способов шла по пути применения усложненных способов обработки ЭКС, приводящих к значительному увеличению объема вычислений, за счет чего достигается некоторое увеличение прироста в достоверности автоматического обнаружения искомых фрагментов и их параметров. Причем прирост обычно составляет порядка десятых, а то и сотых долей процента. Вместе с тем, теоретический анализ помехоустойчивости при сравнении способов, как правило, подробно не приводится, так же, как и оценки вероятности ошибок первого и второго рода при неизбежном пороговом принятии решения с целью автоматического обнаружения соответствующего фрагмента ЭКС. Введение в известные способы автоматической фрагментации алгоритмов адаптации для отслеживания уровня устанавливаемого порога в зависимости от изменений ЭКС от пациента к пациенту и условий съема ЭКГ приводит к определенному положительному эффекту при обнаружении искомых фрагментов и оценке или измерения их параметров [1], [2]. Полученный положительный эффект проявляется в увеличении свойства робастности, т.е. независимости или слабой зависимости соответствующего способа автоматической фрагментации от вариаций нозологических изменений фрагментов ЭКС при диагностике идентичных патологий у разных пациентов. Тем не менее, при введении адаптации, как показывает практика, увеличение сложности способа, из-за необходимости использования для реализации адаптации дополнительных вычислений и временных затрат на обработку ЭКС, как правило, недостаточно компенсируется ростом получаемого положительного эффекта. Эффективность новых предлагаемых способов, судя по опубликованным данным, оценивается в основном только по результатам моделирования на электрокардиограммах из аннотированного банка данных электрокардиосигналов, например базы MIT-BIH [4]. Поэтому выявляется общая картина сравнительной эффективности предложенных способов по результатам их моделирования, приведенных авторами, на базе сформированного банка данных ЭКС, полученного без учета того многообразия помех, которые могут возникать при снятии ЭКГ в разнообразных условиях электрокардиографами, изготовленными разными производителями, т.е. по разным технологиям и схемам реализации. Следовательно, как правило, в известных способах фактически отсутствует теоретическое обоснование динамики роста свойства робастности результатов измерения искомых параметров к изменению условий съема ЭКС и к видам воздействующих на ЭКС артефактов в зависимости от роста сложности и, тем самым, увеличения объема вычислений в предлагаемых способах. Тогда как при решении таких задач, как задачи скрининга и мониторинга, ввиду массовости проводимых исследований, необходимо предельно упрощать требования к условиям и сложности эксплуатации соответствующих технических средств при снижении стоимости и сохранении на приемлемом уровне достоверности и надежности получения результатов диагностики в условиях воздействия различных по виду артефактов.Thus, as the analysis shows (see also [1] and [2]), the development of known methods went along the path of applying sophisticated processing methods for ECS, leading to a significant increase in the volume of calculations, due to which a slight increase in the reliability of automatic detection is achieved desired fragments and their parameters. Moreover, the growth usually amounts to about tenths, or even hundredths of a percent. At the same time, a theoretical analysis of noise immunity when comparing methods, as a rule, is not given in detail, as well as estimates of the probability of errors of the first and second kind with an inevitable threshold decision making in order to automatically detect the corresponding fragment of an EX. Introduction to known methods of automatic fragmentation of adaptation algorithms for tracking the threshold level depending on changes in the ECS from patient to patient and ECG removal conditions leads to a certain positive effect when detecting the desired fragments and evaluating or measuring their parameters [1], [2]. The resulting positive effect is manifested in an increase in the robustness property, i.e. independence or weak dependence of the corresponding automatic fragmentation method on variations of nosological changes in EX fragments in the diagnosis of identical pathologies in different patients. However, with the introduction of adaptation, as practice shows, an increase in the complexity of the method, due to the need to use additional calculations and time-consuming processing of ECS to implement adaptation, is usually not sufficiently compensated by the growth of the resulting positive effect. The effectiveness of the new proposed methods, judging by the published data, is estimated mainly only by the results of modeling on electrocardiograms from an annotated data bank of electrocardiograms, for example, the MIT-BIH database [4]. Therefore, the overall picture of the comparative effectiveness of the proposed methods is revealed according to the results of their modeling, given by the authors, on the basis of the generated ECS data bank, obtained without taking into account the variety of interference that can occur when an ECG is taken under various conditions by electrocardiographs manufactured by different manufacturers, i.e. on different technologies and implementation schemes. Therefore, as a rule, in the known methods, there is practically no theoretical justification for the growth dynamics of the robustness property of the measurement results of the desired parameters to change the conditions for picking up the EX and to the types of artifacts affecting the EX depending on the growth of complexity and, thereby, the increase in the amount of calculations in the proposed methods. Whereas when solving tasks such as screening and monitoring, due to the mass of studies, it is necessary to extremely simplify the requirements for the conditions and complexity of operation of the corresponding technical equipment while reducing the cost and maintaining at an acceptable level of reliability and reliability of obtaining diagnostic results under conditions of exposure of various kinds artifacts.
Таким образом, способ для измерения параметров фрагментов при автоматической фрагментации ЭКС должен обладать свойством повышенной робастности к нозологическим изменениям ЭКС у разных пациентов, артефактам и разнообразным условиям применения технических средств диагностики при минимальных требованиях к сложности и стоимости их эксплуатации.Thus, the method for measuring the parameters of fragments during automatic fragmentation of ECS should have the property of increased robustness to nosological changes in ECS for different patients, artifacts and various conditions for the use of diagnostic tools with minimal requirements for the complexity and cost of their operation.
Так как наиболее распространены в настоящее время способы обнаружения и идентификации QRS-комплексов с определением RR временных интервалов между выбранными характерными или реперными точками QRS-комплексов ЭКС, в частности между максимами R зубцов, обеспечивающие возможность измерения ритмограммы, то представляют практический интерес способы для комплексного решения задачи, т.е. способы, совмещающее помехоустойчивость с выделением искомых реперных точек с измерением по ним искомых параметров при автоматической фрагментации ЭКС и относительной простоте реализации способа электронными аналого-цифровыми устройствами. В качестве реперных точек обычно выбирают экстремумы R зубцов, соответствующие или максимумам, или минимумам R зубцов при их положительном или же, при значительно реже встречающемся, отрицательном значениях. Поэтому временные RR-интервалы измеряются между экстремумами R зубцов ЭКС. В связи с этим для аналога предлагаемого изобретения целесообразно выбрать помехоустойчивый способ измерения положения и амплитуды экстремумов случайных сигналов, который реализуется устройством, предложенным в [5]. Согласно данному способу с целью повышения помехоустойчивости при определении реперной точки экстремумов вводят избыточное нечетное число количество компараторов (в количестве трех) и определяют знак приращения входного случайного сигнала на адаптивно устанавливаемом временном такте с мажоритарным принятием решения о наличие искомого экстремума, т.е. по большинству совпадающих случаев изменения знака приращения входного сигнала. К недостаткам данного способа следует отнести, во-первых, то, что при реализации данного способа вносится схемотехническая избыточность и, во-вторых, найденные экстремумы не идентифицируются по дополнительным признакам с экстремумом, принадлежащим R зубцу, для случая, когда на вход устройства подается ЭКС.Since the most common methods for detecting and identifying QRS complexes with determining the RR time intervals between the selected characteristic or reference points of QRS complexes of the ECS, in particular between maxima of the R teeth, providing the ability to measure rhythmograms, methods for complex solution are of practical interest tasks, i.e. methods combining noise immunity with the selection of the required reference points with the measurement of the desired parameters with automatic fragmentation of the ECS and the relative simplicity of the method using electronic analog-to-digital devices. As reference points, extremes of R teeth are usually chosen, corresponding to either the maxima or minima of the R teeth when they are positive or, at a much less frequent occurrence, negative values. Therefore, the time RR-intervals are measured between the extrema of the R waves of the EX. In this regard, for the analogue of the present invention, it is advisable to choose a noise-resistant method for measuring the position and amplitude of the extrema of random signals, which is implemented by the device proposed in [5]. According to this method, in order to increase the noise immunity when determining the reference point of the extrema, an odd odd number of the number of comparators (in the amount of three) is introduced and the sign of the increment of the input random signal at the adaptively set time cycle with a majority decision is made about the presence of the desired extremum, i.e. in most coinciding cases, a change in the sign of the increment of the input signal. The disadvantages of this method include, firstly, that when implementing this method, circuit redundancy is introduced and, secondly, the found extrema are not identified by additional signs with an extremum belonging to the R wave, for the case when an EX is fed to the input of the device .
Наиболее близким к предлагаемому изобретению можно отнести способ [6]. В способе [6] без дополнительных преобразований ЭКС, введенных в указанных выше способах, кроме стандартной линейной фильтрации, вычисляют мощность ЭКС как сумму абсолютных значений производной ЭКС в области вокруг данного отсчета ЭКГ. Далее в прототипе для предварительного грубого определения момента появления QRS-комплекса по существу скользящим суммированием абсолютных значений производных ЭКС определяют ее мощность в априорно заданной локальной области или окне текущего цифрового отсчета (ЦО) ЭКС с последовательным сравнением полученных результатов суммирования с априорно установленным пороговым значением. Ширину окна выбирают априорно приблизительно равной ширине типичного QRS-комплекса, а конкретное значение порога выбирается также априорно приблизительно равным половине максимальной вычисляемой мощности ЭКС. По моменту превышения определяемой мощности ЭКС установленного порога находят предварительно грубую оценку длительности интервала QRS-комплекса ЭКС, с последующим обнаружением и идентификацией в пределах предварительно найденной длительности интервала QRS-комплекса экстремума его первой производной. По найденному экстремуму уточняется момент появления QRS-комплекса ЭКС и, следовательно, его параметров. Предполагается, что вид экстремума, т.е. максимум или минимум, выбирается предварительно в зависимости от дальнейшего использования полученных результатов измерений. С целью повышения точности нахождения экстремумов производной ЭКС по результатам аналого-цифрового преобразования выполняют в пределах установленного интервала дискретизации аппроксимацию параболой и вычисляют момент появления QRS-комплекса как момент экстремума числено определенной параболы. Это позволяет, согласно предложенному способу, снизить погрешность измерения экстремума в условиях стандартной временной дискретизации ЭКС по теореме отсчетов. Для ослабления влияния высокочастотной помехи, определение производной ЭКС в прототипе предлагается выполнить по результатам скользящего суммирования конечного числа симметричных относительно текущего центрального ЦО ЭКС взвешенных конечных разностей [7], т.е. на основе скользящего цифрового фильтра, который можно рассматривать, как частный случай некоторого обобщенного оператора скользящего симметричного преобразования (ССП). В прототипе, благодаря применению цифрового помехоустойчивого фильтра в виде частного случая ССП на основе использования взвешенных конечных разностей (в дальнейшем просто в виде ССП), исключаются дополнительные операции по повышению помехоустойчивости, которые вводятся в других известных способах обнаружения QRS комплексов [8]. Кроме того, цифровая помехоустойчивая фильтрация, которая реализуется при ССП, позволяет в отличие от аналога [5] находить не параллельно, а последовательно во времени помехоустойчивую смену знака производной без необходимости ввода в схему реализации аппаратной избыточности. К преимуществам способа, предложенного в прототипе при измерении RR-интервала, следует отнести и его определенную нечувствительность к медленным изменениям сигнала или к дрейфу изолинии за счет его исключения из исходного ЭКС благодаря использованию ССП.Closest to the proposed invention can be attributed to the method [6]. In the method [6], without additional transformations of the EX, introduced in the above methods, in addition to the standard linear filtering, the power of the EX is calculated as the sum of the absolute values of the derivative of the EX in the region around this ECG reference. Further, in the prototype, for preliminary rough determination of the moment of occurrence of the QRS complex by essentially sliding summation of the absolute values of the derivatives of the EX, determine its power in an a priori specified local area or window of the current digital readout (CO) of the EX with a sequential comparison of the obtained summation results with an a priori set threshold value. The window width is selected a priori approximately equal to the width of a typical QRS complex, and the specific threshold value is also selected a priori approximately equal to half of the maximum calculated EX power. By the moment of exceeding the determined power of the ECS of the set threshold, a preliminary rough estimate of the duration of the interval of the QRS complex of the EX is found, with subsequent detection and identification of the first derivative of the extremum within the previously found duration of the interval of the QRS complex. Based on the found extremum, the moment of occurrence of the QRS-complex of the ECS and, therefore, its parameters is specified. It is assumed that the type of extremum, i.e. maximum or minimum is pre-selected depending on the further use of the obtained measurement results. In order to increase the accuracy of finding the extrema of the EX derivative according to the results of analog-to-digital conversion, an approximation by a parabola is performed within the set sampling interval and the moment of appearance of the QRS complex is calculated as the moment of the extremum of a numerically defined parabola. This allows, according to the proposed method, to reduce the measurement error of the extremum in the conditions of standard time discretization of the EX according to the sampling theorem. To attenuate the influence of high-frequency noise, the determination of the derivative of the ECS in the prototype is proposed to be performed according to the results of moving summation of a finite number of weighted finite differences that are symmetric with respect to the current central center of the ECS [7], based on a moving digital filter, which can be considered as a special case of a generalized operator of a moving symmetric transformation (BSS). In the prototype, due to the use of a digital noise-resistant filter in the form of a special case of SSP based on the use of weighted finite differences (hereinafter simply in the form of SSP), additional operations to increase noise immunity, which are introduced in other known methods for detecting QRS complexes, are excluded [8]. In addition, the digital noise-tolerant filtering, which is implemented by the SSP, allows, in contrast to the analogue [5], to find the noise-resistant change of the sign of the derivative, not in parallel but sequentially in time, without introducing hardware redundancy into the implementation scheme. The advantages of the method proposed in the prototype when measuring the RR-interval should include its certain insensitivity to slow changes in the signal or to the drift of the contour due to its exclusion from the original EX due to the use of MSS.
Так как в прототипе подразумевается по умолчанию применение стандартной временной дискретизации, устанавливаемой по теореме отсчетов, которая не оптимальна для определения производной по конечным разностям, поэтому для компенсации влияния интервала дискретизации на точность измерения временного положения QRS комплекса водят дополнительно параболическую аппроксимацию ЭКС. Вместе с тем, при применении цифровых помехоустойчивых дифференцирующих фильтров в виде ССП существенную роль в получении результатов дифференцирования в условиях воздействия помех, включая сетевую помеху, играет согласованный выбор интервала дискретизации ЭКС не только с верхней частотой среза спектральной функции ЭКС, а и с частотой следования помех, включая сетевую помеху [9]. Выполнение последнего условия приводит к необходимости повышения частоты дискретизации ЭКС при его аналого-цифровом преобразовании или, иначе говоря, измерять ЭКС при повышенном временном разрешении.Since the prototype implies, by default, the use of standard time sampling, established by the sampling theorem, which is not optimal for determining the derivative with respect to finite differences, therefore, to compensate for the influence of the sampling interval on the accuracy of measuring the time position of the QRS complex, an additional parabolic approximation of the EX is performed. At the same time, when using digital noise-resistant differentiating filters in the form of MSS, an important role in obtaining the results of differentiation under the influence of interference, including network interference, is played by the coordinated choice of the sampling interval of the ECS not only with the upper cut-off frequency of the spectral function of the EX, but also with the interference repetition rate , including network interference [9]. Fulfillment of the last condition leads to the need to increase the sampling frequency of the EX when it is converted to analog-to-digital, or, in other words, to measure the EX when the time resolution is increased.
Недостатки способа, предложенного в прототипе.The disadvantages of the method proposed in the prototype.
- К главному недостатку прототипа, для устранения которого были предложены различные перечисленные в [2] и отмеченные выше по тексту способы, следует отнести низкую надежность определения длительности временного интервала QRS-комплекса, содержащего максимум R зубца ЭКС, по результату превышения локальной мощностью ЭКС, вычисляемой по первой производной на основе ССП в области текущего ЦО, априорно установленного порога. Этот недостаток обусловлен тем, что в прототипе локальная мощность существенно зависит и, тем самым, меняется не только от качества и условий съема информации при воздействии помех, а и от пациента к пациенту как здоровых пациентов, так и в зависимости от их нозологического состояния, что сказывается на достоверности априорного выбора порога. Результатом этого недостатка является ухудшение робастности способа, вследствие чего существенно снижается достоверность грубого определения области ЭКС, т.е. QRS фрагмента ЭКС, содержащего искомый экстремум R зубца, из-за возрастания вероятности ошибок первого и второго рода, приводящих либо к ложному обнаружению, либо к его пропуску из-за помех, усиленных погрешностью вычисления первой производной ЭКС при неоптимальной частоте дискретизации.- The main disadvantage of the prototype, for the elimination of which were proposed various methods listed in [2] and noted above, should be attributed to the low reliability of determining the duration of the time interval of the QRS complex containing the maximum R of the EX wave, calculated by exceeding the local power of the EX calculated according to the first derivative based on the MTP in the area of the current central heating center, a priori set threshold. This disadvantage is due to the fact that in the prototype local power significantly depends and, therefore, varies not only from the quality and conditions of information retrieval when exposed to interference, but also from patient to patient, both healthy patients and their nosological state, which affects the reliability of the a priori choice of the threshold. The result of this drawback is the deterioration of the robustness of the method, as a result of which the reliability of the rough determination of the ECS region is significantly reduced, i.e. The QRS of the EX fragment containing the desired extremum R of the tooth, due to an increase in the probability of errors of the first and second kind, leading either to false detection or to skip it due to interference amplified by the error in calculating the first derivative of the EX at the non-optimal sampling frequency.
- Измерение момента появления R зубца QRS комплекса ЭКС является не прямым, а косвенным, из-за введения дополнительных операций, связанных с аппроксимацией производной в пределах установленного интервала дискретизации ЭКГ в тех же условиях присутствия остаточных после предварительной фильтрации помех. Известно, что косвенное измерение снижает точность измерения по сравнению с прямыми измерениями, которые достигаются при увеличении частоты временной дискретизации или временного разрешения ЭКС по сравнению с стандартной частотой, устанавливаемой по теореме отсчетов, и исключает возможность высокоточного измерения параметров ЭКС в условиях воздействия остаточных помех.- The measurement of the moment of appearance of the R wave of the QRS wave of the ECS complex is not direct, but indirect, due to the introduction of additional operations related to the approximation of the derivative within the specified ECG sampling interval under the same conditions of residual interference after preliminary filtering. It is known that indirect measurement reduces the accuracy of measurements in comparison with direct measurements, which are achieved with an increase in the frequency of temporal sampling or temporal resolution of the ECS compared to the standard frequency established by the sampling theorem, and excludes the possibility of high-precision measurement of the parameters of the ECS under the influence of residual interference.
Таким образом, аналог и прототип, а также дополнительно отмеченные выше по тексту известные способы, базирующиеся на усложненных технологиях обработки информации, включающих такие преобразования, как Фурье, Вейвлет или Гильберта, ЭМД, а также корреляцию, нейронные сети и алгоритмы адаптации, не обеспечивают в реальном масштабе времени совмещение функции робастной автоматической фрагментации и измерения параметров ЭКС со снижением требований к объему и сложности обработки ЭКС при сохранении установленной надежности и точности измерений в ситуациях интенсивного воздействия помех и упрощенных условиях эксплуатации технических средств, реализующих предложенные способы. С другой стороны, стремление к упрощению в прототипе способа и, тем самым, технологии автоматической фрагментации и измерения параметров ЭКС в реальном масштабе времени путем снижения объема вычислений, не могут обеспечить эффективное решение задачи, например скрининга и профилактики населения по кардиологическим и иным показателям, с должной достоверностью и робастностью при сохранении требуемой точности и надежности измерений в ситуациях интенсивного воздействия помех при пониженных требованиях к условиям эксплуатации и сложности технических средств, реализующих способы.Thus, the analogue and prototype, as well as the well-known methods further noted above, based on sophisticated information processing technologies, including such transformations as Fourier, Wavelet or Hilbert, EMD, as well as correlation, neural networks and adaptation algorithms, do not provide real-time combination of robust automatic fragmentation and measurement of EX parameters with a decrease in requirements for the volume and complexity of processing EX while maintaining the established reliability and accuracy measured th in situations of intense exposure to noise and simplified conditions of technical equipment implementing the method. On the other hand, the desire to simplify the prototype method and, therefore, the technology of automatic fragmentation and measurement of ECS parameters in real time by reducing the amount of computation, cannot provide an effective solution to the problem, for example, screening and prophylaxis of the population by cardiology and other indicators, with due reliability and robustness while maintaining the required accuracy and reliability of measurements in situations of intense exposure to interference with reduced requirements for operating conditions and complexity technical means for performing a method.
Технический результат способа состоит в повышении точности и надежности измерений в реальном масштабе времени параметров при автоматической фрагментации ЭКС и достоверности диагностики по кардиологическим показателям при воздействии помех, снижении объема вычислений и сложности аппаратно-программных технических средств, реализующих способ.The technical result of the method consists in increasing the accuracy and reliability of real-time measurements of parameters during automatic fragmentation of ECS and the reliability of diagnostics by cardiological indicators under the influence of interference, reducing the amount of computation and the complexity of hardware and software hardware that implements the method.
Сущность предлагаемого изобретения состоит в том, что для достижения технического результата также как в прототипе осуществляется съем ЭКС, его предварительная аналоговая фильтрация, аналого-цифровое преобразование ЭКС, выполняют априорно установленное ССП полученных дискретных отсчетов в пределах локальной области, относительно ее центрального ЦО. Выделяют фрагмент сигнала, содержащий экстремум и определяют экстремум в пределах фрагмента. Отличие состоит в том, что аналого-цифровое преобразование осуществляют при повышенном временном разрешении. Для выделения фрагмента ЭКС, содержащего экстремум, при выполнении ССП дополнительно выполняют первое и второе скользящее ассиметричное преобразование (САРП) для ЦО той же локальной области. Полученные значения первого и второго САРП приводят к одному положительному знаку и сравнивают с одноименными по знаку априорно установленными первым и вторым порогами соответственно. Только при одновременном превышении значений САРП соответствующих порогов на каждом такте попарным перемножением определяют нелинейную корреляцию (НК) значений САРП и приравнивают к нулю ее значение для остальных случаев результатов сравнения. Сравнивают значение НК с третьим априорно установленным порогом и выделяют фрагмент ЭКС, содержащий только его первый экстремум по превышению значения НК третьего, априорно установленного порога.The essence of the invention lies in the fact that to achieve a technical result, as in the prototype, an ECS is removed, its preliminary analog filtering, analog-to-digital conversion of EX, perform a priori established MSS of the obtained discrete samples within the local area, relative to its central CO. A signal fragment containing an extremum is isolated and an extremum is determined within the fragment. The difference is that the analog-to-digital conversion is carried out at a higher time resolution. To select an EXS fragment containing an extremum, when performing MSS, the first and second sliding asymmetric transformations (SARPs) are additionally performed for the center of the same local region. The obtained values of the first and second ARPDs lead to one positive sign and are compared with the first and second thresholds of the same name a priori set respectively. Only with simultaneous exceeding of the SARP values of the corresponding thresholds at each cycle by pairwise multiplication, the nonlinear correlation (NK) of the SARP values is determined and its value is equal to zero for the remaining cases of the comparison results. The NK value is compared with the third a priori established threshold and an EX fragment is selected that contains only its first extremum by exceeding the NK value of the third a priori established threshold.
В качестве ССП и САРП могут выбираться не только симметричные и ассиметричные конечные разности относительно центрального ЦО, а и иные, но согласованные друг с другом операторы скользящего симметричного и ассиметричного преобразования, допускающие формирование САРП из ССП априорным выбором соответствующих параметров. В предлагаемом способе, также как в прототипе, из множества возможных вариантов ССП для определения момента наступления экстремума сигнала используют ССП, в виде скользящих симметричных взвешенных, т.е. умноженных на априорно установленный числовой коэффициент, конечных разностей ЭКС [7], [8]. Причем ССП выполняют по априорно выбранному конечному симметричному числу ЦО относительно центрального ЦО с дискретизацией ЭКС при повышенном временным разрешении. Числовые коэффициенты ССП определяются априорно на основе принципа наименьших квадратов, обеспечивающего наименьшее влияние помехи на результат определения производной по центральным конечным разностям в заданной точке так, как это предложено в [7].Not only symmetric and asymmetric finite differences with respect to the central center, but also other operators of sliding symmetric and asymmetric transformations that are compatible with each other and can be selected as SSP and SARP, allowing the formation of SARP from SPS by a priori choice of the corresponding parameters. In the proposed method, as well as in the prototype, out of the many possible variants of the SSP, SSPs are used to determine the moment of the signal extreme occurrence, in the form of symmetrical moving weighted, i.e. multiplied by an a priori established numerical coefficient, the finite differences of the EX [7], [8]. Moreover, the SSP is performed according to the a priori chosen symmetric final number of the color centers relative to the central color center with the discretization of the EKS at an increased temporal resolution. The numerical coefficients of the SSP are determined a priori on the basis of the principle of least squares, which ensures the least influence of noise on the result of determining the derivative with respect to central finite differences at a given point, as proposed in [7].
Основным отличительным признаком предлагаемого способа, на который распространяется испрашиваемый объем правовой охраны, по мнению автора состоит в том, что при повышенном временном разрешении дополнительно к известному ССП вводят САРП с установленным для формирования САРП конечным ассиметричным числом ЦО относительно центрального ЦО в локальной области, согласованной с локальной областью ССП, с последующим определением НК между приведенными к одному знаку раздельно выполненными САРП. Причем НК определяют по результатам раздельного сравнения САРП, но в совпадающие моменты времени (номерами или адресами ЦО), с априорно заданными одноименными по знаку первым и вторым порогами, попарным перемножением результатов сравнения только при одновременном превышении соответствующих САРП первых и вторых порогов и приравниванием к нулю значения НК для всех остальных возможных случаев взаимодействия САРП с порогами. Выделяют фрагмент с принадлежащим этому фрагменту экстремумом сигнала по совпадающим событиям превышения НК априорно установленного положительного по знаку третьего порога и помехоустойчивому моменту только первого обнаружения экстремума по ССП.According to the author, the main distinguishing feature of the proposed method, to which the requested amount of legal protection extends, is that, with an increased time resolution, in addition to the known BSC, ARPAs are introduced with the final asymmetric number of COs established relative to the central CO in the local area, consistent with the local area of the SSP, with the subsequent determination of the tax code between the separately executed ARPAs reduced to the same sign. Moreover, NDs are determined by the results of separate comparisons of ARPA, but at coinciding time points (by numbers or addresses of the CO), with a priori given first and second thresholds of the same sign, pairwise multiplication of the results of the comparison only if the corresponding first and second thresholds are simultaneously exceeded and equated to zero NK values for all other possible cases of interaction of ARPA with thresholds. A fragment is selected with the signal extremum belonging to this fragment according to the coincident events of exceeding the NK of the a priori established positive sign of the third threshold and the noise-resistant moment of only the first detection of the extremum by SSP.
Возможен, например, вариант выбора ССП и САРП ЦО сигнала на основе Вейвлет преобразования с соответствующей ассиметричной установкой параметра сдвига относительно центрального ЦО в пределах установленной локальной области и фиксированным параметром масштаба.It is possible, for example, to select the BSC and ARPA of the color center signal based on the wavelet transform with the corresponding asymmetric setting of the shift parameter relative to the central color center within the set local area and a fixed scale parameter.
Для параллельного измерения параметров ЭКС, принадлежащих фрагментам разной длительности, например, таких фрагментов ЭКС, как Т или Р зубцы, допускается использовать параллельно аналогичные описанным выше преобразования и действия, но с другими по величине локальными областями ССП и временными интервалами между дискретными ЦО.For the parallel measurement of the parameters of EX, belonging to fragments of different durations, for example, EX fragments such as T or P teeth, it is allowed to use parallel transformations and actions similar to those described above, but with different local areas of the SSP and time intervals between discrete color centers.
Для обобщения и наглядности описания ССП представим ее математическую форму записи, согласно [7] и [8], в видеTo generalize and illustrate the description of the SSP, we will present its mathematical form of recording, according to [7] and [8], in the form
где y(jτd) - результат ССП в соответствии с известным [7] алгоритмом определения взвешенных центральные конечных разностей сигнала, например, ЭКС в дискретные моменты времени jτd (J=1, 2, …) с интервалом временной дискретизации τd исходного сигнала x(t) (этот интервал может выбираться кратным времени аналого-цифрового преобразования);where y (jτ d ) is the SSP result in accordance with the well-known [7] algorithm for determining the weighted central finite differences of a signal, for example, EX at discrete time instants jτ d (J = 1, 2, ...) with an interval of time sampling τ d of the initial signal x (t) (this interval can be selected as a multiple of the analog-to-digital conversion time);
n - установленное число ЦО сигнала, определяющее локальную область относительно текущего центрального ЦО jτd, в пределах которого находится ССП;n is the set number of signal centers that determines the local area relative to the current central center jτ d , within which the MSS is located;
m - параметр, определяющий интервал между ЦО при определении конечной разности, который устанавливают в зависимости от времени аналого-цифрового преобразования;m is a parameter that determines the interval between the color centers when determining the final difference, which is set depending on the time of the analog-to-digital conversion;
- априорно заданная весовая функция ССП. - a priori given weight function of the SSP.
В соответствии с формулой (1) для формирования каждого САРП ассиметрично относительно текущего центрального ЦО jτd устанавливают ЦО равными нулю априорно выбранные значения индексов i. В простейшем варианте САРП представляют в соответствии с формуламиIn accordance with formula (1), for the formation of each ARPA, asymmetrically relative to the current central center, jτ d, set the center to zero a priori chosen values of the indices i. In the simplest embodiment, ARPAs are presented in accordance with the formulas
иand
где - соответствующие весовые функции САРП и .Where - corresponding weighting functions of ARPA and .
Для приведения САРП, полученных в соответствии с формулами (2) и (3), к одному положительному знаку в зависимости от знака зубца ЭКС, отрицательный знак в преобразованиях (2) или (3) корректируется в положительный знак стандартным приемом, например, умножением на минус единицу.To bring the ARPA obtained in accordance with formulas (2) and (3) to one positive sign depending on the sign of the EX tooth, the negative sign in the transformations (2) or (3) is corrected in the positive sign by a standard technique, for example, by multiplying by minus one.
Упрощение и снижение объема вычислений в предлагаемом способе достигается тем, что ССП и САРП, выполняются в реальном масштабе времени в соответствии с формулами (1)-(3), причем установленное число n ЦО ЭКС обычно не должно превышать четырех, а значения соответствующих весовых функций определяются априорно и заносятся в запоминающее устройство соответствующего технического средства, реализующего способ. При этом значения слагаемых в формулах (2) и (3) совпадают с аналогичными слагаемыми в преобразованиях, выполняемых для ССП в соответствии с формулой (1), отличие состоит только в используемом числе слагаемых. По существу, получаем значительно упрощенный аналог быстрого преобразования Фурье за счет того, что количество слагаемых в сумме и число выполняемых операций умножения существенно меньше, чем в преобразованиях Фурье и, тем самым, в преобразованиях Гильберта, не говоря уже о Вейвлет преобразованиях, предложенных в известных способах [2] для автоматической фрагментации ЭКС.The simplification and reduction of the amount of computation in the proposed method is achieved by the fact that the BSC and ARPA are performed in real time in accordance with formulas (1) - (3), moreover, the established number n of the EC EX should not usually exceed four, and the values of the corresponding weight functions are determined a priori and entered into the storage device of the corresponding technical means that implements the method. Moreover, the values of the terms in formulas (2) and (3) coincide with the similar terms in the transformations performed for the SSP in accordance with formula (1), the difference is only in the number of terms used. In essence, we obtain a significantly simplified analogue of the fast Fourier transform due to the fact that the number of terms in the sum and the number of multiplication operations performed are substantially less than in the Fourier transforms and, therefore, in the Hilbert transforms, not to mention the wavelet transforms proposed in the well-known methods [2] for automatic fragmentation of EX.
Для нахождения значений НК САРП выбирают и на каждом временном такте попарно умножают только те результаты САРП ЭКС, которые на одном и том же временном такте превышают априорно установленные положительные значения первого и второго порогов. При этом приравнивают к нулю значения НК для всех остальных возможных случаев раздельного взаимодействия значений САРП с установленными уровнями первого и второго порогов. Поскольку САРП, например, таких помех, как суперпозиция сетевой и случайно помех, приводит к сравнению с первым и вторым порогами результатов преобразования САРП, сдвинутых по фазе, близкой к 90°, то вероятность совпадение по знаку результатов превышения первого и второго порогов помехой стремиться к нулю. В итоге получают искомые значения НК, которые для временного интервала фрагмента ЭКС, содержащего R зубца, многократно превышают амплитуду R зубцов ЭКС, тогда как для иных временных интервалов ЭКС значения НК либо равны нулю, либо многократно уменьшаются по сравнению с ее максимальным значением. Поэтому при надлежащем выборе асимметрии САРП значение НК на фрагментах ЭКС, не содержащих R зубец, существенно снижается, вплоть до нуля, из-за уменьшения вероятности совпадения для них результатов превышения САРП уровней первого и второго порогов. В этом, а также в том, что для определения НК перемножается только меньшая часть значений САРП ЭКС, и состоит достигаемый положительный технический эффект предлагаемого способа по сравнению с известными, при которых учитываются с учетом знака все результаты соответствующих преобразований ЦО ЭКС.To find the values of NK SARP, one selects and at each time step only those results of the SARP EX that are multiplied in pairs that exceed the a priori positive values of the first and second thresholds at the same time step. In this case, the NK values are equal to zero for all other possible cases of separate interaction of the values of the ARPA with the established levels of the first and second thresholds. Since the ARPA, for example, of such interference as a superposition of network and random interference, leads to a comparison with the first and second thresholds of the results of the conversion of the ARPA, shifted in phase close to 90 °, the probability of coincidence in sign of the results of exceeding the first and second thresholds by the interference tend to to zero. As a result, the desired NC values are obtained, which for the time interval of the EX fragment containing R teeth are many times higher than the amplitude R of the EX teeth, while for other time intervals of the EX fragment, the NC values are either zero or many times lower than its maximum value. Therefore, with a proper choice of the SARP asymmetry, the value of the NK on fragments of ECS that do not contain an R wave decreases significantly, up to zero, due to a decrease in the likelihood of a coincidence for them of exceeding the SARP levels of the first and second thresholds. This, as well as the fact that only a smaller part of the values of the SARP EX is multiplied to determine the NK, and the achieved positive technical effect of the proposed method consists in comparison with the known ones, in which, taking into account the sign, all the results of the corresponding transformations of the TS EX are taken into account.
Сущность определения НК попарным перемножением наглядно выявляется математической записью определения НК САРП, которая имеет видThe essence of determining NK by pairwise multiplication is clearly revealed by the mathematical record of the determination of NK SARP, which has the form
где R[y1(jτd), y2(jτd)] - значения НК; y1(jτd) и y2(jτd) - результаты раздельного попарного преобразования САРП для j=1, 2, …; y01 и y02 - априорно устанавливаемые значения уровней первого и второго порогов.where R [y 1 (jτ d ), y 2 (jτ d )] are the values of the TC; y 1 (jτ d ) and y 2 (jτ d ) are the results of a separate pairwise transformation of the SARP for j = 1, 2, ...; y 01 and y 02 - a priori set values of the levels of the first and second thresholds.
Превышение максимума НК САРП в несколько раз максимумов R зубцов ЭКС в условиях воздействия помех, как раз и определяет свойство робастности и надежность измерения параметров ЭКС в предлагаемом способе при воздействии артефактов по сравнению с прототипом и другими известными способами. Соответствующее значение третьего порога для НК САРП рекомендуется априорно выбрать, исходя из допустимого наихудшего соотношения между уровнем ЭКС и помехой. При этом для априорного установления величины третьего порога следует руководствоваться тем, чтобы значение НК на фрагментах ЭКС, не содержащих R зубец, стремилось к нулю или же, из-за воздействия значительных по уровню помех, превышало бы нулевой уровень с допустимо малой вероятностью и малой амплитудой или уровнем. Именно для нивелирования последнего случая в дополнение к первому и второму порогу предлагается использовать и третий порог, так как благодаря установке третьего порога воздействие помех при автоматическом определении фрагмента, содержащего R зубец, практически сводится к нулю. Это утверждение вытекает из того факта, что фрагмент, содержащий R зубец, отличается от других фрагментов ЭКС по совокупности признаков: максимуму и длительности с вероятностью, близкой к единице, даже в условиях воздействия случайных флуктуаций. При этом влияние изменчивости формы фрагмента ЭКС, содержащего R зубец, на его автоматическое обнаружение сводится к минимуму, что фактически исключает необходимость применения способов, использующих Вейвлет преобразование с вариацией параметров масштаба и сдвига для повышения надежности идентификации фрагментов ЭКС.Exceeding the maximum of the NC SARP by several times the maximums of the R of the EX teeth under the influence of interference determines the robustness property and the reliability of measuring the parameters of the EX in the proposed method when exposed to artifacts in comparison with the prototype and other known methods. The appropriate value of the third threshold for NK SARP is recommended to be a priori chosen based on the permissible worst ratio between the level of the EX and interference. In this case, in order to establish the value of the third threshold a priori, one should be guided by the fact that the value of the NC on fragments of the EX, not containing the R wave, tends to zero or, due to the influence of noise significant in level, exceed the zero level with an admissible low probability and low amplitude or level. It is for leveling the last case that in addition to the first and second threshold it is proposed to use the third threshold, since due to the installation of the third threshold, the influence of interference during the automatic determination of a fragment containing an R wave is practically reduced to zero. This statement follows from the fact that a fragment containing an R wave differs from other ECS fragments in terms of a combination of characteristics: maximum and duration with a probability close to unity, even under the influence of random fluctuations. In this case, the influence of the shape variability of the EX fragment containing the R wave on its automatic detection is minimized, which virtually eliminates the need for methods using the Wavelet transform with varying scale and shift parameters to increase the reliability of identification of EX fragments.
Анализ известных способов также показывает, что часто применяемая операция возведения в квадрат или другую степень ЦО ЭКС помимо увеличения амплитуды R зубца увеличивает и амплитуды случайных выбросов ЭКС, что в предлагаемом способе практически исключается.The analysis of known methods also shows that the often used operation of squaring or another degree of central ECS in addition to increasing the amplitude R of the tooth also increases the amplitude of random emissions of ECS, which is practically eliminated in the proposed method.
Дополнительное пояснение сущности выделения фрагмента ЭКС, содержащего его экстремум, по результату превышения значением НК третьего порога на каждом текущем такте j=1, 2, 3, …, сводится к следующему. Согласно предлагаемому способу, определяемое в соответствии с формулой (4) значение НК в виде R[y1(jτd), y2(jτd)] сравнивается с априорно установленным значением третьего порога y03. На этих же тактах, при которых для искомого фрагмента реализуется неравенство R[y1(jτd), y2(jτd)]>y03, выполняются действия по обнаружению нулевого значения ССП, т.е. y(jτ)=0 (см. формулу (1)). Если в течение интервала времени (jτ, (j+s)τd), равного длительности фрагмента, на котором R[y1(jτd), y2(jτd)]>y03, не осуществляется событие, соответствующее выполнению равенство y[(j+l)τ]=0, а точнее - выполнению условия y[(j+l)τd]>0y[(j+l+1)τd]<0, то максимум R зубца не фиксируется. Однако, при надлежащем выборе уровней порогов y01, y02, y03 и допустимого уровня остаточных после предварительно фильтрации помех, вероятность этого события практически равна нулю (см. нижеприведенные поясняющие фиг. 1-12 полученные для реальных ЭКС в условиях воздействия артефактов). Обозначим событие обнаружения R зубца или его не обнаружения на временном интервале (jτd, (j+s)τd), определяющем длительность фрагмента, через SR[(j+l)τd] для l=1, 2, …, s. Тогда математически условие обнаружения события, SR[(j+l)τd], равного 1 и соответствующего наличию R зубца на интервале sτd, при котором R[y1(jτd), y2(j+s)τd)]>y03, с учетом противоположного события, равного 0, можно записать в виде при l=1, 2, 3, …, sAn additional explanation of the essence of the selection of the EX fragment, containing its extremum, by the result of exceeding the value of the NC of the third threshold at each current beat j = 1, 2, 3, ..., reduces to the following. According to the proposed method, the NK value determined in accordance with formula (4) in the form R [y 1 (jτ d ), y 2 (jτ d )] is compared with the a priori set value of the third threshold y 03 . At the same steps, at which the inequality R [y 1 (jτ d ), y 2 (jτ d )]> y 03 is realized for the desired fragment, the steps are taken to detect the zero value of the SSP, i.e. y (jτ) = 0 (see formula (1)). If during the time interval (jτ, (j + s) τ d ) equal to the length of the fragment on which R [y 1 (jτ d ), y 2 (jτ d )]> y 03 , the event corresponding to the equality y [(j + l) τ] = 0, or rather, the fulfillment of the condition y [(j + l) τ d ]> 0y [(j + l + 1) τ d ] <0, then the maximum of the R wave is not fixed. However, with the appropriate choice of threshold levels y 01 , y 02 , y 03 and the permissible level of residual interference after preliminary filtering, the probability of this event is practically zero (see the explanatory figures 1-12 below obtained for real ECS under the influence of artifacts). We denote the event of the detection of the R wave or its non-detection in the time interval (jτ d , (j + s) τ d ), which determines the fragment duration, by S R [(j + l) τ d ] for l = 1, 2, ..., s. Then, mathematically, the condition for detecting an event, S R [(j + l) τ d ], is 1 and corresponds to the presence of an R wave in the interval sτ d , at which R [y 1 (jτ d ), y 2 (j + s) τ d )]> y 03 , taking into account the opposite event equal to 0, can be written in the form for l = 1, 2, 3, ..., s
Пусть (j+l0)τd момент появления первого экстремума для (1<l0<s). Тогда, с целью исключения даже маловероятных случаев повторного определения экстремума, т.е. возникновения повторного события SR[(j+l0+l)τd]=1 для l=1, 2, …, lз, не фиксируются. Таким образом, интервал времени (0, τз), где τз=lзτd - априорно устанавливаемая задержка, определяет временной интервал запрета определения повторного экстремума в пределах обнаруженного фрагмента.Let (j + l 0 ) τ d be the moment of appearance of the first extremum for (1 <l 0 <s). Then, in order to exclude even unlikely cases of repeated determination of the extremum, i.e. the occurrence of the repeated event S R [(j + l 0 + l) τ d ] = 1 for l = 1, 2, ..., l s are not fixed. Thus, the time interval (0, τ s ), where τ s = l s τ d is the a priori set delay, determines the time interval for the prohibition of determining the repeated extremum within the detected fragment.
Анализ приведенных формул показывает, что, чем выше временное разрешение при аналого-цифровом преобразовании ЭКС, тем точнее определяются границы и, следовательно, длительность фрагментов, а также временное положение параметров ЭКС за счет снижения интервала временной дискретизации τd.An analysis of the above formulas shows that the higher the temporal resolution during analog-to-digital conversion of the EX, the more accurately the boundaries and, therefore, the duration of the fragments, as well as the temporary position of the EX parameters are determined by reducing the time sampling interval τ d .
При априорном установлении значений уровней первых, вторых и третьих порогов дополнительно целесообразно руководствоваться следующими априорными сведениями. При установлении уровней первого и второго порогов руководствуются тем, что в среднем результаты воздействия САРП на ЭКС в пределах фрагмента, содержащего R зубец, значительно превышают результаты этих воздействий в остальных случаях. Это свойство и определяет робастность предлагаемого способа ввиду не критичности требований к выбору величин первого и второго порогов, значения которых целесообразно устанавливать равными (35-45)% от средних максимальных значений САРП. При этом в среднем разность между значениями первого и второго порогов, ввиду некоторой асимметрии фазовых портретов для раздельных САРП, не превышает 4-6% (см. нижеприведенные поясняющие фиг. 4). Однако в виду робастности способа значения этих порогов допускается устанавливать и равными между собой. Причем введение адаптивного алгоритма, для коррекции априорно выбранных уровней первого и второго порогов, как показала практика, для различных вариаций результатов измерения ЭКС и уровнях помех, не дает преимуществ.When a priori establishing the values of the levels of the first, second and third thresholds, it is additionally advisable to be guided by the following a priori information. When establishing the levels of the first and second thresholds, they are guided by the fact that, on average, the results of the impact of ARPA on the ECS within the fragment containing the R wave significantly exceed the results of these effects in other cases. This property determines the robustness of the proposed method due to the non-critical nature of the requirements for choosing the values of the first and second thresholds, the values of which should be set equal to (35-45)% of the average maximum values of the SARP. Moreover, on average, the difference between the values of the first and second thresholds, due to some asymmetry of the phase portraits for separate SARPs, does not exceed 4-6% (see the explanatory Fig. 4 below). However, in view of the robustness of the method, the values of these thresholds can be set equal to each other. Moreover, the introduction of an adaptive algorithm for the correction of a priori selected levels of the first and second thresholds, as practice has shown, for various variations of the results of measuring the EX and interference levels does not give advantages.
На основании изложенного следует, что в предлагаемом способе, по сравнению с прототипом и другими перечисленными способами, повышается точность и надежность измерения параметров при автоматическом выделении фрагментов ЭКС в различных условиях ее съема у пациентов с разными нозологическими состояниями при снижении требований к объему и сложности численных и измерительных операций в реализующих способ аналого-цифровых устройствах диагностики с высоким временным разрешением.Based on the foregoing, it follows that in the proposed method, in comparison with the prototype and the other listed methods, the accuracy and reliability of parameter measurement is increased by automatically extracting fragments of ECS under different conditions of its removal in patients with different nosological conditions while reducing the requirements for the volume and complexity of numerical and measuring operations in the method of analog-to-digital diagnostic devices with high time resolution.
В предлагаемом способе отсутствуют требования к выполнению детерминированности появления экстремумов в сигналах в условиях воздействия помех, которые характерны для ЭКС, фотоплетизмографии, электроэнцефалографии или реографии. Изобретение может также использоваться для измерения амплитуды и периода следования гармонических, треугольных, пилообразных и других периодических сигналов при воздействии помех.In the proposed method there are no requirements for the determinism of the appearance of extrema in the signals under the influence of interference, which are characteristic of ECS, photoplethysmography, electroencephalography or rheography. The invention can also be used to measure the amplitude and repetition period of harmonic, triangular, sawtooth and other periodic signals when exposed to interference.
Измерение параметров при автоматическом выделении фрагментов сигнала в условиях интенсивного воздействия различных по виду помех аналого-цифровыми аппаратно-программными средствами является важной диагностической задачей, от решения которой при проведении мониторинга и скрининга зависит достоверность оценки состояния, например, сердечно-сосудистой системы и эффективность дальнейшего лечения или профилактики по установленным нозологическим или иным состояниям диагностируемого пациента. Сущность предлагаемых решений иллюстрируется следующими чертежами.The measurement of parameters during the automatic extraction of signal fragments under the conditions of intense exposure to various types of interference by analog-digital hardware-software tools is an important diagnostic task, the reliability of assessing the state of, for example, the cardiovascular system and the effectiveness of further treatment depends on the solution of this during monitoring and screening or prophylaxis according to established nosological or other conditions of the diagnosed patient. The essence of the proposed solutions is illustrated by the following drawings.
Фиг. 1 - графики фрагментов ЭКС (штрих-пунктир) и его симметричной разности (сплошная линия) для n=4 и τ=4τпр=800 мкС в области R зубца в зависимости от номера ЦО ЭКС.FIG. 1 - graphs of EX fragments (dash-dotted line) and its symmetric difference (solid line) for n = 4 and τ = 4τ pr = 800 μS in the region of the R wave, depending on the number of the center of the EX frequency.
Фиг. 2 - фрагмент графика реальной ЭКС после предварительной фильтрации при τпр=200 мкС в зависимости от номера ЦО ЭКС (ось абсцисс).FIG. 2 - a fragment of the graph of the real EX after preliminary filtration at τ pr = 200 μS depending on the number of the center of the EX (abscissa).
Фиг. 3 - графики ССП и САРП, полученные при преобразовании ЭКС во временной области от 12501τ и до 13201τ (τ=4τпр=800 мкС), содержащей случайно выбранный R зубец (график ССП выделен светлой более широкой линией).FIG. 3 - graphs of the SSP and SARP obtained during the conversion of the ECS in the time domain from 12501τ to 13201τ (τ = 4τ pr = 800 μS) containing a randomly selected R wave (the SSP graph is highlighted by a lighter wider line).
Фиг. 4 - графики раздельных САРП ЭКС при τ=800 мкС, представленные в виде фазового портрета, в зависимости от изменения результата ССП для ЭКС.FIG. 4 - graphs of separate SARP EX for τ = 800 μS, presented in the form of a phase portrait, depending on the change in the result of the SSP for EX.
Фиг. 5 - графики НК и ЭКС после предварительной фильтрации при τ=200 мкС, представленные в виде фазового портрета, в зависимости от изменения результата ССП ЭКС.FIG. 5 - graphs of NK and EX after preliminary filtering at τ = 200 μS, presented in the form of a phase portrait, depending on the change in the result of the SSP EX.
Фиг. 6 - график изменения НК (ось ординат) для фрагмента ЭКС, представленного на фиг. 2, в зависимости от текущего такта ЦО ЭКС.FIG. 6 is a graph of changes in the ND (ordinate axis) for the EX fragment shown in FIG. 2, depending on the current cycle of the CO EX.
Фиг. 7 - динамика изменения НК (график 1) и фрагмента ЭКС (график 2), в пределах RR-интервала зависимости в зависимости номеров ЦО ЭКС.FIG. 7 - dynamics of changes in the tax code (chart 1) and an EX fragment (chart 2), within the RR-interval of the dependence depending on the numbers of the central station of the EX.
Фиг. 8 - динамика раздельных изменений САРП (графики 1 и 2), а также ССП (графики 3) в пределах локальной области R зубца, в неблагоприятных случаях воздействия помех на ЭКС.FIG. 8 - the dynamics of separate changes in the SARP (
Фиг. 9 - сравнение формы R зубца и НКФ для фрагмента графика, представленного на фиг. 8.FIG. 9 is a comparison of the R wave shape and the NKF for the fragment of the graph shown in FIG. 8.
Фиг. 10 - фрагмент графика ЭКС другого пациента, измеренного в других условиях, после предварительной фильтрации при τпр=150 мкС.FIG. 10 is a fragment of the graph of the ECS of another patient, measured under other conditions, after preliminary filtration at τ pr = 150 μS.
Фиг. 11 - графики НВК и ЭКС в виде фазовых портретов, в зависимости от изменения ССП для ЭКС, фрагмент которого представлен на фиг. 10.FIG. 11 - graphs of NEC and EX in the form of phase portraits, depending on the change in the SSP for EX, a fragment of which is shown in FIG. 10.
Фиг. 12 - фрагменты графиков ЭКС разных пациентов: а) в условиях локального воздействия артефакта и б) при значительной вариации амплитуды R зубца и воздействии помех.FIG. 12 - fragments of graphs of ECS of different patients: a) under local exposure to an artifact, and b) with significant variation in the amplitude of the R wave and the effect of interference.
Сведения, подтверждающие возможность осуществления предлагаемого способа. Способ может быть осуществлен в аналого-цифровых электронных устройствах, включающих устройства: съема информации с аналоговым усилением; предварительной фильтрации; временной дискретизацией и аналого-цифрового преобразования, а также микропроцессор и дополняющие его компоненты.Information confirming the possibility of implementing the proposed method. The method can be implemented in analog-to-digital electronic devices, including devices: information retrieval with analog gain; pre-filtering; time sampling and analog-to-digital conversion, as well as the microprocessor and its components.
При реализации способа исходной информацией для выбора параметров ССП и вида САРП в соответствии с формулами (1)-(3), с целью выполнения установленной последовательности действий и операций, является:When implementing the method, the initial information for selecting the parameters of the BSC and the type of SARP in accordance with formulas (1) - (3), in order to perform the established sequence of actions and operations, is:
1) частотный диапазон Δƒ измеряемого сигнала Δƒ=ƒгрв-ƒгрн (для ЭКС, например, ƒгрн=0,05, а ƒгрв=250 Гц);1) the frequency range Δƒ of the measured signal Δƒ = ƒ GDV -ƒ UAH (for EX, for example, ƒ UAH = 0.05, and ƒ GDV = 250 Hz);
2) частота временной дискретизации сигнала, которую для реализации требования высокого временного разрешения рекомендуется выбирать в пределах (15-20)ƒгрв при заданной разрядности аналого-цифрового преобразования (обычно в диапазоне 12-14 двоичных разрядов);2) the frequency of the temporal sampling of the signal, which is recommended to choose within the range of (15-20) ƒ GDV for the implementation of the requirement of high temporal resolution for a given bit depth of the analog-to-digital conversion (usually in the range of 12-14 binary digits);
3) допустимые для достижения заданной достоверности диагностики соотношения характеристик и параметров ЭКС и помехи, причем в качестве параметров могут вбираться как энергетические характеристики, так соотношение пиковых и временных значений ЭКС и суммарной помехи;3) the ratios of the characteristics and parameters of the ECS and interference, acceptable to achieve the specified reliability of the diagnostics, moreover, both energy characteristics and the ratio of the peak and temporary values of the EX and the total interference can be taken as parameters;
4) значения параметров ССП и САРП ЭКС, причем априорно устанавливаемыми параметрами являются:4) the values of the parameters BSC and SARP EX, and a priori set the parameters are:
n - число ЦО сигнала, определяющее локальную область (окно) относительно центрального ЦО;n is the number of signal centers defining the local area (window) relative to the central center;
ϕ(i) - априорно заданная весовая функция от целочисленного аргумента, например, в виде: ;ϕ (i) is an a priori given weight function of an integer argument, for example, in the form: ;
τd - интервал временной дискретизации ЭКС, кратный или равный времени аналого-цифрового преобразования;τ d is the time interval of time sampling of the EX, multiple or equal to the time of analog-to-digital conversion;
m - параметр, определяющий интервал между ЦО для определения конечной разности;m is a parameter that determines the interval between the center for determining the final difference;
5) априорно устанавливаемые значения уровней первого, второго и третьего порогов y01, y02 и y03;5) a priori set values of the levels of the first, second and third thresholds y 01 , y 02 and y 03 ;
6) априорно устанавливаемая задержка τз=lзτd, которая не должна превышать максимальный интервал времени (jτ, (j+s)τd) при выполнении для НКВ условия R[y1(jτd), y2(jτd)]>y03 (см. формулу (5)).6) a priori set delay τ s = l s τ d , which should not exceed the maximum time interval (jτ, (j + s) τ d ) when the conditions R [y 1 (jτ d ), y 2 (jτ d )]> y 03 (see formula (5)).
Действия, необходимые для реализации предлагаемого способа, заключаются в следующем. Выполняют съем ЭКС, осуществляют его усиление согласованно с диапазоном используемого аналого-цифрового преобразователя, предварительную аналоговую фильтрацию для селекции ЭКС в выбранном частотном диапазоне Δƒ и устранение дрейфа изолинии. После предварительной аналоговой обработки ЭКС выполняют его аналого-цифровое преобразование и временную дискретизацию с повышенным временным разрешением, превышающим в 5-10 раз верхнюю граничную частоту среза частотного диапазона Δƒ Выполняют ССП в соответствии с формулой (1) с априорно установленными параметрами. Пример определения ССП в условиях воздействия остаточных после фильтрации помех приведен на фиг. 1 для фрагмента реального ЭКС, представленного на фиг. 2.The steps necessary to implement the proposed method are as follows. EKS are removed, amplified in accordance with the range of the used analog-to-digital converter, preliminary analogue filtering is performed to select EKS in the selected frequency range Δƒ and eliminate the isoline drift. After preliminary analog processing, the ECS performs its analog-to-digital conversion and temporal sampling with an increased temporal resolution that is 5-10 times higher than the upper cutoff frequency of the frequency range cutoff Δƒ They perform SSP in accordance with formula (1) with a priori set parameters. An example of determining the BSC under conditions of exposure to residual interference after filtering is shown in FIG. 1 for a fragment of a real ECS shown in FIG. 2.
Далее согласно предлагаемому способу выполняют следующую последовательность действий. На основании данных, которые используются для выполнения ССП, в пределах того же окна в реальном масштабе времени определяют раздельно САРП (см. формулу (2) и (3)) с установленными параметрами, например, в соответствии с формуламиFurther, according to the proposed method, the following sequence of actions is performed. Based on the data that are used to perform the MTSP, within the same window in real time, separate the SARPs are determined (see formula (2) and (3)) with the established parameters, for example, in accordance with the formulas
иand
где y1(jτ) и y2(jτ) - результаты раздельного преобразования САРП.where y 1 (jτ) and y 2 (jτ) are the results of a separate conversion of the ARPA.
Путем изменения отрицательного знака на положительный одного из раздельно полученных отрицательных САРП в соответствии с полярностью R зубца ЭКС приводят оба раздельных значений САРП к положительному знаку. Возможность выполнения в пределах одного и того же окна ССП и САРП в течение одного временного интервала дискретизации ЭКС должна быть обеспечена быстродействием выбранного типа микропроцессора. Пример определения раздельных САРП, в соответствии с формулами (6), приведен на фиг. 3 и 4 для ЭКС, фрагмент которого представлен на фиг. 2. Причем на фиг. 3 показаны для сравнения графики ССП и САРП, полученные в результате преобразования ЭКС во временной области, содержащей произвольно выбранный R зубец, тогда как на фиг. 4 приведены графики в виде фазовых портретов, связывающих зависимость ССП с САРП при измерении ЭКС в течение одной минуты. При этом значения ССП ЭКС откладываются по оси абсцисс, а значения САРП по оси ординат. В пределах этого же интервала дискретизации ЭКС раздельно сравнивают результаты САРП с априорно заданными одноименными по знаку первым и вторым порогами. По результатам сравнения перемножением определяют значения НК только по одновременному превышению результата раздельного сравнения САРП установленных первого и второго порогов. Для всех остальных возможных случаев взаимодействия САРП с первым и вторым порогами НК приравнивают к нулю. На фиг. 4 по фазовому портрету прослеживается асимметрия результатов преобразования ЭКС в соответствии с САРП, полученных для n=4 по формуле (6). Благодаря данной асимметрии фаза результатов САРП ЭКС для помехи сдвигается на величину, близкую к 90°, что и приводит значение НК для помехи, близкое к нулю. Сдвиг по фазе помех иллюстрируется на фиг. 3 в области изменения ЭКС перед локальной областью, содержащей R зубец и после нее. На фиг. 3 штрихпунктирная линия и сплошная тонкая линия черного цвета описывают динамику воздействия САРП на ЭКС. В итоге получают искомые значения НК, которые во временной области R зубца превышают амплитуду R зубцов ЭКС, тогда как для иных интервалов времени значения НК либо равны нулю, либо многократно уменьшаются по сравнению с максимальным значением. Приведенные графики на фиг. 5, а также на основании результатов сравнения графиков фиг. 2, 6, 7 подтверждают, что максимум НК в несколько раз превышает максимум R зубцов ЭКС, причем, как следует из фиг. 6 и 7 во временных интервалах, не совпадающих с R зубцом, независимо от уровня помех, НК равно нулю. В этом и состоит достигаемый положительный эффект предлагаемого способа за счет отличия определения НК от классического, широко известного способа определения взаимной корреляции, при котором суммируются с учетом знака результаты произведений всех преобразований ЦО сигналов.By changing the negative sign to positive of one of the separately received negative SARPs in accordance with the polarity R of the EX wave, both separate SARP values are brought to a positive sign. The ability to perform within the same window the SSP and the SARP during one time interval of sampling the EX should be ensured by the speed of the selected type of microprocessor. An example of the determination of separate SARPs, in accordance with formulas (6), is shown in FIG. 3 and 4 for an EX, a fragment of which is shown in FIG. 2. Moreover, in FIG. 3 shows for comparison the graphs of BSC and ARPA obtained as a result of transforming an EX in the time domain containing an arbitrarily selected R wave, whereas in FIG. Figure 4 shows graphs in the form of phase portraits linking the dependence of the BSC with the SARP when measuring EX for one minute. In this case, the values of the SSP EX are plotted along the abscissa axis, and the values of the ARPA along the ordinate. Within the same sampling interval, the ECS separately compares the results of the ARPA with the a priori given first and second thresholds of the same name. Based on the results of comparison, multiplication determines the values of NK only by simultaneously exceeding the result of separate comparison of the SARP of the first and second thresholds. For all other possible cases of interaction of the ARPA with the first and second thresholds, the TCs are equal to zero. In FIG. 4, the phase portrait traces the asymmetry of the results of the conversion of the ECS in accordance with the SARP obtained for n = 4 by the formula (6). Due to this asymmetry, the phase of the results of the SARP EX for interference is shifted by a value close to 90 °, which leads to the value of the NC for the interference close to zero. The phase shift of the interference is illustrated in FIG. 3 in the area of changes in the ECS in front of the local area containing the R wave and after it. In FIG. 3 dash-dotted line and a solid thin black line describe the dynamics of the impact of ARPA on ECS. As a result, the desired NC values are obtained, which in the temporal region of the R wave exceed the amplitude R of the EX teeth, while for other time intervals, the NC values are either zero or many times lower than the maximum value. The graphs shown in FIG. 5, and also based on the results of comparing the graphs of FIG. 2, 6, 7 confirm that the NK maximum is several times higher than the maximum R of the EX teeth, moreover, as follows from FIG. 6 and 7 in time intervals that do not coincide with the R wave, regardless of the level of interference, the TC is zero. This is the achieved positive effect of the proposed method due to the difference between the definition of NK from the classical, well-known method for determining cross-correlation, in which the results of all transformations of the DSP signals are summed up taking into account the sign.
Указанное свойство НК особенно важно при значительном уровне помех, воздействующих на ЭКС, при неблагоприятных условиях съема информации. Превышение максимума НК САРП в несколько раз максимумов R зубцов ЭКС в условиях воздействия помех, как раз и определяет свойство робастности предлагаемого способа относительно артефактов по сравнению с прототипом и другими известными способами и позволяет априорно установить соответствующее значение третьего порога, исходя из допустимого наихудшего соотношения между уровнем ЭКС и помехой. Для априорного установления величины третьего порога следует руководствуются тем, что значение НК в областях, отличных от локальной области R зубца, либо равно нулю (см. фиг. 6, фазовые портреты, приведенные на фиг. 5, а также фиг. 7-9), а если и отлично от нуля, из-за воздействия значительных по уровню помех, то с малой вероятностью и малым уровнем превышения нулевого уровня. Именно для последнего случая и предлагается использовать третий порог, так как благодаря установке третьего порога воздействие помех практически сводится к нулю. Это утверждение вытекает из того факта, что R зубец по совокупности таких параметров, как максимум и длительность, отличается от аналогичных параметров случайных флуктуаций ЭКС и иных ее фрагментов с вероятностью, близкой к единице. Благодаря этому отличию при надлежащем выборе асимметрии САРП и уровней первого и второго порогов значение НК в областях, отличных от локальной временной области R зубца, существенно снижается, вплоть до нуля, из-за уменьшения вероятности совпадения по знаку результатов превышения САРП помехи первого и второго порогов. По результатам сравнения НК с третьим порогом, в случае превышения значением НК уровня третьего порога, устанавливают наличие значения ССП, равного нулю, путем обнаружения изменения знака ССП на текущем интервале дискретизации, по сравнению с предыдущим интервалом, с положительного на отрицательный (см. фиг. 3). При этом, в случае отсутствия нулевого значения ССП и превышения НК уровня третьего порога, измеряемый временной параметр, например RR-интервал, в счетчике или в соответствующей ячейки памяти увеличивают на единицу. Если же обнаруживается, что установилось нулевое значение ССП при превышении НК третьего порога, то выполняют операция запоминания полученного значения измеряемого временного параметра с последующим его обнулением с целью измерения следующего искомого значения временного параметра. При каждом обнаружении нулевого значения ССП, в пределах интервала превышения значением НК третьего порога, включается таймер запрета выполнения указанных операций для повторного, т.е. ложного из-за воздействия помех, обнаружения нулевого значения ССП. Интервал времени работы таймера τз не должен превышать максимальную длительность QRS комплекса.The indicated NK property is especially important with a significant level of interference affecting the ECS, under adverse conditions for information retrieval. Exceeding the maximum of the NC ARP by several times the maximums of the R of the EX teeth under the influence of interference, just determines the robustness property of the proposed method with respect to artifacts in comparison with the prototype and other known methods and allows you to a priori establish the corresponding value of the third threshold based on the allowable worst-case ratio between the level EX and interference. For an a priori determination of the value of the third threshold, one should be guided by the fact that the value of the NC in areas other than the local region R of the tooth is either zero (see Fig. 6, phase portraits shown in Fig. 5, as well as Figs. 7-9) , and if it is different from zero, due to the impact of significant interference level, then with a low probability and low level of exceeding the zero level. It is for the latter case that it is proposed to use the third threshold, since due to the installation of the third threshold, the effect of interference is practically reduced to zero. This statement follows from the fact that the R wave in the aggregate of such parameters as maximum and duration differs from similar parameters of random fluctuations of EX and its other fragments with a probability close to unity. Due to this difference, with the appropriate choice of the asymmetry of the SARP and the levels of the first and second thresholds, the value of the NK in areas other than the local time region R of the tooth decreases significantly, up to zero, due to a decrease in the probability of coincidence in sign of the excess of the SARP of the interference of the first and second thresholds . Based on the results of comparing the NC with the third threshold, if the value of the NC exceeds the level of the third threshold, they establish the presence of the SSB value equal to zero by detecting a change in the SSB sign in the current sampling interval, compared with the previous interval, from positive to negative (see Fig. 3). In this case, in the absence of a zero SSP value and an excess of the NK level of the third threshold, the measured time parameter, for example, the RR interval, in the counter or in the corresponding memory cell is increased by one. If it is found that the SSP value is zero when the NK of the third threshold is exceeded, then the operation of storing the obtained value of the measured time parameter with its subsequent zeroing is performed in order to measure the next sought value of the time parameter. With each detection of a zero value of the SSP, within the interval of exceeding the value of the NK of the third threshold, the timer for prohibiting the execution of these operations for repeated, i.e. false due to the influence of interference, detection of a zero value of the SSP. The time interval of the timer τ s must not exceed the maximum duration of the QRS complex.
Необходимо отметить, что анализ известных способов показывает [2], что применяемая в этих способах операция возведения в квадрат (или другую степень) ЦО ЭКС помимо увеличения амплитуды R зубца увеличивает и амплитуды случайных выбросов ЭКС, что в предлагаемом способе практически невозможно. Это утверждение иллюстрируется фиг. 5 в виде фазовых портретов, связывающих динамику изменения значений НК САРП и ЦО ЭКС в зависимости от изменения (отложенных на оси абсцисс) результатов воздействия ССП на ЭКС. Дополнительно к фиг. 5 на фиг. 6 указаны в виде графика значения НК фрагмента ЭКС, приведенного на фиг. 2, в зависимости от текущего временного такта j или порядкового номера ЦО ЭКС. Из фиг. 6 и 9 (для фиг. 9 приведен фрагмент ЭКС в условиях интенсивного воздействия помех (см. также фиг. 8)) следует, что для рассматриваемого случая НК отлична от нуля только в локальной области R зубца, что позволяет свести к нулю вероятность ложного определения реперной точки, совпадающей с максимумом R зубца, относительно которой и измеряется RR-интервал ЭКС. Последнее утверждение подтверждает свойство робастности предлагаемого способа. Этот факт особенно наглядно иллюстрируется фиг. 7-12 при существенном искажении морфологии ЭКС в области R зубца (фиг. 12) и при воздействии значительного уровня шума (фиг. 8-10), в различных режимах работы электрокардиографа и условиях съема информации у разных пациентов.It should be noted that the analysis of known methods shows [2] that the operation of squaring (or another degree) of the EC EX in addition to increasing the amplitude R of the tooth also increases the amplitudes of random emissions of EX, which is practically impossible in the proposed method. This statement is illustrated in FIG. 5 in the form of phase portraits linking the dynamics of changes in the values of NC SARP and TSO EX, depending on the change (deposited on the abscissa axis) of the effects of SSP on EX. In addition to FIG. 5 in FIG. 6 are shown in the form of a graph of the values of NK of the EX fragment shown in FIG. 2, depending on the current time step j or the serial number of the CO EX. From FIG. 6 and 9 (for FIG. 9, a fragment of the ECS is shown under conditions of intense interference (see also Fig. 8)) it follows that for the case under consideration, the NC is nonzero only in the local region R of the tooth, which allows the probability of false determination to be reduced to zero the reference point, which coincides with the maximum of the R wave, relative to which the RR interval of the ECS is measured. The last statement confirms the robustness property of the proposed method. This fact is particularly illustrated in FIG. 7-12 with a significant distortion of the morphology of the EX in the R region of the tooth (Fig. 12) and when exposed to a significant noise level (Fig. 8-10), in various modes of operation of the electrocardiograph and the conditions for taking information from different patients.
Увеличением частоты дискретизации благодаря быстродействию современных аналого-цифровых преобразователей и производительности микропроцессоров технически обеспечивают реализацию прямого измерения не только максимумов R зубца ЭКС, а и интервалов между ними при воздействии помех и дрейфа изолинии ЭКС. Причем точность измерения временных параметров ЭКС по нулю ССП увеличивается с увеличением частоты временной дискретизации ЭКС, а точность измерения максимума, например, R зубца зависит от разрядности аналого-цифрового преобразователя.By increasing the sampling frequency due to the speed of modern analog-to-digital converters and microprocessor performance, they technically provide for the direct measurement of not only the maxima of the EX tooth, but also the intervals between them under the influence of noise and drift of the EX isoline contour. Moreover, the accuracy of measuring the temporal parameters of the EX for zero SSP increases with increasing frequency of the temporary sampling of the EX, and the accuracy of measuring the maximum, for example, of the R wave, depends on the bit depth of the analog-to-digital converter.
Источники информацииInformation sources
1. Тихонов Э.П. Концептуальная модель предметной области автоматической фрагментации электрокардиосигналов на базе логической схемы алгоритмов (Часть 1) // Изв. ЛЭТИ. 2015. №8. С. 85-95.1. Tikhonov EP The conceptual model of the subject area of automatic fragmentation of electrocardiosignals based on the logical scheme of algorithms (Part 1) // Izv. LETI. 2015. No8. S. 85-95.
2. Тихонов Э.П. Концептуальная модель предметной области автоматической фрагментации электрокардиосигналов на базе логической схемы алгоритмов (Часть 2) // Изв. ЛЭТИ. 2016. №1. С. 70-83.2. Tikhonov EP The conceptual model of the subject area of automatic fragmentation of electrocardiosignals based on the logical scheme of algorithms (Part 2) // Izv. LETI. 2016. No1. S. 70-83.
3. Пат. №2486862. Российская Федерация. Способ адаптивного подавления помех в электрокардиосигналах / Бодин О.Н., Кривоногов Л.Ю., Тычков А.Ю., Чураков П.П., Волчихин В.И., Шурыгин В.А. Заявка 2011147031/14, заявл. 18.11.2011, опубл. 10.07.2013. Бюл. №19.3. Pat. No. 2486862. The Russian Federation. Adaptive noise suppression method in electrocardiograms / Bodin O.N., Krivonogov L.Yu., Tychkov A.Yu., Churakov P.P., Volchikhin V.I., Shurygin V.A. Application 2011147031/14, pending. 11/18/2011, publ. 07/10/2013. Bull. No. 19.
4. "MIT/BIH arrhythmia database-Tape directory and format specification," Document BMEC TR00, Mass. Inst. Technol., Cambridge, 1980. Database is available from Bioengineering Division KB-26, Beth-Israel Hospital, 330 Brookline Avenue, Boston, MA 02215.4. "MIT / BIH arrhythmia database-Tape directory and format specification," Document BMEC TR00, Mass. Inst. Technol., Cambridge, 1980. Database is available from Bioengineering Division KB-26, Beth-Israel Hospital, 330 Brookline Avenue, Boston, MA 02215.
5. A.c. №805358. RU. Устройство для определения экстремальных значений случайных процессов / Живилов Г.Г., Сметанин Н.М., Тихонов Э.П. Заявка 2682708/18-24, заявл. 10.11. 1978, опубл. 15.02.1981. Бюл. №6.5. A.c. No. 805358. RU. A device for determining the extreme values of random processes / Zhivilov G.G., Smetanin N.M., Tikhonov E.P. Application 2682708 / 18-24, pending. 10.11. 1978, publ. 02/15/1981. Bull. No. 6.
6. Пат. №2122349. Российская Федерация. Способ обнаружения qrs-комплекса и определение момента его появления / Мажара Ю.П., Дмитриев И.Н. Заявка 94037134/14, 30.09.1994, опубл. 27.11.1998.6. Pat. No. 2122349. The Russian Federation. Method for detecting qrs-complex and determining the moment of its appearance / Mazhara Yu.P., Dmitriev I.N. Application 94037134/14, 09/30/1994, publ. 11/27/1998.
7. Ланцош К. Практические методы прикладного анализа. Спавочное руководство / Пер. с англ. М.З. Кайнера под ред. А.М. Лопшица. - М. ФИЗМАТ-ЛИТ. 1961. - 524 с., ил.7. Lantsosh K. Practical methods of applied analysis. Spavochny manual / Transl. from English M.Z. Kainer, ed. A.M. Lopshitsa. - M. FIZMAT-LIT. 1961 .-- 524 p., Ill.
8. Тихонов Э.П. Алгоритм фильтрации ЭКГ с временной дискретизацией высокого разрешения // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2012. №6. С. 89-95.8. Tikhonov EP ECG filtering algorithm with high-resolution time sampling // Izv. SPbGETU "LETI". 2012. No.6. S. 89-95.
9. Тихонов Э.П., Цветков Е.Е. Алгоритм фильтрации ЭКГ с временной дискретизацией высокого разрешения. Подавление помех // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2012. №7. С. 97-102.9. Tikhonov E.P., Tsvetkov E.E. ECG filtering algorithm with high resolution time sampling. Interference Suppression // Izv. SPbGETU "LETI". 2012. No7. S. 97-102.
Claims (2)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016130586A RU2636905C1 (en) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | Method for analogue-digital parameter measurement at automatic fragmentation of electrocardiosignals |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016130586A RU2636905C1 (en) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | Method for analogue-digital parameter measurement at automatic fragmentation of electrocardiosignals |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2636905C1 true RU2636905C1 (en) | 2017-11-28 |
Family
ID=60581170
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016130586A RU2636905C1 (en) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | Method for analogue-digital parameter measurement at automatic fragmentation of electrocardiosignals |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2636905C1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2841467C1 (en) * | 2024-10-09 | 2025-06-06 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр терапии профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of heart rate isolation from electrocardiogram and/or photoplethysmogram signals based on skeleton analysis of continuous wavelet transformation |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4947858A (en) * | 1989-01-31 | 1990-08-14 | Hewlett-Packard Company | Method and apparatus for data compression in an ECG monitoring system |
RU2080818C1 (en) * | 1994-09-26 | 1997-06-10 | Юзбашев Закарья Юсупович | Device for recording polycardiosignals |
US5738104A (en) * | 1995-11-08 | 1998-04-14 | Salutron, Inc. | EKG based heart rate monitor |
RU2122349C1 (en) * | 1994-09-30 | 1998-11-27 | Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи им. И.И.Джанелидзе | Method for detection of qrs-syndrome and detection of moment of its emergence |
WO2000045700A1 (en) * | 1999-02-03 | 2000-08-10 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Methods and systems for localizing reentrant circuits from electrogram features |
WO2007044125A2 (en) * | 2005-10-04 | 2007-04-19 | Welch Allyn, Inc. | Method and apparatus for removing baseline wander from an ecg signal |
RU2444987C2 (en) * | 2010-06-18 | 2012-03-20 | Учреждение Международный институт социальной физиологии (МИСФ) | Polyparametric method of diagnosing functional state of person and individual adaptation syndrome |
US8585607B2 (en) * | 2007-05-02 | 2013-11-19 | Earlysense Ltd. | Monitoring, predicting and treating clinical episodes |
-
2016
- 2016-07-25 RU RU2016130586A patent/RU2636905C1/en active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4947858A (en) * | 1989-01-31 | 1990-08-14 | Hewlett-Packard Company | Method and apparatus for data compression in an ECG monitoring system |
RU2080818C1 (en) * | 1994-09-26 | 1997-06-10 | Юзбашев Закарья Юсупович | Device for recording polycardiosignals |
RU2122349C1 (en) * | 1994-09-30 | 1998-11-27 | Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи им. И.И.Джанелидзе | Method for detection of qrs-syndrome and detection of moment of its emergence |
US5738104A (en) * | 1995-11-08 | 1998-04-14 | Salutron, Inc. | EKG based heart rate monitor |
WO2000045700A1 (en) * | 1999-02-03 | 2000-08-10 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Methods and systems for localizing reentrant circuits from electrogram features |
WO2007044125A2 (en) * | 2005-10-04 | 2007-04-19 | Welch Allyn, Inc. | Method and apparatus for removing baseline wander from an ecg signal |
US8585607B2 (en) * | 2007-05-02 | 2013-11-19 | Earlysense Ltd. | Monitoring, predicting and treating clinical episodes |
RU2444987C2 (en) * | 2010-06-18 | 2012-03-20 | Учреждение Международный институт социальной физиологии (МИСФ) | Polyparametric method of diagnosing functional state of person and individual adaptation syndrome |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2841467C1 (en) * | 2024-10-09 | 2025-06-06 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр терапии профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of heart rate isolation from electrocardiogram and/or photoplethysmogram signals based on skeleton analysis of continuous wavelet transformation |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kathirvel et al. | An efficient R-peak detection based on new nonlinear transformation and first-order Gaussian differentiator | |
Ahlstrom et al. | Digital filters for real-time ECG signal processing using microprocessors | |
US5521851A (en) | Noise reduction method and apparatus | |
Kaur et al. | A novel approach to ECG R-peak detection | |
CN107688553B (en) | Method for detecting electrocardiographic waveform characteristics based on wavelet transform and logistic regression algorithm | |
CN110840443B (en) | Electrocardiosignal processing method, electrocardiosignal processing device and electronic equipment | |
CN114795241B (en) | Electrocardiosignal noise detection method and system | |
CN107622259B (en) | A T wave detection method, electrocardiographic data analysis method and device | |
Xing et al. | A new QRS detection algorithm based on empirical mode decomposition | |
WO2016035701A1 (en) | Heartbeat detection method and heartbeat detection device | |
Illanes-Manriquez et al. | An algorithm for robust detection of QRS onset and offset in ECG signals | |
Arafat et al. | Automatic detection of ECG wave boundaries using empirical mode decomposition | |
CN106529425B (en) | A kind of the R wave extracting method and system of electrocardiosignal | |
Sumathi et al. | Comparative study of QRS complex detection in ECG based on discrete wavelet transform | |
RU2636905C1 (en) | Method for analogue-digital parameter measurement at automatic fragmentation of electrocardiosignals | |
Tun et al. | Analysis of heart rate variability based on quantitative approach | |
Vega-Martínez et al. | Wavelet packet based algorithm for QRS region detection and R/S wave identification | |
Gul et al. | Detection of r-peaks using single-scale wavelet transform | |
Zhao et al. | A multilead fusion based QRS complex detection method on 12-lead electrocardiogram signals | |
Kotas | Projective filtering of time-aligned ECG beats for repolarization duration measurement | |
Huang et al. | Detecting QRS complexes of two-channel ECG signals by using combined wavelet entropy | |
CN114002670A (en) | Signal processing method, system and related components of a microwave micro-motion sensor | |
Nagin et al. | Implementation of algorithms for identification of QRS-complexes in real-time ECG systems | |
Aqil et al. | ECG-waves: analysis and detection by continuous wavelet transform | |
Kors et al. | Methodology of QT‐interval measurement in the modular ECG analysis system (MEANS) |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20180306 Effective date: 20180306 |