Библиографическое описание:

Алиев Н. Э. Разработка и отладка программного обеспечения для подавления артефактов в электрокардиограмме // Молодой ученый. — 2015. — №14. — С. 117-120.

В данной статье описана спроектированная программа, представляющая виртуальную программу для подавления артефактов в электрокардиограмме, написанная в среде Mathcad. Так же был построен график спектральной области, по которому можно найти оптимальное решение для подавления артефактов и улучшения самого сигнала.

 

Mathcad — система компьютерной алгебры из класса систем автоматизированного проектирования, ориентированная на подготовку интерактивных документов с вычислениями и визуальным сопровождением, отличается легкостью использования и применения для коллективной работы.

Mathcad был задуман и первоначально написан Алленом Раздовом из Массачусетского технологического института (MIT), соучредителем компании Mathsoft, которая с 2006 года является частью корпорации PTC (Parametric Technology Corporation).

Mathcad имеет интуитивный и простой для использования интерфейс пользователя. Для ввода формул и данных можно использовать как клавиатуру, так и специальные панели инструментов.

Работа осуществляется в пределах рабочего листа, на котором уравнения и выражения отображаются графически, в противовес текстовой записи в языках программирования. При создании документов-приложений используется принцип WYSIWYG (What You See Is What You Get — «что видишь, то и получаешь»).

Несмотря на то, что эта программа, в основном, ориентирована на пользователей-непрограммистов, Mathcad также используется в сложных проектах, чтобы визуализировать результаты математического моделированияпутем использования распределённых вычислений и традиционных языков программирования. Также Mathcad часто используется в крупных инженерных проектах, где большое значение имеет трассируемость и соответствие стандартам.

Mathcad достаточно удобно использовать для обучения, вычислений и инженерных расчетов. Открытая архитектура приложения в сочетании с поддержкой технологий .NET и XML позволяют легко интегрировать Mathcad практически в любые ИТ-структуры и инженерные приложения. Есть возможность создания электронных книг (e-Book).

Количество пользователей в мире — около 1.8 млн.

Актуальность темы обусловлена тем, что во время формирования данных в Холтеровском мониторировании (ХМ) ЭКГ почти всегда возникают эпизоды искажения ЭКГ сигнала — артефакты. Артефакты являются ахиллесовой пятой при Холтеровском мониторировании. Основные сложности в расшифровке результатов мониторирования, как правило, связаны с артефактами, имитирующими нарушения ритма сердца. Псевдоаритмии могут серьезно повлиять на результаты исследования и в конечном итоге на постановку правильного диагноза и определение всей тактики ведения больного.

Суть способа: алгоритм уменьшает влияние артефактов на поток ЭКГ, при этом незначительно искажая комплексы QRS. Алгоритм состоит из Модуля Обновления усредненного комплекса QRS с малым N, Модуля Обновления усредненного комплекса QRS с большим N и Функции Вычитания усредненного комплекса из текущей ЭКГ, дающей на выходе разностный сигнал. Разностный сигнал проходит через фильтры нижних и верхних частот, после чего складывается с усредненным комплексом с малым N и с большим N, при этом блок принятия решения (БПР) выбирает, пропустить ли полученный сигнал, чтобы подавить артефакт на выходном сигнале. (Рисунок 1)

Рис. 1. Блок-схема адаптивного фильтра

 

Совокупность существенных признаков изобретения обеспечивает достижение технического результата, получаемого при осуществлении изобретения, в виде возможности создании новых образцов электрокардиографов с улучшенными возможностями подавления артефактов.

Модель разработанного способа заключается в том, что мы подавляем артефакты в ЭКГ и из временной области переходим в спектральную через преобразование Фурье, для определения оптимального нахождения m (определение верхней помехи НЧ границы) и выделения на сигнале именно артефакта и уменьшения его, не подавляя при этом полученный на выходе сигнал, который тоже выравнивается по амплитуде и по времени.

Рис. 2. Результаты исследований

 

На рисунке 2 видно, что амплитуда полученного сигнала стала меньше и более равномерна, что было задумано осуществить. При этом выделен сигнал артефакта из исходного сигнала и обработан через адаптивный фильтр, что привело к уменьшению артефакта, не искажая сам сигнал.

Через спектральную область выбрано оптимальное значение m, которое лежит в диапазоне от 0 до 9.

Далее на рисунке 3 продемонстрирован анализ спектра ЭКС. Рассматривается ЭКС без артефакта, с артефактом, и графики их спектров соответственно.

Рис. 3. Анализ спектра ЭКС

 

Если не сделать спектральный анализ ЭКС, и ошибиться в границе выбора решения, то можно исказить форму сигнала, что нежелательно и не нужно. Это очень хорошо продемонстрировано на рисунке 4, где рассматривается ЭКС с артефактом и значениями m равными 10, 12 и 15.

Рис. 4. Результаты исследований при изменении m

Заключение

Была написана программа в программной среде Mathcad, реализующая подавление артефактов в ЭКГ. Были получены промежуточные и конечные результаты в виде изображений. Был приведен пример работы программы.

Таким образом, можно сказать, что разработанный способ эффективно подавляет артефакты в электрокардиограмме, не подавляя сам сигнал и на этой основе можно продолжать дальнейшее развитие в этой области и непосредственно совершенствовать данную программу в лучшую ее сторону.

 

Литература:

 

1.                  Адаптивные фильтры [Текст] / Под ред. Ф. Н. Коуэна и П. М. Гранта. — М.: Мир, 1988, 392 с.

2.                  Синютин С. А. Анализ RR интервального ряда водителя в условиях сильных помех с помощью Wavelet преобразования [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2012, № 3. — Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n3y2012/919 (доступ свободный) — Загл. с экрана. — Яз. рус.

3.                  Тарасова И.А, Леонова А. В., Синютин С. А. Алгоритмы фильтрации сигналов биоэлектрической природы [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2012, № 4 (часть 2). — Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n4p2y2012/1481 (доступ свободный) — Загл. с экрана. — Яз. рус.

4.                  Синютин С. А., Сахаров В. Л. Определение мощности, развиваемой человеком при ходьбе по измерению ускорений [Текст] // Рассеяние электромагнитных волн. Межвед.сб.науч.-техн. статей. — Вып.16/ Под ред.Ю. В. Юханова. — Таганрог: ТТИ ЮФУ. — 229с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle