Заболевания сердечно-сосудистой системы или ССЗ являются главной причиной смерти во всём мире. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, на них приходится 56,7 % всех смертей. Главная причина заболеваний сердечно-сосудистой системы — отсутствие своевременной диагностики и профилактики. Электрокардиография, была и остается одним из самых эффективных методов в кардиологии. Требования к качеству электрокардиографической диагностики, оперативности и объему оказываемой диагностической помощи постоянно повышаются. Наиболее перспективным направлением развития является переход к цифровым методам обработки информации.
Электрокардиограмма отображает процесс распространения электрического заряда по сердцу. Увеличения и уменьшения заряда некоторой области выглядят на кардиограмме как пики. При интерпретации наибольший интерес составляют продолжительности интервалов между зубцами, амплитуды и продолжительности самих зубцов. Спектр заболеваний сердечно-сосудистой системы достаточно широк и, даже несмотря на то, что не все из них можно определить простым осмотром электрокардиограммы, специалисту необходимо проверить наличие объёмного набора патологических признаков. За годы исследований в области кардиологии критерии были определены достаточно чётко, благодаря этому, при интерпретации ЭКГ, специалисту практически всегда приходится следовать строго определённому набору действий Учитывая количество проверок и измерений, которые необходимо провести кардиологу, становится очевидна продолжительность данного процесса во времени и вероятность ошибки в нём, что во многих ситуациях является недопустимым.
Компьютерная интерпретация ЭКГ заключается в обнаружении зубцов в сигнале, точек их начала и окончания, проведении необходимых измерений и проверке полученных значений по набору критериев. Автоматизация, как и следовало ожидать, существенно ускоряет процесс интерпретации, позволяет сократить вероятность ошибки и избавиться от бумажных носителей электрокардиограммы и заключений. При этом, для использования в медицинской практике, устройство, проводящее автоматическую интерпретацию, и его программное обеспечение должны соответствовать требованиям соответствующих стандартов и быть тщательно протестированными. Кроме того, ПО должно быть не слишком требовательным к ресурсам компьютера и иметь широкий круг поддерживаемых платформ.
К настоящему времени на рынке медицинских приборов существуют аппаратно-программные комплексы, позволяющие осуществлять автоматизированный анализ электрокардиограммы. Данные комплексы имеют свои особенности реализации, и большая часть таких систем имеет схожие недостатки. Имеющиеся на рынке программные средства поставляются в комплекте с сопутствующим программным или аппаратным обеспечением. Данные продукты не предполагают расширения, модификации, использования на разных платформах. И лишь малая часть гарантирует, что проводимые измерения соответствуют требованиям стандарта МЭК.
Качество компьютерной интерпретации электрокардиограммы зависит от того, насколько точно программа обнаруживает в сигнале зубцы, точки их начала и окончания. Кроме детектирующего алгоритма немалую роль в точности результата интерпретации играет набор критериев, используемых для проверки измеренных значений. За годы существования электрокардиографии, было создано множество методических материалов для помощи в анализе кардиограммы. Любые из этих материалов, реально используемых врачами-кардиологами, можно использовать при разработке алгоритма составления заключения. Однако перед этим необходимо привести критерии к виду, удобному для проверки их на компьютере. Помимо методических материалов, были разработаны и стандарты электрокардиографии. По большей части требования данных стандартов относятся к аппаратному обеспечению кардиографических комплексов, но есть разделы, касающиеся и программного обеспечения. Стандарт МЭК 60601–2–25 устанавливает требования для проводимых измерений и, кроме того, приводит способы тестирования их точности на существующих базах записей электрокардиограмм.
Существующие алгоритмы детектирующие алгоритмы можно поделить на несколько групп. Первая — алгоритмы, рассматривающие сигналы электрокардиограммы во временной области, определяют конкретную точку как зубец, если первая или вторая производные сигнала в этой точке больше некоторого порогового значения. Такие алгоритмы подходят для обнаружения в реальном времени, но чувствительны к шумам. Другая группа алгоритмов рассматривает частотную область исходных данных. К ним относятся методы, основанные на вейвлет-преобразованиях и на преобразовании Гильберта. Существуют алгоритмы комбинирующие разные подходы, они имеют высокий процент распознавания и хорошую устойчивость к шумам, но требуют больше времени для работы. Помимо перечисленных, существуют способы детектирования, основывающиеся на следующих техниках: сопоставление с шаблонами, генетические алгоритмы, банки фильтров, нахождение особенностей сигнала.
Поскольку не предполагается использование модуля в реальном времени, важна точность обнаружения и производительность, в разрабатываемом модуле был использован способ детектирования, использующий вейвлет-преобразования. При модификации алгоритма, лежащего в основе данного метода, преследовались следующие цели:
1) портируемость — алгоритм не должен содержать платформозависимого кода;
2) обнаружение только необходимых элементов;
3) оптимизация потребления ресурсов;
4) использование стандартных средств языка программирования.
Конечная цель данных модификаций — возможность использования модуля во встраиваемых системах. Главная задача — создание кроссплатформенной библиотеки функций, исходя из этого, был выбран язык программирования ANSI С (C89). Решающий фактор выбора этого языка — это возможность компиляции разработанного исходного кода под большую часть современных платформ. В итоге должен получиться модуль, принимающий сигналы электрокардиографа и возвращающий результаты измерений и текстовое заключение. При этом в дальнейшем модуль может быть использован на разных платформах — от ПК и серверов, до мобильных и встраиваемых систем.
Литература:
- Чесноков Ю. В. Вейвлет-преобразование в обработке электрокардиограмм / Ю. В. Чесноков, В. Н. Чижиков // Вестник новых медицинских технологий. — 2003. — Т. 10. — № 1–2. — С. 5–6.
- ГОСТ Р МЭК 60601–2–25 Изделия медицинские электрические. Часть 2–25. Частные требования безопасности с учетом основных функциональных характеристик к электрокардиографам. — Введ. 2017–09–01.
- Зудбинов Ю. И. Азбука ЭКГ. Изд. 3-е. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2003. — 160с.
- Дроздов Д. В. Неочевидные причины диагностических ошибок в электрокардиографии — М.: Медика, 2014. — 216 с.
- James H. O'Keefe Jr et al. The Complete Guide to ECGs. — USA: Jones and Bartlett Publishers, 2008. — 553 p.
