ТУСУР; СГМУ; НПФ"Биоток", г. Томск

Эта работа опубликована в сборнике "НАУКИ О ЧЕЛОВЕКЕ" – Сборник статей молодых ученых и специалистов / Под ред. Л.М. Огородовой, Л.В. Капилевича. – Томск. - СГМУ. – 2003. – 268 с.

Скачать сборник целиком

Целью настоящей работы являлась разработка устройств автоматического контроля, мониторинга и функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы на основе современной элементной базе микроэлектроники.
Суточное мониторирование по Холтеру предполагает длительную (сутки и более) регистрацию ЭКГ в условиях свободной активности пациента, с последующим анализом записи.
Данный метод имеет свои недостатки. Во-первых, анализ записи производится после передачи её в компьютерную систему обработки, то есть, является отсроченным. Во-вторых, существуют редко возникающие сердечные аритмии, являющиеся причиной несчастных случаев и, что более важно внезапной сердечной смерти. Исходя из этого, необходимо создание устройства , регистрирующего относительно небольшой, достаточный для диагностики (10-30 секунд), фрагмент ЭКГ и самостоятельно выявляющий жизнеугрожающие состояния в любой удобный для пациента момент времени.
Разработка алгоритма автоматического анализа в портативных устройствах ограничена объемом памяти для хранения данных и техническими характеристиками вычислительного устройства (микроконтроллера). Поэтому необходимо создание надежного алгоритма выявления наиболее опасных видов нарушений.
На начальной стадии анализа электрокардиосигнала решаются задачи подавления помех, предварительной обработки сигнала. Путем анализа сигнала определяются амплитудные и временные характеристики, которые сравниваются с предельно допустимыми отклонениями, установленными врачом-кардиологом для каждого конкретного пациента. В случае обнаружения несоответствия или при наличии опасных видов аритмий устройство выдает сигнал тревоги, предупреждающий о необходимости срочно обратится к врачу.
Анализ фрагмента ЭКГ можно разделить на два этапа: анализ формы каждого QRS-комплекса и анализ сердечного ритма. При анализе формы QRS необходимо четко выделить основные зубцы и сегменты отдельного комплекса и по амплитудным и временным характеристикам присвоить этому комплексу код формы(норма/патология). Входными данными для алгоритма анализа ритма являются RR-интервалы и найденные на предыдущем этапе анализа код формы для каждого QRS-комплекса.
Каждый этап может решаться одним из следующих методов: структурное распознавание элементов ЭКГ [1]; использование нейронных сетей[2]; вейвлет анализ; корреляционные методы;
Структурное распознавание сигнала проводится с помощью синтаксических правил определения основных элементов ЭКГ. Эффективность алгоритма распознавания определяется правилами и пороговыми значениями , которые подбираются опытно-логическим путем для каждого отведения. Нейросетевые технологии как и вейвлет анализ, обладая большой помехоустойчивостью, позволяют построить достаточно точные алгоритмы анализа в зависимости от регистрируемого отведения. Недостатком является необходимость в больших вычислительных ресурсах.
В результате был разработан анализатор ЭКГ использующий алгоритм структурного распознования одного отведения ЭКГ. В настоящий момент времени прибор проходит клинические испытания в СГМУ.

Литература:
1.    Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ. Под ред.
А.Л.Барановского и А.П.Немирко. - М.: Радио и связь, 1993. - 248 с.
2.    Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. ФиС. 2002г., 344 с.