Разработка методов обработки временных и пространственных характеристик процессов в медицинских диагностических системах

Организм человека представляет собой сложную многоуровневую систему, управление в которой осуществляется путем передачи управляющих импульсов от сложных систем высшего порядка к простым системам или уровням низшего порядка. Таким образом, четко слаженная работа всех звеньев такой системы организма позволяет судить об истинном здоровье человека. В случае воздействия на систему извне формируется ответная реакция путем изменения в работе тех или иных уровней или звеньев в системе-организме. Тогда если удается получить информацию об этих изменения, то можно либо своевременно диагностировать ту или иную патологию, либо в донозологический период принять необходимые меры по предостережению от развития болезни в организме человека. Задача эта является очень сложной и решить ее однозначно нельзя. Однако современное развитие методов анализа вариабельности сердечного ритма позволяет судить о том, что сердечно-сосудистая система является неким индикатором изменений в организме и позволяет выявить наличие патологий в донозологический период.

Своевременная диагностика и профилактика функциональных нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы в значительной степени зависят от эффективности применяемых методов исследования. Ограниченность традиционных методических возможностей при изучении активности сердечно-сосудистой системы на основе анализа доступных физиологических сигналов делают необходимым поиск более чувствительных и информативных диагностических критериев.

При исследовании сердца используется электрокардиограмма — запись биопотенциалов работающего сердца. Данный метод является нетравматичным методом медицинской диагностики, не наносит вреда организму и не вызывает неприятных ощущений у пациента, вследствии чего имеет широкое распространение.

Диагностика производится путем измерения множества прямых и косвенных показателей функционирования организма, обработка которых требует применения вычислительной техники. Сложность анализа заключается в том, что при анализе записи длиной более чем 10 минут необходимо проанализировать более 700 кардиокомплексов, что сильно утомляет врача. Для этих целей разрабатывается множество алгоритмов автоматической обработки электрокардиографических данных.

Отмеченные проблемы определяют необходимость определения информативных признаков анализа функционального состояния сердечнососудистой системы и патологий.

Цель работы.

Определение модели сигнала электрокардиографического исследования и разработка методов обработки сигналов с целью выделения эффективных признаков для диагностических систем анализа сердечнососудистой системы.

Поставленные задачи.

1. Определение модели электрокардиографического сигнала на основе теории самоорганизованной критичности и эффективных признаков модели для диагностической системы.

2. Разработка метода обработки сигнала сердечно-сосудистой системы на основе предложенной модели.

3. Определение эффективных признаков электрокардиосигнала, достоверно отличающихся для различных диагностических классов, с целью упрощения задачи классификации исследуемых объектов.

4. Разработка методики обработки электрокардиосигнала с целью выделения эффективных признаков для информационно-советующих диагностических систем.

5. Исследование влияния эффективных признаков на показатели эффективности диагностической системы.

6. Разработка программно-аппаратного комплекса для экспериментальной проверки эффективности предлагаемых методов и проведения исследований.

Актуальность.

В известных работах мало внимания уделено анализу модели на основе самоорганизованной критичности, а существующие признаки диагностики не являются высокоэффективными, т.к. их значения варьируются от пациента к пациенту. Кроме того, в связи с массовостью проводимых электрокардиографических обследований населения требуется разработка качественных и быстрых методов диагностики советующих врачу, поэтому разработка таких методов является актуальной.

Научная новизна работы.

1. Предложена цифровая модель медико-биологических сигналов, позволяющая эффективно определять функциональное состояние органа и организма.

2. Разработан метод обработки электрокардиосигнала на основе цифровой модели для диагностических систем.

3. Установлены два эффективных признака диагностики патологий в электрокардиографии и получены зависимости распределения вероятности признаков от вида патологии.

4. Разработана методика обработки электрокардиосигнала с целью выделения эффективных признаков и их сочетаний для информационно-советующих диагностических систем.

Объект исследования.

Объектом исследования являются биомедицинские электрокардиографические сигналы, используемые в функциональной диагностике состояния сердечно-сосудистой системы.

Методы исследования.

Основаны на использовании методов теории вероятности и математической статистики, численных методах, статистической теории распознавания образов, функционального анализа, системного анализа.

Достоверность результатов.

Исследования подтверждаются результатами классификации сигналов электрокардиограмм, а также их моделей, актами внедрения результатов в производство и учебный процесс, публикациями, апробацией на научных семинарах и конференциях.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Цифровая модель медико-биологических сигналов на основе дискретных клеточных автоматов с диссипациями энергии.

2. Метод обработки электрокардиосигнала для выделения признаков диагностических систем оценки функционального состояния организма.

3. Методика выделения эффективных признаков электрокардиосигнала с целью упрощения задачи классификации исследуемых объектов.

4. Зависимость распределения вероятности эффективных признаков от вида патологии.

5. Результаты экспериментальных исследований предложенных методов обработки и классификации.

Практическая ценность.

Практическая ценность данной диссертационной работы заключается в разработанных методах анализа состояния и классификации ЭКГсигналов. Признаки для систем анализа состояния могут быть использованы практически для любых функций организма.

Внедрение результатов работы.

1. Результаты, полученные в работе, были использованы в хоздоговорных работах № 11 334- 11 337- 11 338.

2. Результаты исследований используются в учебном процессе на кафедре РПрУ и ТВ Таганрогского радиотехнического университета.

3. Научные и практические результаты работы были использованы в НТЦ «Техноцентр «ТРТУ при разработке медицинских приборов анализа ЭКГ серии «Кармин».

4. Научные результаты работы были использованы в НМФ «Ней-ротех» при разработке кардиоинтервалографической системы «Кар-дмон».

Апробация работы.

Материалы диссертации обсуждались на следующих конференциях:

• IX всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых учёных и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании НИТ-2004». Рязань.2004;

• VII всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления». — Таганрог, ТРТУ, 2004 ;

• X международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Современные техника и технологии». Томск, 2004;

• XL IX научно-технической конференции ТРТУ. Таганрог, ТРТУ, 2004;

• международной научной конференции «Оптимальные методы решения научных и практических задач», Таганрог, ТРТУ, 2005;

• XI международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Современные техника и технологии». Томск, 2005.

• международной молодёжной научно-технической конференции студентов, аспирантов и учёных «Молодёжь и современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций РТ-2006». Севастополь, 2006.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 5 статей и 4 тезиса докладов.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Материалы работы изложены на 129 страницах и содержат 4 таблицы, 52 рисунка и 66 библиографических источника.

Выводы по материалам четвёртой главы.

1. Разработана и описана структурная схема комплекса для съёма и анализа любых электрических медико-биологических сигналов. Особенностью аналоговой части комплекса является его сменяемость, чтобы наилучшим образом усиливать и фильтровать определённый вид сигнала. Комплекс подключается к ЭВМ через USB порт, что позволяет подключать до 16 каналов одновременно и обеспечивать частоту съёма до 2 кГц. При разработке комплекса учтены все меры безопасности.

2. Разработана программная часть комплекса, позволяющая визуально оценивать форму сигнала и сохранять его в электронной памяти ЭВМ в различных форматах с целью применения различных видов существующих и разрабатываемых алгоритмов.

3. Исследование логического алгоритма диагностики патологий применительно к электрокардиографии показало, что данный алгоритм может быть успешно использован для решения задачи диагностики. Разработанный алгоритм отличается универсальностью в отношении пола, возраста пациента и амплитуды кардиосигнала.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе рассмотрен комплекс теоретических и практических вопросов, связанных с построением автоматизированных диагностических систем использующих методы оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы и диагностики патологий электрокардиографических сигналов. Основную научную и практическую значимость имеют методика оценки состояния системы регуляции организма на основе показателя наклона спектра флуктуации RR-интервала в области фликкер-шумов и методика построения правил классификации на основе эффективных признаков. При этом получены следующие основные результаты:

1. Разработана модель стохастического гомеостаза на основе дискретных клеточных автоматов. Модель исследована как в состоянии нормы, так и при её нарушениях. На основании проведенных исследований доказана адекватность модели реальным процессам формирования ритма сердца.

2. Разработана методика обработки сигнала сердечно-сосудистой системы с целью выделения признаков систем оценки функционального состояния организма. Были выделены четыре основных класса функциональных нарушений стохастического гомеостаза. Этот результат был подвергнут экспериментальной проверке на реальных кардиограммах пациентов.

3. Разработана методика определения желудочковой экстрасистолы на основе отношения длины QRS-комплекса и его площади. Данная методика отличается высокой вероятностью правильного обнаружения (не менее 98.5%) и невысокой вычислительной сложностью. Получены зависимости распределения вероятности отношение последующего RR-интервала к предыдущему в зависимости от вида патологии. Установлено, что решающее правило представляет собой простое логические правило отношения.

4. Разработана методика выделения признаков для классификации вида аритмии для информационно-советующих систем.

5. Разработан аппаратно-программный комплекс и проведено экспериментальное исследование показателей качества разработанных алгоритмов. Использование разработанных методов позволило автоматизировать выработку системой рекомендательного заключения.