МЕТОД ГІЛЬБЕРТА-ХУАНГА В ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАФІЇ

Деталі
Категорія: Тридцять третя всеукраїнська практично-пiзнавальна iнтернет-конференцiя

Борбат Катерина Олександрівна

магістрантка

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»,

Україна, м. Київ

 

Морозова Марія Миколаївна,

кандидат технічних наук

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»,

Україна, м. Київ

 

 Анотація: у статті розглянуто перспективи та можливості застосування метода Гільберта-Хуанга для обробки кардіографічної інформаціі.

 Ключові слова: метод Гільберта-Хуанга, електокардіографія, сигнал.

 

 Насьогодні серцево-судинні захворювання (ССЗ) є основною причиною смерті в світі: ні з якоїсь іншої причини щорічно не вмирає стільки людей, скільки від них. За статистичними оцінками в 2016 році від ССЗ померло близько 18 мільйонів чоловік, що склало 31% всіх випадків смерті. 85% цих смертей сталися в результаті серцевого нападу та інсульту [1]. Не видлячись на успіхи, які досягнуті в автоматизаціі електрокардіографічних досліджень, ефективність комп’терної діагностики досить невисока. Таким чином розробка та впровадження більш ефективних методів обробки кардіосигналу є перспективною та доцільною. Автоматизований аналіз електрокардіографічних сигналів (ЕКС) являє собою досить серйозну теоретичну проблему, яка, в першу чергу, пов'язана з фізіологічним походженням сигналу. ЕКС – це нестаціонарний складноструктурований сигнал із циклічно повторюваними локально зосередженими інформативними ділянками, морфологія та параметри якого різноманітні, мінливі і непередбачувані. 

 Традиційно для аналізу ЕКС застосовуються амплітудно-часові методи, тому що вже виявлено та описано зв'язку амплітудних і часових параметрів ЕКС із різними станами серцево-судинної та інших функціональних систем організму. Однак, останнім часом фахівці намагаються приймати рішення щодо патологій з урахуванням результатів аналізу ЕКС у часовій області.

 Перетворення Гільберта-Хуанга

 Для формування адаптивного базису, відповідно до реальних змін сигналу в часі, найбільший практичний інтерес представляють точки екстремумів, розривів, перегинів, порушення монотонності. У 1995 році Хуанг запропонував метод аналізу нелінійних і нестаціонарних сигналів, який згодом був названий перетворенням Гільберта- Хуанга [2]. Запропоноване  перетворення включає два основні етапи:

  • розкладання сигналу на компоненти або декомпозиція на емпіричні моди (ДЕМ);
  • формування за отриманими емпіричними модами (ЕМ) спектра Гільберта.

 Емпіричні моди – це монокомпонентні складові сигналу, але замість постійної амплітуди і частоти, як в гармоніці, вони мають мінливу в часі амплітуду і частоту.

 Застосування перетворення Гільберта-Хуанга для придушення завад у ЕКС. Основи якісного автоматизованого аналізу ЕКС закладаються на етапах реєстрації та попередньої обробки. При цьому головною причиною помилок автоматизованої діагностики в електрокардіології є похибки на етапі вимірювання амплітудно-часових параметрів ЕКС[3]. Ці похибки вимірювань безпосередньо пов'язані з наявністью завад у реєстрованому сигналі, а також спотворень, отриманих у результаті неякісної реєстрації та попередньої обробки. Корисна інформація в ЕКС зосереджена в циклічно повторюваних коротких інформативних ділянках. Якщо в результаті придушення завад відбуваються навіть незначні спотворення форми цих інформативних ділянок (фактично – втрата інформації), то це може призвести до помилкових діагностичних висновків. У зв'язку з цим актуальності набуває розробка алгоритмів придушення завад в ЕКС з метою зберегти їх первісну, не спотворену завадами форму. Традиційно розрізняють наступні види прояву завад в електрокардіографії (ЕКГ) [4]:

  • дрейф ізолінії (низькочастотні коливання з частотою, меншою ніж 0,5 Гц);
  • мережева перешкода (суперпозиція гармонік різних фаз з частотами, кратними 50Гц);
  • м'язовий тремор (хаотичні коливання з частотою 30-100 Гц);
  • артефакти руху (одиночні або циклічні хвилі з частотою від одиниць до 40 Гц);
  • високочастотні шуми електродів і підсилювача;
  • імпульсні завади.

 Основними недоліками більшості сучасних фільтрів є неповне придушення завад та/або спотворення корисного сигналу. Одним із підходів до вирішення проблеми якісного придушення завад в ЕКС є його розкладання на емпіричні моди. Базовий алгоритм придушення завад на основі ДЕМ передбачає декомпозицію сигналу на ЕМ, видалення деяких з них, які пов’язані з завадами, і подальше відновлення сигналу. Проведені дослідження показали, що для реальних ЕКС спектри корисного сигналу і завад перекриваються, завади розподіляються по більшій частині частотного діапазону та по багатьом ЕМ у різному ступені. Тобто, алгоритм, заснований тільки на видаленні окремих ЕМ, в принципі не може забезпечити високої якості придушення завад ЕКС. Для ефективного придушення завад необхідно провести аналіз кожної ЕМ з метою їх класифікації на три групи:

  • сигнальні, що містять тільки корисну інформацію;
  • ті, що містять тільки складову завади;
  • змішані, де присутня корисна інформація разом із частотними компонентами завад.

 При реконструкції ЕКС сигнальні ЕМ використовуються без зміни, перешкоджаючі ЕМ виключаються, а змішані ЕМ додатково досліджуються і самим тим проходять обробку по видаленню з них завад. Структура, яка реалізує процедуру придушення завад в ЕКС на основі ДЕМ, наведена на рис 1. 

 

Рисунок 1. Сруктура реалізації процедури придушення завад в ЕКС на основі ДЕМ

 Висновки. Використання перетворення Гільберта-Хуанга в якості основи для створення нових алгоритмів обробки і аналізу ЕКС дозволить підвищити достовірність електрокардіографічної діагностики. Це стосується усунення завад при спотворенні корисного сигналу і підвищує ефективність виявлення інформативних ділянок ЕКГ. 

 

Література:

1. Сердечно-сосудистые заболевания (Електронний ресурс) - Режим доступу: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds)

2. Нuang N.B., shen Z., Long S.R. The empirieal mode de- composition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proe. Royal Soc. 2. 3. Lond. 1998. Vol. 454. P. 903-995.

3. Злочевский М.С. Критерии и особенности качества средства автоматического анализа электрокардиосигналов // Приборы, средства автоматизации и системы управления. TC-10 «Медицинские приборы, оборудование и инструменты». М.: Информприбор, 1988. Вып. 7.

4. Л.Ю. Кривоногов, А.Ю. Тычков. Перспективы применения преобразования Гильберта-Хуанга для автоматизированной обработки электрокардиосигналов / Л.Ю.Кривоногов, А.Ю. Тычков // Биомедицинская инженерия. - 2011.