Продавец ООО Медтехсервис развивает свой бизнес на Tiu.ru 4 года.
Знак PRO означает, что продавец пользуется одним из платных пакетов услуг Tiu.ru с расширенными функциональными возможностями.
Сравнить возможности действующих пакетов
Начать продавать на Tiu.ru
Корзина
2 отзыва
Санкт-Петербургул. Инструментальная 3
Добавить отзыв

Простой в реализации алгоритм фильтрации кардиосигнала и выявления R зубцов

Простой в реализации алгоритм фильтрации кардиосигнала и выявления R зубцов

Методика программной обработки ЭКГ.


Исследуемый сигнал ЭКГ, имеет следующие параметры АЧХ: Диапазон амплитуд 0,03 – 2 мВ.
Временной интервал QRS 0,06–0,11 с.
Сложность обработки сигнала, заключается в его сильной зашумленности, обусловленной сетевыми наводками и подкожным движением

мышц.

Рисунок. ЭКГ сетевая наводка. 

В прошлом, в кардиоаппаратуре применялся аппаратный метод фильтрации сигнала, но он требовал применения претензионной элементной базы, наличие высокоточных операционных усилителей и самое главное,  коэффициент усиления и АЧХ на всех каналах должны быть идентичны. Несоблюдение этого требования приводило к рассогласованию амплитуд  в отведениях  ЭКГ.
Для программной фильтрации записи используют разные типы цифровых фильтров. Самые популярные это быстрое преобразование фурье БПФ, с последующем восстановлением сигнала за вычетом помехи. Второй способ , скользящее среднее.
Первый способ довольно затратен, по времени обработки, второй более быстрый. Так как требует простых арифметических операций, сложение и деление.  Основан этот способ на суммировании значений, некого количества точек измерений и деления на количество этих точек.

 

Рисунок. Скользящее среднее. 

 

Пример:  пусть у нас есть один канал экг, с частотой дискретизации сигнала 500 гц. ( за одну секунду происходит 500 измерений). И есть сетевая помеха 50 гц.  Из этого получаем, что переод сигнала помехи равен 500 / 50 = 10 точек. Именно это количество точек нам необходимо усреднить, что бы минимизировать сетевую наводку. Начинаем суммировать с первого значения амплитуд, по десятое.  поделим полученное значение на количество отсчетов.  Сохраняем это  значение.  После суммируем с второго значения по 11, снова делим на 10. И так далее. Полученные усредненные значения и есть отфильтрованный сигнал ЭКГ.

При выполнении ,операции фильтрации, не надо забывать, что исследуемый кардио сигнал лежит в диапазоне от 0,05 до 75 гц. И вырезая частоту в 50 гц, мы сознательно избавляемся от информативной части исследуемого сигнала.  На графике ЭКГ, это будет наблюдаться как незначительно снижение амплитуды зубца R.  В меньшей степени, других зубцов.

экг помеха

Рисунок. ЭКГ с помехой.

QRST без помех, после фильтра

Рисунок. ЭКГ после обработки фильтром. 

 

Метод детекции R зубца.

Как известно, кардиограмма состоит из последовательности кардиоимпульсов. Которые в свою очередь, так же состоят из 5 основных  зубцов и одного малозаметного U.  Основные же это PQRST. Временные и амплитудных характеристики, которых и есть основные маркеры для постановки диагноза при кардиоанализе.  

Во первых программному алгоритму требуется выявить расстояния между R зубцами, а для этого необходимо эти самые зубцу найти на записи.  Человеческому глазу, это сделать очень просто, сразу видна вершина на графике., но машине, не все так однозначно. Казалось бы, найди точки лежащие выше некоторого порового значения, и получишь R зубцы. Но по факту, ЭКГ так сильно бывает зашумлена, что становится не понятным, что таковым является, а что обычная помеха, к тому же, на кардиограмму всегда влияет низкочастотная помеха, у врачей называется дрейфом изолинии, на картинке это выглядит так :

изолиния

Рисунок. ЭКГ с плавающей изолинией. 

Становиться понятным, что обычным пороговым детектором, тут не обойтись.  Поэтому один из способов вычисления Rзубца, состоит в поиске производной кардиосигнала. Математически это выглядит очень просто, мы просто находим разницу между предыдущим и последующим значением на графике. Таким образом, тот участок кардиограммы что меняется медленно, например смещение изолинии, на графике с производной будет  выглядить как прямая линия, и наоборот, резкое изменение сигнала, например R зубец, на производной будет выглядеть как острый пик.  Уже к продифференцированному сигналу возможно применять ступенчатый детектор.

детекция R

Рисунок. Производная кардио-сигнала