Сheatsplace.ru

Медицина и лекарственные средства

Детектирование R-зубца.

Однако существенным недостатком данного алгоритма является большой объем вычислений, необходимых для его реализации, что приводит к увеличению времени анализа ЭКС большой длительности. Кроме того на конечный результат влияет выбор той или иной функции сравнения, поскольку она определяет конечный вид функции КК. В в качестве функции сравнения предлагается использовать отрезок исходного сигнала содержащий один QRS-комплекс. Такой подход, несомненно, даст максимально близкие к единице значения КК в районе QRS комплекса. Однако у этого подхода есть и свои минусы. Каждый раз перед началом анализа новой ЭКГ необходимо выделять область сигнала, принимаемую за эталонную. По этой причине результаты одного вычисления КК могут не совпадать с результатами другого вследствие того, что функции сравнения были не идентичны. Кроме того, полученная функция КК в этом случае будет несколько сдвигаться относительно исходного сигнала в зависимости от характеристик функции сравнения, что требует введения компенсационного сдвига.

Для устранения указанных недостатков, неопределенности и неоднозначности решений, предлагается в качестве функции сравнения вместо отрезка исходного сигнала использовать фиксированную функцию. Результаты вычисления КК в этом случае обладают воспроизводимостью и достоверностью, а используя математическое описание функции сравнения можно точно вычислить компенсационный сдвиг.

В качестве функции сравнения может быть взята любая функция, внешне похожая на QRS комплекс. В процессе исследований было показано, что лучшие результаты при вычислении КК достигаются при использовании функции сравнения вида:

, (4)

где масштабирующая функция.

Как видно из рис. 4, функции КК при использовании в качестве функции сравнения отрезка исходного сигнала и функции , вычисленной по формуле (4), практически идентичны. Это говорит о том, что использование функции (4) вместо отрезка искомой ЭКС не уменьшает надежности системы.

Как видно из рис. 3 и рис. 4 зубцы P и Т на функции КК также дают большие всплески, которые могут быть сопоставимы по амплитуде с значением КК в моменты появления R-зубца. При некоторых видах патологий и помех детектирование R-зубца непосредственно по взаимнокорреляционной функции может оказаться просто невозможным, поскольку сопряжено с риском обнаружения зубца P или T вместо интересующего нас R-зубца. Для того чтобы избавиться от этих недостатков авторами предложено использовать КК не для детектирования R-зубцов на ЭКС, а для избирательной фильтрации исходного сигнала.

Перемножим каждое значение исходного сигнала на соответствующее данному моменту времени значение КК . Учитывая, что нормирована к единице, на участках где его значения близки к единице (R-зубец, иногда Р и Т зубцы), результат этой операции существенно ослабит выбросы на участках близких к указанным зубцам. На остальных участках результат будет представлять собой подавленный, в соответствии, со значениями КК в соответствующие моменты времени, исходный сигнал (рис. 5) .

После такой избирательной фильтрации получим функцию, содержащую подавленные Р и Т-зубцы, и значительно превосходящий их по амплитуде R-зубец. Остальные составляющие ЭКС будут подавлены. Пропустив полученный сигнал через описанный ранее амплитудный пороговый детектор можно точно определить временное положения R-зубцов на протяженном кардиосигнале. Такой подход позволяет существенно снизить вероятность ложных срабатываний алгоритма, тем самым увеличив его надежность, однако это значительно увеличивает объем вычислений, необходимых для его реализации. Перейти на страницу: 1 2 3 4