AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

Transkrypt

1 AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Określenie obecności i długości załamków EKG Spis treści: 1. ABSTRAKT WSTĘP KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA DODATEK A: OPIS OPRACOWANYCH NARZĘDZI I METODY POSTĘPOWANIA DODATEK B: REALIZACJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA DODATEK C. OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR DODATEK D. SPIS ZAWARTOŚCI DOŁĄCZONYCH NOŚNIKÓW (DYSKIETEK, CD ROMU). 8 Wykonali: Michał Henslok, Oskar Jankiewicz V rok IS konsultant: dr hab. inż. Piotr Augustyniak Wersja 1.0 Kraków, luty

2 1. Abstrakt Celem niniejszego projektu jest implementacja modułu systemu automatycznej analizy elektrokardiogramu. Moduł ma za zadanie wykrycie i zmierzenie załamków P i T w badanym odcinku. Istotność istnienia takiej cechy w systemie analizującym elektrokardiogram wynika z faktu wpływu zarówno istnienia (załamek P), jak i wartości załamków na możliwość detekcji choroby serca. -2-

3 2. Wstęp Założenia projektu Projekt zakłada zrealizowanie skutecznego algorytmu umożliwiającego wykrycie, a następnie zmierzenie wartości załamków T oraz P w badanym odcinku EKG. Wyniki detekcji zwracane są do odpowiednich pól struktury współdzielonej z innymi modułami. Analiza literaturowa pokazuje zbliżone podejście do problemu detekcji załamków P i T, jako zdarzeń występujących w próbce w określonej odległości od zespołu QRS. W [1] zaproponowany algorytm analizuje obszar pozbawiony zespołów QRS, zakładając ich uprzednią poprawną identyfikacje. Następnie, spośród wyznaczonych kandydatów, na podstawie analizy odległości od początku i końca identyfikowane są załamki P i T. Nie jest to jednak rozwiązanie bezbłędne. Zakłada bowiem poprawną identyfikacje zespołów QRS, której błąd rzutuje zarówno na obszar poszukiwań, jak i przedziały czasowe do wyznaczenia załamków. Dodatkowo autorzy bardzo uproszczony sposób filtracji sygnału (średnia krocząca). Jeśli jednak wierzyć wynikom badań, wyniki tak opracowanej metody są bardziej niż zadowalające (96% załamek P, 98% załamek T). Inne podejście opisuje [2]. Autorzy używają sparametryzowanych modeli do wyznaczenia 5 załamków sygnału EKG (P, Q, R, S, T). Parametry określające wystąpienie poszczególnych załamków wykorzystywane są potem w modelowaniu sygnału za pomocą równania różniczkowego. Zaletą opisanego podejścia, wskazywaną przez autorów jest nieliniowa filtracja metodą najmniejszych kwadratów, która skutecznie eliminuje wszelkie zniekształcenia sygnału. Filtracja ta skuteczna jest także w przypadku nagłych szumów spowodowanych np. przemieszczeniem się elektrody. Kolejnym uniwersalnym w rozumieniu rodzaju identyfikowanego załamka podejściem w [3] jest iteracyjne przeszukiwanie sygnału w zależności od zmian wartości w stosunku do izolinii. Wykrywany jest punkt początkowy zespołu/załamka, a następnie dzięki zastosowaniu określonych odpowiednio funkcji przyspieszenia próbuje się zlokalizować w próbce sygnału wartości przekraczające wyznaczony próg, co stanowi o pozycji szukanego znacznika. Dla różnych załamków zarówno wzory na funkcje przyspieszenia, jak i regiony poszukiwań (interwały czasowe) będą się różnić. 3. Koncepcja proponowanego rozwiązania Przy wykorzystaniu metody opisanej w [3] możliwe jest skuteczne określenie położenia i wartości załamków T i P. Schemat rozwiązania polegać będzie na zidentyfikowaniu trzech punktów P onset, P end oraz T end. Zakłada się, że załamek T istnieje zawsze po zespole QRS, dlatego pomija się punkt -3-

4 początkowy T. Istotnym elementem algorytmu jest dobór odcinka dla detekcji załamków i wartość izolinii. Po określeniu poziomu odniesienia dla końca zespołu QRS (obniżony odcinek ST) poszukiwane jest ekstremum. Po znalezieniu ekstremum porównywany jest poziom minimum lokalnego z wartością izolinii i ewentualnie odszukanie kolejnego maksimum dla przypadku dwufazowego odcinka T. W takim przypadku rozpoczynane jest poszukiwanie punktu T end rozpoczynając od minimum lokalnego następującego później w czasie. Bada się próbki o określonej wartości funkcji przyspieszenia i wartości porównuje z odniesieniem w postaci izolinii. Odniesienie będzie w izolinii kolejnej ewolucji ok. 400 ms przed wyznaczonym zespołem QRS. Poszukiwania punktu T end gdy nie wykryto dwufazowego odcinka T rozpoczynane są ok. 190 ms od końca zespołu QRS (ok. 80 ms odcinka ST i ok. 110 ms czas trwania załamka T). Wyznaczanie załamka P rozpoczyna się od wyznaczenia punktu P onset, który powinien znajdować się ok. 180 ms przed wyznaczonym punktem QRS onset. Składa się na to czas trwania samego załamka oraz odcinka PQ. Dla odcinka ok. 240 ms od punktu QRS onset rozpoczyna się wyznaczanie poziomu izolinii. Następnie dla kolejnych punktów na osi czasu mierzone jest przyspieszenie i za kolejne przybliżenie punktu P onset uznawany jest punkt o wartości przyspieszenia większej od progu. Istnieje sytuacja nie znalezienia takiego punktu, wtedy próg jest obniżany i proces przeprowadzany na nowo. Dla poziomu progu odpowiednio niskiego i nie znalezieniu punktu P onset algorytm jest przerywany z wiadomością, że nie udało się znaleźć załamka P. Punkt P end wyznaczany jest w podobny sposób jak T end wyznaczając poziom izolinii w próbkach ok. 60 ms przed początkiem zespołu QRS i szukając minimum odpowiadającemu zbliżonej wartości izolinii od punktów znajdujących się 130 ms wcześniej, niż początek zespołu QRS. 4. Rezultaty i wnioski Przedstawiona metoda rozwiązania problemu umożliwia znalezienie załamków T i P w sygnale elektrokardiograficznym z wyznaczonymi zespołami QRS. W stosunkowo prostym algorytmie w oparciu o zależności występowania określonych zdarzeń w elektrokardiogramie. Głównym wnioskiem po wykonaniu projektu jest pewna niedokładność detekcji z uwagi na charakterystykę sygnału badanego. Dla próbkowania 128 Hz kolejne próbki oddalone są od siebie o ponad 7 ms. Z charakterystyki algorytmu wynika więc podatność na niedokładność w obszarze kandydatów. Dla kolejnej po badanej próbce, przy przekroczeniu odpowiedniego progu wartości izolinii klasyfikowana jest próbka oddalona od faktycznego początku załamka albo w kierunku izolinii, albo w kierunku zbocza załamka. -4-

5 5. Podsumowanie Dzięki zastosowaniu modularyzacji analizy elektrokardiogramu możliwe jest łatwiejsze wyznaczanie cech sygnału w oparciu o wyniki analizy w poprzednich krokach. Dlatego w projekcie posłużono się wyznaczonymi punktami detekcji zespołów QRS, aby znaleźć korespondujące z nimi, na podstawie zależności czasowych, załamki T i P. Z uwagi na proste kryterium poszukiwania kandydatów na załamki (czas) próbowano uchronić się przed podatnością na anomalie dobierając odpowiednio większe zakresy do poszukiwania. Algorytm wykrywania załamka T nie uwzględnia sytuacji dwufazowego załamka T, co stanowi może być tematem kolejnego etapu rozwoju programu. Dodatkową możliwością rozwoju jest odpowiednie sparametryzowanie przeszukiwanych obszarów pliku wejściowego w zależności od zadanej częstotliwości próbkowania sygnału. Obecnie wartości dobrane są ręcznie. 6. Literatura [1] IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.2, February 2008; V.S. Chouhan, S.S. Mehta; Threshold-based Detection of P and T-wave in ECG using New Feature Signal [2] GD Clifford, A Shoeb, PE McSharry, BA Janz; Model-based filtering, compression and classification of the ECG [3] Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków 2001; Piotr Augustyniak; Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych 7. DODATEK A: Opis opracowanych narzędzi i metody postępowania Uruchomienie programu odbywa się poprzez sparametryzowane uruchomienie pliku wykonywalnego. Dostępne parametry to: Rodzaj załamka T lub P (obowiązkowy) Plik wejściowy w formacie DCM (obowiązkowy) Plik wyjściowy w formie tekstowej (opcjonalny) Oprócz pliku wejściowego w katalogu z plikiem wykonywalnym powinien znaleźć się plik qrs_attr.out, zawierający wykryte zespoły QRS. -5-

6 8. DODATEK B: Realizacja proponowanego rozwiązania Projekt został wykonany w języku programowania C w systemie Windows przy użyciu pakietu Visual Studio Ogólny zarys rozwiązania przedstawia się następująco: Z pliku pomocniczego qrs_attr.out wczytywane są wykryte w sygnale badanym zespoły QRS. Dla każdego wykrytego zespołu QRS przeprowadzane jest pobranie części sygnału, występującego w pewnej zależności od punktu detekcji zespołu. Dla załamka P jest to ok 240 ms, czyli 30 próbek wcześniej, niż punkt detekcji. Dla załamka T pobierane jest 30 próbek po punkcie detekcji zespołu. Po pobraniu próbek wyznaczany jest poziom izolinii dla każdego punktu wykrywanego, Ponset, Pend, Tend. Dla Ponest jest to pierwsze 30 ms pobranego sygnału. Dla Pend jest to ok 30 ms w odległości 60 ms od punktu detekcji QRS. Dla Tend jest to albo 30 ms w odległości 400 ms przed punktem detekcji QRS następnej ewolucji lub 30 ms w odległości ponad 300 ms(później) od QRS, jeśli to ostatnia ewolucja w sygnale. Dla wyznaczonego poziomu izolinii przeprowadzana jest iteracja wstecz lub naprzód, w zależności od badanego punktu. Kandydatem na określony punkt jest ten indeks próbki, dla którego wartości sygnału przekracza zadany próg wynoszący 150% wartości izolinii oraz kolejne charakteryzuje się przyrostem wartości w kolejnych próbkach. Jeśli punkt taki nie zostanie znaleziony, próg obniża się o 10 pkt. % i ponawia iterację. Wyniki jako punkty detekcji zapisywane są do tablicy struktury odpowiedniej dla danego załamka, zawierającej indeksy próbek wyznaczonych punktów w sygnale. Wyliczenie indeksu odbywa się poprzez dodanie lub odjęcie od indeksu próbki z zespołem QRS indeksu próbki analizowanej części sygnału. -6-

7 9. DODATEK C. Opis informatyczny procedur /* struct T_ATTR* detect_t Przeznaczenie wykrycie załamków T w zadanym sygnale. Argumenty: (I)char* filename - nazwa pliku z analizowanym sygnałem, format DCM (O)int& size - ilość wierszy - rozmiar tablicy struktury, ilość zespółów QRS Funkcja zwraca: Tablica struktury T_ATTR z wyznaczonymi punktami Tend Uzywane funkcje: read_qrs - wczytanie zespołów QRS do tablicy struktury QRS_ATTR read_file - wczytanie określonej ilości próbek z sygnału badanego Uzywane zmienne: char *REF_INPUT - nazwa pliku referencyjnego z wykrytymi zespołami qrs int CHANNEL_NUMBER - liczba kanałów w sygnale wejściowym nagłówek - qrs_waves.h */ /* struct P_ATTR* detect_p Przeznaczenie wykrycie załamków T w zadanym sygnale. Argumenty: (I)char* filename - nazwa pliku z analizowanym sygnałem, format DCM (O)int& size - ilość wierszy - rozmiar tablicy struktury, ilość zespółów QRS Funkcja zwraca: Tablica struktury P_ATTR z wyznaczonymi punktami Ponset i Pend Uzywane funkcje: read_qrs - wczytanie zespołów QRS do tablicy struktury QRS_ATTR read_file - wczytanie określonej ilości próbek z sygnału badanego Uzywane zmienne: char *REF_INPUT - nazwa pliku referencyjnego z wykrytymi zespołami qrs int CHANNEL_NUMBER - liczba kanałów w sygnale wejściowym nagłówek - qrs_waves.h */ /* struct QRS_ATTR* read_qrs Pobranie do struktury danych z pliku qrs_attr.out Argumenty: (I)char* filename - nazwa pliku z analizowanym sygnałem, format DCM (O)int& linescount - ilość wierszy - rozmiar tablicy struktury, ilość zespółów QRS Funkcja zwraca: Tablica struktury QRS_ATTR z wyznaczonymi polami, interesujący jest głównie DetPt Uzywane funkcje: get_lines_count - zwraca ilosc wierszy w pliku tekstowym Uzywane zmienne: nagłówek - qrs_attr.h */ -7-

8 10. DODATEK D. Spis zawartości dołączonych nośników (dyskietek, CD ROMu) SRC projekt programu Visual Studio EXE program wykonywalny DOC - tekst raportu w postaci elektronicznej (MS WORD oraz PDF). TEST testowy plik DCM z korespondującym plikiem qrs_attr.out -8-