Алгоритмы анализа персональных регистраторов ЭКГ

Структурное распознавание сигнала проводится с помощью синтаксических правил определения основных элементов ЭКГ. Эффективность алгоритма распознавания определяется правилами и пороговыми значениями, которые подбираются опытно-логическим путем для каждого отведения.

Метод эталонов подразумевает наличие некоторого набора классифицированных шаблонных комплексов ЭКГ, с которыми производится сравнение текущего фрагмента ЭКГ. Классифицированные как норма или отклонение эталонные комплексы записываются в память устройства регистрации.

Предлагаемый алгоритм анализа фрагмента ЭКГ для персонального регистратора можно разделить на следующие этапы:

а) предварительная обработка сигнала;

б) выделение опорной точки (? ЛУ-комплекса;

в) выделение основных зубцов и сегментов отдельного комплекса;

г) анализ и классификация выделенных сегментов;

д) анализ ритма сердца.

Предварительная обработка фрагмента зарегистрированного сигнала осуществляется высокочастотными (ФВЧ) и низкочастотными (ФНЧ) фильтрами для удаления помехи частотой 50 Гц, мышечных шумов, дрейфа изолинии и высокочастотных шумов.

На рис.3 приведены результаты моделирования алгоритма выделения опорной точки £ЖУ-комплекса в среде Mathcad. Он работает следующим образом: исходный сигнал пропускается через полосовой фильтр, каждый полученный отсчет возводится в квадрат и фильтруется ФВЧ. На каждом шаге вычислений удвоенное произведение этого сигнала является пороговым значением амплитуды исходного сигнала. Появление высокоамплитудного зубца R превышает это пороговое значение в некоторой точке, находящейся на склоне зубца R. Для предотвращения срабатывания на высокоамгшитудный зубец Т, следующий после зубца R, необходимо устанавливать период рефрактерности длительностью 200 мс.

"

Вычисления проводятся по формулам:

,

где - входные отсчеты; - - коэффициенты полосового фильтра; bl,Ь2 - коэффициенты ФНЧ; - адаптивный порог.

После выделения опорных точек Ropt на интервале [,], где и - предыдущий и последующий интервалы , необходимо выделить основные зубцы комплекса QRS. Для этого может быть использована первая производная сигнала с пороговым детектором зубцов. Результаты моделирования работы алгоритма выделения основных зубцов комплекса QRS представлены на рис.4.