Transcript Prezentace
Technické aspekty a metody počítačového zpracování signálu EKG Michal Huptych, Václav Chudáček Nature Inspired Technology G r o u p Přehled prezentace OBECNÁ ČÁST Úvod do Biomedicínských signálů Vzorkování Vzorkování – Shanon. časová a frekvenční reprezentace signálu Filtrace Princip – Příklady Analýza EKG Rozměřování signálu Výběr příznaků Diagnostika Co umožňuje automatická diagnostika Příklady PRAKTICKÁ ČÁST 12-ti svodové EKG Holter Holter v mobilu? BSPM Nature Inspired Technology G r o u p Snímání EKG signálu Jako první člen v řetězci zpracování je optoelektrický prvek Vstupní odpor přístroje jsou řádově jednotky až desítky MΩ Napěťový zisk zesilovače typicky 1000 Vstupní citlivost většinou 2,5 – 5 – 10 – 20 mV/mm Diskriminační činitel CMRR ≥ 100 dB Nature Inspired Technology G r o u p Převod EKG do digitální formy Následuje filtrace - dolnopropustní filtry - řády setin až jednotek Hz - hornopropustní filtry - řády desítek až tisíců Hz Některé možné vzorkovací frekvence EKG přístrojů: (125) - 250 – 500 – (1000)Hz, tj. (8) – 4 – 2 – (1) ms vzorkovací perioda Rozlišení: 12 - 16 bit s 0.5 μV/LSB (1000 A/D převodníků na mV) Šířka pásma: 0 - 1 kHz (synchronní vzorkování všech kanálů) Nature Inspired Technology G r o u p Vzorkování Příklad vzorkování a kvantování signálu fvz = 1/Tvz Nature Inspired Technology G r o u p Vzorkování - podmínky Shannonův teorém – je potřeba dodržet podmínku pro vzorkovací frekvenci signálu: fvz ≥ 2 * fmax Nature Inspired Technology G r o u p Časová a frekvenční reprezentace Levý obrázek je součtem tří sinových signálů s rozdílnými frekvencemi Na pravém obrázku je spektrum signálu Nature Inspired Technology G r o u p Časová a frekvenční reprezentace Signál a spektrum EKG Nature Inspired Technology G r o u p Přehled prezentace OBECNÁ ČÁST Úvod do Biomedicínských signálů Vzorkování Vzorkování – Shanon. časová a frekvenční reprezentace signálu Filtrace Princip – Příklady Analýza EKG Rozměřování signálu Výběr příznaků Diagnostika Co umožňuje automatická diagnostika Příklady PRAKTICKÁ ČÁST 12-ti svodové EKG Holter Holter v mobilu? BSPM Nature Inspired Technology G r o u p Filtrace Filtrace = rozdělení signálu na základě jeho frekvenčních složek na propustné a nepropustné pásmo Systém implementující funkci filtrace se nazývá filtr Filtrace je jednou z nejpoužívanějších operací v signálovém zpracování Za jistých podmínek je filtrace procesem, která propouští dané frekvenční pásmo bez jakékoli jeho deformace Omezovací funkce filtru lze využít kromě redukce signálu i pro jeho dekompozici – tj. filtru lze využít i jako funkčního prvku při automatickém získávání znalostí z EKG signálu Nature Inspired Technology G r o u p Filtrace - konvoluce 1 3 1 2 3 4 2 3 4 5 5 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 2 3 1*1 = 1 1*2 + 2*1 = 4 1*3 + 2*2 + 3*1 = 10 1 2*3 + 3*2 + 4*1 = 16 3*3 + 4*2 + 5*1 = 22 3*3 + 4*2 + 5*1 = 22 1 5*3 = 15 4 10 16 22 22 15 Nature Inspired Technology G r o u p Filtrace příklady Superponování signálu EKG na pomalé frekvence Nature Inspired Technology G r o u p Filtrace příklady Rušení superponováním síťového signálu 50 Hz na signál EKG Nature Inspired Technology G r o u p Přehled prezentace OBECNÁ ČÁST Úvod do Biomedicínských signálů Vzorkování Vzorkování – Shanon. časová a frekvenční reprezentace signálu Filtrace Princip – Příklady Analýza EKG Rozměřování signálu Výběr příznaků Diagnostika Co umožňuje automatická diagnostika Příklady PRAKTICKÁ ČÁST 12-ti svodové EKG Holter Holter v mobilu? BSPM Nature Inspired Technology G r o u p Analýza EKG Předzpracování signálu Detekce QRS komplexu Filtrace šumu a driftu Hrubé rozměření Analýza rytmu Výběr cyklu Podrobné rozměření Interpratace signálu Zobrazení a záznam výsledků Nature Inspired Technology G r o u p Analýza EKG Učebnicový příklad EKG Rozdíl ruční a automatické analýzy Jak pomoci automatu umístit pravítko Jak rozpoznat nerozpoznatelné Jak se nenechat zmást artefakty Nature Inspired Technology G r o u p Výběr příznaků Reálný signál se všemi možnými měřitelnými parametry Nature Inspired Technology G r o u p Výběr příznaků Další možné příznaky Příznaky popisující tvar signálu Frekvenční příznaky Výkonové příznaky Nature Inspired Technology G r o u p Přehled prezentace OBECNÁ ČÁST Úvod do Biomedicínských signálů Vzorkování Vzorkování – Shanon. časová a frekvenční reprezentace signálu Filtrace Princip – Příklady Analýza EKG Rozměřování signálu Výběr příznaků Diagnostika Co umožňuje automatická diagnostika Příklady PRAKTICKÁ ČÁST 12-ti svodové EKG Holter Holter v mobilu? BSPM Nature Inspired Technology G r o u p Diagnostika Výhody automatické diagnostiky Lepší diagnostika než laická Rychlejší Ulehčení práce Různé typy diagnostiky Expertní systémy – nejpodobnější rozhodování s expertem(lékařem) Učení klasifikátoru s učitelem Učení klasifikátoru bez učitele Nature Inspired Technology G r o u p Diagnostika - učení s učitelem Na základě příkladů natrénujeme klasifikátor Příkladem jsou např.: » Neuronové sítě » Kth nearest neighbor » Bayesovský klasifikátor Nature Inspired Technology G r o u p Diagnostika - učení bez učitele Klasifikátor se učí bez zásahů zvenčí jen na základě struktury dat Příkladem jsou např.: » » » » Neuronové sítě Self organizing maps (Kohonen nets) K-means Clustering Nature Inspired Technology G r o u p Diagnostika - učení klasifikátoru Kohonenova mapa Nature Inspired Technology G r o u p Diagnostika - učení klasifikátoru k-NN klasifikátor k-means Nature Inspired Technology G r o u p Přehled prezentace OBECNÁ ČÁST Úvod do Biomedicínských signálů Vzorkování Vzorkování – Shanon. časová a frekvenční reprezentace signálu Filtrace Princip – Příklady Analýza EKG Rozměřování signálu Výběr příznaků Diagnostika Co umožňuje automatická diagnostika Příklady PRAKTICKÁ ČÁST 12-ti svodové EKG Holter Holter v mobilu? BSPM Nature Inspired Technology G r o u p Holter Dlouhé záznamy, 24-hodinové, zjednodušený svodový systém Rozdíly proti standardnímu 12-ti svodovému EKG: Nevýhody » » » » » Méně kanálů Více šumu Obtížná detekce P-vlny Pohybové artefakty Velká dynamika RR-intervalů Výhody » Větší časový záběr » Lepší detekce arytmií » Pokrytí běžných lidských činností Nature Inspired Technology G r o u p Holter Demonstrace variability signálu při holterovském měření Je třeba velké robustnosti jak u analýzy signálu tak při diagnostice Nature Inspired Technology G r o u p Holter příklad Roztřídění (clustering) beatů z holterovského EKG záznamu Na základě změřených parametrů vypočítán medián Cíl: Koherentní skupina pro další diagnostiku Nature Inspired Technology G r o u p Nové trendy v elektrokardiografii Větší důraz na prevenci Větší možnosti pacienta podílet se na kontrole svého zdravotního stavu Nové způsoby měření EKG – senzory přímo v oblečení Nové zpracování na mobilních telefonech Telemedicínské aplikace Nature Inspired Technology G r o u p Nové trendy v elektrokardiografii ▣ Sensorické tílko ▣ Základna GPRS Healthcare Center Bluetooth ▣ PBM ▣ Mobilní telefon Nature Inspired Technology G r o u p Vlnková transformace - úvod U Fourierovy transformace se pojem o čase ztratí U vlnkové transformace má signál časově-frekvenční reprezentaci Možnost sledovat frekvenční změny v závislosti na časové poloze Rozlišujeme spojitou a diskrétní vlnkovou transformaci Spojitá – frekvence je vyjádřena exaktně, nabízí větší přesnost (věrnost), nemá ale kompaktní podporu Diskrétní – má kompaktní podporu, diskrétní úrovně měřítka i polohy splňuje ortogonalitu (odebírá redundatní reprezentace), amplituda koeficientů je spojena s prudkými změnami v signálu Nature Inspired Technology G r o u p Příklad vizualizace EKG Příklad vizualizace několika period EKG signálu Vertikální osa reprezentuje frekvenční pásma, horizontální čas Barva reprezentuje míru zastoupení daného frekvenčního pásma Nature Inspired Technology G r o u p Příklad vizualizace EKG Příklad vizualizace vlny P a QRS komplexu Nature Inspired Technology G r o u p Realizace diskrétní vlnkové transformace Diskrétní vlnková transformace je postupná filtrace signálu Protože v nízkých frekvencích signálu jsou obsaženy jeho hrubé rysy, nazývají se tyto složky aproximace Naproti tomu ve vysokých frekvencích signálu jsou obsaženy jemné rysy, proto se tyto složky nazývají detaily Zapojením vícero dvojic filtrů za sebe, tak získáváme postupný rozklad signálu k jeho nejjemnějším detailům Nature Inspired Technology G r o u p Mapy úvod Vstupní signál a čtyři jeho detaily z vlnkové transformace Nature Inspired Technology G r o u p Mapy úvod Výsledek analýzy signálu EKG v 1. a 4. detailu signál EKG první detail čtvrtý detail Nature Inspired Technology G r o u p Mapy úvod Předpoklad: měření vícesvodového EKG z povrchu hrudníku Cíl: zobrazit vhodně zakódovaným způsobem informaci o stavu a průběhu těchto poteciálů v čase Prostředky: Systémy pro více svodové mapování využívají pro snímání povrchových potencálů vícero různých rozložení elektrod Základními problémy ze strany artefaktů jsou změny a posuvy izolinií jejichž špatná korekce způsobuje nekompaktnost v zobrazení mapy Nature Inspired Technology G r o u p Mapy - příklady uspořádání elektrod Nature Inspired Technology G r o u p Mapy uspořádání elektrod 80 elektrod rovnoměrně rozložených na hrudníku a zádech pacienta (systém Cardiag) pro předzpracování signálů bylo využito několikero metod, včetně metody vlnkové transformace Na generovaných mapách se dají, stejně jako na signálu, hledat příznaky Nature Inspired Technology G r o u p Okamžikové potenciálové mapy základní typ map definovaný Pi = Ui (t), t = konst., i = 1,2,...,n příklad potenciálové mapy z oblasti QRS komplexu Nature Inspired Technology G r o u p Integrálové mapy t2 typ map vytvářený podle vztahu Pi = U i (t)dt t1 příklad integrálové mapy z oblasti QRS komplexu Nature Inspired Technology G r o u p Isochronní mapy typ map vytvářený podle vztahu Ti =f Ui (t) příklad isochronní mapy časů trvání intervalů QT Nature Inspired Technology G r o u p Rozdílové mapy typ map vytvářený podle vztahu Di = Ui1 - Ui2 , resp Pi1 - Pi2 příklad rozdílové integrální mapy z oblasti QRS komplexu Nature Inspired Technology G r o u p Mapování 3D – inverzní úloha Vyhledávání a zobrazení potenciálů srdce na samotném epikardu Měření prováděno buď přímo v srdci Nebo hledání rozložení potenciálů na srdci z povrchového rozložení Vede na řešení inverzní úlohy Hledání ložisek v objemu srdce Nature Inspired Technology G r o u p