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