Способ выделения ритма сердечных сокращений из сигналов электрокардиограммы и/или фотоплетизмограммы на основе скелетонного анализа непрерывного вейвлетного преобразования Российский патент 2025 года по МПК A61B5/346 G06F17/14 

Область применения.

Изобретение относится к биомедицинским цифровым технологиям автоматической обработки сигналов кардиоваскулярной системы. Оно может быть использовано напрямую в клинической кардиологии, а также адаптировано для экспериментальных работ с животными моделями.

Частота сердечных сокращений (ЧСС) и вариабельность сердечного ритма (ВСР) являются физиологическими параметрами, отражающими регуляцию вегетативной нервной системы и общее самочувствие. ЧСС показывает количество сердечных сокращений в минуту, а ВСР указывает изменение времени между двумя последовательными сердечными сокращениями или интервалами между сердечными сокращениями. Сегодня наиболее традиционным способом анализа ЧСС является выделение времени регистрации высшей точки R зубца на электрокардиограмме (ЭКГ). Данный метод хорош, в первую очередь, своей простотой и возможностью реализации даже на самых простых электронных схемах. В то же время, применение геометрического подхода весьма затруднено в случаях аритмии, когда R-зубец может быть деформирован, изменяя свою выраженность и форму от цикла к циклу сердечного сокращения. Одновременно этот метод затруднителен и приводит к ошибкам при детекции частоты пульса на фотоплетизмограмме (ФПГ).

Стандартная процедура выделения R - зубцов на ЭКГ, зарегистрированной в I отведении у человека без заболеваний сердечно-сосудистой системы, приведена на фиг.1. Данная процедура является началом классического анализа ЧСС. Далее, для каждой точки R-зубца относительно точно может быть определена длительность временного интервала между RR - зубцами, т.е. периода Т сердечного сокращения, показанный для приведенного ранее ЭКГ на фиг. 0, Б красной линией. Данный период не является стационарным, как и любой другой сигнал живых систем. Используя известное соотношение частоты v и периода Т, v=1\Т, удается построить и график ЧСС (синяя линия на фиг. 0, Б). В то же время, необходимо заметить, что ЧСС может быть определена с достаточной точностью лишь в точках детекции RR - зубцов, а во всех остальных временных точках кривая является лишь результатом сглаженной аппроксимации с использованием того или иного метода, например, ступенчатая и линейная интерполяции различных порядков [Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах, Пер. с франц. - М.: Мир, 1983 - Т. 1]. Отметим, что особую важность этот факт приобретает при оценке спектра частоты сердечного ритма (ВСР). Согласно теореме отсчетов Котельникова [Шеннон К. Связь при наличии шума. - В кн.: Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963, с. 433-460; Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высшая школа, 1985; Зюко А.Г., Кловский Д.Д., Назаров М.В., Финк Л.М. Теория передачи сигналов. М.: Радио и связь, 1980], любую функцию F(t), состоящую из частот от 0 до f1, можно передавать сколь угодно точно при помощи дискретных точек ряда Котельникова, следующих друг за другом менее, чем через Т=G1/(2⋅f1):

Однако практика работы с ЭКГ представляет собой более сложную ситуацию. В первую очередь, необходимо помнить, что теорема отсчетов Котельникова дает предельные соотношения для идеализированных условий, среди которых следует отметить ограниченность спектра по частоте и бесконечное время наблюдения. Все ЭКГ сигналы являются сложными хаотическими сигналами, ограниченны во времени и имеют неограниченный по частоте спектр. Использование модели с ограниченным спектром и конечное время наблюдения приводят к погрешности при восстановлении непрерывного сигнала. Поскольку все слагаемые ряда (1) обращаются при t=i⋅Δt в нуль во всех точках, за исключением, слагаемого с номером k=i, то в этих сечениях значения восстановленного сигнала совпадают с исходным, т.е. в точках R - зубцов погрешность восстановления равна нулю. Погрешность достигнет наибольшей величины внутри промежутка между данными отсчетами. Кроме того, величина погрешности нарастает к краям рассматриваемого интервала.

Другая причина погрешностей обусловлена тем, что спектры реальных ограниченных во времени сигналов не обращаются в нуль за пределами граничной частоты. Хотя основная энергия сигналов расположена на частотах от нуля до fl, некоторая часть приходится на частоты выше граничной. Третьей причиной погрешностей являются неидеальные характеристики фильтров, т.е. функций, аппроксимирующих RR-интервалы, а также численные ошибки в определении координат R зубцов. Таким образом, достаточное количество на период точек для реальных сложных хаотических сигналов характеризуется обычно приближенной формулой

где X - некоторый коэффициент, для биологических сигналов принимает значения от 2.5 и выше [Радиотехнические системы передачи информации. Под ред. В.В. Калмыкова. - М.: Радио и связь, 1990].

Таким образом, определение в сердечном ритме, например, составляющих в HF-диапазоне: 0.15 - 0.4 Гц, рекомендуемых к рассмотрению при оценке вариабельности CP [Electrophysiology, T.F.O.T.E.S.O.C.T.N.A.S.O.P. (1996) Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation, 93(5), 1043-1065], оказывается некорректным, поскольку характеризуется лишь от 2.5 до 6 точек на период колебания, что не удовлетворяет частоте дискретизации (2) согласно теореме отсчетов Котельникова для сложных хаотических сигналов.

Из уровня техники известен способ диагностики электрокардиосигнала на основе определения фрактальной размерности [RU 2821209, МПК А61В 5/346, G16H 10/00, опубл. 18.06.2024 Бюл. №17] который осуществляется путем получения фрактальной размерности ЭКС, полученной на основе оцифрованных амплитудно-временных параметров кардиосигнала в программной среде MatLAB, построения графика спектра мощности логарифмированных значений электрокардиосигнала и определения угла наклона аппроксимирующей прямой к этому графику, в результате чего выражается числовой эквивалент фрактальной размерности электрокардиосигнала, на основе которого формируется заключение о наличии отклонений в работе сердечно-сосудистой системы пациента. За счет возможности применения способа в диагностике и анализе электрокардиосигнала возможны выявление отклонений от нормы с учетом физиологических особенностей сердечнососудистой системы пациента, а также постановка предварительного диагноза без необходимости в диспансеризации. Изобретение обеспечивает диагностику и анализ электрокардиосигнала, выявление отклонений от нормы, постановку предварительного диагноза без необходимости в диспансеризации. Недостатком способа является неспособность данного изобретения выделить временную зависимость частоты сердечного ритма.

Известен способ выделения веретеноподобных паттернов по временным данным электроэнцефалограмм [RU 2565993, МПК А61 В 5/0476, опубл. 20.10.2015 Бюл. №29], при котором регистрируют сигнал ЭЭГ и осуществляют непрерывное вейвлетное преобразование, определяют мгновенное и интегральное распределения энергии вейвлетного спектра по временным масштабам, которые соответствуют частотным диапазонам 5-9 Гц для веретеноподобных паттернов и 9-16 Гц для сонных веретен. В каждый момент времени определяют суммарное значение энергии вейвлетного спектра и на основании мгновенных распределений энергии вейвлетного спектра определяют фазы поведения системы таким образом, чтобы в одной из фаз на выбранные диапазоны временных масштабов приходилась большая часть энергии вейвлетного спектра. Усредняют мгновенные распределения энергий вейвлетного спектра по интервалу времени в диапазоне 1-1.5 с, задают пороговые значения энергии и по значениям энергии вейвлетного спектра, приходящимся на диапазоны 5-9 Гц и 9-16 Гц, определяют веретеноподобные паттерны. Этот способ взят за прототип. Недостатком способа является его предварительно выполняемая настройка для выделения паттернов для конкретных частотных диапазонов с заранее известными энергетическими характеристиками в ограниченных временных интервалах.

Предлагаемый способ является естественным образом исправляет недостатки известного уровня техники, за счет непрерывного метода определения сердечного ритма. Итоговая частота дискретизации сердечного ритма снижается по сравнению с частотой дискретизации FD исходной записи электрокардиограммы только в 10 раз, а на основе классического способа частота дискретизации сердечного ритма оказывается не эквидистантной и в среднем равной 1 Гц.

Раскрытие сущности изобретения.

Задачей изобретения является разработка цифрового метода автоматической детекции частоты сердечных сокращений и частоты пульса, реализующего универсальный механизм обработки исходных сигналов ЭКГ и ФПГ высокой надежности для сильно зашумленных сигналов, в том числе - во время движения пациентов, устойчивого к различным нарушениям формы и регулярности исходных сигналов ЭКГ и ФПГ.

Данная задача решается на основе оценок скелетонов, т.е. экстремальных значений мгновенной энергии непрерывного вейвлетного преобразования (НВП), сигнала ЭКГ или ФПГ, рассчитываемых в частотном диапазоне [0.5; 1.5] Гц.

Техническим результатом изобретения является автоматическая диагностика частоты сердечных сокращений и частоты пульса из ЭКГ/ФПГ сигналов, при котором регистрация ЭКГ и ФПГ становится взаимозаменяемыми, что позволяет выбирать тип регистрируемого сигнала в зависимости от удобства местоположения точки регистрации, цены того или иного датчика и иных соображений.

Технический результат достигается за счет того, в способе автоматического выделения ритма сердечных сокращений из сигналов либо электрокардиограммы, либо фотоплетизмограммы производят регистрацию либо ЭКГ либо ФПГ, и затем осуществляют непрерывное вейвлетное преобразование, определяют мгновенное и интегральное распределения энергии вейвлетного спектра по временным масштабам соответствующим следующим частотным диапазонам для паттернов:

- основному частотному диапазону 0,5-1,5 Гц;

- частотному диапазону 1,5 - 2,5 Гц, определяемому как второй гармонике основной частоты;

- основному частотному диапазону, который изменяется с диапазона 0,5 - 1,5 Гц на диапазон [fah - δ; fah + δ], где fah - частота сердечных сокращений произвольного живого объекта, δ - ширина рассматриваемого диапазона, определяемая через δ= 0 .2-fah.

После определения мгновенного и интегрального распределения энергии вейвлетного спектра по временным масштабам выделяют скелетоны на частотно-временной поверхности мгновенных энергий непрерывного вейвлетного преобразования (НВП), оценивают непрерывность развития максимальных колебательных компонент во временном окне по формуле (3):

где AD=(Fd)^-1 является периодом дискретизации исходного сигнала, Fd - частота дискретизации исходного сигнала, после этого строят кривую зависимости частоты sc от времени, которая является частотой сердечного ритма. Изобретение поясняется нижеперечисленными фигурами:

на фигуре 1 представлен иллюстративный материал, схематично демонстрирующий принцип выделения частоты сердечного ритма описываемым в патенте методом, где А -выделение R - зубцов на ЭКГ, зарегистрированной в I отведении у практически здорового добровольца; Б - построение периодограммы сердечного ритма, показанной пунктирной линией 1, график частоты сердечного ритма (сплошная), точками показаны моменты времени, в которых определяется длительность R-интервала; В - частотно-временная поверхность энергии НПВ Е(f, t0) (5), рассчитанная по фрагменту ЭКГ, показанному выше;

на фигуре 2 представлены фрагменты временных зависимостей частоты сердечного ритма, рассчитанного различными методами для одного из добровольцев, где А - сравнение результатов определения временной зависимости частоты сердечного ритма классическим методом выделения R-зубцов на ЭКГ (сплошная линия - (1), на основе скелетонного метода на основной частоте (пунктирная линия - (2) и на удвоенной основной частоте ЭКГ (штрих-пунктирная линия - (3), на вставках продемонстрированы увеличенные фрагменты временной зависимости частоты сердечного ритма от времени; Б - демонстрация временной зависимости разницы между используемыми методами определения частоты сердечного ритма: сплошной линией, (2) - (1), показаны различия между результатами оценки временной зависимости частоты сердечного ритма скелетонным методом на основной частоте ЭКГ и классическим методом выделения R-зубцов на ЭКГ, пунктирной линией, (1) - (3), показаны различия между результатами оценки временной зависимости частоты сердечного ритма классическим методом выделения R-зубцов на ЭКГ и скелетонным методом на удвоенной основной частоте ЭКГ, штрих-пунктирной линией, (2) - (3), показаны различия между результатами оценки временной зависимости частоты сердечного ритма скелетонным методом на основной частоте и на удвоенной основной частоте ЭКГ.

Осуществление изобретения

У пациентов или иного живого объекта регистрируют сигнал ЭКГ или ФПГ, затем первым этапом после снятия для ЭКГ или ФПГ рассчитывают дискретизированное непрерывное вейвлетное преобразование (НВП) [Torresani В. Continuous Wavelet Transform. Savoire: Paris, France, 1995; Akay M. Wavelets in biomedical engineering //Annals of biomedical Engineering. 1995. V. 23. №5. P. 531-542] согласно формуле (4):

где символом «*» обозначено комплексное сопряжение, базисная функция ψ_s,t0 (t) выбрана вида Морле и рассчитано по формуле (5) следующим образом:

Для каждого момента времени t₀ произведена оценка мгновенного частотного распределения энергии НВП в диапазоне ƒ∈ [0.5; 1.5] Гц по формуле (6):

На фиг. 1, В представлен пример расчета двумерной поверхности (6) для ЭКГ сигнала, представленного на фиг. 1, А.

Вторым этапом обработки выполнена скелетонная оценка НВП энергии (6) [Staszewski W.J. Identification of поп linear systems using multi-scale ridges and skeletons of the wavelet transform // Journal of Sound and Vibration. 1998. V. 214. Iss. 4. P. 639-658; Runnova A. et al. Modified wavelet analysis of ECoG-pattern as promising tool for detection of the blood brain barrier leakage //Scientific reports. - 2021. - T. 11. - №. 1. C. 18505]. Сущность скелетонной оценки состоит в сокращении всей частотно-временной поверхности развертки экспериментального сигнала ЭКГ/ФП путем перехода к изучению в каждый момент времени лишь тех частот, на которые приходятся максимумы поверхности (6), характеризуемые нулевой первой и отрицательной второй производными Е (f, t). Пусть в некоторый момент времени t₀ на НВП поверхности Е if, to) определен ряд локальных максимумов E_extr, состоящих из п точек, и выделяются частоты ƒ⁰={sci, …, sc_n}⁰, на которых в данный момент t₀ эти экстремумы наблюдаются. Далее, для следующего момента времени t₁ снова определяются локальные максимумы поверхности Е (ƒ, t₀) в некотором количестве m и выделяются соответствующие частоты ƒ¹={sc₁, …, sc_m}¹. Теперь для каждой sc из набора частот {sc₁, …, sc_n}⁰ мы осуществляем сравнение с частотами из набора {sc₁, …, sc_m}¹. Если sc¹ попадает в ∈-окрестность одной из частот sc⁰ то тогда утверждается, что эти две частоты образуют единый интервал колебательной активности: {sc⁰, sc¹}^p, если ∈=10⋅A_D, где Δ_D=(F_D)^-1 является периодом дискретизации исходного сигнала ЭКГ/ФПГ (EKG/FPG). Данные вычисления продолжаются далее циклично. Таким образом, для каждого обрабатываемого сигнала формируется массив из N различных паттернов {sc⁰, sc¹}^p|_N- На основе заявленного метода формируется кривая зависимости частоты sc от времени, которая является частотой сердечного ритма и показана на поверхности вейвлет-энергии белым цветом (Фиг. 1, В). Далее данной кривой sc можно пользоваться как классическим представлением ритма сердца с учетом известного тождественного соотношения между периодом и частотой колебания, .

Все классические методы оценки сердечного ритма и его вариабельности могут использоваться без ограничений.

Для контроля и сверки результатов второй этап обработки может быть выполнен для удвоенной основной частоты в сигнале, т.е. в диапазоне [1.5; 2.5] Гц. Сравнение результатов определения временной зависимости частоты сердечного ритма классическим методом выделения R-зубцов на ЭКГ (сплошная линия - (1)), на основе скелетонного метода на основной частоте (пунктирная линия - (2)) и на удвоенной основной частоте ЭКГ (штрих-пунктирная линия - (3)) показано на Фиг. 2, А. На вставках данной иллюстрации продемонстрированы увеличенные фрагменты временной зависимости частоты сердечного ритма от времени. Демонстрация временной зависимости разницы между результатами оценки частоты сердечного ритма на основе используемых методов показана на Фиг. 2. Б, а именно: сплошной линией, (2) - (1), показаны различия между результатами оценки временной зависимости частоты сердечного ритма скелетонным методом на основной частоте ЭКГ и классическим методом выделения R-зубцов на ЭКГ, пунктирной линией, (1) - (3), показаны различия между результатами оценки временной зависимости частоты сердечного ритма классическим методом выделения R-зубцов на ЭКГ и скелетонным методом на удвоенной основной частоте ЭКГ, штрих-пунктирной линией, (2) - (3), показаны различия между результатами оценки временной зависимости частоты сердечного ритма скелетонным методом на основной частоте и на удвоенной основной частоте ЭКГ.

Для дальнейшего раскрытия изобретения приводятся результаты апробации изобретения на примере его применения к реальным данным 40 здоровых добровольцев, у которых регистрировались ЭКГ (EKG) VI отведение, ФПГ сигналы на левом указательном пальце (PPG) и правом ухе (PPG_d) пациента. В Таблице 1 приведены сравнительные характеристики результатов оценки частоты сердечного ритма для ФПГ и ЭКГ сигналов, зарегистрированных у 40 здоровых добровольцев на базе заявленного метода и классического метода оценки RR интервалов ЭКГ сигнала, а именно: оценка среднеарифметического значения для сердечного ритма, полученного различными методами из ЭКГ и ФПГ сигналов (формулы 7-10):

оценка стандартного отклонения S для сердечного ритма, полученного различными методами из ЭКГ и ФПГ (формулы 11-14):

оценка разностных характеристик для сердечного ритма, полученных различными методами из ЭКГ и ФПГ (формулы 15-20):

где i - номер шага дискретизации частоты сердечного ритма, n - количество точек, в которых определен сердечный ритм, индекс RR соответствует детекции сердечного ритма на базе классического метода выделения R-зубцов, индексы ECG, PPG, PPG_d соответствуют детекции сердечного ритма на базе описанного метода скелетоннных оценок НВП, производимых по сигналам ЭКГ, ФПГ, зарегистрированному на левом указательном пальце (PPG) и правом ухе {PPG_d) пациента, соответственно. Результаты расчета данных характеристик демонстрируют совпадение результатов заявляемого метода классическому, как это показано в приведенной Таблице 1. Максимальная ошибка для скелетонной оценки по ЭКГ сигналу наблюдается у пациента №28 и составляет 3,41%, для скелетонной ошибки по ФПГ сигналу, регистрируемого в отведении левого указательного пальца и отведении правого уха, максимальные ошибки обнаружены для пациента №10 (3,53%) и (3,77%), соответственно. Рассчитаем среднюю частоту ритма сердца для группы всех 40 добровольцев (первый столбец таблицы 1), которая равна 1,1922 Гц. Далее учтем, что среднее отклонение разработанного метода от классического метода RR интервалов в каждый момент времени, усредненное для всех пациентов, составило 0,0307 Гц, рассчитанное в соответствии с формулой (15) (9 столбец таблицы 1). Таким образом, средняя ошибка в детектировании частоты ритма сердца разработанным методом не превышала 2,58%.

Изобретение относится к медицине, а именно к способу выделения ритма сердечных сокращений из сигналов ЭКГ или ФПГ. При этом регистрируют сигнал ЭКГ или ФПГ. Осуществляют непрерывное вейвлетное преобразование. Определяют мгновенное и интегральное распределения энергии вейвлетного спектра по временным масштабам, соответствующим заданным частотным диапазонам для паттернов. По временным масштабам выделяют скелетоны на частотно-временной поверхности мгновенных энергий непрерывного вейвлетного преобразования (НВП). Оценивают непрерывность развития максимальных колебательных компонент во временном окне. На НВП частотно-временной поверхности развертки сигнала ЭКГ или ФПГ определяют локальные максимумы и выделяют соответствующие им частоты. Для следующего момента времени определяют локальные максимумы поверхности и выделяют соответствующие им частоты. Каждую частоту из первого набора сравнивают с частотами из второго набора. Для каждого обрабатываемого сигнала формируют массив паттернов и формируют кривую зависимости от времени частоты, которая является частотой сердечного ритма. Достигается автоматическая диагностика частоты сердечных сокращений и частоты пульса из ЭКГ/ФПГ сигналов, при которой регистрация ЭКГ и ФПГ становится взаимозаменяемой, что позволяет выбирать тип регистрируемого сигнала в зависимости от удобства местоположения точки регистрации. 3 з.п. ф-лы, 2 ил., 1 табл.

1. Способ выделения ритма сердечных сокращений из сигналов электрокардиограммы (ЭКГ) или фотоплетизмограммы (ФПГ), характеризующийся тем, что регистрируют сигнал ЭКГ или ФПГ, осуществляют непрерывное вейвлетное преобразование, определяют мгновенное и интегральное распределения энергии вейвлетного спектра по временным масштабам, соответствующим заданным частотным диапазонам для паттернов, после определения мгновенного и интегрального распределения энергии вейвлетного спектра по временным масштабам выделяют скелетоны на частотно-временной поверхности мгновенных энергий непрерывного вейвлетного преобразования (НВП), оценивают непрерывность развития максимальных колебательных компонент во временном окне по формуле:

∈=10⋅ΔD,

где ΔD=(Fd)^-1 является периодом дискретизации исходного сигнала, Fd - частота дискретизации исходного сигнала, причем в момент времени t₀ на НВП частотно-временной поверхности развертки сигнала ЭКГ или ФПГ определяют локальные максимумы и выделяют частоты f⁰={sc₁,…,sc_n}⁰, на которых в момент времени t₀ наблюдаются локальные максимумы, для следующего момента времени t₁ определяют локальные максимумы поверхности и выделяют соответствующие им частоты f¹={sc₁,…,sc_m}¹, каждую частоту sc из набора {sc₁,…,sc_n}⁰ сравнивают с частотами из набора {sc₁,…,sc_m}¹, если sc¹ попадает в ∈-окрестность одной из частот sc⁰, утверждают, что эти две частоты образуют единый интервал колебательной активности {sc⁰, sc¹}^p, для каждого обрабатываемого сигнала формируют массив из N паттернов {sc⁰, sc¹}^p|_N и формируют кривую зависимости от времени частоты sc, которая является частотой сердечного ритма.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что частотный диапазон для паттерна соответствует основному частотному диапазону 0,5-1,5 Гц.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что частотный диапазон для паттерна соответствует частотному диапазону 1,5-2,5 Гц, определяемому как второй гармонике основной частоты.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что частотный диапазон для паттерна соответствует основному частотному диапазону, который изменяется с диапазона 0,5-1,5 Гц на диапазон [fah-δ; fah+δ], где fah - частота сердечных сокращений произвольного живого объекта, δ - ширина рассматриваемого диапазона, определяемая через δ=0,2⋅fah.