Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов, практический подход (2-е изд., 2004) (1095888), страница 165
Текст из файла (страница 165)
Основная проблема здесь — надежное детектирование комплексов ( )КБ. Ухудшение сигнала, например, в связи со смешением базовой линии, интерференцией с сигналом питающей сети, маточными сокращениями, насыщением АЦН и движением ребенка или матери, может привести к ложному детектированию или пропущенным комплексам ОКБ. Цель данного примера заключается в исследовании и сравнении двух методов детектирования комплексов ОКБ, которые могут иметь практическую ценность в наблюдении за плодом в реальном времени. Данная работа является малой частью текущего исследовательского проекта, инициированного местными госпиталями с целью разработки интеллектуальных систем помощи медицинским работникам в принятии родов 122).
Данные ЭКГ плода, использованные в рассматриваемом примере, взяты из базы данных, собранной авторами во время работы нбд проектом. Для получения сигнала ЭКГ измеряется разность сигналов от электрода на голове плода и обычного электрода, размещенного на бедре матери, в качестве заземления использовался второй электрод, расположенный на коже матери (рис. 14.4). Вектор чувствительности данной направленной системы расположен в продольной плоскости плода (в отличие от сагиттальной плоскости соединения стандартного электрода на черепе плода), что должно уменьшить изменение вектора ЭКГ, вызванное вращением плода 125). ЭКГ плода подавалась через пациента, изолированный усилитель, аналоговый полосовой фильтр (полоса пропускания — 0,07-100 Гц) и оцифровывалась с частотой 500 выборок70 с разрешением 8 бнт.
14.2. Приложения ЦОС 941 Система хранения иа оптиссскихаиамх Рнс. !44. Иэмерение эдектрокарднограммм пдода Примеры измеренных ЭКГ плода представлены на рис. 145, а-в. На этих рисунках показано, что данные на рис. 14.5, а имеют относительно большое отношение сигналшум по сравнению с рис. !4.5, б н в, с большими амплитудами волн К (выглядят, как пики). С другой стороны, для данных на рис. 14.5, б характерно относительно высокое содержание шума н значительные смещения базовой линии, хотя волны К по- прежнему различимы. Данные на рнс. 14.5, в содержат ошибки АЦП, которые выглядят как большие перепады амплитуды между максимальным и минимальным значениями АЦП в начале записи (возможно, вызваны насыщением АЦП), а также значительные смещения базовой линии и высокочастотный шум (включая загрязнение сигналом питающей сети). Три набора данных на рис. 14.5, а-в классифицированы как ЭКГ класса 1 (хорошая), 2 (средняя) и 3 (плохая) соответственно.
14.2.1.2. Предварительная обработка сигнала ЭКГ плода Для данных класса 2 и 3 уровни шума и смешения базовой линии затрудняют детектирование комплексов ()КБ в необработанных ЭКГ. Поэтому для надежного детектирования комплексов т 1КБ необходимо предварительно обработать ЭКГ, чтобы минимизировать влияние этих источников ухудшения сигнала, а лишь затем следует пытаться детектировать комплексы т,гКБ. Известно, что значительные частотные компоненты комплекса т,ГКБ расположены между 4 и 45 Гц. Смещения базовой линии в ЭКГ обычно низкочастотные, как правило, меньше 3 Гц, хотя для данных класса 3 частота базовой линии может доходить до 15 Гц и даже превышать эту величину. Для предварительной обработки грубой ЭКГ перед детектированием комплексов ЯКБ можно использовать цифровой полосовой КИХ- или БИХ-фильтр. Мы предпочитаем использовать КИХ-фильтр, поскольку БИХ-фильтр высокого (например, восьмого) порядка иногда входит в резонанс при возбуждении узкополосными комплексами ЯКБ, что может затруднить точную локализацию волны К.
В нашем примере используются следующие спецификации фильтра: Глава 14. Приложения и разобранные примеры 942 Рнс. 14.5. Примеры классов данных ЭКГ: о — степень 1 (хорошая);  — степень 2 (средняя); а — степень 3 (пдохан) длина фильтра 75; частота дискретизации 500 Гц; полосы подавления 0-1, 47-250 Гц; полоса пропускания 9-39 Гц; неравномерность в полосе пропускания 0,5 дБ; затухание в полосе подавления 30 дБ. Коэффициенты фильтра получены с помощью оптимального метода, описанного в главе 7. На рис.
14.6„а-в показаны отфильтрованные данные ЭКГ. По сравнению с соответствующими нефильтрованными данными (рис. 14.6, а-в) смещения базовой линии, а также высокочастотный шум в фильтрованных данных снижены (нсключая исходные импульсные помехи в фильтрованных данных).
В данных класса 3 ошибка АЦП выглядит как пакетная помеха, которая несомненно разрушает большинство алгоритмов детектирования комплексов ЯКБ (см. рис. 14.6, в). 14.2.1.3. Шаблон С)ЙВ Большинство методов детектирования комплексов ЯВБ полагаются на доступность характерного шаблона Ярь8, с которым сравнивается входной сигнал ЭКГ. Шаблон может генерироваться по необработанным ЭКГ-данным путем детектирования и усреднения нескольких хороших комплексов ( )йб. Это можно сделать автоматически или полуручным образом путем визуального изучения ЭКГ класса 1 и определения хороших однозначных комплексов Яйй. Затем волны )х синхронизнруются и комплексы 943 (4.2.
Припожения ЦОС Рис. 14.6. Фильтрованные данныи ЭКГ: а — клаас ! (хороший); б — класс 2 (срсдний); и — клаас 3 (илохой) ЯКИ усредняются. Для детектирования комплексов Яйб может использоваться фиксированный шаблон ЯКИ, или же в начале каждой новой записи ЭКГ генерироваться новый шаблон. Пример шаблона ЯКБ, полученного путем усреднения 69 юмплексов данных класса 1 с последуюшнм взятием 31 выборки (15 выборок с каждой стороны волны К) усредненных комплексов ЯКИ, показан на рис.
14.7. В данном примере пробовались шаблоны различной длины. Обычно длина шаблона )ь( составляла от 11 до 31 выборки, т.е. ширина при частоте дискретизации 500 выборок/с равна 20-60 мс. Ниже представлены результаты, полученные для двух шаблонов длиной 11 и 31 выборки. 14.2.1.4. Методы детектирования комплексов б)НВ Общая блоксхема процесса детектирования комплексов ((ГьБ изображена на рис. 14 8. Необработанные ЭКГ-данные вначале предварительно обрабатываются для снижения влияния шума.
Обработанные выборки данных подаются в буфер по одной выборке за такт. Для каждой новой точки данные подаются в буфер, старейшая выборка данных удаляется, и содержимое буфера сравнивается с шаблоном в детекторе ЯКИ. Затем выход детектора Яйб сравнивается с порогом. Если выход превышает пороговое значение, считается, что комплекс ОК8 присутствует. В данном примере сравниваются два удобных метода детектирования, выбранные с точки зрения практичесюй пригодности или потенциальной практической пригодности.
Отметим, что существует множество иных методов детектирования комплексов ЯК8. Глава 14. Приложения и разобранные приь -15 -та О 5 Ю 15 20 25 30 35 Нсмервыборки Рис. 142К Пример схемы комплекса 5;ГКЯ. Получен путем усреднения по 69 комплексам 5;ГКБ в ЗКГ класса 1 с сннхроинтироваиными К- волнами. Комплексы Г ГКБ летекгировались с уровнем порога 13 Прслеариыльиея обработке Буфер Рис. 14.8. Концепции летектироеання комплексов гЗКБ по необработанной ЗКГ 15 1О 5 Чистая Полоссеой ЗКГ иифровай ких- фильтр Дсыкгор ОВБ Согласование Порог Е:Л а ц ц к 14,2. Приложения ЦОС 949 у(1) = ~ [х,(7с) — х, — [х(1+1) — х,][, г =0,1... (14.1) где х,(1о) — выборки шаблонного комплекса ЯКБ, х((о + 1) — выборки сигнала ЭКГ, )и' — длина шаблона, 1 — параметр смещения времени. Величина х, — среднее значение шаблона ЯКБ, а х, — среднее значение 1-го блока данных для сигнала ЭКГ, которое находится следующим образом: 1 н-1 х, = — ~ х,(г), Если сигнал ЭКГ и шаблон ЯКБ весьма похожи по форме, т.е.
принадлежат окрестности комплекса ЯКБ, значение АМСР у(1) становится минимальным (теоретически— равным нулю). Цифровая согласованная фильтрация Согласованная фильтрация широко используется для детектирования периодических сигналов, скрытых в шуме. Прн данном подходе делаются следующие предположения: сигнал ограничен во времени н имеет известную форму.
Таким образом, задача формулируется как определение момента прохождения сигнала. Известно, что импульсная характеристика цифрового согласованного фильтра 6(к) является обращенной во времени копией детектируемого сигнала. Итак, в нашем случае, если х,(й) — шаблонный комплекс ЯКБ, коэффициенты фильтра записываются следующим образом; Итак, используются следующие методы: 1) усреднение амплитуд перекрестных разностей (Аиегаяе Маяп1шде Сгозз-РНегепсе— АМСР), в настоящее время используемое в новом мониторе наблюдения за плодом [25); 2) согласованная фильтрация — распространенный метод детектирования комплексов ЯКБ, который исследовался многими авторами [1, 1О): он тесно связан с методом иэрреляции. Усреднение амнлитуд перекрестных разностей В данном методе блоки предварительно обработанных данных ЭКГ-плода сравниваются с шаблонным комплексом ()КБ, как описано выше.
Далее вычисляются разности между соответствующими выборками в ЭКГ и шаблоном. Затем высчитывается сумма у(1) абсолютных значений разностей: 946 Глава 14, Приложения и разобранные примеры Цифровой согласованный фильтр можно представить как КИХ-фильтр с обычной трансверсальной структурой, вход и выход которого связаны следующими соотношениями: у(з) = ) гг(/с)х(з — 1с) = х, ()ч' — 1с — 1)х(з — (с), где х(з) — выборки входного сигнала ЭКГ, хс(|с) — выборки шаблона ОК8, Аг — длина фильтра ь(1с) — коэффициенты согласованного фильтра, е — коэффициент сдвига времени. Очевидно, что при совмещении шаблона и комплекса ОК8 выход согласованного фильтра будет максимальным.
Следовательно, исследуя выход фильтра на предмет значений, превышающих порог, можно определить начало ()КБ-комплекса 14.2.1.5. Мера эффективности схемы детектирования (2НЗ Чтобы оценивать и сравнивать алгоритмы, требуется мера эффективности. Определим (согласно (1)) меру эффективности как (общее число аолн Р— число пгопУсаоа — число слУчаеа ланного летежгиРоаанил) х 100% 14 з обисее число лали Д плода Для данной записи ЭКГ мера эффективности достигает значения 100%, если только волны К в записи корректно обнаружены, нет пропусков (необнаруженных волн К), случаев ложного детектирования (ложных тревог). Для данного метода детектирования комплексов ЯКБ число пропусков илн ложных тревог можно определить, визуально сравнивая выход детектора и предварительно обработанную ЭКГ. Другая альтернатива— использовать так называемое "правило 28 ударов" (28-Ьеа| пз|е), которое медицинские работники применяют, чтобы различать истинные изменения сердечного ритма плода и ложные изменения, вызванные, например, ошибками приборов.
Согласно этому правилу волна К, изменяющая частоту сердцебиения плода на более чем х28 ударов в минуту, указывает на пропущенный или ложный комплекс ()КБ. Чтобы облегчить применение этого правила, к шаблону сердечного ритма плода можно подобрать базовую линию. 14.2.1.6. Результаты На рис. 14.9 и 14.10 изображена зависимость эффективности методов АМС|1 и согласованной фильтрации соответственно от порогов для данных класса 1 и 2.
Эффективность обоих методов зависит от используемого порогового уровня (каждый порог выражается как доля максимального входного сигнала) и длины шаблона ЯКИ. В обоих методах наилучшая производительность достигается с порогом порядка 50%. Более широкие шаблоны обычно эффективнее узких, если качество данных хорошее, но основная характеристика метода — его чувствительность к уровням порога. В целом, с точки зрения эффективности методы АМСП и согласованной фильтрации не сильно отличаются. При подходящих уровнях порога оба метода достигают следующей эффективности: 14.2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
