Cardiac signal processing with algorithms using variable resolution

Abstract

EN: Context. The proposed paper relates to the field of cardiac signal processing, in particular, to the segmentation of the cardiac signal into cardiac cycles, as well as one of the most important features definition used in cardiac diagnosis, the T-wave end. Objective. The purpose and object of study is to develop an algorithm for processing the cardiac signal in the presence of interference that allows the identification of features necessary for diagnosis and, at the same time, does not distort the original signal as is usually the case when it is processed by band-pass digital filters to exclude interference, which leads to the original signal distortion and, possibly, loss of diagnostic features. The proposed Method involves representing the cardiac signal as part of some image contour. Cardiac signal processing consists first of all in segmentation into cardiac cycles. Usually, R-waves are used to segment the cardiac signal into cardiac cycles, i.e., the sequence of R-waves in the processed part of the cardiac signal is determined. When determining the R-wave, a model is used that assumes an increase in the signal followed by a decrease, and the increase (decrease) rate must be greater in absolute value than a certain predetermined value. For a selected segment of the cardiac signal, the sequence of R-waves is determined at different resolutions. The answer is the sequence that is repeated for the largest number of resolutions and that is used to segment the cardiac signal into cardiac cycles. The T-wave model can be represented as a sequence of curved arcs without breaks. In one of the common cases, the T-wave is determined by the largest maximum of the cardiac signal within the cardiac cycle, following the R-wave. The end of the T-wave is determined by the first minimum following the already determined maximum for the T-wave. As in the case of cardiac signal segmentation, the maximum of the T-wave and the T-wave end are determined at different resolutions, and the answer is considered to be those values that coincide at the largest number of used resolutions. Results. Algorithms for cardiac signal processing using variable resolution have been developed and experimentally verified, namely, the algorithm for segmentation of the cardiac signal into cardiac cycles and the algorithm for T-wave end detection, which is of great importance in cardiac diagnostics. Means of cardiac signal processing, using the proposed algorithms, do not change the processed cardiac signal, unlike traditional means that use filtering of the cardiac signal, distorting the cardiac signal itself, which leads to distortion of the processing result. Conclusions. Scientific novelty consists in the fact that algorithms of cardiac signal processing in the presence of interference using variable resolution typical of visual perception are proposed. The practical significance consists in the fact that the means of cardiac signal processing, using the proposed algorithms, do not change the processed cardiac signal, unlike traditional means that use filtering of the cardiac signal, distorting the cardiac signal itself, which leads to distortion of the processing result. The use of the presented tools in practical medical practice will lead to an improvement in the quality of cardiac diagnostics and, as a result, the quality of treatment.

UK: Актуальність. Запропонована робота відноситься до області обробки кардіосигналів, зокрема, до сегментації кардіосигналу на серцеві цикли, а також до визначення однієї з найважливіших ознак, що використовується в кардіодіагностиці, – кінця зубця Т. Мета. Метою і завданням дослідження є розробка алгоритму обробки кардіосигналу в присутності завад, який дозволяє виділити необхідні для діагностики ознаки і, в той же час, не спотворює вихідний сигнал, як це зазвичай відбувається при його обробці смуговими цифровими фільтрами для виключення завад, що призводить до спотворення і можливої втрати діагностичних ознак. Запропонований метод полягає у представленні серцевого сигналу як частини контуру певного уявного зображення. Обробка серцевого сигналу полягає перш за все у сегментації на серцеві цикли. Зазвичай R-зубці використовують для сегментації серцевого сигналу на серцеві цикли, тобто визначають послідовність R-зубців в частині серцевого сигналу, що підлягає обробленню. При визначенні R-зубця використовується модель, яка передбачає збільшення сигналу з наступним його зменшенням, причому швидкість збільшення (зменшення) має бути за абсолютною величиною більшою, ніж певне задане значення. Для обраного сегмента серцевого сигналу послідовність R-зубців визначається з різними роздільними здатностями. Відповіддю є послідовність, яка повторюється для найбільшої кількості роздільних здатностей з тих, що були задіяні для сегментації серцевого сигналу на серцеві цикли. Модель Т-зубця можна представити як послідовність дуг кривих без розривів. В одному з поширених випадків Т-зубець визначається найбільшим максимумом серцевого сигналу в межах серцевого циклу, наступним за R-зубцем. Кінець Т-зубця визначається першим мінімумом, наступним за вже визначеним максимумом для Т-зубця. Як і у випадку сегментації серцевого сигналу, максимум Т-зубця і кінець Т-зубця визначаються при різних роздільних здатностях, а відповіддю вважаються ті значення, які збігаються при найбільшій кількості роздільних здатностей з тих, що були використані. Результати. Розроблено та експериментально перевірено алгоритми оброблення кардіосигналу, що використовують змінну роздільну здатність, а саме алгоритм сегментації серцевого сигналу на кардіоцикли та алгоритм виявлення кінця зубця Т, що має велике значення в кардіологічній діагностиці. Засоби оброблення серцевого сигналу, що використовують запропоновані алгоритми, не змінюють оброблений кардіосигнал, на відміну від традиційних засобів, які використовують фільтрацію серцевого сигналу, спотворюючи сам серцевий сигнал, що призводить до спотворення результату оброблення. Висновки. Наукова новизна полягає в тому, що запропоновано алгоритми обробки серцевого сигналу за наявності перешкод із використанням змінної роздільної здатності, характерної для зорового сприйняття. Практичне значення полягає в тому, що засоби оброблення кардіосигналу, які використовують запропоновані алгоритми, не спотворюють кардіосигнал, що оброблюється, на відміну від традиційних засобів, які використовують фільтрацію серцевого сигналу, що призводить до спотворення результату оброблення. Використання представленого інструментарію в практичній медичній практиці призведе до підвищення якості кардіологічної діагностики і, як наслідок, якості лікування.