Формирование и анализ сигналов ЭКГ с патологиями

Abstract

RU: Актуальность. Работа посвящена актуальной проблеме генерации сигналов электрокардиограмм с искажениями, соответствующими различным патологиям. Такие сигналы могут быть использованы в качестве эталонных для создания новых и верификации существующих методов анализа биомедицинских сигналов, нацеленных на диагностику кардиологических заболеваний. Цель. Целью данной работы является формирование сигналов электрокардиограмм с известными видами искажений, соответствующих распространенным патологиям. Формирование сигналов электрокардиограмм с патологиями проводилось в соответствии с заболеванием «инфаркт миокарда» как наиболее распространенного среди всех кардио заболеваний с возможным летальным исходом. Метод. Изучено описание совокупности диагностических признаков заболевания, проявляющихся для элементов сигнала электрокардиограммы, в зависимости от вида инфаркта (мелкоочагового или крупноочагового) и его стадии. Для формирования сигналов электрокардиограммы с заданными патологиями проведено моделирование с использованием смещения, сдвига, масштабирования или исключения во временной области выделенных компонент нормального сигнала электрокардиограммы. В качестве метода обнаружения компонент электрокардиограммы и определения их параметров использованы методы частотно-временного анализа: непрерывное вейвлет-преобразование с материнской функцией «Мексиканская шляпа» и вейвлет-преобразование с вейвлет-функцией «bior1.5». Результаты. Удалось сформировать сигналы электрокардиограмм без патологий, а также с патологиями в виде мелкоочагового и крупноочагового инфаркта. На основании проведенного частотно-временного анализа полученных электрокардиограмм удалось определить особенности искусственно сформированных сигналов, отвечающие заложенным патологиям. Выводы. Решена задача искусственного формирования сигналов электрокардиограмм, содержащих отклонения от нормы в соответствии с патологиями «мелкоочаговый инфаркт миокарда» и «крупноочаговый инфаркт миокарда». В результате последующего исследования полученных сигналов с патологиями получил дальнейшее развитие метод анализа электрокардиограмм на основе вейвлет-преобразования. Даны рекомендации для использования указанного метода с целью выявления патологий в виде крупноочагового и мелкоочагового инфаркта миокарда. Результаты данной работы в дальнейшем планируется использовать для разработки методов анализа электрокардиограмм с целью ранней диагностики известных кардиологических патологий. UK: Актуальність. Робота присвячена актуальній проблемі генерації сигналів електрокардіограм зі спотвореннями, що відповідають різним патологіям. Такі сигнали можуть бути використані в якості еталонних для створення нових та верифікації існуючих методів аналізу біомедичних сигналів, що мають на меті діагностику кардіологічних захворювань. Мета. Метою даної роботи є формування сигналів електрокардіограм з відомими видами спотворень, що відповідають поширеним патологіям. Формування сигналів електрокардіограм з патологіями проводилось у відповідності з захворюванням «інфаркт міокарда» як найбільш розповсюдженого серед всіх кардіо захворювань з можливим летальним кінцем. Метод. Досліджено опис сукупності діагностичних при знаків захворювання, що проявляються для елементів сигналу електрокардіограми, в залежності від виду інфаркту (дрібновогнищевого чи великовогнищевого) і його стадії. Для формування сигналів електрокардіограми з заданими патологіями проведено моделювання з використанням зміщення, зсуву, масштабування або виключення у часовій області виділених компонент нормального сигналу електрокардіограми. В якості методів виявлення компонент електрокардіограми і визначення їх параметрів використані методи частотно-часового аналізу: неперервне вейвлет-перетворення з материнською функцією «Мексиканська шляпа» і вейвлет-перетворення з вейвлет-функцією «bior1.5». Результати. Вдалось сформувати сигнали електрокардіограм без патологій, а також з патологіями у вигляді дрібновогнищевого і великовогнищевого інфаркту. На основі проведеного частотно-часового аналізу отриманих електрокардіограм вдалося виявити особливості штучно сформованих сигналів, що відповідають закладеним патологіям. Висновки. Вирішено задачу штучного формування сигналів електрокардіограм, що містять відхилення від норми у відповідності з патологіями «дрібновогнищевий інфаркт міокарда» і «великовогнищевий інфаркт міокарда». В результаті наступного дослідження отриманих сигналів з патологіями отримав подальший розвиток метод аналізу електрокардіограм на основі вейвлет-перетворення. Надано рекомендації для використання зазначеного методу з метою виявлення патологій у виді великовогнищеного і дрібновогнищевого інфаркту міокарда. Результати даної роботи в подальшому планується використовувати для розробки методів аналізу електрокардіограм з метою ранньої діагностики відомих кардіологічних патологій. EN: Context. The work is devoted to the actual problem of the generation of electrocardiogram signals with distortions corresponding to the different pathologies. These signals can be used as a standard for developing new and verification of existing methods for biomedical signals analyzing aimed at the diagnosis of heart diseases. Objective. The aim of this work is the formation of electrocardiogram signals with the known types of distortions corresponding to the common pathologies. The formation of electrocardiogram signals with pathologies is carried out in accordance with heart disease «myocardial infarction» as it is the most widespread among all the heart diseases which can be lethal. Method. The description of a set of diagnostic disease symptoms for elements of electrocardiogram signal depending on the type of infarction (subendocardial or transmural) and its stage is studied. To generate the electrocardiogram signals with the given pathologies the modeling using an offset, shift, scale or exception in the time domain of allocated signal component of the normal electrocardiogram is conducted. The time-frequency analysis methods (continuous wavelet transform with the maternal function «Mexican hat» and wavelet transform with the wavelet function «bior1.5») are used for electrocardiogram component detection and determination of their parameters. Results. It came possible to generate electrocardiogram signals both without and with pathologies in the forms of subendocardial and transmural myocardial infarction. Based on the time-frequency analysis of the obtained electrocardiograms it came possible to determine the features of artificially generated signals corresponding to the pledged pathologies. Conclusions. The problem of synthetic formation of an electrocardiogram signal containing deviations from the norm in accordance with the pathologies «subendocardial infarction» and «transmural infarction» is resolved. As a result of the subsequent studies of the received signals with pathologies the method of analysis of electrocardiograms based on wavelet transform is further developed. Recommendations for the use of this method to detect the pathologies in the forms of subendocardial and transmural myocardial infarctions are given. The results of this work are planed to be used in the future to develop electrocardiograms analysis methods for early detection of known cardiac pathologies.