Mìkrosistemi, Elektronìka ta Akustika (Aug 2023)
Метод попередньої обробки ЕКГ сигналів для виявлення пізніх потенціалів передсердь та шлуночків
Abstract
Дана стаття націлена на аналіз та вдосконалення методів попередньої обробки електрокардіосигналів для задачі виявлення низькоамплітудних регулярних компонент. В даному дослідженні було проаналізовано основні переваги та недоліки існуючих підходів до попередньої обробки ЕКГ сигналу для задачі виявлення пізніх потенціалів шлуночків та передсердь. На основі проведеного аналізу, з метою підвищення точності виявлення пізніх потенціалів різними алгоритмами, та покращення якості попередньої обробки ЕКГ сигналу для виявлення низькоамплітудних компонент, було запропоновано удосконалений метод усереднення кардіоциклів. Головною особливістю запропонованого методу є розбиття великої кількості кардіоциклів для усереднення на менші сукупності (епохи), та подальше застосування лінійного матричного розкладання для придушення нерегулярних включень. Також за необхідності у разі розбиття на епохи можна використовувати перекриття. Це дозволить зменшити розбіжності між епохами, та збільшити кількість кардіоциклів. Використання даного підходу дає можливість мінімізувати нерегулярні включення в ЕКГ сигнал та підвищити точність виділення низькоамплітудних пізніх потенціалів. Крім того, розбиття на епохи та перекриття дозволяє уникати розмиття низькоамплітудних високочастотних компонент під час усереднення в результаті варіабельності серцевого ритму, а також покращувати якість усередненого сигналу при використанні зменшеної кількості кардіоциклів. Для тестування запропонованого методу використовувались різні підходи для оцінки попередньої обробки ЕКГ сигналу. Переважно було проведено порівняння кардіоциклів, які були отримані в результаті роботи різних алгоритмів усереднення та запропонованоого методу, з еталоном. Для тестування методу усереднення, було розроблено штучний ЕКГ сигнал з наявним шумом, наявними пізніми потенціалами шлуночків та передсердь, варіабельністю серцевого ритму, а також з високоамплітудною компонентою, яка виникає у випадковому місці через кожні два серцеві скорочення. Еталонний кардіоцикл було отримано з вихідного штучного сигналу без наявних спотворень та шуму. По перше, було проведено візуальне порівняння та оцінка різних методів усереднення з еталоном. По друге, було розраховано метрики подібності пізніх потенціалів на усередненому кардіоциклі з пізніми потенціалами на еталонному сигналі. На основі даних метрик було побудовано криві залежностей значень метрик подібності від амплітуди пізніх потенціалів на ЕКГ сигналі. По третє, було проведено оцінку впливу запропонованого методу усереднення на результати класифікації реальних ЕКГ сигналів з наявними пізніми потенціалами за допомогою різних алгоритмів машинного навчання. Загальний результат тестування показав, що запропоний метод усереднення за результатами дослідження здатний відтворювати морфологію низькоамплітудних регулярних складових на 10-30% точніше, та покращувати точність класифікації на 5-12%.
Keywords
