RU2217045C2 - Method for dynamically processing electrocardiosignal for diagnosing myocardial infarction cases - Google Patents
Method for dynamically processing electrocardiosignal for diagnosing myocardial infarction cases Download PDFInfo
- Publication number
- RU2217045C2 RU2217045C2 RU2001128049/14A RU2001128049A RU2217045C2 RU 2217045 C2 RU2217045 C2 RU 2217045C2 RU 2001128049/14 A RU2001128049/14 A RU 2001128049/14A RU 2001128049 A RU2001128049 A RU 2001128049A RU 2217045 C2 RU2217045 C2 RU 2217045C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- electrocardiogram
- vertices
- elements
- contour
- graph
- Prior art date
Links
Images
Abstract
Description
Настоящее изобретение относится к области медицины и может быть использовано для дифференциальной диагностики инфаркта миокарда и его осложнений в автоматическом режиме по данным одного и нескольких электрокардиографических обследований пациента, а также в обучающем интерактивном режиме с демонстрацией указательных и реципрокных электрокардиографических признаков инфаркта миокарда различных стадий и локализации заболевания для студентов медицинских ВУЗов. The present invention relates to medicine and can be used for differential diagnosis of myocardial infarction and its complications in automatic mode according to one and several electrocardiographic examinations of the patient, as well as in educational interactive mode with demonstration of indicative and reciprocal electrocardiographic signs of myocardial infarction of various stages and localization of the disease for students of medical universities.
Многочисленные известные методики автоматизированной обработки данных электрокардиограммы сводятся к выявлению на кривых характерных точек, измерению интервально-амплитудных параметров и отношений между выявленными точками. Затем кривую по ряду обучающих признаков относят к одному из известных классов кривых, поэтому данные измерений тестируют по установленным критериям с целью получения непротиворечивого заключения по электрокардиограмме (Л. В. Чирейкин, Д. Я. Шурыгин, В.К.Лабутин "Автоматический анализ электрокардиограмм", "Медицина" (Ленинград), 1977 г.). На сегодня универсальный набор таких критериев отсутствует (Е. Кондалакис, П. Траханиас "Применение компьютеров для исследования сердца", Сб. "Микрокомпьютеры в физиологии", "Мир" (Москва), 1990 г., стр. 214-239). Numerous well-known techniques for the automated processing of electrocardiogram data are reduced to identifying characteristic points on the curves, measuring interval-amplitude parameters and the relationships between the identified points. Then, according to a series of training features, the curve is assigned to one of the known classes of curves, therefore, the measurement data are tested according to established criteria in order to obtain a consistent conclusion on the electrocardiogram (L. V. Chireikin, D. Ya. Shurygin, V.K. Labutin "Automatic analysis of electrocardiograms "," Medicine "(Leningrad), 1977). Today, there is no universal set of such criteria (E. Kondalakis, P. Trahanias, “The use of computers for the study of the heart,” Sat. “Microcomputers in Physiology,” Mir, Moscow, 1990, pp. 214-239).
Решаемая задача относится к классу неустойчивых задач с неточными данными и с невозможностью получить полную информацию о происходящих в исследуемом объекте (человеке) процессах (О.М.Белоцерковский "Вычислительная механика. Современные проблемы и результаты", "Наука" (Москва), 1994 г., 183 стр. , Oleg M. Belotserkovsky "Mathematical modeling in informatics: numerical simulation in the mechanics of continuous media", Moscow, 1997, Proceeding of second int. UNESCO Congress Education and informatics). Вследствие этого наиболее устойчивой, диагностически значимой информацией является повторяемая в течение продолжительного периода съема общая конфигурация сигнала и отдельных его элементов. Интерпретируемые данные, рассматриваемые в качестве параметров традиционными системами, в ряде случаев содержат наведенные ошибки, вызванные механическими помехами электрокардиографа, недостаточной синхронизацией процессов, а также причинами, вызванными тем, что электрокардиография не является прямым (непосредственным) методом обследования сердца. The problem being solved belongs to the class of unstable problems with inaccurate data and with the inability to obtain complete information about the processes occurring in the studied object (person) (O. Belotserkovsky "Computational Mechanics. Current Problems and Results", "Science" (Moscow), 1994 ., 183 pp., Oleg M. Belotserkovsky "Mathematical modeling in informatics: numerical simulation in the mechanics of continuous media", Moscow, 1997, Proceeding of second int. UNESCO Congress Education and informatics). As a result of this, the most stable, diagnostically significant information is the general configuration of the signal and its individual elements repeated over a long period of acquisition. The interpreted data, considered as parameters by traditional systems, in some cases contain induced errors caused by mechanical interference of the electrocardiograph, insufficient synchronization of processes, as well as reasons caused by the fact that electrocardiography is not a direct (direct) method for examining the heart.
Вследствие указанных причин наборы диагностических правил, основанные на анализе только количественных данных одного исследования, до сих пор не позволяют в ряде случаев эффективно диагностировать инфаркт миокарда, определять возраст заболевания и его локализацию. Для предлагаемых же различными авторами ("Опознавание и описание линии", "Наука" (Москва), 1972, сборник "Математическая обработка медико-биологической информации", "Мир" (Москва), 1976 г. , 228 с., Щакин В.В. "Вычислительная электрокардиография", Москва, 1981 г. ) методов качественного структурного описания диагностически важных элементов электрокардиограммы не представлено формальной математической базы для реализации подобного описания в терминологии естественного языка, понятного пользователю-медику. Due to these reasons, sets of diagnostic rules based on the analysis of only quantitative data from one study still do not allow in some cases to effectively diagnose myocardial infarction, determine the age of the disease and its localization. For those proposed by various authors ("Recognition and description of the line", "Science" (Moscow), 1972, collection "Mathematical processing of biomedical information", "Mir" (Moscow), 1976, 228 pp., Shchakin V. B. "Computational electrocardiography", Moscow, 1981) methods for a qualitative structural description of the diagnostically important elements of the electrocardiogram are not presented with a formal mathematical base for the implementation of such a description in the terminology of a natural language that is understandable to a medical user.
Таким образом, все традиционные подходы к решению задачи сводились к фильтрации сигнала с выявлением и сглаживанием различного рода шумов, выявлению тем или иным образом разграничительных точек процессов, определением опорных точек нулевой линии и определением интервалов между разграничительными точками и амплитуд пиков (Е.Кондалакис, П.Траханиас "Применение компьютеров для исследования сердца", Сб. "Микрокомпьютеры в физиологии", "Мир" (Москва), 1990 г., стр. 214-239). Thus, all the traditional approaches to solving the problem boiled down to filtering the signal with identifying and smoothing out various kinds of noise, identifying in some way or other the process’s distinguishing points, determining the zero point reference points and determining the intervals between the distinguishing points and peak amplitudes (E. Kondalakis, P .Trahanias "Application of computers for the study of the heart", Sat. "Microcomputers in physiology", "Mir" (Moscow), 1990, pp. 214-239).
Известен способ диагностики инфаркта миокарда (US, A, 3554187), включающий автоматический съем электрического сигнала - электрокардиограммы в трех стандартных, трех усиленных отведениях от конечностей и шести грудных отведениях, автоматический анализ полученных данных в виде определения набора параметров, таких как продолжительность самого длительного, самого короткого, усредненного кардиоцикла. Для представительного кардиоцикла определяют параметры элементов электрокардиограммы: вычисляют частоту сердечных сокращений, производят анализ на заболевания, связанные с нарушением сердечного ритма, вычисляют длительность и амплитуду положительных комплексов Р, R, Т, отрицательных комплексов (Р), Q, S, (Т), сегментов PQ, QT, ST, RR в каждом отведении; определяют значение направления электрической оси сердца. По данным измерений во всех отведениях формируют диагностическое заключение с использованием электрокардиологической и клинико-морфологической терминологии. A known method for diagnosing myocardial infarction (US, A, 3554187), including automatic removal of an electrical signal - electrocardiograms in three standard, three reinforced leads from the limbs and six chest leads, automatic analysis of the data in the form of determining a set of parameters, such as the duration of the longest, the shortest, averaged cardiocycle. For a representative cardiocycle, the parameters of the electrocardiogram elements are determined: the heart rate is calculated, an analysis is made for diseases associated with heart rhythm disturbance, the duration and amplitude of the positive complexes P, R, T, negative complexes (P), Q, S, (T) are calculated, PQ, QT, ST, RR segments in each lead; determine the value of the direction of the electrical axis of the heart. According to the measurement data, a diagnostic conclusion is formed in all leads using electrocardiological and clinical-morphological terminology.
При этих известных способах контурный анализ электрокардиосигнала ограничивается определением положения электрической оси сердца. With these known methods, the contour analysis of the electrocardiogram is limited to determining the position of the electrical axis of the heart.
Известные способы не обеспечивают:
1) контурного описания сигнала на естественном языке, используемом для пояснительных записей для представления указательных и реципрокных признаков изменения формы элементов электрокардиограммы в различных стадиях и разной локализации инфаркта миокарда;
2) формирования описания выраженных патологических изменений электрокардиограммы для пояснения диагностических заключений при работе в обучающем режиме;
3) архивирования данных каждого съема электрокардиограммы в формате, позволяющем производить анализ изменений формы элементов электрокардиограммы во времени (динамический анализ) с формированием отчета о динамике изменений в терминах естественного языка;
4) коррекции диагностического заключения с использованием данных архивов электрокардиограмм пациента путем применения набора правил диагностики по данным динамического анализа электрокардиограмм различных обследований.Known methods do not provide:
1) a contour description of the signal in natural language used for explanatory notes to represent indicative and reciprocal signs of a change in the shape of the elements of the electrocardiogram at various stages and different locations of myocardial infarction;
2) the formation of a description of the expressed pathological changes in the electrocardiogram to explain the diagnostic conclusions when working in the training mode;
3) archiving the data of each acquisition of the electrocardiogram in a format that allows the analysis of changes in the shape of the elements of the electrocardiogram over time (dynamic analysis) with the formation of a report on the dynamics of changes in terms of the natural language;
4) correction of the diagnostic conclusion using the data of the patient's electrocardiogram archives by applying a set of diagnostic rules according to the data of dynamic analysis of electrocardiograms of various examinations.
В основу настоящего изобретения положена задача разработать способ обработки в динамике электрокардиосигнала для диагноза инфаркта миокарда, обеспечивающий комплексный контурный анализ электрокардиосигнала с выдачей диагностического заключения и пояснительной записки для специалистов-некардиологов о выявленных диагностически важных признаках изменений электрокардиограммы в терминах естественного языка, а также совокупный анализ различных по времени исследований пациента в автоматическом режиме с формированием отчета о динамике изменений электрокардиограммы и возможной коррекцией диагноза. The basis of the present invention is to develop a method for processing in the dynamics of an electrocardiogram for the diagnosis of myocardial infarction, providing a comprehensive contour analysis of the electrocardiogram with the issuance of a diagnostic conclusion and an explanatory note for non-cardiologists about the identified diagnostically important signs of changes in the electrocardiogram in terms of the natural language, as well as a combined analysis of various time studies of the patient in automatic mode with the formation of a report on the dynamics ke changes in the electrocardiogram and a possible correction of the diagnosis.
Поставленная задача решается тем, что в способе обработки электрокардиосигнала в динамике для диагностики инфаркта миокарда, включающем автоматический съем сигнала электрокардиограммы пациента в трех стандартных, трех усиленных и шести грудных отведениях, его регистрацию, оцифровку и анализ цифровой электрокардиограммы, с формированием диагностического заключения, согласно изобретению, что при анализе цифровой электрокардиограммы формируют код снимаемых ее данных последовательно во всех отведениях путем построения исходного контурного графа с заданными параметрами его вершин и ребер, определяют набор параметров из них, который используют для комплексного контура анализа электрокардиосигнала, осуществляют определение подграфов QRS-комплекса, P-комлекса, T-комплекса, ST-сегмента и PT-сегмента в каждом отведении, распознавание подграфов, соответствующих шумовым искажениям электрокардиосигнала, с последующей сглаживающей деформацией исходного контурного графа, определяют амплитудно-интервальные параметры элементов электрокардиосигнала с формированием контурного описания конфигурации элементов и их взаиморасположения, выявляют отклонения электрокардиосигнала, связанные с нарушением сердечного ритма, проводимости сердца и ишемическими изменениями его работы, после чего осуществляют архивирование результатов всех обследований пациента в формате параметров контурных графов и динамический анализ изменений контура электрокардиограммы по данным двух обследований, который используют для коррекции диагностического заключения. The problem is solved in that in a method for processing an electrocardiogram in dynamics for the diagnosis of myocardial infarction, including automatically taking a patient's electrocardiogram signal in three standard, three amplified and six chest leads, recording, digitizing and analyzing a digital electrocardiogram, with the formation of a diagnostic conclusion, according to the invention that, when analyzing a digital electrocardiogram, they form the code of its data taken sequentially in all leads by constructing the initial control the urn graph with the specified parameters of its vertices and edges, determine the set of parameters from them, which is used for the integrated circuit of the electrocardiogram analysis, determine the subgraphs of the QRS complex, P-complex, T-complex, ST-segment and PT-segment in each lead, recognition of subgraphs corresponding to noise distortions of the electrocardiogram, followed by smoothing deformation of the original contour graph, determine the amplitude-interval parameters of the elements of the electrocardiogram with the formation of the contour descriptions of the configuration of the elements and their relative positions, identify deviations of the electrocardiogram associated with impaired heart rhythm, conduction of the heart and ischemic changes in its work, after which the results of all examinations of the patient are archived in the form of parameters of contour graphs and a dynamic analysis of changes in the contour of the electrocardiogram according to two examinations, which used to correct the diagnostic conclusion.
В качестве набора параметров вершин и ребер исходного контурного графа выбирают их координаты, тип вершины контурного графа, определяемый типом участка монотонности кривой между парой вершин со стороны выпуклости и вогнутости фрагмента электрокардиограммы, и параметры, определяющие построение вершин, например, углы. The coordinates, the vertex type of the contour graph, determined by the type of the monotonicity section of the curve between the pair of vertices on the convexity and concavity of the fragment of the electrocardiogram, and the parameters determining the construction of the vertices, for example, angles, are selected as a set of parameters of the vertices and edges of the initial contour graph.
Ребра исходного контурного графа устанавливают между двойственными выпуклыми и вогнутыми вершинами. The edges of the original contour graph are set between dual convex and concave vertices.
Ребра исходного контурного графа устанавливают между вершинами, лежащими по одну сторону кривой электрокардиограммы, соответствующими соседним разграничительным точкам. The edges of the original contour graph are set between the vertices lying on one side of the curve of the electrocardiogram, corresponding to adjacent delimiting points.
Ребра исходного контурного графа устанавливают между вершинами, описывающими последовательность опорных точек истинной нулевой линии. The edges of the original contour graph are set between the vertices that describe the sequence of control points of the true zero line.
Ребра исходного контурного графа устанавливают между вершинами, определяющими интервалы сердечного ритма. The edges of the initial contour graph are set between the vertices that define the intervals of the heart rhythm.
Ребра исходного контурного графа устанавливают между граничными точками соседних комплексов, соответствующих сегментам, либо между соседними вершинами вогнутости. The edges of the initial contour graph are established between the boundary points of adjacent complexes corresponding to segments, or between adjacent concavity vertices.
Распознавание разграничительных точек производят путем последовательных преобразований участка монотонности электрокардиограммы и выявления локальных экстремумов, а распознавание элементов электрокардиограммы производят путем анализа конфигурации и параметров исходного контурного графа. Recognition of demarcation points is carried out by successive transformations of the monotonicity section of the electrocardiogram and identification of local extrema, and recognition of the elements of the electrocardiogram is carried out by analyzing the configuration and parameters of the initial contour graph.
Шумовые помехи электрокардиосигнала фильтруют путем преобразования распознавания подграфов, соответствующих шумовым искажениям электрокардиосигнала, а затем производят преобразование исходного контурного графа. The noise of the electrocardiogram is filtered by converting the recognition of subgraphs corresponding to the noise distortion of the electrocardiogram, and then the original contour graph is converted.
Отдельным подграфом представляют истинную нулевую линию, а ее коррекцию осуществляют путем деформации указанного подграфа в процессе обработки и фильтрации шумовых помех электрокардиосигнала. A separate subgraph represents the true zero line, and its correction is carried out by deformation of the specified subgraph during processing and filtering noise interference of the cardiac signal.
В качестве подграфов, соответствующих шумовым искажениям электрокардиосигнала, путем набора предикатов выявляют подграфы пар ложных пиков малой амплитуды, подграфы скачков или подграфы высоких пиков (спайков). As subgraphs corresponding to the noise distortions of the electrocardiogram, by means of a set of predicates, subgraphs of pairs of false peaks of small amplitude, subgraphs of jumps, or subgraphs of high peaks (spikes) are identified.
Комплексный контурный анализ электрокардиосигнала производят путем выявления отношений взаимного расположения элементов исходного контурного графа, причем на этом этапе осуществляют формирование контурного описания элементов электрокардиограммы, включающее определение положения вершины подграфа элемента электрокардиограммы, соответствующей левой и правой разграничительной точке данного элемента относительно соседних элементов и истинной нулевой линии, построение формулы элемента по его подграфу, формирование описания формы элементов после обработки графа системой набора предикатов, включающее описание формы пика в целом в терминологии геометрических идеальных типовых кривых, определение положения оси пика относительно вертикали, наличие признаков симметричности форм проксимального и дистального колен пика, описание формы проксимального и дистального колен пика с описанием взаимного расположения колен и истинной нулевой линии, выявление соотношения амплитуд положительных и отрицательных пиков, а для пиков P и Q - соотношения их амплитуд с нулем, определение положения вершин подграфа элемента электрокардиограммы, соответствующих правой разграничительной точке элемента. A comprehensive contour analysis of the electrocardiogram is carried out by identifying the relationship of the relative positions of the elements of the original contour graph, and at this stage, a contour description of the elements of the electrocardiogram is formed, including determining the position of the vertex of the subgraph of the element of the electrocardiogram corresponding to the left and right delimiting points of this element relative to neighboring elements and the true zero line, the construction of the formula of an element by its subgraph, the formation of a description of the form elements after the graph is processed by the predicate set system, including a description of the peak shape as a whole in the terminology of geometric ideal type curves, determination of the position of the axis of the peak relative to the vertical, signs of symmetry of the shapes of the proximal and distal knees of the peak, description of the shape of the proximal and distal knees of the peak with a description of the relative position of the knees and the true zero line, identifying the ratio of the amplitudes of positive and negative peaks, and for the peaks P and Q - the ratio of their amplitudes with zero, determine s position of the vertex of the subgraph element electrocardiogram corresponding right dividing point of the element.
Диагностически значимые изменения электрокардиосигнала выявляют путем установления в форме элемента электрокардиограммы указательных и реципрокных признаков инфаркта миокарда, и дополнительно проводят анализ параметров разграничительных точек процессов, при этом указательные и реципрокные признаки определяют путем выявления набора отношений взаимного расположения элементов графа. Diagnostically significant changes in the electrocardiogram are detected by establishing in the form of an electrocardiogram indicative and reciprocal signs of myocardial infarction, and additionally analyze the parameters of the process’s demarcation points, while the indicative and reciprocal signs are determined by identifying a set of relations of the relative position of the graph elements.
Архивирование данных электрокардиосигнала производят в формате данных контурного графа представительного кардиоцикла. Archiving of cardiac signal data is performed in the data format of a contour graph of a representative cardiocycle.
При любом повторном исследовании данного пациента производят исследование динамики изменения электрокардиосигнала с использованием набора правил анализа динамики изменений электрокардиосигнала, по результатам которого осуществляют коррекцию диагностического заключения с использованием предикатных формул выявления диагностически значимых отношений взаимного расположения элементов графов двух обследований. For any re-examination of this patient, the dynamics of the electrocardiogram signal is studied using a set of rules for analyzing the dynamics of changes in the electrocardiogram, according to the results of which the diagnostic conclusion is corrected using predicate formulas for identifying diagnostically significant relationships between the relative positions of the graph elements of the two examinations.
При работе в обучающем режиме производят показ диагностически значимых контурных конфигураций указательных и реципрокных признаков заболевания на участках электрокардиосигнала, а также показ динамики изменения конфигурации сигнала по данным любых двух обследований пациента. When working in the training mode, diagnostically significant contour configurations of the indicative and reciprocal signs of the disease are displayed in the areas of the cardiac signal, as well as the dynamics of the signal configuration changes according to any two patient examinations.
Применение кода позволяет в отличие от известных способов:
- формировать контурное описание сигнала на естественном языке;
- архивировать кодированное представление полученной электрокардиограммы в специализированной базе данных конкретного пациента;
- производить анализ изменений формы элементов электрокардиограммы во времени по данным двух и более электрокардиограмм пациента - динамический анализ;
- производить коррекцию диагностического заключения на базе сформированного дополнительного набора правил по данным динамического анализа электрокардиограммы.Application of the code allows, unlike the known methods:
- form a contour description of the signal in a natural language;
- archive the encoded representation of the received electrocardiogram in a specialized database of a particular patient;
- to analyze the changes in the shape of the elements of the electrocardiogram in time according to two or more patient electrocardiograms - dynamic analysis;
- make the correction of the diagnostic conclusion on the basis of the generated additional set of rules according to the dynamic analysis of the electrocardiogram.
В дальнейшем предлагаемое изобретение поясняется конкретными примерами его выполнения и прилагаемыми чертежами, на которых:
фиг. 1 изображает блок-схему обработки сигнала при каждом обследовании пациента;
фиг.2 - блок-схему обработки сигнала в каждом отведении;
фиг.3 - схему, иллюстрирующую метод "диагональ прямоугольника" для выявления точек или участков разграничения процессов;
фиг.4 - схему построения вершины исходного контурного графа;
фиг. 5 - схему определения подграфов отдельных элементов электрокардиограммы;
фиг.6 - блок-схему фильтрации помех;
фиг. 7 - блок-схему формирования контурного описания элементов электрокардиограммы;
фиг.8 - схему дрейфа изоэлектрической линии;
фиг. 9 - схему, иллюстрирующую метод "диагональ прямоугольника" для выявления точек или участков разграничения процессов.In the future, the invention is illustrated by specific examples of its implementation and the accompanying drawings, in which:
FIG. 1 depicts a signal processing flowchart for each examination of a patient;
figure 2 - block diagram of the signal processing in each lead;
figure 3 is a diagram illustrating the method of "diagonal rectangle" to identify points or sections of the delimitation of processes;
4 is a diagram of the construction of the vertices of the original contour graph;
FIG. 5 is a diagram for determining subgraphs of individual elements of an electrocardiogram;
6 is a block diagram of noise filtering;
FIG. 7 is a block diagram of the formation of a contour description of the elements of the electrocardiogram;
Fig is a diagram of the drift of an isoelectric line;
FIG. 9 is a diagram illustrating the "diagonal rectangle" method for identifying points or areas of delimiting processes.
Предлагаемый способ обработки электрокардиосигнала в динамике для диагностики инфаркта миокарда включает следующие операции, выполняемые в последовательности, как представлено на фиг.1:
1. Съем электрокардиосигнала.The proposed method for processing an electrocardiogram in dynamics for the diagnosis of myocardial infarction includes the following operations performed in sequence, as shown in figure 1:
1. The removal of the electrocardiogram.
2. Обработка сигнала в каждом отведении. 2. Signal processing in each lead.
3. Интеграция данных всех отведений в непротиворечивое заключение. 3. Integration of data from all leads into a consistent conclusion.
4. Архивирование данных текущего обследования. 4. Archiving of current survey data.
5. Проведение динамического анализа по данным двух электрокардиограмм пациента (по умолчанию - текущая и предыдущая). 5. Carrying out a dynamic analysis according to the data of two patient electrocardiograms (by default - current and previous).
6. Коррекция диагностического заключения с использованием данных динамического анализа электрокардиограммы. 6. Correction of the diagnostic conclusion using data from a dynamic analysis of the electrocardiogram.
7. Окончание сеанса работы кардиоанализатора, вывод данных. 7. End of the cardiac analyzer session, data output.
При каждом обследовании пациента осуществляют автоматический съем электрокардиосигнала в стандартных трех основных I, II, III, трех усиленных AVL, AVR, AVF от конечностей и шести грудных отведениях VI, V2, V3, V4, V5, V6, после чего обработку сигнала в каждом отведении производят по схеме, представленной на фиг.2. At each examination of the patient, the electrocardiosignal is automatically taken in the standard three main I, II, III, three reinforced AVL, AVR, AVF from the limbs and six chest leads VI, V2, V3, V4, V5, V6, after which the signal is processed in each lead produced according to the scheme shown in figure 2.
Построение исходного контурного графа производят поэтапно. The construction of the initial contour graph is carried out in stages.
Основными промежуточными шагами являются:
1. Выявляют участки монотонности кривой по признаку возрастания/убывания.The main intermediate steps are:
1. Identify sections of the monotony of the curve on the basis of increasing / decreasing.
2. На выявленных на первом шаге участках определяют участки монотонности по признаку выпуклости/вогнутости. 2. In the areas identified in the first step, the areas of monotony are determined by the sign of convexity / concavity.
3. Используя метод "диагональ прямоугольника", схема которого представлена на фиг.3, определяют разграничительные точки элементов электрокардиограммы (включающие точки перегибов и точки сгибов). 3. Using the method "diagonal rectangle", the scheme of which is presented in figure 3, determine the delimiting points of the elements of the electrocardiogram (including inflection points and bending points).
4. Для выявленных участков монотонных процессов производят построение пары вершин исходного контурного графа по обе стороны от участка кривой. 4. For the identified sections of monotonic processes, a pair of vertices of the initial contour graph is constructed on both sides of the curve section.
Определяющими независимыми параметрами обеих вершин являются:
- координаты х, у;
- параметр типа вершины, обязательный набор возможных значений которого включает: а) вершины со стороны выпуклости фрагмента электрокардиограммы; б) вершины со стороны вогнутости фрагмента электрокардиограммы; в) опорные точки истинной нулевой линии; г) пары промежуточных вершин сглаживающего преобразования. Вершины типов а) и б) в дальнейшем называем двойственными вершинами выпуклости и вогнутости;
- параметр, определяющий тип "описываемого" парой двойственных вершин выпуклости/вогнутости участка монотонности кривой;
- "идентификатор" начальной точки участка монотонности, описываемого вершиной;
- параметры, определяющие алгоритм построения вершины, например, углы р1 и р2, под которыми видны из построенной вершины разграничительные точки участка монотонности (фиг.4).The determining independent parameters of both vertices are:
- x, y coordinates;
- a vertex type parameter, the mandatory set of possible values of which includes: a) vertices from the side of the convexity of the fragment of the electrocardiogram; b) the peaks from the concavity of the fragment of the electrocardiogram; c) reference points of the true zero line; d) pairs of intermediate vertices of the smoothing transformation. The vertices of types a) and b) are hereinafter referred to as dual vertices of convexity and concavity;
- a parameter that determines the type of “described” by a pair of dual vertices of convexity / concavity of the monotonicity section of the curve;
- "identifier" of the starting point of the monotonicity section described by the vertex;
- parameters that determine the vertex construction algorithm, for example, angles p1 and p2, at which the demarcation points of the monotonicity section are visible from the constructed vertex (Fig. 4).
Алгоритмы построения самих вершин могут использоваться различные, существенным является то, что вершины строятся по обе стороны от участка кривой и расположение обеих вершин определяется только формой участка монотонности и расположением всех его точек. The algorithms for constructing the vertices themselves can be used different, it is essential that the vertices are built on both sides of the curve section and the location of both vertices is determined only by the shape of the monotonicity section and the location of all its points.
Набор параметров может включать также зависимые компоненты, такие как значения угловых коэффициентов ребер, соединяющих пары вершин и другие. The set of parameters may also include dependent components, such as values of the angular coefficients of edges connecting pairs of vertices and others.
Далее производят построение ребер исходного контурного графа. Ребра исходного контурного графа устанавливают между:
а) двойственными выпуклыми и вогнутыми вершинами;
б) между вершинами, лежащими по одну сторону электрокардиографической кривой, соответствующими соседним разграничительным точкам;
в) между вершинами, описывающими последовательность опорных точек истинной нулевой линии;
г) между вершинами, определяющими интервалы сердечного ритма;
д) граничными точками соседних комплексов, соответствующих сегментам;
е) между соседними вершинами вогнутости.Next, the edges of the original contour graph are plotted. The edges of the original contour graph are set between:
a) dual convex and concave vertices;
b) between the vertices lying on one side of the electrocardiographic curve corresponding to the adjacent delimiting points;
c) between the vertices describing the sequence of reference points of the true zero line;
d) between the peaks determining the intervals of the heart rhythm;
e) the boundary points of neighboring complexes corresponding to segments;
f) between adjacent peaks of concavity.
Соответственно, ребра определяют набором параметров:
S={i, j, tips, N1, N2, L}, (1)
где i, j - номера соединяемых ребром вершин;
tips - параметр, определяющий тип ребра;
tips=1 для случая а);
tips=2 для случая б);
tips=3 для случая в);
tips=4 для RR-интервалов;
tips=5 для РР-интервалов;
tips=6 для PR-интервалов;
tips=7 для ребер д);
tips=8 для ребер е);
N1 - параметр, определяющий адрес в таблице ребер;
N2 - параметр, определяющий номер ребра в последовательности ребер данного типа;
L - параметр, определяющий длину ребра.Accordingly, the edges are determined by a set of parameters:
S = {i, j, tips, N1, N2, L}, (1)
where i, j are the numbers of vertices connected by an edge;
tips - a parameter that determines the type of rib;
tips = 1 for case a);
tips = 2 for case b);
tips = 3 for case c);
tips = 4 for RR intervals;
tips = 5 for PP intervals;
tips = 6 for PR intervals;
tips = 7 for ribs e);
tips = 8 for ribs e);
N1 - parameter that defines the address in the table of edges;
N2 is a parameter that determines the number of edges in a sequence of edges of a given type;
L is a parameter that determines the length of the rib.
Характер взаимного расположения, наложения и пересечения ребер графовой структуры служит основой для формализации обучающих графических шаблонов при диагностике инфаркта миокарда различной стадии развития и локализации, а также при определении нарушений сердечного ритма и проводимости, классификации QRS-комплексов. Часть ребер графовой структуры достраивают после этапа распознавания образов. The nature of the mutual arrangement, overlapping and intersection of the edges of the graph structure serves as the basis for the formalization of training graphic patterns in the diagnosis of myocardial infarction at various stages of development and localization, as well as in determining heart rhythm and conduction disturbances, classification of QRS complexes. Some of the edges of the graph structure are completed after the pattern recognition stage.
Последовательность распознавания подграфов различных элементов электрокардиограммы представлена на фиг.5. The sequence of recognition of subgraphs of various elements of the electrocardiogram is presented in figure 5.
Выявление подграфов элементов ЭКГ производят с использованием распознавательных признаков, основанных на анализе конфигурации и параметров четырехугольных подграфов смежных участков монотонности, образованных ребрами графа с tips=1 (2 ребра) и с tips=2 (2 ребра). Выявление подграфов производят последовательно:
3.1. Выявляют подграф QRS-комплекса. Определяющим критерием для выявления подграфов проксимальных и дистальных звеньев комплексов Q, R и S является (min площадь четырехугольника)*(мах длины его диагонали) на всем промежутке съема сигнала. Дополнительным критерием подтверждения распознавания служит сравнительная угловая оценка вертикальности диагонали четырехугольника. Выбор диагонали осуществляют после анализа последовательности следования участков возрастания/убывания кривой, примыкающих к рассматриваемому.The subgraphs of the ECG elements are identified using recognition features based on the analysis of the configuration and parameters of the quadrangular subgraphs of adjacent sections of monotony formed by the edges of the graph with tips = 1 (2 edges) and with tips = 2 (2 edges). Subgraphs are identified sequentially:
3.1. A subgraph of the QRS complex is revealed. The determining criterion for identifying the subgraphs of the proximal and distal parts of the Q, R, and S complexes is (min the area of the quadrangle) * (max length of its diagonal) over the entire signal acquisition interval. An additional criterion for confirmation of recognition is a comparative angular assessment of the verticality of the diagonal of the quadrangle. The choice of the diagonal is carried out after analysis of the sequence of the sections of the increase / decrease of the curve adjacent to the considered one.
3.2. Подграф Р-комплекса выбирают как левый соседний подграф для QRS-комплекса. Разграничивается слева участком истинной нулевой линии, определяемым по критерию (min значение углового параметра диагонали)*(>>0 длина его диагонали)*(min площадь четырехугольника). 3.2. A subgraph of the P-complex is selected as the left adjacent subgraph for the QRS complex. It is delimited on the left by the plot of the true zero line determined by the criterion (min value of the angular parameter of the diagonal) * (>> 0 is the length of its diagonal) * (min is the area of the quadrangle).
3.3. Подграф Т-комплекса является левым соседним подграфом для участка истинной нулевой линии, выявленного как разграничивающего для Р-комплекса на предыдущем шаге распознавания. На шаге подтверждения распознавания правая разграничительная точка Т-комплекса выявляется на дистальном звене ST-T-сегмента смежного кардиоцикла на шаге распознавания ST-T-сегментов. Левая разграничительная точка Т-комплекса выявляется в одном случае как правое разграничение смежного слева сегмента истинной нулевой линии (определенного по критерию (>0 длина его диагонали)*(min значение углового параметра диагонали). При отсутствии левого смежного сегмента истинной нулевой линии находят правое разграничение QRS (ближайшего выявленного) и формируют суждение о совпадении S-разграничения с Т-разграничением. Подграфы проксимальных и дистальных звеньев Т-комплекса проходят подтверждающую проверку по критериям (мах площади четырехугольника)*(мах длины его диагонали). 3.3. The subgraph of the T-complex is the neighboring neighboring subgraph for the portion of the true zero line identified as delimiting for the P-complex in the previous recognition step. At the recognition confirmation step, the right demarcation point of the T-complex is detected on the distal link of the ST-T segment of the adjacent cardiocycle at the recognition step of ST-T segments. The left demarcation point of the T-complex is detected in one case as the right demarcation of the left adjacent segment of the true zero line (defined by the criterion (> 0 the length of its diagonal) * (min the value of the diagonal angle parameter) .In the absence of the left adjacent segment of the true zero line, find the right demarcation QRS (the closest identified) and form a judgment on the coincidence of S-delimitation with T-delimitation.The subgraphs of the proximal and distal links of the T-complex pass a confirmatory test according to the criteria (max area etyrehugolnika) * (max length of its diagonals).
3.4. Контурные определения о разграничительных точках ST-сегмента, выявленные на первом и третьем шагах распознавания, подтверждаются по набору критериев, отслеживающих:
а) повторяемость формул подграфов кардиоциклов;
б) наличие повторяемых шумовых помех на подграфах электрокардиосигнала в целом;
в) конфигурацию разграничительных точек участков истинной нулевой линии.3.4. The contour definitions of the demarcation points of the ST segment identified in the first and third steps of recognition are confirmed by a set of criteria that track:
a) the repeatability of the subgraph formulas of cardiocycles;
b) the presence of repeated noise interference on the subgraphs of the cardiac signal as a whole;
c) the configuration of the delimiting points of the sections of the true zero line.
3.5. РТ-сегмент. Для разграничительных точек, выявленных для Р- и Т-комплексов на предыдущих шагах распознавания, а также выявленных разграничительных точек участков истинной нулевой линии формируют конфигурацию опорных точек подграфа истинной нулевой линии, соединяемых ребрами с tips=400. Подграф включает вершину, координатно совпадающую с левым разграничением Р-комплекса и правыми разграничениями Т-комплекса на всем промежутке съема элекрокардиосигнала. 3.5. RT segment. For the demarcation points identified for the P- and T-complexes at the previous recognition steps, as well as the identified demarcation points of the sections of the true zero line, the configuration of the reference points of the subgraph of the true zero line are connected by edges with tips = 400. The subgraph includes a vertex that coincides with the left demarcation of the P-complex and the right demarcations of the T-complex over the entire interval of picking up the electrocardiogram.
Отдельным набором алгоритмов фиксируют повторяемость следования подграфов истинной нулевой линии, определяют дрейф отдельных участков. Производят деформацию графа электрокардиосигнала по алгоритмам сглаживания угловых невязок ребер подграфа истинной нулевой линии с последующим сдвигом и поворотом подграфа электрокардиосигнала. A separate set of algorithms fix the repeatability of the following subgraphs of the true zero line, determine the drift of individual sections. The graph of the electrocardiogram is deformed according to the algorithms for smoothing the angular residuals of the edges of the true zero line subgraph, followed by the shift and rotation of the electrocardiogram subgraph.
4. Выявление подграфа представительного кардиоцикла производят по критерию близости к средней продолжительности сегмента РР на всем промежутке съема электрокардиосигнала. В каждом отведении производится кодирование формулы электрокардиосигнала по выявленным элементам на всем промежутке съема в аббревиатуре - Р-QRS-ST-Т-I-(U+)-(U-)-,
где: I -подграф истинной нулевой линии;
(U+) - подграф нераспознанных внеочередного положительного пика;
(U-) - подграф нераспознанных внеочередного отрицательного пика.4. Identification of a subgraph of a representative cardiocycle is carried out according to the criterion of proximity to the average duration of the PP segment over the entire interval of taking the cardiac signal. In each lead, the electrocardiogram formula is encoded according to the identified elements over the entire removal interval in the abbreviation - P-QRS-ST-T-I- (U +) - (U -) -,
where: I is the subgraph of the true zero line;
(U +) - subgraph of unrecognized extraordinary positive peak;
(U-) is a subgraph of unrecognized extraordinary negative peak.
После этого определяют нарушения цикличности электрокардиосигнала по невязке формул кардиоциклов; по формулам кардиоциклов и выявленным на предыдущем шаге отклонениям формируют конструкцию заключения о нарушениях сердечного ритма. After this, violations of the cyclicity of the electrocardiogram are determined by the discrepancy of the cardiocycle formulas; according to the formulas of cardiocycles and the deviations identified in the previous step, form the construction of a conclusion on cardiac arrhythmias.
5. После окончания этапа распознавания элементов ЭКГ выполняют этап деформации графовой структуры для компенсации шумовых помех электрокардиосигнала, как показано на фиг.6. 5. After the end of the stage of recognition of ECG elements, the stage of deformation of the graph structure is performed to compensate for the noise interference of the electrocardiogram, as shown in Fig.6.
1.1 Подграфы пар ложных пиков малой амплитуды выявляют по формульной расшифровке подграфа представительного кардиоцикла с использованием алгоритмов отслеживания и защиты от деформирования Р и Q комплексов малой амплитуды. 1.1 Subgraphs of pairs of false peaks of small amplitude are identified by the formula for decoding the subgraph of a representative cardiocycle using algorithms for tracking and protection from deformation of P and Q complexes of small amplitude.
3 и 5. Подграфы скачков и спайков выявляют по формульной расшифровке подграфа представительного кардиоцикла. 3 and 5. Subgraphs of jumps and spikes are identified by the formula for decoding the subgraph of a representative cardiocycle.
2; 4; 6. Сглаживающее преобразование производят по набору алгоритмов фильтрации сигнальных помех с выявлением пары (пар) промежуточных вершин сглаживающего преобразования. 2; 4; 6. The smoothing transformation is performed according to a set of filtering algorithms for signal interference with the identification of a pair (s) of intermediate vertices of the smoothing transformation.
Кроме того, производят также параллельный перенос части подграфа представительного кардиоцикла. In addition, a parallel transfer of part of the subgraph of the representative cardiocycle is also carried out.
Пару промежуточных вершин сглаживающего преобразования строят по обе стороны от участка кривой, монотонность которого нарушена шумовой помехой электрокардиосигнала. A pair of intermediate peaks of the smoothing transformation is built on both sides of the curve section, the monotony of which is disturbed by the noise interference of the cardiac signal.
В качестве пары вершин в случае 2 выбирают пару соседних вершин выпуклости (для каждого из пиков малой амплитуды). In
Алгоритм нахождения координат пары промежуточных вершин может быть различен. Их положение определяется вершинами исходного контурного графа неотфильтрованного сигнала и показывают исходные отклонения сигнала в обе стороны выпуклости/вогнутости, однако при построении графа конечного представительного кардиоцикла они не соединяются ребрами с вершинами смежных участков монотонности и не включаются в последовательность участков смежности. Таким образом, соединения с tips=2 образуются между соседними (с парой промежуточных вершин), слева и справа, вершинами по ту и другую сторону кривой. The algorithm for finding the coordinates of a pair of intermediate vertices can be different. Their position is determined by the vertices of the initial contour graph of the unfiltered signal and show the initial deviations of the signal on both sides of the convexity / concavity, however, when constructing a graph of a finite representative cardiocycle, they are not connected by edges to the vertices of adjacent monotonicity sections and are not included in the sequence of adjacency sections. Thus, connections with tips = 2 are formed between neighboring (with a pair of intermediate vertices), left and right, vertices on either side of the curve.
6. После распознавания элементов электрокардиограммы производят коррекцию подграфа истинной нулевой линии. В основе коррекции положения опорных точек истинной нулевой линии лежат алгоритмы выявления углов поворота ТР- и PR-сегментов в различных циклах электрокардиограммы (для компенсации дрейфа нулевой линии) и формирования промежуточных дополнительных опорных точек на каждом ST-сегменте для формирования подграфа и выявления качественных и количественных оценок по электрокардиограммам. 6. After recognizing the elements of the electrocardiogram, the subgraph of the true zero line is corrected. The correction of the position of the reference points of the true zero line is based on algorithms for detecting the rotation angles of the TP and PR segments in different cycles of the electrocardiogram (to compensate for the zero line drift) and the formation of intermediate additional reference points on each ST segment to form a subgraph and identify qualitative and quantitative ratings by electrocardiograms.
7. Вторичное распознавание элементов представительного кардиоцикла сопровождается формированием контурного описания элементов электрокардиограммы в последовательности, представленной на фиг.7. 7. The secondary recognition of the elements of the representative cardiocycle is accompanied by the formation of a contour description of the elements of the electrocardiogram in the sequence shown in Fig.7.
Контурное описание включает:
а) определение положения вершины подграфа элемента электрокардиограммы, соответствующей левой разграничительной точке элемента;
б) определение положения вершины подграфа элемента электрокардиограммы, соответствующей правой разграничительной точке элемента. Положение определяется относительно соседних элементов и истинной нулевой линии;
в) определение формулы элемента по его подграфу (как формулы пиков (+; -);
г) формирование описания формы элементов после обработки графа программой, реализующей систему предикатов;
д) выявление соотношения амплитуд положительных и отрицательных пиков, а для пиков Р и Q - соотношения их амплитуд с О.The outline description includes:
a) determining the position of the top of the subgraph of the element of the electrocardiogram corresponding to the left delimiting point of the element;
b) determining the position of the vertex of the subgraph of the element of the electrocardiogram corresponding to the right delimiting point of the element. The position is determined relative to neighboring elements and the true zero line;
c) the definition of the formula of an element according to its subgraph (as the formula of peaks (+; -);
d) the formation of a description of the form of elements after processing the graph by a program that implements a predicate system;
e) identifying the ratio of the amplitudes of positive and negative peaks, and for the peaks P and Q, the ratio of their amplitudes with O.
8. Обработку электрокардиосигнала в каждом отведении заканчивают установлением указательных и реципрокных признаков заболевания по контурному анализу элементов электрокардиограммы. Определение наличия указательных и реципрокных признаков различных заболеваний производят путем выявления в описании формы и параметров элементов электрокардиограммы, выявляемых по достижении истинности одного из предикатов описания формы, конфигураций, обозначающих наличие указательных или реципрокных признаков для конкретного заболевания. Признаки определены для каждого отведения разные. 8. Processing of the electrocardiogram in each lead is completed by the establishment of indicative and reciprocal signs of the disease according to the contour analysis of the elements of the electrocardiogram. The determination of the presence of indicative and reciprocal signs of various diseases is carried out by identifying in the description of the form and parameters of the elements of the electrocardiogram revealed upon the truth of one of the predicates of the description of the form, configurations indicating the presence of indicative or reciprocal signs for a particular disease. Signs are defined for each assignment different.
Определяют (и устанавливают соответствующие ребра интервалов) сердечный ритм и выявляют все возможные его отклонения. Производят классификацию QRS-комплексов и выявляют все нарушения проводимости сердца. Выявляют ишемические изменения работы сердца. Наглядные геометрические шаблоны выявляемых характерных изменений формы элементов ЭКГ в различных стадиях течения заболевания для переднего и нижнего инфаркта миокарда приведены в таблицах 1 и 2. The heart rhythm is determined (and the corresponding edges of the intervals are set) and all its possible deviations are revealed. The QRS complexes are classified and all cardiac conduction disorders are detected. Identify ischemic changes in the work of the heart. Visual geometric patterns of detected characteristic changes in the shape of ECG elements at various stages of the disease for anterior and lower myocardial infarction are shown in tables 1 and 2.
9. Обработку сигнала в каждом отведении заканчивают установлением указательных и реципрокных признаков заболевания по контурному анализу элементов ЭКГ. Определение наличия указательных и реципрокных признаков различных заболеваний производят путем выявления в описании формы и параметров элементов ЭКГ, выявляемых по достижении истинности одного из предикатов описания формы, конфигураций, обозначающих наличие указательных или реципрокных признаков для конкретного заболевания. Признаки определены для каждого отведения разные. 9. The signal processing in each lead is completed by the establishment of indicative and reciprocal signs of the disease according to the contour analysis of ECG elements. Determining the presence of indicative and reciprocal signs of various diseases is carried out by identifying in the description of the form and parameters of the ECG elements identified upon the truth of one of the predicates of the description of the shape, configurations indicating the presence of indicative or reciprocal signs for a particular disease. Signs are defined for each assignment different.
Определяют (и устанавливают соответствующие ребра интервалов) сердечный ритм и выявляют все возможные его отклонения. Производят классификацию QRS-комплексов и выявляют все нарушения проводимости сердца. Выявляют ишемические изменения работы сердца. Наглядные геометрические шаблоны выявляемых характерных изменений формы элементов ЭКГ в различных стадиях течения заболевания для переднего и нижнего инфаркта миокарда приведены в таблицах 1 и 2. The heart rhythm is determined (and the corresponding edges of the intervals are set) and all its possible deviations are revealed. The QRS complexes are classified and all cardiac conduction disorders are detected. Identify ischemic changes in the work of the heart. Visual geometric patterns of detected characteristic changes in the shape of ECG elements at various stages of the disease for anterior and lower myocardial infarction are shown in tables 1 and 2.
Соответственные конфигурации подграфов, по которым производится классификация кривых, приведены в таблицах 3 и 4. The corresponding configurations of the subgraphs used to classify the curves are given in Tables 3 and 4.
При этом последовательно обрабатывают кривые всех отведений электрокардиограммы, причем правила классификации состояния для различных отведений различны. Анализируют общую картину по совокупности информации, полученной по всем отведениям электрокардиограммы. Выполняют измерения интервалов между разграничительными точками, полученными при первичной обработке кривых, идентифицированными на этапе распознавания элементов ЭКГ. Вычисляют амплитуды истинных пиков относительно подграфа местной нулевой линии. Полученные таблицы числовых значений дополняют анализ. После этого производят программное формирование текста описания указательных и реципрокных признаков диагноза по отведениям (определяемых по структурам, отраженным в таблицах 3 и 4 на естественном языке). In this case, the curves of all the electrocardiogram leads are sequentially processed, and the rules for classifying the state for different leads are different. The overall picture is analyzed by the totality of information obtained from all the leads of the electrocardiogram. Measure the intervals between the delimiting points obtained during the initial processing of the curves identified at the stage of recognition of ECG elements. The amplitudes of the true peaks relative to the subgraph of the local zero line are calculated. The resulting tables of numerical values complement the analysis. After this, the program text is generated to describe the indicative and reciprocal signs of the diagnosis of leads (determined by the structures reflected in tables 3 and 4 in natural language).
Пример выявления соответствующих признаков инфаркта миокарда различной локализации в различных стадиях заболевания приведен в таблицах 5 и 6. An example of the identification of the corresponding signs of myocardial infarction of different localization at various stages of the disease is shown in tables 5 and 6.
Варианты изменений электрокардиограммы в различных стадиях переднего и нижнего ИМ в отведених V2-V3 даны в таблице 5.Variants of changes in the electrocardiogram at various stages of the anterior and inferior MI in leads V 2 -V 3 are given in table 5.
Варианты изменений электрокардиограммы в различных стадиях переднего и нижнего ИМ в отведениях I, AVL даны в таблице 6. Variants of changes in the electrocardiogram at various stages of the anterior and inferior MI in leads I, AVL are given in table 6.
10. На этапе динамического анализа производят выявление изменения формы отдельных элементов представительного кардиоцикла и электрокардиосигнала в целом с использованием геометрических примитивов, представленных в таблице 7, где приведены основные элементы произвольного пика ABC, а также с использованием комплексных шаблонов описания изменения формы с использованием примитивов описания, базовый набор элементарных форм пиков и колен пиков приводится в таблице 8. 10. At the stage of dynamic analysis, changes in the shape of individual elements of the representative cardiocycle and electrocardiogram as a whole are detected using the geometric primitives presented in Table 7, which show the main elements of an arbitrary ABC peak, as well as using complex templates for describing shape changes using description primitives, the basic set of elementary forms of peaks and knees of peaks is given in table 8.
Отношения и свойства, приводимые при анализе динамики изменений электрокардиограммы, отражены в таблице 9. The relationships and properties given in the analysis of the dynamics of changes in the electrocardiogram are reflected in table 9.
В каждом случае определяется направление отклонения. Определены отношения выше, ниже, образуемые относительно истинной нулевой линии, а также отношения: повышенный, пониженный, положительный, отрицательный, возрастающий, убывающий, горизонтальный. In each case, the direction of the deviation is determined. The relationships defined above, below, formed relative to the true zero line, as well as relationships: increased, decreased, positive, negative, increasing, decreasing, horizontal.
11. Интеграция данных всех отведений в непротиворечивое диагностическое заключение производят путем выявления по отведениям совокупного наличия указательных и реципрокных изменений формы электрокардиограммы, представленных в таблице 10. 11. The integration of the data of all the leads into a consistent diagnostic conclusion is carried out by identifying on the leads the combined presence of indicative and reciprocal changes in the shape of the electrocardiogram, presented in table 10.
Комплекс QRS при этих инфарктах не изменяется, зубец Q не появляется. При них изменяется только ST-T. The QRS complex does not change with these heart attacks, the Q wave does not appear. With them, only ST-T changes.
При выявлении данных, противоречащих представленной в таблице логике, производят дополнительное обследование с указанием полных результатов анализа и отметкой о выявленной диагностической неопределенности. When identifying data that contradicts the logic presented in the table, an additional examination is performed, indicating the full results of the analysis and a note on the identified diagnostic uncertainty.
12. Архивирование данных электрокардиограмм конкретного пациента производят с использованием стандартных программных продуктов управления базами данных. Сами данные хранятся в формате внутреннего представления, определенного выше. 12. Archiving of the electrocardiogram data of a particular patient is carried out using standard database management software products. The data itself is stored in the internal representation format defined above.
13. Проведение динамического анализа по данным пары электрокардиограмм пациента производят путем выявления изменения описания формы и изменения параметров расположения разграничительных точек, а также взаимного расположения элементов графовой структуры. Формально это осуществляют путем анализа истинности набора предикатных шаблонных отношений, определяемых на множествах элементов (вершин и ребер) подграфов описаний элементов электрокардиограммы. Иллюстрация набора шаблонов описаний выявляемых отношений динамического анализа представлена в таблице 9. 13. A dynamic analysis is carried out according to a pair of patient’s electrocardiograms by detecting changes in the description of the form and changing the location parameters of the delimiting points, as well as the relative position of the elements of the graph structure. Formally, this is carried out by analyzing the truth of a set of predicate template relations defined on sets of elements (vertices and edges) of subgraphs of descriptions of elements of an electrocardiogram. An illustration of a set of templates for descriptions of identifiable relationships of dynamic analysis is presented in table 9.
14. Коррекцию диагностического заключения с использованием данных динамического анализа электрокардиограммы производят путем перечисления выявленных изменений контура электрокардиограммы по данным двух обследований с указанием изменения стадийных признаков заболевания в терминах описания динамики изменения электрокардиограммы, представленных в таблице 9, соответствующие по отведениям изменениям контуров электрокардиограммы, отраженных в таблицах 3 и 4. 14. The correction of the diagnostic conclusion using the data of the dynamic analysis of the electrocardiogram is carried out by listing the detected changes in the contour of the electrocardiogram according to two examinations indicating the changes in the stage signs of the disease in terms of describing the dynamics of changes in the electrocardiogram presented in table 9, corresponding to the leads to changes in the contours of the electrocardiogram reflected in the tables 3 and 4.
15. Вывод данных производят на экран монитора и на бумажный носитель. Отличительной особенностью представленного способа является то, что выводимые данные обследования содержат контурное описание сигнала по отведениям на языке пользователя с использованием электрокардиологической терминологии в описании выявленных указательных и реципрокных признаков изменения формы элементов электрокардиограммы. Также выводят выявленные динамические изменения формы сигнала в исследуемой электрокардиограмме по отношению к данным предыдущих электрокардиограмм, снятых в разное время, хранящихся в специализированной базе данных пациента. Дополнительные данные измерений параметров элементов электрокардиограмм, используемых традиционными методами во всех отведениях, эти данные служат обоснованием для формируемого диагностического заключения с использованием электрокардиографической и клинико-морфологической терминологии. 15. Data output is made on the monitor screen and on paper. A distinctive feature of the presented method is that the output of the survey data contains a contour description of the lead signal in the user's language using electrocardiological terminology in the description of the identified indicative and reciprocal signs of a change in the shape of the elements of the electrocardiogram. The revealed dynamic changes in the waveform in the studied electrocardiogram with respect to the data of previous electrocardiograms taken at different times and stored in a specialized patient database are also output. Additional data on measurements of the parameters of the elements of electrocardiograms used by traditional methods in all leads, these data serve as a justification for the generated diagnostic conclusion using electrocardiographic and clinical-morphological terminology.
Ниже приведены примеры, поясняющие предлагаемый способ. The following are examples illustrating the proposed method.
1. Пример дрейфа изоэлектрической линии, выявляющегося в том, что в нескольких последовательно стоящих кардиоциклах I, II, III (фиг.8) истинная нулевая линия не только не горизонтальна, но совпадает то с возрастающими, то с убывающими участками сигнала. На фиг.8 показано, каким образом деформируются прямоугольники монотонности, разбившись в общем случае на варианты а), b), с). 1. An example of an isoelectric line drift, revealed in the fact that in several consecutively standing cardiocycles I, II, III (Fig. 8), the true zero line is not only not horizontal, but also coincides with increasing or decreasing sections of the signal. On Fig shows how rectangles of monotony are deformed, breaking in the general case into options a), b), c).
Идентификацию и распознавание элементов электрокардиограммы во всех разнообразных их проявлениях с учетом дрейфа истинной нулевой линии решается следующим образом. The identification and recognition of the elements of the electrocardiogram in all their various manifestations, taking into account the drift of the true zero line, is solved as follows.
Применим метод "диагональ прямоугольника" к варианту с) (пример представлен на фиг. 8). Последовательность геометрических интерпретаций шагов алгоритма показана на фиг.3: отклонения участков кривой: ас; de, eb, а также cf; fg; gd от соединяющих их концы отрезков меньше фиксированной величины eps. Вследствие этого внутри них других разграничительных точек не выявляется. В результате выявлены разграничительные точки и участки: cf; gd; e. We apply the "diagonal rectangle" method to option c) (an example is presented in Fig. 8). The sequence of geometric interpretations of the steps of the algorithm is shown in figure 3: deviations of the sections of the curve: ac; de, eb, and also cf; fg; gd from the ends of the segments connecting them is less than a fixed value eps. As a result of this, no other demarcation points are detected inside them. As a result, distinguishing points and sections were identified: cf; gd; e.
Возможна иная ситуационная деформация указанного фрагмента в применении к схеме "диагональ прямоугольника" в зависимости от положения разграничительных точек, выявляемых при работе схемы "диагональ прямоугольника" (фиг. 9а; фиг.9б; фиг.9в; фиг.9г; фиг.9д; фиг.9е). Other situational deformation of the indicated fragment is possible as applied to the “diagonal rectangle” scheme, depending on the position of the delimiting points detected during operation of the “diagonal rectangle” scheme (Fig. 9a; Fig. 9b; Fig. 9c; Fig. 9d; Fig. 9d; Fig.9e).
Примеры геометрических примитивов, соответствующих им графовых конструкций и предикатных формул, по которым выявляют графические шаблоны, приведены в таблицах 11 и 12. Examples of geometric primitives, their corresponding graph constructions, and predicate formulas by which graphic patterns are identified are shown in Tables 11 and 12.
Предлагаемый способ позволяет в автоматическом режиме:
- эффективно диагностировать инфаркт миокарда при различной локализации в различных стадиях заболевания;
- осуществлять полный контурный анализ электрокардиосигнала с описанием диагностически важных изменений элементов электрокардиограммы на естественном языке;
- формировать заключение по динамике контурных изменений электрокардиосигналов, снятых в различное время и хранящихся в специализированной базе данных;
- работать в обучающем интерактивном режиме с демонстрацией указательных и реципрокных признаков изменения формы электрокардиограммы для студентов медицинских ВУЗов.The proposed method allows in automatic mode:
- effectively diagnose myocardial infarction at different locations in different stages of the disease;
- carry out a complete contour analysis of the electrocardiogram with a description of the diagnostically important changes in the elements of the electrocardiogram in a natural language;
- form a conclusion on the dynamics of the contour changes of electrocardiosignals taken at different times and stored in a specialized database;
- work in a training interactive mode with a demonstration of indicative and reciprocal signs of changing the shape of the electrocardiogram for students of medical universities.
В отличие от известных способов предлагаемый способ осуществляет полное описание контура сигнала ЭКГ на естественном языке и не требует дополнительных пояснительных записей врача, экономя его рабочее время. Unlike the known methods, the proposed method provides a complete description of the ECG signal circuit in natural language and does not require additional explanatory notes of the doctor, saving his working time.
Разработанные методы формального описания цифровых кривых заключаются в автоматическом построении вокруг произвольной функциональной кривой (в том числе ЭКГ) специализированной графовой структуры. На элементах этой структуры определена система предикатных формул распознавания элементов ЭКГ. По конфигурации отдельных подграфов определяется форма элементов, их взаимное расположение, а также конфигурация сигнала в целом. В результате появляется возможность отнести по описательным признакам каждую рассматриваемую кривую к одному из классов и установить соответствующее заболевание. The developed methods for the formal description of digital curves consist in the automatic construction of a specialized graph structure around an arbitrary functional curve (including an ECG). A system of predicate formulas for recognizing ECG elements is defined on the elements of this structure. The configuration of individual subgraphs determines the shape of the elements, their relative position, as well as the configuration of the signal as a whole. As a result, it becomes possible to attribute, according to descriptive attributes, each considered curve to one of the classes and establish the corresponding disease.
Сформирован код описания электрокардиосигнала, отличающийся от традиционных, позволяющий реализовать набор правил дифференциальной диагностики инфаркта миокарда и его осложнений, правил, базирующихся на структурном описании формы элементов ЭКГ и сигнала в целом. An electrocardio signal description code is generated that differs from the traditional ones, which allows implementing a set of rules for differential diagnosis of myocardial infarction and its complications, rules based on a structural description of the shape of the ECG elements and the signal as a whole.
Реализован набор правил анализа динамики контура ЭКГ в специализированной базе данных пациентов и соответствующей коррекции диагностического заключения. Обеспечивается удобство управления работой в диалоговом режиме, разнообразное представление промежуточных и итоговых данных анализа ЭКГ, быстрый поиск необходимой информации, поддержка архивов и иные сервисные функции. A set of rules for analyzing the dynamics of the ECG contour in a specialized database of patients and the corresponding correction of the diagnostic conclusion has been implemented. Ease of dialogue management is provided, a varied presentation of the intermediate and final data of ECG analysis, a quick search for the necessary information, archive support and other service functions.
Claims (14)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2001128049/14A RU2217045C2 (en) | 2001-10-17 | 2001-10-17 | Method for dynamically processing electrocardiosignal for diagnosing myocardial infarction cases |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2001128049/14A RU2217045C2 (en) | 2001-10-17 | 2001-10-17 | Method for dynamically processing electrocardiosignal for diagnosing myocardial infarction cases |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2001128049A RU2001128049A (en) | 2003-08-20 |
| RU2217045C2 true RU2217045C2 (en) | 2003-11-27 |
Family
ID=32026943
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2001128049/14A RU2217045C2 (en) | 2001-10-17 | 2001-10-17 | Method for dynamically processing electrocardiosignal for diagnosing myocardial infarction cases |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2217045C2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2529383C2 (en) * | 2008-10-09 | 2014-09-27 | Де Реджентс Оф Де Юниверсити Оф Калифорния | Device and method for automatic identification of locations of sources of biological rhythm disturbances |
| CN112022140A (en) * | 2020-07-03 | 2020-12-04 | 上海数创医疗科技有限公司 | Automatic diagnosis method and system for diagnosis conclusion of electrocardiogram |
-
2001
- 2001-10-17 RU RU2001128049/14A patent/RU2217045C2/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| КОНДАЛАКИС Е. и др. Применение компьютеров для исследования сердца. В сб.: Микрокомпьютеры в физиологии. - М.: Мир, 1990, с. 214-239. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2529383C2 (en) * | 2008-10-09 | 2014-09-27 | Де Реджентс Оф Де Юниверсити Оф Калифорния | Device and method for automatic identification of locations of sources of biological rhythm disturbances |
| CN112022140A (en) * | 2020-07-03 | 2020-12-04 | 上海数创医疗科技有限公司 | Automatic diagnosis method and system for diagnosis conclusion of electrocardiogram |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mitra et al. | A rough-set-based inference engine for ECG classification | |
| JP4521271B2 (en) | An image processing system for displaying information on the movement of the top of a deformable three-dimensional object | |
| CN113613559A (en) | Electrocardiogram processing system for delineation and classification | |
| US6607480B1 (en) | Evaluation system for obtaining diagnostic information from the signals and data of medical sensor systems | |
| US4665485A (en) | Method and apparatus for characterizing the unknown state of a physical system | |
| JP6688669B2 (en) | ECG automatic analyzer | |
| JP2002500901A (en) | Method and apparatus for displaying and monitoring functional parameters of a physiological system | |
| Smíšek et al. | CSE database: extended annotations and new recommendations for ECG software testing | |
| Jiang et al. | Radial artery pulse waveform analysis based on curve fitting using discrete Fourier series | |
| Pietka | Feature extraction in computerized approach to the ECG analysis | |
| Fang et al. | A visually interpretable detection method combines 3-D ECG with a multi-VGG neural network for myocardial infarction identification | |
| Costa et al. | The association between reconstructed phase space and Artificial Neural Networks for vectorcardiographic recognition of myocardial infarction | |
| JP5413869B2 (en) | ECG automatic analyzer and electrocardiogram automatic analysis program | |
| Meqdad et al. | Meta structural learning algorithm with interpretable convolutional neural networks for arrhythmia detection of multisession ECG | |
| Wagner et al. | Explaining deep learning for ecg analysis: Building blocks for auditing and knowledge discovery | |
| RU2217045C2 (en) | Method for dynamically processing electrocardiosignal for diagnosing myocardial infarction cases | |
| Islam et al. | Arrhythmia detection technique using basic ECG parameters | |
| Lee et al. | ECG waveform analysis by significant point extraction: I. Data reduction | |
| JP2005080712A (en) | Calculation method of heart health index and classification method of specified cardiographic wave | |
| CN110141214A (en) | A kind of mask method of electrocardiogram identification and its application | |
| Boulnemour et al. | Improved dynamic time warping for abnormality detection in ecg time series | |
| CN110916649B (en) | Processing device, processing method and detection device for long-range electrocardiogram scatter diagram | |
| Lavrač et al. | KARDIO‐E‐an expert system for electrocardiographic diagnosis of cardiac arrhythmias | |
| RU2632756C2 (en) | Method for electrocardiogram processing to isolate stages in dynamics of changes in myocardium functional state | |
| JP7303536B2 (en) | Electrocardiogram analyzer, method and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20061018 |