У першу чергу найбільше доцільно усунути мережне наведення, що порівняно легко піддається ослабленню за допомогою режекторного фільтра. Далі з використанням ФНЧ здійснюється придушення високочастотних перешкод. Цю процедуру можна також інтерпретувати як обмеження спектра сигналу зверху, що в принципі дає можливість на наступних етапах обробки знизити частоту отсчетов стосовно вихідного за рахунок проріджування отсчетов. На останньому етапі предобработки за допомогою ФВЧ виконується високочастотна фільтрація, що дозволяє практично цілком позбутися від постійного складової і зсуву ізолінії від руху пацієнта й у значній мірі знизити амплітуду T-зубців.
Сигнал, одержуваний на виході цього ланцюжка фільтрів, являє собою суміш корисного сигналу, у якому збережені основні частотні складові, властиві QRS-комплексам, і тієї частини перешкод, спектр якої лежить у смузі пропущення результуючої частотної характеристики використовуваних фільтрів. Подальше усунення перешкод методами цифрової фільтрації не представляється можливим, тому що це привело б до придушення самого сигналу. прийнявши за основу приведену послідовність процедур цифрової фільтрації ЕКС, розглянемо цифрові методи, що можуть, бути використані для реалізації кожного з етапів попередньої фільтрації.
ФІЛЬТРИ ПРИДУШЕННЯ МЕРЕЖНОГО НАВЕДЕННЯ.
Можна виділити три основних типи фільтрів, що знаходять застосування для придушення мережного наведення:
· режекторние неадаптивні фільтри;
· фільтри нижніх чи частот смугові фільтри, частотні характеристики яких мають нуль на частоті мережної перешкоди;
· адаптивні режекторние цифрові фільтри.
Фільтри першого з перерахованих типів, частотні характеристики яких мають провал на частоті мережного наведення, застосовуються для оперативної обробки ЕКС порівняно рідко, тому що є досить складними для реалізації.
Застосування фільтрів другого з названих типів звичайно має на меті вирішити одночасно двох чи більш різних задач фільтрації (усунення постійне складовий, придушення мережної і високочастотної перешкод). Така ідея представляється дуже привабливої, але при цьому підвищення ефективності рішення якої або однієї з зазначених задач досягається звичайно на шкоду іншим. Наприклад, досить прості для використання в режимі реального часу ФНЧ із нулем частотної характеристики на частоті мережної перешкоди мають, як правило, відносно низьке значення частоти зрізу 20—25 Гц. Це може приводити до помітного придушення високочастотних складових корисного сигналу, що не завжди припустимо.
Адаптивні режекторние фільтри мережного наведення відрізняються тим, що в процесі роботи здатні підбудовуватися під амплітуду і фазу наведення і здійснювати завдяки цьому її повну компенсацію. Такі фільтри, на відміну від перших двох зазначених типів цифрових фільтрів, мало впливають на сам корисний сигнал, зокрема на його складові, спектр яких лежить поблизу частоти мережного наведення. Крім того, адаптивні цифрові фільтри здатні сполучити відносну простоту реалізації з високою добротністю. Їх основним є те, що стійка фільтрація можлива лише у випадках, коли амплітуда і фаза наведення не перетерплюють різких змін. Однак у реальних умовах оперативного аналізу ЕКС параметри наведення міняються, як правило, порівняно повільно. Тому адаптивна фільтрація виявляється найбільш кращою.
Представлення ЕКС регулярною вибіркою отсчетов, одержуваної в результаті його дискретизації, часто виявляється надлишковим. Скоротити надмірність дозволяють методи стиску даних, суть яких полягає в зменшенні обсягу вихідної інформації шляхом добору меншого числа істотних координат. Ці координати можуть бути отримані або в результаті деякого перетворення дискретного сигналу, або обрані безпосередньо з вихідної вибірки отсчетов. Найчастіше стиск даних зв'язаний з деякою втратою інформації, через що вихідний сигнал не може бути точно відновлений.
Можливість одержання ефективного стиску ЕКС зв'язана з тим, що високочастотні компоненти сигналу присутні на досить коротких відрізках серцевого циклу. Частота дискретизації розраховується на припустимі помилки дискретного представлення саме цих фрагментів ЕКС, тому опис регулярною вибіркою отсчетов низькочастотних ділянок сигналу виявляється надлишковим. Для усунення цієї надмірності запропоновані різні методи стиску, зв'язані з рішенням багатьох задач збереження, передачі й обробки ЕКС.
У системах цифрової передачі даних скорочення обсягу переданих даних знижує вимоги до пропускної здатності каналу зв'язку, що особливо актуально для телефонних ліній зв'язку.
Для оцінки ефективності стиснутого представлення сигналу звичайно застосовують два показники: коефіцієнт стиску, обумовлений відношенням числа вихідних отсчетов сигналу до числа отриманих координат, і помилка відновлення сигналу. У якості останньої найчастіше використовується абсолютна чи середня квадратическая помилка.
Підхід до вибору методу стиску й оцінка його ефективності повинний визначатися конкретною метою його застосування. У задачах збереження і передачі даних звичайно задається припустимий рівень перекручування відновленого сигналу, а вибір конкретного методу здійснюється виходячи з умов одержання найкращого значення коефіцієнта стиску при відомій чи припустимій складності реалізації алгоритму кодування-декодування сигналу.
Серед існуючих методів стиску даних можна виділити групу методів, заснованих на розкладанні сигналу по ортогональних функціях. Застосування для цілей стиску розкладання Карунена-Лоева, ряду Фур'є, перетворення Хаара дозволяє досягати високих коефіцієнтів стиску, однак вимагає великого обсягу обчислень. Крім того, виникає проблема попереднього виділення серцевого циклу, що утрудняє реалізацію цих методів у системах реального часу. Такий стиск використовується для збереження ЕКГ в автоматизованих архівах і передачі ЕКГ на відстань, коли немає твердих вимог до складності алгоритмів обробки і швидкості обчислень.
Широке застосування одержали методи стиску, засновані на амплітудно-тимчасових перетвореннях сигналу. До найбільш простим відноситься метод різницевого кодування, що забезпечує скорочення надмірності регулярної вибірки отсчетов за рахунок зменшення обсягу кожної координати. Важливо відзначити, що цей метод забезпечує абсолютно точне відновлення дискретизованного сигналу.
Досить поширені методи стиску сигналу, що використовують апроксимацію сигналу на окремих тимчасових відрізках різними функціями. Як апроксимуючі функції можуть бути узяті алгебраїчні поліноми різних чи ступенів спеціальні функції, але більшість алгоритмів припускає використання низкостепенних функцій, що наближають, (східчаста чи лінійна апроксимація). Це порозумівається в основному їхньою відносною простотою і високою швидкодією, що має вирішальне значення для задач передачі й обробки ЕКС у реальному масштабі часу.
Серед методів опису сигналу спеціальними функціями відомий метод кодування ЕКС нерегулярними отсчетами. Задача апроксимації розглядається тут як визначення оптимального набору фільтрів, що відновлюють, з вибором з них лінійно-незалежних, котрі визначають номера істотних отсчетов сигналу. Завдяки такому способу кодування вдається досягти коефіцієнтів стиску порядку 15—20 у залежності від складності вихідних кривих ЕКГ. Успішно застосовують для стиску ЕКС апроксимацію сигналу кубічними сплайнами. Розроблений спосіб побудови сглаживающего кубічного сплайна з адаптивним підбором кроку на сітці вузлів забезпечує скорочення обсягу даних у 3—14 разів. Зазначені методи стиску сигналу з застосуванням спеціальних функцій представляються перспективними для обробки ЕКС у поточному режимі, однак у даний час вважаються складними для реалізації через великий обсяг обчислень.
1. Дощицин В. Л. Практична електрокардіографія. — 2-і изд., перераб. і доп. — М.: Медицина, 1987. — 336 с.
2. Дехтярь Г. Я. Електрокардиографическая діагностика. —2-і изд., перераб. і доп. — М.: Медицина, 1972. — 416 с.
3. Кардіомонітори. Апаратура безупинного контролю ЕКГ: Учеб. Посібник для вузів/А.Л. Барановський, А.Н. Калиниченко, Л.А. Надило й ін.; Під ред. А.Л. Барановського й А.П. Немирко.—М.: Радіо і зв'язок, 1993.—248с.:іл.