Системы и алгоритмы помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе преобразования гильберта – хуанга

На правах рукописи

ТЫЧКОВ Александр Юрьевич

СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОЙ ОБРАБОТКИ КАРДИОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГИЛЬБЕРТА – ХУАНГА

Специальность 05.11.17 – Приборы, системы и изделия

медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук

Пенза – 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет».

Научный руководитель –	доктор технических наук, профессор Чураков Петр Павлович.
Официальные оппоненты:	Истомина Татьяна Викторовна, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Пензенская государственная технологическая академия», заведующая кафедрой «Информационные технологии и менеджмент в медицинских и биотехнических системах»; Ганькин Александр Васильевич, кандидат технических наук, доцент, ОАО «Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт», ведущий научный сотрудник.
Ведущая организация –	ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева (национальный исследовательский университет)», г. Самара

Защита состоится « » марта 2012 г., в часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.02 ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет».

Автореферат разослан « » февраля 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Светлов Анатолий Вильевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. По данным Всемирной организации здравоохранения заболевания сердца прочно занимают первое место в мире по причинам смертности, только в России ежегодно умирают более полутора миллиона человек, еще большее количество людей становится инвалидами.

Для своевременной профилактики, ранней диагностики, прогнозирования и эффективного лечения заболеваний сердца используется кардиографическая информация (КИ) о физиологическом и анатомическом состоянии сердца пациента, полученная в результате обработки электрокардиосигнала (ЭКС) и флюорографического изображения сердечной тени (ФИСТ). ЭКС определяет электрическую активность сердца, которая является одним из важнейших показателей сердечной деятельности, а обработка ФИСТ – геометрическую структуру сердца.

Для автоматизации процесса обработки КИ широко применяются системы, осуществляющие подавление интенсивных помех различного вида, обнаружение и распознавание информативных участков (ИУ) сигнала, измерение параметров сигнала и принятие диагностических решений. Все этапы обработки КИ до принятия диагностических решений относятся к задаче помехозащищенной обработки информации. Качественное подавление помех при обработке КИ ведет к повышению эффективности измерения информативных параметров (ИП) сигнала.

Значительную роль в создании теории помехозащищенности систем внесли российские ученые: М. А. Земельман, В. А. Котельников, Е. В. Михайлов, Ю. С. Солодов, Э. К. Шахов, К. Э. Эрглис. В области разработки систем и алгоритмов обработки ЭКС существенный вклад внесли: в России – А. Н. Калиниченко, А. А. Михеев, А. П. Немирко, С. В. Селищев,
Л. И. Титомир и др.; за рубежом – N. Huang, S. Long, J. Pan, Z. Shen,
W. Tompkins и др. В области обработки изображений следует отметить работы российских ученых С. Е. Бару, И. С. Грузмана, В. А. Сойфера,
Я. А. Фурмана, М. А. Щербакова, Л. П. Ярославского и др., а также зарубежных специалистов – H. Andrews, W. Pratt, R. Gonzalez, A. Rosenfeld,
R. Woods и др.

В России системы помехозащищенной обработки КИ входят в состав систем диагностики состояния сердца (СДСС), которые разрабатывают и серийно изготавливают НПКФ «Медиком ЛТД» (г. Таганрог), ООО
«МедАн» (г. Волгоград), ООО «Медицинские Компьютерные Системы»
(г. Москва), ООО «Нейрософт» (г. Иваново) и другие предприятия. За рубежом наиболее известны такие компании, как General Electric, Siemens и Shiller.

Однако существующие СДСС не предназначены для работы в условиях интенсивных помех различного вида (при отношении сигнал/шум менее 10 дБ – для ЭКС и 40 дБ – для ФИСТ).

Изложенное дает достаточно оснований для утверждения, что совершенствование и разработка новых систем и алгоритмов помехозащищенной обработки КИ для СДСС являются актуальными задачами современной медицинской промышленности.

Целью диссертационного исследования является совершенствование существующих и разработка новых систем и алгоритмов помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе преобразования Гильберта – Хуанга для приборов и устройств диагностики состояния сердца, обеспечивающих повышение эффективности обнаружения, распознавания информативных участков и измерения информативных параметров сигналов в условиях интенсивных помех различного вида.

Задачи исследования:

1. Анализ и систематизация помех, возникающих при получении кардиографической информации; определение перспектив совершенствования систем помехозащищенной обработки кардиографической информации.
2. Сравнительный анализ алгоритмов декомпозиции на эмпирические моды, обоснование предлагаемого технологического процесса, разработка экспериментальной базы данных и методики помехозащищенной обработки кардиографической информации.
3. Разработка алгоритмов и подсистемы подавления интенсивных помех различного вида в электрокардиосигналах на основе декомпозиции сигналов на эмпирические моды и спектрального анализа Гильберта.
4. Разработка алгоритма и подсистемы эффективного обнаружения и выделения информативных участков электрокардиосигналов с использованием многоканальной записи сигналов и преобразования Гильберта – Хуанга.
5. Разработка алгоритмов и подсистемы подавления помех и выделения контура сердца на флюорографических изображениях сердечной тени на основе декомпозиции на двумерные эмпирические моды, текстурного и контурного анализа.
6. Реализация, экспериментальная проверка и внедрение разработанных систем помехозащищенной обработки кардиографической информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались преобразование Гильберта – Хуанга, методы цифровой обработки сигналов и изображений, методы спектрального и статистического анализа, теоретические основы электрокардиографии, программирование в средах Microsoft Excel, Matlab, LabView и Delphi.

Научная новизна работы:

1. Разработаны алгоритмы и подсистема, обеспечивающие анализ и эффективное подавление интенсивных помех различного вида в электрокардиосигналах, позволяющие снизить уровень всех помех в электрокардиосигналах за счет адаптивной объемной пороговой обработки поверхностей энергетической плотности, фрактального анализа определенных эмпирических мод и введения обратной связи.
2. Предложены и реализованы оригинальный алгоритм и подсистема обнаружения R зубцов электрокардиосигналов, обеспечивающие повышение чувствительности и специфичности с использованием преобразования Гильберта – Хуанга, многоканального электрокардиосигнала, записанного по нескольким отведениям, и корректировки результатов посредством статистической обработки.
3. Разработаны новые алгоритмы и подсистема подавления помех и выделения контура сердца на флюорографических изображениях сердечной тени на основе декомпозиции изображений на двумерные эмпирические моды и обратном их восстановлении, путем сложения отдельных эмпирических мод, формирующих мелкозернистую текстуру сердца, с последующим текстурным и контурным анализом, позволяющих эффективно подавлять помехи с низкой степенью вероятности регистрации без искажения контуров деталей сердца и обеспечивающих высокую вероятность правильного выделения контура сердца даже в условиях повышенной зашумленности флюорографических изображений сердечной тени.
4. Предложен усовершенствованный алгоритм многомерно-ансамблевой декомпозиции одновременно по двум координатам на двумерные эмпирические моды, позволяющий существенно снизить время обработки флюорографического изображения сердечной тени.

Практическую значимость работы представляют:

1. Методика помехозащищенной обработки кардиографической информации, предназначенная для использования в составе систем и подсистем приборов медицинского назначения, позволяющая:

• анализировать помехи в электрокардиосигналах и флюорографических изображениях, решать задачи правильного обнаружения помех и автоматизировать процесс их эффективного подавления на последующих стадиях обработки сигналов;
• обнаруживать и распознавать информативные участки, повышать число достоверных измерений информативных параметров сигналов и эффективность прогнозирования и результативного лечения сердечных заболеваний.

2. Системы помехозащищенной обработки кардиографической информации, реализующие предложенную методику и предназначенные как для диагностики состояния сердца, так и для решения исследовательских задач в кардиодиагностике.
3. Программное обеспечение для анализа электрокардиосигналов и выделения контура сердца на флюорографических изображениях, разработанное в среде Matlab и предназначенное для реализации аппаратно-программных модулей современных систем диагностики состояния сердца.

На защиту выносятся:

1. Классификация интенсивных помех различного вида, регистрируемых в кардиографической информации, систем и алгоритмов помехозащищенной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений сердечной тени.
2. Преобразование Гильберта – Хуанга и разновидности его алгоритмов для решения задач эффективной помехозащищенной обработки кардиографической информации.
3. Технологический процесс эффективной обработки кардиографической информации.
4. Методика помехозащищенной обработки кардиографической информации и экспериментальная база данных электрокардиосигналов и флюорографических изображений, используемая при разработке алгоритмов и подсистем обработки кардиографической информации.
5. Алгоритмы и подсистемы анализа и подавления помех, обнаружения и распознавания информативных участков в электрокардиосигналах и флюорографических изображениях сердечной тени, построенных на основе преобразования Гильберта – Хуанга.
6. Аппаратно-программная и схемотехническая реализация систем помехозащищенной обработки кардиографической информации в среде Delphi/Matlab и LabView, предназначенная для использования в приборах и устройствах медицинского назначения.

Реализация результатов исследования. Результаты теоретических и экспериментальных исследований использовались при выполнении работы по грантам Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» («УМНИК»): «Разработка программно-аппаратных средств обеспечения эффективности процессов управления в технических системах» № 7391р/10199 от 28.12.2009 г. (2009–2010); «Разработка приборов и устройств для обеспечения качества, надежности и эффективности процессов управления в технических системах»
№ 14/14199 от 04.06.2011 г. (2011–2012).

Результаты диссертационного исследования используются в разработанных подсистемах помехозащищенной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений КДС «Кардиовид» (проходит испытания в ЗАО «НПП «Антарес», г. Москва), в разработанных программах «API» («Adaptive processing of images») для оценки качества печати изображений и диагностики неисправности систем регистрации изображений в ООО «Компания «Про-сервис». Документы о внедрении представлены в приложении В.

Результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в учебный процесс кафедры «Информационно-измерительная техника» Пензенского государственного университета при проведении лекционных, практических и лабораторных занятий по дисциплинам «Преобразование измерительных сигналов» и «Цифровая обработка измерительных сигналов» для специальностей 200102.65 «Приборы и методы контроля качества диагностики» и 200106.65 «Информационно-измерительная техника и технологии», а также при курсовом и дипломном проектировании.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях, на региональных и всероссийских инновационных и инвестиционных форумах: всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы» (Рязань, 2007–2009), международная молодежная научная конференция «Туполевские чтения» (Казань, 2009), всероссийская межвузовская конференция молодых ученых (Санкт-Петербург, 2009), международная научно-техническая конференция «Шляндинские чтения» (Пенза, 2009–2010), всероссийский молодежный образовательный форум «Селигер 2009–2011» (о. Селигер, 2009–2011), второй всероссийский молодежный инновационный конвент (Санкт-Петербург, 2009), III инвестиционный форум Пензенской области (Пенза, 2010), молодежный образовательный форум «Светлая поляна – Территория успеха» (Пенза, 2010), III инновационный конвент (Сколково, 2010), межрегиональный форум «Эффективные модели внедрения инновационных технологий в производство в сфере медицинской и фармацевтической промышленности. Роль регионов в инновационной стратегии страны» (Пенза, 2011).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 45 печатных работ, в том числе 6 статей в ведущих журналах перечня ВАК РФ и 3 статьи в зарубежных изданиях. Исследования и разработки отражены в 8 отчетах по НИОКР, получен
1 патент Российской Федерации на изобретение.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка использованной литературы из 264 наименований и трех приложений. Диссертация изложена на
205 страницах машинописного текста и содержит 96 рисунков, 20 таблиц.

За научные достижения в области приоритетного направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации «Информационно-телекоммуникационные системы» автор работы удостоен стипендии Президента Российской федерации для аспирантов в 2011/12 уч. г.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и основные задачи исследования, показаны научная новизна и практическая ценность работы, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены способы получения КИ, определены их достоинства и недостатки. Показано, что для эффективной диагностики, прогнозирования и лечения заболеваний сердца необходимо использовать информацию, отражающую физиологическое и анатомическое состояние сердца: электрокардиосигнал и флюорографическое изображение сердечной тени. Рассмотрены параметры, структура, основные статистические и спектральные характеристики КИ.

Одной из основных причин неэффективной диагностики состояния сердца являются интенсивные помехи различного вида, регистрируемые в КИ и настолько искажающие информацию о состоянии сердца, что она становится непригодной даже для визуальной интерпретации. Проведен анализ и приведена систематизация помех, возникающих при получении КИ: для ЭКС – дрейф изолинии, артефакт движения, мышечный тремор и сетевая помеха; для ФИСТ – неинформативные анатомические участки, помеха от движения, квантовый шум, импульсная и сетевая помехи.

Рассмотрены разновидности СДСС, проведена их систематизация. Приведены российские и зарубежные стандарты, определяющие эффективность работы современных СДСС.

Проведенный анализ существующих систем и алгоритмов подавления помех, обнаружения и распознавания информативных участков КИ показал, что необходимо повысить эффективность подавления помех, обнаружения и распознавания информативных участков КИ на основе преобразования Гильберта – Хуанга. Достоинством преобразования Гильберта – Хуанга является высокая адаптивность, связанная с тем, что базисные функции для разложения сигнала конструируются непосредственно из самого исследуемого сигнала. Это позволяет учесть локальные особенности сигнала, внутреннюю структуру, присутствие различных видов помех.

Во второй главе рассмотрен технологический процесс помехозащищенной обработки КИ (рисунок 1), включающий в себя: регистрацию/получение КИ – загрузка реальных данных через специальные средства сопряжения с помощью сертифицированных медицинских приборов, баз данных АРМ врача и Internet; обработку КИ – автоматическое обнаружение, определение вида помех и их подавление; анализ КИ – выделение информативных участков и определение информативных параметров КИ, принятие решения по результатам помехозащищенной обработки КИ.

Рисунок 1 – Этапы технологического процесса обработки КИ

В основе предлагаемого процесса на этапах обработки и анализа КИ используется преобразование Гильберта – Хуанга, включающее декомпозицию КИ на эмпирические моды (ДЭМ) и формирование по полученным эмпирическим модам (ЭМ) спектра Гильберта (СГ). Приведена систематизация алгоритмов преобразования Гильберта – Хуанга с использованием ДЭМ, проведен их сравнительный анализ, выявлены недостатки алгоритмов и определены пути их преодоления.

Результатом декомпозиции (рисунок 2) кардиографической информации являются ЭМ и результирующий остаток сигнала:

.

(1)

Полученные в работе эмпирические моды КИ предложено представлять в виде поверхности энергетической плотности (ПЭП)
в системе координат энергия – частота – время, что характеризует (рисунок 3) распределение мгновенной энергии сигнала в каждой точке частотно-временной плоскости:

,

(2)

где а – модуль мгновенного значения амплитуды каждой моды сигнала;
k – номер моды; t – дискретные отсчеты времени; – значение циклической частоты каждой моды сигнала; j = – мнимая единица.

Рисунок 2 – Этапы декомпозиции ЭМ

Рисунок 3 – Пример ПЭП для фрагмента ЭКС

Разработаны модифицированный алгоритм и подсистема, обеспечивающие анализ и эффективное подавление наиболее характерных низкочастотных помех в ЭКС путем вычисления значений фрактальной размерности спектра Гильберта определенных ЭМ с последующим регулированием порогового уровня и введением обратной связи с целью снижения до требуемого значения статистического критерия отклонения восстановленного сигнала от эталонного.

Разработаны оригинальный алгоритм и подсистема эффективного подавления высокочастотных помех на ЭКС с использованием преобразования Гильберта – Хуанга, адаптивного построения и анализа ПЭП частотных составляющих ЭКС с последующим выделением и удалением областей поверхностей с низкой энергией на основе правила объемной пороговой обработки и восстановлением ЭКС с допустимым уровнем помех. Под объемной пороговой обработкой понимается уменьшение значения энергии ПЭП кардиоцикла ЭКС на значение энергии пороговой поверхности
(рисунок 4). Правило объемной пороговой обработки (трешолдинг) сформулировано следующим образом:

(3)

где – энергия на всей ПЭП выделенного кардиоцикла ЭКС; – энергия пороговой поверхности выделенного участка изолинии кардиоцикла ЭКС.

а)	б)
Рисунок 4 – Поверхности энергетической плотности ЭКС: а – с ВЧ помехой; б – после удаления локальной области с низкой энергией

Формирование пороговой поверхности сводится к суммированию средних значений энергий:

,

(4)

где t – интервал выделенного кардиоцикла ЭКС [t1, tk]; – среднее значение энергии ПЭП участка изолинии для каждой частоты fj в заданном промежутке времени [1, tk], определяемое как

,

(5)

где k – отсчет, принятый за начало зубца P следующего кардиоцикла;
t1 – отсчет, принятый за начало участка изолинии [TP/2, P] на сегменте TP ЭКС, когда электрическая активность сердца отсутствует; ti – дискретные отсчеты времени кардиоцикла; j – количество отсчетов по каждой i-й моде, j = 1,…,k;.

Для повышения эффективности выделения R зубцов ЭКС предложены и реализованы алгоритм и подсистема с использованием электрокардиосигналов, записанных по нескольким отведениям с последующей обработкой многоканального сигнала и осуществлением корректировки результата посредством статистической обработки. При таком подходе результаты обработки отображаются на 16 сигналах
(8 отведений по 2 ЭМ в каждом).

Для повышения эффективности выделения и обнаружения геометрических параметров сердца на ФИСТ (рисунок 5) предложены алгоритмы и подсистема автоматического анализа и подавления помех с декомпозицией изображения на двумерные ЭМ и удалением отдельных мод, снижением до допустимого значения уровня помех с последующим текстурным и контурным анализом.

а)	б)	в)

Рисунок 5 – Изменение ФИСТ:
а – с квантовым шумом; б – после подавления квантового шума;
в – после контурного анализа

Для уменьшения времени декомпозиции ФИСТ на двумерные эмпирические моды предложен усовершенствованный алгоритм многомерно-ансамблевой декомпозиции, позволяющий быстрее в 10 раз выполнять разложение изображения с разрешением 10001000 пикселей, путем введения новых этапов преобразования ФИСТ одновременно по двум координатным плоскостям, в отличие от известного алгоритма, где осуществляется одноэтапное разложение всего изображения.

В третьей главе содержится анализ разработанных алгоритмов и подсистем подавления помех и выделения информативных участков КИ. Для этого создана экспериментальная электронно-цифровая база данных ЭКС, состоящая из 1600 электрокардиограмм общей численностью 8000 QRS комплексов, и база ФИСТ, включающая в себя 2030 изображений органов грудной клетки (1600 соответствуют изображениям фронтальной проекции ФИСТ и 430 – левобоковой). Даная база систематизирована по виду, источникам получения КИ и наличию интенсивных помех различного вида.

Предложены критерии оценки качества работы алгоритмов помехозащищенной обработки КИ на основе преобразования Гильберта – Хуанга. Показано, что оптимальными являются объективные (статистические) критерии оценки, среди которых выделяют: для ЭКС – чувствительность и специфичность, среднеквадратическое отклонение, отношение сигнал/шум и изменения амплитуды R зубца кардиоцикла; для ФИСТ – фрактальную размерность, среднее значения яркости пикселя и вероятность правильного обнаружения геометрического центра сердца.

Проведено исследование этапов выделения контура сердца на ФИСТ, что позволяет повысить эффективность получения его анатомических характеристик, определить его линейные размеры и геометрическую форму. На рисунке 6 приведен алгоритм текстурного анализа ФИСТ; на рисунке 7 – результаты его декомпозиции и вычислений фрактальной размерности, что позволяет оценить информативность отдельных мод ФИСТ. Низкофрактальные моды используются для восстановления изображения с целью формирования мелкозернистой текстуры ФИСТ при последующем контурном анализе.

Рисунок 6 – Алгоритм текстурного анализа изображения

а)	б)
Рисунок 7 – Зависимость значений фрактальной размерности различных ФИСТ от номера ЭМ: а – без помех; б – с помехами

Для оценки работы алгоритмов и подсистем обработки ЭКС используется выборка сигналов общей численностью 120 ЭКС и 600 QRS комплексов с различными видами интенсивных помех. Для проверки эффективности работы алгоритмов и подсистем обработки ФИСТ использовались 60 фронтальных и левобоковых ФИСТ без помех,
40 фронтальных и 35 левобоковых ФИСТ с помехами высокой степени вероятности регистрации, 35 фронтальных и левобоковых ФИСТ с помехами низкой степени вероятности регистрации.

Оценка качества работы алгоритмов анализа помех в КИ показала:

• алгоритм анализа низкочастотных помех на ЭКС имеет чувствительность, равную 98 %, а специфичность 95 %, что на 15 и 20 % соответственно выше чувствительности и специфичности известных алгоритмов;
• алгоритм анализа высокочастотных помех на ЭКС имеет чувствительность, равную 93 %, а специфичность 91 %, что на 2 и 5 % соответственно выше чувствительности и специфичности известных алгоритмов;
• алгоритм анализа помех с низкой степенью вероятности регистрации на ФИСТ имеет чувствительность, равную 95 %, а специфичность 92 %, что на 4 и 8 % соответственно выше чувствительности и специфичности известных алгоритмов.

Алгоритм подавления высокочастотных помех в ЭКС показал, что алгоритм позволяет в 2 раза эффективнее подавлять сетевую помеху и на 7,5 % мышечную помеху в сравнении с известными алгоритмами подавления помех.

Оценка алгоритма обнаружения R зубцов ЭКС показала, что алгоритм имеет чувствительность, равную 98 %, а специфичность 95 %, что на 5 и 8 % соответственно выше чувствительности и специфичности известных алгоритмов.

Исследование разработанного с использованием преобразования Гильберта – Хуанга алгоритма выделения контура сердца на ФИСТ показало большую эффективность обнаружения контура сердца пациента, по сравнению с используемыми на практике алгоритмами на основе преобразования Хафа. Эффективность разработанного алгоритма доказана путем вычисления критерия вероятности правильного обнаружения геометрического центра сердца, которая составляет 94 %, что на 6 % превышает значение известных алгоритмов.

В четвертой главе разработаны методика и подсистема помехозащищенной обработки КИ, основанные на ранее предложенных алгоритмах. Разработанная методика является эффективным инструментом для предварительной обработки и анализа КИ и может быть использована в составе подсистем приборов и СДСС.

На основе предложенной методики реализована подсистема обработки КИ для современных СДСС на базе интеллектуального модуля MDL-IDM-L35 с микроконтроллером LM3S1958. Разработаны структурная (рисунок 8) и принципиальные схемы основных узлов системы.

Рисунок 8 – Структурная схема системы
помехозащищенной обработки КИ

Разработанная система обработки КИ позволяет вводить КИ двумя способами: через COM-порт или flash micro-SD в цифровом виде или в аналоговом виде, регистрируя ЭКС пациента с помощью электрокардиографических электродов (R, L, F, С1-С6, N).

В главе предложено использование интеллектуального модуля
MDL-IDM-L35 для ввода, обработки и передачи КИ на дисплей или ПК врача.

На базе регионального центра технологий «National Instruments» Пензенского государственного университета разработан виртуальный прибор помехозащищенной обработки КИ в среде графического проектирования LabView с использованием преобразования Гильберта – Хуанга и адаптивной пороговой обработки эмпирических мод.

Приведена аппаратно-программная реализация системы помехозащищенной обработки КИ в виде программных модулей (рисунок 9) в образце компьютерной диагностической системы «Кардиовид на основе стандартных аппаратных средств персональных компьютеров в пакетах программ Turbo Delphi и Matlab.

а)	б)
Рисунок 9 – Программная реализация системы обработки КИ: а – окно обработки ЭКС; б – окно обработки ФИСТ

В приложениях представлены:

• в приложении А – программа анализа многоканальной записи электрокардиосигналов;
• в приложении Б – программа выделения контура сердца и получения его геометрических параметров на флюорографических изображениях;
• в приложении В – документы о внедрении результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Проведена систематизация помех, регистрируемых в кардиографической информации по различным видам сигналов, источникам их возникновения и частотному диапазону. Приведены системы и алгоритмы помехозащищенной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений сердечной тени.
2. Проведен сравнительный анализ разновидностей алгоритмов преобразования Гильберта – Хуанга для систем эффективной помехозащищенной обработки кардиографической информации, определены перспективы их совершенствования.
3. Предложены технологический процесс предварительной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений сердечной тени, методика помехозащищенной обработки кардиографической информации и экспериментальная база данных, используемая при разработке систем и алгоритмов обработки кардиографической информации.
4. Предложены и разработаны алгоритмы и подсистемы помехозащищенной обработки электрокардиосигналов на основе преобразования Гильберта – Хуанга, позволяющие в два раза снизить уровень наиболее характерных интенсивных помех различного вида, на 5 и 8 % повысить соответственно чувствительность и специфичность обнаружения R зубцов электрокардиосигналов.
5. Предложены и разработаны алгоритмы и подсистемы помехозащищенной обработки флюорографических изображений сердечной тени на основе усовершенствованного алгоритма многомерно-ансамблевой декомпозиции изображения на двумерные эмпирические моды, позволяющие в 10 раз повысить быстродействие работы алгоритма и обеспечить повышение на 6 % вероятность правильного выделения контура сердца даже в условиях повышенной зашумленности флюорографических изображений сердечной тени.
6. Экспериментально исследованы и внедрены аппаратно-программная и схемотехническая реализация системы помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе разработанных алгоритмов в среде Delphi/Matlab, LabView и на основе интеллектуального
   модуля MDL-IDM-L35, предназначенные для использования в приборах и устройствах медицинского назначения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Тычков, А. Ю. Подавление помех в ЭКС на основе метода декомпозиции на эмпирические моды / Л. Ю. Кривоногов, А. Ю. Тычков // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы». – 2010. – № 8 (109). – С. 127–133.
2. Тычков, А. Ю. Обработка флюорографических снимков методом декомпозиции на эмпирические моды / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков // Измерительная техника. – 2010. – № 10. – С. 58–67.
3. Тычков, А. Ю. Информационно-измерительная система для предварительной обработки флюорографических снимков / О. Н. Бодин,
   А. Ю. Тычков, А. В. Кузьмин, А. А. Давыдова, П. П. Чураков // Измерительная техника. – 2011. – № 4. – С. 42–53.
4. Тычков, А. Ю. Автоматизированная система обработки и анализа электрокардиосигналов в условиях интенсивных помех различного вида / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов, П. П. Чураков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2011. – № 1 (17). С. 117–125.
5. Тычков, А. Ю. Автоматизированная система выделения контура сердца на флюорографических снимках / О. Н. Бодин, А. Ю. Тычков,
   П. П. Чураков // Медицинская техника. 2011. № 2.  С. 1018.
6. Тычков, А. Ю. Перспективы применения преобразования Гильберта – Хуанга для автоматизированной обработки электрокардиосигналов /
   Л. Ю. Кривоногов, А. Ю. Тычков // Биотехносфера. 2011. № 3 (15). 
   С. 7381.

Публикации в других изданиях

7. Тычков, А. Ю. Перспективы создания персональных медицинских приборов / А. Ю. Тычков // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Биомедсистемы 2007 : сб. тр. Всерос. науч.-техн. конф. молодых ученых и специалистов. Рязань : РГРТУ, 2007. С.1819.
8. Тычков, А. Ю. Вопросы адаптивной обработки электрокардиосигнала / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Биомедсистемы 2009: сб. тр. Всерос. науч.-техн. конф. молодых ученых и специалистов. Рязань : РГРТУ, 2009. С. 458460.
9. Тычков, А. Ю. Автоматизированная обработка флюорографических снимков для построения компьютерной модели сердца пациента /
   О. Н. Бодин, А. Ю. Тычков, О. А. Зайцева // Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации. Шляндинские чтения–2010 : тр. Междунар. науч.-техн. конф. Пенза, 2010. С. 2834.
10. Тычков, А. Ю. Применение преобразования Гильберта – Хуанга в обработке медицинских изображений / А. Ю. Тычков // Перспективные информационные технологии для авиации и космоса : тр. Междунар. конф. с элементами научной школы для молодежи. Самара : Изд-во СГАУ, 2010. С. 128132.
11. Тычков, А. Ю. Алгоритм подавления помех в электрокардиосигналах на основе технологии EMD / Л. Ю. Кривоногов, А. Ю. Тычков // Медико-экологические информационные технологии : материалы Междунар. науч.-техн. конф. Курск, 2010. С. 6774.
12. Тычков, А. Ю. Обзор современного состояния электрокардиографических систем с точки зрения возможности подавления помех /
    А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Биотехнология и биомедицинская инженерия : сб. тр. III Всерос. науч.-практ. конф. Курск : КГМУ, 2010.
    С. 458460.
13. Тычков, А. Ю. Технология обработки кардиографической информации для компьютерных диагностических систем / А. Ю. Тычков // Проблемы автоматизации и управления в технических системах : тр. Междунар. науч.-техн. конф. Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. С. 353357.
14. Тычков, А. Ю. Концепция помехоустойчивой обработки кардиографической информации / О. Н. Бодин, П. П. Чураков, А. Ю. Тычков,
    Л. Ю. Кривоногов // Датчики и системы 2011 : сб. докл. XXX Межрег. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов. Пенза : ОАО «НИИФИ», 2011. С. 4854.
15. Тычков, А. Ю. Применение технологии EMD для повышения точности получения достоверной информации об исследуемом объекте или явлении / А. Ю. Тычков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : сб. тр. I Всерос. науч.-техн. конф. студентов и молодых ученых. Пенза, 2011. С. 4956.
16. Тычков, А. Ю. Программный модуль обработки флюорографических изображений / А. Ю. Тычков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : сб. тр. II Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. Пенза, 2011. С. 129133.
17. Тычков, А. Ю. Источники, структура и основные виды кардиографической информации / А. Ю. Тычков // Сборник трудов молодых ученых. Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. С. 8389.
18. Tychkov, A. Yr. Module software-methodical solution of the problems of the cardiographic information intellectual processing / A. Yr. Tychkov //
    III Кардиология на перекрестке наук : сб. тр. III Междунар. конгр. Тюмень : ТКЦ, 2012. С. 201202.
19. Tychkov, A. Yr. Automatic system of the separation of the keyline heart on photofluorographic picture / O. N. Bodin, A. Yr. Tychkov, P. P. Churakov // Biomedical Engineering. Publishers : Springer New York. – USA, 2011. Vol. 59. P. 125133.
20. Tychkov, A. Yr. Information measuring system for preprocessing photofluorographic picture / O. N. Bodin, A. Yr. Tychkov, A. V. Kuzmin,
    P. P. Churakov, A. A. Davedova // Measurement Techniques. Publishers: Springer New York. – USA, 2011. Vol. 54. P. 10021009.
21. Tychkov, A. Yr. Processing photofluorographic images by means of decomposition into empirical modes / P. P. Churakov, A. Yr. Tychkov // Measurement Techniques. – Publishers : Springer New York. – USA, 2010. Vol. 53. P. 1125–1129.

Патенты на изобретения

22. Пат. 2440022 С2 Российская Федерация. Способ подавления шумов в электрокардиосигнале / Бодин О. Н., Кривоногов Л. Ю., Тычков А. Ю., Чураков П. П. – № 2010105366/14 ; заявл. 17.02.10 ; опубл. 20.01.12, Бюл. № 25.

Научное издание

ТЫЧКОВ Александр Юрьевич

СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ помехозащищенной обработки кардиографической информации

НА ОСНОВЕ преобразования гильберта – хуанга

Специальность 05.11.17 – Приборы, системы и изделия

медицинского назначения

Редактор Т. В. Веденеева

Технический редактор А. Г. Темникова

Компьютерная верстка А. Г. Темниковой

Распоряжение № 8/2012 от 20.02.2012.
Подписано в печать 24.02.2012. Формат 60841/16.
Усл. печ. л.1,16. Заказ № 31. Тираж 100.

Пенза, Красная, 40, Издательство ПГУ

Тел./факс: (8412) 56-47-33; e-mail: [email protected]