Например, Бобцов

ИССЛЕДОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ ОКРАСКИ УЧАСТКОВ ПОРТРЕТА СЕРДЦА С ПАРАМЕТРАМИ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ

64 С. С. Садыков, А. С. Белякова, О. И. Евстигнеева, С. А. Жолобов
УДК 004.932; 616-12.07
С. С. САДЫКОВ, А. С. БЕЛЯКОВА, О. И. ЕВСТИГНЕЕВА, С. А. ЖОЛОБОВ
ИССЛЕДОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ ОКРАСКИ УЧАСТКОВ ПОРТРЕТА СЕРДЦА С ПАРАМЕТРАМИ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ
Определена взаимосвязь между окраской участков портрета сердца и изменением зубцов и сегментов электрокардиограммы.
Ключевые слова: портрет сердца, электрокардиограмма, „КардиоВизор“, взаимосвязь, сегментация.
Патологии сердечно-сосудистой системы необходимо выявлять на ранних стадиях, поскольку, по данным „Российского статистического ежегодника“, смертность от таких заболеваний составляет 57,6 % [1]. Одним из методов ранней диагностики является дисперсионное картирование биопотенциалов сердца, которое реализуется с помощью прибора „КардиоВизор-06С“. В основе его работы заложен принцип анализа низкоамплитудных дисперсионных изменений электрокардиограммы (ЭКГ) с формированием визуального портрета сердца [2, 3]. Дисперсионные характеристики при возникновении патологии миокарда начинают изменяться раньше, чем зубцы ЭКГ. Поэтому по окраске участков портрета сердца можно судить о локализации и степени тяжести изменений [4].
Целью настоящей статьи является выявление зависимости между элементами ЭКГ и окраской участков портрета сердца, что позволит повысить точность диагноза и помочь врачу при интерпретации окраски портрета сердца.
При проведении обследований врач с помощью аппарата „КардиоВизор-06С“ визуально оценивает площадь, локализацию окрашенных участков, а также интенсивность окраски и на основе своего опыта ставит диагноз, так как не располагает численными характеристиками участков патологии портрета сердца. Это уменьшает объективность при постановке диагноза.
Портрет сердца — это цветное изображение в двух видах: правое предсердие—правый желудочек и левое предсердие—левый желудочек. Каждый участок портрета отражает определенные процессы, происходящие в сердце. Визуальная схема портрета представлена на рис. 1 [4]. Здесь а — схема правого, б — схема левого портрета; В — вертикальная ось, П — продольная ось сердца, 1 — верхняя полая вена, 2 — аорта, 3 — интегральный индикатор ритма, 4 — индикатор состояния миокарда правого предсердия, 5 — индикатор аномалий интервала P—Q, 6 — индикатор стабильности АВ-проведения, 7 — интегральный индикатор состояния двух предсердий (общие свойства, обусловленные общим источником возбуждения), 8 — индикатор завершающей фазы деполяризации правого желудочка (проекция в области межжелудочковой перегородки), 9 — индикатор длительности реполяризации желудочков (коррелирует с Q—T), 10 — индикатор состояния миокарда правого желудочка, 11 — индикатор длительности деполяризации желудочков (длительность QRS), 12 — индикатор состояния миокарда левого предсердия, 13 — индикатор завершающей фазы деполяризации левого желудочка, 14 — индикатор состояния миокарда левого желудочка, 15 — индикатор завершающей фазы деполяризации правого желудочка (проекция на заднюю стенку).
Выраженность изменений состояния сердца определяется по изменению цвета участков сердца, которые в норме имеют ровный зеленый цвет. При различных отклонениях от нормы цвет в области изменений меняется до желтого или красного. Чем больше площадь, окрашенная красным цветом, тем выше степень отклонения от нормы [5].
ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 2

Исследование корреляции окраски участков портрета сердца с параметрами ЭКГ

65

Для выявления участков патологии сравнивается эталонный портрет сердца здорового человека, имеющий ровную зеленую окраску (рис. 2, а — правый, б — левый), и соответствующая ему эталонная ЭКГ (рис. 3) с портретом сердца и ЭКГ пациента.

1 22

12

3

4 5

7 65

7

9

9

8 14

13

10 15

11 11

Рис. 1 а) б)

2 3
7 4 56
8
9 10

2

12

9 14

7 5

15 А, мВ

11
Рис. 2 QRS Комплекс

13 11

Т РР

P—Q Q

Интервал

S Q—T

1 Интервал

01

t, мс

Рис. 3
Алгоритм выявления участков патологии 1. Эталонный портрет сердца и портрет сердца пациента раскладываются на три состав-
ляющие цвета: Ra ,Ga , Ba и Rb , Gb , Bb соответственно.

ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 2

66 С. С. Садыков, А. С. Белякова, О. И. Евстигнеева, С. А. Жолобов
2. Сравнение портретов осуществляется с учетом минимального Tmin и максимального Tmax значений порога путем анализа каждой из трех составляющих цветов R, G, B для левого и правого портрета сердца [6]. Точки портрета сердца, принадлежащие патологическим участкам, выявляются по следующему выражению:

pRi, j

=

⎪⎧255 ⎨



⎩⎪255

aRij − bRij

,

если

Tmin

<

aRij − bRij

< Tmax ,

pGi, j

=

⎪⎧255 − ⎨

aGij

− bGij

⎩⎪255

,

если

Tmin <

aGij − bGij

< Tmax ,

(1)

pBi, j

=

⎪⎧255 ⎨⎪⎩255



aBij − bBij

,

если

Tmin

<

aBij − bBij

< Tmax ,

где aRij , aGij , aBij — составляющие R, G, B цвета пиксела эталонного портрета; bRij ,bGij , bBij —
составляющие R, G, B цвета пиксела портрета пациента; pRij , pGij , pBij — составляющие R, G,
B цвета пиксела результирующего разностного портрета. 3. Сравнение эталонной ЭКГ и ЭКГ пациента: а) фильтрация ЭКГ: результирующая кривая формируется из точек ki−g < ki < ki+g , ко-
торые в своей окрестности имеют восходящую динамику (для левой окрестности) и нисходящую (для правой) или нисходящую (для левой) и восходящую (для правой), также учитывается разность соседних точек в окрестности больше g ;
б) выделение составляющих ЭКГ осуществляется путем поиска локальных максимума и минимума на определенном участке ЭКГ.
Первым на ЭКГ выделяется зубец R , так как он характеризуется большой разницей значений соседних точек. После его определения вычисляются зубцы Q и S , так как они яв-
ляются точками определения начала и окончания зубца R . Для определения составляющих P и T выявляются локальные максимум и минимум на отрезках от начала участка до начала зубца Q и от S до конца участка — для составляющих P и T соответственно. Затем на ус-
тановленной окрестности для найденных точек вычисляются значения амплитуды и продолжительности элементов ЭКГ;
в) по вычисленным характеристикам эталонная ЭКГ сравнивается с ЭКГ пациента. Определяется разница амплитуд зубцов A и продолжительностей сегментовY :

Ai

=

⎧⎪ ⎨

Аbi

⎩⎪0



Аai

,

если

Аbi − Аai

> d Ai ,

Yi

=

⎧⎪ ⎨

Ybi

⎩⎪0

− Yai

, если

Ybi − Yai

> dYi ,

(2)

где i = Pj , Q j , R j , S j , T j ,QRSi , ST , j = 1,..., N , N — число кардиоциклов на ЭКГ,
d Ai = Aˆi ⋅ 20 % — порог сравнения амплитуды зубцов, Aˆi — значение нормы амплитуды для зубца i, dYi =Yˆi ⋅ 20 % — порог сравнения продолжительности зубцов, Yˆi — значение нормы продолжительности для зубца i.

ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 2

Исследование корреляции окраски участков портрета сердца с параметрами ЭКГ

67

4. Формирование базы данных результатов обследований и накопление статистической информации о соответствии изменений участков ЭКГ и портрета сердца [7].
Исследования проводились в кардиологическом отделении больницы г. Мурома Владимирской области. Рассмотрим портрет сердца пациента (рис. 4, а — правый, б — левый). Чем интенсивнее окрашен участок, тем значительней патология.
а) б)

12

2

3 7
4 6
5 8
9 10

12

9 14

7 13 5

15

15 11

11

Рис. 4
Эталонный портрет и портрет сердца раскладываются на составляющие R, G и B. Согласно (1) определяются участки, имеющие отклонения (рис. 5, а — правый, б — левый портрет).
а) б)

12 3
4 56

7 8

9 10

15

2

12

9 14

11 Рис. 5

11

7 13
5
15

ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 2

68 С. С. Садыков, А. С. Белякова, О. И. Евстигнеева, С. А. Жолобов Эталонная ЭКГ (рис. 6) сравнивается с ЭКГ пациента (рис. 7) по характеристикам, рас-
считанным по соотношениям (2). В результате определяются зубцы, имеющие отклонение от нормы.
А, мВ 400
300
200
100
0
–100

0 400 800 1200 1600 2000 2400 t, мВ Рис. 6
А, мВ 500

400

300 200 100

0

–100 0 400 800 1200 1600 2000 2400 t, мВ Рис. 7

Для выявления взаимосвязи между изменениями ЭКГ и окраской портрета сердца были проанализированы результаты обследований 110 пациентов. Результаты представлены в таблице.

Элемент

Номер участка

ЭКГ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

P 0 5 31 92 76 25 54 54 91 65 76 53 38 63 13

Q 0 2 21 68 51 19 31 42 68 68 61 38 38 68 6

R 0 3 22 63 55 17 41 49 73 68 62 38 45 61 17

S 0 4 21 63 54 19 38 45 72 67 59 38 46 60 13

T 0 5 20 61 59 21 38 47 73 69 58 41 49 67 25

QRS 0 3 22 63 54 17 40 46 73 66 60 38 44 63 12

ST 0 4 19 59 56 17 38 44 73 68 58 40 48 63 14

Анализ таблицы позволяет прийти к следующим выводам. 1. Отклонения зубца амплитуды P с большей степенью коррелируют с изменениями цвета участков 4, 5, 9, 11. 2. Отклонения амплитуды зубца Q взаимосвязаны с изменениями цвета участков 4, 9, 10, 11. 3. Отклонения амплитуд зубцов R и S коррелируют с изменениями на участках 9 и 10, а зубца Т — с 4, 9, 10, 14. 4. Комплекс QRS коррелируют с участками 4, 5, 8, 9, 11. 5. Сегмент ST определяет цвет участков 4, 5, 8, 9, 10, 11, 14. 6. Зависимость цвета участков 3, 6, 15 от отклонений зубцов является слабовыраженной. 7. В формировании цвета участка 7 задействованы все элементы ЭКГ.

ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 2

Исследование корреляции окраски участков портрета сердца с параметрами ЭКГ

69

8. Зависимость изменения окраски участков 1 и 2 от изменения каких-либо зубцов ЭКГ не была выявлена. Это обусловлено малым различием окраски этих участков у различных портретов вне зависимости от степени патологии остальных участков. Следовательно, участки 1 и 2 малоинформативны при интерпретации портрета сердца.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Российский статистический ежегодник 2010: Сб. статей. М.: Росстат, 2010. 789 с.

2. Рябыкина Г. В., Сула Ф. С. Использование прибора КардиоВизор-06С для скрининговых обследований: Пособие для врачей. М., 2004. 34 с.

3. Программное обеспечение для скрининговых исследований сердца КардиоВизор-06С: Руководство пользователя. Медицинские компьютерные системы, 2006. 80 с.

4. Евстигнеева О. И., Сафиулова И. А. Опыт использования дисперсионного картирования ЭКГ с помощью прибора „КардиоВизор-06С“ в амбулаторных условиях // Терапевтический архив. 2011. № 1. С. 29—32.

5. Иванов Г. Г., Сула А. С. Дисперсионное ЭКГ картирование: теоретические основы и клиническая практика. М.: Техносфера, 2009. 190 с.

6. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В. А. Сойфера. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 784 с.

7. Садыков С. С. Белякова А. С. Система поддержки принятия решений при диагностике и оценке состояния сердечно-сосудистой системы // Интеллектуальные системы: Тр. 9-го Междунар. симп. / Под ред. К. А. Пупкова. М.: РУСАКИ, 2010. С. 488—490.

Султан Сидыкович Садыков Анна Сергеевна Белякова Ольга Ивановна Евстигнеева Сергей Александрович Жолобов

Сведения об авторах — д-р техн. наук, профессор; Муромский институт Владимирского госу-
дарственного университета им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, кафедра информационных систем; E-mail: sadykovss@yandex.ru — аспирант; Муромский институт Владимирского государственного университета им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, кафедра информационных систем; E-mail: asbelyakova@rambler.ru — Городская больница, отделение функциональной диагностики, Муром; врач функциональной диагностики — студент; Муромский институт Владимирского государственного университета им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, кафедра информационных систем; E-mail: sergey@f5f5.ru

Рекомендована Юго-Западным государственным университетом

Поступила в редакцию 24.10.11 г.

ИЗВ. ВУЗОВ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2012. Т. 55, № 2