Porovnání tří metod měření QT intervalu

Transkript

1 Porovnání tří metod měření QT intervalu Ing. Dina Kičmerová Prof. Ing. Ivo Provazník Ph.D. Ústav biomedicínského inženýrství Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Vysoké učení technické v Brně Článek se věnuje popisu třech metod měření QT intervalu EKG signálu a jejich porovnání. Dvě metody jsou založené na spojité vlnkové transformaci a třetí metoda na porovnávání šablony. Metody byly testovány na 12 nasnímaných a digitalizovaných signálech zdravých dobrovolníků. Výsledky prokázaly podobnou efektivitu testovaných metod. Obsah: 1. Úvod 2. Měření QT intervalu 3. Závěr 4. Literatura Úvod QT interval (Obrázek 1.1) je úsek EKG signálu ohraničený začátkem QRS komplexu a koncem T vlny. Reprezentuje periodu mezi začátkem komorové depolarizace a koncem repolarizace komor v srdečním cyklu. QT interval může pomoci hodnotit kardiovaskulární zdravotní stav pacientů a detekovat potenciální abnormality. Jeho hodnota je také dobrým indikátorem syndromu dlouhého QT intervalu. U zdravých dospělých osob se pohybuje v intervalu 0.33 až 0.44 sekund. QT interval převyšující 0.44 sekund je ukazatelem myokardiální elektrické nestability. Takové prodloužení QT intervalu může být spojeno s možným vznikem komorových arytmií, synkop a náhlou smrtí. Měření konce T vlny je však často velmi subjektivní a jeho verifikace je tudíž obtížná. Za prvé, je zde podstatná nepřesnost v definici konce T vlny, protože chybí kompletní porozumění repolarizačnímu procesu a jeho projekci na povrch těla. Konec T vlny nemusí být rozpoznatelný díky chybějícímu inflexnímu bodu, nedostatečné změně strmosti křivky nebo dalším spolehlivě detekovatelným bodům. Za druhé, významná odchylka začátku QRS komplexu a konce T vlny mezi svody EKG poskytuje různé hodnoty QT intervalu v závislosti na vybraném svodu při měření. EKG signál může být označen experty a manuálně zkontrolován, což je nepřijatelné pro dlouhodobé studie. Bylo publikováno mnoho metod měření QT intervalu [3-5, 7-9], obvykle jsou ale použity výsledky více metod a více svodů pro verifikaci. Článek prezentuje dvě metody založené na spojité vlnkové transformaci a třetí metodu na porovnávání šablony. 6-1

2 Obrázek 1.1: Definice QT intervalu ve schematickém průběhu EKG signálu Měření QT intervalu V první metodě [2] je vstupní EKG signál transformován spojitou vlnkovou transformací (CWT) definovanou vztahem:, (2.1) kde a je dilatační faktor a b je časový posun. Dilatace mateřské vlnky prakticky znamená její roztažení nebo smrštění a tím i její délku a přeneseně tak i nepřímo úměrně šířku pásma. Roztažením je vybíraný časový úsek signálu delší. Smrštění představuje opačnou analogii. Takto vzniklé časově měřítkové spektrum nám umožňuje měřit časově-frekvenční změny ve spektrálních komponentech. Interpretace časového a frekvenčního rozlišení u CWT je následující: CWT představuje časově-měřítkový rozklad realizovaný korelací signálu f(t) s bázovými funkcemi odvozenými z mateřské vlnky ψ(t). Jako mateřská vlnka ψ byla pro detekci QRS komplexu experimentálně zvolena vlnka typu Coiflet. Měřítko bylo zvoleno v intervalu <1; 32>. 6-2

3 Obrázek 2.1: Spojitá vlnková transformace EKG: (a) EKG průběh, (b) CWT s vlnkou typu Coiflet, (c) konturový obrazec. 2D normalizovaný obraz CWT abs (a,b) (obrázek 2.1 (b)) může být zjednodušen pro další zpracování řezem v rovině z pro zvolenou hodnotu L <0; 1>. Čímž vznikne konturový obrazec C L (obrázek 2.1 (c)) definovaný jako:, (2.2) kde e je malé číslo. V dalším kroku uvažujeme jen tu část kontury, která je nejblíže nejvyšším frekvencím (obalovou křivku řezu). Taková kontura je nazývána konturovou obálkou EC:, (2.3) pro všechny b. A je diskrétní množina měřítek. Konturová obálka EC je 1D funkce, která je dále zpracovávaná klasickými algoritmy pracujícími v časové oblasti. EC je použita pro detekci Q a R vlny a konec T vlny je detekován jako lokální extrém v EKG signálu 6-3

4 transformovaném pouze jedním experimentálně zvoleným měřítkem 20 a vlnkou typu mexický klobouk. V druhé metodě [4] operátor definuje šablonu QT intervalu výběrem začátku QRS komplexu a konce T vlny v jednom srdečním cyklu (obrázek 2.2 (a)). Algoritmus poté hledá QT interval ve všech dalších cyklech na základě určení, jak moc musí být úsek natažen nebo zkrácen v čase, aby odpovídal šabloně (obrázek 2.2 (b)). Tímto způsobem jsou změny v QT intervalu stanoveny použitím celé T vlny. Obrázek 2.2: (a) Výběr hranic šablony operátorem, (b) porovnávání vybraných šablon. R vlna je detekována automaticky algoritmem první vlnkové metody. Pro porovnávání šablony a dalších cyklů, algoritmus ignoruje současný QRS komplex a používá pouze ST segment a T vlnu. Pro porovnávání šablony a cyklů byly amplitudy normalizovány. Jestliže operátor definuje konec T vlny šablony před nebo za správným koncem T vlny, všechny vypočtené QT intervaly budou zkresleny proporčně níže nebo výše, ale jejich variabilita cyklus za cyklem bude relativně nedotčena. Třetí metoda kterou prezentujeme používá prahovaný obrázek I z z CWT (obrázek 2.3) a vlnku typu mexický klobouk. Hodnoty CWT koeficientů jsou prahovány přes nulový práh:. (2.4) Poté je proveden řez prahovaným obrazem CWT (obrázek 2.4) pro konkrétní měřítko a hrany určují hranice jednotlivých vln (obrázek 2.5). Hodnota měřítka pro T vlnu byla 25, pro QRS komplex 17 a pro P vlnu

5 Obrázek 2.3: (a) EKG signál, (b) spojitá vlnková transformace EKG signálu vlnkou typu mexický klobouk Obrázek 2.4: Prahovaný obraz CWT s vlnkou typu mexický klobouk a jeho korespondence s jednotlivými vlnami EKG signálu ve třech různých řezech. Modrá křivka koresponduje s hranicemi T vlny, červená s QRS komplexem a zelená s P vlnou). 6-5

6 Obrázek 2.5: Detekční hranice prahovaného CWT obrazu pro vlnku typu mexický klobouk (hranice P, QRS a T vlny). Závěr Všechny tři popsané metody byly implementovány v prostředí MATLAB s použitím standardní knihovny funkcí Wavelet Toolbox. Metody byly testovány na 12 signálech zdravých dobrovolníků s následujícím nastavením (vzorkovací frekvence 500 Hz, byl použit 16-ti bitový AD převodník, poloha pacienta: 5 minut vleže na zádech, 15 minut v 75 stupňovém naklonění, 5 minut vleže, řízené dýchání 6 dechů za minutu - 0,1 Hz). Porovnávané metody vykazují srovnatelnou schopnost detekce hranic vln a měření QT intervalu. Liší se od sebe pouze korigovatelným stálým rozdílem ve výsledných hodnotách šířky QT intervalu, jak je dokumentováno na třech signálech na obrázcích 3.1, 3.2 a 3.3. Obrázek 3.1: Porovnání QT intervalů pro první signál (modrá křivka - CWT metoda 1, zelená křivka - CWT metoda 2, červená křivka šablonová metoda). 6-6

7 Obrázek 3.2: Porovnání QT intervalů pro druhý signál (modrá křivka - CWT metoda 1, zelená křivka - CWT metoda 2, červená křivka šablonová metoda). Obrázek 3.3: Porovnání QT intervalů pro třetí signál, zde je patrné, že šablonová metoda má větší rozptyl (modrá křivka - CWT metoda 1, zelená křivka - CWT metoda 2, červená křivka šablonová metoda). Horní signál (modrá křivka) je zpracován prvním vlnkovým algoritmem, prostřední signál (zelená křivka) je zpracován druhým vlnkovým algoritmem a spodní signál (červená křivka) šablonovou metodou. Všechny tři metody vykazují podobný průběh, ale u první vlnkové 6-7

8 metody je o 15 ms delší QT interval než u druhé vlnkové metody, a nejkratší interval je u šablonové metody. Průběh šablonové metody je však méně hladký a má vyšší rozptyl u méně kvalitních signálů (obrázek 3.3). Ale na rozdíl od vlnkových algoritmů nemá sklony k velkým únikům hodnot. Vlnková metoda je plně automatická, zatímco šablonová metoda vyžaduje vstup operátora. Literatura [1] STRANG G., NGUYEN T. Wavelets and filter banks. Wellesley-Cambridge Press, USA, [2] KIČMEROVÁ D. Detection and classification of ECG signals in time-frequency domain, Diploma Thesis, Brno University of Technology, [3] SAHAMBI J. S., TANDON S. N., BHATT R. K. P. Using wavelet transforms for ECG characterization. IEEE Engineering in Medicine and Biology, 1997, pp [4] DAY C. P., MCCOMB J. M., CAMPBELL R. W. F. QT dispersion: an indication of arrhythmia risk in patients with long QT intervals. British Heart Journal. 1990, vol. 63, pp [5] CUIWEI L., CHONGXUN Z., CHANGFENG T. Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms. IEEE Transaction on Biomedical Engineering, 1995, vol. 42, pp [6] KOHLER B., HENNIG C., ORGLMEISTER R. The principles of software QRS detection. IEEE Eng. Med. Biol. Mag., 2002, pp [7] LAGUNA P., JANĂ R., CAMINAL P. Automatic Detection of Wave Boundaries in Multilead ECG Signals: Validation with the CSE Database. Computers and Biomedical Research, 1994, 27: [8] KAUTZNER J., QT Interval Measurements. Cardiac Electrophysiology Review, Springer, vol. 6, n. 3, September 2002, pp (5). [9] SCHREIER, G., HAYN, D., LOBODZINSKI, S. Development of a new QT algorithm with heterogeneous ECG databases. Journal of Electrocardiology 2003, vol. 36, pp V článku jsou uvedeny poznatky, které byly získány při řešení grantu GAČR 102/04/0472, 305/04/1385 a výzkumného záměru MSM