5. PŘEDNÁŠKA 21. března Signály srdce I

Podobné dokumenty
6. PŘEDNÁŠKA 29. března 2018

diogram III. II. Úvod: Elektrokardiografie elektrod) potenciálu mezi danou a svorkou Amplituda [mv] < 0,25 0,8 1,2 < 0,5 Elektrická

Krevní tlak/blood Pressure EKG/ECG

Základy EKG. Alena Volčíková Interní kardiologická klinika FN Brno Koronární jednotka

Schémata a animace zpracovalo Servisní středisko pro e-learning na MU

Snímání a hodnocení EKG aktivity u člověka

ELEKTROKARDIOGRAFIE. ELEKTROKARDIOGRAFIE = metoda umožňující registraci elektrických změn vznikajících činností srdce z povrchu těla.

MUDr. Jozef Jakabčin, Ph.D.

Snímání a hodnocení EKG aktivity u člověka

EKG VYŠETŘENÍ. Ústav patologické fyziologie

& Systematika arytmií

Elektrokardiografie. X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů

& Systematika arytmií

Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram

Ralph Haberl. EKG do kapsy. Překlad 4. vydání

Jméno Datum Skupina EKG. Jak můžete zjistit z 12 svodového EKG záznamu, že jste přehodili končetinové svody?

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ DIPLOMOVÁ PRÁCE Bc. Jan Landsinger

Jméno Datum Skupina EKG

PŘEDZPRACOVÁNÍ EKG SIGNÁLU PRO DETEKCI VÝZNAMNÝCH BODŮ

Elektrokardiografie. X31LET Lékařská technika Jan Havlík Katedra teorie obvodů

Tento výukový materiál vznikl za přispění Evropské unie, státního rozpočtu ČR a Středočeského kraje

VYUŽITÍ PROSTŘEDÍ LABVIEW PRO ANALÝZU BIOSIGNÁLŮ

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák

Oběhová soustava - cirkulace krve v uzavřeném oběhu cév - pohyb krve zajišťuje srdce

ODSTRAŇOVANÍ KOLÍSÁNÍ IZOLINIE V EKG POMOCÍ EMPIRICKÉ MODÁLNÍ DEKOMPOZICE

FYZIOLOGIE SRDCE A KREVNÍHO OBĚHU

Ralph Haberl. EKG do kapsy. Překlad 4. vydání

Bioelektromagnetismus. Zdeněk Tošner

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Fetální oběh FYZIOLOGIE OBĚHU KRVE A LYMFY

Záznam elektrokardiogramu a zátěžové EKG

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

Vztah výpočetní techniky a biomedicíny

Popis anatomie srdce: (skot, člověk) Srdeční cyklus. Proudění krve, činnost chlopní. Demonstrace srdce skotu

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

POTLAČENÍ RUŠENÍ V ELEKTROKARDIOGRAMECH

Biofyzikální laboratorní úlohy ve výuce budoucích učitelů fyziky

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Rekurentní filtry. Matlab

DETEKTOR QRS KOMPLEXU QRS COMPLEX DETECTOR

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

PATOFYZIOLOGIE projevů ZÁTĚŽE MYOKARDU na EKG. MUDr.Ondřej VESELÝ Ústav patologické fyziologie LF UP Olomouc

Lekce z EKG podpůrný e-learningový materiál k přednáškám

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

MĚŘENÍ BIOPOTENCIÁLŮ

SRDEČNÍ CYKLUS systola diastola izovolumická kontrakce ejekce

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Věnčité tepny Srdeční žíly Lymfatika Sympatikus Parasympatikus (X) Převodní systém, pacemaker Perikard, projekce

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Základ pro poskytování ošetřovatelské péče. Vyšetřovací metody - elektrografické metody

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

HODNOCENÍ PARAMETRŮ SIGNÁLU EKG PŘI ZÁTĚŽOVÉM VYŠETŘENÍ KONÍ

Popis EKG. Flu?er síní - akce je často pravidelná a je nález pravidelných jasných fluxerových síňových vlnek.

Středoškolská technika 2019

PEDIATRICKÉ EKG ZÁTĚŽOVÁ ELEKTROKARDIOGRAFIE

JEDNODUCHÝ VLNKOVÝ FILTR EKG SIGNÁLŮ

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKACNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ

polyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC) A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

& Systematika arytmií

Morfologie. realista. trochu komplikovanější, než se zdá.

ZEVNÍ TVAR SRDCE NAD BRÁNICÍ, V DOLNÍM STŘEDNÍM MEDIASTINU 2/3 VLEVO, 1/3 VPRAVO TVAR KUŽELU

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Bakalářská práce Analýza EKG signálu

& Systematika arytmií

10. PŘEDNÁŠKA 27. dubna 2017 Artefakty v EEG Abnormální EEG abnormality základní aktivity paroxysmální abnormality epileptiformní interiktální

OBSAH PŘEDNÁŠKY. Historie. Teorie. Praxe. Willem Einthoven ( ), EKG: 1903, Nobelovka: Princip EKG EKG přístroj

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

MĚŘENÍ PARAMETRŮ KARDIOVASKULÁRNÍHO SYSTÉMU

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

Mechanismy bradykardií

EKG PRO SESTRY. Eliška Sovová a kol. Motto: Nejhorší je promeškat čas, kdy se můžete bez obav zeptat PROČ GRADA PUBLISHING

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY. Generátor rušení signálu EKG THE ECG SIGNAL NOISE GENERATOR

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů

EKG se čte snadno, nebo ne?

HOVÁ SOUSTAVA. Oběhová soustava. Srdce a cévy, srdeční činnost. srdce. tepny arterie žíly veny vlásečnice - kapiláry kapaliny krev míza tkáňový mok

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

DETEKTOR QRS KOMPLEXU V EKG SIGNÁLECH

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie

Stimulace srdečního svalu. Doc.RNDr.Roman Kubínek, CSc. Předmět: lékařská přístrojov technika

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

VLNKOVÝ WIENEROVSKÝ FILTR EKG SIGNÁLŮ

r Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F.

MĚŘENÍ ÚHLOVÝCH KMITŮ ZA ROTACE

Srdce a krevní cévy. Heart and blood vessels

Kardiovaskulární soustava SRDCE

Katedra biomedicínské techniky

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra kybernetiky. BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Automatické zpracování a vyhodnocení EKG signálu

z p r a c o v a l a : M g r. E v a S t r n a d o v á

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ DETEKCE P VLNY V EKG SIGNÁLECH DIPLOMOVÁ PRÁCE

Transkript:

5. PŘEDNÁŠKA 21. března 2019 Signály srdce I Převodní systém srdeční 12ti svodový EKG systém Vznik EKG křivky Analýza EKG v časové oblasti Elektrická osa srdeční Rušení a filtrace EKG signálu

SRDCE Vena cava superior arcus aortae truncus pulmonalis plicní chlopeň aortická chlopeň pravá předsíň AV chlopeň pravá komora levá předsíň AV chlopeň levá komora endokard Vena cava inferior septum myokard perikard

KREVNÍ OBĚH

PŘEVODNÍ SYSTÉM SRDEČNÍ 1. SA uzel 3. Hisův svazek 2. AV uzel 4. Purkyňova vlákna

ŠÍŘENÍ DEPOLARIZACE

EKG geneze vzniku 0.12-0.2 s approx. 0.44 s ECG PR QT Superior vena cava Aortic artery SA SA node Pulmonary veins Pulmonary artery AV node Left atrium Atria AV Atrial muscle Specialized conducting tissue Mitral valve Interventricular septum Purkinje Ventricle Tricuspid valve Ventricluar muscle Inferior vena cava Purkinje fibers Descending aorta

EKG geneze vzniku

EKG geneze vzniku

EKG svodové systémy Willem Einthoven ( 22.V.1860-29.IX.1927) 1924 Nobelova cena za vynález elektrokardiografu

EKG svody Einthovenovy bipolární končetinové svody

EKG svody Hrudní unipolární Wilsonovy svody

EKG svody Goldbergerovy zesílené svody

EKG svodové systémy STANDARDNÍ 12 SVODOVÝ SYSTÉM končetinové svody I, II, III Wilsonovy svody V1, V2, V3, V4, V5, V6 Goldbergerovy (zesílené) svody avl, avr, avf

VEKTOR DEPOLARIZACE Směr elektrického vektoru při částečné depolarizaci Znázornění vektoru

EKG SVODY Vzájemné úhlové poměry různých svodových systémů Cabrerův kruh

Depolarizace síní

Depolarizace septa

Vrcholná depolarizace

Depolarizace levé komory

Pozdní depolarizace levé komory

Depolarizace komor

Repolarizace komor

Repolarizace komor

EKG křivka R Depolarizace síní P T Q S Depolarizace komor Repolarizace komor

Analýza EKG v časové oblasti Na EKG se hodnotí: srdeční frekvence pravidelnost srdeční akce směr elektrické osy srdeční velikost a délka vln P,Q, R, S, T velikost a délka úseků P-Q, Q-R-S, S-T, Q-T Fyziologické EKG ovlivňuje: věk konstituce poloha dýchání fyzická zátěž

Analýza EKG v časové oblasti

ELEKTRICKÁ SRDEČNÍ OSA

ELEKTRICKÁ SRDEČNÍ OSA Normální hodnota je -30 až +105 Posun osy vpravo nad 105 = hypertrofie PK nebo dlouzí a hubení Posun osy vlevo pod -30 = hypertrofie LK nebo obézní Levý sklon elektrické osy srdeční při hypertenzní chorobě

Cabrerův kruh určení sklonu elektrické osy srdeční

Analýza EKG ve frekvenční oblasti

Analýza EKG ve frekvenční oblasti

Analýza EKG ve frekvenční oblasti

Rušení signálu EKG (artefakty) Artefakt jev, který nemá fyziologický původ ve vyšetřovaném orgánu technický (fyzikální) původ biologický původ

Rušení signálu EKG ÚZKOPÁSMOVÉ RUŠENÍ kolísání (drift) základní izoelektrické linie pomalé elektrochemické děje na rozhraní elektroda x pokožka, dýchání pacienta (do 0,8 Hz); pomalé pohyby pacienta (do 1,5 Hz) síťové rušení (50 Hz)

Rušení signálu EKG ŠIROKOPÁSMOVÉ RUŠENÍ myopotenciály kosterní svaly zátěžová EKG víceméně náhodný charakter, většinou nad 35 Hz (do 5 khz) rychlé (skokové) změny izoline špatný kontakt elektrody (kojenci, zvířata) zdola do 15 Hz; impulsní rušení

Rušení signálu EKG

Požadavky na zpracování signálu EKG ZÁSADA!!! ODSTRANIT VEŠKERÉ RUŠENÍ, ALE UŽITEČNÝ SIGNÁL MUSÍ ZŮSTAT NEOVLIVNĚNÝ

Požadavky na zpracování signálu EKG KRITÉRIA VĚRNOSTI (SIGNAL FIDELITY CRITERIA) Recommendation for Standardization and Specifications in Automated Electrocardiography: Bandwidth and Digital Processing. Circulation, roč.81, 1990, č.2, s.730-739.

Požadavky na zpracování signálu EKG pro rutinní vizuální analýzu: Odchylka zaznamenaného výstupu od přesně lineární reprezentace vstupního signálu nesmí překročit 25 μv nebo 5%, je-li signál větší než 0,5 mv. pro morfologickou počítačovou analýzu jsou kritéria přísnější Obecně se za minimální vzorkovací frekvenci považuje 500 Hz (s rovnoměrným vzorkováním) a maximální kvantizační krok 10 μv. KRITÉRIA VĚRNOSTI

Požadavky na zpracování signálu EKG frekvenční oblast: 0,67 Hz až 150 Hz KRITÉRIA VĚRNOSTI 0,67 Hz 1 Hz 30 Hz 150 Hz

Potlačení síťového rušení ZÁSADA!!! FILTRACE AŽ KDYŽ NENÍ MOŽNÉ ŠUM ODSTRANIT NASTAVENÍM PODMÍNEK VYŠETŘENÍ kritéria věrnosti vůbec nepřipouštějí možnost lineární filtrace síťového brumu výrobci v dokumentaci pouze uvádějí, že přístroj filtraci síťového brumu umí, ale nespecifikuje se jak

Potlačení síťového rušení filtry s co nejužším zadržovaným pásmem; spolehlivost a účinnost filtrace nesmí narušit kolísání síťového kmitočtu synchronizace vzorkování se síťovým kmitočtem; neharmonický průběh brumového signálu vyšší harmonické;

Potlačení síťového rušení IIR FILTRY Butterworthovy filtry, Čebyševovy filtry, FIR FILTRY požadavek na velmi úzké zadržované frekvenční pásmo vede k použití filtrů s velkým počtem vzorků impulsových odezev (nad 100 vzorků při f vz = 500 Hz)

Potlačení izoelektrické linie Jednoduchá horní propust 2.řádu [b,a] = butter(2,0.5/(fs/2),'high') ecg lfn 2 1 0-1 -2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Butterworth HP N=2, fm=0.5 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Potlačení izoelektrické linie ecg lfn Nelineární filtr 2 1 0-1 xd=decimate(ecg,round(fs/20),'fir'); -2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 decimace 25x, 10b.median, interpolace 25x lbx=medfilt1(xd,10); lb=interp(lbx,round(fs/20)); z=ecg-lb(1:length(ecg)); -0.5-1 -1.5-2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 2 1 0

Potlačení izoelektrické linie filtry s FIR Hřebenové filtry společné odstranění driftu s brumem >> freqz(0.5* [1 zeros(1,19) -1],1,1000,1000) >> freqz(0.5* [1 zeros(1,9) -1],1,1000,500) >> freqz(0.5* [1 zeros(1,4) -1],1,1000,250) >> freqz(0.5* [1 zeros(1,3) -1],1,1000,200) 0 0-10 -10 Magnitude (db) -20-30 Magnitude (db) -20-30 -40-40 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 100 Normalized Frequency ( rad/sample) -50 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 100 Normalized Frequency ( rad/sample) Phase (degrees) 50 0-50 -100 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Normalized Frequency ( rad/sample) Phase (degrees) 50 0-50 -100 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Normalized Frequency ( rad/sample)

Potlačení izoelektrické linie a) ---> x[n] b) ---> t[n] c) ---> y[n] 1 0.5 0 EKGorig [fs=500 Hz] -0.5 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 1 0.5 0 EKGdec [M=500; fs=1 Hz] EKGint [L=500; fs=500 Hz] -0.5 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 1 EKGorig - EKGint 0.5 0-0.5 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 ---> n

Potlačení izoelektrické linie fs=500 Hz, M = 500 2000 0-2000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 2000 0-2000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 2000 0-2000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Potlačení izoelektrické linie fs=500 Hz, M = 500 1000 0-1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1000 0-1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1000 0-1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Potlačení izoelektrické linie fs=500 Hz, M = 500 1000 0-1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1000 0-1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1000 0-1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Odstranění vyšších frekv. složek Dolnopropustný filtr ecg hfn 2 1 0-1 -2 1 2 3 4 5 6 7 8 Butterworth DP N=8, fm=40 2 1 0-1 -2 1 2 3 4 5 6 7 8

Odstranění vyšších frekv. složek Klouzavé průměry ecg hfn 2 1 0-1 -2 1 2 3 4 5 6 7 8 MA10 2 1 0-1 -2 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

2 0-2 2 1 0-1 2 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 x 10 4 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0-2 2 1 0-1 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 400 500 600 700 800 900

Filtrace IIR filtry off-line filtry s IIR nelineární fázová charakteristika kompenzace pomocí doplňkové filtrace v inverzním čase G(e jωt ) = H(e jωt ).H(e -jωt ) G(e jωt ) = H(e jωt ) 2 arg(g(e jωt )) 0

fs = 100; t = 0:1/fs:1; x = sin(2*pi*t*3)+.25*sin(2*pi*t*40); b = ones(1,10)/10; y = filtfilt(b,1,x); % Nekauzalni filtrace yy = filter(b,1,x); plot(t,x,t,y,'--',t,yy,':') Filtrace IIR filtry off-line 1.5 1 % Normalni filtrace 0.5 0-0.5-1 -1.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1