ХАИ-МЕДИКА
Главная | Новости | Продукция | Версии | Скачать | Публикации | О нас | Контакты EnglishEn

Фетальный кардиограф

В ходе наблюдения за протеканием беременности часто возникает необходимость в регистрации электрокардиограммы плода и в мониторировании его сердечного ритма. Используемые для этого в настоящее время технологии, обеспечивают хорошее качество регистрируемой ЭКГ и высокую достоверность получаемых характеристик сердечного ритма, но требуют наложения одного из ЭКГ-электродов на головку плода, и поэтому могут применяться только в ходе родов. Для раннего же диагноза в течение беременности, обеспечивающего своевременность и эффективность соответствующего врачебного вмешательства, более подходящими являются методики, основанные на использовании ЭКГ-записей плода, снятых с поверхности тела матери.

Хотя первые удачные опыты в этом направлении были проведены уже более сорока лет назад, вплоть до последнего времени не было предложено надежных технологий и недорогой техники, позволяющих получать устойчивые и достоверные результаты. Проблема состоит в том, что регистрируемые на поверхности тела матери сигналы представляют собой смесь материнской ЭКГ (ЭКГМ), значительно более низкой (в 10 - 100 раз) по уровню ЭКГ плода (ЭКГП) и многочисленных возмущений - сетевой помехи, материнской электромиограммы, дыхательной составляющей, электродных артефактов и шумов регистрирующей аппаратуры.

Серьезные перспективы на пути практического решения данной задачи возникли в связи с появлением идеологически совершенно новых подходов, основанных на так называемом "слепом разделении источников" - BSS (Blind Source Separation) или ICA (Independent Component Analysis) [1-6]. Их суть, применительно к выделению ЭКГП, заключается в следующем.

В соответствии с векторной моделью биоэлектрическая активность сердца на некотором удалении от него может быть в первом приближении представлена как поле трехмерного диполя с фиксированным пространственным положением и изменяющимися во времени амплитудой и ориентацией. Это означает, что сигнал ЭКГМ, измеренный в любой точке на теле матери, может быть представлен как линейная суперпозиция трех ортогональных сигналов - подпространство источников ЭКГМ. Аналогичным образом можно определить подпространство источников ЭКГП.

Таким образом, для любого момента времени вектор источников сигнала можно определить как

s(t) = [ s1(t), s2(t) ... sq(t)]
где , si(t), i = 1,2, .. .,q - ЭКГ-источники.    ( 1 )

Наблюдение этих сигналов на поверхности тела матери производится с использованием набора пространственно разнесенных приемников, при этом результатами измерения являются разности потенциалов между парами электродов, расположенными на поверхности тела. Для p таких пар (p - ЭКГ-отведений) можно записать вектор наблюдения

x(t) = [ x1(t), x2(t), ... xp(t) ]    ( 2 )

Для низкочастотных сигналов тело является абсолютно проводящей и линейной средой с практически бесконечной скоростью распространения электрического сигнала. В результате, наблюдаемое в каждой точке поверхности тела колебание может быть представлено как линейная комбинация сигналов сердечных источников и аддитивной помехи

x1(t) = m11 s1(t) + m1q sq(t) + n1(t)
.     .     .     .
xp(t) = mp1 s1(t) + mpq sq(t) + np(t)    ( 3 )

или, в матричной форме

X(t) = M S(t) + N(t)    ( 4 )

В этих выражениях точно известным является только вектор наблюдения X(t). Матрица M, содержащая коэффициенты mij , с которыми сигнал каждого из источников входит в вектор наблюдения, называется смешивающей матрицей. Величины коэффициентов матрицы M неизвестны, поскольку неизвестна модель распространения сигнала от источников к приемникам. Неизвестен также вид сигналов отдельных источников si(t), поскольку они не могут наблюдаться непосредственно, и доступны нам лишь в виде смеси.

Все что мы можем предположить, так это то, что сигналы источников, по причине физической независимости определяющих их биоэлектрических явлений, статистически независимы. По тем же соображениям шумовые компоненты nj(t), также можно считать статистически независимыми в разных каналах, а также независимыми от источников сигналов.

Перед нами стоит задача - выделить сигналы отдельных источников si(t), из наблюдаемой смеси x(t) = [ x1(t), x2(t), ... xp(t) ]

Решение задачи состоит в нахождении разделяющей матрицы W с коэффициентами wji такими, что

s1(t) = w11 x1(t) + w12 x2(t) .... + w1pxp(t)
s2(t) = w21 x1(t) + w22 x2(t) .... + w2p xp(t)     ( 5 ),
.     .     .     .     .
sq(t) = wq1 x1(t) + wq2 x2(t).... + wqp xp(t)

Эта матрица является обратной смешивающей матрице M, и если мы знаем коэффициенты mij определить значения wji математически не представляет труда. Проблема состоит в том, что, что нам они неизвестны, поэтому, по наблюдаемым измерениям X(t) нам необходимо совместно определить смешивающую матрицу M и сигналы источников S(t).

Сформулированная таким образом задача называется задачей "слепого разделения источников". Под формулировкой "слепое" в данном случае понимается тот факт, что о характере разделяемых источников, свойствах излучаемых ими сигналов и условиях смешивания сигналов источников имеется минимальное количество информации. Эта минимальная информация обычно состоит в предположении о статистической независимости источников сигналов, постоянстве коэффициентов смешивающей матрицы M на интервале наблюдения, и о том, что плотности вероятности распределения амплитуд источников описываются определенным классом вероятностных распределений.

Использование технологии BSS позволило получить очень хорошие результаты по выделению ЭКГП, однако большинство проводимых работ в конечном итоге оставались на уровне, хотя и удачных, но все же - экспериментов. Разработчики и производители медицинской техники до последнего времени не использовали этих методов в выпускаемой ими продукции.

Около двух лет назад, на выставке MEDICA 2002 (Дюссельдорф, 20-23 ноября 2002 г.) была анонсирована новейшая разработка крупнейшей в Европе научно-технологической организации Qinetiq - полностью работоспособный прототип неинвазивного фетального кардиографа с системой обработки регистрируемых данных. В течение двух лет система испытывалась в госпиталях Queen Charlotte's, Chelsea, Guy's и St. Thomas Лондона и с ее использованием было проведено более 800 успешных регистраций ЭКГП, в том числе двойни и даже тройни.

В связи с серьезными коммерческими перспективами разработки по результатам выставки MEDICA 2002 между фирмой Qinetiq и европейским лидером по разработке и производству фетальных мониторов - фирмой Royal Philips Electronics было подписано соглашение о совместной разработке технологий в этой области с целью их коммерческого использования. Этим, в частности, можно объяснить тот факт, что информация о деталях используемых подходов строго ограничена. Однако на основе разрозненных сведений из различных источников можно с большой долей уверенности судить о том, что в данном случае также используются технологии BSS.

рисунок 1 Научно-исследовательским центром радиоэлектронной медицинской техники и технологий "ХАИ МЕДИКА", который является разработчиком широко известных в Украине компьютерных кардиографических систем CardioLab и CardioSens, в течение нескольких лет велись работы по выделению ЭКГП из электрокардиограммы, снимаемой с поверхности тела матери. Исследования проводились с использованием аппаратуры и программных средств электрокардио-графической системы CardioLab+, а также портативных электрокардиографов Cardio CE+ на основе карманных компьютеров (PDA) HP iPAQ 22хх и 39хх - Рис.1

Конечной целью проводимых исследований являлось создание методик регистрации и анализа ЭКГП по сигналам, снимаемым с поверхности тела матери, аппаратуры для регистрации ЭКГ-сигналов с достаточным для выделения ЭКГП разрешением, а также программного обеспечения, обеспечивающего устойчивое выделение ЭКГП из регистрируемых сигналов, а также анализ формы pQRST-комплекса и параметров сердечного ритма плода.

Примеры полученных результатов по выделению ЭКГП и анализу морфологии QRS-комплекса ЭКГП иллюстрируются Рис. 2а - Рис. 2в.

 рисунок 2а,2б,2в

а. Фрагмент ЭКГ пациентки М (40 недель), зарегистрированной в абдоминальных отведениях; б. Фрагмент выделенной ЭКГП; в. Усредненный комплекс ЭКГП, сформированный по выделенному сигналу.

Литература:

  1. P. Comon. Independent Component Analysis, a new concept?. Signal Processing, Vol. 36, No 3, pp. 287-314, April 1994.
  2. L. D. Lathauwer, D. Callaerts, B. D. Moor and J. Vandewalle, Fetal Electrocardiogram Extraction by Source Subspace Separation", Proceedings IEEE/ATHOS Signal Processing Conference on Higher-Order Statistics, Spain, June 1995, pp. 134-138.
  3. E. Bacharakis, A. K. Nandi and V. Zarzoso, Foetal ECG Extraction Using Blind Source Separation Methods", in: Proc. EUSIPCO'96, Trieste, Italy, September 10-13, 1996, pp. 395-398.
  4. V. Zarzoso, A. K. Nandi and E. Bacharakis, Maternal and Foetal ECG Separation Using Blind Source Separation Methods", IMA Journal of Mathematics Applied inMedicine & Biology, Vol. 14, No. 3, 1997, pp. 207-225.
  5. V. Zarzoso and A. K. Nandi, Non-Invasive Fetal Electrocardiogram Extraction: Blind Separation vs. Adaptive Noise Cancellation", submitted to IEEE Transactions on Biomedical Eng., May 1999.
  6. V Zarzoso, J Millet-Roig, , AK Nandi, Fetal ECG Extraction from Maternal Skin Electrodes Using Blind Source Separation and Adaptive Noise Cancellation Techniques Computers in Cardiology, Boston, MA, September 24-27, 2000, pp. 431-434.

    Шульгин В.И., Печенин А.В., Морозов А.В., Наседкин К.В., федотенко В.В. cds@xai.kharkov.ua E-mail:cds@xai.kharkov.ua
google icon
+38(057) 719-0478, 719-9188, (095) 047-4000, (098) 047-4000
E-mail : info@xai-medica.com