Báo cáo này trình bày phương pháp phát hiện hội chứng dày tâm thất và dày tâm nhĩ của tim trên cơ sở phân tích tín hiệu điện tâm đồ kết hợp với các đặc điểm của bệnh.. Một chương [r]
(1)1
Phân tích chẩn đốn bệnh mạch vành
dựa tín hiệu điện tâm đồ
Trần Như Chí
1, Nguyễn Thị Thanh Vân
1,*, Lê Văn Chiều
2Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN, 144 Xuân Thủy, Hà Nội, Việt Nam
Ban Quản lý dự án, ĐHQGHN, 144 Xuân Thủy, Hà Nội, Việt Nam
Nhận ngày 08 tháng năm 2017
Chỉnh sửa ngày 08 tháng năm 2017; Chấp nhận đăng ngày 15 tháng năm 2017
Tóm tắt: Điện tâm đồ (ECG) ghi lại biểu thị xung điện trình hoạt động tim
Nghiên cứu đặc trưng tín hiệu điện tâm đồ để phát điểm bất thường tim có ý nghĩa quan trọng lĩnh vực y khoa Báo cáo trình bày phương pháp phát hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ tim sở phân tích tín hiệu điện tâm đồ kết hợp với đặc điểm bệnh Một chương trình thực tự động phân tích tín hiệu ECG nhằm phát hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ phát triển kiểm chứng với mẫu tín hiệu ECG Kết kiểm nghiệm cho thấy kết chẩn đốn có độ xác cao, hứa hẹn khả tích hợp chương trình vào thiết bị đo ECG thực sàng lọc hỗ trợ chẩn đoán tự động
Từ khóa: Điện tâm đồ, ECG, hội chứng dày tâm thất, hội chứng dày tâm nhĩ, xử lý tín hiệu
1 Giới thiệu
Tim phận quan trọng giúp trì sống người Do tính chất quan trọng tim, bệnh lý liên quan nhận quan tâm nghiên cứu chuyên gia y tế Các bệnh lý tim hầu hết phản ánh thơng qua tín hiệu điện tâm đồ Tim tạo xung điện nhỏ, truyền dẫn đến tim để thực co bóp tim Những xung điện ghi lại, thể đồ thị xem điện tâm đồ hay gọi ECG hay EKG (electrocardiogram) Đặc trưng tín hiệu ECG thể thơng qua sóng P, phức QRS sóng T, đơi với sóng U nhỏ [1] Trong phức QRS thể
_
Tác giả liên hệ ĐT.: 84-912720780 Email: vanntt@vnu.edu.vn
https://doi.org/10.25073/2588-1140/vnunst.4659
hiện co thắt tâm thất trái phải, sóng P co thắt tâm nhĩ, sóng T mơ tả phân cực tâm thất sóng U biểu thị nhú Các phương pháp phát vị trí sóng ECG tập trung vào việc phát phức QRS có giá trị biên độ đỉnh lớn nhất, từ suy vị trí sóng R, Q, S, P, T lại hay đoạn quan trọng RR, ST, PR Phương pháp chủ yếu để xác định phức QRS sử dụng phương pháp lọc hay phương pháp khác mạng neuron nhân tạo [2], giải thuật gen [3], biến đổi sóng [4, 5], mơ hình Markov ẩn [6]… Kết nghiên cứu xác định vị trí sóng ECG thường sử dụng cho mục đích y khoa, cụ thể chẩn đoán bệnh liên quan tới tim
(2)nguồn gốc ba biến chứng tim thiếu máu tim nhồi máu tim, giảm co bóp gây rối loạn chức tâm trương, loạn nhịp tim dày nhĩ phát sinh thiếu máu tim bệnh lý van tim Hội chứng dày thất dày nhĩ biểu ECG thông qua đặc điểm khác thường sóng R, S, P chuyển đạo V1, V2, V5, V6, dII [7] Để hỗ trợ
q trình chẩn đốn bệnh xác, báo đề xuất phương pháp chẩn đoán bệnh dày thất dày nhĩ hiệu cho phép tự động xác định trực tiếp thông số liên quan đến hội chứng sở phân tích tín hiệu ECG Một phần mềm ứng dụng với chức hữu ích chẩn đốn điều trị bệnh xây dựng để thực thi phương pháp đề xuất với mẫu liệu ECG Physionet Kết thử nghiệm chẩn đốn bệnh mẫu với độ xác cao khẳng định hiệu phương pháp đề xuất tính khả thi ứng dụng thực tiễn
Báo cáo trình bày bao gồm bốn phần Phần giới thiệu tổng quan vấn đề nghiên cứu Phần trình bày tóm tắt hội chứng dày thất dày nhĩ theo quan điểm y học từ đề xuất phương pháp chẩn đốn hội chứng sở phân tích tín hiệu ECG Một số thực nghiệm kiểm chứng phương pháp đề xuất thảo luận trình bày Phần Phần cuối số kết luận định hướng nghiên cứu
2 Hội chứng dày tâm thất, dày tâm nhĩ phương pháp chẩn đoán dựa phân tích tín hiệu điện tim
Phần trình bày hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ tim theo quan điểm y học thay đổi tín hiệu ECG xuất hội chứng Trên sở đó, thuật toán tự động phát hội chứng dày thất dày nhĩ sở phân tích tín hiệu ECG đề xuất Một chương trình phát triển để thực thuật toán
A Hội chứng dày tâm thất
việc co bóp đẩy máu thành dày lên giãn Hội chứng tác động lớn đến trình khử cực làm thay đổi biên độ sóng: R tăng lên chuyển đạo trực tiếp, S sâu thêm chuyển đạo phía đối lập QRS rộng Các biến đổi khử cực gây biến đổi thứ phát trình tái cực dẫn đến ST chênh T ngược chiều với QRS Hình thể tín hiệu ECG số thông số hội chứng dày thất [7]
B Hội chứng dày tâm nhĩ
Hội chứng dày tâm nhĩ tăng lên thể tích tâm nhĩ, tăng lên thể tích tâm nhĩ trái phải hai nhĩ Hội chứng nguyên nhân gây thiếu máu tim bệnh lý van tim Hội chứng dày nhĩ gây biến đổi vecto khử cực thu sóng P khác thường ECG Hình thể tín hiệu ECG số thông số hội chứng dày nhĩ [7]
R V5/V6 ≥ 25 mm, S V1/V2 dài ≥ 25 mm,
chỉ số Sokolov-Lyon thất trái: SV1+RV5/V6 ≥ 35mm,
nhánh nội điện tới muộn ≥ 0,045 s
(a)
R V1≥ mm, R/S V1, V2 ≥ 1, R/S V5,V6 ≤ 1,
chỉ số Sokolov-Lyon thất phải: RV1+ SV5/V6 ≥ 11mm,
ST-T trái chiều QRS
(b)
(3)a) Sóng P ≥ 2,5 mm, P V1 có dạng pha +/- >
0,03 s, trục sóng P lệch phải 60° 90°, phức QRS V1 có dạng QR: dấu hiệu Soli Pallares
b) Sóng P ≥ 0,12 s, P có đỉnh có móc có hình lưng lạc đà, P V1 có dạng pha +/-
≥ 0,04 s, trục sóng P lệnh trái 40° 0°
Hình ECG hội chứng dày nhĩ: (a) Dày nhĩ phải, (b) Dày nhì trái [7]
C Phương pháp chẩn đoán hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ
Dựa đặc trưng tín hiệu ECG bệnh nhân mắc hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ, chương trình phát triển để tự động phát đặc trưng Lưu đồ thuật toán thực trình bày Hình Trước tiên cần xác định đường đẳng điện tồn tín hiệu chu kỳ Sau tiến hành xác định biên độ, vị trí đỉnh đặc trưng R, P, Q, S, T tín hiệu ECG Trên sở phân tích đặc điểm sóng R, S, P, ST chuyển đạo V1,
V2, V5, V6, dII để đưa chẩn đoán liên
quan tới bệnh dày thất dày nhĩ Các chẩn đoán đưa dựa số SOKOLOW – LYON [7]
Đường đẳng điện biểu xung điện tới điện cực gắn chuyển đạo Đường đẳng điện chung etb (1) tồn tín hiệu
tìm cách so sánh số điểm xấp xỉ thơng qua vịng lặp có điều kiện Để xác định độ rộng sóng ECG u cầu đường đẳng điện xác hơn, đường đẳng điện chu kỳ Giá trị ngưỡng trung bình chọn 50 dựa số điểm tín hiệu ECG Thuật tốn tìm đường đẳng điện chu kỳ giống thuật tốn tìm đường đẳng điện chung thay đổi khoảng xét
( ) ( )
N M 50
2
tb
min max min max
e
N, M: số điểm (1)
Tín hiệu ECG tiền xử lý để loại bỏ nhiễu tần số thấp thông qua biến đổi Fourier nhanh - FFT (X(k)) khôi phục miền thời gian biến đổi Fourier ngược - IFFT (x(n)) (2) 2
( ) ( ) e
1
( ) ( ) e
nk N j N n nk N j N nX k x n k N
x n X k n N
N
(2)
Tín hiệu sau tiền xử lý đưa qua cửa sổ lọc với kích thước N để xác định đỉnh dương xW(n) (3) có tín hiệu qua
lọc ngưỡng T (4) để thu đỉnh R “tạm
thời” xT(n) Tuy nhiên, việc lọc ngưỡng chưa tối
ưu cịn sót điểm R, tín hiệu cần qua cửa sổ lọc điều chỉnh
với kích thước cửa sổ điều chỉnh Nnew tính
tốn dựa khoảng cách đỉnh R “tạm thời” (5)
W( ) ( ), N
x n filterwindow x n (3)
W W
( ) ( ) | ( ) T
T
x n x n x n (4)
new
N 2 * x (n) - x (n - 1)T T 0.04 *Ts (5) trong Ts tốc độ lấy mẫu
(4)định vị trí đỉnh Q, P, S T cịn lại Khi vị trí tất đỉnh sóng giá trị nhịp tim, đường đẳng điện xác định, phân tích đặc điểm chi tiết sóng R, S, P, ST
trên chuyển đạo V1, V2, V5, V6, dII
lưu đồ Hình để chuẩn đoán hội chứng dày thất dày nhĩ
Bắt đầu
Tb=(max+min)/2
Số lượng điểm (slt) >Tb?
Số lượng điểm (sld) <Tb?
|slt-sld|<50 slt>sld Sai Sai max=Tb Đúng min=Tb
Đường đẳng điện = Tb
Đúng
FFT
Loại tần số thấp
IFFT
Lọc cửa sổ
Lọc ngưỡng
Lọc điều chỉnh
Đỉnh R
Đỉnh R thứ thứ 2: iR0, iR1
min/[iR1-0.1s: iR1]
Nhịp tim = 60/
(iR1-iR0)
Đỉnh Q vị trí Q
(iQ)
max/[iQ-0.2s: iQ]
Đỉnh P
min/[iR1:iR1+0.15s]
Đỉnh S vị trí S
(iS1)
min&max/ [iS1+0.1s:iS1+0.3s]
(minT, maxT)
maxT+minT-2Tb>0 Đúng
(T+) max/ [iS1+0.1s:iS1+0.3s]
max/ [iS1+0.1s:iS1+0.3s]
Sai (T-)
Đỉnh T
Đỉnh R, Q, P, S, T
Độ sâu S V1
(SV1 mV)
Độ cao R V5, V6
(RV5, RV6 mV)
SV1+RV5/RV6 ≥ 3.5
Đúng
Dày thất trái Không bị bệnh Sai
Độ cao R V1
(RV1 mV)
Độ sâu S V5, V6
(SV5, SV6 mV)
RV1+SV5/SV6 ≥ 1.1
Đúng
Sai
Dày thất phải Không bị bệnh
Giao P với đường Tbn (t1, t2)
Độ rộng P dP=|t2-t1|
dP ≥ 0.12 s Đúng
Sai
Dày nhĩ trái Không bị bệnh
Vị trí P chu kỳ
Độ cao P so với Tbn (hP)
hP ≥ 0.25 mV Đúng
Sai
Dày nhĩ phải Khơng bị bệnh Vị trí R thứ
(tR1)
max=max/[tR1-40/
nhiptim:tR1+40/nhiptim]
min=min/[tR1-40/
nhiptim:tR1+40/nhiptim]
Tb=(max+min)/2
Số lượng điểm (slt) >Tb?
Số lượng điểm (sld) <Tb?
|slt-sld|<50 slt>sld Sai Sai max=Tb Đúng min=Tb
Đường đẳng điện một chu kỳ = Tbn
Đúng
(5)3 Kết thảo luận
Phương pháp chẩn đoán hội chứng dày thất dày nhĩ đề xuất thực nghiệm với mẫu liệu ECG từ sở liệu chuẩn Viện Đo lường Đức - PhysiNet-Physiche Bundesanstalt (PTB) ECGs thu thập từ người tình nguyện khỏe mạnh bệnh nhân bị bệnh tim khác Giáo sư Michael Oeff, MD, Khoa Tim mạch Bệnh viện Đại học Benjamin Franklin Berlin, Đức Một phần mềm ứng dụng xây dựng ngôn ngữ C++ với tính phân tích, lưu trữ trích xuất trực tiếp kết chẩn đốn để hỗ trợ thuận lợi trình thăm khám điều trị bệnh
Hình ví dụ mẫu tín hiệu ECG bệnh nhân đưa vào phần mềm để chẩn đoán bệnh Phần mềm chẩn đoán phát hội chứng dày thất dày nhĩ tập mẫu liệu ECG Hình dạng tín hiệu sau lọc nhiễu, lọc điều chỉnh, xác định vị trí sóng R, S, Q, P, T, đường đẳng điện toàn tín hiệu chu kỳ Tín hiệu Hình 5a tín hiệu loại bỏ nhiễu cơng nghiệp 50Hz, lọc bỏ nhiễu tần số thấp tần số cao ngồi dải tín hiệu điện tim Lọc điều chỉnh giúp loại bỏ chiều tín hiệu Trên sở giá trị tìm được, tính tốn thơng số cần thiết để đưa chẩn đốn hội chứng dày thất dày nhĩ
A Kết lọc tín hiệu phát đỉnh Hình dạng tín hiệu sau lọc nhiễu, lọc điều chỉnh, xác định vị trí sóng R, S, Q, P, T, đường đẳng điện tồn tín hiệu chu kỳ Trên sở giá trị tìm được, tính tốn thơng số cần thiết để đưa chẩn đoán hội chứng dày thất dày nhĩ
B Kết chẩn đoán hội chứng dày tâm thất (dày thất trái, dày thất phải)
Hình thể kết phát sóng R
S chuyển đạo V1 (Hình 6(a)), V5 (Hình
6(b)), V6 (Hình 6(c)) với giá trị sau: Nhịp tim: 68.331 BPM
SV1 + RV5 = 6.0122 mV, SV1 + RV6 =
4.6963 mV
RV1 + SV5 = 0.311803 mV, RV1 + SV6 =
0.153703 mV
So sánh với tiêu chuẩn SOKOLO - LYON thì chẩn đốn: tim bị dày thất trái
Hình thể kết phát sóng R S chuyển đạo V1 (Hình 7(a)), V5 (Hình
7(b)), V6 (Hình 7(c)) với giá trị sau:
+ Nhịp tim: 51.5021 BPM
+ SV1 + RV5 = 0.771242 mV, SV1 + RV6 =
0.788699 mV
+ RV1 + SV5 = 2.98276 mV, RV1 + SV6 =
2.9453 mV
So sánh với tiêu chuẩn SOKOLO- LYON thì chuẩn đốn: tim bị dày thất phải
(6)(a)
(b)
(c) (d)
Hình (a) Tín hiệu sau loại bỏ tần số thấp, (b) Tín hiệu sau lọc hiệu chỉnh xóa đỉnh lân cận, (c) Các đỉnh sóng R, S, Q, P, T, (d) Đường đẳng điện
(a) (b)
(c)
(7)(a) (b)
(c)
Hình Kết chuẩn đốn bệnh dày thất phải (a) Chuyển đạo V1; (b) Chuyển đạo V5, (c) Chuyển đạo V6
C Kết chẩn đoán hội chứng dày tâm nhĩ (dày nhĩ trái, dày nhĩ phải)
Hình kết phát sóng P chuyển đạo dII với thơng số nhịp tim, độ
rộng sóng độ cao sóng Theo thơng số hội chứng dày thất chẩn đốn bệnh tương ứng với dày nhĩ trái (Hình 8(a)) dày nhĩ phải (Hình 8(b))
Nhịp tim: 76 BPM
Độ rộng sóng P dII = 0.27 s Độ cao sóng P dII = 0.1379 mV Chuẩn đoán: tim bị dày nhĩ trái
(a)
Nhịp tim: 57 BPM
Độ rộng sóng P dII = 0.148 s Độ cao sóng P dII = 0.30975 mV Chẩn đoán: tim bị dày nhĩ phải
(b)
(8)Để đánh giá hoạt động chương trình, thí nghiệm tiến hành 60 mẫu ECG từ sở liệu chuẩn Viện Đo lường Đức đề cập Với mẫu liệu ECG, phần mềm thực vẽ 12 chuyển đạo, xác định đánh dấu đỉnh sóng bản, phân tích đặc trưng, từ đưa chẩn đoán hội chứng dày thất trái, dày thất phải, dày nhĩ trái, dày nhĩ phải dựa tiêu chuẩn SOKOLOW - LYON Kết chẩn đoán thu với 60 mẫu liệu phần mềm cho kết có 16 liệu bệnh dày nhĩ trái, liệu dày nhĩ phải, liệu dày thất trái liệu dày thất phải, mẫu cịn lại cho kết tim khơng bị bệnh Các kết phát bệnh từ phần mềm đồng với kết chuẩn đoán chuyên gia y tế có kinh nghiệm Một số trường hợp chẩn đốn khơng cho kết khơng phát xác đỉnh phức sóng điện tim Lý tín hiệu thu có nhiễu lớn người lấy mẫu cử động trình tiến hành đo điện tim (Hình 9) Với trường hợp đọc điện tim thực nhân viên y tế có kinh nghiệm khó khăn Những kết thu xác thực độ tin cậy thuật tốn, mở khả tích hợp chương trình vào thiết bị đo ECG nhằm thực sàng lọc hỗ trợ chẩn đoán tự động, giúp giảm tải cho nhân viên y tế
Hình Một tín hiệu ECG nhiễu lớn cử động bệnh nhân q trình đo Với tín hiệu việc
xác định đỉnh gặp sai số dẫn đến khơng chẩn đốn
4 Kết luận
Bài báo trình bày phương pháp hỗ trợ chẩn đoán hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ sở xử lý tín hiệu điện tim ECG Phương pháp thực dựa việc phát vị trí đỉnh tín hiệu ECG, xác định đặc trưng sóng chuyển đạo liên quan đến hội chứng dày tâm thất dày tâm nhĩ Một chương trình phần mềm chẩn đoán bệnh xây dựng để thực thi phương pháp đề xuất Kết thực nghiệm với mẫu liệu ECG khẳng định hiệu tính khả thi ứng dụng thực tế
Tài liệu kham khảo
[1] Malcolm S Thaler, “The only EKG book”, Lippincott Williams & Wilinks, ISBN 978-4511-1905-3, 2012
[2] Himanshu Gothwal1, Silky Kedawat1, Rajesh Kumar, “Cardiac arrhythmias detection in an ECG beat signal using fast fourier transform and artificial neural network”, J Biomedical Science and Engineering, 2011, 4, 289-296
[3] El-Sayed A El-Dahshan, “Genetic algorithm and wavelet hybrid scheme for ECG signal denoising”, Journal of Telecommunications Systems, Volume 46 Issue 3, March 2011, pp 209-215
[4] C Li, C Zheng, and C Tai, “Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms”, IEEE Trans.Biomed Eng, pp 21-28, 1995 [5] A K M Fazlul Haque1, Md Hanif Ali1, M
Adnan Kiber2 and Md Tanvir Hasan, “Detection of small variations of ECG features using Wavelet”, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, VoL 4, No 6, August 2009 [6] Krimi Samar, Ouni Kas, Noureddine Ellouze,
“Using Hidden Markov Models for ECG Characterisation”, Hidden Markov Models, Theory and Applications, April 2011, pp 151-165
[7] Trần Đỗ Trinh, Trần Văn Đồng, “Hướng dẫn đọc điện tim”, NXB Y học, Hà Nội, 2011
(9)Coronary Artery Disease Diagnosis Based on
Electrocardiogram Signal Analysis
Tran Nhu
Chi
1, Nguyen Thi Thanh Van
1, Le Van Chieu
21
VNU University of Engineering and Technology,144 Xuan Thuy, Hanoi, Vietnam
2
VNU Project Management Department, 144 Xuan Thuy, Hanoi, Vietnam
Abstract: An electrocardiogram (ECG) records and displays electrical impulses during cardiac
activity Studying the features of ECG signals to detect cardiac abnormalities is important in the medical field This report presents a method for the detection of coronary artery diseases, i.e., Atrial Enlargement and Ventricular Enlargement, based on the analysis of ECG signals associated with standard indicators A program performing ECG analysis for the detection of ventricular thickening and atrial thickening syndrome has been developed and verified with recorded ECG signal The obtained results show a high accuracy diagnostic results, promising the ability to integrate the program into the ECG measuring equipment for screening and autonomus diagnosis