pobierz plik referatu

Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
Rozdział 25
w
Przechowywanie i zarządzanie zapisami
elektrokardiograficznymi - standaryzacja danych
w
da
.b
w
Streszczenie. Pomimo gwałtownego rozwoju rozmaitych metod diagnostyki
medycznej, informacje uzyskane drogą elektryczną takie jak zapisy EKG są
wciąż cenione przez lekarzy. Celem analizy tych zapisów jest wyodrębnianie
w nich cech charakterystycznych dla określonych patologii, schorzeń. Często
przy tym stosowane jest porównanie reprezentacji sygnału bieżącego ze
wzorcem sygnału patologii. Powstaje zatem potrzeba tworzenia baz danych
przechowujących wzorcowe zapisy zarówno sygnałów fizjologicznych jak
i patologicznych. Poniżej zostaną przedstawione podstawowe informacje dotyczące analizy i rejestracji sygnału EKG oraz opisane zostaną standardowe
bazy danych zawierające zapisy elektrokardiograficzne wykorzystywane
w celu testowania powstających na całym świecie algorytmów przetwarzania
i analizy sygnałów EKG. Do takich baz danych należą między innymi europejska baza sygnałów syntetycznych CTS, europejska baza sygnałów rzeczywistych CSE, jak również baza MIT-BIH utworzona w wyniku współpracy Massachusetts Institute of Technology z Beth Israel Hospital w Bostonie.
Ponadto zostanie przedstawiona baza QT powstała w ramach projektu PhysioNet (zapisy zawarte w tej bazie pochodzą z innych istniejących baz danych przechowujących zapisy elektrokardiograficzne). Charakteryzuje się
ona tym, że wraz z zapisami EKG przechowywane są w niej również opisy
położeń poszczególnych punktów charakterystycznych tych przebiegów.
pl
s.
1 Wstęp
Sygnały elektrodiagnostyczne są częścią opisu otaczającego nas świata i reprezentują
zmiany zachodzące w funkcjonujących narządach żywych organizmów. Sygnały te istniejące w sposób czasami niezauważalny mogą okazać się w pewnych sytuacjach bardzo znaczące, gdyż poprawna interpretacja zawartych w nich informacji o pracy poszczególnych
narządów może stanowić o skutecznej terapii. Biorąc pod uwagę fakt, że wszelka akcja
komórek jest wynikiem zmiany własności elektrycznych ich błony (depolaryzacja), można
dojść do wniosku, że zjawiska elektryczne reprezentują przesyłanie informacji w organiAlina Momot
Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Polska
email:[email protected]
Michał Momot
Instytut Techniki i Aparatury Medycznej, ul. Roosevelta 118, 41 - 800 Zabrze, Polska
email: [email protected]
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
A. Momot, M. Momot
w
zmach i mimo iż w istocie nie jest to jedyny „kanał informacyjny”, wiele informacji przekazywanych sobie przez funkcjonujące narządy udaje się przechwycić metodami elektrodiagnostycznymi. Skutkuje to możliwością identyfikacji pewnych zaburzeń w funkcjonowaniu organów [1].
Pomimo gwałtownego rozwoju innych metod diagnostyki medycznej, z diagnostyką obrazową na czele, oraz występujących trudności pomiarowych i interpretacyjnych informacje uzyskane drogą elektryczną są wciąż cenione przez lekarzy. Powodem są przede
wszystkim dwie cechy elektrodiagnostyki: nieinwazyjność, która czyni diagnozę powtarzalną wiele razy, oraz stosunkowo niski koszt, który czyni diagnostykę powszechnie dostępną [2].
Podstawowym celem analizy zapisów EKG jest wyodrębnianie w tym zapisie cech charakterystycznych dla określonych patologii. Często przy tym stosowane jest porównanie
reprezentacji sygnału bieżącego ze wzorcem sygnału patologii. Powstaje zatem potrzeba
tworzenia baz danych przechowujących wzorcowe zapisy zarówno sygnałów fizjologicznych jak i patologicznych.
Poniżej zostaną przedstawione podstawowe informacje dotyczące analizy i rejestracji
sygnału EKG oraz opisane zostaną standardowe bazy danych zawierające zapisy elektrokardiograficzne wykorzystywane w celu testowania powstających na całym świecie algorytmów przetwarzania i analizy sygnałów EKG. Do takich baz danych należą między innymi europejska baza sygnałów syntetycznych CTS, europejska baza sygnałów rzeczywistych CSE, jak również baza MIT-BIH utworzona w wyniku współpracy Massachusetts
Institute of Technology z Beth Israel Hospital w Bostonie. Ponadto zostanie przedstawiona
baza QT powstała w ramach projektu PhysioNet (zapisy zawarte w tej bazie pochodzą z
innych istniejących baz danych przechowujących zapisy elektrokardiograficzne). Charakteryzuje się ona tym, że wraz z zapisami EKG przechowywane są w niej również opisy położeń poszczególnych punktów charakterystycznych tych przebiegów.
da
.b
w
w
2 Podstawowe informacje dotyczące analizy i rejestracji sygnału EKG
pl
s.
Potencjał spoczynkowy komórek mięśnia sercowego (stan polaryzacji, czyli przezbłonowego gradientu ładunków elektrycznych) wynosi ok. –90 mV. Jony sodu znajdują się w większym stężeniu na zewnątrz komórki, natomiast jony potasu w większym stężeniu w jej
wnętrzu, a błona komórkowa jest praktycznie nieprzepuszczalna dla jonów sodu. Bodziec
działający na spolaryzowaną komórkę mięśnia sercowego zmienia przepuszczalność błony
dla jonów sodu, które dostając się do wnętrza komórki, zmniejszają ujemny potencjał do
wartości ok. –65 mV (potencjał progowy). Przekroczenie potencjału progowego jest czynnikiem wyzwalającym otwarcie kanałów sodowych. Dochodzi wówczas do gwałtownego
napływu jonów sodu do wnętrza komórki, w wyniku czego następuje szybka i całkowita
depolaryzacja. Przy wartości –40 mV otwierają się z lekkim opóźnieniem kanały wapniowe. W powstającym potencjale czynnościowym (generowany jest on w węźle zatokowo
przedsionkowym), który rozprzestrzenia się tak jak fala skurczu, przy czym nieco ją wyprzedza, można wyróżnić pięć faz związanych z przepływem jonów [3]:
− faza 0, czyli szybka depolaryzacja (narastanie potencjału), warunkowana szybkim
dośrodkowym prądem sodowym;
− faza 1, czyli wstępna szybka repolaryzacja, warunkowana dośrodkowym prądem
chlorkowym i odśrodkowym prądem potasowym;
284
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
Przechowywanie i zarządzanie zapisami elektrokardiograficznymi - standaryzacja danych
− faza 2, czyli powolna repolaryzacja, tzw. faza plateau, następuje tu stabilizacja potencjału i równowaga pomiędzy dośrodkowym prądem wapniowo-sodowym (otwarcie kanałów wapniowych) a odśrodkowym prądem potasowym;
− faza 3, czyli końcowa szybka repolaryzacja, dominuje tu odśrodkowy prąd potasowy
nad wygasającym dośrodkowym prądem wapniowo-sodowym;
− faza 4, czyli polaryzacja, jest to faza spoczynku (polaryzacji).
w
w
w
da
.b
Rys. 1. Schemat charakterystycznych parametrów pojedynczego cyklu sygnału EKG
pl
s.
Na wykresie EKG można wyróżnić następujące elementy (patrz rysunek 1), które poddawane są analizie [5]:
− linię izoelektryczną, jest to linia pozioma rejestrowana w czasie, gdy w sercu nie
stwierdza się żadnych pobudzeń; wyznaczana jest na ogół według odcinka PQ i stanowi punkt odniesienia dla innych zmian;
− załamki, czyli wychylenia od linii izoelektrycznej (załamek nazywa się dodatnim,
gdy wychylony w górę, lub ujemnym, gdy wychylony w dół); w sygnale fizjologicznym można wyróżnić co najmniej:
− załamek P, który jest wyrazem depolaryzacji mięśnia przedsionków, jego czas
trwania wynosi od 0,04 do 0,11s;
− zespół QRS, który odpowiada depolaryzacji mięśnia komór, jego czas trwania
wynosi od 0,06 do 0,1s;
− załamek T, który odpowiada repolaryzacji komór, jego czas trwania wynosi od
0,12 do 0,16s;
− odcinki, czyli czasy trwania linii izoelektrycznej pomiędzy załamkami; analizie poddaje się miedzy innymi:
− odcinek PQ, który określa czas przewodzenia depolaryzacji przez węzeł przedsionkowo-komorowy, jego czas trwania wynosi od 0,04 do 0,1s;
− odcinek ST, który określa okres powolnej repolaryzacji komór, jego czas trwania wynosi od 0,02 do 0,12s;
− odstępy, określające łączny czas trwania odcinków i sąsiadującego z nimi załamka;
w zapisie EKG można wyróżnić co najmniej:
− odstęp PQ, który określa czas przewodzenia depolaryzacji od węzła zatokowoprzedsionkowego do węzła przedsionkowo-komorowego;
− odstęp ST, który określa czas wolnej i szybkiej repolaryzacji mięśnia komór (2 i
3 faza repolaryzacji);
285
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
A. Momot, M. Momot
w
− odstęp QT, który określa czas potencjału czynnościowego mięśnia komór (depolaryzacja + repolaryzacja), nie powinien on przekraczać 0,4 s i jest tym krótszy im częstość rytmu serca jest większa.
Typowymi zaburzeniami rytmu serca, które można zaobserwować na wykresie sygnału
EKG, są między innymi bradykardia zatokowa, charakteryzująca się zbyt wolnym rytmem
serca, poniżej 60 uderzeń na minutę (przy czym częstość poniżej 40 uderzeń na minutę
przyjmuje się jako niebezpieczną), jak również tachykardia, czyli zbyt szybki rytm serca,
przekraczający 100 uderzeń na minutę w spoczynku. Także w wyniku zawału mięśnia
sercowego (powstawanie obszaru martwicy mięśnia sercowego w wyniku niedotlenienia)
wykres sygnału EKG znacząco się zmienia (przykładowe zmiany obrazuje rysunek 2):
− w pierwszych godzinach zawału można zaobserwować nieznacznie uniesiony odcinek ST oraz wysoki załamek T;
− w pierwszej dobie następuje wyraźne uniesienie odcinka ST i malejąca amplituda załamka R;
− w pierwszej i drugiej dobie rozpoczyna się odwracanie załamka T, uniesienie odcinka ST maleje i pojawia się patologiczny załamek Q (czas trwania powyżej 0,04s i
amplituda większa niż 25% wysokości załamka R);
− po kilku dniach obserwuje się patologiczny załamek Q lub zespół QS (brak załamka
R), odwrócony, głęboki i symetryczny załamek T;
− po kilku tygodniach lub miesiącach wciąż jeszcze można zaobserwować odwrócony
załamek T oraz często jeszcze obecny jest patologiczny załamek Q lub zespół QS.
da
.b
w
w
pl
s.
Rys. 2. Charakterystyczne zmiany widoczne na wykresie sygnału EKG powstające w wyniku zawału mięśnia sercowego: patologiczny załamek Q, ujemny załamek T (po lewej),
uniesiony odcinek ST (po prawej)
Próbkowanie analogowego sygnału EKG dokonywane przez przetwornik analogowocyfrowy skutkuje możliwością zapisu jedynie sygnału dyskretnego (znane są tylko wartości
sygnału w kolejnych momentach pomiaru, a pomiędzy tymi chwilami przebieg reprezentacji sygnału jest nieznany), jak również pewnym problemem może okazać się ograniczanie
czasu trwania pomiarów, czyli zmiana nieograniczonej w dziedzinie czasu funkcji sygnału
analogowego w funkcję ograniczoną długością pomiaru. Próbkowanie spowodowane jest
techniczną niewykonalnością odwzorowania sygnału w sposób ciągły (chociaż istnieją
przetworniki zdolne próbkować z bardzo dużą częstotliwością, dochodzącą nawet do
200Gs/s), natomiast ograniczanie – techniczną niewykonalnością odwzorowania sygnału
w sposób dowolnie długi (nośniki informacji cyfrowej charakteryzują się skończoną pojemnością).
W procesie dyskretyzacji sygnału ciągłego EKG przyjmowane są następujące założenia:
stała precyzja amplitudowa oraz stały interwał czasowy próbkowania. Przy czym warto
pamiętać o zjawisku nazywanym szumem kwantyzacji wynikającym z faktu, że wielkość
wejściowa, która może przyjmować dowolną wartość, jest przedstawiana za pomocą jednej
z wartości zbioru skończonego, którego liczba elementów jest określona przez rozdziel286
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
Przechowywanie i zarządzanie zapisami elektrokardiograficznymi - standaryzacja danych
w
czość przetwornika. W typowych systemach wykorzystywanych do realizacji badań elektrokardiograficznych akwizycja sygnału odbywa się z częstotliwością 1000 – 2000 Hz oraz
z rozdzielczością 14 – 16 bitów. Zatem warto zauważyć, że oprócz wynikowych ciągów
dyskretyzowanych danych zachodzi potrzeba przechowywania również wartości częstotliwości próbkowania oraz precyzji dyskretyzacji amplitudy w postaci wyrażonej w jednostkach napięcia przypadających na najmniej znaczący bit.
Standardowy zapis sygnału EKG obejmuje dane jednocześnie zebrane z 12 odprowadzeń, jakimi są:
− 3 dwubiegunowe kończynowe Einthovena (I , II , III),
− 3 jednobiegunowe kończynowe wzmocnione Goldbergera (aVR, aVL, aVF),
− 6 jednobiegunowych przedsercowych Wilsona (V1, V2, V3, V4, V5, V6).
Rejestracja zapisów elektrodiagnostycznych coraz częściej odbywa się w warunkach, które
nie są ściśle zdefiniowanymi warunkami laboratoryjnymi. Szczególnie dotyczy to długoczasowych zapisów metodą Holtera, jak również zapisów prób wysiłkowych. Rejestracja
prowadzona w takich warunkach wymaga coraz większej skuteczności od algorytmów
analizy oraz procedur identyfikacji i usuwania zakłóceń. Natomiast skuteczność tę można
testować przy użyciu referencyjnych sygnałów znajdujących się w ogólnodostępnych bazach danych wzorcowych sygnałów.
Pomiary elektryczne dokonywane w technice charakteryzują się jedynie powierzchownym podobieństwem do pomiarów biologicznych, ze względu na szereg czynników zniekształcających pobieraną informację o trudnym do określenia i zmiennym w czasie pomiaru
wpływie. Zakłócenia obecne w zapisie EKG pochodzą zasadniczo z trzech źródeł, z których tylko jedno – aparatura pomiarowa, może być kontrolowane. Pozostałe źródła zakłóceń stanowią środowisko elektromagnetyczne, w którym odbywa się zapis oraz aktywność
elektryczna innych organów. Źródła te, określane jako „przydźwięk sieci” oraz „zakłócenia
mięśniowe” mają najczęściej nieznane i trudne do określenia charakterystyki.
da
.b
w
w
Rys. 3. Schemat blokowy rejestratora sygnałów elektrodiagnostycznych
pl
s.
Rysunek 3 obrazuje schematycznie tor przetwarzania sygnału EKG. Podczas typowych
pomiarów powolne zmiany napięcia spowodowane zmiennymi warunkami kontaktu elektrod rejestrowane są jako wolnozmienne wahania (pływanie) linii izoelektrycznej osiągające czasami znaczną amplitudę. Istotne jest więc zapewnienie wystarczającej dynamiki
współpracujących układów elektrycznych. Analogowe przetwarzanie wstępne, realizowane
na wejściu, powinno obejmować zabezpieczenie przeciwpożarowe, odporność na impuls
defibrylatora, dyskryminację typowych zakłóceń, dopasowanie wzmocnienia i impedancji
wyjściowej do następnego etapu. Filtracja zakłóceń służy przede wszystkim poprawie stosunku sygnału do szumu przy rozłączności pasm częstotliwościowych. W elektrokardiografie najczęściej można spotkać filtr dolnoprzepustowy o nachyleniu charakterystyki 12
dB/okt i częstotliwości 35Hz (stosowany do tłumienia „zakłóceń mięśniowych”), oraz
pasmowozaporowy o częstotliwości środkowej 50(60) Hz. W tradycyjnych rozwiązaniach
tak przekształcony sygnał podawany jest na wejście urządzenia służącego do jego graficznego odwzorowania (na ekranie monitora lub na wydruku papierowym). Obecnie jednak
najczęściej sygnał ten podaje się na wejście przetwornika analogowo-cyfrowego, który
staje się źródłem cyfrowego sygnału, poddawanego następnie dalszej obróbce przez specja287
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
A. Momot, M. Momot
lizowane oprogramowanie (działające na komputerze osobistym lub w systemie wbudowanym) wraz z odpowiednim interfejsem. Przy tym warto podkreślić, że większość obecnie
produkowanych medycznych systemów elektrokardiograficznych zawiera funkcje automatycznego przetwarzania sygnału EKG w postaci cyfrowej, takich jak moduły cyfrowej
filtracji, algorytmy detekcji i klasyfikacji załamków, moduły wspomagające diagnostykę w
oparciu o systemy ekspertowe.
w
3 Standaryzacja sygnałów EKG
da
.b
w
w
Produkcja i testowanie jakości wyrobów komercyjnych warunkuje istnienie ogólnodostępnych, globalnych wzorców i metod porównawczych. W odniesieniu do programów automatycznej analizy sygnałów elektrodiagnostycznych wzorcem odniesienia (ang. gold standard)
jest baza danych zawierająca odpowiednio wyselekcjonowane sygnały oraz ich opis medyczny. Zaletą referencyjnych baz danych jest opis zapisanych tam sygnałów umożliwiający porównanie wyznaczanych w sposób przybliżony (z powodu występujących zakłóceń)
parametrów z wartościami uznanymi za prawdziwe. Jest on na ogół formułowany na drodze
wielokrotnych testów, w czasie których specjaliści z różnych ośrodków dokonują wielokrotnej oceny każdego sygnału. Zapisy zawarte w takich bazach danych mogą służyć celom
referencyjnym oraz diagnostycznym przy wzrokowej interpretacji sygnału przez człowieka.
Aby umożliwić testowanie urządzeń kardiologicznych stworzono na świecie kilka rodzajów baz danych zawierających różnego rodzaju sztuczne (np. europejska baza CTS, Hannover) lub rzeczywiste (np. baza CSE, Leuven) sygnały EKG. Światowy zasięg spośród
baz danych zawierających testowe sygnały elektrokardiograficzne, uzyskała ponadto MITBIH Arrhythmia Database utworzona w wyniku współpracy Massachusetts Institute of
Technology z Beth Israel Hospital w Bostonie. Warto przy tym również wspomnieć o projekcie PhysioNet, będącym zintegrowanym serwisem internetowym obejmującym bazy
danych (PhysioBank) sygnałów biomedycznych, oprogramowanie do ich przetwarzania
i wizualizacji (PhysioToolkit) oraz narzędzia do wymiany i rozpowszechniania informacji
biomedycznych (PhysioNet) [4].
pl
s.
3.1 CTS - europejska baza danych sztucznych sygnałów EKG
W 1989 roku Wspólnota Europejska zainicjowała projekt „Conformance Testing Services
for Computerized Electrocardiography” (CTS-ECG), którego celem było określenie podstaw dla usług testowania zgodności urządzeń kardiologicznych wykorzystujących zapis
cyfrowy. W prace związane z tym projektem zaangażowana była BIOSIGNA jako Departament of Biosignals Processing and Biometrics w Hannover Medical School, która to
organizacja opracowała system CTS (Conformance Testing Services) zawierający bazę
danych sztucznych przebiegów EKG. System ten prócz bazy danych składa się ze stanowiska komputerowego wraz z przetwornikiem cyfrowo-analogowym, umożliwiającym zadawanie sygnałów z bazy na wejście wieloodprowadzeniowego rejestratora EKG. Dodatkowo
system zapewnia możliwość transmisji sygnałów z bazy danych w postaci cyfrowej poprzez złącze RS232, co pozwala na testowanie funkcji analitycznych rejestratora z pominięciem toru analogowego [12].
W celu weryfikacji systemów służących do komputerowej rejestracji i przetwarzania sygnału EKG, utworzono zestaw sygnałów sztucznych. Ich charakterystyka amplitudowoczęstotliwościowa wiernie oddaje charakterystykę fizjologicznego sygnału EKG. Sygnały
288
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
Przechowywanie i zarządzanie zapisami elektrokardiograficznymi - standaryzacja danych
w
te, zostały wygenerowane cyfrowo i mogą służyć do analizy sprzętowej systemów analogowych pod względem liniowości wzmacniaczy, współczynników wzmocnienia, współczynników (wag) dla układów odprowadzeń, odpowiedzi na pobudzenia w paśmie niskich
i wysokich częstotliwości oraz odwzorowania sygnału na wydruku papierowym. Sygnały te
mogą służyć również do oceny skuteczności oprogramowania przetwarzającego i analizującego sygnał: detekcji załamków, wykrywania punktów centrujących (fiducial point), pomiarów parametrów (np. amplitud) sygnału EKG [13].
Referencyjne sygnały CTS są przechowywane jako pojedyncze cykle sztucznego przebiegu EKG w bazie CTS. Obecnie baza zawiera 20 przebiegów, a sygnały te mogą być
użyte przez różne programy komputerowe do generowania ciągłych sygnałów EKG dowolnej długości trwania. Sygnały zawarte w bazie charakteryzują się tym, że są one zdefiniowane poprzez funkcje matematyczne (dokładnie określone są amplitudy dla każdej próbki,
odstępy, odcinki i załamki, jak również czas trwania całego cyklu). Wszystkie próbki zachowują typowy kształt sygnału EKG, co skutkuje możliwością zastosowania ich do testowania zarówno systemów tylko zapisujących sygnał EKG jak również do systemów, które
rozpoznają i usuwają zakłócenia. Dane zawarte w bazie pozwalają testować systemy sprzętowe pod różnymi aspektami, jak kalibracja lub wspomniane już wcześniej liniowość
wzmacniaczy, współczynniki wzmocnienia itd. Wszystkie sygnały w bazie dostępne są w
postaci cyfrowej z częstotliwością próbkowania 1000S/s oraz 500S/s i z dokładnością 1µV.
Sygnały te obejmują odprowadzenia I, II, V1 – V6. Są one dostępne w dwóch formach
„calibrations ECG”, służące do celów testowania sprzętu, oraz „analytical ECG”, służące
do testowania oprogramowania.
16 przebiegów typu „calibration ECG” (o nazwach rozpoczynających się od liter CAL)
obejmuje 7 przebiegów służących do testowania liniowości wzmacniaczy i współczynników wzmocnienia, 4 – do sprawdzania zachowania systemu przy różnych częstościach
rytmu serca, 2 – do testowania odpowiedzi w paśmie wysokich częstotliwości dla sygnałów
zawierających składowe użyteczne w tym paśmie (sygnał EKG noworodków), 6 – do testowania odpowiedzi w paśmie niskich częstotliwości dla sygnałów zawierających składowe użyteczne w tym paśmie (uniesienie i obniżenie odcinka ST), przy czym 3 przebiegi
mogą być użyte dwukrotnie do testowania różnych aspektów. 4 przebiegi typu „analytical
ECG” (o nazwach rozpoczynających się od liter ANE) charakteryzują się różnymi częstościami rytmu serca (odpowiednio 40, 60, 120, 150 uderzeń na minutę).
Baza CTS dostarcza również 5 przebiegów, reprezentujących typowe zakłócenia towarzyszące sygnałowi EKG. Przebiegi te to: 2 przebiegi opisujące zakłócenia pochodzące od
sieci elektroenergetycznej (odpowiednio 50Hz lub 60Hz, o amplitudzie międzyszczytowej
25 µV), 1 przebieg szumu wysokiej częstotliwości (biały szum gaussowski o średniej mocy
25 µV) oraz 2 przebiegi zawierające wolnozmienne zakłócenia składowej stałej (o częstotliwości 0,3Hz oraz amplitudzie międzyszczytowej 0,5mV), odpowiednio w wersji bez
i z dodanym szumem wysokiej częstotliwości (biały szum gaussowski o średniej mocy
15 µV).
da
.b
w
w
pl
s.
3.2 CSE - standardowa wieloodprowadzeniowa baza danych EKG
Baza CSE została zrealizowana przez europejską grupę roboczą Common Standard for
Quantitative Electrocardiography i ukończona w roku 1988 [14], [11]. Zawiera ona sygnały
o czasie trwania 10 sekund w wersji 12-odprowadzeniowej (wszystkie kanały rejestrowane
były jednocześnie) lub wieloodprowadzeniowej, gdzie zapis z 12 odprowadzeń uzupełniony jest dokonywanym współbieżnie zapisem z odprowadzeń pseudoortogonalnych Franka
289
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
A. Momot, M. Momot
w
X, Y, Z. Baza zawiera 125 sygnałów uzupełnionych opisem diagnostycznym (w postaci
zaznaczeń początków i końców załamków) oraz 1200 sygnałów nieopisanych.
Opisane sygnały stanowiące podstawę bazy zawierają odpowiadające sobie dwa sygnały: oryginalny i sztuczny, przy czym sygnały oryginalne zawierają surowe zapisy, w których wyróżniono typową ewolucję serca P-QRS-T, natomiast sygnały sztuczne zawierają
zapisy powstałe przez powielenie tej typowej ewolucji aż do wypełnienia odcinka o czasie
trwania 10 sekund. Sprawia to, że wszystkie ewolucje sygnału sztucznego są identyczne, a
pomiar punktów początkowych i końcowych załamków nie zależy od wyboru którejkolwiek ewolucji jako reprezentatywnej. Katalogi tej bazy zwierają sygnały zapisane w plikach binarnych oraz jeden wspólny plik z danymi diagnostycznymi result.dat, który składa
się ze 170-bajtowych porcji opisujących każdy sygnał:
− danych o jego pozycji w sygnale oryginalnym;
− wartości średnich punktów charakterystycznych P-onset, P-end, QRS-onset, QRSend oraz T-end;
− wartości rzeczywistych punktów charakterystycznych wyznaczonych przy użyciu
programów automatycznej analizy biorących udział w projekcie CSE, wartości te są
kolumnami posortowane rosnąco, tak więc wartości P-onset, P-end, QRS-onset,
QRS-end oraz T-end znajdujące się w tym samym wierszu nie musiały być wyznaczone przez ten sam program;
− wartości rzeczywistych punktów charakterystycznych wyznaczonych przez niezależnych kardiologów, wartości te są również kolumnami posortowane rosnąco.
Baza CSE jest przeznaczona do testowania programów do automatycznej analizy sygnałów EKG realizujących pomiar punktów początkowych i końcowych załamków elektrokardiogramu. Wartościową inicjatywą wydaje się zatem umożliwienie porównywania otrzymywanych wyników nie tylko z wynikami oceny kardiologów, lecz także z wynikami 20
programów czołowych światowych producentów (lista programów jest dołączana do drukowanej wersji katalogu otrzymywanego wraz z bazą). Dzięki przedstawieniu tych rezultatów w formie posortowanej nie jest możliwe ich wartościowanie przy zachowaniu możliwości określenia wszystkich parametrów statystycznych zbioru wyników, takich jak wartość średnia, mediana, odchylenie standardowe itp. Umożliwia to jednak, na podstawie
odległości od wartości średniej określenie lokaty zajmowanej przez testowany program
wśród 20 wzorcowych programów.
Za pomocą bazy CSE możliwe jest również stwierdzenie czy odległość od średniej rezultatu otrzymanego przy użyciu testowanego programu mieści się w ustalonych przez
komitet CSE granicach. W przypadku stwierdzenia spełnienia wymagań producent programu może wystąpić do komitetu CSE o nadanie certyfikatu będącego rodzajem gwarancji
poprawności parametrów diagnostycznych w zakresie wyznaczania granic załamków, co
podnosi wartość komercyjną produktu.
da
.b
w
w
pl
s.
3.3 MIT-BIH - standardowa arytmiczna baza danych EKG
MIT-BIH Arrhythmia Database została utworzona w wyniku współpracy Massachusetts
Institute of Technology z Beth Israel Hospital w Bostonie, a jej pierwsza wersja powstała
około roku 1980 [8], [9]. Baza MIT-BIH jest przeznaczona do testowania algorytmów
wykorzystywanych w celu analizy zapisów holterowskich i zawiera 8 katalogów grupujących sygnały typowych zaburzeń wykrywanych w zapisach dokonywanych metodą Holtera. Katalogi te to:
290
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
Przechowywanie i zarządzanie zapisami elektrokardiograficznymi - standaryzacja danych
w
− AFIB, zawierający 25 zapisów 10-godzinnych, w których można zauważyć zmiany
charakterystyczne dla przypadku migotania i trzepotania przedsionków; służy on
głównie do testowania detektorów migotania opartych na zależnościach czasowych;
− CDB, zawierający 168 zapisów 20,5-sekundowych, w których można obserwować
szeroki zakres arytmii, zaburzeń przewodnictwa i szumów próbkowanych z częstotliwością 250 Hz; dedykowany jest on do testowania algorytmów kompresji z uwagi
na zawartość zapisów stwarzających szczególne problemy podczas kompresji;
− LTDB, zawierający 7 plików o czasach trwania 14 – 24 godziny, w których występuje znaczna ilość typowych zaburzeń przewodnictwa i zmienna w czasie jakość sygnału, która może sprawiać problem automatycznym programom analizującym;
− MITDB, katalog podstawowy, zawierający 48 opisanych zapisów półgodzinnych podzielonych na dwie grupy: 23 typowe wylosowane spośród ponad 4000 zapisów
24-godzinnych (seria 100) oraz 25 zapisów reprezentujących rzadkie, lecz z klinicznego punktu widzenia bardzo istotne zaburzenia (seria 200);
− NSTDB, zawierający 15 półgodzinnych zapisów, spośród których 3 są wzorcami
szumów i zakłóceń spowodowanych aktywnością mięśni, zmiennym kontaktem elektrod i wahaniem izolinii, a pozostałe sztucznie zaszumianymi sygnałami z katalogu
podstawowego o określonym stosunku sygnału do szumu;
− STDB, zawierający 28 zapisów o czasach trwania 13 – 67 minut, które zostały
otrzymane podczas testów wysiłkowych i wykazują znaczące zmiany w obrębie odcinka ST;
− SVDB, zawierający 13 półgodzinnych zapisów reprezentatywnych dla arytmii nadkomorowych, zespołów przedwczesnych i przeznaczony jest głównie do testowania
detektorów arytmii;
− VFDB, zawierający 22 zapisy o czasie trwania 35 minut każdy z opisem uwzględniającym arytmie komorowe: tachykardii, migotania i trzepotania komór.
da
.b
w
w
pl
s.
Komplet danych w katalogu podstawowym składa się z trzech typów plików:
− pliku nagłówkowego *.hea, który zawiera zapisane w formacie tekstowym ASCII informacje o pacjencie, długości pliku sygnału, liczbie kanałów, odprowadzeniach i
częstotliwości próbkowania;
− pliku sygnału *.dat, który zawiera wyłącznie sygnał w postaci binarnej, przy czym
zwykle zapisane są naprzemiennie (w formacie 16-bitowym, mimo iż faktyczna rozdzielczość wynosi 12 bitów) dwa kanały, ale w niektórych katalogach pliki zawierają
jeden lub trzy kanały (jest to opisane w odpowiednim pliku nagłówkowym);
− pliku z informacjami diagnostycznymi *.atr, który zawiera zapisane w postaci binarnej informacje na temat położenia i morfologii kolejnych zespołów QRS; każde z
16-bitowych słów opisuje jeden zespół QRS, przy czym pierwsze 10 bitów wyraża
odległość od poprzedniego zespołu (podawaną jako liczba próbek), a kolejne 6 bitów
określa typ morfologii zespołu w postaci liczby z przedziału od 0 do 41, która odpowiada numerowi na liście typów, zawartej w pliku ecgcodes.h, (np. 0 - NOTQRS, 1 NORMAL, 2 – LBBB, 5 – PVC, 13 – UNKNOWN itp.).
3.4 PhysioNet QT database
Jak było to już zaznaczone uprzednio PhysioNet jest zintegrowanym serwisem internetowym obejmującym bazy danych (PhysioBank) sygnałów biomedycznych, oprogramowanie
do ich przetwarzania i wizualizacji (PhysioToolkit) oraz narzędzia do wymiany i rozpo291
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
A. Momot, M. Momot
w
wszechniania informacji biomedycznych (PhysioNet) [7]. W ramach tego projektu została
opracowana baza danych sygnałów elektrokardiograficznych QT [6]. Zawiera ona 105
zapisów o czasie trwania 15 minut, które obejmują szeroki wachlarz morfologii zespołów
QRS oraz ST-T pochodzących z zapisów badań metodą Holtera. Przeznaczeniem tej bazy
jest testowanie algorytmów detekcji zespołów QRS i punktów charakterystycznych, jak
również ocena skuteczności działania tych algorytmów. Zapisy zawarte w tej bazie pochodzą z istniejących baz danych przechowujących zapisy elektrokardiograficzne, takich jak
baza arytmiczna MIT-BIH, baza ST-T [10] oraz kilku innych baz danych zapisów EKG
zgromadzonych w Boston's Beth Israel Deaconess Medical Center. Wraz z tymi zapisami
przechowywane są dodatkowo opisy położeń poszczególnych punktów charakterystycznych. Wybór zapisów podyktowany był uzyskaniem jak najlepszej reprezentacji zjawisk z
zakresu patofizjologii serca. Zapisy te zawierają również sygnały EKG pacjentów, którzy
doświadczyli nagłego zgonu sercowego podczas monitorowania metodą Holtera oraz szeroki wybór zapisów w przypadku zróżnicowanych pod względem wieku i płci pacjentów
bez określonej diagnozy choroby serca.
W przypadku każdego zapisu od 30 do 100 reprezentatywnych ewolucji zostało opisanych przez kardiologów, którzy wyznaczali początki, szczyty i końce załamków P, początki
i końce zespołów QRS (punkt centrujący zespołu, typowo w szczycie załamka R, wyznaczany był automatycznie), szczyty i końce załamków T, a dla ewolucji zawierających załamki U również ich szczyty i końce. W celu zapewnienia możliwości analizy zmienności
z cyklu na cykl (jak na przykład alternansu załamka T lub map czasowoczęstotliwościowych), każdy zapis zawiera przynajmniej 30 następujących po sobie, opisanych ewolucji o dominującej morfologii (dla tych zapisów, dla których było to możliwe).
Przy tym opisane są jedynie ewolucje z ostatnich 5 minut każdego 15-minutowego zapisu,
co wynikało z tego, że pierwszych 10 minut zostało przeznaczone na fazę uczenia. Opisy te
były wielokrotnie weryfikowane i obecnie [6] baza zawiera 11 zapisów wraz z niezależnym
opisem dwóch zespołów ekspertów, zaś pozostałe opisy dotyczące 94 zapisów zawierają
tylko „pojedyncze” informacje. Wszystkie zapisy zawarte w bazie charakteryzują się częstotliwością próbkowania 250 Hz i ich format jest analogiczny do formatu danych zawartych w bazie MIT-BIH, czyli z każdym zapisem wiążą się trzy pliki, typu: *.hea, *.dat
oraz *.atr.
da
.b
w
w
pl
s.
Praca naukowa sfinansowana ze środków na naukę w latach 2007-2009 jako projekt badawczy nr N N518 1200 33.
Literatura
1.
2.
3.
4.
5.
Augustyniak P.: Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych. Uczelniane Wydawnictwa
Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków 2001.
Augustyniak P.: Transformacje falkowe w zastosowaniach elektrodiagnostycznych. Uczelniane
Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków 2003.
Dąbrowska B., Dąbrowski A.: Podręcznik elektrokardiografii. Wydawnictwo Lekarskie PZWL,
Warszawa 1999.
Goldberger A.L. i inni: PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New
Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23), str. 215 - 220, 2000.
Klinge R.: The electrocardiogram, Thieme Medical Publishers, New York, 1988.
292
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
Przechowywanie i zarządzanie zapisami elektrokardiograficznymi - standaryzacja danych
6.
7.
8.
9.
w
Laguna P., Mark R.G., Goldberger A. i inni: A database for evaluation of algorithms for measurement of QT and other waveform intervals in the ECG. Computers in Cardiology 24, str. 673 676, 1997.
Moody G.B., Mark R.G., Goldberger A.L.: PhysioNet: A Web-based resource for the study of
physiologic signals. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, str. 20 - 70, 1998
Moody G.: MIT/BIH Arrhythmia Database Distribution. Massachusetts Institute of Technology,
Division of Health Science and Technology. Cambridge, MA, 1993.
Moody G.B., Mark R.G.: The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database. IEEE Engineering
in Medicine and Biology Magazine, 20(3), str. 45 – 50, 2001.
Taddei A., Biagini A. i inni: An annotated database aimed at performance evaluation of algorithms for ST-T change analysis. Computers in Cardiology 16, str. 117 – 120, 1989.
Willems J.L.: Common Standards for Quantitative Electrocardiography 10-th CSE Progress
Report, Leuven: ACCO publ., 1990.
Zywietz C., Alraun W., Fischer R.: Quality assurance in biosignal processing - procedures and
recommendations for evaluation for electrocardiological analysis systems. Computers in Cardiology, str. 201 – 204, 2001.
European Conformance Testing Services for Computerized Electrocardiography, CTS ECG Test
Atlas. BIOSIGNA, (www.biosigna.de/CTS.pdf)
The CSE Working Party. Recommendations for measurement standards in quantitative electrocardiography. European Heart Journal 6, str. 815 – 825, 1985.
10.
11.
13.
14.
da
.b
w
w
12.
pl
s.
293
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008
Rozdział monografii: 'Bazy Danych: Rozwój metod i technologii', Kozielski S., Małysiak B., Kasprowski P., Mrozek D. (red.), WKŁ 2008
w
da
.b
w
w
pl
s.
(c) Copyright by Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, Gliwice 2008