Глава 3: Результаты
Для оценки работы программы были сгенерированы несколько файлов сигналов: один нормальный комплекс, один комплекс с депрессией ST сегмента, одна желудочковая экстрасистола и со случайно комбинацией комплексов (80% нормальный комплекс и по 10% на каждую патологию). Графики полученных сигналов можно увидеть на рисунках 6-9:
Рисунок 6 – Сигнал нормального комплекса
Рисунок 7 – Комплекс с депрессией ST-сегмента
Рисунок 8 – Комплекс желудочковой экстрасистолы
Рисунок 9 – Сигнал из случайных комплексов
На смешанном сигнале видно, что RR интервал между нормальным комплексом и перед комплексом желудочковой экстрасистолы значительно меньше среднего, а после – значительно больше среднего. Это доказывает правильность подобранных коэффициентов u для данного типа патологии. Сравним формы сгенерированного экстрасистолического комплекса и с реальной ЭКГ пациента, взятой из базы данных MIT-BIH Arrhythmia Database ресурса PhysioNet (запись 106) (рис. 10):
Рисунок 10 – Сравнения синтезированного (сверху) и реального (снизу) комплексов
Как видно на рисунке, комплексы имеют практически одинаковую форму, которая тем не менее может варьироваться в зависимости от разных отведений. Тем не менее, основные составляющие комплексов находятся на одинаковых местах, что говорит о работоспособности модели с данными параметрами.
Можно сделать вывод, что сконструированный генератор синтетической ЭКГ выполняет свою функцию и синтезирует ЭКГ-подобный сигнал с разными типами комплексов. Основная задача выполнена.
Тем не менее, модель можно улучшить: добавить больше разных классов патологических комплексов, связать разные комплексы с разными отведениями, так как на разных отведениях комплексы могут иметь разные характеристики, добавить генерацию помех вроде сетевой помехи, помехи «электрод-кожа», миографическую помеху и помехи, связанные с дыханием. Также стоит добавить вариацию параметров комплексов, связанную с разными биопроцессами.
Глава 4: Заключение
В ходе работы были рассмотрены способы генерации ЭКГ-подобного сигнала разными методами. Среди них была выбрана модель на основе функций Гаусса (Модель Мак-Шери и Олкина), также известная как модель сглаженных псевдо-производных.
Для реализации данной модели, была разработана программа на языке C++, которая выполняет функцию генератора синтетической ЭКГ на основе суммирования гауссовых функций с заданными параметрами. Основные функции вынесены в отдельный класс, что делает программу масштабируемой по функционалу.
Для данного класса были рассчитаны параметры различных типов комплексов, в частности, в программе есть шаблоны для генерации нормального комплекса, комплекса с депрессией ST-сегмента, а также комплекса желудочковой экстрасистолы.
Для более правдоподобной генерации были добавлены рандомизаторы амплитуд зубцов и длительности кардиоциклов. Также, было выделено, что для более правдоподобной генерации модель можно улучшить: добавить больше разных классов патологических комплексов, связать разные комплексы с разными отведениями, так как на разных отведениях комплексы могут иметь разные характеристики, добавить генерацию помех вроде сетевой помехи, помехи «электрод-кожа», миографическую помеху и помехи, связанные с дыханием. Также стоит добавить вариацию параметров комплексов, связанную с разными биопроцессами.