Реализация вторичной обработки ЭКС

Разработка блоков первичной обработки ЭКС с высокими, до сих пор недостижимыми, характеристиками позволила получать ранее не доступную для исследователей информацию, что, в свою очередь, потребовало реализации новых высокоэффективных методов извлечения этой информации при вторичной обработке биоэлектрических сигналов различной природы [16] (нс), [17] (нс). 

Углубленный анализ тонкой структуры сложных квазипериодических биоэлектрических сигналов (ЭКГ-, ЭЭГ-, ЭМГ-сигналы и др.) потребовал решения задачи их сверхточной временно́й синхронизации. Для этого были синтезированы и продолжают разрабатываться различные процедуры, алгоритмы и программы определения морфологии анализируемой реализации ЭКС, поиска и высокоточной оценки временно́го положения всех ее характерных точек с использованием, в частности, радиолокационных методик измерения времени задержки отраженных сигналов (дальности до цели), [17] (нс), [18, 19], [20] (нс), [21] (нс). Применение специальной статистической обработки различных оценок временно́го положения выбранных характерных точек сигнальных выбросов ЭКС, полученных по отдельным алгоритмам [18, 19], обеспечивает не только более высокую точность синхронизации, но и адаптацию к индивидуальной форме выбросов, в том числе, к их асимметрии. Такая высокоточная синхронизация квазипериодических процессов в широком смысле требуется для прецизионных оценок вариабельности ритмов (например, сердечного ритма) [17] (нс), [21] (нс), обеспечения возможности совместной обработки совокупности отдельных циклов таких сигналов. Особой задачей является реализация синхронного накопления и трехмерного картирования ЭКС на всем протяжении картиоцикла, а не только в зонах, прилегающих к QRS-комплексам. Данное ограничение было вызвано в существующих сегодня методиках обработки ЭКС не столько вариабельностью сердечного ритма, поскольку данная причина неустранима, сколько низкой точностью синхронизации и отсутствием специальных дополнительных процедур обработки.

Исследования показали, что для обеспечения возможности межпериодной обработки совокупности квазипериодических биоэлектрических сигналов на всем протяжении их циклов с целью выявления динамики процессов на их отдельных временны́х участках необходимо привести все эти циклы к единой усредненной длительности [19]. Для этого был предложен метод временно́го масштабирования с вычислением оптимального значения средней длительности циклов T_ср, обеспечивающей минимальные искажения результатов последующего анализа, и приведения всех отдельных реализаций анализируемых сигналов к этому значению T_ср путем изменения их временно́го масштаба [17] (нс). Было показано [19], что при сложных формах реализаций сигналов и при наличии в них нескольких характерных сигнальных выбросов, оптимальным является временно́е масштабирование внутри отдельных временны́х участков кардиоцикла.

При анализе результатов исследований на подопытных животных с искусственно вызванными кардиопатологиями уже были применены такие стандартные методики вторичной обработки, полученных в ходе эксперимента записей ЭКС, как спектральный анализ [22] (нс), построение гистограмм распределений и вейвлет-анализ [17] (нс). Они однозначно подтвердили возможность более ранней фиксации начала развития ишемии по методу ЭКГ СВР, чем это дают другие ЭКГ-методы. При этом выяснилось, что, во-первых, даже применение стандартных подходов к вторичной обработке ЭКС требует серьезных усилий и мощных вычислительных средств, а, во-вторых, что новые конкретные ЭКГ-признаки патологических процессов, в том числе, на ранних стадиях их развития, могут быть выявлены только с помощью комплексной вторичной обработки экспериментально полученных данных.

В настоящее время ведется разработка идеологии комплексной вторичной обработки ЭКС на базе интеграции классических статистических методов в совокупности с концепцией Data Mining - интеллектуального анализа данных [16] (нс), [17] (нс). В этой концепции реализуется подход, основанный на выявлении скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных, позволяющий обнаруживать правила, включающие десятки, сотни и тысячи совместно встречающихся логических событий, характерных для одной совокупности данных и не характерных для всех остальных. В результате такого комплексного анализа формируется вся возможная совокупность новых диагностических признаков исследуемого патологического процесса.

Кроме того, желательно получить как можно более полную картину исследований с использованием всех существующих приборов и методов. По результатам всех этих исследований необходимо сформировать специальную базу данных с расширенным набором входных и выходных признаков, которые всеобъемлюще и разносторонне характеризуют исследуемый патологический процесс. Комплекс вторичной обработки в идеале должен производить многоступенчатую оптимизированную адаптацию процедур обработки сигналов как к изменениям их характеристик во времени, так и к индивидуальным параметрам ЭКС каждого обследуемого биологического объекта.