ія на основі виявлення удару
Функція CC може бути використана для вимірювання подібності між двома сигналами [7]. Цей процес тягне за собою обчислення із суми добутків відповідних пар точок двох сигналів, у межах зазначеного періоду часу, або вікна. Процес також бере до уваги будь-яку різницю потенціалів фаз між двома сигналами за допомогою включення лідируючого, або відстає умови (term). Формула для CC представляється у вигляді:
де N являє собою число вибірок, J є чинником затримки і і є двома сигналами. Для нормалізації результатів, заснованих на кількості точок вибірки, вводиться фактор1/N. Коли значення є максимальним, то це вважається точкою максимальної схожості двох сигналів (хвильових форм). Оскільки необхідну кількість відставання між двома сигналами спочатку невідомо, повинні бути введені різні ступені затримки в межах зазначеного інтервалу кореляції.
Можна використовувати CC для виявлення биття, шляхом знаходження точки максимальної схожості між сигналом ЕКГ і зумовленим шаблоном і, отже, визначення тимчасового розташування комплексу QRS. Крім того, для алгоритму CC необхідно зберегти шаблон чи орієнтовний (reference) сигнал ЕКГ сигналу.
Походження шаблону може бути з різних джерел. Тут вже діє адаптація, в результаті чого частина записаної ЕКГ пацієнта усереднена і зберігається для першочергового аналізу. В якості альтернативи, математична модель може бути використана або сукупність записів ЕКГ з бази даних можуть бути використані для отримання загального шаблону.
Багато досліджень в минулому успішно повідомили про використання СС в якості засобу автоматичного виявлення биття. Abboud [6] використовували функцію CC, розраховану з використанням перехресного
спектру і алгоритму швидкого перетворення Фур'є для extrastoyle (немає такого слова в англійській мові) відмови і розташування координатних (fiducial) точок. Про зміни в алгоритмі CC також було повідомлено. Це вважалося більш обчислювально ефективним, так як вони не вимагають інтенсивного мультиплікативного процесу, пов'язаного з CC, але можуть бути засновані, наприклад, на зваженої кореляції методів відмінності [8] і середньому різницевим методом перехресного відмінності [9].
Методи СС, як правило, зосереджені на використанні однієї хвильової форми в якості основи для шаблону, наприклад, QRS комплекс (а). Алгоритми Abboud та ін. [6] були адаптовані Govrin-ом. [10], щоб полегшити становище за допомогою CC і Р-хвиль і QRS комплексів. Шаблони обох хвиль були використані з невідомим ЕКГ слідами, щоб ідентифікувати окремі компоненти кожного серцевого циклу.
Мета даного дослідження вивчити потенціал адаптації загального підходу СС заснованого на точних і надійних способах для виявлення биття. Цей підхід у минулому показав себе успішним і, отже, був досліджений з метою подальшого вдосконалення. Приватні шаблони для Р-хвиль, QRS комплексів і Т-хвиль згенеровані і підхід CC застосований індивідуально для ідентифікації кожного з цих компонент, як протилежні загальним шаблоном СС (template CC based approach).
Стандартні підходи також були розроблені для цілей тестування. Структура частині статті наступна:
У розділі 2 описується новий метод виявлення биття, який заснований на фундаментальних знаннях CC. Також, представлено опис розроблених методів порівняльного аналізу. Розділ 3 описує структуру набору даних і представляє результати та обговорення для виявлення алгоритму биття. Остаточні висновки в дослідження представлені в розділі 4.
Методи
Цілями даного дослідження було вивчити можливості розробки нового підходу до виявлення биття, який буде пропонувати підвищену точність і надійність в порівнянні з встановленими методиками. Два різні підходи: один, заснований на стандартному НЕ-синтаксичному підході і другий, заснований на стандартному підході СС були розроблені для цілей порівняльного аналізу (benchmarking). Поліпшення обох цих алгоритмів були засновані на існуючих опублікованих підходах. Також був розроблений новий підхід, заснований на багатокомпонентному алгоритмі СС.
Далі представлена ??докладна інформація про трьох підходах виявлення биття.
Не-синтаксичний підхід
Перший етап не-синтаксичного підходу є включення смугового фільтра, з центром в точці 17 Гц. Це зроблено для того, щоб ізолювати переважну енергію QRS і ослаблення низькочастотних характеристик Р і Т-хвиль [11]. (Смуга пропускання, яка максимізує QRS енергію в діапазоні приблизно 5-25 Гц). Смуговий фільтр FIR був реалізований з різницею рівняння (with the difference equation), що виражено в рівнянні 2:
де фильтру...
