قلب، ECG، QRS، بطنی، beat، طبقه‌بندی

دیگر ECG یک نمایش گرافیکی از فعالیت قلب به صورت سیگنال الکتریکی است که در طول یک دوره زمانی ثبت شده است[5].
وجود فعالیت الكتريكي براي ايجاد ضربان در قلب ضروري است. خون‌رساني كافي به بافت‌‌هاي بدن، مستلزم تعداد ضربان كافي قلب بوده و هم چنين بايد زمان‌بندي و توالي انقباضات عضلاني قلب به دقت هماهنگ باشند. ضربان‌ساز طبيعي قلب، “گره سينوسي- دهليزي SA ” است كه يك گروه ميكروسكوپي از سلول‌هاي الكتريكي تخصص يافته قلبي مي‌باشند و در بالاي دهليز راست واقع شده‌اند. به دنبال ايجاد يك تحريك الكتريكي توسط “گره سينوسي– دهليزي “، يك ضربان قلب ايجاد مي‌شود. اين تحريك از طريق مسيرهاي اختصاصي به سلول‌هاي بافت عضلاني ديواره‌هاي قلب منتقل مي‌شود. اين تحريك ابتدا حفره‌هاي فوقاني قلب يعني دهليزها را منقبض مي‌كند و خون را به داخل بطن‌ها مي‌راند. سپس تحريك به ناحيه ديگري از سلول‌هاي الكتريكي تحت عنوان “گره دهليزي- بطني “، كه در بالاي بطن‌ها واقع شده است، منتقل مي‌گردد. اين گره به شكل يك ايستگاه تأخيري در مسير تحريك عمل مي‌كند و اجازه مي‌دهد دهليزها به طوركامل تخليه شوند. پس از يك فاصله كوتاه زماني، تحريك از طريق مسيرهاي شاخه‌اي وارد بطن‌ها شده و منجر به‌انقباض آنها مي‌گردد.
سیگنال ECG در طول هر سیکل کاری قلب، دارای منحنی مشخصه‌ای به صورت شکل 1-1 است.

شکل 1-1 : یک سیکل از سیگنال ECG
پتانسیل عمل عضله قلبفرآیند انقباض هماهنگ بخش‌های مختلف قلب توسط پتانسیل عمل در سلول‌های موجود در بافت قلب انجام می‌گیرد. در ادامه مراحل مختلف پتانسیل عمل در یک سلول قلبی جهت ایجاد انقباض ماهیچه قلب بررسی می‌گردد[8].
مرحله استراحت : پیش از وقوع پتانسیل عمل، مرحله استراحت بر غشا حاکم است. در این مرحله گفته می‌شود که غشا پلاریزه یا قطبی است. زیرا پتانسیل آن 90- میلی‌ولت است.
مرحله دپلاریزاسیون :در این مرحله غشا ناگهان نسبت به یون سدیم نفوذپذیر می‌شود و اجازه می‌دهد تا تعداد بی‌شماری یون مثبت سدیم به درون آکسون جاری شود. حالت طبیعی پلاریزه با پتانسیل 90- میلی‌ولت از بین می‌رود و پتانسیل به سرعت در جهت مثبت بالا می‌رود. به‌این حالت دپلاریزاسیون می‌گویند.
مرحله رپلاریزاسیون : در چند ده‌هزارم ثانیه بعد از اینکه غشا به شدت نسبت به سدیم نفوذپذیر گردید،‌کانال‌های سدیم شروع به بسته شدن می‌کنند و کانال‌های پتاسیمی به میزان بیشتری نسبت به حالت طبیعی بازمی‌گردند. سپس انتشار سریع یون‌های پتاسیم به خارج، مجددا پتانسیل غشا را به حالت منفی زمان استراحت می‌رساند؛ به‌این حالت رپلاریزاسیون غشا می‌گویند.
موج P :انتشار پتانسیل تحریک از طریق دهلیز، باعث انقباض دهلیز میشود )دپلاریزاسیون( و موج P را تولید می‌کند. دامنه موج P به طور نرمال کم است.
منحنی QRS :منحنی QRS مربوط به دوره زمانی انقباض یا دپلاریزاسیون بطنی است. سیگنال رپلاریزاسیون دهلیزی مغلوب سیگنال بسیار بزرگتر بطنی می شود. این سیگنال حاصل دپلاریزاسیون بطنی است. منحنی QRS به دلیل حجم بافت بطنی که درگیر است سیگنال بسیار بزرگتری نسبت به موج P است.
موج T :موج T نتیجه انبساط یا رپلاریزاسیون بطن‌ها است و دارای طول زمانی بیشتری نسبت به منحنی QRS است، زیرا رپلاریزاسیون بطنی بسیار آهسته تر از دپلاریزاسیون اتفاق می‌افتد.
قطعه ST :بخش ST زمان بین دپلاریزاسیون و رپلاریزاسیون بطنی را نشان میدهد. بخش ST از پایان کمپلکس QRS شروع می‌شود و در آغاز موج T پایان مییابد. در حالت نرمال، بخش ST به‌اندازه 0.12 ثانیه یا کمتر است.
بازه QT:بازه QT از آغاز موج (Qi) Q شروع می‌شود و در نقطه پایان موج (Ti) Tتمام می‌شود، که نشان دهنده طول زمان سیکل دپلاریزاسیون یا رپلاریزاسیون است. اندازه نرمال زمانی بازه QTحدود 0.38 ثانیه است، و اندازه ‌آن در مردان و زنان و در سنین مختلف، متفاوت است. به عنوان یک قانون کلی، فاصله زمانی QT باید حدود 0.40 درصد فاصله زمانی R-R اندازه‌گیری شده باشد.
بیماریهای ضربان قلب :از تحلیل تغییرات ایجاد شده درشکل سیگنال نرمال الکتروکاردیوگرام می‌توان برای تشخیص بسیاری از انواع آریتمی و بیماری‌های قلبی استفاده شود. سیگنال الکتروکاردیوگرام می‌تواند به بخش‌ها و فواصل زمانی گوناگون تقسیم شود که با تعیین محدوده برای این بخش‌ها، ضربان‌های غیر نرمال تشخیص داده شوند. سیگنالهای ECG با توجه به شکل آنها و نوع آریتمی‌ها به گروه‌های مختلف تقسیم می شوند. انواع ضربان‌های قلبی با توجه به پایگاه داده MIT-BIH در جدول 1-1 نشان داده شده‌اند]6[.
Beat type Label
Normal beat N
Left bundle branch block L
Right bundle branch block R
Atrial premature beat A
Abberated atrial premature beat A
Nodal(junctional) premature beat J
Supraventricular premature beat S
Ventricular premature beat V
Fusion of ventricular and normal beat F
Ventricular flutter beat b or I
Nodal(junctional) escape beat J
Ventricular escape beat E
Fusion of paced and normal beat F
جدول 1-1 : ضربان های قلبی
در این تحقیق به طبقه‌بندی شش شکل مختلف سیگنال ECG که دارای بیشترین اهمیت هستند، پرداخته شده است. این ضربان‌ها عبارتند از:
نرمال (N)، بلوک شاخه دسته ای چپ (L یا LBBB)، بلوک شاخه دسته‌ای راست (R یا RBBB) و انقباض زودرس بطنی (V یا PVC) و ضربان زودرس دهلیزی (A) و تپش قلب (Pace beat).
بلوک شاخه دسته‌ای چپ (LBBB) و بلوک شاخه دسته‌ای راست (RBBB):
دسته‌ای از آریتمی‌ها مربوط به نارسایی‌های دسته‌ای هادی مختلف می باشند (بلوک شاخه دسته‌ای راست و بلوک شاخه دسته‌ای چپ). بلوکهای شاخه دسته‌ای (BBB) در اثر تأخیر در هدایت یکی از بخش‌های چپ (LBBB) یا راست (RBBB) سیستم هدایت بطنی رخ می‌دهد. به دلیل اینکه سیگنال در یکی از نیمه‌های بطن تأخیر یافته است، شکل QRS پهنتر می‌شود و گاهی نیز فرورفته می‌شود. این انسدادها معمولاً تاثیر بسیار کمی در عملکرد و کارآیی پمپاژ دارند و اما می‌توانند تغییر قابل ملاحظه‌ای در مسیر بردار قلبی و در نتیجه در شکل ظاهری ECG به وجود آورند. به همین دلیل این ضربان‌های قلبی غیر نرمال می‌توانند تغییرات دیگر ECG را که مشخص کننده بیماری‌ها (مثلا ایسکمی) می‌باشند را بپوشانند. در برخی موارد، این ناهنجاری‌های رسانش(LBBB و RBBB) نشانگر برخی از دیگر آسیب‌های بسیار مهم پنهان می باشند. برای نمونه، انسداد رگ های ریوی می‌تواند موجب یک بلوک شاخه دسته‌ای راست جدید و ایسکمی حاد پیشین می‌تواند موجب یک بلوک شاخه دسته‌ای چپ جدید شود. معمولاً هیچ درمانی برای بلوک شاخه دسته‌ای انجام نمی‌شود.
انقباض زودرس دهلیزی یا اکستراسیستول (APC):
گاهی اوقات ممکن است یک ریتم به وسیله ایمپالس‌هایی‌که از خارج گره سينوسي– دهليزي‌SA سرچشمه گرفته باشند، متوقف شود. این ایمپالس‌ها قبل از اینکه یک دشارژ SA نرمال رخ دهد، اتفاق می‌افتند و در سراسر قلب انتشار پیدا می‌کنند، اگر میوکاردیوم (ماهیچه قلب) مقاوم نباشد، سبب می‌شوند تا به صورت زودرس منقبض شود. اکستراسیستول‌ها ممکن است از بالا (بالابطنی) یا از پایین (بطنی) گره دهلیزی بطنی سرچشمه بگیرند. اکستراسیستول‌ها ممکن است به صورت تکی یا در ردیف‌های کوتاه یا بلند اتفاق بیافتند.
انقباض زودرس بطنی(PVC):
ضربان‌های PVC یک شکل بسیار رایج از آریتمی‌ها می‌باشند. آنها یک شکل ضربان‌های قلبی غیر معمولی هستند که در آنها بطن به طور زودرس انقباض پیدا می‌کند. در طول یکPVC ، بطن قبل از اینکه دشارژ الکتریکی نرمال از گره SA فرا برسد، از نظر الکتریکی زودتر دشارژ شده و منقبض می‌گردد. این دشارژهای زودرس به دلیل تحریک‌پذیری الکتریکی عضله های قلبی بطن‌ها هستند. بعد از PVC سیستم الکتریکی قلب فوراً به حالت اولیه باز می‌گردد. این بازگردانی سبب یک توقف مختصر در ضربان قلبی می شود. ضربان PVC به وسیله منحنی‌های QRS پهن و گسترده شناخته می‌شود]5[.
ساختار کلی تحقیقدر این تحقیق ابتدا به بیان کلیات و روش انجام تحقیق به صورت خلاصه پرداخته شده است. در فصل دوم به مرور پژوهش‌های انجام شده در زمینه طبقه بندی سیکنال‌های قلبی و بیان روش کار آنها و مقایسه نتایج بدست آمده، پرداخته خواهد شد. در فصل سوم روش پیشنهادی به همراه توضیحات دقیق و فرمول آنها تشریح خواهد شد. در فصل چهارم مراحل شبیه‌سازی به صورت بخش به بخش بیان می‌شود. در فصل پنجم نتایج شبیه‌سازی و همچنین مقایسه با نتایج تحقیقات قبلی که در فصل دوم تشریج شده اند بیان می‌شود.

فصل دومپیشینه ‌پژوهش
2-1- مقدمههوشمند‌سازی فرآیند تشخیص بیماری‌های قلبی سالها است مورد بحث پژوهشگران تمامی کشور‌ها قرار گرفته است. این فرآیند شامل مراحلی است که طی آن سیگنال ECG به عنوان ورودی نرم افزار انتخاب می‌شود و انتظار این است که نرم افزار با دقت قابل قبولی سلامت یا بیماری و حتی نوع بیماری قلبی را تشخیص دهد. تمامی این نرم افزار‌ها پس از دریافت سیگنال، ویژگی‌های مناسب آن را استخراج و انتخاب کرده، سپس به تشخیص نوع بیماری می‌پردازد. در هر یک از مراحل بیان شده روش های گوناگونی وجود دارد که در این فصل به تحقیقات پیشین و روشی که مورد استفاده قرار گرفته است پرداخته خواهد شد.
معرفی پایگاه داده:سیگنال‌های نارسائی قلبی که از پایگاه داده MIT-BIH گرفته شده است، شامل 48 سیگنال قلب دوکاناله متشکل از 25 مرد از سنین 32-89 سال و 22 زن در سنین 23-89 سال با فرکانس نمونه‌برداری 360 هرتز و رزولوشن 12 بیت، که حدودا حاوی 650000 نمونه و تقریبا 2750 ضربان قلب در مدت زمان 30 دقیقه برای هر سیگنال می‌باشد. بیش از 109000 ضربان قلب در پایگاه فوق در قالب 15 نارسائی برچسب‌گذاری شده‌اند. از این سیگنال‌ها 45 سیگنال دارای lead II می‌باشند [11،24].
2-2- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از موجک و شبکه عصبیپس از چند مرحله پیش پردازش از تبدیل موجک پیوسته برای استخراج ویژگی های سیگنال می‌شود. به دلیل زیاد بودن تعداد بردارهای استخراج شده توسط موجک از آنالیز PCA جهت کاهش ابعاد و به عبارتی انتخاب بهترین نمونه‌ها استفاده شده است.
شبکه عصبی چند لایه، طبقه‌بندی را بر روی شش کلاس که شامل سیگنال نرمال و 5 اریتمی قلبی که از گروهی خاص از سیگنال ECG بیماران پایگاه داده MIT-BIH انجام داده است. نمودار گرافیکی روش به کار رفته در این تحقیق در شکل 2-1 نشان داده شده است]7[.

شکل 2-1 :مراحل طبقه بندی 6 آریتمی
2-3- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده ازموجک و خواص مورفولوژیک و شبکه عصبیدر این پژوهش پس از پیش‌پردازش، 15 ویژگی زمانی و 15 ویژگی از تبدیل موجک انتخاب شده است و برای کاهش ابعاد این ویژگی ها از روش PCA استفاده شد که نتیجه آن انتخاب 8 ویژگی از بهترین ویژگی‌های هر کلاس بوده است. شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی پایه شعاعی به صورت ترکیبی طبقه‌بندی را انجام می دهد. در این تحقیق نشان داده شده است که ساختار ترکیبی شبکه عصبی دارای نتایجی به مراتب بهتر از شبکه عصبی MLP می‌باشد]4[.
2-4- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه عصبی فازیدر این پژوهش از استخراج ویژگی موجک به همراه شبکه عصبی فازی برای شناسایی انقباضات زودرس بطنی PVC استفاده کرده‌اند. ایده اصلی و مزیت مهم این تحقیق استفاده مجدد از اطلاعات تولید شده در مرحله تشخیصQRS ، که یک مرحله اساسی برای بیشتر الگوریتم های طبقه بندی ECG است، می باشد. طول مدت زمان کمپلکس QRS در مقیاس سه و سطح زیر کمپلکس QRS در مقیاس چهار به عنوان ویژگی های مشخصه انتخاب شده اند. پس از نرمالیزاسیون، طبقه بندی PVC با استفاده از شبکه عصبی فازی روی سیگنال ECG تعدادی خاص از بیماران انجام شده است. دو مزیت اولیه استفاده از موجک یکسان برای دو مرحله تشخیص QRS و طبقه‌بندی PVC، محاسبات کمتر و پیچیدگی کمتر در هنگام پیاده سازی واقعی است]9[.
2-5- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل ویولت و شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم پرندگانویژگی‌های شکلی تبدیل موجک، با استفاده از آنالیز PCA به یک فضای ویژگی با ابعاد کمتر نگاشت داده شده اند، و همچنین ویژگی‌های زمانی از داده های ECG استخراج شده اند. برای قسمت تشخیص الگو از شبکه‌های عصبی مصنوعی رو به جلو که هر کدام با استفاده از تکنیک الگوریتم پرندگان چند هدفه استفاده شده است. در این تحقیق،‌سیستم طبقه‌بندی ارائه شده می تواند با آموزش ساختارهای شبکه بهینه به تغییرات اساسی در الگوهای ECG یک بیمار خاص سازگار شده و بنابراین می‌تواند به درصد دقت‌های بالاتری در دسته داده‌های بزرگ دست پیدا کند.
بر روی کل داده‌های پایگاه داده میزان میانگین معیار عملکردهای دقت حساسیت برای روش پیشنهادی برای شناسایی ضربان‌های اکتوپیک بطنی (VEB) و ضربان‌های اکتوپیک بالابطنی (SVEB) انجام شده است]10[.
2-6- طبقه‌بندی آریتمی‌های قلبی با استفاده از SVMدر این پژوهش با تحلیل سیگنال ECG، ویژگی‌هاي آن با ترکیبی از تبدیل ویولت و مدل AR استخراج شده اند. با چنین تلفیقی روش هاي رایج در تشخیص بیماري‌هاي قلبی بهینه شده‌اند. سپس از یک طبقه‌بندي‌کننده ماشین بردار پشتیبان با هسته گوسین به منظور طبقه‌بندي خودکار پنج نوع آریتمی قلبی استفاده شده است]2[.
2-7- طبقه‌بندی آریتمی دهلیزی بطنیدر اين پژوهش يك الگوريتم كارآمد تشخيص و طبقه‌بندي ECG تك كاناله مبتني بر تبديل موجك را اجرا نموده و به منظور تشخيص و طبقه‌بندي برخي آريتمي‌هاي خطرناك بطني به كار گرفته و بهبود داده شده است. در اولين مرحله، كمپلكس‌هاي QRS تشخيص داده مي‌شوند. سپس مشخصات هر QRS با شناسايي و تعيين قله‌هاي مو ج هاي تشكيل دهنده آن و نيز نقاط شروع و پايان كمپلكس QRS تكميل مي‌گردد. در ادامه قله‌هاي موج هايT ، P و نيز نقاط شروع و پايان هر يك تعيين مي‌شود . اين الگوريتم را با استفاده از داده‌هاي حاشيه نويسي شده معروف MIT/BIH Arrhythmi

Author:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *