Декомпозиція сигналу пульсової хвилі

Декомпозиція сигналу пульсової хвилі

В статті пропонується алгоритм декомпозиції пульсової хвилі, який дозволяє представити її як суму декількох компонентів: прямого імпульсу та відбитих. Як ілюстрація наведено результати роботи алгоритму на прикладах декомпозиції пульсових хвиль реальних пацієнтів. Пропонується за результатами декомпо...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2019
Автор: Лаврентьєв, В.М.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
Назва видання:Комп’ютерні засоби, мережі та системи
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168475
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Декомпозиція сигналу пульсової хвилі / В.М. Лаврентьєв // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 40-44. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-168475
record_format dspace
spelling irk-123456789-1684752020-05-04T01:26:06Z Декомпозиція сигналу пульсової хвилі Лаврентьєв, В.М. В статті пропонується алгоритм декомпозиції пульсової хвилі, який дозволяє представити її як суму декількох компонентів: прямого імпульсу та відбитих. Як ілюстрація наведено результати роботи алгоритму на прикладах декомпозиції пульсових хвиль реальних пацієнтів. Пропонується за результатами декомпозиції визначити окремі типи пульсових хвиль і пов’язати їх з медичними та фізіологічними параметрами з метою створення бази даних, де форма пульсової хвилі пов’язується з параметрами як здорової серцево-судинної системи, так і враженої різними захворюваннями. Предлагается алгоритм декомпозиции пульсовой волны, позволяющий представить ее как сумму нескольких компонентов прямого сигнала и отраженных. По результатам декомпозиции предлагается определять отдельные типы пульсовых волн и связать их с медицинскими и физиологическими параметрами с целью создания базы данных, где форма пульсовой волны связуется с параметрами как здоровой сердечно-сосудистой системы, так и пораженной различными заболеваниями. The pulse wave decomposition algorithm that allows representing wave as the sum of several components: direct pulse and reflected proposes in this paper. As an illustration, the results of the algorithm on the examples of pulse wave’s decomposition of real patients are presented. Results of decomposition of pulse waves of different type are shown. 2019 Article Декомпозиція сигналу пульсової хвилі / В.М. Лаврентьєв // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 40-44. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 1817-9908 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168475 uk Комп’ютерні засоби, мережі та системи Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
description В статті пропонується алгоритм декомпозиції пульсової хвилі, який дозволяє представити її як суму декількох компонентів: прямого імпульсу та відбитих. Як ілюстрація наведено результати роботи алгоритму на прикладах декомпозиції пульсових хвиль реальних пацієнтів. Пропонується за результатами декомпозиції визначити окремі типи пульсових хвиль і пов’язати їх з медичними та фізіологічними параметрами з метою створення бази даних, де форма пульсової хвилі пов’язується з параметрами як здорової серцево-судинної системи, так і враженої різними захворюваннями.
format Article
author Лаврентьєв, В.М.
spellingShingle Лаврентьєв, В.М.
Декомпозиція сигналу пульсової хвилі
Комп’ютерні засоби, мережі та системи
author_facet Лаврентьєв, В.М.
author_sort Лаврентьєв, В.М.
title Декомпозиція сигналу пульсової хвилі
title_short Декомпозиція сигналу пульсової хвилі
title_full Декомпозиція сигналу пульсової хвилі
title_fullStr Декомпозиція сигналу пульсової хвилі
title_full_unstemmed Декомпозиція сигналу пульсової хвилі
title_sort декомпозиція сигналу пульсової хвилі
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2019
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168475
citation_txt Декомпозиція сигналу пульсової хвилі / В.М. Лаврентьєв // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 40-44. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
series Комп’ютерні засоби, мережі та системи
work_keys_str_mv AT lavrentʹêvvm dekompozicíâsignalupulʹsovoíhvilí
first_indexed 2025-07-15T03:15:02Z
last_indexed 2025-07-15T03:15:02Z
_version_ 1837681138358812672
fulltext Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 40 Декомпозиція сигналу пульсової хвилі В.М. Лаврентьєв Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, 03187, м. Київ, проспект Академіка Глушкова, 40, vaslavr@i.ua V.M. Lavrentyev DECOMPOSITION OF THE PULSE WAVE SIGNAL Abstract. In recent years there has been an increase of interest in the technique of photoplethysmography and driven by the demand for low cost, simple and portable technology on the one hand and on the other hand the photoplethysmogram, which is measured noninvasively, can provide valuable information about cardiovascular system performance. That technology has been used for measuring blood oxygen saturation, blood pressure and cardiac output, assessing autonomic function and detecting peripheral vascular disease. This is despite the fact that the characteristics of the pulse waveform not being fully understood. The pulse wave decomposition algorithm that allows representing wave as the sum of several components: direct pulse and reflected proposes in this paper. As an illustration, the results of the algorithm on the examples of pulse wave’s decomposition of real patients are presented. Results of decomposition of pulse waves of different type are shown. Each pulse wave is decomposed into a direct pulse and several reflected pulses, and uniquely. The obtained values of maximum amplitudes and moments of time of maxima can be data for further analysis. It is essential that the decomposition process takes place regardless of the shape of the curve, that is, whether there are additional extremes on the descending part of the curve or are they absent. In order to create a database that based on the decomposition results, it is proposed to identify individual types of pulse waves and then relate them to medical and physiological parameters. The database is on the one hand different forms of pulse waves and on the other the parameters of the cardiovascular systems, both healthy and affected by various diseases, and they are linked by both hard and soft connections. Key words: cardiovascular system, pulse wave, decomposition of the signal. Анотація. Останніми роками спостерігається зростання інтересу до техніки фотоплетизмографії, яка може дати цінну інформацію про роботу серцево-судинної системи людини і, що важливо, проводиться неінвазивно. Ця технологія застосовується для вимірювання насичення крові киснем, артеріального тиску та серцевого викиду, оцінки вегетативної функції, а також виявлення захворювань периферичних судин. Але незважаючи на все ширше використання пульсової хвилі для виявлення мож- ливих хвороб у серцево-судинній системі її характеристики не повністю зрозумілі. В статті пропонується алгоритм декомпозиції пульсової хвилі, який дозволяє представити її як суму декількох компонентів: прямого імпульсу та від-  В.М. ЛАВРЕНТЬЄВ, 2019 битих. Як ілюстрація наведено результати роботи алгоритму на прикладах декомпозиції пульсових хвиль реальних пацієнтів. Пропонується за результатами де- композиції визначити окремі типи пульсових хвиль і пов’язати їх з медичними та фізіологічними параметрами з метою створення бази даних, де форма пульсової хвилі пов’язується з параметрами як здорової серцево-судинної системи, так і враженої різними захворюваннями. Ключові слова: серцево-судинна система, пульсова хвиля, декомпозиція сигналу. Аннотация. Предлагается алгоритм декомпозиции пульсовой волны, позволяющий представить ее как сумму нескольких компонентов прямого сигнала и отраженных. По результатам декомпозиции предлагается определять отдельные типы пульсовых волн и связать их с меди- цинскими и физиологическими параметрами с целью создания базы данных, где форма пульсовой волны связуется с параметрами как здоровой сердечно-сосудистой системы, так и пораженной различными заболеваниями. Ключевые слова: сердечно-сосудистая система, пульсовая волна, декомпозиция сигнала. Останніми роками спостерігається зростання інтересу до техніки фотоплетизмографії, зумов- лене попитом на низьку вартість, просту та портативну технологію з однієї сторони, а з ін- шої – фотоплетизмограма, яка вимірюється неінвазивно, може дати цінну інформацію про роботу серцево-судинної системи. Ця технологія застосовується для вимірювання насичення крові киснем, артеріального тиску та серцевого викиду, оцінки вегетативної функції, а також виявлення захворювань периферичних судин [1]. Наприклад, швидкість пульсової хвилі визнана як маркер для виявлення можливих катастроф у серцево-су- динній системі. Внаслідок цього контроль швид- кості занесений у регламент Європейської ліги з артеріальної гіпертензії 2007 року [2]. Це відбувається незважаючи на те, що форма та характеристики пульсової хвилі не пов- ністю зрозумілі. В даний час у сфері використання і аналізу пульсової хвилі спостерігаються два напрямки. Перший, суто фізіологічний, коли у формі кривої пульсової хвилі визначають параметри, які від- повідають або можуть відповідати відомим пара- ДЕКОМПОЗИЦІЯ СИГНАЛУ ПУЛЬСОВОЇ ХВИЛІ Computer means, networks and systems. 2019, N 18 41 метрам функціонування серцево-судинної сис- теми з точки зору медицини. Наприклад у статті [1] показано, які параметри пульсової хвилі вимірюються, та які на основі виміряних потім обчислюються, а також наводиться їх інтер- претація (рис. 1). Розрізняють три хвилі, які відповідають наступному: перша – викид крові з лівого шлуночка, друга з’являється, коли хвиля попадає у стінку артерії і відбивається, і третя – дикротична, яка генерується коли аортальний клапан закритий. Для аналізу вимірюються мак- симальні або мінімальні амплітуди хвиль та моменти їх досягнення, на основі яких об- числюються такі параметри як нахил h1/t1, що вказує на виконання серцем функції викиду крові та параметр h3/h1, пов'язаний з еластичністю артеріальної системи. Використовують також мінімуми на схилі пульсової хвилі, наприклад, параметр h4 пов'язують з периферичним опором системи, а h4/h1 його відхилення. Але якщо проаналізувати цей приклад, то по-перше, відбитих хвиль має бути не одна, а по-друге, максимуми сумарної хвилі декількох компо- нентів не завжди співпадають з максимумами самих компонентів, що може привести до не- достовірних даних аналізу. РИС. 1. Прототип пульсової хвилі здорової людини [1] Можливо навести також інші приклади аналізу пульсових хвиль з більшою або меншою кількістю використаних параметрів, але базова ідея, що пульсова хвиля переважно розгля- дається як сума прямої пульсової хвилі і відбитої лишається незмінною. На рис. 2 показані чотири типи форми пульсової хвилі, які зустрічаються на практиці [3]. В статті дається загальна інтерпретація форм, причому наводиться змінність форми кривої залежна від вікових змін. Навіть у пульсовій хвилі 4-го типу, де відбита хвиля практично зливається з прямою, це пояснюється значною жорсткістю стінок аорти, що також можливо віднести до вікових змін серцево-судинної системи. Але очевидно, що виділити і отримати параметри відбитої хвилі принаймні в хвилях двох останніх типів немає можливості, що унеможливлює проведення прийнятного аналізу пульсової хвилі. РИС. 2. Типи пульсових хвиль [3] Другий, суто математичний напрямок, коли форму кривої пульсової хвилі розглядають з точки зору математичної обробки сигналів. Для прикладу можна вказати використання декомпозиції Гільберта – Хуанга [4, 5], методу фазової площини [6], методів нелінійного аналізу часових рядів та детермінований нелінійний прогноз [7], мате- матичного моделювання процесів проходження гемодинамічним імпульсом вздовж судин крові [8] та інші. В останній статті показано, від чого в ідеалі залежить відбивна хвиля для різних так званих точок біфуркації, що необхідно врахо- вувати при аналізі реальних процесів. Тому необхідно мати алгоритм обробки сигналів пульсових хвиль, який дозволяє мати результат незалежно від форми кривої. Такий алгоритм пропонується далі. По- перше, послідовність сигналу пульсової хвилі, яка отримана в результаті вимірювання, обробляється за допомогою модифікації перетворення Гільберта – Хуанга. В результаті чого послідов- ність фільтрується від високочастотного шуму, якщо такий є, а також від низькочастотних складових, які обумовлені наявністю нестаціо- нарних коливань у самій судинній системі і присутністю в організмі інших фізіологічних процесів – дихання, скорочення м'язів і т. п. В основі алгоритму декомпозиції є припущення, що відбитих хвиль може бути більше ніж В.М. ЛАВРЕНТЬЄВ Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 42 РИС. 3. Декомпозиція різних форм пульсових хвиль А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки а А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки б А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки в А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки г А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки д А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки е А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки ж А м пл іт уд а (в ід н. о д. ) Відліки з ДЕКОМПОЗИЦІЯ СИГНАЛУ ПУЛЬСОВОЇ ХВИЛІ Computer means, networks and systems. 2019, N 18 43 одна. Тому далі будемо розглядати пульсову хвилю як суму прямого імпульсу та одного чи більше відбитих імпульсів. Алгоритм декомпозиції розглядається на прикладі однієї пульсової хвилі P. Спочатку знаходяться моменти початку пульсової хвилі t0 і кінця tmax. Далі визначається, максимальна амплітуда А1 і момент t1 цього максимуму. На основі цих даних визначається форма сигналу прямого імпульсу P1. Від сигналу пульсової хвилі P віднімається сигнал P1 прямого імпульсу. Далі визначається максимальна амплітуда А2 отриманої різниці R1 і момент часу t2 цього максимуму. Якщо вважати, що моментом початку сигналу різниці R1 є момент t1, ми маємо дані для визначення форми сигналу першого відбитого імпульсу P2. Далі від різниці R1 віднімається сигнал першого відбитого імпульсу P2 і отримується різниця R2, сигнал якої зростає від нульового значення в момент часу t2 до максимуму А3 в момент t3. Таким чином, ми отримуємо дані для визначення форми сигналу другого відбитого імпульсу P3. Аналогічним чином процес повторюється до отримання різниці близької до нуля або до кінця пульсової хвилі – моменту часу tmax. На рис. 3 показані результати декомпозиції пульсових хвиль різного типу. Неважко поба- чити, що кожна пульсова хвиля розкладається на прямий імпульс та декілька відбитих імпульсів, причому однозначно. Отримані значення макси- мальних амплітуд і моментів часу максимумів можуть бути даними для аналізу. На рис. 4 показані результати декомпозиції двадцяти пульсових хвиль двох типів: з явним максимумом на спаді пульсової хвилі і без такого. Кожна точка відповідає відносній амплі- туді (Аі/А1) та відносному часу (tі – t1)/(tmax – t1) перших та других відбитих імпульсів. Виділені області 1 і 2 відповідають першому і другому відбитому імпульсу пульсових хвиль типу є, ж, з на рис. 3, а області 3 і 4 відповідають першому і другому відбитому імпульсу пуль- сових хвиль типу а, б, в на рис. 3. Це дає підстави вважати, що за результатами деком- позиції можливо визначити окремі типи пуль- сових хвиль і пов’язати їх з медичними та фізіологічними параметрами. Мова йде про мож- ливість створення бази даних, де форма пуль- сової хвилі пов’язується з параметрами як здо- рової серцево-судинної системи, так і враженої різними захворюваннями. РИС. 4. Відносні амплітуди перших та других відбитих імпульсів різних пульсових хвиль Створення такої бази даних пропонується в [9]. Основою такої бази є набір еталонних форм, які відповідають тому чи іншому стану серцево- судинної системи. Аналіз пульсової хвилі спочатку зводиться до порівняння з еталонними і визначенням умовної групи, до якої її можливо віднести. Але такий аналіз не завжди може дати достовірний результат. На рис. 5 показані приклади пульсових хвиль для пацієнтів з різними захворюваннями: розширена кардіоміопатія, шлуночкова анев- ризма, старий інфаркт міокарда та дегенеративна хвороба клапанів та типова форма хвилі старого інфаркту міокарда.   РИС. 5. Пульсові хвилі у пацієнтів з різними захво- рюваннями [9] 1 2 3 4 A м пл іт уд а ( ві дн . о д. ) Час (відн. од.) В.М. ЛАВРЕНТЬЄВ Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 44 Якщо дві верхні пульсові хвилі ще можливо відрізнити одну від одної і визначити найбільш схожий еталон, то з двома нижніми можуть виникнути суперечливі рішення. В тій же статті [9] пропонується створення моніторингової системи, тобто бази даних для кожного окремого пацієнта та відслідковувати зміну параметрів вимірювань пульсової хвилі протягом певного часу, тому що тривале від- слідковування може дати більше інформації ніж окреме вимірювання, не пов’язане з попе- редніми. Тобто лінії трендів параметрів стану серцево-судинної системи є набагато більш цінними. В нашому випадку це ще більш показово тому, що в результаті декомпозиції отримуємо точні параметри відбитих імпульсів і таким чином порівняння вимірювань буде більш інформативним. Автор висловлює подяку Чайковському І.А. за допомогу і консультації та надані сигнали пульсових хвиль, які були виміряні інформа- ційно-вимірювальним комплексом пульсової діагностики [10]. СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ 1. Chuan-Yi Liu, Ching-Chuan Wei, Pei-Chen Lo. Variation Analysis of Sphygmogram to Assess Cardiovascular System under Meditation. Evid Based Complement Alternat Med. 2009 Mar; 6(1): 107–112. 2. Guidelines for the management of arterial hypertension. The task force for the ESH, ESC. J. Hypertension. 2007. Vol. 25. P. 1105–87. 3. Кокодий Н.Г., Шапошникова А.В., Кайдаш М.В., Тиманюк В.А. Mатематический анализ сфигмограммы. Physics and engineering in photobiology and photomedicine. 2017. N 1, 2. P. 87–94. 4. Hemant Sharma Heart rate extraction from PPG signals using variational mode decomposition. Biocybernetics and Biomedical Engineering. 2019. Vol. 39, Issue 1, January– March. P. 75–86. 5. Омпоков В.Д., Бороноев В.В. Комплементарная множественная декомпозиция на эмпирические моды с адаптивным шумом ceemdan как метод решения основных проблем применения преобразования Гильберта-Хуанга. Журнал радиоэлектроники. 2016. № 9. C. 1–7. 6. Нікітчук Т.М., Поліщук Ю.А. Використання методу фазової площини для дослідження пульсової хвилі. Вісник ЖДТУ. Технічні науки. 2011. № 2 (57). С. 80–87. 7. Sviridova N., Sakai K. Human photoplethysmogram: new insight into chaotic characteristics. Chaos, Solitons and Fractals 77. 2015. Р. 53–63. 8. Тыглиян М.А., Тюрина Н.Н. Математическая модель прохождения гемодинамического импульса через точки бифуркации. Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша. 2017. № 62. 18 с. doi:10.20948/prepr-2017–62. 9. Zhaopeng Fan, Gong Zhang, Simon Liao. Clinical analysis for cardiovascular disease by calculating stiffness index, cardiac output from pulse wave. In Electrical and Computer Engineering, 2009. CCECE’09. Canadian Conference on. Р. 478– 481. 10. Дегтярук В.І. Пульсові процеси в серцево-судинній системі людини та їх використання для діагностики. Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2014. № 13. С. 43–52. REFERENCES 1. Chuan-Yi Liu, Ching-Chuan Wei, Pei-Chen Lo. Variation Analysis of Sphygmogram to Assess Cardiovascular System under Meditation. Evid Based Complement Alternat Med. 2009 Mar; 6(1): 107–112. 2. Guidelines for the management of arterial hypertension. The task force for the ESH, ESC /J. Hypertension. 2007. Vol. 25. P. 1105–87. 3. Kokodiy N.G., Shaposhnikova A.V., Kaydash M.V., Timanyuk V.A. Matematicheskiy analiz sfigmogrammy. Physics and engineering in photobiology and photomedicine. 2017. N 1, 2. P. 87–94. 4. Hemant Sharma Heart rate extraction from PPG signals using variational mode decomposition. Biocybernetics and Biomedical Engineering. Vol. 39, Issue 1, January–March 2019. P. 75–86. 5. Ompokov V.D., Boronoyev V.V. Кomplementarnaya mnozhestvennaya dekompozitsiya na empiricheskiye mody s adaptivnym shumom ceemdan kak metod resheniya osnovnykh problem primeneniya preobrazovaniya Gil'berta-Khuanga. Zhurnal radioelektroniki. 2016. N 9. S. 1–7. 6. Nikitchuk T.M., Polishchuk Yu.A. Vykorystannya metodu fazovoyi ploshchyny dlya doslidzhennya pul'sovoyi khvyli. Visnyk ZHDTU. Tekhnichni nauky. 2011. N 2 (57). S. 80–87. 7. Sviridova N., Sakai K. Human photoplethysmogram: new insight into chaotic characteristics. Chaos, Solitons and Fractals 77. 2015. P. 53–63. 8. Tygliyan M.A., Tyurina N.N. Matematicheskaya model' prokhozhdeniya gemodinamicheskogo impul'sa cherez tochki bifurkatsii. Preprint IPM im. M.V. Keldysha. 2017. № 62. 18 s. doi:10.20948/prepr-2017-62 9. Zhaopeng Fan, Gong Zhang, Simon Liao. Clinical analysis for cardiovascular disease by calculating stiffness index, cardiac output from pulse wave. In Electrical and Computer Engineering, 2009. CCECE’09. Canadian Conference on. P. 478– 481. 10. Dehtyaruk V.I. Pulsovi protsesy v sertsevo-sudynniy systemi lyudyny ta ikh vykorystannya dlya diahnostyky. Komp'yuterni zasoby, merezhi ta systemy. 2014. N 13. S. 43–52. Одержано 08.10.2019

Схожі ресурси