Содержание отчета

1. Название, цель и задачи работы.

2. Тексты программ и изображения графических окон, которые требовалось сохранять в ходе выполнения работы.

3. Объяснение полученных результатов и выводы.

Лабораторная работа 6. Анализ пульсоксиметрического сигнала

Цель работы: изучение метода расчета уровня насыщения артериальной крови кислородом по пульсоксиметрическому сигналу.

Основные положения

Уровень насыщения артериальной крови кислородом (SaO₂) является одним из важнейших физиологических показателей. Обычно его определяют, анализируя пульсоксиметрический сигнал, получаемый с помощью фотодетекторов, реагирующих на свет, излучаемый фотодиодами и проходящий через ткани организма, богатые кровеносными сосудами. Чаще всего датчики и излучатели помещают на палец или на мочку уха.

Для просвечивания используют два источника света:

1. С длиной волны 600…700 нм (в области красного цвета). В этом диапазоне наблюдается наибольшая разница между оптическими плотностями окисленной крови и крови с пониженным содержанием гемоглобина.

2. С длиной волны 810…960 нм (в инфракрасной области). В этом диапазоне наблюдается обратный эффект: оптическая плотность крови при ее насыщении кислородом увеличивается.

Параметр SaO₂ может быть рассчитан по следующей формуле:

,

где α = Δ_2ср/Δ_1ср, а Δ_1ср и Δ_2ср – средние значения размаха колебаний сигналов, полученных при длинах волн 650 и 940 нм соответственно.

Размах колебаний пульсоксиметрического сигнала оценивается в интервале между двумя соседними сокращениями сердца. Для вычисления SaO₂ используются величины размаха, усредненные по нескольким последовательным сердечным циклам. Границы каждого кардиоцикла могут быть найдены путем обнаружения QRS-комплексов в сигнале ЭКГ. Простейшим методом обнаружения QRS-комплексов является применение порогового правила к дифференцированному и взятому по модулю сигналу.

Задание на выполнение работы

• Подготовить программу, реализующую алгоритм обнаружения QRS-ком­плексов ЭКГ.

• Используя информацию о положении обнаруженных QRS-комплек­сов, рассчитать по пульсоксиметрическим сигналам параметр SaO₂.

Порядок выполнения работы

Алгоритм обнаружения QRS-комплексов ЭКГ. В табл. П.6 приложения для каждого варианта указано имя файла, содержащего три синхронно записанных сигнала: ЭКГ и два пульсоксиметрических сигнала (для красной и инфракрасной областей). Частота дискретизации F_d = 500 Гц.

1. Перепишите в рабочую папку файл с записью сигналов.

2. Запустите систему MATLAB.

3. В главном окне установите путь к рабочей папке.

4. Создайте новый М-файл и сохраните его под каким-нибудь именем.

5. Создайте графическое окно, содержащее четыре расположенных друг под другом поля для вывода графиков (см. лаб. раб. 3), а также небольшое свободное пространство справа для вывода результата. Нижнее из полей необходимо сделать вдвое большим по высоте, чем каждое из остальных.

6. Прочтите из файла сигналы и для удобства дальнейших расчетов разнесите сигналы по отдельным массивам, например:

S=load('R6_00.txt'); % Чтение сигналов из файла

N=length(S); % Число отсчетов в каждом сигнале

ECG=S(1:N,1); % Массив (вектор) отсчетов ЭКГ

Puls_R=S(1:N,2); % Массив “красного” сигнала

Puls_IR=S(1:N,3); % Массив “инфракрасного” сигнала

7. Выведите в верхнем поле сигнал ЭКГ, соблюдая масштаб по времени.

8. Выведите в нижнем поле графики обоих пульсоксиметрических сигналов. Для наглядности разместите второй сигнал ниже первого путем вычитания из него подходящей по значению константы. Например:

C=500; % Константа для смещения графика вниз

plot (t,Puls_IR-C) % График “инфракрасного” сигнала

9. Выполните дифференцирование ЭКГ, используя цифровой фильтр, заданный разностным уравнением y(n) = x(n) – x(n – 2) (см. лаб. раб. 2).

10. Выведите график дифференцированного сигнала во втором поле.

11. Рассчитайте массив модулей отсчетов дифференцированного сигнала, используя функцию abs, и выведите график сигнала в третьем окне.

Полученный сигнал должен содержать хорошо выраженные всплески в тех позициях, где в сигнале ЭКГ расположены QRS-комплексы. Поэтому для обнаружения QRS-комплексов достаточно выставить некоторый амплитудный порог, величина которого должна быть выбрана с таким расчетом, чтобы сигнал превышал порог только в области QRS-комплексов.

12. Визуально оцените по третьему графику подходящую величину порога.

13. Проведите на графике горизонтальную линию на уровне порога:

Limit=20; % Значение порога

XLimit(1)=0; % Первая координата линии по оси “x”

XLimit(2)=tmax-T; % Вторая координата линии по оси “x”

YLimit(1:2)=Limit; % Координаты линии по оси “y”

line(XLimit, YLimit) % Линия на уровне “Limit”

Здесь переменные t_max и T соответствуют длине фрагмента сигнала и интервалу дискретизации.

Для обнаружения QRS-комплексов можно воспользоваться следующим алгоритмом: последовательные отсчеты сигнала сравниваются со значением порога; если для какого-то отсчета порог превышен, то комплекс считается обнаруженным и индекс текущего отсчета запоминается в специальном массиве (здесь – в массиве Ref); следующие 100 отсчетов (т. е. 200 мс при F_d = 500 Гц) пропускаются (это соответствует зоне нечувствительности алгоритма) и далее процедура повторяется до конца массива.

14. Напишите фрагмент программы для обнаружения QRS-комплексов по следующему образцу:

Jmax=100; % Ширина зоны нечувствительности

k=0; % Начальное значение счетчика QRS-комплексов

j=Jmax;

for i=1:N % Последовательный перебор отсчетов сигнала

j=j+1; % Счетчик зоны нечувствительности

if (ECG_Dif(i)>Limit)&&(j>Jmax)% Сравнение сигнала с порогом

k=k+1; % Счетчик QRS-комплексов

QRS(k)=i; % Позиция QRS-комплекса

j=0; % Сброс счетчика зоны нечувствительности

end

end

В приведенном тексте программы ECG_Dif – это имя массива модулей отсчетов дифференцированного и взятого по модулю сигнала.

Рассчет уровня насыщения крови кислородом:

15. В поле графиков пульсоксиметрических сигналов проведите вертикальные пунктирные линии, отмечающие точки обнаружения QRS-ком­плексов ЭКГ:

axes(hAxes4) % Активизация поля с указателем “hAxes4”

YLimits=get(hAxes4,'YLim'); % Границы графиков по “y”

for i=1:k % Перебор позиций QRS-комплексов

XLimits(1:2)=QRS(i)*T; % Координаты линии по оси “x”

HLine=line(XLimits,YLimits); % Вертикальная линия

set (HLine,'LineStyle','--') % Стиль линии - пунктир

end

16. Рассчитайте средний размах обоих пульсоксиметрических сигналов, пользуясь следующим образцом:

D1=0; % Начальное значение размаха сигнала “Puls_R”

for i=1:(k-1) % Перебор QRS-комплексов

clear m1 % Предварительное удаление массива “m1”

m1=Puls_R(QRS(i):QRS(i+1)); % Один сердечный цикл

D1=D1+(max(m1)-min(m1)); % Сумма значений размаха

end

D1=D1/(k-1); % Средний размах

17. Рассчитайте показатель SaO₂ по формуле на с. 28 и выведите результат правее графиков пульсоксиметрических сигналов по следующему образцу:

% Текстовый элемент с надписью “SaO2=”:

hTxt1=uicontrol(hFig,'Style','text','String','SaO2=',...

'Position',[x1,y1,w1,h1],'Backgroundcolor',[1 1 1]);

% Поле для вывода значения SaO2:

hEd=uicontrol(hFig,'Style','edit','Position',[x2,y2,w2,h2],...

'Backgroundcolor',[1 1 1],'HorizontalAlignment','left');

set(hEd,'String',num2str(SaO2)) % Вывод значения “SaO2”

Здесь после ключевого слова 'Position' указаны параметры, определяющие положение и размеры создаваемых элементов. Буквами x и y обозначены координаты нижнего левого угла соответствующего элемента, а буквами w и h – горизонтальные и вертикальные размеры.

18. Сохраните графическое окно и программу.