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Neue Methode zur QRS- und T-Wellen Erkennung für eine verbesserte QT-Analyse im EKG

Neue Methode zur QRS- und T-Wellen Erkennung für eine verbesserte QT-Analyse im EKG
Forschungsthema:Digitale Signalverarbeitung
Typ:Diplomarbeit
Betreuer:

Dipl.-Ing. Tobias Baas

Bearbeiter:

Franz Gravenhorst

Neue Methode zur QRS- und T-Wellen Erkennung für eine verbesserte QT-Analyse

Für die möglichst frühzeitige Erkennung von schweren Herzkrankheiten sowie für eine möglichst zuverlässige Charakterisierung der Wirksamkeit von Medikamenten spielt die Analyse des Zeitverhaltens des Herzens eine entscheidende Rolle. Eine wichtige Größe in diesem Zusammenhang ist insbesondere die Zeitdauer, die das Herz für die Kontraktion und die anschließende Relaxation benötigt.

Da beide Vorgänge (Kontraktion und Relaxation) mit einer elektrischen Aktivität einhergehen (Depolarisation und Repolarisation des Herzmuskels), sind diese in Form von charakteristischen Potentialverläufen an der Hautoberfläche messbar. Üblicherweise werden diese Oberflächensignale in der Medizin mittels Elektrokardiogrammen (EKG) aufgezeichnet.

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Abbildung 1: Markierte Punkte im EKG-Signal

Die Morphologie der gemessenen EKG-Signale ist für jeden Patienten individuell und zusätzlich abhängig von der Anbringung der Elektroden auf der Haut, dem Messsystem und Rauscheinflüssen.

Aufgabe ist es, ein möglichst vollautomatisiertes Verfahren zu finden, mit dem unter anderem der Beginn und das Ende des Polarisations-Zykluses eines Herzschlags, den sogenannte Q-Anfang und das T-Ende, im EKG-Signal lokalisiert werden können. Daraus kann schließlich die Zyklus-Dauer, die sogenannte QT-Zeit bestimmt werden.

Da oftmals wenige Millisekunden Abweichung der QT-Zeit über die Diagnose eines Patienten oder über die Zulassung eines Medikaments entscheiden, liegt großer Wert auf der Genauigkeit und der Stabilität des zu entwickelnden Algorithmuses.

Der Algorithmus soll zunächst die Qualität des vorliegenden EKG-Signals bewerten und ggf. aus mehreren parallel aufgezeichneten Kanälen eine Entscheidung treffen. Um störende Einflüsse des Messsystems und der Umgebung zu entfernen, soll der ausgewählte Kanal mit gängigen Methoden der Signalverarbeitung gefiltert werden. Das so gefilterte Signal bildet dann die Grundlage für die Detektion von charakteristischen Punkten, unter anderem Q-Anfang, R-Peak, T-Ende. Hierzu sollen Methoden wie Wavelet-, Korrelations- und Hauptkomponentenanalysen zur Anwendung kommen.

Das Ergebnis bilden Zeitreihen, die in einem weiteren Schritt als Eingangssignal für ein multivariates Modell verwendet werden. Dieses Modell, das ebenfalls am Institut für Biomedizinische Technik entwickelt wird, soll schließlich in der Lage sein das Herzverhalten über kurze Abschnitte vorherzusagen bzw. signifikante Abweichungen des gemessenen zum prädizierten Verhalten zuverlässig und stabil als externe Einflüsse, bspw. die Wirkung eines Medikamentes, zu interpretieren. Durch die Verwendung von weiteren Eingangssignalen neben den beschriebenen EKG-Daten, wie bspw. Blutdruckdaten soll das Modell besonders stabil und zuverlässig arbeiten.

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Abbildung 2: Mehrere T-Wellen eines EKG-Signals