B. Nagy András

Bolyky János

Wolf Tamás

University of Szeged

- 392 -MTA Központi Fizikai Kutató Intézet EKG morfológiai változásainak vizsgálata cluater eljárással Wolf Tamás, Bolyky János, B. Nagy András 1. Bevezetés A számitógépes EKG diagnosztikai rendszerek döntésü-ket vagy az orvosi gondolkodás szimulálásával, vagy vala-milyen matematikai modell alkalmazásával, esetleg a két-féle megközelités kombinációjával hozzák meg. A KFKI-ban, az OTKI-val együttműködésben fejlesztés alatt álló kis-számitógépes EKG diagnosztikai rendszerben [ 4 ] algorit-mus részben matematikai eljáráson, részben tradicionális orvosi döntési ismereteken alapul. A clusterezési vizsgá-lat során elemeztük, hogy a döntési eljárásban alkalmazott matematikai módszer, illetve annak alapját képező refe-rencia mintavektor halmaz milyen inherens tulajdonságok-kal rendelkezik. 2. Az EKG diagnosgUl^ rendszerben alkalmazott dön-tési algoritmus A jelenlegi számítógépes rendszerben a diagnózis alkotásnak három fő része van: - 3 9 3 a./ QRS komplexum analízise b./ ST-T szakasz analízise c./ aritmia analizia Jelen vizsgálat célja a QRS hullámmal kapcsolatos dön-tési eljárás elemzése volt. A paciens Frank elvezetési rendszerrel felvett EKG jeleit az algoritmus adatelőkészítés - zajszűrés, műter-mék mentesség ellenőrzés, kalibráció, stb. - és lényegki-emelés - tipikus szívciklus és karakterisztikus pontok meg-határozása - után egy rendezett diagnosztikai mintakész-lettel jellemzi. Ez a mintakészlet a QRS komplexum 8, időben ekvidisztáns momentán vektorának polárkoordinátáit tartalmazza, összesen tehát 24 paramétert. Az algoritmus ezután ezt a 24 elemű mintavektort egy, az OTKI kardioló-gusai által összeállított referencia mintavektor halmaz-hoz hasonlítja. Ez a referencia mintavektor halmaz 25 be-tegség-osztály adatait tartalmazza. A betegség-osztályo-kat az 1. táblázatban soroltuk fel. /Az egyes osztályok mellett feltüntetett rövidítések az ábrák megértését se-gítik./ Az algoritmus azt a betegség-osztályt választja döntésként, amelyhez az adott diagnosztikai mintakészlet a legjobban "hasonlít". A clusterezési vizsgálat célja az volt, hogy infor-mációt kapjunk az ismertetett döntési eljárás várható - 394 -1. táblázat Osztály neve Rövidítés ANTERO-SEPTAL MYOCARDIAL INFARCTION NORMAL EXTENSIVE-ANTERIOR MYOCARDIAL INFARCTION ANTERO-LATERAL MYOCARDIAL INFARCTION POSTERO-DIAPHRAGMATICAL MYOCARDIAL INFARCTION POSTERO-BASAL MYOCARDIAL INFARCTION POST.-DIAPHR.+POSTERO-BASAL MYOCARDIAL INFARCTION DOUBLE ELECTRICAL LOC. ANT.+POST.-DIAPHR. MYOC. INF. LEFT /TAWARA/ BUNDLE BRANCH BLOCK OF IN-FREQUENT TYPE LEFT /TAWARA/ BUNDLE BRANCH BLOCK OF FREQUENT TYPE LEFT ANTERIOR HEMIBLOCK RIGHT /TAWARA/ BUNDLE BRANCH BLOCK I. /WILSON ELOCK/ RIGHT /TAWARA/ BUNDLE BRANCH BLOCK II. . /WILSON BLOCK VAR./ RIGHT /TAWARA/ BUNDLE BRANCH BLOCK III. /CLASSIC/ RIGHT /TAWARA/ BUNDLE BRANCH BLOCK+LEFT ANT. HEMIBL, WPW SYNDROME TYPE A WPW SYNDROME TYPE B WPW SYNDROME TYPE CI WPW SYNDROME TYPE C2 LEFT ANT. HEMIBLOCK+ANTERO-SEPTAL MYOCARD. • INFARCTION LEFT ANT. HEMIBLOCK+POST.-DIAPHR. MYOCARD. INFARCTION WILSON BLOCK+ANTERO-SEPTAL MYOCARDIAL INFARCTION LENEGRE'S SYNDROMEN-ANTERO-SEPTAL MYOCARDIAL INFARCTION LEFT VENTICULAR HYPERTROPHY RIGHT VENTICULAR HYPERTROPHY ASMI NORM AMI ALMI PDMI PBMI PD + PBMI DMI LBBB I LBBB II LAH RBBB I RBBB II RBBB III RBBB + LAH WPW A WPW B WPW CI WPW C2 LAH + ASMI LAH + PDMI W.BL. + ASMI LEN + ASMI LVH RVH Referenda betegség-osztályok - 395 -hibájáról ás az optimális döntési stratégia megvalósí-tásának lehetőségeiről. Abban az esetben ugyanis, ha a referencia betegség-osztályok között vannak olyanok, me-lyek a figyelembe vett paraméterek alapján "nagy mórtékben" hasonlítanak egymáshoz, - ami az alkalmazott clusterezási eljárásnál ugy jelentkezik, hogy ezen osztályok "magas" hasonlósági szint mellett alkotnak *gy clustercentrumot - az ilyen hasonló betegség-osztályokat az algoritmus gyakrabban összetéveszti. Ezekben az esetekben kát lehe-tőség között választhatunk: vagy további paramétereket keresünk és használunk fel, amelyekkel már szétválaszt-hatok a szóbanforgó betegség-osztályok, vagy az ilyen ha-sonló osztályokat egy összetett osztályként kezeljük® A megoldást ezekben az esetekben az orvosi vélemény alap-ján kell kiválasztani. Mivel ujabb paraméterek bevezetés® - azaz a 24 ele-mű diagnosztikai mintakészlet bővítése - a döntések hi-bává lószinüségeinek csökkentése érdekében a gépi döntés számításigényét és ezáltal az effektív gépidőt növeli, ha lehetséges, célszerű redukálni a mintakészlet dimen-zióját, A redukáláshoz a clusterezási eljárást a minta-vektorok elemeire alkalmaztuk, igy a változók szignifi-kanciájára vonatkozó információkat nyertünk, így eldönt-hető, hogy mely változókat hagyhatjuk el lényeges infor-mációveszteség nélkül. - 396 -3. Az alkalmazott clusterezési eljárás Az AB CL cluster algoritmus [lj hierarchikus eljárás, mely tehát a clusterezendő objektumok természetéről sem-miféle a-priori ismeretet nem tételez fel. A megvalósított algoritmus két fő részből áll. Az első rész a kiválasz-tott hasonlóság kritérium alapján a bemenő adatokból ha-sonlósági mátrixot számit, A második részben az osztályo-zási eljárás ezen hasonlósági mátrix elemei alapján clus-terez. A megoldandó feladat természetétől függően három összekapcsolási módszer közül választhatunk. A három mód-szer - legközelebbi szomszéd, legtávolabbi szomszéd és át-lagos távolság szerinti összekapcsolás - közös tulajdon-sága, hogy az osztályozás során mindig a két leghasonlóbb elemet vonják össze egy osztályba. Az igy létrehozott uj osztály tulajdonságai azonban a három módszernél eltérő-ek. A legtávolabbi szomszéd módszernél az uj osztály a hozzásorolt minták hasonlóságai közül a kisebbeket tart-ja meg, a legközelebbi szomszéd módszer a nagyobbakat. Az átlagos távolság szerinti összekapcsolás módszerénél pe-dig az uj osztály ós egy másik osztály hasonlósága a hoz-zátartozó osztályok és a másik osztály hasonlóságainak átlagával egyenlő, A program addig fut, mig végül egyet-len osztályt kapunk, amelybe minden minta beletartozik. A hasonlósági mátrixot a mintavektorok standard - 397 -euklidesi távolsága alapján határoztuk meg. Ha az EKG diag nosztizáló algoritmus is euklidesi távolság alapján hatá-rozza meg az adott paciens diagnosztikai mintakészletáhez legjobban hasonlitó betegség-osztályt, a clusterezési vizsgálat eredményei, következtetései további transzformá-ció nélkül adnak felvilágositást az egyes döntési osztá-lyokba való besorolások hibavalószinüségeire, illetve á megszerkesztendő döntési strukturára vonatkozóan. Osztályozási eljárásként a legtávolabbi szomszéd /Furthest Neighbour/ összekapcsolási módszert választot-tuk, mivel célunk az volt, hogy a minták /betegség-osztá-lyok/ szeparálhatóságára, illetve a változók /-QRS komp-lexus momentán vektorainak polárkoordinátái/ szignifikan-ciájára vonatkozó adatokat nyerjünk. Ennek a clusterezési tipusnak az a sajátossága, hogy az osztályozási folyamat elején a hasonló minta-párokat vonja össze, majd viszony-lag kis hasonlósági szint mellett képez ezen összevont minta-párokból bővitéssel illetve osztályok fúziójával uj osztályt. 4. Eredmények, következtetések Az eredmények két csoportba sorolhatók: a,/ a mintavektor halmaz /betegség-osztályok/ minták szerinti clusterezésekor, a cluster-centrumok - 430 -kialakulásából, az ezekhez tartozó hasonlósági szintekből a különböző csoportokba való besoro-lások hibavalószinüségeire lehet következtetni. b./ A változók /polárkoordináták/ szerinti clustere-zésnél a paraméterek szignifikanciáját határoz-tuk meg. Az a./ szerinti eredmények az 1. ábrán, a cluster-centrumok kialakulásából adódó betegség-csoportok pedig a 2. táblázatban láthatók. Az 1. ábra bal oldalán a be-tegség-osztályok neveinek rövidítéseit tüntettük fel, a clusterezési dentogram pedig az osztályok kialakulását és a hozzájuk tartozó hasonlósági szinteket mutatja. Mint az ábrán is látható, bizonyos betegségosztályok csak igen kis hasonlósági szint mellett fuzionáltak más be-tegség-osztályokkal, ezeket tehát indokolt a továbbiak-ban is különálló osztályként kezelni az EKG diagnoszti-záló algoritmusban. Ilyen osztályok a 2, táblázatban az 1-5. osztályok. A KFKI-OTKI EKG diagnosztikai rendszer-rel végzett feldolgozások tapasztalatai szerint azokat az EKG jeleket, amelyeket orvosi vélemény szerint ezen osz-tályok valamelyikébe sorolhatunk, a gépi algoritmus is nagy találati valószínűséggel sorolta a megfelelő osz-tályba. A 2. táblázat 6-13. csoportja több betegség-osztályt - 399 -Betegség-osztályok 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 Hasonl ó-sági szint 1. ábra 25 betegség-osztály clusterezési dentogramja - 400 -Sorszán Tartalom 1 ALMI 2 DMI 3 WPW A 4 WPW B 5 LBBB II 6 ASMI, AMI 7 NORM, PBMI, PD+PBMI, RVH 8 PDMI, LAH+PDMI 9 LVH, LBBB I 10 RBBB I, RBBB II 11 RBBB+LAH, LEN.+ASMI 12 RBBB III, W.BL.+ASMI 13 WPW Cl, WPW C2 2. táblázat Betegség-osztályok cluster-centrumai tartalmazó, összetett osztály. Az 1. ábrán látható, hogy ezekbe a csoportokba viszonylag nagy hasonlósági szint mellett kerültek be az elemek, azaz az egyes betegség-osz-tályok. Ez másszóval azt jelenti, hogy a jelenleg figye-lembe vett paraméterek alapján nem várható, hogy a diag-nosztikai algoritmus a 6-13. csoporton belüli egyes be-tegság-osztályokat kis hibavalószinüséggel elkülöniti - 401 -egymástól egyéb, döntést segitő ismeretek implementálása nélkül. A tévesztések elkerülésére további szignifikáns, analóg és bináris paraméterek - pl. időtartamokat jellem-ző változók, amplitúdó küszöbszintek túllépését mérő lo-gikai paraméterek, stb. - bevezetése szükséges. E módszer - analóg és bináris változók együttes figyelembe vétele -hasonló probléma megoldására hasznosnak bizonyult [23, és az EKG diagnosztikai algoritmusoknál is kedvezőek az ilyen irányú első kisérletek eredményei. Azoknál a beteg-ség-csoportoknál, 'ahol az alkalmazandó therápia szempont-jából nem szükséges az azonos clusteren belüli egyes beteg-ség-osztályokat elkülöniteni, indokoltnak látszik ezt a csoportot /csoportokat/ a jövőben egyetlen betegség-osz-tályként kezelni. /Pl. 2. táblázat 11. cluster./ A változók szerinti clusterezés eredményei a 2. áb-rán láthatók. A bemenő adatok - mint az az ábra felső ré-szén látható - a QRS hullámot jellemző 8 momentán vektor polárkoordinátái voltak. Az eredmények szerint a magni-túdó /M/ értékek nagy hasonlósági szinten egyesültek egy clusterré. Igy közülük elhagyhatók paraméterek a diagnosz-tizálásnál, lényeges információ veszteség nélkül. A QRS hullám momentán vektorait jellemző szögparaméterek kisebb hasonlósági szinten olvadtak össze. Az azimuth /H/ és eleváció szögek közül ez utóbbiak mutattak egymáshoz na-gyobb hasonlóságot. A jelenlegi mintavektor halmaznál te-- 402 -QRS momentán vektorok polár-koordinátái H8 H7 H6 H5 H2 Hl H4 H3 V8 V7 V6 V5 V4 V3 M4 M3 M6 M5 M8 Ml M7 M2 V2 VI > 1 r 1 Hasonló-sági 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,3 0,4 0,3 0,2 0,1 0 ssint 2, ábra QRS momentán vektorok polárkoordinátáinak clusteresési dentogramji - 403 -hát az azimuth /H/ szögértékek tartalmazzák a legtöbb in-formációt az egyes betegség-osztályokra vonatkozóan. A vizsgálat tapasztalatai alapján - megismerve a re-ferencia mintavektor halmaz inheres tulajdonságait - a KFKI-OTKI EKG diagnosztikai rendszerének QRS komplexumot analizáló algoritmusát továbbfejlesztjük. I r o d a l o m [1] B. Nagy A., Wolf T.: Módszer folytonos és bináris változókkal leirt minták osztályozására. 8. Neumann Kollokvium, Szeged, 1977. [2] Ghyczy K., B. Nagy A., Wolf T. : Multifaktoriális vizs-gálatok cluster analizissel a zsirvérüség kórismé-zésében. 9. Neumann Kollokvium, Szeged, 1978. [3] Bemmel, J. B., Hengereld, S. J.: Clustering Algorithm for QRS and ST-T waveform Typing. Comp. and Bioraed. Res. 6, 442-456 /1973/. \ [4] Bolyky J., Kozmáim Gy., Szlávik F., Wolf T., Antalóczy Z., Regós L., Bukosza I., Biró S.: A KFKE--OTKI kisszámitógépes EKG diagnosztikai rendszer fejlesztés tapasztalatainak áttekintése. 9. Neumann Kollokvium, Szeged, 1978. 

EKG morfológiai változásainak vizsgálata cluster eljárással

http://acta.bibl.u-szeged.hu/45956/1/szamtech_orvost_koll_009_392-403.pdf

EKG morfológiai változásainak vizsgálata cluster eljárással

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Szeged