Časově-frekvenční analýza elektrogramů

Abstract

Tato práce se zabývá časově-frekvenční analýzou elektrogramů měřených na izolovaných srdcích morčat perfundovaných podle Langendorffa. Časově-frekvenční analýza je založena na algoritmech Matching Pursuit a Wigner-Villovy distribuce. V teoretické části práce jsou popsány základy elektrokardiografie, měření na izolovaných srdcích, teorie aproximační metody Matching Pursuit a její kombinace s Wigner-Villovou distribucí zobrazující spektrum hustoty energie signálu. Také jsou představeny další běžné přístupy časově-frekvenční analýzy včetně teorie spojité vlnkové transformace. Uvedené algoritmy byly otestovány na souboru elektrogramů, u kterých byla v rámci měření vyvolána ischemie a následně reperfuze. Navržená metoda umožňuje rychlou detekci ischemie bez jakékoli apriorní znalosti signálu, a taktéž slouží jako nástroj k rozměření významných bodů a intervalů elektrogramu. V závěru práce byla prezentována úspěšnost metody a diskutovány možnosti jejího využití.

This thesis deals with time-frequency analysis of electrograms measured on isolated guinea pig hearts perfused according to Langendorff. Time-frequency analysis is based on algorithms Matching Pursuit and Wigner-Ville Distribution. The theoretical part describes the basics of electrocardiography, measurement on isolated hearts, the theory of approximation method Matching Pursuit and its combination with the Wigner-Ville distribution spectrum showing the energy density of the signal. Also other common approaches of time-frequency analysis are presented including the theory of continuous wavelet transform. The presented algorithms were tested on a set of electrograms, on which were induced ischemia within measurement followed by reperfusion. The proposed method allows for the fast detection of ischemia without any a priori knowledge of the signal, and also serves as a tool for measurement of EG important points and intervals. In the conclusion efficacy of the method was presented and its possible uses has been discussed.