Elektrotehniški veštnik 78(3): 136-141, 2011 Existing separate English edition
Algoritem za izračun gleženjskega indeksa z oscilometrično metodo meritve krvnega tlaka
:Marko Meža, Jakob Šušterič, 2Tomo Krivc,1 Jurij F. Tasič
1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška 25, 1000 Ljubljana, Slovenija 2MESI, razvoj medicinskih naprav, d.o.o., Vojkova cesta 63, 1000 Ljubljana, Slovenija
E-požta: marko.meza@fe.uni-lj.si
Povzetek. Razvili smo algoritem za izračun gleženjskega indeksa - GSI, ki govori o razmerju krvnih tlakov, izmerjenih v posameznih okončinah. Na podlagi meritve GSI je mogoče oceniti stopnjo zamašenosti zil v okončini. Meritev GSI in ocena stopnje zamašenosti je preprosta, v splošni ambulanti izvedljiva presejalna diagnostična metoda na podalgi katere identificiramo kandidate za podrobnejši diagnostični pregled ozzilja. Za izračun GSI smo morali izmeriti krvne tlake, ki smo jih merili v treh okončinah hkrati. Meritev smo izvedli z osčilometričšno metodo, s katero krvni tlak izmerimo tako, da opazujemo nihanje tlaka zraka v mansšeti v odvisnosti od absolutnega tlaka v manšeti, ki ga povzroči utripanje zil merjene okončine. Opisan je postopek predobdelave signala in obdelave signala z izračunom sistolnega, diastolnega in srednjega tlaka ter frekvenče srčnega utripa. Prav tako je podan opis izračuna zakasnitve nihanja tlaka kanalov. Metodo smo razvili na 59 simuliranih in 13 dejanskih potekih tlakov manšet.
Ključne besede: osčilometrična meritev krvnega tlaka, glezšenjski indeks
An algorithm to determine the ankle-brachial pressure index using the oscillometric blood pressure measurement method
An algorithm enabling calculation of the ankle-brachial pressure index (ABPI) was developed. ABPI relates the blood pressure in different body limbs. Using ABPI the level of vessel occlusion can be predicted and used as a simple screening method for candidates for a more thorough clinical vascular examination. To measure ABPI, the blood pressure in body limbs must be measured. In our approach, the oscillometric blood pressure measurement method was applied. It employs the usage of an inflatable cuff placed on the measured limb. The blood pressure is measured by observing the squeezed vessel pulsations caused pressure oscillations in the cuff as a function of the absolute air pressure in the cuff. First, the pressure course is preprocessed and systolic, diastolic, mean blood pressure, heart rate and channel delays are then calculated. The algorithm was developed using 59 simulated and 13 real patients-obtained pressure courses.
1 Uvod
S spreminjanjem življenjskega sloga se povečuje verjetnost za žilne bolezni [1]. Zato je vedno bolj prisotna potreba po diagnosticni metodi, s katero lahko hitro in na ucinkovit nacin zaznamo tovrstne bolezni [2]. Med pogostejšimi zilnimi boleznimi je delna zamašitev zile v okoncini telesa. Ze obstojeca neposredna, klinicno uporabljana metoda za ugotavljanje zamašenosti zil je ultrazvocna preiskava zil [3], s katero ustrezno izurjen
zdravnik identifičira stopnjo in lokačijo zamašitve zzile. Preiskava je razmeroma dolgotrajna in zahtevna. Izvaja jo ustrezno izobrazšen zdravnik spečialist z uporabo naprave za ultrazvočšno preiskavo. Zato je ta preiskava razmeroma draga in posledično nedostopna širši popu-lačiji.
1.1 Izražun gleženjskega indeksa
Diagnostična metoda za hitro zaznavanje zilne bolezni zamašitve zil je meritev glezenjskega indeksa. Glezenjski indeks je razmerje krvnih tlakov v rokah in nogah. Interpretiramo ga kot stopnjo zamasšenosti zile okončine. Ce je namreč zila v določeni okončini zamašena, je izmerjen krvni tlak v okončini za ob-strukčijo znizan [4]. Osnovna ideja postopka meritve in izračšun GSI je hkratno merjenje krvnega tlaka na večš okončšinah in primerjanje izmerjenega tlaka. Cš e med izmerjenimi tlaki zaznamo odstopanje od pričšakovane vrednosti, je pačient kandidat za podrobnejše preiskave.
Ker je postopek merjenja krvnega tlaka na več okončšinah hkrati v primerjavi z ultrazvočšno preiskavo ozšilja razmeroma preprosta metoda, za njeno izvajanje ni potreben zdravnik spečialist. Postopek merjenja krvnega tlaka zahteva uporabo razmeroma počeni opreme v primerjavi z ultrazvočno napravo. Zato je mogoče preiskavo opraviti v splosšnih ambulantah. Omenjena metoda je torej diagnostični postopek za presejalno testiranje zilnih bolezni. S postopkom je mogoče identifičirati potenčialne kandidate za podrobnejšo diagnostiko pri ustreznih spečialistih.
2 Definicija problema
Ukvarjali smo se z izdelavo algoritma za izračun GSI. Algoritem teče v napravi za hkratno trikanalno merjenje krvnega tlaka v okončinah - roki in obeh gleznjih. Za merjenje tlaka je bila izbrana oscilometrična metoda, ki iz poteka tlaka v posamezni napihljivi manšeti, nameščeni na posamezno okončino, ugotovi, pri katerem tlaku zraka v manšeti se osčilačije tlaka zaradi utripanja zile okončine pojavijo in pri katerem tlaku v manešti osčilačije tlaka izginejo. Na podlagi teh tlakov algoritem izračšuna sistolni, diastolni in srednji krvni tlak. Iz izračunanih krvnih tlakov v posameznih okončinah algoritem izračuna glezenjski indeks. Algoritem izračuna tudi zakasnitev osčilačij tlaka na posameznih kanalih. Glezenjski indeks in zakasnitev osčilačij tlaka na posameznih kanalih so podatki, na podlagi katerih se za posameznega pačienta določi stopnja zamašenosti zil in se ga po potrebi napoti na nadaljnje preiskave z natančnejšimi diagnostičnimi metodami.
3 Ozadje
3.1	Meritev krvnega tlaka
Krvni tlak v ozilju ni konstanten, ampak niha od maksimalne -1. i. sistolne do minimalne -1. i. diastolne vrednosti. Povzorča ga utripanje srčne mišiče. Za razlago poteka krvnega tlaka delovanje srča razdelimo v dva takta, imenovana sistola in diastola. Pri sistoli se srčna mišiča krči in pozene kri v arterije v telesu. V sistoli je v ozilju najvišji tlak čelotnega čikla. Ta, najvišja vrednost tlaka se imenuje sistolni tlak. V diastoli se srče razširi in se ponovno napolni s krvjo. Tik pred ponovnim krčenjem srčne mišiče je tlak v ozilju najnizji. Ta, najnizja vrednost tlaka se imenuje diastolni tlak. Vrednost krvnega tlaka se podaja v enoti [mmHg].
Krvni tlak je mogoče izmeriti na več načinov. Najna-tančšneje ga izmerimo neposredno, pri čšemer v arterijo, v kateri zelimo izmeriti tlak, namestimo kateter, prek katerega z zunanjim senzorjem merimo krvni tlak. Metoda se uporablja v kliničšni praksi, vendar je zaradi invazivnosti neprivlačna. Poleg omenjene invazivne metode za merjenje krvnega tlaka obstaja niz neinvazivnih, posrednih metod meritve krvnega tlaka [6].
3.2	Neinvazivno merjenje krvnega tlaka
Najbolj razsširjne metode posrednega merjenja tlaka uporabljajo napihljivo manšeto, ki stisne okončino, v kateri merimo tlak.
Pri auskulatorni metodi zračšni tlak v mansšeti počšasi pada, dokler ni manjši od najvišjega tlaka krvi v zili. V trenutku, ko je tlak mansšete na zšilo enak sistolnemu tlaku, začšne kri proničati skozi predhodno zazšeto zšilo. Proničanje krvi je turbulentno in ga je mogoče zaznati s stetoskopom, s katerim slišimo turbuletni tok krvi kot t. i. korotkove zvoke. Ko tlak v manšeti znižujemo, postajajo zvoki vedno glasnejši, dokler ne začno pojemati.
Ko je tlak v manšeti nizji od diastolnega tlaka, to je najnizjega tlaka krvi v zili, pritisk manšete na zilo ne vpliva več in se korotkovi zvoki ne slišijo več [5].
Variačija meritve tlaka turbuletno prehajanje krvi skozi zazšeto zšilo namesto s stetoskopom spremlja z dopplerjevo ultrazvočšno napravo.
Metoda s spremljanjem korotkovih zvokov za sširoko uporabo ni primerna, ker zahteva izkusšenega merilča, ki dobro pozna anatomijo in je sposoben najti zšilo. Zato je najširše uporabljena metoda za posredno meritev krvnega tlaka osčilometrična metoda [6].
3.3 Oscilometrična metoda
Z osčilometričšno metodo izmerimo krvni tlak posredno, prek meritve nihanj tlaka v mansšeti, ki ga povzročši utripanje zšile v okončšini, v kateri merimo tlak.
Pri metodi tlak v manšeti počasi znizujemo tako, da iz nje izpuščamo zrak. Opazimo, da pri določenem tlaku zraka v mansšeti, ko tlak krvi v zšili premaga tlak zraka v mašeti in začne skozi zazeto zilo teči kri, nastanejo nihanja tlaka zaradi utripanja zile. Nihanja tlaka se z znizševanjam tlaka v mansšeti povečšujejo do maksimalne vrednosti in ob nadaljnjem padanju tlaka izginejo. Iz izmerjenega poteka amplitude nihanj tlaka v mansšeti v odvisnosti od tlaka zraka v manšeti je mogoče očeniti sistolni in diastolni krvni tlak.
Osčilometrično metodo uporablja večina komercialnih merilnikov krvnega tlaka [6]. Ker so merilniki komercialni, proizvajalči algoritma ne objavljajo, objavljene pa so raznovrstne splošne implementačije algoritma [7].
V nasšem pregledu literature nismo zasledili uporabe osčilometrične metode za izračun tlakov treh kanalov in izvedenega izračuna glezenjskega indeksa. Prav tako nismo zasledili algoritma, ki bi izračšunaval zakasnitev osčilačij tlaka v treh kanalih za ugotavljanje stanja zamašitve zil.
4 Materiali in metode
4.1	Merjenje tlaka
Poteke tlaka smo izmerili na obeh gleznjih in roki lezečim in umirjenim pačientom, za kar smo uporabili v ta namen razvito medičinsko napravo ABPIMD, razvito v podjetju MESI. Naprava zajame posamezen potek tlaka z meritvijo napetosti na temperaturno kompenzi-ranih in kalibriranih tlačšnih senzorjih ter analogno napetost vzorči s 16-bitnim AD-pretvornikom s frekvenčo vzorčenja 100 Hz.
4.2	Orodje za razvoj algoritma
Algoritem smo razvili v programskem okolju Matlab verzija 7.9.0. Po fazi razvoja in preizkušanja algoritma smo le-tega prevedli v programski jezik C.
4.2.1 Izdelava filtrov: V algoritmu smo potrebovali dva nizkopasovna filtra. Izdelali smo ju z Matlabovim orodjem za načrtovanje filtrov: filter design.
4.2.2 Izdelava funkcije za prileganje podatkom: Interpolacijsko metodo za izdelavo interpolacijske funkcije skozi ekstreme utripanja tlaka v manšeti zaradi oscilacij žile smo izdelali z Matlabovim orodjem za izdelavo prileganj podatkov: cftool
4.3 Pridobivanje testnih podatkov
Za razvoj algoritma smo pridobili dva nabora podatkov. Prvi je bil pridobljen s simulatoijem, kije simuliral oscilacije tlaka z značilnostmi prednastavljene vrednosti sistolnega in diastolnega tlaka. Z uporabo simulatoija smo pridobili 59 potekov tlaka.
Drugi nabor podatkov smo pridobili z meritvami na dejanskih pacientih. V raziskavo smo vključili 13 pacientov, ki smo jim izmerili tlak z našo napravo, hkrati pa smo izmerili krvni tlak tudi z referenčno merilno napravo za auskulatorno meijenje tlaka Olimron M6 Comfort in ultrazvočno doppleijevo sondo Huntleigh Dopplex MD2. Izmeijene poteke tlaka in referenčne vrednosti krvenga tlaka smo shranili v datoteke, ki smo jih uporabili za razvoj algoritma.
5 Algoritem
			,000 ,000 3000 ,000 5000 «000	
> f		\'		> t
Izračun srčne frekvence		Izračun tlakov		Izračun zakasnitve kanalov
> r		> '		1
Srčna frekvenca
Tlaki: Sls, Dia, Mid -> GSI
Zakasnitev kanalov
5.1 Predobdelava podatkov
Rezultat predobdelave so podatki, ki vsebujejo le oscilacije zaradi utripanja žile. V koraku preobdelave kvantizirane vzorce napetosti s senzoija tlaka pretvorimo v dejanske vrednosti tlaka. V nadaljevanju potek tlaka razrežemo na odsek, ki predstavlja napihovanje, in odsek, ki predstavlja spuščanje tlaka v manšeti. Potem iz podatkov odstranimo šum ter iz poteka tlaka odstranimo potek spuščanja tlaka v manšeti tako, da ohranimo samo oscilacije zaradi utripanja žile.
Algoritem začne obdelavo surovih podatkov, ki predstavljajo 3-kanalni potek tlaka na treh senzoijih tlaka posameznih manšet. Posamezen potek tlaka je predstavljen z nizom vzorcev napetosti senzoija tlaka, zajetih s frekvenco Fs = 100//;, in kvantiziranih s 16 biti. Na sliki 2 je predstavljen neobdelan potek tlaka v manšeti enega kanala. Potek je z navpično črto razdeljen v dva dela. Levi del predstavlja napihovanje manšete, desni del pa spuščanje zraka iz manšete. Za nas je zanimiv desni del, na katerem se pri določenem tlaku zraka v manšeti pojavijo oscilacije tlaka zaradi utripanja žile, ki po nadaljnjem padanju tlaka v manšeti izginejo.
Slika 1: Pregled algoritma
Slika 2: Potek signala tlaka v manšeti pred predobdelavo. Z navpično črto je potek razdeljen v del, ki predstavlja napihovanje, in del, ki predstavlja spuščanje zraka iz manšete
5.1.1 Pretvorba vzorcev napetosti v dejanske vrednosti tlaka: Povezava med tlakom v enoti \mm II//\ in med sklopom senzoija za pritisk ter AD-pretvornikom je podana z enačbami 1, s katerimi vzorce pretvorimo v dejanske vrednosti tlaka, s katerimi algoritem operira v nadaljevanju.
Algoritem hkrati obdeluje tri kanale poteka tlaka, izmeijene na posameznih okončinah. Iz posameznega poteka izračuna višino oscilacij tlaka zaradi utripanja žile. Iz višine oscilacij izračuna sistolni in diastolni tlak posameznega kanala, srčno frekvenco in zakasnitve med posameznimi kanali.
Algoritem je razdeljen v več korakov: predobdelavo podatkov, izračun srčne frekvence, izračun vrednosti sistolnega diastolnega in srednjega tlaka ter izračun časovne zakasnitve kanalov. Potek algoritma je ilustriran na sliki 1.
ADCref ADCo
= 2521
P
325
ADCo * 65536
ADCref (ADCooo ~ ADCo) * 65536
200 * ADCref adc — n
(D
5.1.2 Razrez poteka tlaka na napihovanje in spuščanje: V tem koraku potek tlaka razrežemo na
dva odseka, ki predstavljata napihovanje manšete in spuščanje zraka iz manšete. V poteku podatkov je namreč zajet celoten potek tlaka v manšeti, vključno z delom, ko so obratovale črpalke in napihovale manšeto do določenega tlaka. Ko je tlak v posamezni manšeti dosezen, se črpanje zraka za to manšeto ustavi. Ko je dosezšen zšeleni tlak v vseh mansšetah, se odprejo ventili za izpuščanje zraka iz manšet. Potek tlaka po odprtju ventilov je za nas zanimiv odsek tlaka. Ker v napravi poznamo trenutek odprtja ventilov, ki je za vse kanale enak iz vseh nizov podatkov o poteku tlaka izrezemo del, ki predstavlja spusščšanje tlaka.
5.1.3 Ugotavljanje poteka tlaka zaradi spuščanja tlaka iz manšete: V tem koraku zelimo ugotoviti potek tlaka zaradi spuščanja zraka iz manšete. Ta potek bi dobili, če bi manšeto ovili okoli predmeta, v katerem ne bi bilo utripanja zil. Dobljeni potek bomo pozneje izločšili iz obdelovanega signala in tako pridobili le potek nihanja tlaka zaradi utripanja zil. Potek pridobimo z nizkopasovnim filtiranjem podatkov. V ta namen uporabimo nizkopasovno hammingovo FIR sito reda 100 s frekvenčo rezanja Fc = 0,1 Hz. Frekvenčo 0,1 Hz smo izbrali emipirično in je veliko pod pričakovano najnizjo frekvenčo zanimivega signala. Odziv sita je ilustriran na sliki 5.1.3.
Amplitudni (dB) in fazni odziv
0 5 10 15 2 0 25 3 0 35 4 0 45
Slika 4: Zanimiv izsek amplitudnega in faznega poteka nizko-pasovnega hammingovega FIR sita reda 100 Fcut = 20 H z za izločanje visokofrekvenčnega šuma
da se amplitude utripov od določšenega vzorča naprej povečuje, doseze vrh in začne upadati. Ta signal uporabimo v naslednjih korakih algoritma.
Slika 3: Zanimiv izsek amplitudnega in faznega poteka nizko-pasovnega hammingovega FIR sita reda 100 Fcut = 0,1 Hz za izločanje poteka tlaka zaradi spuščanja zraka iz manšete
5.1.4	Odstranjevanje šuma: V tem koraku iz podatkov izločimo visokofrekvenčni šum. V ta namen podatke filtriramo z nizkopasovnim hammingovim FIR sitom reda 100 s frekvenčo rezanja Fc = 20Hz. Frekvenča 20 Hz je bila izbrana empiričšno in je prečej nad pričšakovano frekvenčo zanimivega signala.
5.1.5	Izločanje poteka tlaka zaradi spuščanja tlaka iz mansšete: V tem koraku iz poteka tlaka izločšimo potek tlaka zaradi spusščšanja zraka iz mansšete in obdrzšimo le osčilačije zaradi utripanaja zile. V ta namen od signala poteka tlaka, ki smo mu pred tem odstranili šum, odštejemo predhodno ugotovljen potek tlaka v manšeti zaradi izpuščanja zraka iz manšete. Rezultat je predstavljen na sliki 5. Na sliki 5 predstavljen signal zajema le del izpusšačšnja zraka iz mansšete in ne vsebuje dela signala, ki zajema napihovanje manšete. Vidimo,
Slika 5: Signal poteka osčilačij tlaka v manšeti zaradi utripanja zile po predobdelavi
5.2 Izračun tlakov
V nadaljevanju algoritma je treba ugotoviti absolutno ovojničo ekstremov utripanja signala, predstavljenega na sliki 5. V ta namen je treba najti lokalne maksimume in minimume signala. V nadaljevanju skozi maksimume in minimume potegnemo interpolačijski funkčiji, ki ju odsštejemo, in dobimo aboslutno ovojničo ekstremov utripanja signala. Iz ovojniče določšimo vrednosti di-astolnega in sistolnega tlaka. Kot vrednost sistolnega tlaka izberemo vrednost tlaka zraka v manšeti, pri kateri vrednost absolutne ovojniče ekstremov utripanja tlaka prvič preseze določeno vrednot Ps. Kot vrednost diastol-nega tlaka izberemo vrednost tlaka zraka v mansšeti, pri kateri vrednost absolutne ovojniče ekstremov utripanja tlaka zadnjič pade pod vrednost Pd. Vrednosti Ps in Pd določimo z referenčno napravo dejansko izmerjenih tlakov.
5.2.1 Iskanje ekstremov nihanja tlaka zaradi utripanja čile: Da lahko ugotovimo ovojničo ekstremov, moramo najprej ugotoviti, kje se v delno zašumljenem signalu posamezni ekstremi nahajajo [9]. Ker si lokalni maksimumi in minimumi sledijo izmeničšno drug za
plitudni (dB)
-Denoising LP: Ampl
----Denoising LP: Faza
2.5
0	1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
drugim, se skozi podatke sprehodimo s funkcijo, ki v podatkih izmenično išče lokalne maksimume in minimume, katerih vrednost se med sabo razlikuje vsaj za vrednost S, ki jo kot parameter podamo funkciji. Vrednost parametra S glede na podatke, ki jih analiziramo, določimo empirično. Ko algoritem najde posamezne ek-stremne točke si zabelezi njihove vrednosti in polozaje. Delovanje algoritma za zaznavanje lokalnih ekstremov je ilustrirano na sliki 6.
Slika 6: Ugotavljanje lokalnih maksimumov in lokalnih minimumov. Z neprekinjeno črto je narisan potek tlaka, v katerem iščemo ekstreme. S krogči so označeni najdeni lokalni maksimumi, s trikotniki so označeni najdeni lokalni minimumi
Podatke o lokalnih ekstremih v nadaljevanju uporabimo za izračun interpolačijske funkčije.
5.2.2 Izračun interpolacijske funkcije ekstremov: Iz lokalnih ekstremov izračšunamo interpolačijsko funkčijo z uporabo funkčije smoothing spline [10].
utripa predvidevamo skozi ves čšas meritve priblizšno enako frekvenčo utripanja srča.
Frekvenčo srčnega utripa iz poteka tlaka izračunamo tako, da najprej izračunamo avtokorelačijsko funkčijo filtriranega poteka osčiliranja tlaka v manšeti. V trenutkih, ko zamik avtokorelačije poteka tlaka ustreza čeloštevilčnemu številu utripov, se pojavijo vrhovi av-tokorelačijske funkčije. Izsek poteka avtokorelačijske funkčije je ilustriran na sliki 8. V nadaljevanju postopka ugotovimo polozaje vrhov avtokorelačijske funkčije z metodo, ki je opisana v podpoglavju 5.2.1. Iz polozajev lokalnih maksimumov avtokorelačijske funkčije izračunamo njihovo povprečno medsebojno razdaljo tpeak. Zaznani lokalni maksimumi na avtokorelačijski funkčiji so na sliki 8 označeni z zvezdičami. Ker poznamo frekvenčo vzorčenja signala Fs = 100Hz izračšunamo frekvenčo utripa srča v utripih na minuto po formuli 2:
hr
60 * Fs
t
peak
(2)
2600 2650 2700 2750 2800 2850 2900
2.5 2
1.5
■
im 0.5
JE
P 0 -0.5
-1.5
0	1 000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
Slika 7: Absolutne osčliačije tlaka zaradi utripanja zšile. Najdeni lokalni ekstremi osčilačij tlaka: minimumi in maksimumi, interpolačijska krivulja skozi minimume in maksimume ter njuna razlika
5.3	Izračun GSI
GSI je razmerje tlakov izmerjenih na posameznih okončinah. Izračunamo ga kot kvočient P1/P2.
5.4	Izračun frekvence srčnega utripa
Potek tlaka, ki ga povzročijo posameznih utripi srča je med seboj zelo podoben. Pri izračunu frekvenče srčnega
5000	5500	6000	6500	7000
Slika 8: Izsek avtokorelačijske funkčije signala poteka osčiliranja tlaka v manšeti za ugotavljanje srčne frekvenče. Na poteku funkčije so označeni lokalni maksimumi
5.5 Izračun zakasnitve kanalov
V tem koraku izračšunamo relativno zakasnitev med posameznimi kanali. Različne zakasnitve posameznih kanalov govorijo o morebitni zamašitvi zile. Zakasnitve med posameznimi kanali izračšunamo z uporabo kore-lačijske funkčije med podatki posameznih kanalov in ugotavljanjem zamika vrha korelačijske funkčije posameznih kanalov. Na sliki 9 je ilustriran izrez kore-lačijske funčkije med posameznimi kanali. Opazimo, da sta kanala 1-3 in 2-3 enako zakasnjena, zakasnitev med kanaloma 1-2 pa je manjša. Ker poznamo frekvenčo vzorčenja, lahko iz števila vzorčev zakasnitve izračšunamo čšas zakasnitve.
Zakasnitve med kanali dl2, dl3 in d23 izračunamo z uporabo enačb 4.
Literatura
Slika 9: Izsek korelacijske funkcije posameznih parov kanalov za ugotavljanje zakasnitve med posameznimi kanali. Na potekih funkcij so z zvezdicami označeni maksimumi
di2 d i3 d i2
min(idx(chl2max),..
chl2max dmin
> idx(ch23 max ))
Fs	
ch13max	dmin
Fs	
chl2max	dmin
(3)
Fs
6 Rezultati
[1]	Eržen B, Sabovic M, Sebeštjen M, Poredoš P, "Endothelial dysfunction, intima-media thickness, ankle-brachial pressure index, and pulse pressure in young post-myocardial infarction patients with various expressions of classical risk factors" Heart and Vessels, vol. 22, no. 4, pp. 215-22, 2007.
[2]	Sebeštjen M, Sabovic M, Eržen B, Simcic S, Žegura B, Poredoš P, Keber I, "Role of endothelial function and inflammation in patients with cardiovascular risk factors, with and without a history of myocardial infarction." Cardiology, vol. 107, no. 1, pp. 1-7, 2007.
[3]	Eržen B, Sabovic M, Poredoš P, Sebeštjen M, Keber I, Simcic S, "Inflammation markers in young post-myocardial patients exhibiting various expressions of classic coronary risk factors." Coronary Artery Disease, vol. 17, no. 4, pp. 325-30, 2006.
[4]	Al-Qaisi M, Nott DM, King DH, Kaddoura S, "Ankle Brachial Pressure Index (ABPI): An update for practitioners." Vascular Health and Risk Management, vol. 5, no. X, pp. 833-41, 2009.
[5]	Webb CH, "The measurement of blood pressure and its interpretation." Primary care, vol. 7, no. 4, pp. 637-51, 1980.
[6]	Gersšak G, Drnovsšek J, "Evaluation ofnoninvasive blood pressure simulators." 11th Mediterranean Conference on Medical and Biomedical Engineering and Computing 2007, pp. 342-5, 2007.
[7]	Guarini M, Uržua J, Cipriano A, Gonzalez W, "Estimation of Cardiac Function from Computer Analysis of the Arterial Pressure Waveform." IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 45, no. 12 pp. 1420-8, 1998.
[8]	Podhraški M, Krivc T, Sušterič J, Možek M, "An Automated Ankle Brachial Pressure Index Measurement Device," Proceedings of 19th international Electrotechnical and Computer conference ERK 2010, pp. 91-4, 2010.
[9]	Billauer E, "Peakdet: Peak detection using MATLAB." http://www.billauer.co.il/peakdet.html, Zadnji dostop julij 2011.
[10] Wikipedia,	"Smoothing	spline."
http://en.wikipedia.org/wiki/Smoothing_spline, Zadnji dostop julij 2011.
Z razvitim algoritmom smo izracunali tlake in GSI na meritvah, ki smo jih imeli na voljo. Z referencno merilno napravo izmerjene vrednosti tlaka smo uporabili za dolocanje pragovnih vrednosti vrednosti Pd in Ps oscilacij tlaka v manšeti. Minimalni kvadrat napake med izmerjenimi in izracunanimi vrednostmi krvnega tlaka tlaka smo dosegli pri izbranih vrednostih Pd = 2.77mmHg in Ps = 1.87mmHg. Z izbranimi vrednostmi je bil za izmerjene podatke standardni odklon napake za izracun diastolnega pritiska = 6.3mmHg in standardni odklon napake sistolnega tlaka as = 4.5 mmHg.
Marko Meza je diplomiral in doktrorial na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v ljubljani v letih 2001 in 2007. Trenutno dela kot raziskovalec v LDOS na Fakulteti za elektrotehniko. Njegovo raziskovalno podrocje zajema telemedicino, uporabo algoritmov strojnega ucenja na specificnih problemih v medicini in digitalno obdelavo signalov.
Jakob Šušteršič studira elektrotehniko, smer elektronika, na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani. Dela kot organizator razvoja v podjetju MESI, d.o.o., kjer razvijajo medicinske naprave. Trenutno se intenzivno ukvarja z razvojem avtomatske naprave za merjenje glezenjskega indeksa.
7 Sklep
Razviti algoritem je primeren za vgradnjo v napravo, s katero bomo izvedli klinicna testiranja in meritve na vecšjem sštevilu pacientov z dejansko potrjeno diagnozo zšilne bolezni. Rezultate izracšunanega GSI, zakasnitve na kanalih in znano stopnjo zamašitve zil bomo uporabili za izdelavo modela, ki bo iz izracšunanega GSI in zakasnitve na kanalih ocenil stopnjo zamasšivte zšil. Nadaljnje delo, pri katerem bodo na voljo podatki, izmerjeni na pacientih s potrjeno diagnozo zamasšitve zšil, bo razkrilo, katere pare pritiskov uporabiti za izracšun GSI in ali je zakasnitev med kanali mogocše uporabiti za napovedovanje zamasšitve zšil.
Tomo Krivic študira elektrotehniko, smer elektronika, na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani. Dela kot raziskovalec in razvojni inzenir v podjetju MESI, d.o.o., kjer razvijajo medicinske naprave. Trenutno se intenzivno ukvarja z razvojem avtomatske naprave za merjenje glezšenjskega indeksa.
Jurij F. Tasič je diplomiral, magistriral in doktoriral na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v ljubljani v letih 1971, 1973 and 1977. je redni profesor na Fakulteti za elektrotehniko ter predstojnik Laboratorija za digitalno obdelavo signalov, slik in videa, kjer se ukvarja z napredni algoritmi za obdelavo signalov, komunikacijskimi sistemi in vzporednimi algoritmi.
d