黃 浩，孫毅勇

(1.上海理工大學(xué) 醫(yī)療器械與食品學(xué)院，上海 200093；2.上海微創(chuàng)電生理醫(yī)療科技股份有限公司，上海 201318)

心房顫動(dòng)(簡(jiǎn)稱房顫)是一種常見(jiàn)的心律失常，我國(guó)的房顫患者已超過(guò)1 000萬(wàn)[1]。隨著現(xiàn)代社會(huì)老齡化程度的加深，房顫患者的數(shù)量還會(huì)繼續(xù)增加。

由于人們尚未完全理解房顫的病理機(jī)制，對(duì)房顫的研究一直在持續(xù)。其中借助主導(dǎo)頻率(Dominant frequency，簡(jiǎn)稱DF)分析手段對(duì)房顫的研究也一直在繼續(xù)[2-4]。許多學(xué)者、醫(yī)生針對(duì)DF消融策略展開(kāi)了許多研究、實(shí)驗(yàn)。他們通過(guò)實(shí)際臨床實(shí)驗(yàn)，證明了基于DF的補(bǔ)充術(shù)式在中長(zhǎng)的恢復(fù)過(guò)程中效果優(yōu)于傳統(tǒng)術(shù)式；探究了人或動(dòng)物心腔不同部位房顫時(shí)DF的大小；探究了消融手術(shù)前后DF的變化，證明了手術(shù)前后DF會(huì)有11%的降低；也嘗試小波變換、盲源分析、模板匹配等多種方法提取DF特征，使得我們可以在更普遍的條件下快速、準(zhǔn)確地提取DF特征[5-12]。

但目前，研究學(xué)者和臨床醫(yī)生在對(duì)DF進(jìn)行研究時(shí)，僅孤立的觀測(cè)房顫患者心內(nèi)各個(gè)位置是否擁有頻率較高的DF，卻忽略了對(duì)心內(nèi)不同部位DF的關(guān)聯(lián)性的分析，更加忽略了對(duì)環(huán)肺靜脈(Pulmonary veins，簡(jiǎn)稱PV)附近的DF能否真正傳導(dǎo)到心房，并影響心房活動(dòng)的分析。

基于上述研究現(xiàn)狀，本文一方面對(duì)傳統(tǒng)的Botteron’s算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了其提取DF的能力。另一方面為了比較心內(nèi)不同位置DF的關(guān)聯(lián)性，本文選取距離心房較近的冠狀靜脈竇(Coronary sinus，簡(jiǎn)稱CS)和房顫最主要觸發(fā)病灶區(qū)域PV這兩個(gè)區(qū)域的信號(hào)進(jìn)行研究，對(duì)比其在手術(shù)過(guò)程中的DF的聯(lián)系與區(qū)別[10-13]。在傳統(tǒng)DF分析的基礎(chǔ)上更側(cè)重分析PV、CS附近的DF能否相互傳導(dǎo)、相互影響。這對(duì)揭示房顫?rùn)C(jī)理有著重要意義。

1 經(jīng)典Botteron’s算法

經(jīng)典的Botteron’s算法被廣泛應(yīng)用于房顫DF研究領(lǐng)域里[14-15]，它能夠從心電信號(hào)(ECG)中提取出頻域信息，并能突出體現(xiàn)房顫的DF特征。

(1)帶通濾波:用40-250 Hz帶通濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波；

(2)取模運(yùn)算：對(duì)信號(hào)進(jìn)行取模運(yùn)算；

(3)低通濾波：對(duì)信號(hào)進(jìn)行20 Hz的低通濾波。

經(jīng)過(guò)以上算法處理后，再對(duì)信號(hào)進(jìn)行取窗處理(本文采用的窗函數(shù)是Hamming窗)，最后再對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換(Fourier transformation，簡(jiǎn)稱FFT)，就可以獲得較為清晰的頻譜圖。該頻譜圖包含了房顫的DF信息，我們可以借助該圖分析DF特征。

經(jīng)過(guò)楊翠微等學(xué)者的研究，經(jīng)典Botteron’s算法省略最后一個(gè)步驟(低通濾波)，對(duì)主頻提取結(jié)果影響不大[16]。經(jīng)過(guò)本文作者的驗(yàn)證，也得出了相同結(jié)論。所以為了減少計(jì)算量，提高算法實(shí)時(shí)性，下文所敘述的經(jīng)典Botteron’s算法均為省略了第三步驟的簡(jiǎn)化版Botteron’s算法。

2 基于R波濾除的Bottern’s算法

通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)信號(hào)中含有較大幅值的室波時(shí)，經(jīng)典Botteron’s算法容易引入諧頻干擾，且這種諧頻干擾主要是由心室跳動(dòng)引起的。一方面CS、PV附近的電信號(hào)能受室波的影響[17]；另一方面我們所關(guān)注的DF主要存在于心房信號(hào)里[18]。所以通過(guò)濾除信號(hào)中的R波(在室波中R波包含較多的室波能量)能夠減少這類諧頻干擾的同時(shí)保留DF特征。

2.1 R波濾除算法

為了濾除R波，我們首先應(yīng)當(dāng)計(jì)算出R波出現(xiàn)的時(shí)刻，并進(jìn)一步確定R波出現(xiàn)的時(shí)間段，進(jìn)而才能對(duì)其進(jìn)行濾除。

[7][9] Michael D. Swaine, “China’s Assertive Behavior Part One: On ‘Core Interests’”, China Leadership Monitor, February 22, 2011, pp. 8-11, pp. 9-10.

我們選取了只需占用較小的計(jì)算量及內(nèi)存資源的二階差分閾值的算法來(lái)尋找R波出現(xiàn)的時(shí)刻。該算法原理是利用了R波與其二階差分的極小值存在相對(duì)固定的位移關(guān)系。所以通過(guò)設(shè)定合適的閾值求出二階差分的局部極小值可以確定R波出現(xiàn)的時(shí)刻[19]。具體公式如式(1)所示：

(1)

式中x(n)表示原始信號(hào)，n=3，4，…k，k為對(duì)應(yīng)信號(hào)序列。

通過(guò)上述算法我們可以定位出R波出現(xiàn)的時(shí)刻。再結(jié)合R波時(shí)長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)值，可以確定R波出現(xiàn)的區(qū)間。進(jìn)而再將區(qū)間內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行衰減。為了避免在衰減過(guò)程中引入脈沖波，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，我們選擇利用式(2)、(3)、(4)所示的公式對(duì)R波區(qū)間內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行衰減，并將衰減倍數(shù)設(shè)定為100。

(2)

(3)

(4)

式中a、b分別代表R波區(qū)間起止序列號(hào)，xa、xb代表對(duì)應(yīng)序列原始信號(hào)，R表示R波區(qū)間任意一點(diǎn)的序列號(hào)，xR為其對(duì)應(yīng)的原始信號(hào)，XR為R序列衰減后的信號(hào)，kR為R波衰減倍數(shù)。最終可以得到濾除R波后的ECG信號(hào)。再對(duì)信號(hào)進(jìn)行Botteron’s算法，可以有效減少諧頻干擾。

為證明該濾波算法的優(yōu)越性，與線性插值濾波法、置零濾波法進(jìn)行了對(duì)比。所謂線性插值濾波法既是以R波兩端為起止點(diǎn)，中間所有值用線性插值的方式進(jìn)行替代；所謂置零濾波法既是將R波區(qū)間內(nèi)所有的信號(hào)置零，但是由于大部分情況下ECG的基準(zhǔn)信號(hào)都不為零，所以在濾波之前做了減平均值的處理。其原始信號(hào)和三種濾波后的信號(hào)的時(shí)域圖(見(jiàn)圖1(a)、(b)、(c)、(d))和能量譜密度圖(見(jiàn)圖1(e)、(f)、(g)、(h))如下。時(shí)域圖為房顫時(shí)的PV信號(hào)示例，采樣時(shí)間為10 s，采樣率為2 000 Hz；能量譜密度圖為0.5 Hz至20 Hz的能量分布。由于諧波的干擾，很難從圖1(e)、(g)、(h)中分辨出心房的DF，但從圖1(f)卻可以較為清晰的看到5.2 Hz、7.7 Hz左右頻率的DF。由此說(shuō)明該算法較之線性插值濾波法和置零濾波法能更好的提取房顫時(shí)的DF特征，具有一定優(yōu)越性。

2.2 算法流程

具體算法流程如下(見(jiàn)圖2)。首先進(jìn)行R波濾除；再進(jìn)行Botteron’s算法處理；再運(yùn)用Hamming窗函數(shù)進(jìn)行加窗處理；再進(jìn)行快速FFT變換；最后根據(jù)帕塞瓦爾定理的公式繪制出對(duì)應(yīng)時(shí)間段的能量譜密度圖。

圖2 算法流程圖Fig.2 Algorithm flow charts

3 數(shù)據(jù)采集

3.1 受試對(duì)象

本實(shí)驗(yàn)選用的20例實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均是近六年房顫消融臨床手術(shù)中采集的數(shù)據(jù)，且來(lái)自于國(guó)內(nèi)多家不同實(shí)驗(yàn)中心。數(shù)據(jù)采集的過(guò)程得到了倫理委員會(huì)的批準(zhǔn)和患者的知情同意。

3.2 心電信號(hào)的采集

采集數(shù)據(jù)所使用的系統(tǒng)是由上海微創(chuàng)電生理醫(yī)療科技股份有限公司獨(dú)立自主研發(fā)的三維心臟電生理標(biāo)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采樣率為2 000 Hz，可以實(shí)時(shí)獲取多路心電信號(hào)。

3.3 試驗(yàn)信號(hào)的選取

CS標(biāo)測(cè)導(dǎo)管放置于冠狀靜脈竇中。該位置位于心房與心室之間，相比于PV標(biāo)測(cè)導(dǎo)管可以更全面的反映心房的信號(hào)變化，且這一放置位置在手術(shù)過(guò)程中保持固定不變[13]。CS導(dǎo)管上共10個(gè)電極，均勻地分布于導(dǎo)管頭端5厘米內(nèi)，通過(guò)這10個(gè)電極可獲取5路雙極信號(hào)。這些信號(hào)是本文的重點(diǎn)分析對(duì)象之一。

PV標(biāo)測(cè)導(dǎo)管放置于環(huán)肺靜脈附近。其具體位置如下(見(jiàn)圖3)。醫(yī)生在進(jìn)行環(huán)肺靜脈隔離時(shí)需要觀察PV導(dǎo)管信號(hào)，用以判斷環(huán)肺靜脈隔離是否完成。同時(shí)環(huán)肺靜脈附近也被普遍認(rèn)為是房顫最主要的觸發(fā)灶[11-12]。

圖3 PV標(biāo)測(cè)導(dǎo)管位置示意圖Fig.3 Diagram of PV calibration catheter location

本文的研究重點(diǎn)是觀測(cè)PV、CS標(biāo)測(cè)導(dǎo)管采集信號(hào)的DF特性之間的區(qū)別與聯(lián)系，為揭示房顫?rùn)C(jī)理提供幫助。

4 數(shù)據(jù)處理及分析

本文所有程序在win10環(huán)境下運(yùn)行，處理器品牌型號(hào)為intel i5-7 500，內(nèi)存大小為16 GB。本文使用Matlab(版本為R2016a)編寫相應(yīng)程序，并將采集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入程序，繪制出相關(guān)圖形及其他結(jié)果進(jìn)行對(duì)照分析。

本文選取20例患者的消融手術(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其中有17位患者為持續(xù)性房顫患者，并且他們?cè)谑中g(shù)過(guò)程中保持房顫。為了更客觀地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，本文從這17位患者手術(shù)正式開(kāi)始直至恢復(fù)竇性心律前，等比例選取30組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)采樣時(shí)間為10 s。同時(shí)從剩余3例患者中選取了12段房顫片段，每段采樣時(shí)間10 s。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，患者的CS、PV的DF之間既存在一致性又存在差異性。并且隨著手術(shù)進(jìn)行，兩者DF之間的關(guān)聯(lián)性也會(huì)發(fā)生變化。

本文歸納出4種典型類型：A類型，CS、PV信號(hào)的DF一致；B類型，CS信號(hào)的部分峰值頻率與PV信號(hào)的DF一致；C類型，CS信號(hào)的DF與PV信號(hào)的次高峰頻率一致；D類型，CS、PV信號(hào)的DF不一致。

4.1 CS、PV信號(hào)的DF一致

本文通過(guò)比較CS與PV的信號(hào)，發(fā)現(xiàn)CS、PV的DF存在一致的情況。如圖4(a)、(b)所示，圖4(a)為某患者的10路PV標(biāo)測(cè)導(dǎo)管信號(hào)0.5 Hz至20 Hz的能量譜密度圖；圖4(b)為該患者的5路CS標(biāo)測(cè)導(dǎo)管信號(hào)0.5 Hz至20 Hz的能量譜密度圖。采樣率為2 000 Hz，采樣時(shí)間為10 s(下文繪制的能量譜密度圖均按上述規(guī)則)。從圖中可以清晰地看到PV、CS信號(hào)中均含有7.1 Hz的DF。

這證明房顫患者房顫時(shí)其PV中不但含有高頻DF，并且該DF同時(shí)存在于CS中。說(shuō)明患者房顫時(shí)心內(nèi)確實(shí)存在高頻DF，并且該DF可能經(jīng)由PV傳導(dǎo)至心房，或經(jīng)由其他位置傳導(dǎo)至PV和心房。

4.2 CS信號(hào)的部分峰值頻率與PV信號(hào)的DF一致

本文還在病例中發(fā)現(xiàn)CS信號(hào)的部分峰值頻率與PV信號(hào)的DF一致的情況。如圖5(a)、(b)所示，CS能量譜密度圖中，存在6.0 Hz和6.4 Hz兩個(gè)峰值頻率。其中6.0 Hz為DF，與PV的DF有對(duì)應(yīng)關(guān)系，但次高的峰值頻率6.4 Hz在PV中卻沒(méi)有對(duì)應(yīng)信號(hào)。說(shuō)明當(dāng)前標(biāo)測(cè)的PV里存在DF能影響到CS，但同時(shí)CS也受到其他位置傳導(dǎo)過(guò)來(lái)的高頻信號(hào)的影響。

圖4 某患者PV、CS信號(hào)能量譜密度圖，CS、PV信號(hào)的DF一致Fig.4 Maps for energy spectral density of PV and CS signals of a patient (CS and PV signals are consistent with DF signal)

圖5 某患者PV、CS信號(hào)能量譜密度圖，CS信號(hào)的部分峰值頻率與PV信號(hào)的DF一致Fig.5 Maps for energy spectral density of PV and CS signals of a patient(partial peak frequency of CS signal is consistent with the DF of PV signal)

由此可以推斷，房顫時(shí)其CS的峰值頻率可能來(lái)自多個(gè)PV，甚至來(lái)自心腔其他位置。說(shuō)明確實(shí)存在觸發(fā)病灶產(chǎn)生的DF能夠傳導(dǎo)至心房的，并且該DF并沒(méi)有傳導(dǎo)至PV。所以僅僅在手術(shù)中標(biāo)測(cè)PV很難捕捉到那些潛在的觸發(fā)病灶。

4.3 CS信號(hào)的DF與PV信號(hào)的次高峰頻率一致

本文還在病例中發(fā)現(xiàn)CS信號(hào)的DF與PV信號(hào)的次高峰頻率一致的情況。如圖6(a)、(b)所示，在PV能量譜密度圖中，有6.9 Hz和7.8 Hz的峰值頻率。但在CS能量譜密度圖中，只存在6.9 Hz的DF。說(shuō)明當(dāng)前標(biāo)測(cè)的PV里只有次高的6.9 Hz的峰值頻率傳導(dǎo)至CS，而7.8 Hz的DF卻沒(méi)能影響CS。

圖6 某患者PV、CS信號(hào)能量譜密度圖，CS信號(hào)的DF與PV信號(hào)的次高峰頻率一致Fig.6 Maps for energy spectral density of PV and CS signals of a patient(DF of CS signal is consistent with the second summit frequency of PV signal)

由此可以猜測(cè)房顫時(shí)其PV的次高峰值頻率有時(shí)對(duì)CS的影響可能大于PV的DF。這說(shuō)明在PV位置若存在兩個(gè)甚至多個(gè)不同峰值頻率的信號(hào)時(shí)，能夠真正影響心房活動(dòng)的可能只是其中一部分信號(hào)。并且這一部分信號(hào)不一定需要在PV中占主導(dǎo)地位。我們由此可以推測(cè)這類情況下驅(qū)動(dòng)房顫的病灶并不完全來(lái)自當(dāng)前標(biāo)測(cè)PV。

4.4 CS、PV信號(hào)的DF不一致

本文還在病例中發(fā)現(xiàn)CS、PV信號(hào)的DF完全不一致的情況。如圖7(a)、(b)所示，PV能量譜密度中存在5.8 Hz的DF，但CS的DF為7.1 Hz。其余頻率信號(hào)也不存在明顯對(duì)應(yīng)關(guān)系。說(shuō)明當(dāng)前標(biāo)測(cè)的PV信號(hào)里雖然存在明顯的高頻DF，但該DF并沒(méi)有影響CS。

這一現(xiàn)象說(shuō)明，房顫時(shí)，并不是所有的PV的DF信號(hào)都能影響CS。由此可推斷，即使某些部位能產(chǎn)生高頻的DF，但該DF不一定能夠影響心房活動(dòng)，所以該部位不一定是房顫的觸發(fā)病灶。

4.5 統(tǒng)計(jì)分析

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，17例持續(xù)性房顫患者其CS、PV信號(hào)對(duì)應(yīng)類型具體分布情況及手術(shù)結(jié)果見(jiàn)圖8，剩余3例患者的12例數(shù)據(jù)，有7段屬于A，5段屬于B，其手術(shù)結(jié)果均為成功。圖8中A、B、C、D表示對(duì)應(yīng)4種類型，A+B表示出現(xiàn)A和B類型的合計(jì)次數(shù),E表示未能成功提取出明顯DF。經(jīng)復(fù)查E片段原始信號(hào)，發(fā)現(xiàn)大部分對(duì)應(yīng)信號(hào)質(zhì)量不佳或正在進(jìn)行射頻治療，故無(wú)法正常提取DF。手術(shù)成功是指經(jīng)過(guò)手術(shù)治療后一年內(nèi)無(wú)房顫復(fù)發(fā)，反之則為手術(shù)失敗。房顫復(fù)發(fā)是指消融3個(gè)月后發(fā)生房顫、房撲、房速且持續(xù)時(shí)間大于等于30s[20]。

圖7 某患者PV、CS信號(hào)能量譜密度圖，CS、PV信號(hào)的DF不一致Fig.7 Maps for energy spectral density of PV and CS signals of a patient(CS and PV signals are inconsistent with DF signal)

圖8 十七例患者信號(hào)對(duì)應(yīng)類型分布圖及手術(shù)結(jié)果Fig.8 Histogram for types corresponding to signals and surgical results of 17 patients

通過(guò)上文對(duì)4種典型類型的介紹，我們不難理解當(dāng)CS、PV兩者呈現(xiàn)A、B兩種狀態(tài)時(shí)，說(shuō)明兩者聯(lián)系緊密，PV信號(hào)更有可能影響CS信號(hào)，所以傳統(tǒng)的肺靜脈隔離術(shù)式效果應(yīng)當(dāng)更加顯著；當(dāng)CS、PV兩者呈現(xiàn)C、D兩種狀態(tài)時(shí)，說(shuō)明兩者聯(lián)系較弱，PV信號(hào)對(duì)CS信號(hào)的影響有限，甚至不能影響CS信號(hào)，所以傳統(tǒng)的肺靜脈隔離術(shù)式可能效果較差。

根據(jù)上述推測(cè)，若患者的A+B值較大，其手術(shù)的成功率應(yīng)當(dāng)更高。為了進(jìn)一步驗(yàn)證上述推測(cè)，我們根據(jù)手術(shù)結(jié)果將17例患者分為手術(shù)成功組和手術(shù)失敗組(見(jiàn)表1)，對(duì)其A+B的數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。經(jīng)過(guò)T檢驗(yàn)，計(jì)算出P<0.01。說(shuō)明手術(shù)成功組和手術(shù)失敗組之間的A+B值確實(shí)存在顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。由此可以證明若患者的A+B值較大，其手術(shù)成功率更高。

表1 手術(shù)成功、失敗組的A+B值統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistical table for A + B in surgical success group and surgical failure group

由于本實(shí)驗(yàn)是回顧性實(shí)驗(yàn)，在手術(shù)過(guò)程中，施術(shù)者會(huì)根據(jù)手術(shù)需要調(diào)整PV標(biāo)測(cè)導(dǎo)管的位置，這會(huì)給統(tǒng)計(jì)引入一定誤差。盡管如此，上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果仍具有相當(dāng)程度的科學(xué)性，能夠從一定程度上證明上述假設(shè)的正確性。

5 結(jié)論和展望

借助Botteron’s算法及其改進(jìn)算法，我們發(fā)現(xiàn)PV、CS的DF特征存在一定聯(lián)系與差異。首先，PV信號(hào)中確實(shí)存在能夠影響CS信號(hào)的DF。這佐證了環(huán)肺靜脈消融術(shù)式的科學(xué)性和必要性。其次，本文也在CS信號(hào)中發(fā)現(xiàn)存在部分DF并不來(lái)自當(dāng)前標(biāo)測(cè)的PV，由此也說(shuō)明了進(jìn)行其他相關(guān)補(bǔ)充術(shù)式的必要性。

傳統(tǒng)基于DF指導(dǎo)的消融術(shù)式，會(huì)將具有較高頻率的DF的區(qū)域都認(rèn)為是潛在病灶區(qū)域。但通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，并不是所有的高頻DF都會(huì)傳導(dǎo)至CS。所以關(guān)注與CS、心房有一致頻率的DF的區(qū)域，可能會(huì)有利于提高消融手術(shù)的效果，并且可避免一些不必要的消融。

另外我們也發(fā)現(xiàn)同一時(shí)刻，10路PV或5路CS彼此之間有時(shí)也存在較大差異，希望可以在今后的研究中進(jìn)一步探究這些差異的臨床意義。

致 謝

特別致謝心電醫(yī)師王蜜蜜、主任醫(yī)師儲(chǔ)慧民、電生理工程師王路為本研究提供的巨大幫助。