Elektrokardiografia

PHYS-C0310 Teknillisen fysiikan laboratoriotyotTfy-99.2220 Ohjelmatyot bioinsinooreille

Heikki Vaananen, Teijo Konttila, Mats Lindholm ja Matti Stenroos

13.3.2014

1 Johdanto

1.1 Mita on elektrokardiografia

Elavassa kudoksessa esiintyy sahkovirtoja ja jannitteita. Naihin liittyvia ns. biosahkoisia ilmioitatutkimalla voidaan selvittaa erityisesti lihaksiston ja hermoston toimintaa. Elektrokardiografialla(EKG) tutkitaan sydamen sahkoista toimintaa. Tutkimus tehdaan mittaamalla kehoon kiinnitetty-jen elektrodien valilla olevaa jannitetta.

1.2 Mita hyotya elektrokardiografiasta on

EKG:n avulla voidaan kehon ulkopuolelta arvioida sydamen terveydentilaa. Ensimmaiset EKG-mittaukset tehtiin jo yli vuosisata sitten 1800-luvun lopulla, mutta EKG on yha laakarin tarkeatyovaline sydanpotilaan hoidosta paatettaessa. EKG:n avulla voidaan arvioida seka sydameen esi-merkiksi hapeenpuutteen (sydanlihasiskemia) johdosta jo syntyneita vaurioita etta riskia saada eri-laisia sydamen toimintaa hairitsevia, usein kohtalokkaitakin, kohtauksia. Viimeisimmat tutkimustu-lokset ovat avanneet EKG:lle sovelluskohteita myos leikkaushoitoa vaativien aluiden paikantamisessasydanlihaksen sisalla. EKG on varsin helppokayttoinen ja halpa tutkimusmenetelma.

1.3 Mita tassa tyossa on tehtava

Tassa tyossa perehdytaan EKG:n perusteisiin ja opitaan, kuinka EKG:n mittaus kaytannossa tapah-tuu. Erityista huomiota kiinnitetaan mittauspaikkojen valintaan ja mitatun signaalin mallintamiseendipolimallin avulla. Mitattuun aineistoon sovelletaan ensin signaalinkasittelymenetelmia sydanpe-raisen aktivaation erottamiseksi hairioista. Sen jalkeen arvioidaan sahkoisen aktivaation suuntaa javoimakkuutta dipolimallinnuksen avulla. Tavoitteena on tuntea EKG:n kayttotapoja kardiologiassaja ymmartaa EKG:n fysikaaliset perusteet.

2 Elektrokardiogrammin perusteet

2.1 Solu biosahkoisten ilmioiden synnyttajana

Hermo- ja lihassolujen solukalvon toiminta on biosahkoisten ilmioiden perusta. Solukalvolla sijait-see natrium-kalium –pumppuja, jotka ATP-molekyyleista (adenosiinitrifosfaatti) saamansa energianavulla pumppaavat jatkuvasti Na-ioneja solusta ulos ja K-ioneja solun sisaan. Aktiivisesti yllapidettykonsentraatiokradientti synnyttaa ionivirtoja solukalvon yli. Lepotilassa ionien vuotovirrat kumoa-vat pumpun toiminnan ja lepojannite asettuu -90 mV tasolle. Sydanlihaksen aktivoituessa solu-

1

100 150 200 250 300 350 400 450

-80

-60

-40

-20

0

20

40

time / ms

tra

nsm

em

bra

ne

vo

ltag

e /

mV

Ph

ase

0IN

a

P hase 1 Ito1 IC a,L

INaP hase 2IC a,L INaC a (reversed)

IK r IK s INaK

Phase 3

IKr IK

s IK1

P hase 4IK 1 INab INaC a

IC ab

Kuva 1: Sydanlihassolun aktiopotentiaali ja siihen vaikuttavat tarkeimmat ionivirrat. Tarkempi sel-vitys kuvan ionivirroista loytyy diplomityosta [1].

kalvon lapaisykyky muuttuu. Virtauksia ohjaavat ionikanavat, jotka paastavat solun toiminnan erivaiheissa ioneja kulkemaan solukalvon yli.

Sydanlihassolun toimintakierto voidaan jakaa solun sahkoisen aktivaation kaynnistymiseen, kalvo-jannitteen depolarisatiovaiheeseen, ja aktivaation palautumiseen — repolarisaatiovaiheeseen. Kalvo-jannitteen ajallinen vaihtelu ja siihen liittyvia ionivirtoja on esitetty kuvassa 1 [1].

2.2 Sydamen anatomiaa ja fysiologiaa

Sydan on arviolta omistajansa nyrkin kokoinen ontto lihas. Se muodostuu kahdesta ohutseinaisestaeteisesta ja kahdesta paksuseinaisesta kammiosta. Sydamen mekaaniseen toimintakierrokseen kuluukaksi vaihetta: supistumisvaihe (systole) ja veltostumisvaihe (diastole). Vasen ja oikea sydanpuoliskotoimivat samassa vaiheessa, mutta eteiset ovat kaiken aikaa vahan edella kammioita. Oikea puolihuolehtii ns. pienesta verenkierrosta keuhkoihin ja vasen puoli ns. isosta verenkierrosta elimistonmuihin osiin. Isossa verenkierrossa virtausvastus on huomattavasti pienta suurempi ja vasemmankammion lihasseina onkin oikeaa paksumpi. Sydamen mekaaninen toimintakierto seuraa pienellaviiveella sahkoista kiertoa (katso kappale 2.3). Tarkempaa tietoa sydamen anatomiasta loytyy ana-tomian oppikirjoista, esim. [2].

2

Kuva 2: Sydamen asento ja paikka: Tumman harmaa kuvaa sydamen kammioiden seinamia. Nuoletmaarittelevat sydamen asennon. Tummin nuoli on eteisia ja kammioita erottavaa lappatasoa vastenkohtisuorassa ja ns. pitkan akselin suuntainen. Huomaa, etta kuvaan ei ole piirretty sydamen eteisia!

2.3 Sydamen sahkoinen toiminta

Sydanlihassolun supistumisen kaynnistaa aktiopotentiaali. Aktivaatio alkaa tavallisesti sinussolmuk-keesta ja etenee lihassolusta toiseen. Aktivaation leviamista sydanlihaskudoksessa ohjaa johtorata-jarjestelma (ks. kuva 3), jossa aktivaatio leviaa nopeammin kuin tavallisessa lihaskudoksessa. Ak-tivaation eteneminen muodostaa ns. depolarisaatiorintaman, joka jakaa depolarisoituneet ja vielalepotilassa olevat sydansolut. Aktivaation etenemisnopeus vaihtelee johtoratajarjestelman eri osissa,minka ansiosta sydanlihas supistuu oikea-aikaisesti ja oikeassa jarjestyksessa. Muutokset aktivaa-tiojarjestyksessa vaikuttavat sydamen toimintaan. Niiden tutkimiseksi on tarkeaa tuntea sydameneri osien sahkoisen aktivaation vaikutus mitattuun EKG:iin.

Myos aktiopotentiaalin muoto ja kesto vaihtelevat eri soluilla. Esimerkiksi sinussolmukkeen ja kam-mion lihaskudoksen aktiopotentiaalit eroavat toisistaan huomattavasti (ks. kuva 3). Normaaliolois-sa syketaajuuden maaraa sinussolmukkeen depolarisaatio (n. 60-70 impulssia minuutissa), muttahairiotapauksissa myos muut johtoratajarjestelman osat voivat toimia tahdistinsoluina. Autono-minen hermosto vaikuttaa syketaajuuteen saatamalla sinussolmukkeen syketiheytta ja aktivaationetenemisnopeutta eteiskammiosolmukkeessa. Terveessa sydamessa syketaajuus kiihtyy sisaan- ja las-kee uloshengityksen aikana. Autonomisen hermoston aktiivisuutta voidaankin arvioida mittaamallasyketaajuutta ja sen vaihtelua.

Sydansolussa depolarisaatiota seuraa repolarisaatio eli lihaksen sahkoinen palautuminen, joka al-kaa 0,1–0,2 sekunnin kuluttua depolarisaatiosta ja kestaa 0,2–0,3 sekuntia. Vaikka repolarisaatioei etene lihassolujen valilla sahkoisesti, kuvataan repolarisaation etenemista kuvataan joskus aal-torintamalla. Repolarisaatioaallon kulku vaihtelee depolarisaatioaaltoa enemman yksiloiden valillaseka myos samalla henkilolla eri ajanhetkina [4]. Taman tyon analyyseissa keskitytaan ainoastaandepolarisaatiovaiheeseen.

3

Kuva 3: Sydamen johtoratajarjestelma ja sen osien aktiopotentiaalit seka niiden pohjalta muodos-tuvat heilahdukset elektrokardiogrammissa [3].

2.4 Elektrokardiogrammi

Elektrokardiogrammi (EKG) on kehon pinnalta mitattu jannitesignaali, joka syntyy sydanlihassolujensahkoisen toiminnan ja kudoksen sahkoisten ominaisuuksien seurauksena. Janniteen mittaamiseenkaytetaan yleisimmin joko unipolaarikytkentoja, joilla jannite mitataan kehon pinnalta yhteista refe-renssipotentiaalia vasten, tai bipolaarikytkentoja, joilla mitataan suoraan kahden elektrodin valisiajannitteita. Hyva referenssipotentiaali riippuu mahdollisimman vahan sydamen muodostamasta po-tentiaalista, mutta sisaltaa samat hairiot mittauskytkentojen kanssa. Tassa tyossa kaytetaan uni-polaarikytkentoja ja referenssipotentiaalina ns. Mason-Likar -raajakytkentojen keskiarvoa. Mason-Likar -raajakytkennat mitataan torson pinnalle lahelle olkapaita ja vasenta lonkkaa kiinnitetyillaelektrodeilla. Nain muodostettu referenssipotentiaali on lahella yleisesti kaytettya ns. Wilsonin kes-keisterminaalia, joka muodostetaan kolmen raajoihin (vasempaan ja oikeaan kateen, seka vasempaanjalkaan) kiinnitetyn elektrodin potentiaalien keskiarvona. Mitattavat jannitteet ovat muutaman mil-livoltin suuruisia.

EKG:n aaltomuodot on nimetty P-aalloksi, QRS-kompleksiksi ja T-aalloksi (kuva 4). P-aalto syntyyeteisten ja QRS-kompleksi kammioiden depolarisoituessa. T-aalto puolestaan syntyy kammioidenrepolarisoituessa. Eteisten repolarisoitumista ei tavallisesti pystyta havaitsemaan, silla se peittyyQRS-kompleksin alle. [5]

Depolarisaatiorintaman (kappale 2.3) vaikutusta eri paikoista mitattuun EKG:hen voidaan tarkas-

4

T

S

R

Q

P

Kuva 4: EKG:n nimeaminen: P–aalto, QRS–kompleksi ja T–aalto.

tella avaruuskulman avulla: Kun keho oletetaan sahkoisesti homogeeniseksi, yksittaisen depolarisaa-tiorintaman generoima potentiaali riippuu rintaman mittauspisteessa virittamasta avaruuskulmas-ta. Taten pienikin aktivoitava alue voi aiheuttaa suuren heilahduksen mitatussa jannitteessa, mikalialue on lahella elektrodia ja aktivaatio suuntautuu sita kohti (tai poispain siita). Toisaalta pienet,kaukana elektrodeista sijaitsevat lahteet virittavat pienen avaruuskulman mittauspisteissa, jolloinmyos mitattu jannite on pieni. Periaatetta on havainnollistettu kuvassa 5. Koska sydamessa on usei-ta samanaikaisia depolarisaatiorintamia, ei pienia lihasmuutoksia kaukana elektrodeista voi yleensadiagnosoida yhden mitatun signaalin perusteella, vaan tarvitaan eri suunnilta mitattuja signaaleja.

Kuvasarjassa 6 on esitetty kehon pintapotentiaali QRS:n aikana. Pintapotentiaalin arvo vastaa ko.paikasta mitattua EKG:ia maarittelyhetkella. Kuvasarjasta nahdaan potentiaalimuutokset eri puo-lilla kehoa ja sen avulla voidaan arvioida soveltuvia paikkoja yksinkertaisimmille elektrodikonfigu-raatioille. Hyvat mittauspaikat ovat toisaalta mahdollisimman lahella sydanta, mutta toisaalta kui-tenkin mahdollisimman toisistaan eroavissa paikoissa. Kliinisessa tyossa yleisimmin kaytetty kyt-kenta on ns. 12-kytkenta EKG, jossa kuusi EKG-kytkentaa muodostetaan kolmen raajaelektrodinavulla, ja loput kuusi mittaavat kuuden rinnalla olevan elektrodin ja Wilsonin keskeisterminaalin po-tentiaalieroa. Toisessa kaytetyssa kytkennassa ns. vektorikardiorammissa (VKG:ssa) kolme mahdol-lisimman ortogonaalista kytkentaa on rakennettu usean elektrodin kytkentaverkkona. Tarkempaatietoa em. kytkennoista seka muista kliinisessa tyossa kaytetyista kytkennoista loytyy esim. viit-teesta [7]. Kaytannon onglemia ja niiden aiheuttamia virhetilanteita EKG-mittauksessa on kasiteltyesim. artikkelissa [8].

5

a b

Kuva 5: Molemmissa kuvissa on esitetty sydamen poikkileikkaus seka osa kehon pintaa, jolla unipo-laaristen kytkentojen V1 ja V6 elektrodit sijaitsevat. a) Depolarisaatiorintama leviaa oikeasta endo-kardiumista (sydanlihaksen ulkopinta) kohti epikardiumia (sydanlihaksen sisapinta). KytkennassaV1 havaitaan avaruuskulmaan Ω1R verrannollinen suurehko positiivinen ja V6:ssa pieni negatiivinenheilahdus. b) Rintama etenee vasemmasta endokardiumista kohti epikardiumia. V6:een piirtyy suu-ri positiivinen ja V1:een pieni negatiivinen heilahdus. Normaaliaktivaatiossa kammiot aktivoituvatsuunnilleen samanaikaisesti, joten depolarisaatiorintamien kentat vaimentavat toisiaan.[6]

3 Elektrokardiogrammin mallinnuksen perusteet

3.1 Poissonin yhtalon integraalimuoto

Makroskooppisella tasolla sydamen sahkoisten toiminnan lahteita mallinnetaan yleensa ekvivalentinlahdevirtatiheyden avulla (primaarivirta ~Jp). Kehon pintapotentiaalin laskemista tunnetuista lah-teista kutsutaan elektrokardiografian suoraksi ongelmaksi.

Biosahkoiset kentat muuttuvat hitaasti; suurimmat taajuudet ovat 1 kHz:n suuruusluokkaa. Naillataajuuksilla keho on hyva johde, jolloin kentanmuutosvirta ja sahkokentan muutoksen indusoimamagneettikentta voidaan olettaa mitattoman pieniksi. Lisaksi sahkomagneettisen kentan kulkuaikalahteesta kenttapisteeseen on niin lyhyt, etta kenttien voidaan olettaa varahtelevan vakiovaiheisina;taman approksimaation mukaan muutos lahteessa nakyy kentassa valittomasti. Naiden kvasistaat-tisten approksimaatioiden jalkeen biosahkoisia kenttia voidaan tarkastella staattisena virrantihey-songelmana, joka noudattaa Poissonin yhtaloa

∇ · (σ∇φ) = ∇ · ~Jp, (1)

missa φ on sahkoinen potentiaali ja σ on johtavuus.

Kaytannon sovelluksissa suoraa ongelmaa ratkaistaan numeerisesti joko differenssimenetelman, ti-lavuuselementtimenetelman tai reunaelementtimenetelman avulla. Tassa tyossa kaytetaan reunae-lementtimenetelmaa.

6

Kuva 6: Potentiaalijakauma kehon pinnalla. Pintapotentiaali on interpoloitu kehon pinnalta 123kohdalta mitatuista unipolaarikytkennoista. Vihrealla ja sinisella varilla on kuvattu negatiiviset tasa-arvo pinnat ja keltaisella ja punaisella positiiviset. Aikasarja alkaa kammiodepolarisaation (QRS)alussa ja paattyy kammiodepolarisaation paattyessa

7

Reunaelementtimallinnuksessa oletetaan rintakehan johtavuus paloittain homogeeniseksi. TalloinPoissonin yhtalo voidaan johtaa pintaintegraalimuotoon Greenin teoreeman avulla. Tavallisesti EKG-mallinnuksessa otetaan huomioon ainakin keuhkojen ja sydamen sisaisten verimassojen erilaiset joh-tavuudet, mutta tassa tyossa oletetaan koko rintakeha johtavuudeltaan homogeeniseksi. Talloin in-tegraaliyhtalo kehon pintapotentiaalille on

φ(~r) = 2φ∞ − 1

2π

∫∂Vφ(~r ′)

(~r − ~r ′)|~r − ~r ′|3

· ~dS′, ~r ∈ ∂V, (2)

missa φ∞ on lahteiden generoima potentiaali aarettomassa, homogeenisessa valiaineessa, jonka joh-tavuus σ vastaa kehon johtavuutta. Kun lahteita mallinnetaan primaarivirroilla, φ∞ on

φ∞(~r) =1

4πσ

∫V ′

~Jp · (~r − ~r ′)|~r − ~r ′|3

dV ′. (3)

3.2 Potentiaalin ratkaisu reunaelementtimenetelmalla

Tassa kappaleessa esitetty reunaelementtimenetelman teoria on tarkoitettu lisamateriaaliksi ele-menttilaskennasta kiinnostuneille. Tassa kappaleessa esitettya kasitemaailmaa ja teoriaa ei tarvitsetaman tyon puitteissa ymmartaa, eika sita tarvitse kasitella tyoselostuksessa. Lisatietoja reunaele-menttimenetelmasta on viitteessa [9]

Reunaelementtimenetelmaa (boundary element method, BEM) kaytettaessa reunapinnat mallinne-taan tyypillisesti kolmioverkkojen avulla (Nn solmukohtaa, Nt kolmiota). Taman jalkeen pintapoten-tiaalit diskretoidaan verkon naapurustojen mukaan maariteltyjen ortogonaalisten kantafunktioidenψ avulla:

φ(~r) =Nb∑k=1

ϕkψk(~r), (4)

missa Nb on kantafunktioiden lukumaara. Diskretoitu potentiaali sijoitetaan integraaliyhtaloon, jaratkaisun virhe rajapinnalla minimoidaan valittujen painofunktioiden suhteen. YksinkertaisimmassaBEM-toteutuksessa painofunktioina kaytetaan kolmioiden keskipisteissa maariteltyja Diracin del-tafunktioita (pistekollokaatiomenetelma); talloin virhe yksinkertaistuu summalausekkeeksi. Tassatyossa kaytetaan pistekollokaatiota ja lineaarisia kantafunktioita: Kantafunktio ψk saa arvon 1 ver-kon solmussa k ja arvon 0 muissa solmukohdissa. Kolmioissa, joihin solmu k kuuluu, ψk:n arvomaaraytyy suoraan tarkastelupisteen etaisyyksista lahimpiin solmukohtiin (bilineaarinen interpo-laatio). Talla tekniikalla diskretoituna yhtalo 2 saadaan muotoon

Φ = 2Φ∞ − 1

2πΩΦ, (5)

missa Φ ja Φ∞ sisaltavat potentiaalin ja aarettoman valiaineen potentiaalin arvot verkon solmu-kohdissa (dimensio Nn × 1). Ω on Nn × Nn-matriisi, jonka alkio Ωjk on solmuun k kuuluvien kol-mioiden solmussa j virittama avaruuskulma, jota on painotettu kantafunktiolla ψk. Tasta saadaan

8

muodostettua lineaarinen yhtaloryhma potentiaalille:(1

2I + Ω

)Φ = Φ∞, jossa Ω =

1

4πΩ. (6)

Yhtalosta 6 saadaan ratkaistua potentiaali, jos kuvausmatriisi(12I + Ω

)voidaan kaantaa. Aarel-

lisessa tilavuusjohteessa matriisi on kuitenkin singulaarinen, eika kaannosmatriisia ole olemassa.Singulaarisuudelle on yksinkertainen fysikaalinen selitys: probleemassamme ei ole maaritelty poten-tiaalin nollatasoa1. Ongelma ratkaistaan maarittamalla potentiaalille nollataso tavalla, jota matema-tiikassa kutsutaan deflaatioksi. Tahan tekniikkaan ei tassa tyossa ole tarvetta perehtya tarkemmin.Relaatioksi aarettoman valiaineen potentiaalin ja kehon pintapotentiaalin valille saadaan

Φ = TΦ∞, T =

(1

2I + Ω

)†, (7)

missa †-symbolilla merkitaan deflaation avulla tehtya matriinkaantoa.

3.3 Virtajakauman suora ongelma

Yhtaloiden 7 ja 3 avulla voidaan maarittaa mielivaltaisen primaarivirtajakauman generoima pinta-potentiaali. Laskennan helpottamiseksi ja matriisirelaatiota varten virrantiheys diskretoidaan virta-dipolijakaumaksi

~Jp ≈NQ∑i=1

~Qiδ(~r′ − ~r ′i ), (8)

jolle saadaan aarettoman valiaineen potentiaali

φ∞ ≈ 1

4πσ

NQ∑i=1

~Qi · (~r − ~r ′i )

|~r − ~r ′i |3, (9)

missa NQ on dipolien lukumaara, ~Qi on dipolin i dipolimomentti ja ~r ′i sen paikkavektori. Jakau-man jokaiselle diskretointipisteelle lasketaan anturikentat Li eli ortogonaalisten yksikkovirtadipoliengeneroimat pintapotentiaalit; dipolin i x-komponentille

φ∞i,x =1

4πσ

~ex · (~r − ~r ′i )

|~r − ~r ′i |3(10)

Li,x = TΦ∞i,x, (11)

missa Φ∞i,x sisaltaa φ∞i,x:n arvot verkon solmukohdissa. Nama ns. anturikentat (lead fields) yhdis-tetaan matriisiksi, jolloin saadaan diskretoidun primaarivirtajakauman ja pintapotentiaalin valinenrelaatio:

Φ = Lfulls, (12)

missa Lfull on (Nn × 3NQ)-kokoinen anturikenttamatriisi ja s sisaltaa diskretoidun lahdevirtajakau-man kaikki komponentit.

1Jos tilavuusjohteemme olisi aarettoman suuri, nollataso olisi maaritelty aarettoman valiaineen potentiaalin kautta,eika matriisi olisi singulaarinen

9

3.4 Kaanteinen ongelma: jakaumasta dipolimalliin

Kun lahdejakauma tunnetaan, pintapotentiaali voidaan maarittaa yksikasitteisesti. Kaanteisen on-gelman ratkaisu taasen ei ole yksikasitteinen: tunnetulle potentiaalille on aareton maara mahdollisialahdejakaumia. Lisaksi kaanteinen ongelma on matemaattisesti huonosti aseteltu (ill-posed): pienimuutos pintapotentiaalissa saattaa johtaa suureen muutokseen rekonstruoidussa lahdejakaumassa.

Nama ongelmat voidaan kiertaa asettamalla sopivia rajoituksia lahdejakaumalle. Ensimmainen ra-joitus tehtiin jo edellisessa kappaleessa: lahdevirtajakauman diskretoinnissa maaritettiin lahteen va-pausasteeksi 3NQ. Mittausdatan vapausaste vastaa mittauselektrodien maaraa Ne. Jos 3NQ > Ne

eli tuntemattomia on enemman kuin yhtaloita, tarvitaan regularisointitekniikoita, jotka ohjaajatratkaisua haluttuun suuntaan. Jos Ne ≥ 3NQ, lahdejakauma saadaan periaatteessa ratkaistua ilmanregularisointia. Mallinnusvirheista ja ongelman huonosta asettelusta johtuen tama ei kuitenkaankaytannossa onnistu, ellei ongelma ole selvasti ylideterminoitu, eli Ne 3NQ. Talloin lahdejakaumasaadaan ratkaistua pienimman neliosumman mielessa:

s = L†Φ (13)

L† = (LTL)−1LT , (14)

missa L on anturikenttamatriisi elektrodipaikkojen ja lahdejakauman s valilla. Jos elektrodit sijaitse-vat verkon solmukohdissa, L muodostetaan valitsemalla Lfull-matriisista elektrodipaikkoja vastaavatrivit.

Yksinkertaisimmassa tapauksessa lahdevirtajakaumaa mallinnetaan yhdella dipolilla. Jos tamanekvivalenttidipolin paikka on kiinnitetty, dipolimomentti ~Q saadaan maaritettya, kun potentiaalitunnetaan vahintaan kolmessa pisteessa kehon pinnalla. Dipolin paikan etsinta tehdaan minimoi-malla lahdemallin avulla rekonstruoidun potentiaalin virhetta; teoriassa talloin on tunnettava po-tentiaali vahintaan kuudessa pisteessa, silla lahteella on kuusi vapausastetta.

Elektrokardiogrammin mallintamisessa ekvivalenttidipolin avulla on — ainakin kasitetasolla — ylisadan vuoden perinne: 1900-luvun alussa Willem Einthoven kuvasi sydamen sahkoista toimintaageometrisesti vektorin avulla, ja 1950-luvulla Ernerst Frank kehitti vektorikardiogrammin, jossaEKG-mittausten ja vastuskytkentojen avulla arvioidaan ”sydanvektorin”kolme komponenttia. Yk-sinkertaistaen voidaan sanoa, etta dipolimallin avulla voidaan karakterisoida sydamen aktivaationkeskimaaraista etenemissuuntaa ja karkeasti arvioida aktiivisen lihaskudoksen kokoa. Mikali mit-tauspisteita on kaytettavissa riittavasti, voidaan myos arvioida EKG:n ei-dipolaarisuutta (se osamitatusta datasta, jota dipolimallilla ei voida selittaa) ja jossain maarin paikantaa poikkeavan joh-tumisen alueita sydamessa (esim. Wolff-Parkinson-White -syndrooman oikorata, jota pitkin akti-vaatio paasee sydamen eteisesta kammioon ennen aikojaan).

10

Kuva 7: EKG–kartoituslaite ja -mittaus.

4 Mittalaite

Tyon mittaukset suoritetaan Biosemi ActiveTwo EKG-kartoituslaitteistolla (kuva 7). Laitteistonelektrodit ovat uudelleenkaytettavia Ag/AgCl-elektrodeja, joissa on sisaanrakennettu puskurivahvis-tin. Elektrodien tehtavana on muuttaa kehossa esiintyvat ionivirrat elektronivirraksi, jotta niita voi-daan mitatata mittausvahvistimella. Vahvistettu signaali on kaytannossa immuuni ulkoisia hairioita(esim. verkojannitehairiot) vastaan. Ongelmana on kuitenkin usein voimajohdoista potilaaseen kyt-keytyva kapasitiivinen virta, josta seuraa sahkomagneettinen kentta ja 50 Hz:n taajuudella varahtelevahairio. Tasta syysta yhteismuotoista jannitetta mitataan laitteen CMS-elektrodilla (Common Mo-de Sense) ja oikeaan jalkaan sijoitetulla DRL-elektrodilla syotetaan takaisinkytkentavirta, jolla py-ritaan pitamaan yhteismuotoista jannitetta mahdollisimman pienena. Hairiojannitetta voidaan en-tisestaan poistaa valitsemalla mitattavan potentiaalin referenssitasoksi vastaavan hairion sisaltavapotentiaalitaso.

Laite on DC-kytketty, eli mahdolliset tasajannitekomponentit poistetaan vasta digitoidusta signaa-lista. Laitteiston elektroniikka koostuu 128 erillisesta kanavayksikosta, joissa on vahvistin ja A/D-muunnin. Kunkin elektrodin potentiaali mitataan laitteen maatasoa vastaan. Naytteenottotaajuuson 2048 Hz ja naytteet tallennetaan 24-bitin tarkuudella. Naytteistetyt signaalit siirretaan optisestitietokoneelle. Mittausohjelma lukee datan muistista ja tallentaa sen kovalevylle. Optista kaapeliakaytetaan, jottei laite ole sahkoisesti kytketty koehenkiloon.

Kuvassa 8 on esitetty yksittaisten elektrodien paikat, kun mittalaitteella tehdaan 123-kanavainenpintapotentiaalimittaus.

11

Kuva 8: EKG-kartoituksissa kaytetyt elektrodien paikat standarditorson paalla esitettyina. Raajae-lektrodit on merkitty kirjaimilla L, R ja F. Vasemmalla torso viistosti edesta vasemmalta ja oikeallatakaa.

5 Signaalinkasittely

Digitoitua EKG-signaalia kasitellaan tietokoneella monella tapaa: signaalinkasittelymenetelmilla py-ritaan tunnistamaan ja poistamaan signaalista hairioita, korostamaan valittuja piirteita, tunnista-maan signalin muotoja ja muodostamaan yksikasitteisia sydamen toimintaa kuvaavia lukuarvoja —markkereita. Seuraavissa kappaleissa on kuvattu menetelmia, joita tassa tyossa on tarkoitus kayttaa.Menetelmien Matlab-toteutuksien kuvaukset loytyvat liitteesta C.

5.1 Referenssitason vaihto

Yhteista referenssitasoa vasten mitattujen unipolaarikytkentojen referenssitaso voidaan vaihtaa, josuusi taso tunnetaan alkuperaista tasoa vasten maaritettyna. Referenssitason vaihto onnistuu yk-sinkertaisesti vahentamalla uusi taso kustakin signaalista. Tavoitteena on yleensa yhteismuotoistenhairioiden vahentaminen. Referenssitasoa vaihtamalla voidaan myos valita kullekin kytkennalle ha-luttu ”katselukulma”.

5.2 Suodatus

Jos signaali on viela referenssitason vaihdon jalkeenkin hairioista, sita voidaan suodattaa. Useinkaytetty paastokaista on 0.03 - 300 Hz. Lisaksi verkkovirran aiheuttama 50 Hz:n hairio voidaan

12

poistaa kayttamalla tarkoitusta varten muodostettua adaptiivista suodatinta.

5.3 Liipaisu

Sydanmenlyontien ajoittamisesta kaytetaan nimitysta liipaisu. Liipaisu tehdaan yleensa suuriampli-tudisen QRS-heilahduksen perusteella. QRS-heilahduksen tunnistamiseen voidaan kayttaa esimer-kiksi signaalin amplitudiin, keskihajointaan tai kulmakertoimeen perustuvia raja-arvoja. Liipaisunperusteella voidaan maarittaa myos hetkellinen syketaajuus (bpm) lyonteina minuutissa sydamen-lyontien valisen ajan (RR, sekunneissa) avulla:

bpm = 60/RR (15)

5.4 Perustason korjaus

Elektrodin ja ihon valisten kontaktien erot aiheuttavat aina ns. erojanniteen, jonka takia jannitteenvakiokomponenttia ei saada mitattua tarkasti. Lisaksi signaalissa on tyypillisesti matalataajuistahairiota. Naista syista signaalin nollatasoksi — perustasoksi — pakotetaan signaalin arvo kahdensydamenlyonniin valilla. Lepomittauksissa tama voidaan tehda vahentamalla signaalista sen keskiar-vo aikavalilta 150 – 200 ms ennen QRS-heilahdusta (perustason maarityspiste). Useita sydamenlyon-teja sisaltavaa signaalia kasiteltaessa perakkaisiin perustason maarityspisteisiin voidaan sovittaamyos perustason vaihtelua kuvaava funktio, esimerkiksi paloittainen ja jatkuva kolmannen asteenpolynomi, ns kuutiosplini.

5.5 Keskiarvoistus

Signaalin keskiarvoistusta kaytetaan tutkittaessa sydamenlyonneissa muuttumattomina pysyvia il-mioita. Signaali-kohinasuhde paranee suhteessa keskiarvoistettavien lyontien lukumaaran neliojuu-reen kohinan ollessa signaalista riippumatonta ns. valkoista kohinaa. Keskiarvoistus tehdaan laske-malla kullekin naytepisteelle keskiarvo valittujen sydamenlyontien vastaavista naytepisteista. Vas-taavat naytepisteet maaritetaan suhteessa kunkin lyonnin liipaisuun.

5.6 Aaltomuotojen tunnistus

Aaltomuotojen tunnistus on aina laakarin tekeman signaalin tulkinnan lahtokohtana. Aaltomuoto-jen tunnistamiseen on kehitetty huomattavasti erilaisia algoritmeja. Tassa tyossa keskitytaan tun-nistamaan valmiiksi toteutetun algoritmin avulla QRS-heilahduksen alku ja loppu. QRS:n lisaksisignaalista haetaan usein seka T-aallon huippu- etta loppu- ja P-aallon alku- ja loppuhetket. Esi-merkkeja algoritmeista loytyy esim. Heikki Vaanasen lisensiaattityosta [10].

13

Viitteet

[1] Teijo Konttila. Computational methods for modeling cardiac electrical activity. Masters thesis,Helsinki University of Technology, 2007.

[2] G. J. Tortora and Derricson B.H. Principles of Anatomy and Physiology. John Wiley and Sons,11th edition, 2005.

[3] Frank H. Netter. The CIBA Collection of Medical Illustrations, Volume 5, the Heart. Addison–Wesley, fifth edition, 1981.

[4] J. Heikkila, H. Huikuri, K. Luomanmaki, M.S. Nieminen, and K. Peuhkurinen. Kardiologia.Duodecim, 2000.

[5] J. Heikkila. EKG, perusteet ja tulkinta. Laaketehdas Orion, toinen painos, 1991.

[6] R.C. Barr. Genesis of the electrocardiogram. In P.W. MacFarlane and T.D.V. Lawrie, editors,Comprehensive Electrocardiography, pages 129–151. Pergamon Press, New York, 1989.

[7] J. Malmivuo and R. Plonsey. Bioelectromagnetism: principles and applications of bio-electric and biomagnetic fields, chapter 15, 16. New York: Oxford University Press,http://butler.cc.tut.fi/ malmivuo/bem/bembook/, web-version of the book edition, 1995.

[8] J. Garcia-Niebla, P. Llontop-Garcia, J. I. Valle-Racero, G. Sierra-Autonell, Batchvarov V. N.,and A. Bayes de Luna. Technical mistakes during the acquisation of the electrocariogram.Annals of Noninvasive Electrocariology, 14:389–403, 2009.

[9] M. Stenroos, V. Mantynen, and J. Nenonen. A Matlab library for solving quasi-static volumeconduction problems using the boundary element method. Computer Methods and Programsin Biomedicine, 88:256–263, 2007.

[10] Heikki Vaananen. Analysis of Electro and Magnetocardiographi signals. Licentiate thesis, Hel-sinki University of Technology, 2005.

[11] Ekg-tyon kotisivut: http://www.becs.tkk.fi/cardiac/tfy03201/.

[12] J. Pan and W. J. Tompkins. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Transactions onBiomedical Engineering, 32:230–236, 1985.

14

Liite

A Esitehtavat

Esitehtavat on tehtava ennen mittauksiin saapumista.

1. Suunnittele kaytettava EKG-kytkenta. Valittavissa on 3–9 unipolaarielektrodia, joilla tehta-valla mittauksella tulisi pystya arvioimaan sydamen toimintaa mahdollisimman kattavasti. Va-littujen elektrodien lisaksi mitataan ns. Mason-Likar -raajakytkennat; vasen ja oikea olkapaaseka vasen lonkka. EKG-kytkenta kuvataan valitsemalla sopivat elektrodit kuvasta 8. Esitel-lyista kytkentavaihtoehdoista yksi valitaan yhdessa assistentin kanssa tyossa kaytettavaksi.Huomionarvoista on, etta mita paremmin valittuja kytkentoja kaytetaan sita helpompaa ontyossa tehtava signaalinkasittely.

2. Potilasturvallisuus: Pohdi mita vaatimuksia on asetettu potilaskayttoon tarkoitettuja laitteis-toja varten? Mita muuta tulisi huomioida laaketieteellista mittalaitetta suunniteltaessa, sekamittauksia toteutettaessa?

1

Liite

B Tyoselostus

Tyoselostus on selkea kokonaisuus. Siita kay ilmi mita, miksi ja miten tehtiin, ja mita saatiin tu-loksiksi. Lisaksi tulosten luotettavuutta tulee pohtia. Alla on lista asioista, jotka on tehtava, jajoiden on loydyttava selostuksesta. Kiinnita huomiota myos mukaan liittettavien kuvien valintaanja asemointiin.

1. Tee lyhyt selostus EKG:n perusteista ja kaytosta johdannoksi (omin sanoin, ei kopiota tyooh-jeesta)

2. Kuvaa tehty mittaus. Esittele erityisesti valittu kytkentakaavio torson pinnalla.

3. Kasittele mitattu signaali. Signaalinkasittelyyn loytyy apua liitteen C Matlab-funktioiden ku-vauksista. Liita tyoselostukseen signaalinkasittelyn etenemista kuvaavia kuvia.

(a) Hae mitattu data assistentin antamasta osoitteesta.

(b) Aseta kytkentojen referenssitasoksi raajakytkentojen keskiarvo.

(c) Arvioi signaalin hairiotasoa, ja tee suodatus tarvittaessa.

(d) Etsi mittauksesta QRS-kompleksit ja maarita lyontikohtainen syketaajuus. Liita syketaa-juuden muodostaman aikasarjan kuvaaja, seka keskimaaarinen syketaso tyoselostukseen.

(e) Korjaa signaalin perustaso.

(f) Keskiarvoista signaali ja esita keskiarvoistetut signaalit kultakin mitatulta kanavaltatyoselostuksessa. Liita kuviin tieto kustakin mittauspaikasta.

(g) Hae QRS:n alku- ja loppuhetket.

4. Tee dipolisovitus

(a) Hae kurssin kotisivulta [11] tiedostot thoraxmodel.mat ja dipolefit.m ja tutustu niidensisaltoon.

(b) Muodosta yksidipolimallin anturikenttamatriisi Lfull kappaleessa 3.3 kuvatulla tavalla.Matriisi T ja dipolin paikka on annettu. Visualisoi x- y- ja z-suuntaisten dipolien antu-rikentat annetuilla tyokaluilla. Kayta jarkevaa mittakaavaa ja liita se kuviin colorbar-komennolla. Liita kuvat tyoselostukseen.

(c) Muodosta mittauselektrodiasettelua vastaava anturikenttamatriisi L valitsemalla Lfull-matriisista elektrodipaikkoja vastaavat rivit. Huomaa, etta elektrodeja vastaavat indek-siarvot kolmioverkolla voidaan lukea e to n matriisista.

(d) Muodosta kaanteiskuvaus kappaleessa 3.4 kuvatulla tavalla.

(e) Sovita ekvivalenttidipoli esikasiteltyyn mittausdataan ja visualisoi dipolin x-, y- ja z-komponentit aika-amplituditasossa. Liita kuvaajat tyoselostukseen.

1

(f) Laske ekvivalenttidipolin komponenteista aikatason integraalit QRS-kompleksin neljanneksienajalta (nelja erillista integraalia). Rekonstruoi integraaleista pintapotentiaali Lfull-matriisinavulla (ns. QRS-neljannesintegraalikartat). Visualisoi integraalikartat jarkevassa mitta-kaavassa (muista colorbar) ja vertaa niita kurssin kotisivulla annettuihin karttoihin.Mita samankaltaisuuksia ja mita eroja loydat karttojen valilla? Liita visualisoinnit tyoselostukseen.

2

Liite

C Esikasittelyn Matlab-rutiinit

Tassa liitteessa kasitellaan lyhyesti EKG-tyota varten tarjottavien Matlab-funktioiden ominaisuuk-sia. Funktiot tarjotaan vapaaseen kayttoon ja niita saa muokata tarkoitukseen sopivaksi. Esikasittelyvoidaan tehda esimerkiksi seuraavalla tavalla:

• Luetaan tiedostot (ECG_loadbin)

• Vaihdetaan kytkentojen referenssitasoksi raajakytkentojen keskiarvo

• Etsitaan liipaisupisteet yhden kanavan perusteella (ECG_trigger)

• Valitaan sopiva mallilyonti

• Etsitaan ja hylataan kaikilta kanavila hairioiset lyonnit korrelaation perusteella (ECG_find_bad)

• Etsitaan ja poistetaan kaikkien kanavien perustaso (ECG_baseline)

• Keskiarvoistetaan siten, etta kaikilta kanavilta keskiarvoon tulee samat lyonnit (ECG_average)

• Etsitaan QRS-heilahduksen aikapisteet keskiarvosta (ECG_find_QRS)

C.1 Tiedoston lukeminen

[info, data] = ECG_loadbin(infofile);

Argumentit:

infofile: EKG-tyon txt-tiedoston nimi. Samasta kansiosta oletetaan loytyvan vastaava bin-tiedosto. Huomaa, etta tiedostonimi annetaan merkkijonona, siis ’-merkeilla rajattuna.

Paluuarvot:

info: Info-tietue.

data: Datamatriisi.

3

C.2 Liipaisu

Tyon mukana jaettavan Matlab-rutiinin liipaisumenetelma perustuu Pan-Tompkins -menetelmaan[12]. Rutiinin keskeisimmat osat ovat:

Derivointi: Tutkitaan derivaattasignaalia, jonka suurimmat arvot loytyvat QRS-heilahduksenajalta. Talla menetelmalla saadaan vahennettya perustason vaeltamisen vaikutusta.

Neliointi: Koska emme tunne signaalin morfologiaa ennalta, haluamme hyvaksya myos negatiivisetderivaatat.

Liukuva keskiarvoistus: Tasoitetaan derivaattasignaalin huippuja ja hairioita keskiarvoistamallajokaisen pisteen ymparistossa.

Raja-arvoon perustuva QRS:n havaitseminen: Raja-arvon ylityskohdat maarittavat QRS-heilahduksen sijainnin. Raja-arvon maarittamiseksi algoritmi etsii ensin soveltuvan skaalaus-kertoimen maarittamalla signaalista kolmen sekunnin osissa maksimiarvon ja laskemalla naistamediaanin. Taman kertoimen perusteella algoritmi skaalaa signaalin noin valille 0–1.

[trigger_pts] = ECG_trigger(input_vector, info, dead_time, ma_length, limit);

Argumentit:

input_vector: Vektori josta etsitaan liipaisupisteita.

info: ECG_loadbin-funktiolta saatu info-tietue.

dead_time: (sekuntia) Miniaika joka tilee kulua kahden liipaisupisteen valilla. Kaikki raja-arvonylitykset valitun aikavalin kuluessa liipaisupisteesta jatetaan huomiotta.

ma_length: (sekuntia) Liukuvan keskiarvoistuksen aikaikkunan pituus.

limit: (0–1) Raja-arvo QRS:n havaitsemiseen.

Paluuarvot:

trigger_pts (indekseina) Loydetyt liipaisupisteet.

C.3 Hairioisten lyontien etsinta

Hairioisten lyontien etsintaan tarkoitettu Matlab-rutiini perustuu korrelaatioon. Menetelmassa vali-taan edustava mallilyonti, johon kaikkia muita lyonteja verrataan. Korrelaatiorajan alittavat lyonnitmerkitaan hairioisiksi.

4

[bad_beats] = ECG_find_bad(input_vector, info, trigger_pts, template_index,...

correlation limit, correlation times);

Argumentit:

input_vector: Datavektori.

info: ECG_loadbin-funktiolta saatu info-tietue.

trigger_pts: (indekseina) Liipaisupistevektori.

template_index: Valitun mallilyonnin indeksi trigger_pts-vektorissa

correlation_limit: Minimikorrelaatio, jolla lyonti hyvaksytaan. Lyontien hylkaysta ei tehda, josarvoksi asetetaan 0.

correlation_times: (sekuntia, 1× 2-vektori) Korrelaation laskenta-aikarajat, suhteessa liipaisu-pisteeseen.

Paluuarvot:

bad_beats: trigger_pts-vektorin kokoinen vektori. Vektorin alkiot vastaavat liipaisupisteita. Josalkio ei ole 0, vastaava lyonti on maaritelty huonoksi.

C.4 Perustason maaritys

Taman tyon mukana jaetussa Matlab-rutiinissa perustasomaaritykseen kaytetaan kuutiosplinia. Al-goritmi laskee jokaiselle lyonnille annetun aikavalin jokaisen pisteen ymparistossa keskihajonnan(liukuva keskihajonta). Perustasopisteeksi algoritmi maarittaa minimikeskihajontapisteen.

[baseline] = ECG_baseline(input_vector, info, trigger_pts,...

bad_beats, seek_limits, std_length);

Argumentit:

input_vector: Datavektori.

info: ECG_loadbin-funktiolta saatu info-tietue.

trigger_pts: (indekseina) liipaisupistevektori.

bad_beats: trigger_pts-vektorin kokoinen vektori. Vektorin alkiot vastaavat liipaisupisteita. Josalkio ei ole 0, vastaava lyonti on maaritelty huonoksi.

5

seek_limits: (sekuntia, 1×2-vektori: [alku loppu]) Aikavali jolta etsitaan pieninta keskihajontaa.Aikapisteet maaritetaan suhteessa liipaisupisteeseen.

std_length: (sekuntia) Liukuvan keskihajonnan ikuunan pituus. Ikkunan tulee olla lyhyempi kuinseek_limits vali.

Paluuarvot:

baseline input_data-vektorin kokoinen vektori. Sisaltaa signaalin perustason.

C.5 Keskiarvoistus

[average, trigger_i] = ECG_average(input_data, info, trigger_pts,...

bad_beats, average_times);

Argumentit:

input_data: Datavektori.

info: ECG_loadbin-funktiolta saatu info-tietue.

trigger_pts: (indekseina) liipaisupistevektori.

bad_beats: trigger_pts-vektorin kokoinen vektori. Vektorin alkiot vastaavat liipaisupisteita. Josalkio ei ole 0, vastaava lyonti on maaritelty huonoksi.

average_times: (sekuntia, 1 × 2-vektori) Keskiarvon laskenta-aikarajat, suhteessa liipaisupistee-seen.

Paluuarvot:

average: Lyontien keskiarvovektori.

trigger_i: Liipaisupisteen indeksi keskiarvovektorissa.

C.6 QRS-heilahduksen alun ja lopun maarittaminen

Tassa esiteltavan Matlab-rutiinin avulla voidaan etsia QRS:n alku ja loppu RMS-signaalin ikkunoi-dun keskihajonnan avulla.

[qrsonset, qrsoffset] = ECG_find_QRS(average, info, trigger_i, find_using_channels...

fitlen, seek_time, limits);

6

Argumentit:

average: Kaikkien keskiarvolyontien matriisi.

info: ECG_loadbin-funktiolta saatu info-tietue.

trigger_i: Liipaisupisteen indeksi keskiarvovektorissa.

find_using_channels: Vektori, jossa on niiden kanavien indeksit joita halutaan kayttaa QRS-aikapisteiden maarittamiseen.

fitlen: (sekuntia) Liukuvan keskihajonnan ikkunan pituus.

seek_time: (sekuntia, 1 × 2-vektori) Aikavali jolta QRS:n alkua ja loppua etsitaan, suhteessaliipaisupisteeseen. QRS:n alku etsitaan ennen liipaisupistetta ja loppu liipaisupisteen jalkeen.

limits: (1× 2-vektori) [QRS-alkupisteen-keskihajontaraja QRS-loppupisteen-keskihajontaraja].

Paluuarvot:

qrsonset: (indeksi) QRS:n alkupiste.

qrsoffset: (indeksi) QRS:n loppupiste.

7

Liite

D Mittausohje

D.1 Ennen mittausta

Tarkista etta laitteen akussa on virtaa (punainen ledi ei syty kun laitetaan kayntiin) ja etta seuraavattarvikkeet loytyvat:

• Optinen vastaanotin seka mittaustietokone.

• Optinen kaapeli, USB-kaapeli, elektrodisetti.

• Vesiliukoinen tussi ja mittanauha.

• Elektrodigeelia seka elektrodirenkaita.

• Pumpulipuikkoja

D.2 Laitteen valmistelu

• Tarkista, etta optinen kaapeli ja USB-kaapeli ovat kiinnitettyja.

• Tarkista, etta elektrodikaapelin liitin on kiinnitetty A1-A32 liittimeen.

• Kaynnista tietokone ja kirjaudu koneelle tunnuksella ekgtyo.

D.3 Elektrodien kytkenta

Merkitse rintakehan ympari neljannen kylkiluuvalin taso. Sen perusteella on helpompi kiinnittaaelektrodit haluttuihin paikkoihin. Kiinnita hairionpoistoon kaytettava CMS-elektrodi oikean kyljenalaosaan. Kiinnita DRL-elektrodi oikeaan lonkkaan. Tarkalla sijoituksella ei ole valia. Kiinnita seu-raavaksi raajat niin, etta A1 on oikeassa olkapaassa, A2 vasemmassa olkapaassa ja A3 vasemmassalonkassa. Kiinnita tyon alussa valittu maara elektrodeja oikeille paikolleen ja kirjaa niiden jarjestysylos. Datan laadun kannalta on ehdottoman tarkeaa, etta elektrodit ovat huolelliseti kytkettyna!

Elektrodien kiinnitys:

• Laita liimarengas aktiivielektrodin kolon ympari.

• Ruiskuta riittavasti elektrodigeelia koloon suoraan pullosta.

• Ota suojarengas pois ja kiinnita elektrodi heti.

1

D.4 Mittausohjelma

• Kaynnista EKG-laite. Varmista, etta sininen ledi syttyy. Jos ledi vilkkuu, tarkista, etta CMS-ja DRL-elektrodit ovat kunnolla kiinnitetyt.

• Kaynnista Actiview 5.34 klikkamalla tyopoydan ikonia.

• Paina Start (vasen ylakulma), jolloin laite nayttaa mitattua EKG:ta

• Channels-alasvetovalikosta kannattaa valita Free choice ja maalata kytketyt kanavat. Tarkista,etta kaikilta kanavilta tulee hyvaa dataa.

• Referenssina on oletusarvoisesti CMS mutta halutessasi voit valita esim. Average of displayedReference-valikosta.

• Tarkista, etta vain ne kanavat, jotka halutaan talteen ovat naytolla.

• Paina Start File (oikea alakulma)

• Kirjoita Local Subject Information-kenttaan mittauksen tunnus (esim. TFY4 2014)

• Valitse Monopolar displayed. Paina OK.

• Tallenna mittauksen nimella (esim. TFY4 2014)

• Aloita tallennus painamalla Pause

• Mittaa n. 3min ja lopeta tallennnus painamalla ensin Pause Save ja sitten Stop

• Tarkista data Canalyse-ohjelmalla.

• Irrota elektrodit varovasti

D.5 Mittauksen jalkeen

• Raajaelektrodit taytyy puhdistaa ja kuivata heti mittauksen jalkeen!

• Poista geeli elektrodeista vanupuikolla ja paperipyyhkeella.

• Pese elektrodi lampimalla (ei kuumalla) vedella ja saippualla.

• Kuivaa vanupuikolla ja paperipyyhkeella. Kaari lopuksi elektrodit paperipyyhkeeseen.

• Jos punainen ledi palaa, laita laite lataukseen.

• Tallenna data tyossa kaytettyyn muotoon Canalyse-ohjelmalla (Process → Export → Allto binary). Datan tiedot (kanavien lukumaarat, naytteiden maara ja kanavien nimet) tal-lentuvat ASCII-muotoiseen otsikkotiedostoon, jonka paate on txt. Data puolestaan tallen-tuu binaarimuotoiseen tiedostoon, jonka paate on bin. Naytepisteet tallennetaan millivolttei-na 4-tavuisiksi liukuluvuiksi (float) aina yksi kanava kerrallan otsikkotiedoston osoittamassajarjestyksessa (A1, A2, ...)

2