关键词: 体表电位分布图(BSPM)；心肌梗塞；计算机心脏仿真模型

体表电位分布图(Body Surface Potential Mappings: BSPM)比常规12导联ECG含有更丰富的心脏疾病诊断信息，如何从BSPM中得到有价值的诊断特征或信息是将BSPM技术应用于临床的重要研究课题之一。本文基于计算机心脏仿真模型，详细研究了BSPM分析与处理方法对急性心肌梗塞部位与范围的识别能力。研究结果表明：体表电位积分图的极大值位置及其周围的正电位分布区域对急性心肌梗塞发生部位的诊断具有较高的可靠性，并给出了左心室12段心肌对应的BSPMI中的特征区域分布图：ST期间BSPM电位数据组成的矩阵，经奇异值分解得到的最大奇异值随着心肌梗塞范围的增大而增加，可以用最大奇异值作为AMI范围或大小的识别参数。

分类号： R318.04; R322.1^＋1

SIMULATING STUDIES OF THE RECOGNIZED ABILITY TO

THE ACUTE MYOCARDIAL INFARCTION SIZE AND LOCATION

USING THE ANALYZING AND PROCESSING METHODS OF

BODY SURFACE POTENTIAL MAPPINGS

Li Guanglin

(Shandong University of Technology, Jinan 250061)

Lu Weixue

(Zhejiang University, Hangzhou 310027)

ABSTRACT

Based on computer heart simulation model, this paper studies on detailed recognized ability to acute myocardial infarction (AMI) size and location using BSPM analyzing and processing methods. The experimental results showed that the maximum location and the positive-potential distribution field around the maximum in the body surface potential integral mappings had higher reliability of diagnosis of AMI locations. We deduced the BSPMI′s corresponding feature-field mapping with the 12-segment myocardial wall of the left ventricular from this positive-potential distribution field around the maximum. We constructed a matrix with ST-period BSPMs. And the studied results indicated that the maximum singular-values obtained with the singular-value decomposition of the matrix would add along with the increases of the AMI′s sizes. So we could use the maximum singular-values as the recognized parameters of AMI sizes.

Key words:Body surface potential mappings (BSPM); Myocardial infarction; Computer heart simulation model

0引言

大量的临床研究表明^［1，2］急性心肌梗塞(Acute Myocardial Infarction: AMI)发生后，对缺血或坏死心肌的部位、范围或大小的准确诊断具有重要的意义。长期以来人们采用多种方法与技术，力图更加准确、有效地确定心肌梗塞的这些特征参数。例如，Slevester提出了基于12导联心电图(ECG)的QRS计分法^［3］；基于心电向量图(VCG)的估计法^［4］；左心室造影术；冠状动脉造影术；血清磷酸肌酸酶的同功酶系列测定法以及磁共振显象(MRI)等。但上述诸方法与技术都不同程度地存在着某些不足与缺陷^［5］。

体表电位分布(BSPM)测量技术的迅速发展，为更加精确地了解心脏状态提供了一种可行、有效的无创检测方法。BSPM技术有效的应用领域之一就是心肌缺血或梗塞的存在、部位及大小的诊断与估计，这已被大量的临床研究所证实^［6，7］。已有的临床研究方法与结果为心肌梗塞的识别提供了一些有益的定性或定量信息，但这些研究方法与技术是不完善的。我们认为主要存在着以下不足：(1)由于受临床心肌梗塞患者等方面的限制，几乎所有的相关研究文献仅涉及到一个或两个部位的心肌梗塞(常研究的部位是前壁MI和后下壁MI)，使研究结论不具备“广泛性”；(2)为了验证用BSPM特征信息诊断或估计心肌梗塞部位的正确性，将现有临床心肌梗塞部位诊断技术(例如左心室造影术、SCG等)的结果作为验证依据的做法是不可靠的。因为这些诊断技术本身都或多或少地存在着诊断误差；(3)用于心肌梗塞部位诊断的各种BSPM分布图及特征参数很多，选用什么样的分布图或特征参数能够更准确地实现心肌梗塞有关参数的估计?特征参数发生显著性变化的定性或定量依据是什么等问题的深入研究，才有可能得到一种统一的诊断标准或规范。

本文基于计算机心脏仿真模型^［8］，研究BSPM分析与处理方法对AMI部位与范围的识别能力。由于我们可以在心脏仿真模型上方便地设置心肌梗塞的部位、严重程度及大小等参数，而且心肌梗塞的这些参数都是精确已知的，因此这种研究方法不仅可以证实已有临床研究结论的正确性与可靠性，而且有可能获得统一的分析方法或诊断标准。

1研究方法

1.1左心室心肌分段方法

临床研究表明，急性心肌梗塞主要是左心室受累，发生的血液动力学改变也主要表现在左心室功能障碍。为了对左心室AMI进行定位研究，人们提出了多种左心室心肌分段方法，常见的分段法有：Meyer分类法、Grand定位法等。由于这些方法的分段部位与名称没有统一的标准，国际计算心电图协会基于已有的分段方法提出了如图1所示的左心室分割推荐方法^［9］。该分段方法首先将左心室分为4大部分：前膈壁(Anteroseptal)、前上壁(Anterosuperior)、后侧壁(Posterolateral)和下壁(Inferior)。然后，将每一大部分从心尖到基底部进一步分割为三个区域：心尖(Apical)、中部(Middle)和基底(Basal)。这样，将左心室分割为近似相等的12段。美国超声心动图协会推荐的命名法与标准中^［10］，给出了与图1相似的左心室分割方法。本文采用这种左心室12段分割法，研究AMI部位与BSPM信息的对应关系。

图1左心室心肌分段方法及各部分的名称

1.2BSPM分析与处理方法

为了从BSPM中得到对心脏疾病进行准确诊断的有关信息，人们尝试了多种定量或定性方法与技术。例如，在体表心电信息分布图方面主要有：直接在体表测量的BSPM、BSPM的时间积分图(BSPM Integral: BSPMI)及K-L数值展开的特征向量分布图等。在特征参数方面有：BSPM极值的位置与幅值、BSPM负电位区域与面积、BSPM中具有Q波的导联数等。本文使用了多种BSPM分析与处理方法研究它们对AMI发生部位及范围的识别能力。下面是BSPMI与奇异值分解的公式。

BSPMI(BSPM的时间积分)：

(1)

式中：φ_I(i)为第i个体表导联的时间积分值；T为BSPM的采样周期；(T₁,T₂)为在心电周期进行时间积分的区间；φ(i,t)为BSPM中第i个体表导联在t时刻的电位值。

BSPM的奇异值分解：

设由BSPM导联电位数据组成的矩阵为A，用某一时刻的BSPM导联电位数据构成矩阵A的列向量，不同时刻的BSPM数据构成矩阵A的行向量，则矩阵A为：

(2)

式中：φ_i(t_j)为t_j时刻BSPM第i个导联电位值；n是在心电周期中所选BSPM的幅数。矩阵A经奇异值分解得到三个矩阵：U、D和V。

A=UDV^T(3)

式中：U阵与V阵是正交归一矩阵：D阵是准对角矩阵，它的非零元素对应着矩阵A的奇异值。

2AMI部位与BSPM特征对应关系的研究

由心肌梗塞的电生理特点可知，对于急性心肌梗塞(AMI)，由于心肌缺血受损的时间较短，心电信号主要表现为缺血型与损伤型的特征变异，即ST段与T波形态与幅值的变化。因此，ST段与T波期间的BSPM常常被用于AMI存在、定位及范围的估计^［6，11］。

我们用心电仿真模型对存在于图1所示12段心肌中的急性心肌梗塞进行了仿真，得到了对应的BSPM数据。为了在BSPM中得到对AMI发生部位进行准确诊断的信息，我们利用仿真得到的数据，首先研究了：ST期间BSPM的正电位分布区域、正常BSPM与梗塞BSPM偏差图的正位分布区域及ST段抬高导联的分布区域对AMI发生部位的对应关系。结果发现：BSPM的这些特征区域大致反映了AMI的发生部位。例如：当左心室前壁中段发生AMI时，在胸腔上部左腋窝附近出现了一个正电位分布区域。为了从BSPM中得到识别AMI发生部位更敏感的特征参数，我们又进行了以下研究：

极值位置是BSPM所提供的反映心脏状态的重要特征