Представление ЭКС регулярной выборкой отсчетов, получаемой в результате его дискретизации, часто оказывается избыточным. Сократить избыточность позволяют методы сжатия данных, суть которых заключается в уменьшении объема исходной информации путем отбора меньшего числа существенных координат. Эти координаты могут быть получены либо в результате некоторого преобразования дискретного сигнала, либо выбраны непосредственно из исходной выборки отсчетов. Чаще всего сжатие данных связано с некоторой потерей информации, из-за чего исходный сигнал не может быть точно восстановлен.
Возможность получения эффективного сжатия ЭКС связана с тем, что высокочастотные компоненты сигнала присутствуют на достаточно коротких отрезках сердечного цикла. Частота дискретизации рассчитывается на допустимые ошибки дискретного представления именно этих фрагментов ЭКС, поэтому описание регулярной выборкой отсчетов низкочастотных участков сигнала оказывается избыточным. Для устранения этой избыточности предложены различные методы сжатия, связанные с решением многих задач хранения, передачи и обработки ЭКС
Создание автоматизированных банков ЭКГ-данных, носимых кардиомониторов (КМ) с цифровой памятью предполагает организацию такого способа хранения данных, который позволил бы значительносократить требуемые объемы памяти. В системах цифровой передачи данных, например при дистанционном контроле состояния пациента по ЭКС или массовой обработке ЭКГ на едином вычислительном центре, сокращение объема передаваемых данных снижения требования к пропускной способности канала связи, что особенно актуально для телефонных линий связи. В кардиомониторах методы сжатия используются при обработке ЭКС с целью его сегментации и перехода к символьной обработке, что позволяет построить достаточно быстродействующие алгоритмы структурного анализа, реализуемые в реальном масштабе времени.
Каждая из задач предъявляет свои требования к разрабатываемому методу сжатия и определяет его специфические особенности, но общим требованием является получение достаточно эффективного сокращения объема данных. Для оценки эффективности сжатого представления сигнала обычно применяют два показателя: коэффициент сжатия, определяемый отношением числа исходах отсчетов сигнала к числу полученных координат, и ошибка восстановления сигнала. В качестве последней чаще всего используется абсолютная или средняя квадратическая ошибка. Подход к выбору метода сжатия и оценка его эффективности должны определяться конкретной целью его применения. В задачах хранения и передачи данных обычно задается допустимый уровень искажения восстановленного сигнала, а выбор конкретного метода осуществляется исходя из условий получения наилучшего значения коэффициента сжатия при известной или допустимой сложности реализации алгоритма кодирования-декодирования сигнала.
При использовании сжатия в качестве процедуры предварительной обработки ЭКС в КМ критерий верности восстановления сигнала не всегда доминирует. Часто основным фактором становится возможность получения компактного описания, эффективно выявляющего структурные особенности анализируемого ЭКС. Применяемый в этом случае метод сжатия должен сохранить образ обрабатываемой кривой, поскольку именно в нем содержится полезная информация, необходимая для распознавания электрокардиосигнала. Кроме того, он должен отличаться высоким коэффициентом сжатия, простотой технической реализации и возможностью выбора координат в реальном масштабе времени.
Среди существующих методов сжатия данных можно выделить группу методов, основанных на разложении сигнала по ортогональным функциям. Применение для целей сжатия разложения Карунена—Лоэва, ряда Фурье, преобразования Хаара позволяет достигать высоких коэффициентов сжатия, однако требует большого объема вычислений. Кроме того, возникает проблема предварительного выделения сердечного цикла, что затрудняет реализацию этих методов в системах реального времени. Такие методы используются для хранения ЭКГ в автоматизированных архивах и передачи ЭКГ на расстояние, когда нет жестких требований к сложности алгоритмов обработки и скорости вычислений.
Широкое применение получили методы сжатия, основанные на амлитудно-временных преобразованиях сигнала. К наиболее простым относится метод разностного кодирования, который обеспечивает сокращение избыточности регулярной выборки отсчетов за счет уменьшения объема каждой координаты. Принцип кодирования заключается в том, что для каждого i-го отсчета сигнала, поступившего на вход алгоритма сжатия, вычисляется разность значений соседних ординат, которая по модулю, как правило, меньше значений самих отсчетов, особенно на участках ЭКС с малой крутизной. Благодаря такому пре образованию удается уменьшить длину используемых слов, что приводит к сокращению объема памяти, необходимого для хранения и передачи ЭКС. Важно отметить, что этот метод обеспечивает абсолютно точное восстановление дискретизованного сигнала. Если разрядность используемых кодовых слов значительно превышает разрядность вычисленных разностей, можно получить дополнительное сжатие данных за счет более компактного их размещения в информационном поле. Использование такого способа кодирования для хранения реализации ЭКГ, представленных в виде последовательности отсчетов разрядностью 8—12 бит, следующих с частотой 500 Гц, 16-разрядными словами, позволяет обеспечивать сокращение объема памяти более чем в 4 раза.
Достаточно распространены методы сжатия сигнала, использующие аппроксимацию сигнала на отдельных временных отрезках различными функциями. В качестве аппроксимирующих функций могут быть взяты алгебраические полиномы разных степеней или специальные функции, но большинство алгоритмов предполагает использование низкостепенных приближающих функций (ступенчатая или линейная аппроксимация). Это объясняется в основном их относительной простотой и высоким быстродействием, что имеет решающее значение для задач передачи и обработки ЭКС в реальном масштабе времени.
Среди методов описания сигнала специальными функциями известен метод кодирования ЭКС нерегулярными отсчетами. Задача аппроксимации рассматривается здесь как определение оптимального набора восстанавливающих фильтров с выбором из них линейно-независимых, которые определяют номера существенных отсчетов сигнала. Благодаря такому способу кодирования удается достичь коэффициентов сжатия порядка 15—20 в зависимости от сложности исходных кривых ЭКГ. Успешно применяют для сжатия ЭКС аппроксимацию сигнала кубическими сплайнами. Разработанный способ построения сглаживающего кубического сплайна с адаптивным подбором шага на сетке узлов обеспечивает сокращение объема данных в 3—14 раз. Указанные методы сжатия сигнала с применением специальных функций представляются перспективными для обработки ЭКС в текущем режиме, однако в настоящее время считаются сложными для реализации из-за большого объема вычислений.
