УДК 004.383.3

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ НАРУШЕНИЙ СЕРДЕЧНОГО РИТМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНИКИ АНАЛИТИЧЕСКИХ СПЕКТРОВ

 

В. Е. Анциперов ¹, И. В. Забросаев ^1,2, Д. В. Растягаев ³ 

¹ Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН

² Московский физико-технический институт

³ Российский новый университет РосНОУ

 

Статья поступила в редакцию 30 ноября 2015 г.

 

Аннотация. Статья посвящена исследованию и развитию нового метода обработки ЭКГ, основанного на многомасштабном корреляционном анализе и предназначенного, в частности,  для обнаружения аритмий. Показано, что для сигнала ЭКГ, рассматриваемого как последовательность импульсов повторяющейся формы, ранее разработанная техника аналитических спектров является эффективным инструментом корреляционного анализа.  Вычислительный алгоритм, основанный на этой технике, позволяет выделять сердечный ритм с высокой точностью. В свою очередь, анализ регулярности выделенного ритма позволяет обнаруживать связанные с аритмиями нарушения в работе сердца. В статье обсуждается один из аспектов этой проблемы – задача детектирования экстрасистол. Приведены результаты, полученные при тестировании метода на длительных ЭКГ записях из баз данных MIT-BIH NSRDB и MIT-BIH SADB портала PhysioBank. 

Ключевые слова: обработка биомедицинских сигналов, анализ ЭКГ,  аритмии сердца, детектирование экстрасистол, персональная кардио–диагностика, аналитические спектры.

Abstract. The paper is devoted to research and development of new ECG processing methods, based on multiscale correlation analysis approach, in particular, the development of new methods for arrhythmia detection. It is shown that in case of ECG, where a signal has a form of repeated wave pulses, the instruments previously developed and called the analytic spectra technique are highly effective. Computational algorithm based on this technique accurately estimates the heart rate. Heart rate estimation allows for building premature beats detection algorithm. The report provides results received in this direction. The results of premature ventricular complexes / supraventricular premature beats detection for long ECG recordings from PhysioBank’s MIT-BIH NSRDB and SADB databases are briefly summarized in the last section.

Key words:  biomedical signals processing, ECG analysis, premature beats detection, computer aided diagnosis, personal medicine, analytic spectra.