ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2015, № 12 · БИОМЕДИЦИНСКАЯ РАДИОЭЛЕКТРОНИКА

Детектирование нарушений сердечного ритма с использованием техники аналитических спектров

В.Е. Анциперов1, И.В. Забросаев1,2, Д.В. Растягаев3

1 ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Москва, Россия
2 Московский физико-технический институт
3 Российский новый университет РосНОУ
Полный текст УДК 004.383.3 EDN VHTMVJ

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.

  • аритмии сердца
  • Computer aided diagnosis
  • обработка биомедицинских сигналов
  • анализ ЭКГ
  • детектирование экстрасистол
  • персональная кардио-диагностика
  • аналитические спектры
Abstract (in English)

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.

Для цитирования

Анциперов В.Е., Забросаев И.В., Растягаев Д.В. Детектирование нарушений сердечного ритма с использованием техники аналитических спектров // Журнал радиоэлектроники. – 2015. – № 12.

Литература

  1. Экстрасистолия. [Электр. ресурс] // Материал из Википедии - свободной энциклопедии. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Экстрасистолия (дата обращения: 11.04.2015).
  2. Messineo F. Ventricular ectopic activity: prevalence and risk. // The American journal of cardiology. 1989. V.64. N.5. P. 53J-56J.
  3. Z. Piotrowski, K. Rózanowski. Robust Algorithm for Heart Rate (HR) Detection and Heart Rate Variability (HRV) Estimation. // Acoustic and Biomedical Engineering, Vol. 118 (2010), No. 1.
  4. Aнциперов В.Е. Многомасштабный корреляционный анализ нестационарных, содержащих квазипериодические участки сигналов. // "Радиотехника и электроника". 2008. Т.53. N.1. С.73-85.
  5. Aнциперов В.Е., Обухов Ю.В. Многомасштабный корреляционный анализ и основанное на нем представление сигналов медико-биологического происхождения // Доклады VIII международной научно-технической конференции "Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии" ФРЭМЭ'2008, г.Владимир, Кн. 1, стр. 180-184.
  6. Анциперов В.Е. Использование аналитических спектров локального прошлого и будущего сигнала для формирования и анализа билинейных частотно-временных представлений // Доклады 16-й Международной Конференции " Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA-2014", Москва, 2014, т.1, стр. 113-117.
  7. Анциперов В.Е., Зернов В.А., Растягаев Д.В. Использование техники аналитических спектров для задач автоматизации мониторинга сердечного ритма. // Успехи современной радиоэлектроники. 2014. N.8. С. 28-36.
  8. Time-frequency analysis: concepts and methods. Edited by F. Hlawatsch and F. Auger. // GB and US: ISTE Ltd and John Wiley & Sons, Inc., 2008.
  9. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. // М.: Мир, 1989.
  10. Goldberger AL., Amaral LAN., Glass L., Hausdorff JM., Ivanov PCh. et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. [Электронный ресурс] // Circulation 101(23):e215-e220, 2000 (June 13) URL: http://circ.ahajournals.org/cgi/ content/full/101/23/e215]; (дата обращения: 24.04.2015).
  11. Суточное мониторирование ЭКГ. [Электр. ресурс] // Материал из Википедии - свободной энциклопедии URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Суточное_ мониторирование_ЭКГ (дата обращения: 11.04.2015).