ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ЗАПИСЕЙ ЭКГ СИГНАЛОВ И ИХ ФРАГМЕНТОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК НОСИМЫХ ЦИФРОВЫХ ON-LINE МОНИТОРОВ

  • Рагеб Ага Мохамад Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»
Ключевые слова: Дискретного вейвлет-преобразования ДВП, вейвлет-преобразование, электрокардиография, непрерывного вейвлет-преобразования, MIT Physionet

Аннотация

Электрокардиографические (ЭКГ) сигналы обладают рядом свойств, которые могут
значительно дополнить существующие и более устоявшиеся биометрические методы. Не-
которые из наиболее заметных свойств - это тот факт, что сигналы могут быть получены
непрерывно с использованием минимально навязчивых настроек, не склонны к созданию
скрытых паттернов и обеспечивают естественное обнаружение живости, открывая новые
возможности в области разработки биометрических систем. В статье предложены мето-
ды формирования базы данных ЭКГ-сигналов и их фрагментов для оценки характеристик
портативных цифровых он-лайн мониторов. В методе дискретного вейвлет-преобразования
(DWT) позволяет с высокой точностью определить наличие RR-интервалов и их сегментов.
Это позволяет использовать данный метод для классификации ЭКГ-сигналов, формирования
базы записей данных сигналов и генерирования тестовых сигналов, предназначенных для
оценки характеристик носимых цифровых ONLINE-мониторов. В этой статье представлен
улучшенный и более эффективный алгоритм генерация сигналов электрокардиограммы
(ЭКГ) под Непрерывным Вейвлет-Преобразованием от архива PhysioBank для проверки ра-
ботоспособности ЭКГ аппарата

Литература

1. Internet-portal PhysioNet [The Internet portal PhysioNet]. Available at: https://www.physionet.org.
2. Tu Dzh., Gonsales R. Printsipy raspoznavaniya obrazov [Principles of image recognition]:
translated by I.P. Gurevicha, ed. by Yu.I. Zhuravleva. Moscow: Mir, 1978, pp. 410-415.
3. Beyts R.A., Khilton M.F., Godfri K.R. i Chappell M.Dzh. Sravnenie metodov garmonicheskogo
veyvlet-analiza variabel'nosti serdechnogo ritma [Comparison of methods of harmonic wavelet
analysis of heart rate variability], 1998, pp. 278-299.
4. Erchelebi E. Udalenie shuma signalov elektrokardiogrammy s ispol'zovaniem diskretnogo
veyvlet-preobrazovaniya na osnove pod"ema [Noise removal of electrocardiogram signals using
discrete lift-based wavelet transform], 2004, pp. 479-493.
5. Pin'omark A., Limsakul K., Pkhukpattaranont P. Optimal'nye veyvlet-funktsii v veyvletshumopodavlenii
dlya mnogofunktsional'nogo mioelektricheskogo upravleniya [Optimal
wavelet functions in wavelet noise reduction for multifunctional myoelectric control], ECTI
Transactions po elektrotekhnike, elektronike i kommunikatsiyam [ECTI Transactions in Electrical
engineering, Electronics and Communications]. ECTI, 2010, pp. 43-52.
6. Chuakri S. Veyvlet-shumopodavlenie signala elektrokardiogrammy na osnove otsenki
iskazhennogo shuma [Wavelet noise reduction of the electrocardiogram signal based on the assessment
of distorted noise], Komp'yutery v kardiologii [Computers in Cardiology], 2005, IEEE.
7. Khaberl R., Dzhige G., Pulter R., Steynbek G. Spektral'noe kartirovanie elektrokardiogrammy
s preobrazovaniem Fur'e dlya identifikatsii patsientov s ustoychivoy zheludochkovoy
takhikardiey i ishemicheskoy bolezn'yu serdtsa [Spectral mapping of a fourier transform electrocardiogram
for the identification of patients with sustained ventricular tachycardia and ischemic
heart disease], pp. 310-326.
8. Meste O., Riks Kh., Kaminal P., Takor N. Kharakteristika pozdnikh potentsialov zheludochkov v
chastotno-vremennoy oblasti s pomoshch'yu veyvlet-preobrazovaniya [Characterization of late ventricular
potentials in the time-frequency domain using a wavelet transform], Tranzaktsiya IEEE po
biomeditsinskoy inzhenerii [IEEE transaction on biomedical engineering], 1994, pp. 625-633.
9. Morlet D., Kuderk Dzh. P., Tubul P., Rubel' P. Veyvlet-analiz EKG vysokogo razresheniya u
patsientov posle infarkta: rol' osnovnogo veyvleta i analiziruemogo otvedeniya [Highresolution
ECG wavelet analysis in patients after a heart attack: the role of the main wavelet
and the analyzed lead], 1995, pp. 308-330.
10. Simson M.B., Eyler D., Maykel'son E. Obnaruzhenie zaderzhki aktivatsii zheludochkov na
poverkhnosti tela u sobak [Detection of delayed ventricular activation on the body surface in
dogs], 1981, pp. 362-372.
11. Simson M.B. Ispol'zovanie signala terminal'nogo kompleksa QRS dlya identifikatsii patsientov s
zheludochkovoy takhikardiey posle infarkta miokarda [Using the signal of the terminal complex QRS
to identify patients with ventricular tachycardia after myocardial infarction], 1981, pp. 230-244.
12. Ebert Kh. Legkaya EKG. Interpretatsiya differentsial'nykh diagnozov [Light ECG. Interpretation
of differential diagnoses]. Shtutgart; N'yu-York: Time, 2005, pp. 138-140.
13. Avdeeva D.K., Kazakov V.Yu., Natalinova N.M., Ivanov M.L. Rezul'taty modelirovaniya
vozdeystviya fil'tra vysokoy chastoty i fil'tra nizkoy chastoty na kachestvo registratsii
mikropotentsialov na elektrokardiogramme [Results of modeling the effect of a high-frequency
filter and a low-frequency filter on the quality of recording micro-potentials on an electrocardiogram],
2013, pp. 318.
14. Rangayyan R.M. Analiz biomeditsinskikh signalov. Prakticheskiy podkhod [Analysis of biomedical
signals. Practical approach], 2007, pp. 438-444.
15. Smolentsev N.K. Osnovy teorii veyvletov. Veyvlety v MatLab [Fundamentals of wavelet theory.
Wavelets in MatLab], 2005, pp. 304-310.
16. Drozdov D.V. Vliyanie fil'tratsii na diagnosticheskie svoystva biosignalov [Influence of filtering
on diagnostic properties of biosignals], Funktsional'naya diagnostika [Functional diagnostics],
2011, pp. 75-78.
17. Dubrovin V.I., Tverdokhleb Yu.V., Kharchenko V.V. Avtomatizirovannaya sistema analiza i
interpretatsii EKG [Automated system of analysis and interpretation of ECG], Radioelektronika,
informatika, upravlenie [Radioelectronics, informatics, managemen], 2014, pp. 148-160.
18. Cayt «PhysioBank Archive Index» [The Website "PhysioBank Archive Index"]. Available at:
http://www.physionet.org/physiobank/database/.
19. Gol'denberg L.M. Spravochnik. TSifrovaya obrabotka signalov [Guide. Digital signal
processing]. Moscow: Radio i svyaz', 1985, pp. 310-314.
20. Gaydyshev I. Analiz i obrabotka [Analysis and processing]. Saint Petersburg, 2006, pp. 750-754.
21. Monakhova O.A. Registratsiya karrdiointervalogrammy po veyvletnomu spektru elektrokardiogrammy
[Check cardiointervalogram in the wavelet spectrum of the electrocardiogram].
Saratov, 2009, pp. 10-17.
22. Monakhova O.A. Issledovanie tonkoy struktury elektrokardiograficheskogo signala metodami
veyvletnogo analiza [Investigation of the fine structure of the electrocardiographic signal by
wavelet analysis methods]. Saratov, 2009, pp. 119-132.
Опубликован
2021-01-19
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ