Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2020 / с. 44-47

Алгоритм автоматического представления динамики корреляционных ритмограмм на длинных записях сигналов

П.Ю. Тимофеева, Б.Э. Алексеев, Л.А. Манило, А.П. Немирко


Аннотация

В клинической практике для исследования сердечного ритма часто используется суточный мониторинг записей ЭКГ. Один из методов анализа долгосрочных записей сигнала ЭКГ – представление сигнала в виде корреляционной ритмограммы. Путем анализа скаттерограммы получают статическую информацию, обработка которой дает малоинформативные и примитивные показатели. Эти показатели не могут описать динамическое изменение RR-интервалов, которое содержит дополнительную информацию о характере сердцебиения. В нашем исследовании мы разработали систему, позволяющую представить сигналы длительной записи ЭКГ в виде динамической корреляционной ритмограммы. Алгоритм позволяет просмотреть изменение динамики сердцебиения в течение 24 ч (и более) за менее чем 1 мин. Используя нашу разработку как инструмент визуализации динамической информации RR-интервалов, специалисты могут извлекать уникальную информацию о характере сердцебиения и классифицировать сердечные нарушения с высокой точностью.


Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Полина Юрьевна Тимофеева, магистрант,
Борис Эдуардович Алексеев, магистрант,
Людмила Алексеевна Манило, д-р техн. наук, профессор,
Анатолий Павлович Немирко, д-р техн. наук, профессор, кафедра биотехнических систем, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), г. С.-Петербург,

Список литературы

1. Березный Е.А., Рубин А.М., Утехина Г.А. Практическая кардиоритмография / 3-е изд., перераб. и доп. – Озерск: НПП «Нео», 2005. C. 11-57.
2. Esperer H.D., Esperer C., Cohen R.J. Cardiac arrhythmias imprint specific signatures on Lorenz plots // Ann. Noninvasive Electrocardiol. 2008. № 13. PP. 44-60.
3. Karmakar C.K., Khandoker A.H., Gubbi J., Palaniswami M. Complex correlation measure: A novel descriptor for Poincarй plot // BioMedical Engineering OnLine. 2009. № 8, 17.
4. Zhang L., Guo T., Xi B., Fan Y., Wang K., Bi J., Wang Y. Automatic recognition of cardiac arrhythmias based on the geometric patterns of Poincarй plots // Physiological Measurements. 2015. № 36. PP. 283-301.
5. Moharreri S., Dabanloo N.J., Rezaei S., Parvaneh S. New feature set for better representation of dynamic of RR intervals in Poincarй plot // Computing in Cardiology. 2017. № 44. PP. 321-395.
6. Golinska A.K. Poincare Plots in Analysis of Selected Biomedical Signals // Studies in Logic, Grammar and Rhetoric. 2013. № 35. PP. 117-127.
7. Brennan M., Palaniswami M., Kamen P. Do Existing Measures of Poincarй Plot Geometry Reflect Nonlinear Features of Heart Rate Variability? // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2001. Vol. 48. № 11. PP. 1342-1347.
8. Тимофеева П.Ю., Алексеев Б.Э., Манило Л.А., Немирко А.П. Алгоритм автоматического представления динамики корреляционных ритмограмм на длинных записях сигналов / XIV Международная научная конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ’2020, секция 2 «Биокибернетика и математическое моделирование», Владимир – Суздаль 1-3 июля 2020 г., Россия. Доклады. С. 121-123.