Медицинская Техника / Медицинская техника №6, 2021 / с. 35-38

Адаптивный метод коррекции дрейфа изолинии электрокардиосигнала с использованием кратномасштабных вейвлет-преобразований

А.А. Федотов

Аннотация

Представлен сравнительный анализ различных подходов к коррекции дрейфа изолинии электрокардиосигнала (ЭКС). Предлагается новый адаптивный метод коррекции дрейфа изолинии на основе формирования опорного сигнала адаптивного фильтра с использованием кратномасштабных вейвлет-преобразований ЭКС. Эффективность различных методов коррекции дрейфа изолинии была исследована при обработке модельных ЭКС в условиях присутствия искажений различной интенсивности. Проведена оценка точности определения смещения ST-сегмента реальных ЭКС при использовании различных методов коррекции дрейфа изолинии.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Александр Александрович Федотов, канд. техн. наук, доцент, кафедра лазерных и биотехнических систем, Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева, г. Самара,

e-mail: fedoaleks@yandex.ru

Список литературы

1. Калакутский Л.И., Манелис Э.С. Аппаратура и методы клинического мониторинга. – М.: Высшая школа, 2004. 156 с.

2. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / Пер. с англ. Под ред. А.П. Немирко. – М.: Физматлит, 2007. 440 с.

3. Dev R. Different Techniques to Remove Baseline Wander from ECG Signal: A Review // International Journal of Electrical, Electronics and Communication Engineering. 2012. Vol. 2 (7). PР. 532-537.

4. Friesen G.M. et al. A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1990. Vol. 27 (1). PР. 85-98.

5. Strang G., Nguyen T. Wavelets and Filters Banks. – Wellesley- Cambridge-Press, 1996. 490 p.

6. McSharry P.E. et al. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2003. Vol. 50 (3). PР. 289-295.

7. Benitez D. et al. The use of the Hilbert transform in ECG signal analysis // Computers in Biology and Medicine. 2001. Vol. 31. РP. 399-406.

8. Федотов А.А., Акулова А.С. QRS-детектор сигнала электрокардиограмм для систем длительного мониторинга состояния пациента // Радиотехника и электроника. 2017. Т. 62. № 4. C. 392-398.

9. Okin P.M. et al. Computerized ST Depression Analysis Improves Prediction of All-Cause and Cardiovascular Mortality: The Strong Heart Study // Annals of Noninvasive Electrocardiology. 2001. Vol. 6 (2). РP. 107-116.