Медицинская Техника / Медицинская техника №4, 2023 / с. 25-29

Скользящий корреляционно-спектральный анализ сигналов неконтактной фотоплетизмографии для оценки частоты сердечных сокращений

Л.В. Лабунец, М.Ю. Ряхина

Аннотация

Предложена методика исследования вариабельности частоты сердечных сокращений испытуемых на основе интеллектуального анализа пульсовой волны, измеренной методом неконтактной фотоплетизмографии. Представлены логически связанные этапы формирования корреляционно-спектральных характеристик, учитывающих нестационарный характер динамики биомедицинских сигналов. В рамках современных методов цифрового статистического анализа нестационарных временных рядов получены реализации адаптивных оценок мгновенной частоты основного тона сердечных сокращений

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Леонид Витальевич Лабунец, д-р. техн. наук, ст. научный сотрудник, профессор, ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», профессор, АНО ВО «Российский новый университет»,

Мария Юрьевна Ряхина, аспирант, ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г. Москва,

e-mail: labunets@bmstu.ru

Список литературы

1. Атьков О.Ю., Кудряшов Ю.Ю., Прохоров А.А., Касимов О.В. Системы поддержки принятия врачебных решений // Системы поддержки принятия врачебных решений. 2012. № 6. С. 65-75.

2. Крошилин А.В. Методы и алгоритмы обработки данных медико-технологических процессов для интеллектуальной поддержки принятия решений в системах медицинского назначения / Дис. д-ра техн. наук. – Рязань: Рязанский гос. радиотехнический университет, 2015. 434 с.

3. Зарипова Г.Р., Богданова Ю.А., Галимов О.В., Катаев В.А., Биккинина Г.М. Современные модели систем поддержки принятия врачебных решений в хирургической практике. Состояние проблемы // Медицинский вестник Башкортостана. 2016. Т. 11. № 6 (66). С. 96-101.

4. Бороноев В.В. Пульсовая диагностика заболеваний в тибетской медицине: физические и технические аспекты. – Улан-Удэ: БНЦ СО РАН, 2005. 294 с.

5. Бороноев В.В., Гармаев Б.З., Омпоков В.Д. Корреляция спектральных и статистических характеристик пульсового сигнала при заболеваниях сердца // Вестник Бурят. гос. ун-та. 2012. № 3. С. 221-223.

6. Омпоков В.Д. Частотно-временной анализ пульсовых сигналов с помощью преобразования Гильберта-Хуанга / Дис. канд. физ.-мат. наук. – Улан-Удэ: Ин-т физ. материаловедения СО РАН, 2019. 106 с.

7. Wang W., den Brinker A.C., Stuijk S., de Haan G. Algorithmic Principles of Remote PPG // IEEE Transaction Biomedical Engineering. 2016. Vol. BE-64. № 7. Р. 1479.

8. Borzov A., Kasikin A., Labunets L., Ryakhina M. / Proc. Intern. Scientific and Practical Conf. «Information Technologies and Intelligent Decision Making Systems» (ITIDMS 2021) / CEUR Workshop Proc. 2021 / http://ceur-ws.org/Vol-2843.

9. Labunets L.V., Borzov A.B., Makarova N.Yu. Intellectual Analysis of Pulse Wave Characteristics by Methods of Structural Decomposition of Photoplethysmography Signals // Journal of Communications Technology and Electronics. 2022. Vol. 67. № 2. PР. 182-192.

10. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. – Philadelphia: SIAM, 1992. 376 p.

11. Marple S.L., Jr. Digital Spectral Analysis with Applications. – New York: Prentice-Hall, 1987. 492 p.

12. Harris F.J. On the Use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform // Proceedings of the IEEE. 1978. Vol. 66. № 1. РP. 51-83.

13. Thomson D.J. Spectrum Estimation and Harmonic Analysis // Proceedings of the IEEE. 1982. Vol. 70. № 9. РP. 1055-1096.

14. Hoffman W.F.C., Lakens D. Public Benchmark Dataset for Testing rPPG Algorithm Performance. – 4TU.Centre for Research Data. 2019 / https://doi.org/10.4121/uuid:2ac74fbd- 2276-44ad-aff1-2f68972b7b51.

15. Golyandina N., Nekrutkin V., Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. – Chapman and Hall/CRC. 2001.