Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2023 / с. 40-42

Применение синхронного накопления для электрокардиографии сверхвысокого разрешения

К.В. Зайченко, А.С. Афанасенко, Д.О. Шевяков

Аннотация

Полный и точный морфологический анализ тонкой структуры электрокардиосигналов, полученных по методу электрокардиографии сверхвысокого разрешения, требует использования синхронного накопления. Для этого необходимо применить временное масштабирование кардиоциклов. Метод масштабирования оказывает непосредственное влияние на результат применения синхронного накопления.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Кирилл Вадимович Зайченко, д-р техн. наук, профессор, зав. лабораторией,

Арсений Сергеевич Афанасенко, канд. техн. наук, доцент, ст. научный сотрудник,

Даниил Олегович Шевяков, аспирант, ассистент, мл. научный сотрудник, лаборатория радио- и оптоэлектронных приборов ранней диагностики патологий живых систем, Институт аналитического приборостроения РАН, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, г. С.-Петербург,

e-mail: sevakovdaniil@gmail.com

Список литературы

1. Зайченко К.В., Кордюкова А.А., Логачев Е.П., Лучкова М.Н. Медицинские аспекты применения радиолокационных методов обработки сигналов при реализации электрокардиографии сверхвысокого разрешения // Медицинская техника. 2021. № 1 (325). С. 21-24.

2. Зайченко К.В., Гуревич Б.С., Жмылева А.А., Князев А.А., Логачев Е.П. Методика электрокардиографических исследований при проведении экспериментов по созданию искусственной ишемии у подопытных животных // Медицинская техника. 2019. № 4. C. 17-20.

3. Файнзильберг Л.С. Адаптивное сглаживание шумов в информационных технологиях обработки физиологических сигналов // Математические машины и системы. 2002. № 3. С. 96-104.

4. Китаев В.Б., Мальцев А.А., Сергеев Е.И. Адаптивная система синхронного накопления квазипериодических сигналов // Известия вузов. Радиофизика. 1984. Т. 27. № 8. С. 1006-1017.

5. Lee G.J. ECG Techniques and Technologies // Emerg. Med. Clin. N. Am. 2006. Vol. 24. P. 725.

6. Chandrakar B., Yadav O.P., Chandra V.K. A survey of noise removal techniques for ECG signals // International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. 2013. Vol. 3. PP. 1354-1357.

7. Kotsiantis S.B., Kanellopoulos D., Pintelas P.E. Data Preprocessing for Supervised Learning // World Academy of Science, Engineering and Technology. International Journal of Computer Science. 2006. Vol. 1. № 1.

8. Keogh E.J., Pazzani M.J. Derivative Dynamic Time Warping / Proceedings of the 2001 SIAM International Conference on Data Mining (SDM). 2001.

9. Ramsay J., Silverman B.W. The Registration and Display of Functional Data. – Springer Series in Statistics. Springer-Verlag, New York, Second edition. 2005. PP. 127-145.

10. Кузнецов А.А., Киселев Н.Н., Гуменный В.Г. Методы поиска характерных точек электрокардиосигнала и статистического анализа его морфологии // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 9. С. 16-30.