ЭНТРОПИЙНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ОБНАРУЖИТЕЛИ ЗУБЦОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА 

Полосин Виталий Германович, кандидат технических наук, доцент, кафедра физики, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), polosin-vitalij@yandex.ru

53.082.9: 612.172.4

DOI

10.21685/2307-5538-2017-4-9

Актуальность и цели. Внедрение мобильных информационных технологий сформировало предпосылки для совершенствования алгоритмов медицинского диагностического оборудования. Предметом исследования является метод обнаружения диагностически значимых интервалов электрокардиосигнала (ЭКС). Цель работы состоит в исследовании возможностей обнаружения зубцов ЭКС, основанных на информационно-вероятностных технологиях анализа ЭКС.
Материалы и методы. В работе рассмотрен качественно новый информационно-вероятностный подход обработки и анализа ЭКС, согласно которому обнаружение зубцов ЭКС основано на изменении активности кардиомиоцитов в зависимости от фазы развития потенциала действия и зависимости как производных изменения ЭКС, так и информационной энтропии значений ЭКС от термодинамической активности тканей сердца.
Результаты. Обнаружители QRS комплекса, построенные на вероятностной и информационной неопределенности значений ЭКС, обладают дополнительной возможностью оценки положения максимума R зубца и определения важного диагностического показателя – RR-интервалов ЭКС, необходимого для определения частоты сердечных сокращений и исследования вариабельности сердечного ритма. Реализация оператора суммы второй и третьей производных при построении обнаружителей QRS комплекса и зубцов ЭКС базируется на контроле временной зависимости суммы центральных моментов третьего и четвертого порядка, рассчитываемых для выборки значений ЭКС в скользящем окне. Нелинейная зависимость моментов высокого порядка от разниц между значениями в скользящем окне обеспечивает достоверное обнаружение QRS комплекса и зубцов ЭКС.

Ключевые слова

информационно-вероятностный подход, энтропия, неопределенность значений, моменты третьего и четвертого порядка, зубцы электрокардио-сигнала

 Скачать статью в формате PDF

1. Национальные Российские рекомендации по применению методики холтерровского мониторирования в клинической практике // Российский кардиологический журнал. –
2014. – № 2 (106). – С. 6–71.
2. Пат. 2540528 Российская Федерация. Устройство для регистрации электрокардиосигнала в условиях свободной двигательной активности / Бодин О. Н., Кривоногов Л. Ю., Петровский М. А., Рахматуллов Ф. К., Иванчуков А. Г., Бальзанникова Е. А., Папшев Д. В. ; Бюл. № 4.
3. A new telemonitoring system intended for chronic heart failure patients using mobile telephone technology – feasibility study/ S. Winkler, M. Schieber, S. Lucke et al. // Int J Cardiol. – 2011. – Nov. 17, № 153 (1). – P. 55–63.
4. Telemonitoring with implantable electronic devices in young patients with congenital heart diseases / P. A. Zartner, N. Toussaint-Goetz, J. Photiadis et al. // Europace. – 2012. – Feb. 2.
5. Бодин, О. Н. Методы и средства обработки кардиографической информации : монография / О. Н. Бодин. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2008. – 350 с.
6. Бодин, О. Н. Концепция диагностики состояния сердца в условиях свободной активности / О. Н. Бодин, А. Г. Иванчуков, В. Г. Полосин, М. А. Петровский // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6. – URL: www.science-education.ru/120- 16008 (дата обращения: 12.09.2015).
7. Рангайян, Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практическийподход / Р. М. Рангайян. – М. : Физматлит, 2007. – 440 с.
8. Clifford, G. D. Signal processing methods for heart rate vriability analysis / G. D. Clifford. –PhD Thesis michaelmas Term., 2002. – 244 p.
9. Digital Signal Processing. C-Language Examples and Laboratory experiments for the IBM PC // ECG QRS Detection / ed. Tomkins W. J. – 2000. – 450 p.
10. Пат. 2410023 Российская Федерация. Способ выделения QRS-комплекса электрокардиосигнала / Бодин О. Н., Зайцева О. А. Кривоногов Л. Ю., Логинов Д. С., Рахматуллов Ф. К. ; Бюл. № 1.
11. A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms / G. S. Friesend, T. S. Jannett, M. A. Jadallan, S. L. Yates, S. R. Quint, H. T. Nagle // IEEE Trans. Biomed Eng. – P. 85–97.
12. Дроздов, Д.В. Влияние фильтрации на диагностические свойства биосигналов / Д. В. Дроздов // Функциональная диагностика. – 2011. – № 3. – С. 75–78.
13. Burri,H. Simulation of myocardial infarction by ECG filters / H. Burri, H. Sunthorn, D. Shah // Journal of Electrocardiology. – 2006. – Vol. 39, iss. 3. – P. 253–258. 
14. Полосин, В. Г. Статистические методы построения фазовой траектории электрокардио-сигнала / В. Г. Полосин, О. Н. Бодин, С. А. Балахонова, Р. В. Рябчиков // Фундаментальные исследования. – 2014. – Т. 12, № 9. – С. 2660–2665.
15. Рябыкина, Г. В. Холтеровское и бифункциональное мониторирование ЭКГ и артериального давления / Г. В. Рябыкина, А. В. Соболев. – М. : Медпрактика – М, 2016. –352 с.
16. Рахматуллов, Ф. К. Чреспищеводная электрокардиостимуляция сердца и клиническая электрофизиология антиаритмических средств: монография / Ф. К. Рахматуллов. –Пенза : Изд-во ПГУ, 2006. – 112 с.
17. Полосин, В. Г. Способ статистического анализа электрокардиографической информации / В. Г. Полосин // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2014. – № 10. – С. 120–126.