Компьютерные методы автоматического анализа ЭКГ в системах кардиологического наблюдения

• Автор: Калиниченко, Александр Николаевич
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 253 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

Глава 1. Автоматический анализ ЭКГ в кардиологических системах

реального времени

1.1. Приборы и системы кардиологического наблюдения

1.2. Автоматический анализ ЭКГ в системах кардиологического наблюдения

1.2.1. Задачи автоматического анализа ЭКГ в системах кардиологического наблюдения

1.2.2. Характеристики и особенности электрокардиосигнала

1.2.3. Виды и свойства помех

1.3. Алгоритмы и методы оперативного анализа ЭКГ

1.3.1. Основные этапы обработки и анализа ЭКГ
1.3.2. Выбор разрядности и частоты аналого-цифрового преобразования
1.3.3. Предварительная обработка ЭКГ и оценка уровня помех
1.3.4. Обнаружение (ДІБ-комплекса и измерение КИ-интервала
1.3.5. Анализ морфологии СЖВ-комплекса
1.3.6. Распознавание нарушений сердечного ритма
1.3.7. Анализ ишемических изменений БТ-сегмента
1.3.8. Анализ вариабельности сердечного ритма
1.4. Методы оценки качества алгоритмов анализа ЭКГ
и стандартные базы данных
1.5. Информационная модель алгоритмического обеспечения
анализа ЭКГ в системе кардиологического наблюдения
1.6. Постановка задач исследования

Глава 2. Методы предварительной цифровой фильтрации
электрокардиосигнала
2.2. Методика экспериментального исследования процедур предварительной фильтрации ЭКС
2.2.1. Этапы предварительной фильтрации ЭКС
2.2.2. Экспериментальный набор записей ЭКС
2.2.3. Метод моделирования помехи
2.2.4. Критерии оценки качества процедур цифровой
фильтрации ЭКС
2.3. Разработка и экспериментальное исследование процедур
предварительной цифровой фильтрации ЭКС
2.3.1. Фильтрация нижних частот
2.3.2. Фильтрация верхних частот
2.3.3. Адаптивная цифровая фильтрация сетевой наводки
Выводы
Глава 3. Алгоритм обнаружения желудочкового комплекса ЭКГ
3.1. Исследование методов выделения желудочкового
комплекса, основанных на цифровой фильтрации
3.2. Алгоритм обнаружения желудочкового комплекса
по ЭКГ в одном отведении
3.2.1. Разработка алгоритма обнаружения желудочкового комплекса
3.2.2. Выбор параметров алгоритма обнаружения желудочкового комплекса
3.2.3. Алгоритм определения опорной точки желудочкового комплекса
3.3. Алгоритм обнаружения желудочкового комплекса
по ЭКГ в двух и более отведениях
3.4. Оценка качества работы алгоритмов обнаружения
желудочкового комплекса ЭКГ
Выводы
Глава 4. Исследование методов анализа морфологии
С)118-комплекса ЭКГ
4.1. Задачи и этапы анализа морфологии СЖВ-комплекса ЭКГ
4.2. Выбор и исследование информативных морфологических
признаков
4.2.1. Методика исследования
4.2.2. Параметры формы, вычисляемые во временной
области
4.2.3. Использование взаимной корреляционной функции
4.2.4. Анализ спектральных параметров
4.3. Разработка решающих правил для кластеризации форм
(ЗЯБ-комплексов
4.3.1. Попарное использование методов сравнения форм СЖЗ-комплексов
4.3.2. Одновременное использование трёх методов
сравнения форм (КВ-комплексов
Выводы
Глава 5. Разработка и исследование методов анализа вариабельности
сердечного ритма
5.1. Методика частотного анализа ВСР
5.2. Моделирование сигнала сердечного ритма
5.3. Исследование точности и статистической устойчивости
методов расчёта спектральных параметров ВСР
5.4. Исследование методов оценки стационарности сигнала
сердечного ритма
5.5. Исследование методов совместного анализа сигналов
сердечного ритма и мгновенного кровяного давления
Выводы
Глава 6. Разработка систем автоматического анализа ЭКГ для
кардиологического наблюдения
6.1. Реализация алгоритмов анализа ЭКГ в компьютерных
системах кардиологического наблюдения

Характеристики этого шума: амплитуда начального скачка и постоянная времени затухания.
Типичные параметры:
• длительность — 1 с;
• амплитуда - максимум динамического диапазона регистратора;
• постоянная времени — около 1 с.
Артефакты, связанные с движением (см. рис. 1.5, в) — кратковременное (но не ступенчатое) изменение базовой линии, вызванное изменением сопротивления электрод-кожа, связанным с движением электрода. По мере изменения импеданса, усилитель ЭКГ реагирует на изменяющееся сопротивление источника сигнала, что приводит к формированию эквивалентного делителя напряжения, изменяющего уровень базовой линии сигнала. Считается, что обычной причиной артефактов, связанных с движением, являются вибрации или движения пациента. По своей форме изменение базовой линии, вызванное движением, можно рассматривать как двухфазный сигнал, напоминающий один цикл синусоиды.
Типичные параметры:
• длительность - 100-500 мс;
• амплитуда - до 500% от полной амплитуды ЭКГ.
Артефакты от мышечных сокращений (миографические шумы, см. рис. 1.5, г) - вызывают генерацию артефактов, имеющих потенциал порядка одного милливольта. Электромиограмма базовой линии обычно находится в микровольтовом диапазоне и поэтому может считаться незначимой. Сигнал, связанный с мышечными сокращениями, можно рассматривать как кратковременные вспышки ограниченного по полосе нормально распределённого шума с нулевым средним. Дисперсия этого распределения может быть оценена по дисперсии и продолжительности вспышек артефактов.
Типичные параметры:
• стандартное отклонение - 10% полной амплитуды ЭКГ;
• длительность — 50 мс;
• частотный спектр - от постоянного тока до 1000 Гц.
Смещение базовой линии и модуляция амплитуды ЭКГ, вызываемые дыханием, могут быть представлены как добавление к ЭКГ синусоидальной составляющей с частотой дыхания. Амплитуда и частота синусоидальной составляющей обычно