Запис Детальніше

Реєстрація та оброблювання сигналу ЕКГ з використанням алгоритму адаптації

Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Реєстрація та оброблювання сигналу ЕКГ з використанням алгоритму адаптації
Регистрация и обработка сигнала ЭКГ с использованием алгоритма адаптации
ECG signal registration and processing using the adaptation algorithm
 
Creator Кулик, А. Я.
Мотигін, В. В.
Дідіч, В. М.
 
Subject комп’ютерна система
електрокардіограма
адаптація
компьютерная система
электрокардиограмма
адаптация
computer system
electrocardiogram
adaptation
 
Description Часова організація коливань мікроальтернацій ЕКГ-сигналу протягом доби, як і коливань частоти пульсу, артеріального тиску та інших фізіологічних показників формується під впливом біологічних ритмів діяльності симпатичної та парасимпатичної ланок вегетативної нервової системи, а також добової динаміки вмісту нейрогуморальних субстанцій (кортизола, ТТГ, інсуліну, опіоідів, вазоактивних пептидів тощо), які прямо чи опесередованно приймають участь у регуляції серцево-судинної системи.Електрокардіографія залишається найбільш розповсюдженим, доступним і дешевим методом об’єктивного дослідження серця. Разом з тим, чутливість і специфічність звичайного електрокардіографічного дослідження недостатньо високі, що вимагає від дослідників постійно шукати нові підходи до вирішення задач аналізу та інтерпретації ЕКГ. Сучасні комп’ютерні системи дозволяють на основі аналізу ЕКГ отримувати інформацію щодо функціонального стану людини в різних умовах. Створені носимі мініатюрні системи для неперервного запису електрокардіограми протягом доби і більше. Але, разом з цим, розвиваються нові методи і технології реєстрації і оброблювання біомедичних сигналів. В сучасних технологіях практично не приділяється увага обґрунтуванню вибору параметрів для реєстрації ЕКГ. Для цього потрібно чітко визначати частоту дискретизації і довжину реалізації реєстрованого процесу. Поставлена мета досягається тим, що реєстрація ЕКГ здійснюється в два етапи із реалізацією алгоритма адаптації. Введення адаптивної реєстрації дозволяє оптимізувати процедуру, мінімізувати динамічну похибку, зменшити кількість реєстрованих значень, скоротити використовуваний обсяг пам’яті, спростити оброблювання результатів тощо. Запропонована структура пристрою, яка дозволяє здійснювати реєстрацію ЕКГ комп’ютерною системою в адаптивному режимі. Пропонується математичний апарат для розрахунку необхідних параметрів.
Временная организация колебаний микроальтернаций ЭКГ-сигнала на протяжении суток, как и колебаний частоты пульса, артериального давления и других физиологических показателей формируется под влиянием биологических ритмов деятельности симпатического и парасимпатического звеньев вегетативной нервной системы, а также суточной динамики содержимого нейрогуморальних субстанций (кортизола, ТТГ, инсулина, опиоидов, вазоактивных пептидов и т.д.), которые прямо или опосредованно принимают участие в регуляции сердечно-сосудистой системы. Электрокардиография остаётся наиболее распространённым, доступным и дешёвым методом объективного исследования сердца. Вместе с тем, чуствительность и специфичность обычного электрокардиографического исследования недостаточно высоки, что требует от исследователей постоянно искать новые подходы к решению задач анализа и интерпретации ЭКГ. Современные компьютерные системы позволяют на основе анализа ЭКГ получать
информацию о функциональном состоянии человека в различных условиях. Созданы носимые миниатюрные системы для непрерывной записи электрокардиограммы на протяжении суток и больше. Но, вместе с тем, развиваются новые методы и технологии регистрации и обработки биомедицинских сигналов. В современных технологиях практически не уделяется внимание обоснованию выбора параметров для регистрации ЭКГ. Для этого необходимо чётко определять частоту дискретизации и длину реализации регистрируемого процесса. Поставленная цель достигается тем, что регистрация ЭКГ осуществляется в два этапа с реализацией алгоритма адаптации. Введение адаптивной регистрации позволяет оптимизировать процедуру, минимизировать динамическую
погрешность, уменьшить количество регистрируемых значений, сократить используемый объём памяти, упростить обработку результатов и т.д. Предложена структура устройства, позволяющая осуществлять регистрацию ЭКГ компьютерной системой в адаптивном режиме. Предлагается математический аппарат для расчёта необходимых параметров.
The temporal organization of oscillations of microalternations of an ECG signal throughout the day, as well as fluctuations of the pulse frequency, arterial pressure, and other physiological indicators, is formed under. the influence of biological rhythms of activity of the sympathetic and parasympathetic links of the autonomic nervous system, as well as the daily dynamics of the content of neurohumoral substances (cortical ash, TSH, insulin, opioids, vasoactive peptides, etc.) that are directly or indirectly involved in the regulation of the cardiovascular system. Electrocardiography remains the most common, affordable and cheap method of objective examination of the heart. However, the sensitivity and specificity of conventional electrocardiographic studies are not high enough, which requires researchers to constantly look for new approaches to solving problems in the analysis and interpretation of ECG. Modern computer systems make it possible, on the basis of ECG analysis, to obtain information about the functional state of a person in various conditions. Were created portable miniature systems for continuous electrocardiogram recording for a day or more. But at the same time, new methods and technologies are being developed for recording and processing biomedical signals. In modern technologies, almost no attention is paid to the justification of the choice of parameters for ECG recording. To do this, it is necessary to clearly determine the sampling rate and the length of the implementation of the registered process. This goal is achieved by the fact that ECG registration is carried out in two stages with the implementation of the adaptation algorithm. Introduction of adaptive registration allows optimizing the procedure, minimizing the dynamic error, reducing the number of registered values, reducing the used memory size, simplifying the processing of results, etc. A structure of the device is proposed that allows
ECG registration by a computer system in an adaptive mode. A mathematical apparatus is proposed for calculating the required parameters.
 
Date 2019-05-16T06:43:37Z
2019-05-16T06:43:37Z
2018
 
Type Article
 
Identifier Кулик А. Я. Реєстрація та оброблювання сигналу ЕКГ з використанням алгоритму адаптації [Текст] / А. Я. Кулик, В. В. Мотигін, В. М. Дідіч // Інформаційні технології та компютерна інженерія. – 2018. – № 3 (43). – С.4-9.
1999-9941
2078-6387
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24802
621.3
 
Language uk_UA
 
Relation Інформаційні технології та комп`ютерна інженерія. № 3 : 4-9.
https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/715
Иванов Г. Г. Минутная, циркадная и сезонные колебания микроальтернаций ЭКГ-сигнала по данным дисперсионного картирования / Г. Г. Иванов, Р. М. Баевский, Г. Гази и др. // Клиническая информати-ка и телемедицина. – 2013. – Т. 9. Вып. 10 – С. 25 – 32.
Заславская Р. М. Хронодиагностика и хронотерапия заболеваний сердечно-сосудистой системы / Р. М. Заславская. – М.: Медицина. – 1991. – 319 с.
Баевский Р. М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокар-диографических систем / Р. М. Баевский, Г. Г. Иванов, Л.В. Чирейкин [и др.] // Вестник аритмологии. – 2002. – № 24. – С. 65.
Никулина Г. А. К вопросу о «медленных» ритмах сердца / Г. А. Никулина. – В кн.: Математические методы анализа сердечного ритма. – М.: Наука. – 1968. – С. 56.
Файзильберг Л. С. Компьютерная диагностика по фазовому портрету электрокардиограммы / Л. С. Файзильберг. – К.: Освита Украины, 2013. – 191 с.
Lokatua D. Molecular and genetic aspects of chronobiology // Heidelberg: Springer-Verlang. – 1992. – 216 p.
Кулик А. Я. Реєстрація і оброблювання сигналу ЕЕГ з використанням поліномів Чебишева / А. Я. Ку-лик, Т. Г. Ревіна, М. В. Боднар // Вісник Черкаського державного технологічного університету. – 2018. – № 2. – С. 133 – 138.
Кулик А. Я. Оброблювання сигналу ЕКГ з використанням поліномів Лежандра / А. Я. Кулик // Інфор-маційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2018, № 1. – С. 4 – 10.
Кулик А.Я. Експеримент в медицині. Комп’ютерні системи та інформаційні технології / А. Я. Кулик, Т. Г. Вуж, Б. Ф. Коваль. – Вінниця: ВНМУ, 2018. – 145 с.
Абакумов В.Г. Реєстрація, обробка та контроль біомедичних сигналів / В.Г. Абакумов, З.Ю. Готра, С.М. Злепко та ін. – Вінниця: ВНТУ, 2011. – 352 с.
 
Format application/pdf
 
Publisher ВНТУ