УЗАГАЛЬНЕНИЙ МЕТОД ОБРОБКИ ЦИКЛІЧНИХ СИГНАЛІВ СКЛАДНОЇ ФОРМИ В БАГАТОВИМІРНОМУ ПРОСТОРІ ПАРАМЕТРІВ

Файнзільберг Леонід Соломонович, доктор технічних наук, головний науковий співробітник, доцент Міжнародного науково-навчального центру інформаційних технологій та систем НАН України та Міністерства освіти і науки України, м. Київ

pages 58-71

DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v47.i3.30

Розвивається оригінальний підхід до аналізу, інтерпретації та економного кодування циклічних сигналів складної форми. Підхід оснований на переході від спостережуваного сигналу до фазового портрета в багатовимірному просторі параметрів, які однозначно описують форму фрагментів сигналу. Показано, що запропонований підхід дозволяє на єдиних методологічних принципах ефективно розв’язувати різні задачі комп’ютерної обробки ЕКГ.

  1. Kanjilal P.P., Bhattacharya J., Saga G. Robust method for periodicity detection and characterization of irregular cyclical series in terms of embedded periodic components // Phys. Rev. — 1999. — 59. — P. 4013–4025.
  2. Валужис А.К., Рашимас А.П. Статистический алгоритм структурного анализа электрокардиосигнала // Кибернетика. — 1979. — № 3. — С. 91–95.
  3. Богатов Н.М., Гук В.Ф. Сравнительный анализ методов распознавания электрокардиограмм // Современные наукоемкие технологии. — 2006. — № 1. — C. 71–72.
  4. Zimmerman M.W., Povinelli R.J., Johnson M.T., Ropella K.M. A reconstructed phase space approach for distinguishing ischemic from non-ischemic ST changes using Holter ECG data // Computers in Cardiology. — 2003. — 30. — P. 243−246.
  5. Sauer T., Yorke J., Casdagli M. Embedology // Journal Statistical Physics. — 1991. — 65. — P. 579–616.
  6. Фрумин Л.Л., Штарк М.Б. О фазовом портрете электрокардиограммы // Автометрия. — 1993. — № 2. — С. 51–54.
  7. Salisbury J.I., Sun Y. Assessment of chaotic parameters in nonstationary electrocardiograms by use of empirical mode decomposition // Annals of Biomedical Engineering. — 2004. — 32, N 10. — P. 1348–1354.
  8. Perc M. Nonlinear time series analysis of the human electrocardiogram // European Journal of Physics. — 2005. — 26. — P. 757–768.
  9. Afify H., Wahed M.A., Kadah Y.M. ECG classification using affine invariant characterization of phase space // Proceeding of the Cairo International Biomedical Engineering Conference. — 2006. — P. 1–4.
  10. Fainzilberg L.S. Heart functional state diagnostic using pattern recognition of phase space ECG-images // Proceeding of the 6th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT ’98). — Aachen (Germany), September 7–10, 1998. — 3, N B-27. — P. 1878–1882.
  11. Evaluation of the phase-plane ECG as a technique for detecting acute coronary occlusion / G. Dori, Ya. Denekamp, Sh. Fishman, A. Rosenthal, B.S. Lewis, H. Bitterman // International Journal of Cardiology. — 2002. — 84. — P. 161–170.
  12. Ахметшин А.М., Ахметшин К.А. Информационные возможности анализа и отображения электрокардиограммы в базисах сингулярного разложения вложенных векторов // Клиническая информатика и телемедицина. — 2011. — 7, вып. 8. — С. 58–64. 
  13. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. — М. : Наука, 1986. — 288 с.
  14. Файнзильберг Л.С. Информационные технологии обработки сигналов сложной формы. Теория и практика. — Киев : Наук. думка, 2008. — 333 с.
  15. Файнзильберг Л.С. Компьютерная диагностика по фазовому портрету электрокардиограммы. — Киев : Освита Украины, 2013. — 191 с.
  16. Мурашко В.В., Струтинский А.В. Электрокардиография. — М. : Медицина, 1991. — 288 с.
  17. Fainzilberg L.S., Bekler T.Yu., Glushauskene G.A. Mathematical model for generation of artificial electrocardiogram with given amplitude-time characteristics of informative fragments // Journal of Automation and Information Sciences. — 2011. — 43, N 9. — P. 20–33.
  18. Zywienz C., Borovsky D., Goettsch G., Joseph G. Methodology of ECG Interpretation in the Hanover Program // Meth. Inf. Med. — 1990. — 29. — P. 375. 
  19. Беркутов А.М., Гуржин С.Г, Дунаев А.А, Прошин Е.М. Повышение эффективности регистрации формы электрокардиосигнала корреляционной обработкой в цифровой осциллографии // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. — 2002. — № 7. — С. 4 –13. 
  20. Fainzilberg L.S. ECG averaging based on Hausdorff metric // International Journal of Biomagnetism. — 2003. — 5, N 1. — P. 236–237.
  21. Файнзильберг Л.С. Математические методы оценки полезности диагностических признаков. — Киев : Освита Украины, 2010. — 152 с.
  22. Tezak Z., Kondratovich M.V., Mansfield E. US FDA and personalized medicine: in vitro diagnostic regulatory perspective // Journal of Personalized Medicine. — 2010. — N 7(5). — P. 517–530. 
  23. Майоров О.Ю., Фенченко Ф.Н. Повышение надежности исследований детерминированного хаоса в биоэлектрической активности (ЭЭГ, ЭКГ и вариабельности сердечного ритма) методами нелинейного анализа // Клиническая информатика и телемедицина. — 2009. — 5, вып. 6. — C. 10–17.
  24. Файнзильберг Л.С., Минина Е.Н. Оценка функционального состояния сердечно-сосудистой системы по величине разброса фазовых траекторий одноканальной ЭКГ // Кибернетика и вычислит. техника. — 2014. — Вып. 175. — С. 5–19, 88.
  25. Wong A., Wu L., Gibbons Ph.B., Faloutsos Ch. Fast estimation of fractal dimension and correlation integral on stream data // Information Processing Letters. — 2005. — 93. — P. 91–97.
  26. Bashar A.R. An efficient coding algorithm for the compression of ECG signals using Wavelet Transform // IEEE Trans. Biomed. Eng. — 2002. — 49, N 4. — P. 849–856.