Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АРИТМИЙ СЕРДЦА

Полный текст:

Аннотация

Представлен спектральный анализ электрокардиографических (ЭКГ) сигналов, связанных с нарушениями сердечного ритма и возникновением в работе сердца некоторых аритмий. Спектрограммы проанализированы для десятисекундных и минутных временных записей. Все расчеты выполнены в среде Maple 5v4. В зависимости от степени развития патологии различные ЭКГ сравниваются с так называемыми «стандартными», полученными от здоровых пациентов. На качественном уровне отмечаются отличия в выраженности степени «упорядоченности» или «разупорядоченности» отдельных спектральных частот. То же самое отмечается и для спектра в целом. В итоге разупорядоченность в спектре может свидетельствовать о возникновении патологии в работе сердца.

Об авторах

С. М. Захаров
ПАО «ИНЭУМ им. И.С. Брука»
Россия

д. ф.- м. н., профессор, главный научный сотрудник

119334, Москва, ул. Вавилова, д. 24, тел.: 8 (916) 522-93-57


М. С. Захаров
ЗАО «Сбербанк-Технологии»
Россия

начальник управления

117105, Москва, Новоданиловская наб., д. 10, тел.: 8 (916) 681-74-41


Список литературы

1. Хэмптон Дж. Р. Основы ЭКГ. М.: Медицинская литература, 2006. 224 с.

2. Новые методы электрокардиографии / под ред. С. В. Грачева, Г. Г. Иванова, А. Л. Сыркина. М.: Техносфера, 2007. 549 с.

3. Surda J., Loves S., Pucik J., Jus M. Spectral Properties of ECG Signals. Radioelektronika, 2007. 17th International Conference. Brno, Czech Republic, 24–25 April 2007, pp. 1–5.

4. Murthy V. K., Grove Th. M., Harvey G. A. et al. Clinical usefulness of ECG frequency spectrum analysis. Proc. Ann. Symp. Comput. Appl. Med. Care. 1978, 9 November, pp. 610–612.

5. Захаров С. М., Знайко Г. Г. Спектральный анализ электрокардиосигналов // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 3. C. 110–115.

6. Иванько Е. О., Иванушкина Н. Г., Синекоп Ю. С. Многоуровневый анализ электрокардиограмм для выявления поздних потенциалов предсердий // Электроника и связь. Тематический выпуск «Электроника и нанотехнологии». Ч. 2. 2009. C. 160–164.

7. Soorma N., Singh J., Tiwari M. Feature Extraction of ECG Signal Using HHT Algorithm. Int. Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), 2014, no. 8 (8), pр. 454–460.

8. Коломейцева А. В., Мишугова Г. В., Мул А. П. и др. Применение вейвлет-преобразования и метода Прони для идентификации биогенных сигналов // Вестник ДГТУ. 2010. Т. 10. № 4 (47). C. 455–465.

9. Анциперов В. Е., Забросаев И. В., Растягаев Д. В. Детектирование нарушений сердечного ритма с использованием техники аналитических спектров // Журнал радиоэлектроники. 2015. № 12. С. 16.

10. [PhysioBank ATM – PhysioNet]. Available at: http://www.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM (accessed 30.10.2017)

11. Goldberger A. L., Amaral L. A.N., Glass L. et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet. Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation, 2000, vol. 101(23), pp. e215–e220.

12. Moody G. B. Spontaneous Termination of Atrial Fibrillation: A Challenge from PhysioNet and Computers in Cardiology 2004. Computers in Cardiology, 2004, vol. 31, pp. 101–104.


Для цитирования:


Захаров С.М., Захаров М.С. СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АРИТМИЙ СЕРДЦА. Вопросы радиоэлектроники. 2018;(2):120-127.

For citation:


Zakharov S.M., Zakharov M.S. SPECTRAL ANALYSIS OF HEART ARRHYTHMIAS. Issues of radio electronics. 2018;(2):120-127. (In Russ.)

Просмотров: 7


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)