автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Автоматизированная система для классификации ишемической болезни сердца по электрокардиосигналам

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА (ИБС).

1.1. Электрокардиографические методы диагностики ИБС.

1.2. Моделирование динамики ИБС на животных.

1.3. Мониторинг ЭКС и его место в диагностике ИБС.

1.4. Методы анализа кардиосигналов и принятия решений.

1.5. Постановка задач на исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА (ИБС).

2.1. Анализ ЭКС на основе методов фильтрации Б. Логана.

2.2. Синтез решающих правил по временным рядам многоканального бинаризатора.

2.2.1. Обоснование выбора порядка АР - модели и длины выборки.

2.2.2. Построение АР - модели данных на выходе бинаризатора.

2.3. Разработка способов классификации ИБС по данным, полученным на выходе бинаризатора.

2.3.1. Способ классификации ИБС на основе классического дискриминантного анализа.

2.3.2. Способ классификации ИБС на основе ДЧП на динамических опорных областях.;.

2.4. Выводы по главе.

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ИБС.

3.1. Подсистема сбора данных.

3.2. Разработка алгоритмов реализации бинаризатора.

3.3. Исследование сигналов на выходе бинаризатора при различных стадиях ИБС.

3.4. Процедуры обучения и распознавания патологий.

3.5. Выводы по главе.

ГЛАВА 4. ОБУЧЕНИЕ И ДИАГНОСТИКА В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ АНАЛИЗА ЭКС.

4.1. Исследование решающих правил при диагностике ИБС на основе дискриминантных функций.

4.2. Исследование решающих правил на основе ДЧП.

4.3. Исследование автоматизированной системы принятия решений при динамических границах между классами.

4.4. Выводы по главе.

По Данным Всемирной организации здравоохранения приблизительно 25% населения нашей планеты (более одного миллиарда человек) страдают ишемической болезнью сердца (ИБС). В России ежегодно более 700 тысяч человек переносят одно из самых тяжелых осложнений этой болезни - инфаркт миокарда, а нуждаются в лечении 30 млн человек, то есть примерно каждый, пятый житель нашей страны.

В то же время и медицинская наука, и особенно практическая медицина, недостаточно оснащена методологическим аппаратом и системами для профилактики, ранней диагностики и прогнозирования этой болезни. Это объясняется тем, что ИБС - это группа заболеваний и врачи, как правило, сталкиваются только с ее обострением: стенокардией или инфарктом. В хронической ее стадии больной редко обращается к врачу. В такой ситуации особо важное значение приобретают функциональные методы исследования сердечно-сосудистой системы (ССС), наиболее распространенными, доступными и информативными, из которых являются методы электрокардиографии. Однако анализ данных, полученных этими методами, является достаточно трудоемким процессом, требует высокой квалификации врача и часто приводит к неоднозначности решений, связанных с противоречием научных школ и субъективными факторами. Поэтому широко используется компьютерные системы обработки данных, полученных в результате исследования ССС. Недостатком таких систем является то, что разработчики стремятся в полной мере моделировать процесс принятия решения врачом-диагностом, что приводит к решению узкоспециализированной задачи, а отсутствие правового статуса не позволяет таким системам играть роль большую, чем роль консультанта.

С другой стороны, при дифференцированной коррекции нарушений сократимости миокарда при ИБС фармакологическими средствами отсутствуют достаточно эффективные методы объективной оценки состояния миокарда поеле такого вмешательства. При этом, так как возможности проведения эффективного эксперимента на людях весьма ограничены, важное значение имеют модели, построенные путем активного эксперимента на животных или монито-рирования состояния ССС человека при различных видах воздействий.

Исходя из того, что существующие методы, алгоритмы и технические устройства диагностики ИБС по данным электрокардиосигналам (ЭКС) не обеспечивают требуемого качества классификации при допустимых ограничениях на время принятия решения и технико-экономические затраты, а высокий процент этих заболеваний требует решения задач повышения качества диагностики и лечения, проблема повышения эффективности автоматизированных систем, позволяющих исследовать динамику ССС при ИБС в клинической и амбулаторной практике в реальном времени и осуществляющих прогноз возникновения и развития ИБС является весьма актуальной.

Диссертация выполнена в соответствии с основными направлениями научных исследований, проводимых на кафедре БИТ АС Курского государственного технического университета в рамках региональной программы ВУЗ-Черноземье на 1997-1998 гг. (тема: Индивидуальные автоматизированные системы и устройства экспресс контроля и мониторинга параметров человека) и гранта 1998 года «Теоретические основы разработки методов и средств ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний».

Целью диссертационной работы является повышение достоверности диагностики ишемической болезни сердца путем разработки автоматизированной системы анализа электрокардиосигнала, функционирующей в реальном времени.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: 1. Проанализировать количественные и качественные признаки ЭКС, характерные для нарушения кровообращения миокарда, и методы классификации, позволяющие определять степень поражения миокарда.

2. Разработать метод и алгоритмы преобразования ЭКС в случайный многоканальный процесс и структуру устройства (бинаризатора) для осуществления этого метода.

3. Разработать и исследовать решающие правила и алгоритмы, позволяющие на основе данных, полученных с выхода бинаризатора, повысить достоверность классификации ИБС по трем классам: отсутствие данной патологии, стабильное течение, обострение ИБС.

4. Провести активные эксперименты с животными, для проверки эффективности построенных моделей и найденных решающих правил.

Методы исследования В работе использовались методы цифровой обработки сигналов, теории распознавания образов и прикладной статистики.

При разработке программного обеспечения использовался принцип модульного программирования и технология средств визуального программирования Delphi.

Научная новизна Научная новизна основных положений, выносимых на защиту, заключается в следующем:

1. Предложено унитарное преобразование электрокардиосигнала, отличающееся многоканальным представлением векторного сигнала с последующим бинарным разложением на динамическом интервале (квазипериоде), позволяющее построить иерархические классификационные модели для диагностики ИБС.

2. Представление полученных временных рядов авторегрессионными моделями, позволяющими классифицировать ишемическую болезнь сердца путем дискриминантного анализа кардиосигналов и методов двумерных частотных плоскостей.

3. Разработан способ оптимизации модели, основанный на анализе периодограммы первой разности ошибки и позволяющий минимизировать длину анализируемой выборки.

4. Предложена структура автоматизированного комплекса для классификации ИБС, характеризующаяся многоуровневой иерархической системой распознавания по классам.

5. Разработан алгоритм обучения, отличающийся построением двумерной частотной плоскости обучающей выборки и повышающий достоверность классификации за счет увеличения длительности процесса наблюдения и числа иерархических уровней.

Практическая ценность

1. Предложенный метод выделения информативных параметров и классификационных признаков из электрокардиосигнала позволяет создавать автоматизированные системы диагностики и прогнозирования ИБС, предназначенные для массового обследования населения, что позволит повысить качество медицинской помощи в лечебных учреждениях путем априорного дифференцирования лиц, обращающихся за медицинской помощью.

2. Разработанное программное обеспечение, реализующее предложенный метод, позволяет построить эффективную автоматизированную систему диагностики, позволяющую повысить достоверность и ускорить процесс принятия решений.

Реализация работы Полученные результаты были использованы при разработке новых медикаментозных методов лечения ИБС в Курском государственном медицинском университете и внедрены в учебный процесс на кафедре БИТАС Курского государственного технического университета.

Апробация работы Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Юбилейной научной конференции (Курск, 1995 г.), научно-практической конференции «Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов» (Курск, 1995 г.), V научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии-97» (Курск, 1997 г.), VI Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии 98» (Курск, 1998 г), на Второй международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии 99» (Курск, 1999 г), IV Международной конференции "Распознавание-99" (Курск, 1999г.).

Публикации По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит список литературы из 174 наименований, приложения, изложена на 159 страницах машинописного текста, в котором приведено 9 таблиц и 40 рисунков.

4.4. Выводы по главе

В результате проведенных исследований было показано, что применение решающих правил на основе дискриминантных функций к данным с выходов бинаризатора позволяет классифицировать ИБС по трем классам путем использования обучающей выборки и иерархической многоступенчатой системы принятия решений.

Использование ДЧП позволило повысить достоверность классификации за счет увеличения длительности процесса наблюдения и числа иерархических уровней.

Моделирование объектов с динамическими границами классов на животных показало, что для построения кластеров необходимо в процессе обучения определить оператор преобразования пространства, позволяющий получить распределение объектов в виде ленточной структуры, что дает возможность упорядочить объекты в соответствии с моделью поражения митрального клапана и построить динамические границы между классами в виде гиперсфер, а определение дискриминантной функции и позволяет априорно определить границы кластеров, удовлетворяющие критерию минимальной дисперсии ошибки классификации по обучающей выборке.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических проблем, связанных с разработкой автоматизированной системы диагностики ИБС на основе данных, получаемых при оперативном мониторинге ЭКС.

1. Проанализированы количественные и качественные признаки ЭКС, характерные для нарушения кровоснабжения миокарда, и методы классификации, позволяющие связать эти признаки со степенью поражения миокарда, на основании чего предложен анализ модели клиппи-рованного ЭКС.

2. Разработан метод преобразования клиппированного ЭКС в многоканальный случайный процесс, позволяющий реализовать унитарное преобразование на динамическом интервале равном одному квазипериоду.

3. Предложена структура устройства - бинаризатора, позволяющая реализовать разработанный метод.

4. Разработаны решающие правила, позволяющие на основе данных, получаемых с выхода бинаризатора, вести классификацию ИБС по трем классам, что позволило поднять на новый качественный уровень процесс прогнозирования ИБС и оценки эффективности фармакологической коррекции ишемических повреждений сердца.

5. Разработаны и исследованы алгоритмы представления ЭКС в виде комплексного многоканального процесса, что позволило вести его классификацию на основе иерархических систем распознавания на основе модификации метода Фикса-Ходжеста.

6. Предложены алгоритмы преобразования распределения объектов в гиперплоскости к ленточной структуре, что позволило построить границы между классами в виде сфер и использовать обучающую выборку для ранжирования кластеров.

145

7. Проведены активные эксперименты с животными, позволяющие сделать заключение об эффективности предложенных метода и алгоритмов для классификации и прогнозирования ИБС для объектов с динамическими границами между классами.

8. Разработано высокопроизводительное программное обеспечение, позволяющее реализовать разработанный . метод и алгоритмы и используемое при разработке новых медикаментозных методов лечения ИБС в Курском государственном медицинском университете.

1. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ. -М.: Финансы и статистика. 1990.

2. Аритмии сердца. В 3-х томах. Том.2. Пер. с англ. / Под ред. В.Дж.Мондела. -М.: Медицина, 1996, -480 с.

3. Аритмии сердца. В 3-х томах. Том 3: Пер. с англ. / Под ред. В.Дж.Мандлена. М.: Медицина, 1996, - 464 с.

4. Артеменко М.В., Устинов А.Г. Автоматизированная система многофункционального моделирования протокола мониторинга // Жизнь и компьютер-91 :Тез. Всесоюзн.семинара. 10.91 .Харьков. 1991.

5. Баевский P.M., Волков Ю.Н., Нидеккер И.Г. Статистический корреляционный анализ сердечного ритма. М.: Наука, 1968.

6. Баевский P.M., Кирилов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984.

7. И.Барышникова А.Г., Нечаев Д.Д., Клетинский В.В. и др.-В кн.: Диагностика и лечение острого инфаркта миокарда и его осложнений. М.,1982, С.57-62.

8. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. / Пер. с англ. -М.: Мир, 1971.-408 с.

9. Берлинер Э.М., Глазырин Б.Э., Глазырина И.Б. Офис от MICROSOFT. ABF, 1997.-752 с.

10. Брейсуэл Р. Преобразование Хартли: Пер. с англ. М.: Мир, 1990, - 175 с.

11. Бурцев В.И. Диагностическое значение мониторной записи ЭКГ у больных ИБС в условиях повседневной жизни., Клиническая медицина, 1983, т61, N2, С.77-81.

12. Вальденберг A.B. Опыт применения компьютерной обработки кардиосигна-ла при прикроватном мониторировании ЭКГ больных в отделении кардиологической реанимации., Терапевт, арх., 1994, тбб, N9, С.34-36.

13. Васюков В.Н. Спектр двумерной периодической последовательности, наблюдаемой в области ограниченной протяженности. // Методы обработки сигналов и полей. Межвуз. сбор. науч. тр. Ульяновск, УлПИ, 1995. С. 65-70.

14. Воеводин В.В .Вычислительные основы линейной алгебры.-М.,"Наука",1977, -316с.

15. Гасилин B.C., Сидоренко Б.А., ЛикшиевА.А. и др. Бюл. Всесоюз. кардиол. центра, 1983, Nl,C.90-96.

16. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа. 1989.

17. Гутников B.C. Фильтрация измерительных сигналов.-Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 192 с.

18. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. с англ.- М.: Мир, 1988.-488с.

19. Демидович Б.П. Лекции по математической- теории устойчивости. М.: Наука, 1967.-472 с.

20. Дуда Р., Харт Р. Распознавание образов и анализ сцен.-М.:Мир.1976

21. Докучаева Е.А., Степанова Г.Н., Дворникова C.B. и др. В кн.: Диспансеризация, профилактика и некоторые виды лечения ишемической болезни сердца., М.,1983, С. 19-23.

22. Дудин С.А., Борокоев В.В. О высокочастотной компоненте ритмограммы сердца. / Биофизика, т.41, выпуск 6, 1966.

23. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб: Питер, 1997. - 240 с.

24. Егорова Л.И., Мартынов Э.В.ДТросветова В.А. и др. В кн.: Современные инструментальные методы исследования в кардиологии. М., 1981, С. 17-23.

25. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. :Финансы и статистика, 1982.-192 с.

26. Живодеров В.М., Захаров В.Н., Ананьина М.В. и др. Кардиология, 1983, N11, С. 36-40.

27. Зимин Ю.В., Голяков В.Н., Соловьев В.В. и др. В кн.: Актуальные вопросы диагностики и терапии в условиях клинического кардиологического санатория. М., 1984, С.30-35.

28. Иберла К. Факторный анализ./Пер. с нем. В.М.Ивановой; Предисл. A.M.Дуброва.- М. .-Статистика, 1980.-398 с.

29. Иванова Л.А., Мазур H.A., Смирнова Т.М. и др. Кардиология, 1980, N5, С.64-69.

30. Интегральные микросхемы: Микросхемы для аналого-цифрового преобразования и средств мультимедиа. Выпуск 1- М.: ДОДЭКА, 1996 г., 64 с.

31. Информатика: Учебник / Под ред. поф. Н.В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997. - 768 с.

32. Исаксон А., Веннберг А., Зеттенберг А.Х. Машинный анализ ЭЭГ сигналов с использованием параметрических моделей // ТИИЭР.1986.Т.69.№4.С.55-68.

33. Кардиомониторы. Аппартура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. Пособие для вузов / A.JI. Барановский, А.Н. Калиниченко, JI.A. Манило и др.; Под ред. A.JI. Барановского и А.П. Немирко. М.: Радио и связь, 1993. - 248 с.

34. Кореневский H.A. Оценка параметров на основе ранжирующей процедуры по точкам переключения и оценки степени синхронности. // Методы и микроэлектронные средства цифр, преобраз. и обраб. сигналов: Материалы Все-союзн.конфер.12.89.-Рига.1989.

35. Кореневский H.A. Параметрический анализ степени синхронности случайных процессов. // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 1987. Т.30.№8.

36. Кореневский H.A., Попечителев , Филист С.А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для целей диагностических лечебных воздействий: Монография. / ГУИПП. Курск. 1999, 490 с.

37. Кукес В.Г., Сметнев A.C., Пономареенко E.JI. и др. // Кардиология, 1983, N11, С, 45-47.

38. Кэнал JI. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога // Распознавание образов при помощи ЦВМ.-М. Мир. 1974.

39. Ликишев A.A., Подрид Ф.Д., Мазур H.A. и др. Тер. арх., 1979, N8, С.63-69.

40. Луканов Воислав В., Сталатолиев Илион Б., Вълчев Димитр 3. Система для продолжительного исследвания электрокардиографских сигналов // Елек-тротехн. и електрон.-1990.-25, N10. С. 21-24, 46-48. - Болг.; рез. рус., нем., англ.

41. Мазур H.A. // Кардиология, 1985, N4, С.5-11.

42. Мазур H.A., ЛякишевА.А., Подрид Ф.Д. и др. // Кардиология, 1979, N10, С.17-21.

43. Мазур H.A., Матвеева JI.C., Смирнова Т.М., Мазаев В.П.// Кардиология, 1977, N4, С.11-15.

44. Мазур H.A., Островская Т.Л., Кокурина E.B. и др. // В кн.: Внезапная смерть/Под ред. А.М.Вихтера, Б.Дауна, М., 1982, С. 15-21.

45. Мазур H.A., Рябоконь О.С. // Кардиология, 1979, N12, С.79-82.

46. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983, - т.2. 256с.

47. Маргос П., Шафер Р.У. Морфологические системы для многомерной обработки сигналов // ТИИЭР, том 78, №4, 1990. С. 109-132.

48. Марпл.-мл. C.JI. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990.- 584 с.

49. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представление и обработки зрительных образов: Пер. с англ.-М.:Радио и связь, 1987.- 400 с.

50. Методические указания к лабораторной работе "Интерполяция и аппроксимация кривых" / Курск, политехн.ин-т: Сост. С.А.Филист, Курск, 1993 -13с.

51. Микрокомпьютеры в физиологии: Пер. с англ. / Под ред. П. Дрейзера. М.: Мир, 1990, - 383с.

52. Минкин Р.Б. Болезни сердечно-сосудистой системы. СПБ.: Акция, 1994, -278 с.

53. Непрекъснат спектрален анализ не биологични сигнали с амплитудна компрессия в определени честотни прозорци / Стамболиев Илион Богданов, Минчев Мартин Павлов // Биоавтоматика. 1991.-9. - С. 70-77.

54. Нечеткие модели для экспертных систем САПР /Н.Г. Боженюк, Н.Г. Малышев и др. М.: Энегроатомиздат, 1991. - 136 с.

55. Орлов А.И. // В кн.: Современные инструментальные методы исследования в кардиологии. М., 1983, С. 18-30.

56. Основы проектирования автоматизированных систем анализа медико-биологических сигналов / В.В.Губанов, JI.B. Ракитская, С.А. Филист, ГУ-ИПП «Курск».Курск. 1997 134с.

57. Павлов Б.В. Акустическая диагностика механизмов. М., «Машиностроение», 1971,-224с.

58. Практикум по нормальной физиологии: Учеб. пособие / Авт. кол. Под ред. H.A. Агаджаняна. М.: Изд-во РУДН., 1996. - 339 с.

59. Пресс Б. Модернизация ПК. Библия пользователя.:Пер.с англ.-К.: Диалектика, 1997.-672 с.

60. Прэтт У. Цифровая обработка изображений.- М.: Мир, 1982.- в 2-х кн.: кн.1 312 е.,кн.2- 480 с.

61. Распознавание образов: состояние и перспективы: Пер. с англ. / К. Верхоген, Р. Дейн, Ф. Грун и др. М.: Радио и связь, 1985. - 104с.

62. Растригин JI.A., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания М.:Энергоиздат, 1981. 80 с.

63. Рябоконь О.С. Бюл. Всесоюз. кардиол. центра, 1980, N2, С.44-48.

64. Смирнов А.Я., Меньшиков Г.Г. Сканирующие приборы.-Л.:Машиностроение, Ленингр. отд-ния, 1986.- 145 с.

65. Сопряжение датчиков и устройств ввода данных с компьютерами IBM PC: Пер. с англ. / Под ред. У. Томкинса, Дж. Уэбстера. М.: Мир, 1992. - 592 с.

66. Справочник к Ханноверской программе автоматического анализа ЭКГ HES MWZ EKQ.

67. Справочник по прикладной статистике. В 2-х Т.2.: Пер. с англ. / Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, С.А. Айвезена, Ю.Н.Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1990. - 526 с.

68. Справочник практического врача. / Ю.Е. Вельтищев, Ф.И. Комаров, С.М. Новашин и др. Под ред А.И.Воробьева. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Медицина, 1991. в 2-х томах, т.1. - 432 с.

69. Сумароков А.Б. Кардиология, 1983, N11, С.56-59.

70. Титов А.П., Караба В.Д. Ишемическая Болезнь Сердца.-Королев Московской области: ПК «Интеграл», 1998,-320 с.

71. Труш В.Д., Кориневский A.B. ЭВМ в нейрофизиологический исследованиях.-М.:Наука. 1976.

72. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. / Под ред. В.Э. Фигурнова М.: ИНФА - М, 1998. - 528 с.

73. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ.-М. :Финансы и статистика. 1989.-323 с.

74. Физиология человека / Под ред. Р. Шмидта и Г. Тиса. В 3-х томах, т.2. М.: Мир, 1996. 646с.

75. Филист С.А. Автоматизированная система анализа сигнала пульса для целей диагностики.//В кн. Циклические процессы в природе и обществе. Ставрополь, 1993. С.244-246.

76. Филист С.А. "Методические указания к курсу лабораторных работ «Исследование линейных дискретных преобразований»" Курск. КПИ.1993. 13 с.

77. Филист С.А., Багликов С.Ю. Автоматизированная система для спектрального анализа и визуализации квазипериодиеских процессов. Циклы природы и общества. // Материалы IV Международной конференции. Ставрополь, 1996.С.292-293.

78. Филист С.А., Багликов С.Ю., Юдина Е.А. Метод спектрального анализа биомедицинских сигналов // "Сборник материалов 2-й Международной конференции «РАСПОЗНАВАНИЕ-95» КУРСК,!995.С.93.

79. Фрумкин А.Н. Избранные труды: Электродные процессы. М.: Наука, 1987. - 336 С. 92-98.

80. Харкевич A.A. Теория информации. Опознание образов. Избранные труды в трех томах. t.III. М.: Наука, 1973.

81. Хартли О.Г. Многомерный дискриминационный анализ // Факторный, дис-криминантный и кластерный анализ. Под. ред. И.С. Енюкова, Пер. с англ. М.: Финансы и статистика. 1989. С. 98-122.

82. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер. с англ. Ред. пер. O.A. Потапов. М.: Наука, 1987. -211с.

83. Хоктор Р.Т., Кассам С.А. Унифицирующая роль квазирешоток при апертур-ном синтезе когерентных и некогерентных изображений / ТИИЭР, том 77, №4, 1990. С. 155-170.

84. Циммерман Ф. Клиническая электрокардиография. М.: «Издательство БИНОМ», !997,-448 с.

85. Цифровые анализаторы спектра / В.Н.Плотников, А.В.Белинский, В.А.Суханов, Ю.Н.Жигулевцев.-М.: Радио и связь, 1990,-184 с.

86. Чэн Ш.-К. Принципы проектирования систем визуальной информации. Пер. с англ.- М.: Мир, 1994.-480 с.

87. Щербаков М., Сташенко В., Губанов Д. Цифровая фильтрация: алгоритмы и реализация на ПЛИС // Инжененрия микроэлектроника, март, 99 (#1), С. 1217.

88. Экспертные системы: Пер. с англ. / Под ред. Р.Форсайта. -М.: Радио и связь. 1986.

89. Элти Дж. Кумбс Экспертные системы: Концепции и примеры. Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика. 1987.

90. Bjerregaard Р. Europ. Heart J., 1982, vol.3, p. 493-503.

91. Biagini A., Mazzei M.G., Carpediani C. et al. Amer. Heart J., 1982, vol.103, p. 13-20.

92. Blefer S.B., Blefer D.Y., Hansman D.R. et al. Prog, cardiovasc. Dis., 1974, vol.16, p. 569-599.

93. Braccetti D., Naccarella F., Palmieri M., Nanni G. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М., 1982, т.2, С.47.

94. Brodsky М., Wu D., Denes P. et al. Amer. J.Cardiol., 1977, vol.39, p.390-395.

95. Califf R.M., Mc. Kinnis R.A., Burke J. et al. Ibid., 1982, vol.50, p.23-31.

96. Calvert A., Lown В., Gorlin R. Ibid., 1977, vol.39, p.627-624.

97. Chung E.K. Ambulatory Electrocardiography. New York, 1979.

98. Clarce J.M., Hamer J., Shelton J.R. et al. Lancet, 1976, vol.2, p.508-512.

99. Clementy J., Levy A., Bricand H. Bordeaux, 1979, vol.12, p.95-102.

100. Cohn P. Mod Cone, cardiovasc. Dis., 1981, vol.50, p. 55-60.

101. Compression of the ambulatory ECG by average beat and residual differencing / Hamilton Patrick S., Tompkins Willis J.//IEEE Trans. Biomed. Eng.-1991.-38, N 3.-C. 253-259.-Англ.

102. Doyil T.EEG brain function monitoring using a microcomputer, in Proc. MIMI 76-Int Sump in Mini and Microcomputers (Toronto). 1976. P.213-216.

103. Fitzgerald J.W., De Busk R.F. Amer. J. Cardiol, 1975, vol.35, p.136.

104. Fox K.M, Danfield J.E, Ribero P. et al. Brit. Heart J., 1982, vol.48, p.555-559.

105. Fox K.M, Danfield J.E, Selwin A.P. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М, 1982, т.1, N0279.

106. Fozzard Н, Kinias Р. Med. Clin. N. Amer, 1976, vol.60, C.291-298.

107. Garner-Crussard J.P, Andre-Fouet X. et al. Lyon med, 1983, vol.250, p.501-507.

108. Gilson J.S, Holter N.J, Glasscock W.R. Amer. J. Cardiol, 1964, vol.14, p.204-217.

109. Gilson J.S, Holter N.J, and Glassock W.R, Climical observation using elec-trocardiocoder and Avsep continuous electrocardiographic system. Am. J.Cardiol, 14:204, 1964.

110. Golding B, Wolf E, Tzivoni D, Stern S. Amer. Heart J, 1973, vol.86, p.501-507.

111. Grodman R.S, Capone R.J, Most A.S. Ibid, 1979, vol.98, p.459-464.

112. Guazzi M, Olivari M.T, Polese A. et al. Amer. J. Cardiol, 1976, vol.37, p.923-927.

113. Harrison D.C., Fitzgerald J.W., Winkle R.A. Ibid., 1978, vol.41, p.996-1004.

114. Herolf M. "A recursive derector". Dep. Of Telecomn., Stockholm, Sweden. Tech. Rep.99.1975.

115. Hill A.G. "The automatic estimation of epileptic spike activi". Biomed. Corn-put. Vol.4.1973.

116. Hindman M.C., Last J.H., Rosen K.M. Ann intern. Med., 1973, vol.79, p.654-663.

117. Hinkle L.E.Jr., Carver S.T., Stevens M. Amer. J. Cardiol., 1969, vol.24, p.629-650.

118. Holter N.J.-Scince, 1961, vol.134, p.1214-1220.

119. Isaeff D.M., Gaston J.H., Harrison D.C. J.A.M.A., 1972, vol.222, p.449-453.

120. Iyengear R., Gastellanos A., Spence M. Progr. cardiovasc. Dis., 1971, vol.13, p.392-404.

121. Kennedy H.L., Caralis D.G. Ann intern. Med,, 1977, vol.87, p.729-739.

122. Kennedy H.L., Chandra V., Sagther K.L., Caralis D.G. Amer. J. Cardiol., 1978, vol.42, p.925-930.

123. Lachman A.B., Selmer H.J., Gustafson R.H. Circulation, 1965, vol.31, p.557-563.

124. Lown В. Кардиология, 1980,N7, c.35-44.

125. Lown В., Wolf M. Circulation, 1971, vol.44, p.130-142.

126. Maranchao M.F., Friedrich M.N., Glitz T. et al. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М., 1982, т.2, С.205.

127. Maseri А. Bit. Heart J., 1980, vol.43, p.648-6.60.

128. Massineo F.C., Al-Hani A.J., Katz A.M. Cardiology, 1981, vol.68, p.91-102.

129. Minardi G., Boccardi L., Pennestri F. et al. G. ital. Cardiol., 1981, vol.11, p.1063-1071.

130. Morganoth J., Mickelson E.L., Horwitz L.N. et al. Circulation, 1978, vol.58, p.408-414.

131. Moss A.J., De Comila J., Metiowsky W. Ibid., 1975, vol.51-52, p.204-210.

132. Murao S., Shimomura K., Yoshimoto N. et al. Jap. Heart J., 1980, vol.21, p.607-619.

133. Nademanee K., Singh B.N., Hendricson J. et al. Ann. intern. Med., 1983, vol.98, p.577-584.

134. Pantano J.A., Oriel RJ. Amer. Heart J., 1982, vol.104, p.762-768.

135. RECLAMA SERVISE inc., Leningrad, USSA.

136. Rizzon P., Scrutino D., De Torna L. et al. G. ital. Cardiol., 1982, vol.12, p.247-254.

137. Rocchi M., Santuri M., Masini V. В кн.: Всемирный конгресс кардиологов. 9-й. Тезисы докладов. М., 1982, т.2, С.291.

138. Ruberman W., Weinblat Е., Frank C.W. et al.- J. chron Dis., 1976, vol.29,. p.497-501.

139. Ruberman W., Weinblat E., Goldberg J.D. et al.- New Engl. J. Med., 1977, vol.297,p.750-757.

140. RyanM., Lown В., Horn H. Ibid., 1975, vol.792, p.224-229.

141. Saoty T. Measuring the fuzziness of sets // Cybernetics. 1974. Vol.4.№4.

142. Seller P., Proust F., Delebarre P. et al.- Arch. Mal. Coeur., 1978, vol.71, p.638-644.

143. Severi S., Marzullo P., L'abbate A. et al. In: European Congress of Cardiology. 8-th. Abstracts. Paris, 1980, p.36.

144. Shang S.J., Pepine C.J. Amer. J. Cardiol., 1977, vol.39, p.396-402.

145. Shapiro D.M. and Glasser M. Measurement and comparison of EEG drug, in Psyshotropic Drugs and the Human EEG: Itil I.Ed.New York:S.Karger.l974.

146. Stern G., Jungmann H. Herz- Kreislauf., 1979, Bd 11, s.346-351.

147. Stern S., Tzivoni D. Amer. J. Cardiol., 1973, vol.32, p.17-20.

148. Stern S., Tzivoni D. Brit. Heart J., 1974, vol.36, p.481-486.

149. Stern S., Tzivoni D., Stern Z. Circulation, 1975, vol.52, p. 1045-1049.

150. Torreasani J., GleyZolles R., Bodard H. Arch. Mal. Coeur., 1970, vol.72, p.582-588.

151. Tzivoni D., Stern S. Chest, 1975, vol.67, p.274-278.

152. Un systeme d'analyse des signaux biomédicaux / Kaufmann F.,Medique С., Clairambauit J. // Bull, liais.rech. inf. et autom.-1991, N 131.-е. 38-41.-Фр.

153. Verfahren und System zur Datenauswertung von Langzeit-Ekg-Geraten: Заявка 3924214 ФРГ , МКИ А 61 В5 /0402 /MullerPeter, Sebastiani Oscar ; Muller & Sebastiani Elektronik GmbH.-N 3924214.5; Заявл.

154. Vismara L.A., Amsterdam E.A., Mason D.I. Amer. J. Med., 1975, vol.59, p.6-11.

155. Winkle R.A. Amer. Heart J., 1981, vol.102, p.757-770.

156. Winkle R.A., Alberman E.L., Fitzerald J.W., Harrison D.C. Ann intern. Med., 1976, vol.85,p. 1-7.

157. Winkle R.A., Bell P.A., Fitzerald J.W. Сдштю Куыюб 1977, vol.25, p.262-268.

158. Winkle R.A., Lopes M.G., Fitzerald J.W. Circulation, 1975, vol.52, p.73-81.

159. Winkle R.A., Rodrigues I., and Bragg-Ramschel D.A.: Technological status and problems of ambulatory electrocardiographic monitoring. Ann. N.Y. Acad. Sei., 432:108-116, 1984.

160. Winston T., Berger H.J. Amer. Heart J., 1975, vol.90, p.611.

161. Wolf E., Tzivoni D., Stern S. Brit. Heart J., 1974, vol.36, p.90-95.159

162. Woosley R.L., Kornhousek D., Smith R. et al. Circulation, 1979, vol. 60, p.819-827.

163. A.C. СССР № 1805479 Устройство сбора информации для спектрального' анализа квазипериодических процессов/Дородных В.П., Филист С.АЛ Изобретения. Открытия. 1993. №12.