автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Методы и алгоритмы анализа многоканальной ЭКГ для оперативного контроля ишемии миокарда

На правах рукописи

РГй од

1 7 к-лн 2000

Коробков Дмитрий Викторович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА МНОГОКАНАЛЬНОЙ ЭКГ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО КОНТРОЛЯ ИШЕМИИ МИОКАРДА

Специальность: 05.13.09 - Управление в биологических и

медицинских системах (включая применение вычислительной техники)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2000

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехшгсеском университете "ЛЭТИ".

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор Псмирко А.П.

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук, профессор Гуткин В.И. кандидат технических наук Матус K.M.

Ведущая организация - СКТБ "Биофизприбор"

Защита диссертации состоится 2000 г. в часов на

заседании диссертационного совета Д063.36.09 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Юлдашев З.М.

/> ¿/О. /fz? S- - <<33, О

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Наиболее широко распространённой болезнью сердечно-сосудистой системы (ССС) являются ишемическая болезнь сердца (ИБС). Статистика свидетельствует, что в настоящее время в США от ИБС ежегодно умирает около 650 тыс. человек. В ФРГ ежегодно регистрируется около 250 тысяч случаев инфаркта миокарда (ИМ). В России смертаость от заболеваний ССС у людей старше 40 лет находится на 1 месте, ежегодно более 700 тысяч человек переносят инфаркт миокарда.

Выявление ИБС затрудняется целым рядом факторов. Широко распространена безболевая форма ИБС, протекающая субъективно бессимптомно и отражающаяся только в изменениях ЭКГ при физической нагрузке, когда в результате повышенного потребления кислорода миокардом начинается кислородное голодание. Для искусственного создания нормированной физической нагрузки в медицинской практике применяется несколько методов, среди которых - велоэргометрия и тредмил-тестирование (бегущая дорожка). Диагностика ИБС проводится по изменению формы ST-сегмента электрокардиограммы (ЭКГ) и его смещения относительно изолинии, выявленных в ходе нагрузочной пробы.

Ещё один распространённый метод диагностики скрытой ишемии - суточное мониторирование ЭКГ по методике Холтера. При этом портативное устройство записывает весь электрокардиосигпал (ЭКС) в течение суток. Затем записанный ЭКС расшифровывается врачом.

Нагрузочная проба предъявляет высокие требования к врачу, проводящему исследование. Снижение внимания врача в ходе процедуры может привести к потере диагностически важных данных, например, изменений ЭКГ, вызванных преходящей ишемией миокарда. В этах условиях автоматизация процесса тестирования позволяет повысить достоверность его результатов.

Автоматические системы для анализа электрокардиосигнала в реальном масштабе времени при нагрузочных пробах известны более 20 лет. Алгоритмы обработки сигнала в первых из них были достаточно просты, что обусловливалось Ш1зкой мощностью существовавших тогда процессоров. Но с течением времени вычислительная мощность ЭВМ значительно выросла и появилась возможность усложнить математический аппарат, применяемый для обработки ЭКС. Это позволило повысить качество автоматической диагностики и уменьшить влияние присущих нагрузочной пробе помех.

Цель работы. Целью диссертационной работы является повышение качества компьютерных систем оперативного контроля ишемии миокарда.

Дпя достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- разработка и исследование обладающих повышенной помехоустойчивостью алгоритмов обнаружения (ЗЯБ-комплексов и определения местоположения их границ по многоканальной ЭКГ;

- разработка и исследование обладающих повышенной помехоустойчивостью алгоритмов анализа параметров БТ-ссгмента ЭКГ;

- разработка и исследование методов восстановления электрокардио-сигналов системы 12 стандартных отведении по трёхканальному ЭКС;

- разработка программно-алгоритмического обеспечения улучшенных систем автоматического анализа ЭКГ.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы выполнена на базе аппарата теории цифровой фильтрации, математической статистики и аналитической геометрии в пространстве.

Экспериментальная часть построена с использованием стандартизованной базы ЭКГ-данных ШТ-В1Н и базы ЭКГ-данных ReWave. Для проведения экспериментов составлены программы на языке Си и в оболочке МаШСАО 6.0. Результаты исследования интерпретировались с помощью аппарата математической статистики.

Новые научные результаты. На защиту выносятся следующие новые научные результаты, которые получены автором в процессе решения поставленных задач:

- предложен и исследован новый многоканальный алгоритм обнаружения (^ЦБ-комплексов и определения положения их границ для применения в системах автоматизации нагрузочного тестирования, обладающий по-вышешюй помехоустойчивостью по сравнению с существующими;

- предложен и исследован новый алгоритм оценки смещения БТ-сегмента ЭКГ, обладающий повышенной помехоустойчивостью и ускоренной реакцией на изменение положения БТ-сегмента по сравнению с существующими;

- предложен метод и исследован алгоритм преобразования сигналов системы отведений ЕАБ1 в сигналы классической системы 12 отведений с учётом индивидуальных особенностей конституции пациента, обеспечивающий снижение ошибки преобразования ЭКС; проведено исследование его пригодности для целей динамического анализа ишемических изменений ЭКГ.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

- предложенные алгоритмы анализа ЭКГ обладают повышенной помехоустойчивостью по сравнению с ранее использовавшимися и улучшают качество современных компьютерных систем автоматизации нагрузочного тес-тировштя;

- применение новой системы отведений ЕАБ1 позволяет снизить материальные и времстпше затраты на проведите ЭКГ-исследования, повысить качество съёма ЭКГ и комфортность процедуры для пациента, особенно при суточном мониторировании. Применение предлагаемого метода восстановления классической ЭКГ в 12 отведениях по сигналам ЕАБ1 делает возможным визуальное восприятие и ручной анализ снятых сигналов и позволяет сравшгоать снятые таким образом ЭКГ со стандартными.

Внедрение результатов. Диссертационная работа связана с выполнением проекта РФФИ 97-01-00260 "Исследование методов распознавания образов для анализа биомедицинских сигналов" и проекта ГНТП "Перспективные информационные технологии" 05.05.1077 "Разработка и реализация методов распознавания образов и анализа изображений для интеллектуальных компьютерных биомедицинских систем", которые проводились с участием автора в 1996- 1999 гг.

Алгоритмы анализа ЭКГ, созданные в ходе работы, используются в составе программного обеспечения компьютерной кардиомониторной системы "РИТМОН-ЗВ". Система выпускается ООО "Биосигнал" и используется для автоматизации нагрузочного тестирования в нескольких десятках лечебных учреждений России.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: международной научно-технической конференции "Диагностика, информатика, метрология - 95" (4-6 июля 1995 г., С.-Петербург), международном семинаре "8¥МВЮ818'95" (1720 сентября 1995 г., Гливице, Польша), международной конференции "ВЮ8ЮМАЬ'96" (25-27 июня 1996 г., Брно, Чехия), III научно-практической конференции "Медико-техническое обеспечение в больницах России" (21-29 мая 1996 г., С.-Петербург), научно-технической конференции "Диагностика, информатика, метрология, экология, безопасность - 96" (25-27 июня 1996 г., С.-Петербург), международном конгрессе "Кардиостим-98" (5-7 февраля 1998 г., С.-Петербург), международном симпозиуме "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий ХХ-ХХ1" (27-30 апреля 1999 г., Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, из них 4 статьи и 7 тезисов докладов на конференциях.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы, включающего 82 наименования. Основная часть работы изложена на 106 страницах. Работа содержит 32 рисунка и 12 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы и необходимость совершенствования алгоритмов анализа ЭКГ, применяемых в компьютерных системах контроля ишемии миокарда. Сформулированы цель, задачи исследования и основные положения, выносимые автором на защиту. Приведено краткое содержание диссертации по главам.

Первая глава посвящена рассмотрению существующих методов обнаружения ишемии миокарда.

Рассмотрены основные особенности электрокардиосигнала, системы отведений и их пригодность для обнаружения ишемических изменений, ЭКГ-признаки ишемии миокарда. Перечислены врачебные методы обнаружения ишемии миокарда, пригодные для скринингового обследования населения.

Обоснована необходимость автоматизации анализа ЭКГ в ходе нагрузочной пробы. Описаны принципы построения компьютерных систем анализа ЭКГ в ходе нагрузочной пробы. Рассмотрена обобщённая структура современных компьютерных систем анализа ЭКГ. Сформулированы требования к системам обработки ЭКС.

Перечислены особенности автоматического анализа ЭКГ под нагрузкой, принципы построения алгоритмов автоматического анализа ЭКГ. Приведены описания часто встречающихся в ходе нагрузочной пробы помех, описаны аппаратные и программные методы борьбы с ними. Подробно рассмотрено применение для подавления помех цифровых фильтров. Обоснованы требования к характеристикам обнаружителя ОКБ-комплексов. Описана обобщённая структура алгоритма обнаружения (ЗЯБ-комплексов. Обоснована необходимость применения алгоритмов обнаружения, обрабатывающих несколько каналов ЭКС одновременно.

Рассмотрены существующие методы коррекции дрейфа изоэлектриче-ской линии ЭКС, необходимой для достоверной оценки смещения БТ-сегмента, характеризующего наличие и степень ишемии миокарда. Оценены

их достоинства и недостатки. Отмечено, что в публикациях по теме до сих пор не выработано единое мнение о выборе точек измерения при автоматизированном исследовании ST-сегмента.

Рассмотрены основы формирования сигналов отведений ЭКГ и взаимозависимость отведений внутри системы. Описаны принципы взаимного преобразования систем отведений, возможность которого доказана ранее. Описана новая система отведений EASI, предложенная G.Dower в 1988 г., и её преимущества перед существующими системами отведешш. Перечислены области предпочтительного применения системы отведений EASI. Обосновано предположение о надёжности выявления ишемии миокарда при применении этой системы отведений. ,

Во второй главе описаны и исследованы предлагаемые алгоритмы обнаружения QRS-комплекса и определения местоположения его границ, а также анализа ST-сегмента ЭКГ, производящие обработку ЭКГ по нескольким каналам. Использование нескольких входных каналов позволяет повысить помехоустойчивость алгоритмов, точность обнаружения характерных точек кардиоцикла. Алгоритмы могут применяться не только в ходе нагрузочной пробы, но и при клиническом мониторировании ЭКГ, контроле состояния оператора и др. Дополнительное повышение качества работы предлагаемых алгоритмов основано на допущении о тшзком уровне помех на ЭКГ пациента в начале нагрузочной пробы и постепенном её зашумлении с ростом нагрузки. Таким образом, алгоритмы имеют лучшие возможности для обучения на начальной стадии работы.

Предлагаются три варианта многоканальных алгоритмов обнаружения QRS-комплексов и определения положения их границ: "Усредняющий", "Суммирующий" и "Суммирующий адаптивный". Первый из них использует совместную обработку результатов анализа по нескольким каналам. Второй и третий обрабатывают некоторую функцию сигналов по нескольким каналам, без учёта и с учётом свойств сигналов по отдельным каналам соответственно. Приведены блок-схемы предлагаемых алгоритмов и описание модулей алгоритмов.

Алгоритм "Усредняющий" основан на усреднении результатов обнаружения QRS-комплексов и определения их характерных точек по каналам по формуле

к '

где К - число каналов обработки, выдавших результат по фрагменту, Р/с - по-

ложение характерной точки по результатам обработки в канале к,¥- усреднённое результирующее положение характерной точки.

В алгоритмах "Суммирующий" и "Суммирующий адаптивный" обработка по нескольким каналам производится после предварительной фильтрации и взятия модуля первой разности сигналов по каналам обработки. На основании информации о наличии помех и накопленной информации об амплитуде кардиокомплексов в данном отведении в модуле производится масштабирование сигналов (для последующего их суммирования):

где \¥к - весовой коэффициент для канала к, — 1-й отсчёт модуля первой разности сигналов по каналу к, - /'-й отсчёт масштабированного сигнала (для последующего суммирования) по каналу к. В алгоритме "Суммирующий" ¡Ук вычисляется следующим образом:

где К - количество каналов, пригодных для обработки, т.е. имеющих Як - бинарный признак пригодности сигнала по каналу к для обнаружения по уровню шумов.

Отличие алгоритма "Суммирующий адаптивный" - в способе вычисления IVи.

где N - количество каналов, - бинарный признак пригодности сигнала для обнаружения по уровню шумов по каналу к, & - оценка отношения сигнал/шум по каналу к, - минимальное значение оценки отношения сигнал/шум, при котором должна обеспечиваться работоспособность алгоритма, задаётся из соображений ограничения ошибки обнаружения сверху путём

У. - ШкХ.,

Л к Л '

К

-5

к_г

О,

отказа от обработки зашумлёгашх участков сигнала. При таком способе вычисления весовых коэффициентов соблюдается равенство

N

На выходе модуля имеем неотрицательный сигнал, учитывающий сигналы всех доступных каналов с улучшенным отношением сигнал/шум. Применение именно этого сигнала для обнаружения QRS-комплексов позволяет повысить помехоустойчивость предложенных алгоритмов.

Для дополнительного подавления импульсных помех в классической системе съёма по 12 отведениям предлагается алгоритм, основанный на логической обработке результатов обнаружения QRS-комплекса во всех 12 отведениях. В системе 12 стандартных отведений используется 3 активных электрода на конечностях, каждый из которых влияет на 5 из 6 (I, И, III, aVL, aVR, aVF) отведений. На грудные униполярные отведения по Wilson влияют сигналы со всех этих электродов. Таким образом, в случае импульсной помехи на электроде R она проявится во всех отведениях, кроме III. Аналогично помеха на электроде L не вызовет отклик во II отведении, на электроде F - в I.

Эти артефакты отбраковываются применением следующего решающего правила:

N

t = /\qrs„

где Т - наличие QRS-комплекса, QRS„ - наличие комплекса в и-ом взаимозависимом канале обработки, показанное алгоритмом анализа по данному каналу, N - число взаимозависимых каналов обработки (N=6 для системы 12 отведений).

Предложен алгоритм обнаружения ишемического смещения ST-сегмента, отличающийся повышенной устойчивостью к дрейфу изолинии и отличающийся от прототипа способом выбора точек оценки смещения ST-сегмента, адаптивным к уровню миопомех и шумов количеством усредняемых для получения текущей модели кардиоциклов, а также способом усреднения, позволяющим отслеживать кратковременные и слабые приступы ишемии. На основании проведённых по записям стандартизованной базы ЭКГ-данных MIT-BIH исследований зависимости длительности ST-сегмента от частоты сердечных сокращений подтверждено существование такой зависимости и получено её аналитическое выражение

= 0,045 +0,080-ЛЛ

>

где ЯЯ. - длительность Ш1-интервала, используемое для выбора точки оценки смещения БТ-сегмента в конце последнего. Такой способ выбора точки оценки обеспечивает большую устойчивость к проявлению синдрома ранней ре-поляризации, чем при использовании фиксированной точки (Хц + 80 мс), где X] - положение точки 3 на усреднённом кардиоцикле.

В ходе нагрузочной пробы быстрые колебания дрейфа изолинии могут недостаточно хорошо аппроксимироваться сплайнами. Для этого случая перед процедурой накопления и усреднения типичного кардиоцикла предлагается ввести процедуру оценки качества компенсации дрейфа. Это можно сделать, пользуясь априорной информацией о скорости ишемического изменения смещения БТ-сегмента, которая составляет не более 0,2 мВ/мин (большие значения соответствуют развитию острого инфаркта миокарда). Каждый ОКБ-комплекс с нормальной формой, подлежащий усреднению, сравнивается с накопленной моделью на предмет различий в положении БТ-сегмента. Комплекс исключается из усреднения, если оказывается, что отличие слишком велико. Для подавления ВЧ помех отличие измеряется по средним величинам в окне с шириной, равной ширине БТ-сегмента.

Проведены экспериментальные исследования предложенных алгоритмов. Показало, что одновременная обработка сигнала по нескольким отведениям существешю снижает влияние помех на обнаружение ОКБ-комплексов на отдельных каналах и делает невозможным неудачный выбор отведения для их обнаружения. Предложенные алгоритмы позволяют в условиях помех стабилизировать качество обнаружения характерных точек кардиоцикла, повысить точность определения передней границы ОЯБ-комплексов на 5-20 мс, задней границы на 5-15 мс, вероятность обнаружения ОКБ-комплексов с 4095% до 80-98% по сравнению с одноканальным алгоритмом обнаружения кардиоциклов при отношении.сигнал/шум 12 дБ (рис. 1).

Исследования предлагаемого алгоритма анализа БТ-сегмента показали, что он обеспечивает качество анализа, сравнимое с исходным, при уменьшении отношения сигнал/шум на 4 дБ. Было проведено исследование влияния количества усредняемых кардиоциклов на ошибку оценки смещения БТ-сегмента, показавшее, что увеличение их числа с 4-8 до 20-24 положительно сказывается на точности оценки смещения (примерно в 1,5-2 раза), но увеличивает задержку обнаружения ишемических изменений ЭКГ на 15-30 с.

Показано, что предлагаемый алгоритм даёт в среднем на 20% меньшую ошибку оценки смещения БТ-сегмента, чем существовавшие ранее.

В третьей главе разработаны и исследованы метод и алгоритм нахождения матрицы коэффициентов преобразования и восстановления 12-канальной ЭКГ по сигналам отведений ЕАБ1.

В работе принята широко используемая в кардиологии модель стационарного сердечного диполя. Его положение в 3-мерном пространстве может быть задано через 3 линейно независимых вектора осей некоторых отведений. Теоретически для вычисления этих трёх компонент сердечного вектора в любой момент времени достаточно данных от трёх любых линейно независимых векторов отведений:

1 = аиХ + а^ + аиг,

где I. - выбранное отведение в системе 12 отведений, а/г, ацу, а^ - коэффициенты преобразования для данного отведения, X, У, 2 - значения линейно независимых векторов отведений.

Система отведений ЕА81 включает 4 активных электрода (рис. 2), расположенных таким образом, что:

- ось отведения А-1 примерно соответствует оси координат X;

- ось отведения Е-(А+1)/2 примерно соответствует оси координат У,

- ось отведения Б-Е примерно соответствует оси координат 2.

Для установления соответствия сигналам системы отведений ЕАЯГ сигналов классической системы отведений ставится задача нахождения матрицы коэффициентов преобразования а[х, а^, аи.

В ходе исследований статистическим путём подтверждена гипотеза о влиянии конституции пациента на значения коэффициентов преобразования. Предложены метод и алгоритм нахождения индивидуальных коэффициентов преобразования сигналов ЕЛЯГ в стандартные отведения с учетом анатомических особенностей конкретного пациента. Метод состоит в следующем: 1. Находится матрица коэффициентов преобразования (этап обучения). Для этого с пациента синхронно снимаются два набора сигналов - стандартный набор по 12 отведениям и набор ЕАБ1. Значения коэффициентов матрицы находятся с помощью предложенного алгоритма, использующего метод наискорейшего спуска с вычислением градиента в трёхмерном пространстве коэффициентов и статистическую обработку результирующих матриц на всём протяжении обучающего сигнала. Производится опенка ошибки восстановления с применением результирующей матрицы.

Степ/ шум, дБ

а)

б)

СКО15

ско

Огнал/ пуц ДБ

В) Г)

-е- Многоканальный алгоритм

-а- Одноканальный алгоритм, наибольший размах ОКЭ -е- Одноканальный алгоритм, наименьший размах ОКЭ

Рнс. 1. Сравнительные характеристики результатов 'обнаружения рЯБ-комплексов и их границ в зависимости от отношения сигнал/шум на входе алгоритма: а) процент пропусков обнаружения, б) процент ложных обнаружений, в) среднеквадратичеекая ошибка обнаружения передней границы (}118-комплекса, г) среднеквадратичеекая ошибка обнаружения задней границы (^КБ-комплекса.

2. Набор электродов, наложенный по системе 12 отведений, снимается, и дальнейший съём ЭКС производится по системе отведений EASI, при этом используются только 4-5 ранее наложенных электродов.

3. Снятый сигнал преобразуется в ЭКС по 12 стандартным отведениям с использованием матрицы коэффициентов преобразования, полученной на первом этапе.

Для экспериментального исследования предложенного алгоритма был собран набор записей многоканальных ЭКС с 13 человек различной конституции, возраста (от 4 до 69 лет) и пола. На данном наборе записей получена следующая усреднённая матрица коэффициентов преобразования для восстановления кардиосигнала из сигналов системы отведений EASI:

г 0.39

0.04

-0.41 -0.20

0.38

-0.19 -0.11

0.60

0.66

0.25

-0.66

-0.89 0.20

0.52

-0.78 0.49

-0.86

-0.29

0.13 л

-0.69

-0.88 0.31

0.47

-0.76 -0.10

-1.29

-0.27

На основе полученных данных исследована возможность взаимного преобразования между системами 12 стандартных отведений и EASI. Приведет! примеры восстановленных кардиосигналов, показывающие хорошее сходство исходного и восстановлешюго ЭКС. Значение среднеквадратиче-ской ошибки восстановления по записям не превышает примерно 30 мкВ при шаге квантовашш ЭКС 2,5 мкВ (кроме отведения V4).

Исследована возможность анализа ишемии миокарда по восстановленным электрокардиосигналам. Показано, что вероятность обнаружения ише-мических изменений по восстановленной ЭКГ близка к вероятности их обнаружения с использованием стандартной системы 12 отведений. Значения максимальной ошибки восстановления ST-сегмента ЭКС приведены в табл.1.

Обоснованы ограничения применимости электрокардиосигналов, полученных восстановлением из сигналов системы отведений EASI, для анализа ишемии.

Рис. 2. Система отведений ЕАБ!

Таблица 1. Среднеквадратическая ошибка восстановления БТ-сегмента ЭКГ

Отведение I II III ауЬ ауЛ аур VI У4 У6

Среднеквадратическая ошибка восстановления отн. точки I, мкВ 18,5 15,4 20,3 15,9 24,3 26,4 18,2 34,5 12,3

Среднеквадратическая ошибка восстановления отн. уровня Р(2, мкВ 25,3 18,6 24,7 23,6 28,1 28,0 18,1 46,7 14,2

В четвертой главе рассматриваются особенности реализации компьютерных систем нагрузочного тестирования и алгоритмов анализа ЭКГ в рамках этих систем.

Приведены основные особенности обработки ЭКС в компьютерных системах, отражающиеся в требованиях к реализации соответствующих алгоритмов, и общие принципы практической реализации последних. Рассмотрены пути оптимизации наиболее вычислительно сложных компонентов ком-

пыотерных систем обработки ЭКС, в частности, ввода ЭКС в компьютер, алгоритмов обработки ЭКС, способов отображения ЭКС и результатов анализа. Обосновано применение в системах целочисленной арифметики и специальных методов программирования графических функций, обеспечивающих высокое быстродействие и максимальную аппаратную совместимость систем.

Приведены общая характеристика, особенности аппаратной и программной реализации системы автоматизации нагрузочного тестирования "РИТМОН-ЗВ", созданной с участием автора и использующей предложенные алгоритмы обработки ЭКС. Перечислены функции системы. Описаны варианты устройств ввода ЭКС в компьютер, используемые в системе. Описаны применённые при разработке системы методы снижения вычислительной сложности алгоритмов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предложены и исследованы многоканальные алгоритмы обнаружения (ЗЯБ-комплексов ЭКГ и анализа ишемичсского смещения БТ-сегмента ЭКГ, а также метод и алгоритм преобразования сигналов системы отведений ЕАБГ в сигналы стандартной системы 12 отведений с учётом индивидуальных особенностей пациента. Основные результаты работы сводятся к следующему:

]. Обоснована необходимость разработки и использования многоканальных алгоритмов анализа ЭКГ, предназначенных для использования в системах выявления и контроля ишемии сердца.

2. Предложены три варианта многоканальных алгоритмов обнаружения (ЗЯБ-комплексов, более устойчивых к помехам, возникающим в ходе нагрузочной пробы, чем существующие.

3. Проведено экспериментальное исследование разработанных многоканальных алгоритмов обнаружения на реальных записях ЭКГ, которое показало, что наилучшей помехоустойчивостью и наименьшей ошибкой обнаружения обладают алгоритмы "Суммирующий" и "Суммирующий адаптивный".

4. Предложен и исследован алгоритм подавления импульсных электродных помех при съёме многоканальной ЭКГ (в частности, по системе 12 отведений), позволяющий снизить влияние этого вида помех на обнаружение (ЗЯБ-комплексов.

5. Предложен и исследован алгоритм анализа БТ-сегмента ЭКГ, использующий результаты работы многоканального алгоритма обнаружения (ЗЯБ-комплекса. На наборе записей ЭКГ получена аналитическая форма зави-

симости длительности ST-сегмента ЭКГ от частоты сердечных сокращений. Предложено правило выбора точек измерения смещения ST-сегмента ЭКГ, позволяющее избежать ложной диагностики ишемии миокарда в присутствии синдрома ранней реполяризации.

6. Обоснована возможность преобразования и найдена усреднённая матрица коэффициентов преобразования для восстановления кардиосигнала в 12 отведениях по сигналам системы EASI.

7. Обоснована гипотеза о влиянии конституции пациента на матрицу коэффициентов преобразования. Предложены метод и алгоритм нахождения индивидуальных коэффициентов преобразования сигналов EASI в стандартные отведения с учетом анатомических особенностей конкретного пациента.

8. Исследована возможность анализа ишемии миокарда по восстановленным электрокардиосигналам. Обоснованы ограничения применимости данного метода доя анализа ишемии.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Бойцов С.А., Подлесов A.M., Фролов A.A., Гришаев С.А., Калиниченко А.Н., Коробков Д.В. "Первый опыт использования пакета прикладных программ "РИТМОН" к компьютерному электрокардиоанализатору "Кар-дис". //Вестник аритмологии N 8,1998. - с. 6.

2. Верткин Ю.М., Коробков Д.В. Алгоритм и программное обеспечение анализа ЭКГ под нагрузкой. "Известия ГЭТУ", Вып. 491, 1996 г.-с.50-55.

3. Калиниченко А.Н., Коробков Д.В. Алгоритм и программное обеспечение анализа ЭКГ в ходе нагрузочной пробы./ В сб.: "Диагностика, информатика и метрология - 95". Тезисы докладов научно-технической конференции (СПб, 4-6 шоля 1995 г.).-СПб, 1995.-c.229 (320 с.)

4. Коробков Д.В. Методы повышения помехоустойчивости обработки нагрузочной ЭКГ. // В сб.: Тезисы докладов научно-технической конференции "ДИАГНОСТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕТРОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЯ, БЕЗОПАСНОСТЬ-96", СПбГЭТУ, 25-27 июня 1996 г.-с.267. (370 с.)

5. Коробков Д.В. О коррекции дрейфа изоэлектрической линии при анализе ЭКГ под нагрузкой. /В сб. Всероссийская молодежная научно-техническая конференция "Информационные и кибернетические системы управления и их элементы". Тезисы докладов.-Уфа, 1995.-c.132 (237 с.)

6. Коробков Д.В., Свешников К.В., Холуянов К.К., Шонуров С.А. Система кардиологического мониторинга. /В сб.:Извесшя ГЭТУ. Вып. 502. - СПб, СПбГЭТУ, 1997,-с.91-94.

7. Немирно А.П., Калиниченко А.Н., Левашов С.Ю., Коробков Д.В. Кардио-моииторная система RITMON для отделений интенсивной терапии и реанимации. // Научное приборостроение (ИАнП РАН). Т.6 #1-2, 1996 г.-с.117-118. (133 с.)

8. Немирко А.П., Калиниченко А.Н., Коробков Д.В., Левашов С.Ю., Лебедева Н.А., Свешников К.В. Комплекс мониторного контроля ЭКГ для отделений интенсивной терапии. В кн.: Международный симпозиум "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX - XXI" (Москва, 2730 апреля 1999 г.), Тезисы докладов. М., 1999 г., с. 280-282.

9. Kalinichenko, A.N. Korobkov, D.V. Nemirko, A.P. An Algorithm and the Software for Exercise ECG Analysis. Proc. Intern. Conf. "SYMBIOSIS'95" Gliwice, 1995.-p.101.

10.Kalinichenko A.N., Korobkov D.V., Sveshnikov K.V. The ECG analysis algorithm and software for noninvasive electrophysiological studies. In: 5th International Symposium SYMBIOSIS'97, Sept. 10-12, 1997, Brno. Proceedings, Jiri Holcik, Peter Fedra, Jan Slezak (Eds.), p. 67-69.

11.Nemirko, A. Kalinichenko, A. Levashov, S. Korobkov, D. Algorithms and Software for ECG Monitoring System. // In: 13-th Biennial International Conference BIOSIGNAL'96 proceedings, Czech Republic, Brno, June 25 to 27, 1996. Technical University Brao Press 1996.-pp.l92-194.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 . АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА МНОГОКАНАЛВНОЙ ЭКГ ДЛЯ

ОПЕРАТИВНОГО КОНТРОЛЯ ИШЕМИИ МИОКАРДА

1.1. Диагностические признаки ишемии миокарда при оперативном врачебном контроле

1.2. Компьютерные системы автоматического анализа электрокардиосигнала, применяемые для оперативного контроля ишемии миокарда

1.3. Алгоритмы автоматического анализа электрокардио-сигналов для оперативного контроля ишемии миокарда

1.4. Анализ ишемии миокарда по восстановленным отведениям многоканальной ЭКГ.

Выводы по главе 1.

Глава 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА

ИШЕМИИ МИОКАРДА.

2.1. Разработка алгоритма обнаружения желудочкового комплекса зубцов по многоканальной ЭКГ

2.2. Разработка алгоритма оценки смещения БТ-сегмента на электрокардиограмме

2.3. Экспериментальные исследования алгоритма обнаружения (ЗЯБ-комплекса и определения местоположения его границ по многоканальной ЭКГ.

2.4. Экспериментальные исследования алгоритма оценки смещения БТ-сегмента на электрокардиограмме

Выводы по главе 2.

Глава 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ

ЭКГ В 12 ОТВЕДЕНИЯХ ПО 3-КАНАЛБНОМУ СИГНАЛУ

3.1. Разработка метода и алгоритма восстановления 12-канальной

ЭКГ по 3-канальной EASI ЭКГ.

3.2. Экспериментальные исследования качества восстановления

12-канальной ЭКГ.

3.3.Экспериментальные исследования возможности анализа ишемии миокарда по восстановленной ЭКГ

Выводы по главе 3.

Глава 4. РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО

АНАЛИЗА МНОГОКАНАЛЬНОЙ ЭКГ В ХОДЕ НАГРУЗОЧНОЙ ПРОБЫ.

4.1. Особенности построения системы

4.2. Общая характеристика системы автоматизации нагрузочного тестирования "РИТМОН-ЗВ"

4.3. Аппаратное обеспечение системы

4.4. Программное обеспечение системы

Выводы по главе 4.

АКТУАЛВНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Наиболее широко распространённой бо-.лезнью сердечно-сосудистой системы (ССС) является ишемическая болезнь сердца (ИБС). Статистика свидетельствует [16], что в настоящее время в США от ИБС ежегодно умирает около 650 тыс. человек. В ФРГ ежегодно регистрируется около 250 тысяч случаев инфаркта миокарда (ИМ). По данным [21], в России смертность от заболеваний ССС у людей старше 4 0 лет находится на 1 месте, ежегодно более 700 тысяч человек переносят инфаркт миокарда.

Выявление ИБС затрудняется целым рядом факторов. Широко распространена безболевая форма ИБС, протекающая субъективно бессимптомно и отражающаяся только изменениями ЭКГ' при физической нагрузке, когда в результате повышения потребления миокардом кислорода начинается кислородное голодание. Для искусственного создания нормированной физической нагрузки в медицинской практике применяется несколько методов, среди которых - велоэргометрия и тредмил-тестирование (бегущая дорожка). Диагностика ИБС проводится по изменению формы ST-сегмента электрокардиограммы (ЭКГ) и его смещения относительно изолинии, выявленных в ходе нагрузочной пробы.

Ещё один распространённый метод диагностики скрытой ишемии -суточное мониторирование ЭКГ по методике Холтера. При этом портативное устройство записывает весь кардиосигнал в течение суток. Позднее записанный ЭКС расшифровывается врачом.

Нагрузочная проба предъявляет высокие требования к врачу, проводящему исследование. Снижение внимания чревато потерей диагностически важных ЭКГ-данных, например, преходящей ишемии миокарда. В этих условиях повысить достоверность тестирования позволяет автоматизация процесса.

Автоматические системы для анализа электрокардиосигнала (ЭКС) при нагрузочных пробах в реальном масштабе времени известны более 20 лет. Алгоритмы обработки сигнала в первых из них были достаточно просты, что обусловливалось низкой мощностью существовавших тогда процессоров. Но с течением времени вычислительная мощность ЭВМ значительно выросла, и появилась возможность усложнить математический аппарат, применяемый для обработки ЭКС. Это позволило повысить качество автоматической диагностики и уменьшить влияние присущих нагрузочной пробе помех.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ. Целью диссертационной работы является повышение качества компьютерных систем оперативного контроля ишемии миокарда.

Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- разработка и исследование обладающих повышенной помехоустойчивостью алгоритмов обнаружения ОКБ-комплексов и определения местоположения их границ по многоканальной ЭКГ;

- разработка и исследование обладающих повышенной помехоустойчивостью алгоритмов анализа параметров БТ-сегмента ЭКГ;

- разработка и исследование методов взаимного преобразования систем электрокардиографических отведений;

- разработка программно-алгоритмического обеспечения улучшенных систем автоматического анализа ЭКГ.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Теоретическая часть диссертационной работы выполнена на базе аппарата теории цифровой фильтрации, математической статистики и аналитической геометрии в пространстве .

Экспериментальная часть построена с использованием стандартизованной базы ЭКГ-данных М1Т-В1Н и базы ЭКГ-данных ReWave [20]. Для проведения экспериментов составлены программы на языке Си и в оболочке Ма1;ЬСАГ 6.0. Результаты исследования интерпретировались с помощью аппарата математической статистики.

НОВЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ. На защиту выносятся следующие новые научные результаты, которые получены автором в.процессе решения поставленных задач:

- предложен и исследован новый многоканальный алгоритм обнаружения ОКБ-комплексов и определения положения их границ, обладающий повышенной помехоустойчивостью по сравнению с существующими и пригодный для применения в системах автоматизации нагрузочного тестирования;

- предложен и исследован новый алгоритм оценки смещения БТ-сегмента ЭКГ, обладающий повышенной помехоустойчивостью и ускоренной реакцией на изменение положения БТ-сегмента по сравнению с существующими;

- предложен метод и исследован алгоритм преобразования сигналов системы отведений ЕАБ1 в сигналы классической системы 12 отведений с учётом индивидуальных особенностей пациента, обеспечивающий снижение ошибки преобразования ЭКС, проведено исследование его пригодности для целей динамического анализа ишемиче-• ских изменений ЭКГ.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ состоит в следующем:

- предложенные алгоритмы анализа ЭКГ обладают повышенной помехоустойчивостью по сравнению с ранее использовавшимися и могут быть применены в современных компьютерных системах автоматизации нагрузочного тестирования;

- применение новой системы отведений ЕАЭ1 позволяет снизить материальные и временные затраты на проведение ЭКГ-исследования, повысить качество съёма и комфортность для пациента, особенно при суточном мониторировании. Применение предлагаемого метода восстановления классической ЭКГ в 12 отведениях по сигналам ЕАБ1 делает возможным визуальное восприятие и ручной анализ снятых сигналов и позволяет сравнивать снятые таким образом ЭКГ со стандартными.

ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ. Диссертационная работа связана с выполнением проекта РФФИ 97-01-00260 "Исследование методов распознавания образов для анализа биомедицинских сигналов" и проекта ГНТП "Перспективные информационные технологии" 05.05.1077 "Разработка и реализация методов распознавания образов и анализа изображений для интеллектуальных компьютерных биомедицинских систем", которые проводились с участием автора в 1996 - 1999 гг.

Алгоритмы анализа ЭКГ, созданные в ходе работы, используются в составе программного, обеспечения компьютерной кардиомониторной системы "РИТМОН-ЗВ". Система выпускается ООО "Биосигнал" и используется для автоматизации нагрузочного тестирования в нескольких десятках'лечебных учреждений России.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: международной научно-технической конференции "Диагностика, информатика, метрология - 95" (4-6 июля 1995 г., С.-Петербург), международном семинаре "SYMBIOSIS'95" (17-20 сентября 1995 г., Гливице, Польша), международной конференции "BIOSIGNAI/96" (25-27 июня 1996 г., Брно, Чехия), III научно-практической конференции "Медико-техническое обеспечение в больницах России" (21-29 мая 1996 г., С.-Петербург), научно-технической конференции "Диагностика, информатика, метрология, экология, безопасность - 96" (25-27 июня 1996 г., С.-Петербург), международном конгрессе "Кардиостим-98" (5-7 февраля 1998 г., С.-Петербург), международном симпозиуме "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX-XXI" (27-30 апреля 1999 г., Москва).

ПУБЛИКАЦИИ. Материалы диссертации опубликованы в 11 печатных работах, которые включены в общий список литературы.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы, включающего 82 наименования. Основная часть работы изложена на 106 страницах. Работа содержит 32 рисунка и 12 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предложены и исследованы многоканальные алгоритмы обнаружения ОКБ-комплексов ЭКГ и анализа ише-мического смещения БТ-сегмента ЭКГ, а также метод и алгоритм преобразования сигналов системы отведений ЕАБ1 в сигналы стандартной системы 12 отведений с учётом индивидуальных особенностей пациента. Основные результаты работы сводятся к следующему:

1 . Обоснована необходимость разработки и использования многоканальных алгоритмов анализа ЭКГ, предназначенных для использования в системах выявления и контроля ишемии сердца.

2 . Предложены два варианта многоканальных алгоритмов обнаружения

ОКБ-комплексов, более устойчивых к помехам, возникающим в ходе нагрузочной пробы, чем существующие.

3 . Проведено экспериментальное исследование разработанных многоканальных алгоритмов обнаружения на реальных записях ЭКГ, которое показало, что наилучшей помехоустойчивостью и наименьшей ошибкой обнаружения обладают алгоритмы "Суммирующий" и "Суммирующий адаптивный".

4 . Предложен и исследован алгоритм подавления импульсных электродных помех при съёме многоканальной ЭКГ (в частности, по системе 12 отведений), позволяющий снизить влияние этого вида помех на обнаружение ОКБ-комплексов. ■5. Предложен и исследован алгоритм анализа БТ-сегмента ЭКГ, использующий результаты работы многоканального'алгоритма обнаружения ОКБ-комплекса. На наборе записей ЭКГ получена зависимость длительности БТ-сегмента ЭКГ от частоты сердечных сокращений. Предложено правило выбора точек измерения смещения БТ-сегмента ЭКГ, позволяющее избежать ложной диагностики ишемии миокарда в присутствии синдрома ранней реполяризации.

6. Обоснована возможность преобразования и найдена усреднённая матрица коэффициентов преобразования для восстановления кар-диосигнала в 12 отведениях по сигналам системы ЕАБ1.

7. Обоснована гипотеза о влиянии конституции пациента на матрицу коэффициентов преобразования. Предложен метод нахождения индивидуальных коэффициентов преобразования сигналов ЕАБ1 в стандартные отведения с учетом анатомическиих особенностей конкретного пациента.

8. Исследована возможность анализа ишемии миокарда по восстановленным электрокардиосигналам. Обоснованы ограничения применимости данного метода для анализа ишемии.

Реализация предложенных и исследованных в настоящей работе многоканальных алгоритмов обнаружения ОКБ-комплексов ЭКГ и анализа БТ-сегмента в виде блока программного обеспечения кардиомо-ниторных систем позволяет повысить качество работы таких систем за счет повышения эффективности и надёжности обнаружения ОКБ-комплексов и ишемии. Использование метода и алгоритма взаимного преобразования систем отведений позволяет расширить возможности и повысить диагностическую ценность метода суточного мониториро-вания ЭКГ.

1. Анализ ортогональной электрокардиограммы./Л.И. Титомир, И.Рутткай-Недецкий. -М.:Наука, 1990. -198 с.

2. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов.- М. , Мир, 197 4.

3. Биотехнические системы: Теория и проектирование/Под. ред. В.М.1. Ахутина. Л.: ЛГУ, 1981.

4. Бойцов С.А., Подлесов A.M., Фролов A.A., Гришаев С.А., Калиниченко А.Н., Коробков Д.В. "Первый опыт использования пакета прикладных программ "РИТМОН" к компьютерному электрокардиоа-нализатору "Кардис". //Вестник аритмологии N 8, 1998. с. 6.

5. Вальденберг A.B., Калиниченко А.Н. Мониторный контроль ЭКГ винтенсивной терапии//Мир медицины. 4 999. №1. - с.42-45.

6. Верткин Ю.М., Коробков Д.В. Алгоритм и программное обеспечениеанализа ЭКГ под нагрузкой. "Известия ГЭТУ", Вып. 4 91, 199 6 г.-с.50-55.

7. Гаджаева Ф.У., Григорьянц P.A., Масенко В. П. ,. Хадарцев A.A.

8. Электрокардиографические системы отведений. Тула: НИИ новых медицинских технологий, ТППО, 1996. - 115 с.

9. Григорьянц P.A., Лупанов В.П., Хадарцев A.A. Диагностика, лечение и прогноз больных ишемической болезни сердца. Тула: НИИ новых медицинских технологий, ТППО, 1996. - в 3-х томах.- Т.1. 119 с.

10. Дабровски А., Дабровски Б., Пиотрович Р. Суточное мониторирование ЭКГ. М.: Медпрактика, 1998.

11. Ишемическая болезнь сердца. /Под ред. И.Е.Ганелиной. -Л.¡Медицина, 1977.-360 с.

12. Калиниченко А.Н. Методы цифровой фильтрации электрокардио-сигнала в кардиомониторных системах:Дисс. .к.т.н.-Л.:ЛЭТИ, 1988.-206 с.

13. Калиниченко А.Н., Левашов С.Ю. Оперативная обработка многоканальной ЭКГ//Изв.ТЭТУ: Сб.науч.тр./ Спб: СПбГЭТУ, 1995. -Вып. 4 68-. - с. 2 6-31.

14. Калиниченко А.Н., Ретнев С.В.; Свешников К.В., Юзвинкевич

15. С.А. "Мониторный контроль ЭКГ до и после имплантации электрокардиостимулятора". Вестник аритмологии N 8, 1998. - с. 133 .

16. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб.пособие для вузов /А.Л.Барановский, А.Н.Калиниченко, Л.А.Манило и др.; Под ред. А.Л.Барановского и А.П.Немирко.-М.:Радио и связь, 1993

17. Климов А.Н., Липовецкий Б.М. Быть или не быть инфаркту.2-е изд., перераб. и доп.--М.¡Медицина, 1989.

18. Коробков Д.В. Методы повышения помехоустойчивости обработки нагрузочной ЭКГ. // В сб.: Тезисы докладов научно-технической конференции "ДИАГНОСТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕТРОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЯ, БЕЗОПАСНОСТЬ-96", СПбГЭТУ, 25-27 июня 1996 г.-с.267. (370 с.)

19. Коробков Д.В., Свешников К.В., Холуянов К.К., Шонуров С.А. Система кардиологического мониторинга. /В сб.¡Известия ТЭТУ. Вып. 502. СПб, СПбГЭТУ, 1997. - с.91-94. •

20. Лебедева H.A. Алгоритмы анализа многоканальной ЭКГ для классификации форм QRS-комплексов:Дисс. .к.т.н.-Л.:ЛЭТИ, 1999.157 с.

21. Маньяк по имени ХОЛЕСТЕРИН. // Аргументы и факты, 32(877), 1997 г. с.14

22. MATHCAD б.О PLUS. Финансовые, инженерные и научные расчеты в среде Windows 95. М.: ИИД 4Филин", 1997.

23. Микрокомпьютеры в физиологии: Пер.с англ./Под ред. П.Фрейзера. М.:Мир,1990.

24. Микрокомпьютерные медицинские системы: Проектирование и применение/Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера. -М.: Мир, 1983.

25. Милева К.Н. Разработка и исследование методов автоматического анализа ST-сегмента электрокардиограммы в реальном масштабе времени: Дисс. .к.т.н.-Л.:ЛЭТИ, 1989.-261 с.

26. Мурашко В.В., Струтынский A.B. Электрокардиография. М.: Медицина,- 1987.

27. Немирко А.П. Микропроцессорные медицинские диагностические системы: Учеб. пособие. Л.: ЛЭТИ, 1984.

28. Немирко А.П., Калиниченко А.Н., Левашов С.Ю., Коробков Д.В. Кардиомониторная система RITMON для отделений интенсивной терапии и реанимации. // Научное приборостроение (ИАнП РАН).

29. Т.6 #1-2, 1996 г.-с.117-118. (133 с.)

30. Николаева Л.Ф., Аронов Д.М. Реабилитация больных ишемической болезнью сердца: Руководство для врачей.-М.-.Медицина, 1988. -288 с.

31. Орлов В.Н. Руководство по электрокардиографии.- М.: Медицина, 1984 .

32. Павлидис. Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. - 400 е., ил.

33. Петров Г.А., Немирко А.П. Помехоустойчивый алгоритм определения характерных точек ЭКГ. Четвертая Санкт-Петербургская Ассамблея молодых ученых и специалистов. Тезисы докладов, СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та., 1999. с. 57.

34. Цукерман Б.М., Титомир Л.И. Электрокардиография // Физиология кровообращения. Физиология сердца. Л.:Наука, 1980. С.288-322.

35. Янушкевичус З.И., Витенштейнас Г.А., Валужене Н.П. Восстановление двенадцати общепринятых отведений из трёх ортогональных. // Cor et vasa. 1977. Vol. 19, N 2.-е. 108-116.

36. Abildskov J.A., Wilkinson R.S. The relation of- precordial and orthogonal leads. // Circulation. 1963. Vol.27, No. l.-pp.5863.

37. Balda R.A.et al. The HP ECG analysis program. //Trends in Computer-Processed Electrocardiograms. J.H.Bemmel and J.L.Willems, (eds.). North-Holland Publishing Company

38. Bortolan G. et al. Some Experiences With 12 Simultaneous Leads in the Analysis of the Classical 12-lead ECG signal.// Computers in Cardiology, 1981.-pp.39-44

39. Brekelmans F.E.M. and Vaal C.D.R.de. A QRS Detection Scheme for Multichannel ECG Devices. //Computers in Cardiology, 1981.-pp.437-440

40. Bruce R.A., Belanger L., Blackmon J.R., Trimble S. Sensivity for Tel.emed diagnosis of myocardial infarction by use of 12-lead electrocardiogram derived from Frank XYZ leads. // J. Electrocardiol. 1982. Vol. 15, No. 2.-pp.157-163.

41. Comprehensive Electrocardiography. Theory and Practice in Health and Disease, Ed. Peter W. Macfarlane. Pergamon Press, 1988.

42. Divers R.T., Brodnick D.E., Volls M.D. Marquette Electronics,Inc. Multi-Lead Arrhythmia Analysis: QRS Detection.//Proc.38th Ann.Conf.Eng.Med and Biol.Chicago, 1985

43. Dower G.E. A lead synthesizer for the Frank system to simulate the standard 12-lead electrocardiogram. // J. Electrocardiol. 1968. Vol. 1, No. 2.-pp.101-116.

44. Dower. G.E., Machado H.B., Osborne J.A. On deriving the electrocardiogram from vectorcardiographic leads. // Clin. Cardiol. 1980. Vol. 3, No. 2.-pp.87-95.

45. Dower G.E., Yakush A., Nazzal A.B., Jutzy R.V., Ruiz C.E. Deriving the 12-lead Electrocardiogram From Four (EASI) Electrodes. //J. Electrocardiol. 1988. Suppl.-pp.S182-S187.

46. Edenbrandt L., Houston A., Macfarlane P.W. Vectorcardiograms synthesized from 12-lead ECGs: a new method applied in 1792 healthy children. //Pediatric Cardiology. 15(1), 1994 Jan-Feb.-pp.21-26

47. Edenbrandt Lars, Pahlm Olle. Vectorcardiogram. Synthesized From a 12-lead ECG: Superiority of the Inverse- Dower Matrix. // Journal of Electrocardiology, 21(4), 1988, pp. 361-367

48. Feldman CL, MacCallum G, Hartley LH. Comparison of the Standard ECG with the EASIcardiogram for Ischemia Detection During Exercise Monitoring. // Computers in Cardiology., 1997,-pp.343-345

49. Guidelines for Clinical Exercise Testing Laboratories. //Circulation, vol.91, #3. 1995. -pp. 912-921.

50. Jaeger F, Moody GB, Taddei A, Antolic G, Zabukovec M, Skrjanc M, Emdin M, Mark RG. Development of a Long Term Database for

51. Accessing the Performance of Transient Ischemia Detectors. // Computers in Cardiology., 1996.-pp.481-484.

52. Jernberg T, Lindahl B., Hogberg M, Wallentin L. Effects on QRS-waveforius and ST-T segment by Changes in Body Position during Continuous 12-lead ECG: A Preliminary Report. // Computers in Cardiology. 1997.-pp.461-464

53. Kalinichenko, A.N. Korobkov, D.V. Nemirko, A.P. An Algorithm and the Software for Exercise ECG Analysis. Proc. Intern. Conf. "SYMBIOSIS'95" Gliwice, 1995.-p.101.

54. Klein M.D., Key-Brothers I., Feldman C.L. Can the Vectorcardiographically Derived (EASI) ECG Be a Suitable Surrogate for the Standard ECG in Selected Circumstances? // Computers in Cardiology., 1997.-pp.185-188.

55. Kors JA, van Herpen G, Willems JL, van Bemmel JH. Improvement of automated electrocardiographic diagnosis by combination of computer interpretations of the electrocardiogram and vectorcardiogram. //Am. J. Cardiol. 70(1), 1992.-pp.96-99.

56. Kyle M.C., Klingerman J.D., Conrad J.D., Freis E.D., Pipberger H.V. A New microcomputer-based ECG analysis system. //Clin, cardiol., 1983, 6, N9.-pp.447-455.

57. Levkov Ch.L. Amplification of biosignals by body potential driving. Analysis of the circuit performance. '//Medical & Biological Engineering & Computing, July 1988.

58. Levkov Ch.L. Orthogonal electrocardiogram derived from the limb and chest electrodes of the conventional 12-lead system. //Medical & Biological Engineering & Computing, March 1987.

59. Levkov Ch.L., Michov G., Ivanov R., Daskalov I.K. Subtraction of 50 Hz interference from the electrocardiogram. //Medical & Biological Engineering & Computing, July 1984.

60. Ligtenberg A., Kunt M. A Robust-Digital QRS-De'tection Algorithm for Arrhythmia Monitoring. //Computers and biomedical research v.16, pp273-286 (1983)

61. Liu C.-S., Yu B.S., Lee M., Chen J.-J., Chen C.Y. A Nonlinear Digital Filter For QRS-complex Detection. // IEEE/7th Annual Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society, 1985.-pp.845-848

62. Macfarlane PW, Edenbrandt L. 12-lead vectorcardiography in ischemic heart disease. //Journal of Electrocardiology. 24, 1992.-pp.S188-S193

63. Mortara D.V. Digital filters for ECG signals. // Computers in Cardiology. 1977, Rotherdam.-pp.511-514

64. Neelakanttan M.N., Janardhanan P. Novel Method for Real-Time Detection of QRS-complex in the Presence of Strong Noise.//

65. ASSP Proceed., 1986, Tokyo.-pp.1797-1800

66. Nygards M.-E., Ahrtn T., Ringqvist I., Walker A. Phase correction for accurate ST segment reproduction in ambulatory ECG recordings.-Comput. Cardiol., 1984.-pp. 33-38.

67. Okada R.H., Langner P.H., Briller S.A. Synthesis of precordial potentials from the SVEC III vectorcardiographic system. // Circulât. Res. 1959. Vol.7, No. 2. P. 185-191.

68. Pahlm Olle, Sornmo Leif. Data Processing of Exercise ECG's. // IEEE Trans. Biomed. Eng, vol. BME-34, #2: 1987. -pp.158165.

69. Pan P.H., Bennett A.W. Computer-aided electrocardiogram analysis. //Computers in Cardiology,1980.-pp.4-7.

70. Reisman S.S., Yang S. An Algorithm for Beat Detection and Classification in Exercise ECGs.//Computers in Cardiology,198 7.-pp.6 63-66 6.

71. Simoons M.L., Boom H.B.K., Smallenburg E. On-line processing of orthogonal exercise electrocardiograms. //Comput. Biomed. Res., vol. 8, 1975.-pp. 105-117.

72. Talmon J.L., Hasman A. A New Approach to QRS-Detection and Typification.//Computers in Cardiology,1981.pp479-482

73. Taylerand D., Vincent R. Signal distortion in the electrocardiogram due to inadequate phase response. //IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-30,1983.-pp. 352-356

74. Afonso VX, Tompkins WJ, Nguyen TQ, Luo S. Multirate Process-' ing of the ECG Using Filter Banks. // Computers in Cardiology 1996, Volume 23, 1996, IEEE, pp. 245-248.

75. Valdenberg A.V., Kalinichenko A.N., Nemirko A.P. "The Experience of Computer- Based Monitoring System Utilization in CCU" //Computers in Cardiology, v. 24, 1997, pp. 429-432.

76. Wolf, H.K. Machines, P.J. Stock, S. Heippi, R.K. Rautahaiju, P.M. Computer analysis of rest and exercise electrocardiograms.- Comput. Biomed. Res., vol. 5, 1972.-pp. 329-346

77. Wolf H.K., Rautaharj i P.M., Unite V.C., Stewart J. Evaluation of synthesized standard 12 leads and Frank vector leads // Electrocardiology. Physiological, pathophysiological and diagnostical research. Basel etc.: Karger. 1976.-pp.87-97.

78. Yang TF, Macfarlane PW. Normal limits of the derived vectorcardiogram in Caucasians. //Clinical Physiology, Nov. 1994. 14(6).-pp.633-646.

79. Jane R, Blasi A, Garcia J, Laguna P. Evaluation of an Automatic Threshold Based Detector of Waveform Limits in Holter ECG with the QT Database. // Computers in Cardiology 1997, Volume 24, 1997, IEEE, pp. 295-298.

80. Hyttinen JAK, Malmivuo JA, Walker SJ. Lead Field of ECG Leads Calculated by A Computer Thorax Model An Application of Reciprocity. // Computers in Cardiology 1993, Volume 20, 1993, IEEE, pp. 241-244.