автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Разработка способов и средств для оценки параметров ST-сегмента электрокардиосигнала

На правах рукописи

МЕЛЬНИК ОЛЬГА ВЛАДИМИРОВНА

РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ И СРЕДСТВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ST-СЕГМЕНТА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА

Специальность 05.11.17 - «Приборы, системы и изделия медицинского назначения»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань 2005

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Рязанская государственная

радиотехническая академия»

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Михеев Анатолий Александрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Дунаев Александр Анатольевич

кандидат технических наук Каширин Юрий Валентинович

Ведущая организация: ОАО «Елатомский приборный завод»

Зашита состоится 13 мая 2005 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.211.04 в ГОУВПО «Рязанская государственная радиотехническая академия» по адресу: 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1, зал совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУВПО «Рязанская государственная радиотехническая академия».

Автореферат разослан апреля 2005 г.

Отзыв на автореферат с подписью, заверенной печатью, просьба направлять в РГРТА по указанному адресу.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук

Жулев В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В большинстве стран мира за последние годы значительно возросли заболеваемость и смертность, связанные с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Россия входит в настоящее время в первую десятку стран с максимальной смертностью от кардинально обусловленных причин. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, со своевременным обнаружением заболеваний. Наиболее широко используемым методом диагностики нарушений деятельности сердечно-сосудистой системы является электрокардиография (ЭКГ). На сегодняшний день всё более широкое распространение приобретают автоматические методы интерпретации электрокардиограммы.

В клинической практике диагностики сердечной деятельности большое значение имеет анализ изменения характера 8Т-сегмента электрокардиосигнала (ЭКС). Форма ЭТ-сегмента отвечает в кардиоцикле за период полного охвата возбуждением желудочков миокарда и в норме должна представлять собой «площадку» с нулевым потенциалом, то есть совпадать с изоэлектрической линией ЭКС. Различные степени заболеваний, связанных с нарушением электрической проводимости желудочков (инфаркт миокарда, ишемическая болезнь сердца), в зависимости от тяжести поражения проявляются в последовательном изменении формы 8Т-сегмента - от незначительного смещения в сторону положительного или отрицательного потенциала до заметного искажения формы ЭКС.

Основным используемым на сегодняшний день способом оценки параметров 5Т-сегмента является способ измерения сигнала ЭКС в характерных точках и сравнения полученных значений с порогами. Данный способ обладает низкой помехоустойчивостью, и под влиянием воздействия флуктуационных помех может быть принято ошибочное решение об особенностях 8Т-сегмента.

Используемые для повышения помехоустойчивости процедуры усреднения сигнала во временной области в течение нескольких кардиоциклов обладают существенным недостатком - в процессе усреднения может быть потеряна информация о наличии кратковременных эпизодов изменений в форме 8Т-сегмента (ишемические эпизоды). Кроме того, усреднение снижает оперативность получения информации и требует дополнительных вычислительных затрат.

Таким образом, существующие подходы к оценке параметров 8Т-сегмента позволяют достоверно выявить нарушения в работе сердечно-сосудистой системы только при явно выраженной симптоматике и не используют в полной мере диагностические возможности автоматической обработки ЭКС. В связи с этим поиск, разработка и исследование новых способов и алгоритмов для оценки параметров 8Т-сегмента и их воплощение в виде аппаратных и программных средств являются актуальной задачей.

Цели и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение надежности выявления клинически значимых признаков формы 8Т-сегмента на ЭКГ на ранних стадиях развития заболеваний на основе создания способов и средств достоверного автоматического анализа параметров формы 8Т-сегмента, обеспечивающих увеличение диагностической и прогностической значимости результатов электрокардиографического исследования.

Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- построение модели 8Т-сегмента, отражающей основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки, выраженные в параметрах формы 8Т-сегмента;

- разработка способов и алгоритмов выделения временного интервала ST-сегмента;

- разработка способов и алгоритмов выявления информативных параметров ST-сегмента;

- разработка наборов решающих правил для классификации типа формы ST-сегмента и количественной оценки его параметров;

- - разработка способов восстановления временной формы сигнала ST-сегмента на основе минимального набора хранимых данных;

- разработка аппаратного и программного обеспечения для реализации предложенных способов автоматического анализа параметров формы ST-сегмента в реальном масштабе времени.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы построена на базе аппарата математического анализа, теории спектрального анализа, теории приближения функций, теории обнаружения сигналов и математической статистики. Экспериментальные исследования проводились с использованием аннотированных баз данных реальных ЭКГ, предназначенных для тестирования автоматических способов обработки ЭКС (European ST-T Database, QT-T Database). Результаты исследований получены в программных средах Mathcad, Matlab и Delphi.

- Научная новизна работы

1. Разработана математическая модель ST-сегмента ЭКС, формализующая основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки формы в виде совокупности конечного числа сигналов-примитивов, что обеспечивает однозначное представление диагностических параметров сигнала набором числовь!х коэффициентов.

2. Сформулированы требования к базисным функциям, которые позволяют обосновать выбор базиса, обеспечивающего выявление информативных параметров с учетом особенностей формы исследуемого сигнала Произведен выбор систем базисных функций, в которых в наиболее явном виде прослеживается взаимосвязь между параметрами формы, выраженными в виде набора коэффициентов сигналов-примитивов, и спектральным составом исследуемого участка сигнала Установлено, что в наибольшей степени поставленным требованиям удовлетворяют базисы функций Уолша и полиномов Лежандра

3. Предложены и исследованы способы выявления информативных параметров формы ST-сегмента в его спектральном составе в базисе полиномов Лежандра и функций Уолша, обеспечивающие, по сравнению с широко распространенными точечными способами, в 6-8 раз большую устойчивость к воздействию флуктуационных помех на ЭКС, что повышает чувствительность к низкоамплитудным изменениям формы информативного сигнала, в том числе и кратковременным (ишемические эпизоды), и, соответственно, диагностическую и прогностическую значимость результатов обработки. Предложенные способы позволяют обеспечить хранение информации об ST-сегменте минимальным набором информативных параметров.

4. Разработаны наборы решающих правил, позволяющие на основе трех значений спектральных составляющих в базисах Лежандра и Уолша, отображающих клинически значимые параметры формы ST-сегмента, производить классификацию типов формы ST-сегмента в соответствии с принятыми в медицинской практике требованиями на нормальные и характеризующие отклонения от нормы и алгоритмы классификации на их основе.

5. Предложены и исследованы способ выделения временного интервала 5Т-сегмента, обладающий устойчивостью к изменению морфологии ЭКС и обеспечивающий работу в режиме реального времени, а также алгоритмы для его реализации.

Практическое значение работы. Предложенные способы оценки параметров формы 8Т-сегмента обеспечивают большую, по сравнению с известными, точность определения информативных параметров за счет использования интегральных критериев, имеют при этом надежную реализацию и позволяют производить обработку ЭКС в реальном времени. Они могут быть использованы в автоматических системах обработки для точного измерения параметров элементов кардиоцикла (параметров формы зубцов и комплексов), таких, как 8Т-сегмент, Т- и Р-зубцы. Практические результаты получены в ходе выполнения работы по гранту администрации Рязанской области в сфере науки и техники (раздел «Медицинская техника») «Разработка и внедрение медико-компьютерной системы установления диагноза центральной нервной системы и сердечно-сосудистой системы у детей» (утв. постановлением №178-КГ от 24.03.2004).

Реализация результатов работы. Разработанный аппаратно-программный комплекс оценки информативных параметров 8Т-сегмента использован в Рязанском областном консультационно-диагностическом центре для детей для исследования связи между наличием микроаномалий миокарда (трабекул левого желудочка) и синдромом ранней реполяризации желудочков (СРРЖ), признаком которого является вогнутая эле-вация 8Т-сегмента. Результаты его применения подтвердили правильность предложенных теоретических принципов и расчетных соотношений.

Разработанные способы анализа 8Т-сегмента использованы в учебном процессе РГРТА в курсе «Обработка биомедицинских сигналов и данных» для специальностей 190500 и 190600 и направления 553400.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Математическая модель 8Т-сегмента, формализующая основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки формы и позволяющая однозначно представить диагностические параметры 8Т-сегмента набором числовых коэффициентов.

2. Способы выявления информативных параметров 8Т-сегмента на основе набора спектральных составляющих в базисах полиномов Лежандра и функций Уолша, обеспечивающие, по сравнению с точечными способами, в 6-8 раз большую устойчивость к юз-действию флуктуационных помех на ЭКС, достоверную оценку параметров 5Т-сегмента в режиме реального времени и позволяющие повысить диагностическую и прогностическую ценность кардиографического исследования.

3. Наборы решающих правил для классификации типов формы 8Т-сегмента в соответствии с принятыми в медицине требованиями, основанные на рассмотрении его интегральных информативных параметров, вычисленных в базисах Лежандра и Уолша, и обеспечивающие возможность отнесения 8Т-сегмента к тому или иному принятому классу.

4. Способ выделения временного интервала, принадлежащего ЭТ-сегменту, обеспечивающий устойчивую работу в режиме реального времени в условиях вариабельности амплитудно-временных параметров зубцов и комплексов ЭКС.

5. Структурные и функциональные схемы устройства выделения временного интервала 8Т-сегмента и устройства для оценки параметров 8Т-сегмента, разработанные в соответствии с предложенными способами и позволяющие обеспечить достоверную оценку

параметров формы 8Т-сегмета в режиме реального времени. Аппаратно-программный комплекс для оценки параметров 8Т-сегмента, реализующий совокупность предложенных способов и позволяющий производить достоверную оценку амплитудно-временных параметров 8Т-сегмента ЭКС.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конгрессах и конференциях различного уровня, а именно: всероссийских НТК «Биомедсистемы» (г. Рязань, 2000-2004 гг.); на Ш и IV международных симпозиумах «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия» в рамках конгресса «Кардиостим» (г. Санкт-Петербург, 2002 г., 2004 г.); международных НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г. Рязань, 2002 г., 2004 г.); всероссийской НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (г. Рязань, 2003 г.); 9-й международной НТК «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, 2003 г.); 10-й всероссийской межвузовской НТК «Микроэлектроника и информатика - 2003» (г. Зеленоград, 2003 г.)-

Структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы из 105 наименований. Общий объем работы составляет 218 страниц основного текста, включая 70 рисунков и 22 таблицы.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 25 печатных работ, в том числе 8 - в изданиях, рекомендованных ВАК Минобразования России, 1 патент РФ и 1 свидетельство о регистрации программы.

СОДЕРЖАНИЕДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цели и задачи исследования.

В первой главе проведен анализ особенностей ЭКС, обусловливающих требования к новым разрабатываемым способам и пути дальнейших исследований, направленных на достижение высокой диагностической значимости и достоверности результатов автоматической обработки. Рассмотрены этапы автоматической обработки ЭКС; классифицированы и проанализированы способы фильтрации и выделения характерных точек ЭКС, оценки параметров элементов кардиоцикла, их классификации и принятия диагностических решений.

К медицински значимым параметрам формы 8Т-сегмента относят: абсолютную величину и знак смещения; направление наклона и его выраженность; наличие выпуклости или вогнутости и их выраженность.

Анализ литературных источников показал, что основным используемым на сегодняшний день способом оценки параметров формы является способ измерения сигнала 8Т-сегмента в характерных точках и сравнения полученных значений с порогами. Отличия существующих способов между собой заключаются в способе выбора момента времени, принимаемого за начало 8Т-сегмента, в количестве точек (дискретных временных отсчетов), в которых оценивается сигнал (от 1 до 4 на каждый кардиоцикл), и в способе выбора временной локализации этих точек. Была разработана классификация точечных способов оценки параметров ЭТ-сегмента (рис. 1).

Рис.1

Основным недостатком точечных способов является низкая устойчивость к воздействию случайных помех. Было проведено исследование помехоустойчивости точечных оценок на примере методики, использующей для оценки параметров формы 81-сегмента три дискретных временных отсчета: точки начала 8Т-сегмента ./¡V, середины и окончания Ж. Были определены вероятность ложноположительного обнаружения смещения 8Т-сегмента при принадлежности его к классу нормы и вероятность принятия правильного решения о типе формы.

Значения сигнала помехи полагались нормально распределенной случайной величиной (СВ) !; с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением СКОО1. В реальных условиях значения непатологического вТ-сегмента распределены в пределах уровней нормы (-IV, IV), где Ж— эмпирический порог разграничения нормы и патологии. Для вТ-сегмента в диагностической практике принято значение ^=0,1 мВ. Согласно центральной предельной теореме распределение значений сигнала 8Т-сегмента как суммы множества СВ - потенциалов от различных участков

миокарда имеет характер нормального с нулевым математическим ожиданием и СКО Ог.

Вероятность попадания значения отсчета сигнала вТ-сегмента и в отрезок (-ЩIV) определится как интеграл от плотности распределения вероятности

IV

Р(Ц<№)= \(и)<Ы = 2Ф ^| = 2ф|—^

'21

где плотность распределения %(и) СВ является композицией плотностей нор-

мального распределения /¡(Ь) и нормального распределения /¡(а)'.

Вероятность принятия ошибочной гипотезы о наличии смещения БТ-сегментаН! определится как

/>(Я,) = 1-[/'(|«|<0')]3.

В частности, для принятого в практической медицине порога ^-100 мкВ и СКО помехи 30 мкВ, принимаемого за значение, при котором тестируются кардиосистемы, вероятность принятия ложноположительного решения составляет 0,3, что неприемлемо для практической реализации способа.

Оценка вероятности принятия правильного решения о типе формы 8Т-сегмента показала, что для вероятности правильного распознавания типа формы 8Т-сегмента, составляющей 0,9-0,99, необходимо, чтобы максимальное значение полезного сигнала 5>Г-сегмента превышало СКО помехи в 5-8 раз соответственно. Такие соотношения без принятия специальных мер (усреднение, дополнительная фильтрация и т. п.) в кардио-диагностической аппаратуре трудно достижимы технически.

Для повышения точности оценки параметров 8Т-сегмента и выделения полезной информации на фоне шумов в настоящее время используются способы усреднения сигнала во временной области в течение нескольких кардиоциклов. Усреднение по времени имеет существенный недостаток -искажения формы 8Т-сегмента могут присутствовать на кардиограмме в течение незначительного промежутка времени (ишемические эпизоды) и в процессе усреднения информация о наличии патологических комплексов может быть утеряна

Таким образом, очевидно, что для повышения диагностической значимости результатов автоматического анализа ЭКС разработка способов и средств более точной оценки параметров ЭТ-сегмента в пределах одного кардиоцикла остается актуальной технической проблемой. В качестве решения данной проблемы было предложено использование интегральных информативных параметров, представляющих собой спектральные коэффициенты разложения 8Т-сегмента в базисе тех или иных функций.

Во второй главе рассмотрены вопросы, связанные с разработкой модели 5>Г-сегмента, отражающей принятые в медицинской практике признаки, выявлением информативных параметров формы 8Т-сегмента в его спектральном составе, интерпретацией полученных результатов, их достоверностью и областью применимости.

В рамках модели 8Т-сегмента должны быть представлены все существующие варианты искажений формы, а значения переменных параметров модели должны отражать степень выраженности соответствующего клинического признака. Анализ ЭКГ с различными отклонениями от нормы позволяет представить базовую модель 5>Г-сегмента в виде суперпозиции трех нормированных сигналов-примитивов: постоянного смещения 1!со, линейно возрастающего сигнала с нулевой ограничиваемой им площадью 1]С[ и параболического вогнутого сигнала с вершиной в середине интервала измерения и нулевой площадью под кривой Со (рис. 2).

Полученная совокупность сигналов-примитивов с соответствующими масштабными коэффициентами перекрывает все требуемые типы формы рассматриваемого участка сигнала

и^О)=то-исо(6Ц +т!-ис1(в)+т2- ис2(в),

где то, т¡, т2 - масштабирующие коэффициенты.

Рис.2

В качестве информативных параметров будем рассматривать спектральные амплитуды - коэффициенты обобщенного ряда Фурье в том или ином базисе.

Для выбора базиса спектрального представления сигнала, наиболее отчетливо отражающего требуемые признаки формы, принятого в теории аппроксимации критерия близости оказывается недостаточно. С позиций технического воплощения принципа выявления информативных параметров формы в спектральном составе сигнала можно сформулировать следующие требования:

1. Требование локализации: в базисе должны присутствовать спектральные составляющие, амплитуда которых зависит только от наличия в описании формы 5>Т-сегмента одного из «примитивов» и не зависит от двух других.

2. Требование минимальной сложности вычислений и простоты технической реализации.

Было проведено исследование спектрального представления 8Т-сегмента в ортогональных базисах гармонических функций, полиномов Чебышева I и II рода, полиномов Лежандра и функций Уолша путем формирования базисных функций на интервале существования ЭТ-сегмента как на области ортогональности и вычисления соответствующих спектральных коэффициентов. Было установлено, что наилучшим образом поставленным требованиям удовлетворяют базисы полиномов Лежандра и функций Уолша.

Вычисление спектральных коэффициентов для базиса Лежандра производится по формуле

А = \и^х)1п{х)<к = 2[и^(вш^-т,

ще Ь„(х) - многочлен Лежандра порядка п, ортогональный на отрезке [-1,1] с единичной весовой функцией

д ля базиса Уолша

где раЦв) - функция Уолша номера п, упорядоченная по Пэли.

Установлено, что нулевая, первая и вторая спектральные амплитуды в базисе Ле-жандра и 0,1 и 3 - в базисе Уолша при упорядочении по Пэли характеризуют, состветсг-венно, степень и знак смещения, направление наклона и наличие выпуклости или вогнутости (рис. 3). Значения данных спектральных амплитуд можно рассматривать как информативные параметры - смещения (ПС), наклона (ПН) и выпуклости/вогнутости (ПВ).

Наличие постоянных коэффициентов взаимосвязи между значениями спектральных амплитуд и масштабирующими коэффициентами при соответствующих сигналах-примитивах позволяет не только качественно, но и количественно оценить параметры формы. Коэффициенты передачи каждого из сигналов-примитивов на соответствующую спектральную составляющую представлены в табл. 1.

ПС/Ко ПН/К, ПВ/К2

Базис Лежандра Ао/1 А)/ 0,33(3) Аг/ 0,2

Базис Уолша Ао/1 А,/ -0,5 Аз/0375

Сформулированы требования к базисным функциям, для которых имеет место выполнение требования локализации. Это позволяет обосновать процедуру выбора базиса, обеспечивающего выявление информативных параметров с учетом особенностей формы исследуемого сигнала. Формализованная запись требований представлена в табл.2.

Полученные результаты позволили разработать способы выявления признаков формы на основе вычисления предложенных спектральных информативных параметров ПС, ПН и ПВ.

Таблица 2

ПС

ПН

пв

Г/члл-Я*

Ът 0 1к.

_2_

Таг

\fmWt=0; )/м(г)Л = |/яв(0<Л

^ 0 1ж.

_2_

Разработан набор решающих правил классификации типов формы 8Т-се1мента, соответствующих принятым в медицинской практике (табл. 3), на основе значений информативных параметров ПС, ПН и ПВ. Здесь выделяют следующие коды формы: /•37"-I -норма; /$7=2/ или22-косонисходящаядепрессияилиэлевация; /ЭДЧЗУ или 32—косовосходящаядепрессияилиэлевация; ¥ИТ-4] или 42- вогнутая депрессия или элевация; Р8Т=51 или 52 - выпуклая депрессия или элевация; Р!!Т=61 или 62 - горизонтальная депрессия или элевация.

В случае наличия выпуклости или вогнутости ЭТ-сегмента диагностическую значимость имеет также локализация максимума или минимума кривой. Традиционная методика не позволяет оценить этот параметр. Рассмотрение соотношения между значениями спектральных амплитуд позволяет оценить локализацию экстремума. Расширенный набор решающих правил представлен в табл. 4. Здесь обозначения: а - индекс при коде формы, соответствующий локализации экстремума кривой, описывающей вТ-сегмент, между точками ./^(включительно) и/5".

б - индекс при коде формы, соответствующий локализации экстремума в районе точки 18. в - индекс при коде формы, соответствующий локализации экстремума кривой, описывающей 8Т-сегмент, между точками Ж (включительно).

Таблица 3

Таблица4

Проведено исследование помехоустойчивости предложенных спектральных информативных параметров. Процедура вычисления значений спектральных амплитуд включает суммирование временных отсчетов сигнала, поэтому на основе принципа оценки соотношения сигнал-шум для стандартного метода накопления можно вычислить помехоустойчивость спектральных амплитуд:

((сши

Ы-Е,

КС!Ш).

М- число отсчетов сигнала 8Т-сегмента;

ё] - величина, характеризующая отношение мощности сигнала, приходящейся на амплитуду ;-й спектральной составляющей, к полной мощности:

А]

14

**о

На основе описания сигнала 8Т-сегмента одним из соответствующих сигналов-дримитивов были получены следующие значения ег

ПС ПН ПВ

Базис Лежандра £о=1 £.=1 £2=1

Базис Уолша £0=1 е,=0.715 £з=0.706

Можно отметить, что в данном случае по сравнению с точечными оценками помехоустойчивость по мощности возрастает пропорционально М, где М- число используемых временных отсчетов сигнала

Значения случайного процесса являются некоррелированными только при неограниченной частотной полосе. Физическое ограничение полосы, обусловленное фильтрацией, вносит корреляцию между отсчетами. Помеху можно определить как белый шум, интервал корреляции Го для которого составит:

где - частота среза фильтра.

Нормированный коэффициент корреляции кф, где I- число, на которое различаются порядковые номера дискретных отсчетов, определится как

где Д/ - шаг дискретизации.

Были получены значения в выигрыше соотношений сигнал-шум по сравнению с точечными способами при разных частотах среза фильтра (табл. 5), значение ^ полагалось равным единице, - число дискретных отсчетов, принадлежащих 81-сегменту, где - частота дискретизации сигнала. Как видно из таблицы, при этом выигрыш по сравнению с точечными оценками в полосе частот, принятой для стандартных электрокардиографов, остается значительным, обеспечивая в среднем в 6-8 раз большую устойчивость к воздействию флуктуационных помех. ,

Таблица 5

Частота сре- Число зависи- Выигрыш Выигрыш

за фильтра, мых отсчетов в соотношении в соотношении

Гц ^=500) сигнал-шум сигнал-шум (7Íj=0,08c,ANt0)

20 12,500 0.078N 3,123

40 6,250 0,13N 5,189

60 4,167 0,17N 6,809

80 3,125 0,203N 8,108

100 2,500 0,25N 10,063

120 2,083 0,25N 10,063

140 1,786 0,33N 13,333

160 1,563 0,33N 13,333

Таким образом, во второй главе разработана математическая модель 8Т-сегмента ЭКС, отражающая основные клинически значимые признаки; сформулированы требования к базису спектрального представления; произведен выбор систем базисных функций, в которых в наиболее явном виде прослеживается взаимосвязь между параметрами формы и спектральным составом исследуемого участка сигнала; установлено, что в наибольшей степени поставленным требованиям удовлетворяют базисы функций Уолша и полиномов Лежандра; предложены и исследованы способы выявления информативных параметров формы 8Т-сегмента в его спектральном составе, обладающие, в отличие от известных способов, высокой устойчивостью к воздействию помех на ЭКС; разработаны наборы решающих правил для классификации типов формы 8Т-сегмента.

В третьей главе рассмотрены вопросы, связанные с этапами обработки ЭКС, необходимыми для получения информации о параметрах 8Т-сегмента.

Реальная процедура анализа ЭТ-сегмента должна включать в себя такие этапы, как выделение опорной точки в кардиоцикле, устранение дрейфа изолинии, выделение временного интервала, принадлежащего 8Т-сегменту, оценка информативных параметров и классификация типа формы. Также необходима возможность сохранения информации об 8Т-сегменте минимально возможным набором параметров и возможность восстановления на их основе основных особенностей временной формы сигнала.

Предлагается использовать процедуру выделения опорных точек наТР-сегменте. В этом случае опорные точки, выделяемые на электрокардиосигнале, одновременно являются дискретными отсчетами сигнала дрейфа изолинии. Они представляют собой

модулированные по амплитуде прямоугольные импульсы, следующие с частотой сердечных сокращений. Для выделения сигнала дрейфа изолинии можно предложить фильтрационный метод. Выделенный сигнал дрейфа вычитается из исходного сигнала.

Одной из основных проблем, с которой приходится сталкиваться при оценке параметров формы ST-сегмента, является точное выделение данного участка кардиоцикла на ЭКГ. Основываясь как на признаках формы, так и на параметрах длительностей кар-диосигнала, можно предложить способ выделения (QRS-стробирования) ST-сегмента.

Способ QRS-стробирования основан на том, что при суммировании энергий первой производной или модулей первой производной сигнала во временном окне, ширина которого ЖЖравна длительности СЩ-комплекса Тд®, максимум функции достигается в момент окончания СЩ-комплекса, то есть в точке /#(рис. 4, а). При превышении длительности WW над Тдеу точка максимума превращается в «полочку» постоянного уровня (рис. 4, б). При выборе ширины временного окна, равной Гя+Грю, будет сформирован стробирующий импульс, совпадающий с ST-сегментом (рисунок 5, в): Данный способ позволяет отказаться от поиска опорной точки в пределах QRS-комплекса.

На основе анализа ряда ЭКГ из аннотированных баз данных European ST-T Database и QT-T Database, предназначенных для проверки работоспособности автоматических алгоритмов, предложена следующая модификация способа QRS-стробирования. В качестве основной функции используется нормированная сумма модулей первой производной сигнала БЖИво временном окне с подстраиваемой длительностью:

где и, - значение отсчета сигнала ЭКС; N - число временных отсчетов сигнала, попадающих во временное окно длительность которого вычисляется по формуле:

Ш=Тя^сред,т+Тт=70мсК5бмс+0,05Т№ )=А+0,05Т№,

где А=126мс - эмпирическая константа.

Для повышения точности определения момента превышения DWM порогового значения и во избежание пропусков низкоамплитудных или «сглаженных» комплексов введена процедура вычисления динамического адаптивного порога Значение порога вычисляется следующим образом: ОШ^Щ+дргЩ,

ще и, - значение отсчета сигнала ЭКС, р и I? - весовые коэффициенты, 5, - скользящая оценка уровня сигнала, N1 - скользящая оценка уровня шума, 01¥Мтр.1 - пороговое значение, сравниваемое с DWM на каждом шаге.

В результате обработки ряда ЭКГ установлено, что значения весовых коэффициентов для наилучшего сочетания «чувствительность-устойчивость» составили: /3=0,8, (7=0,02.

В качестве верифицирующей функции используем первую производную сигнала, порог сравнения для которой составляет 5 мВ/с, что является стандартным значением при обнаружении точки Ш по уровню первой производной сигнала.

Предложенный способ позволяет выделять начало 8Т-сегмента со средней ошибкой, не превышающей одного интервала дискретизации по времени относительно значений, приведенных в аннотации баз данных. Обнаружение окончания 8Т-сегмента, то есть момента перехода к Т-зубцу, не всегда достоверно не только при использовании автоматических алгоритмов, но и при трактовке ЭКГ специалистами, что нашло отражение в аннотациях рассматриваемых баз данных. В предложенном способе в случае наличия выраженного перехода 5Т-Т происходит обнаружение момента окончания 5Т-сегмента, в противном случае используется расчетная длительность.

Дальнейшая обработка сигнала 8Т-сегмента заключается в вычислении представленных в главе 2 информативных параметров и оценке типа формы в соответствии с приведенными решающими правилами. Были разработаны алгоритмы, реализующие предложенные способы.

На основе обработки баз данных ЭКГ было установлено, что для выявления визуально отмечаемых врачом изменений формы 8Т-сегмента для соответствующих спектральных составляющих необходимо использовать следующие пороговые уровни, приводимые в мВ (табл. 6).

__Таблица 6

^Опоо ' И^/п» ¿0 поо ПОО поо

0,05 0,03 0,015 0,05 0,02 0,008

Набор из трех спектральных амплитуд может быть использован для хранения информации о параметрах 8Т-сегмента, что требует значительно меньших ресурсов памяти, чем хранение исходного сигнала ЭКГ.

Для получения более наглядного представления об 8Т-сегменте может потребоваться восстановление его временной формы по набору сохраненных значений спектральных амплитуд. Была разработана процедура полиномиального восстановлений сигнала по значениям его спектральных амплитуд в базисе Уолша. Данная процедура может быть применена для восстановления сигнала полиномом требуе-

мой степени из смеси «сигнал - случайная помеха», что может быть использовано как наглядный способ представления диагностической информации.

Таким образом, в третьей главе рассмотрены этапы обработки ЭКС, необходимые для выявления информативных параметров 8Т-сегмента Предложены и исследованы способ выделения временного интервала 8Т-сегмента, обладающий устойчивостью к изменению морфологии ЭКС и обеспечивающий работу в режиме реального времени, а также алгоритмы его реализации. Разработаны алгоритмы, реализующие предложенные способы выявления информативных параметров и классификации типов формы ЭТ-сегмента Определены пороговые уровни для соответствующих интегральных информативных параметров, характеризующие наличие отмечаемых врачом изменений формы 8Т-сегмента. Разработана процедура перехода от значений спектральных коэффициентов в базисе Уолша к полиномиальному базису, что позволяет с достаточной точностью восстанавливать основные параметры формы сигнала.

Четвертая глава диссертации посвящена практической реализации полученных теоретических результатов. Поскольку задача оценки параметров 8Т-сегмента может как выступать в качестве основной функции устройства (например, при нагрузочной оценке ишемической болезни сердца ИБС), так и являться одним из аспектов контроля ЭКС, предложены варианты как аппаратной реализации для портативных систем, так и варианты аппаратно-программного воплощения разработанных способов.

Вариантами аппаратной реализации предложенных способов являются следующие устройства:

- устройство выделения 8Т-сегмента В данном устройстве представлена аппаратная реализация предложенного способа выделения ЭТ-сегмента;

- устройство для оценки параметров 8Т-се1мента Данное устройство представляет собой самостоятельный функциональный узел, используемый для задач оценки параметров 8Т-сегмента, например при диагностике ишемиче-ских эпизодов.

Совокупность предложенных способов воплощена в аппаратно-программном комплексе, предназначенном для автоматической обработки ЭКС. Разработано программное обеспечение, осуществляющее оценку параметров 8Т-сегмента в соответствии с предложенными способами. Данная аппаратно-программная реализация применялась для исследовательских целей и может быть пригодна также для проведения обследований в условиях стационара

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе предложены и исследованы помехоустойчивые способы и средства анализа параметров формы 8Т-сегмента, повышающие диагностическую и прогностическую значимость результатов электрокардиографического исследования.

1. Обоснована целесообразность использования интегральных критериев для оценки информативных параметров 8Т-сегмента Показана возможность представления информативных параметров 8Т-сегмента спектральными коэффициентами соответствующих базисных функций и сформулированы требования, которым должна удовлетворять система таких функций.

2. Разработана математическая модель 8Т-сегмента, отражающая основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки формы в виде совокупности конечного числа сигналов-примитивов, что обеспечивает однозначное представление диагностических параметров ЭТ-сегмента набором из трех числовых коэффициентов.

3. Произведен выбор систем базисных функций, отображающих информативные параметры формы ЭТ-сегмента наименьшим числом спектральных коэффициентов, и предложены помехоустойчивые способы выявления этих параметров.

4. Сформулированы решающие правила для классификации типов формы ЭТ-сегмента на основе значений его спектральных составляющих в базисах полиномов Лежандра и функций Уолша в соответствии с принятыми в медицинской практике критериями.

5. Разработаны алгоритмы, реализующие предложенные способы получения амплитудно-временных характеристик информативных параметров и классификации на их основе типа формы 8Т-сегмента. Определены численные значения порогов сравнения «наличие/отсутствие значимо выраженного параметра формы».

6. Предложена процедура восстановления временной формы 8Т-сегмента из смеси сигнал - случайная помеха на основе набора его спектральных составляющих, которая может быть использована как наглядный способ представления диагностической информации.

7. Предложены способ выделения временного интервала, принадлежащего ЭТ-сегменту, обладающий устойчивостью к изменению морфологии ЭКС и обеспечивающий работу в режиме реального времени, а также алгоритм его реализации.

8. Предложены варианты технической реализации разработанных способов.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы для распознавания квазипериодических биоэлектрических сигналов и оценки содержащейся в них информации.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Мельник О.В. Использование дискретных функций Уолша для анализа биомедицинских сигналов // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедси-стемы-2000»: Тезисы докладов. Рязань, 2000. С. 58.

2. Мельник О.В., Михеев А.А. Исследование ST-сегмента электрокардиосигнала с помощью функций Уолша // «Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства»: Межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2001. С. 38-40.

3. Мельник О.В. Оценка типа формы ST-сегмента электрокардиосигнала с помощью функций Уолша // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсисте-мы-2001». Тезисы докладов. Рязань, 2001. С. 16-17.

4. Мельник О.В., Зуйкова ОА, Михеев АА. Оценка параметров ST-сегмента// Вестник аритмологии. Приложение С. 2002. С. 158.

5. Мельник О.В., Михеев А.А. Анализ помехозащищенности оценок параметров ST-сегмента электрокардиосигнала // Международная научно-техническая конференция «Измерение, контроль, информатизация»: Материалы конференции. Барнаул, 2002. С. 91-93.

6. Мельник О.В. Повышение помехозащищенности оценок параметров ST-сегмента// Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсистемы-2002»: Тезисы докладов. Рязань, 2002. С. 66-67.

7. Мельник О.В., Михеев А.А. Новые подходы к оценке параметров электрокардиосигнала // Международная научно-техническая конференция «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций»: Материалы конференции. Рязань, 2002. С. 138-140.

8. Мельник О.В. Оценка параметров элементов кардиосигнала // 9-я международная техническая конференция «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». Тезисы докладов. М.: Издательство МЭИ, 2003. С. 236-237.

9. Мельник О.В., Михеев АА. Представление элементов кардиосигнала степенным полиномом и взаимосвязь со спектральным составом в базисе функций Уолша // Всероссийская научно-техническая конференция «Новые информационные техно-

логии в научных исследованиях и в образовании "НИТ-2003": Тезисы докладов. Рязань, 2003. С. 167-168.

10. Мельник ОВ., Мельник Г.И., Филатов А.Д. Интегральный подход к оценке параметров условно-детерминированных сигналов // Научно-технический информационный бюллетень «Новые технологии», работы РИ МГОУ, № 2с, М., 2003. С. 57-59.

11. Мельник О.В. Выявление признаков формы ST-сегмента электрокардиосигнала в его спектральном представлении // 10-я всероссийская межвузовская НТК «Микроэлектроника и информатика - 2003». Тезисы докладов. М.: МИЭТ, 2003. С. 127.

12. Мельник О.В., Михеев А А. Выбор базисных функций для выявления информативных параметров ST-сегмента электрокардиосигнала // Вестник РГРТА Вып. 12. Рязань, 2003. С. 56-59.

13. Мельник О.В., Михеев А.А. Интегральный подход к оценке параметров ST-сегмента электрокардиосигнала // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. №5,2003. С. 8-11.

14. Мельник О.В. Исследование достоверности оценок параметров ST-сегмента в различных базисах // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсисте-мы-2003»: Тезисы докладов. Рязань, 2003. С. 80-81.

15. Мельник О.В., Михеев А.А. Оценка достоверности спектральных показателей формы ST-сегмента с учетом характера выбора временного окна преобразования // Международная научно-техническая конференция «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций»: Материалы конференции. Рязань, 2004. С. 55-57.

16. Мельник О.В., Михеев А.А. Исследование достоверности представления ST-сегмента в различных базисах // Вестник аритмологии, приложение С. 2004, с. 192.

17. Мельник О.В., Дмитриева Н.В., Михеев А.А., Цветкова И. В. Дисперсия интервала QT и оценка ST-сегмента на ЭКГ у детей с аномально расположенными хордами в левом желудочке // Вестник аритмологии. Приложение С. 2004. С. 126.

18. Мельник О.В. Новые подходы к оценке параметров ST-сегмента электрокардио-сигнала // Всероссийская научно-техническая конференция «Биотехнические системы в XXI веке»: Материалы конференции. СПб., 2004. С. 65-67.

19. Мельник О.В. Программа оценки типа формы ST-сегмента электрокардиосигнала. Свидетельство о регистрации № 3824 от 29.08.2004.

20. Мельник О.В. Разработка методов и средств оценки параметров ST-сегмента элек-трокардиосигнала // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедси-стемы-2004»: Тезисы докладов. Рязань, 2004. С. 9-10.

21. Мельник О.В., Михеев А.А. Способ выявления информативных параметров ST-сегмента и устройство для его осуществления // Патент РФ № 2242164, А 61 В5/0402, В5/0452. Открытия. Изобретения. Опубл. 20.12.2004. Бюл. № 35.

22. Разработка и внедрение медико-компьютерной системы поддержки установления диагноза заболеваний центральной нервной и сердечно-сосудистой систем у детей: Отчет о НИР (заключительный) / РГРТА; Рук. Локтюхин В.Н. - Тема 17-04Г; № ГР 01200500873. Рязань, 2004. Соисполнитель Мельник О.В.

23. Мельник О.В., Дмитриева Н.В., Цветкова И.В. Электрокардиографические признаки аритмогенной готовности миокарда у детей с аномально расположенными хордами // Современные проблемы педиатрии. Сб. науч. тр. Рязань-Москва, 2005. С. 70-73.

24. Мельник О.В., Михеев А.А., Нечаев Г.И. Выделение дрейфа изолинии электрокар-диосигнала//Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. № 1-2,2005.

25. Мельник О.В., Варнавский А.Н., Михеев А.А. Метод выделения опорной точки в каждом кардиоцикле // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. № 1-2,

2005.

Мельник Ольга Владимировна

РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ И СРЕДСТВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ 8Т-СЕГМЕНТА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 25.03.2005. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,0.

Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Рязанская государственная радиотехническая академия 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1. Редакционно-издательский центр РГРТА

os:os- os:н

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР СПОСОБОВ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

1.1. Анализ предметной области.

1.1.1. Отображение электрических процессов в сердце на ЭКГ.

1.2. Принципы автоматической обработки ЭКС.

1.2.1. Ввод и фильтрация ЭКГ.

1.2.2. Распознавание характерных элементов ЭКГ и расчет диагностических параметров

1.2.3. Интерпретация и классификация ЭКГ.

1.3. Способы оценки параметров ST-сегмента.

1.4. Анализ стандартной точечной методики оценки параметров ST-сегмента.

1.4.1. Оценка вероятности ложноположительного выявления смещения ST-сегмента

1.4.2. Оценка вероятности ошибочного определения типа формы ST-сегмента.

1.5. Формулировка требований к способам и средствам для оценки параметров ST-сегмента.

1.6. Формулировка задач, подлежащих решению.

ГЛАВА 2. ВЫЯВЛЕНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ST-СЕГМЕНТА.

2.1. Разработка математической модели ST-сегмента.

2.2. Спектральные коэффициенты как информативные параметры.

2.3. Спектральное представление ST-сегмента.

2.3.1. Тригонометрические функции.

2.3.2. Ортогональные полиномы.

2.3.2.1. Полиномы Чебышева.

2.3.2.2. Полиномы Лежандра.

2.3.3. Функции Уолша.

2.3.4. Сравнительный анализ спектрального представления ST-сегмента в различных базисах.

2.4. Способы оценки информативных параметров.

2.5. Исследование помехоустойчивости оценок параметров ST-сегмента.

Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ ПОЛУЧЕНИЯ АМПЛИТУДНО-ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ИНФОРМАТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ST-СЕГМЕНТА.

3.1. Выделение опорной точки в кардиоцикле.

3.2. Устранение дрейфа изолинии.

3.3. Выделение временного интервала ST-сегмента.

3.3.1. Способ QRS-стробирования.

3.3.2. Разработка алгоритма выделения ST-сегмента и экспериментальное исследование способа QRS-стробирования.

3.4. Алгоритмы оценки информативных параметров и классификации типа формы ST-сегмента. Выбор пороговых уровней.

3.5. Хранение информации и восстановление временной формы ST-сегмента.

Выводы.

ГЛАВА 4. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СПОСОБОВ ОЦЕНКИ ИНФОРМАТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ST-СЕГМЕНТА.

4.1. Аппаратная реализация предложенных способов обработки ЭКС.

4.1.1. Устройство для выделения ST-сегмента электрокардиосигнала в реальном времени.

4.1.2. Устройство для оценки параметров

ST-сегмента электрокардиосигнала.

4.2. Аппаратно-программный комплекс оценки параметров ST-сегмента ЭКС.

4.2.1. Функциональная схема аппаратно-программного комплекса оценки параметров ST-сегмента ЭКС.

4.2.2. Технические средства реализации аппаратно-программного комплекса оценки параметров ST-сегмента ЭКС и обоснование требований к ним.

4.2.3. Алгоритм сопряжения аналоговой и цифровой частей аппаратно-программного комплекса оценки параметров ST-сегмента ЭКС.

4.2.4. Программное обеспечение для оценки параметров ST-сегмента ЭКС.

Выводы.

Актуальность проблемы. В большинстве стран мира за последние годы значительно возросли заболеваемость и смертность, связанные с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Россия входит в настоящее время в первую десятку стран с максимальной смертностью от кардиально обусловленных причин. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, с ранней диагностикой, своевременным обнаружением заболеваний. Наиболее широко используемым методом диагностики нарушений деятельности сердечно-сосудистой системы является электрокардиография. На сегодняшний день всё более широкое распространение приобретают автоматические методы интерпретации электрокардиограммы (ЭКГ).

В клинической практике диагностики сердечной деятельности большое значение имеет анализ изменения характера ST-сегмента электрокардиосиг-нала (ЭКС). Форма ST-сегмента отвечает в кардиоцикле за период полного охвата возбуждением желудочков миокарда и в норме должна представлять собой «площадку» с нулевым потенциалом, то есть совпадать с изоэлектри-ческой линией ЭКС. Различные степени заболеваний, связанных с нарушением электрической проводимости желудочков (инфаркт миокарда, ишемиче-екая болезнь сердца), в зависимости от тяжести поражения проявляются в последовательном изменении формы ST-сегмента - от незначительного смещения в сторону положительного или отрицательного потенциала до заметного искажения формы ЭКС.

Основным используемым на сегодняшний день способом оценки параметров ST-сегмента является способ измерения сигнала ЭКС в характерных точках и сравнения полученных значений с порогами. Данный способ обладает низкой помехоустойчивостью, и под влиянием воздействия флуктуаци-онных помех может быть принято ошибочное решение об особенностях ST-сегмента.

Используемые для повышения помехоустойчивости процедуры усреднения сигнала во временной области в течение нескольких кардиоцикпов обладают существенным недостатком - в процессе усреднения может быть потеряна информация о наличии кратковременных эпизодов изменений в форме ST-сегмента (ишемические эпизоды). Кроме того, усреднение снижает оперативность получения информации и требует дополнительных вычислительных затрат.

Таким образом, существующие подходы к оценке параметров ST-сегмента позволяют достоверно выявить нарушения в работе сердечнососудистой системы только при явно выраженной симптоматике и не используют в полной мере диагностические возможности автоматической обработки ЭКС. В связи с этим поиск, разработка и исследование новых способов и алгоритмов для оценки параметров ST-сегмента и их воплощение в виде аппаратных и программных средств являются актуальной задачей.

Цели и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение надежности выявления клинически значимых признаков формы ST-сегмента на ЭКГ на ранних стадиях развития заболеваний на основе создания способов и средств достоверного автоматического анализа параметров формы ST-сегмента, обеспечивающих увеличение диагностической и прогностической значимости результатов электрокардиографического исследования.

Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- построение модели ST-сегмента, отражающей основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки, выраженные в параметрах формы ST-сегмента;

- разработка способов и алгоритмов выделения временного интервала ST-сегмента;

- разработка способов и алгоритмов выявления информативных параметров ST-сегмента;

- разработка наборов решающих правил для классификации типа формы ST-сегмента и количественной оценки его параметров;

- разработка способов восстановления временной формы сигнала ST-сегмента на основе минимального набора хранимых данных;

- разработка аппаратного и программного обеспечения для реализации предложенных способов автоматического анализа параметров формы ST-сегмента в реальном масштабе времени.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы построена на базе аппарата математического анализа, теории спектрального анализа, теории приближения функций, теории обнаружения сигналов и математической статистики. Экспериментальные исследования проводились с использованием аннотированных баз данных реальных ЭКГ, предназначенных для тестирования автоматических способов обработки ЭКС (European ST-T Database, QT-T Database). Результаты исследований получены в программных средах Mathcad, Matlab и Delphi.

Научная новизна работы

1. Разработана математическая модель ST-сегмента ЭКС, формализующая основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки формы в виде совокупности конечного числа сигналов-примитивов, что обеспечивает однозначное представление диагностических параметров сигнала набором числовых коэффициентов.

2. Сформулированы требования к базисным функциям, которые позволяют обосновать выбор базиса, обеспечивающего выявление информативных параметров с учетом особенностей формы исследуемого сигнала. Произведен выбор систем базисных функций, в которых в наиболее явном виде прослеживается взаимосвязь между параметрами формы, выраженными в'виде набора коэффициентов сигналов-примитивов, и спектральным составом исследуемого участка сигнала. Установлено, что в наибольшей степени поставленным требованиям удовлетворяют базисы функций Уолша и полиномов Лежандра.

3. Предложены и исследованы способы выявления информативных параметров формы ST-сегмента в его спектральном составе в базисе полиномов Лежандра и функций Уолша, обеспечивающие, по сравнению с широко распространенными точечными способами, в 6-8 раз большую устойчивость к воздействию флуктуационных помех на ЭКС, что повышает чувствительность к низкоамплитудным изменениям формы информативного сигнала, в том числе и кратковременным (ишемические эпизоды), и, соответственно, диагностическую и прогностическую значимость результатов обработки. Предложенные способы позволяют обеспечить хранение информации об ST-сегменте минимальным набором информа >S.-* тивных параметров.

4. Разработаны наборы решающих правил, позволяющие на основе трех значений спектральных составляющих в базисах Лежандра и Уолша, отображающих клинически значимые параметры формы ST-сегмента, производить классификацию типов формы ST-сегмента в соответствии с принятыми в медицине требованиями на нормальные и характеризующие отклонения от нормы и алгоритмы классификации на их основе.

5. Предложены и исследованы способ выделения временного интервала ST-сегмента, обладающий устойчивостью к изменению морфологии ЭКС и обеспечивающий работу в режиме реального времени, а также алгоритмы для его реализации.

Практическое значение работы. Предложенные способы оценки параметров формы ST-сегмента обеспечивают большую, по сравнению с известными, точность определения информативных параметров за счет использования интегральных критериев, имеют при этом надежную реализацию и позволяют производить обработку ЭКС в реальном времени. Они могут быть использованы в автоматических системах обработки для точного измерения параметров элементов кардиоцикла (параметров формы зубцов и комплексов), таких, как'З'Т-сегмент, Т- и Р-зубцы. Практические результаты получены в ходе выполнения работы по гранту администрации Рязанской области в сфере науки и техники (раздел «Медицинская техника») «Разработка и внедрение медико-компьютерной системы установления диагноза центральной нервной системы и сердечно-сосудистой системы у детей» 17-04 (утв. постановлением №178"КГ от 24.03.2004).

Реализация результатов работы. Разработанный аппаратно-программный комплекс оценки информативных параметров ST-сегмента использован в Рязанском областном консультационно-диагностическом центре для детей для исследования связи между наличием микроаномалий миокарда (трабекул левого желудочка) и синдромом ранней реполяризации желудочков (СРРЖ), признаком которого является вогнутая элевация ST-сегмента. Результаты его применения подтвердили правильность предложенных теоретических принципов и расчетных соотношений.

Разработанные методы анализа ST-сегмента использованы в учебном процессе РГРТА в курсе «Обработка биомедицинских сигналов и данных» для специальностей 190500 и 190600 и направления 553400.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Математическая модель ST-сегмента, формализующая основные принятые в медицинской практике клинически значимые признаки формы и позволяющая однозначно представить диагностические параметры ST-сегмента набором числовых коэффициентов.

2. Способы выявления информативных параметров ST-сегмента на основе набора спектральных составляющих в базисах полиномов Лежандра и функций Уолша, обеспечивающие, по сравнению с точечными способами, в 6-8 раз большую устойчивость к воздействию флуктуационных помех на ЭКС, достоверную оценку параметров ST-сегмента в режиме реального времени и позволяющие повысить диагностическую и прогностическую ценность кардиографического исследования.

3. Наборы решающих правил для классификации типов формы ST-сегмента в соответствии с принятыми в медицине требованиями, основанные на рассмотрении его интегральных информативных параметров, вычисленных в базисах Лежандра И Уолша, и обеспечивающие возможность отнесения ST-сегмента к тому или иному принятому классу.

4. Способ выделения временного интервала, принадлежащего ST-сегменту, обеспечивающий устойчивую работу в режиме реального времени в условиях вариабельности амплитудно-временных параметров зубцов и комплексов ЭКС.

5. Структурные и функциональные схемы устройства выделения временного интервала ST-сегмента и устройства для оценки параметров ST-сегмента, разработанные в соответствии с предложенными способами и позволяющие обеспечить достоверную оценку параметров формы ST-сегмента в режиме реального времени. Аппаратно-программный комплекс для оценки параметров ST-сегмента, реализующий совокупность предложенных способов и позволяющий производить достоверную оценку амплитудно-временных параметров ST-сегмента ЭКС.

Апробация^работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конгрессах и конференциях, различного уровня, а именно: всероссийских НТК «Биомедсистемы» (г. Рязань, 2000-2004 гг.); на III и IV международных симпозиумах «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия» в рамках конгресса «Кардио-стим» (г. Санкт-Петербург, 2002 г., 2004 г.); международных НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г. Рязань, 2002 г., 2004 г.); всероссийской НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (г. Рязань, 2003г.); 9-й международной НТК «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, 2003 г.); 10-й всероссийской межвузовской НТК «Микроэлектроника и информатика - 2003» (г. Зеленоград, 2003 г.).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы из 105 наименований. Общий объем работы составляет 218 страниц основного текста, включая 70 рисунков и 21 таблицу.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы для распознавания квазипериодических биоэлектрических сигналов и оценки содержащейся в них информации.

209

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предложены и исследованы помехоустойчивые способы и средства для оценки параметров формы ST-сегмента, повышающие диагностическую и прогностическую значимость результатов электрокардиографического исследования.

1. Обоснована целесообразность использования интегральных критериев для оценки информативных параметров ST-сегмента. Показана возможность представления информативных параметров ST-сегмента спектральными коэффициентами соответствующих базисных функций и сформулированы требования, которым должна удовлетворять система у S таких функции.

2. Разработана математическая модель ST-сегмента, отражающая принятые в медицинской практике клинически значимые признаки формы в виде совокупности конечного числа сигналов-примитивов.

3. Произведен выбор систем базисных функций, отображающих информативные параметры ST-сегмента наименьшим числом спектральных коэффициентов.

4. Предложены и исследованы способы выявления информативных параметров формы ST-сегмента в его спектральном составе в базисе полиномов Лежандра и функций Уолша, обеспечивающие, по сравнению с широко распространенными точечными способами, в 6-8 раз большую устойчивость к воздействию флуктуационных помех на ЭКС.

5. Сформулированы решающие правила для классификации типов формы ST-сегмента на основе значений его спектральных составляющих в соответствии с принятыми в медицинской практике требованиями на нормальные и характеризующие отклонения от нормы.

6. Разработаны алгоритмы, реализующие предложенные способы получения амплитудно-временных характеристик информативных параметров и классификации на их основе типов формы ST-сегмента.

Определены численные значения порогов сравнения «наличие/отсутствие значимо выраженного параметра формы».

7. Предложены способ выделения временного интервала, принадлежащего ST-сегменту, обладающий устойчивостью к изменению морфологии ЭКС и обеспечивающий работу в режиме реального времени, а также алгоритм его реализации.

8. Предложены варианты технического воплощения разработанных способов.

1. Алгоритмы для анализа смещения ST-сегмента плода во время родов. Р.

2. A. Шеповальников, А. П. Немирко, А. Н. Калиниченко. Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ». Биотехнические системы в XXI веке. Материалы конференции. СПб., 2004. С. 72 - 74.

3. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров/ Пер. с франц. под общ. ред. К.С. Шифрина. М.: Наука, 1967. 780 с.

4. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. -М.:Наука, 1965,- 407 с.

5. Беркутов A.M., 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. 7-13.

6. Бойцов С.А. и др. Новый метод описания результатов спектрально-временного картирования ЭКГ BP и оценка его диагностической эффективности. http://www.cor.neva.Ri/vestnic/nl4/st04text.htm.

7. Борисов Ю. П., Пенин П. И. Основы многоканальной передачи информации. М.: Связь, 1967. 435 с.

8. Бородин А.В. Методы повышения помехоустойчивости оценки параметров электрокардиосигнала: Автореф. (05.12.17)/ЛЭТИ, Л., 1988. 16 с.

9. Булыгин В.П., Васанов Т.Б., Лобанов Д.А., Пирвердиев Ч.А, Смирнов

10. B.Ю., Федоров С.И., Харатьян Е.И., Чепайкин А.Г. Вопросы создания интерпретирующего электрокардиографа. // Тезисы докладов международного симпозиума "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий ХХ-ХХГ. М.:Крук, 1999. - С.288-290.

11. Валужис А.К., Рашимас А.П. Статистический алгоритм структурного анализа ЭКС. // Кибернетика, 1979, №3. С.91-95.

12. Габриэль Хан М. Быстрый анализ ЭКГ. М.: Бином, 2000. 286 с.

13. Гаврилов Д.Н., Зайченко К.В. Алгоритм выделения регулярного сигнала из шумов методом биспектрального усреднения// Приборостроение, 1998. №9. С. 17-2 к

14. Генкин А. А. Модуль анализа физиологических процессов программного комплекса ОМИС // Медицинская техника. 2002. №3. С. 32-45.

15. Гоноровский И.С., Демин М.П. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Радио и связь, 1994. 480 с.

16. Гончаров В.А. Теория интерполирования и приближения функций. М.: Гостехиздат, 1954. 328 с.

17. ГОСТ 25995-83. Электроды для съема биоэлектрических потенциалов: Общие технические требования и методы испытаний. М.: Изд-во стандартов, 1984. 25 с.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк, 1998. 479 с.

19. Дощицин В.Л. Практическая электрокардиография. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Медицина, 1987. 336 с.

20. Дупляков В.В., Емельянененко В.М. Синдром ранней реполяризации желудочков/Кардиология, 1998. №5. С. 64-68.

21. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике.-М.:СОЛОН-Р,-2002. 448 с.

22. Зайченко К.В. и др. Съем и обработка биоэлектрических сигналов. Учебное пособие/под ред. К.В. Зайченко. СПбГУАП. СПб., 2001. 140 с.

23. Иванов Г.Г., Сметнев А.С., Простакова Т.С. и др. Поздние потенциалы и спектрально-временное картирование предсердного зубца Р у больных с пароксизмальной формой мерцательной аритмии. Кардиология 1996;11:43-8.

24. Истомина Т.В., Чувыкин Б.В., Щеголев В.Е. Применение теории Wavelets в задачах обработки информации. Пенза, 2000.

25. Истомина Т. В., Кривоногов Л. Ю. Возможности применения последовательной ранговой обработки для создания портативной кардиоаппаратуры // Медицинская техника. 2002. №1. С. 12-14.

26. Капантар В.А., Аракчеев А.Г., Гундаров В.П. Теоретические основы и программное воплощение контурного анализа кардиосигналов в реальном масштабе времени// Медицинская техника, 1999. №1. С. 26-30.

27. Карасев В. В., Михеев А. А., Нечаев Г. И. Измерительные системы для вращающихся узлов и механизмов. М.: Энергоатомиздат^ 1996. 176 с.

28. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов/A.JT. Барановский, А.Н. Калиниченко, Л.А. Манило и др.; Под ред. А.Л. Барановского и А.П. Немирко. М.: Радио и связь, 1993. 248 с.

29. Киреев А. М., Аракчеев А. Г., Сивачев А. В. Электронный метод выделения вариабельности сердечного ритма // Вестник аритмологии. 2004. №35. Приложение А, В. С. 190.

30. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа.- М.:Наука, 1965.- 498 с.

31. Кравченко В.Ф., Попов А.Ю. Дискретизация и цифровая фильтрация электрокардиограммы.//Зарубежная радиоэлектроника. 1996. №1. С. 38-44.

32. Кривоногое Л.Ю. Структурно-ранговый подход к распознаванию кардиоимпульсов// Системный анализ, обработка информации и новые технологии: Научн.-техн. журнал. Пенза: Изд. центр Пенз. гос. ун-та, 2003. -№10. С. 39-40.

33. Левкович-Маслюк, Дайджест вейвлет-анализа, Компьютерра, №8,1998.

34. Лебедев В.В. и др. Алгоритмы измерения длительности комплексов ЭКГ// Медицинская техника. 1998, № 5. С. 6-14.

35. Лебедев В.В., Калантар В.А., Аракчеев А.Г., Корадо И.В. Испытательный сигнал для проверки измерительных алгоритмов элктрокардиографических автоматизированных систем// Медицинская техника, 1997. №3. с. 40-41.

36. Лебедев В.В. К вопросу о возможности определения положения зон нарушений процесса деполяризации миокарда методом высокочастотной фильтрации ЭКГ//Медицинская техника, 1999. №6. С. 11-18.

37. Локшин С.Л., Васильева Л.И., Правосудович С.А. и др. Клинико-инструментальная оценка синдрома ранней реполяризации желудочков. В сб. 2-го международного конгресса по электростимуляции и клинической физиологии сердца. СПб, 1994; 146.

38. Малиновский Л.Г., Пинснер И.Ш., Цукерман Б.М. Математические методы описания>ЭКГ // Медицинская техника. -1968, №5. С.3-7.

39. Мановцев А.П. Основы теории радиотелеметрии. М.: Энергия, 1978. 592 с.

40. Милева К.Н. Разработка и исследование методов автоматического анализа ST-сегмента электрокардиограммы в реальном масштабе времени: Автореф. /ЛЭТИ. Л., 1989. 16 с.

41. Мельник О.В., Михеев А.А. Анализ помехозащищенности оценок параметров ST-сегмента электрокардиосигнала// Международная научно-техническая конференция «Измерение, контроль, информатизация»: Материалы конференции. Барнаул, 2002. С. 91-93.

42. Мельник PJB., Михеев А.А. Выбор базисных функций для выявления информативных параметров ST-сегмента электрокардиосигнала// Вестник РГРТА. Вып. 12. Рязань, 2003. С. 56-59.

43. Мельник О.В., Михеев А.А., Нечаев Г.И. Выделение дрейфа изолинии электрокардиосигнала// Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. № 1-2, 2005. С. 26-30.

44. Мельник О.В. Выявление признаков формы ST-сегмента электрокардиосигнала в его спектральном представлении // 10-я всероссийская межвузовская НТК «Микроэлектроника и информатика -2003»: Тезисы докладов. М.: МИЭТ, 2003. С. 127.

45. Мельник О.В., Дмитриева Н.В., Михеев А.А., Цветкова И. В. Дисперсия интервала QT и оценка ST-сегмента на ЭКГ у детей с аномально расположенными хордами в левом желудочке // Вестник аритмологии. Приложение С. 2004. С. 126.

46. Мельник О.В., Мельник Г.И., Филатов А.Д. Интегральный подход к оценке параметров условно-детерминированных сигналов // Научнотехнический информационный бюллетень «Новые технологии», работы РИ МГОУ. № 2с. М., 2003. С. 57-59.

47. Мельник О.В., Михеев А.А. Интегральный подход к оценке параметров ST-сегмента электрокардиосигнала// Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. № 5, 2003. С. 8-11.

48. Мельник О.В. Использование дискретных функций Уолша для анализа биомедицинских сигналов // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсистемы-2000»: Тезисы докладов. Рязань, 2000г.*С. 58.

49. Мельник О.В. Исследование достоверности оценок параметров ST-сегмента в различных базисах // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсистемы-2003»: Тезисы докладов. Рязань, 2003. С. 80-81.

50. Мельник О.В., Михеев А.А. Исследование достоверности представления ST-сегмента в различных базисах// Вестник аритмологии, приложение С. 2004. с. 192.

51. Мельник О.В., Михеев А.А. Исследование ST-сегмента электрокардиосигнала с помощью функций Уолша // «Физика полупроводников. " Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства»: Межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2001. С. 38-40.

52. Мельник О.В., Варнавский А.Н., Михеев А.А. Метод выделения опорной точки в каждом кардиоцикле // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. № 1-2, 2005. С. 36-39.

53. Мельник О.В. Новые подходы к оценке параметров ST-сегмента электрокардиосигнала // Всероссийская научно-техническая конференция «Биотехнические системы в XXI веке»: Материалы конференции. СПб., 2004. С. 65-67.

54. Мельник О.В. Оценка параметров элементов кардиосигнала // 9-я международная техническая конференция «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика»: Тезисы докладов. М.: Издательство МЭИ. 2003. С. 236-237.

55. Мельник О.В., Зуйкова О.А., Михеев А.А. Оценка параметров ST-сегмента // Вестник аритмологии. Приложение С. 2002. С. 158.

56. Мельник О.В. Оценка типа формы ST-сегмента электрокардиосигнала с помощью функций Уолша // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсистемы-2001»: Тезисы докладов. Рязань, 2001. С. 16-17.

57. Мельник О.В. Повышение помехозащищенности оценок параметров ST-сегмента // Всероссийская научно-техническая конференция «Биомедсистемы-2002»: Тезисы докладов. Рязань, 2002. С. 66-67.

58. Мельник О.В. Программа оценки типа формы ST-сегмента электрокардиосигнала. Свидетельство о регистрации № 3824 от 29.08.2004.

59. Мельник О.В. Разработка методов и средств оценки параметров ST-сегмента электрокардиосигнала // Всероссийская ' научно-техническая конференция «Биомедсистемы-2004»: Тезисы докладов. Рязань, 2004. С. 9-10.

60. Мельник О.В., Михеев А.А. Способ выявления информативных параметров ST-сегмента и устройство для его осуществления // Патент РФ № 2242164, А 61 В5/0402, В5/0452. Открытия. Изобретения. Опубл. 20.12.2004. Бюл. № 35.

61. Мельник О.В., Дмитриева Н.В., Цветкова И.В. Электрокардиографические признаки аритмогенной готовности миокарда у детей с аномально расположенными хордами // Современные проблемы педиатрии. Сб. науч. тр. Рязань-Москва, 2005. С. 70-73.

62. Михеев А.А., Новиков А.С. Оценка динамики ST-сегмента кардиосигнала. «Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства». Межвуз. сб. науч. тр. Рязань. 2001. С. 40-42.

63. Мурашов П. В. Алгоритм устранения низкочастотных помех электрокардиограммы при помощи вейвлет-преобразования // Известия ЛЭТИ. Серия «Биотехнические системы в медицине и экологии». СПб., 2003. Вып. 1.20-23.

64. Нагин В.А., Селищев С.В. Особенности реализации алгоритмов выделения QRS-комплексов для ЭКГ-систем реального времени// Медицинская техника, 2002. №1. С. 18-23.

65. Никитин Ю.П., Кузнецов А.А. Дисперсия интервала Q-T// Кардиология, 1998. №5. С. 58-62.

66. Опарин А.Л., Рудык Ю.С. Применение вейвлет разложения для анализа вариации сердечного ритма/ Сборник трудов Второго виртуального конгресса по ВСР. http://www.hrvcongress.org/second/first/plased2/OparinAbs.rtf.

67. Патент РФ №2195164, А61В 5/02. Способ выделения начала кардиоцикла и устройство для его осуществления/А. А. Михеев// Открытия. Изобретения. 2002."№36.

68. Патент РФ №2219828, А61В 5/02. Способ выделения начала кардиоцикла и устройство для его осуществления/О. А. Зуйкова, А. А. Михеев// Открытая. Изобретения. 2003. №36.

69. Пипбергер X. Анализ электрокардиограмм на вычислительной машине. // Вычислит, устройства в биологии и медицине. -М.:Мир, 1967, С.15-19.

70. Плотников А.В. Автоматизированный анализэлектрокардиографических сигналов в системах прикроватного мониторинга. -Информационный ресурс по электркардиографии. http://vvww.ecg.ni/pub/abstract/1999/miet/palex/referat.htm.

71. Подлесов A.M., Бойцов С.А., Егоров Д.Ф. и др. Мерцательная аритмия. СПб.: Изд-во "ЭЛБИ-СПб". -2001.-С. 77-9.

72. Пономарев £.Б., Лещинский Л.А., Русяк И.Г. Очерки прогнозирования в кардиологии. Ижевск, 2000. 192 с.

73. Построение многоканальных цифровых электрокардиографов. http://www.vmark.nm.ni/index.htiTil.

74. Руксин В.В. Неотложная кардиология. М.: Бином, 1999. 469 с.

75. Рыжевский А.Г., Шабалов Д.В. Автоматизация контроля формы моноимпульсных сигналов. -М: Энергоатомиздат, 1986,- 96 с.

76. Рябыкина Г.В. Методические рекомендации по холтеровскому мониторированию электрокардиограммы. М.: Российский кардиологический научно-производственный комплекс МЗ РФ, 2003. 92 с.

77. Рябыкина Г.В. Диагностика ишемии миокарда у больных с коронарогенной и некоронарогенной патологией при холтеровском мониторировании электрокардиограммы// Вестник аритмологии, № 32. 2003. С. 8-16.

78. Справочник по электрокардиографии/ под ред. Медведева В.П. СПб.: Питер, 2000. 368 с.

79. Суетин П.К. Классические ортогональные многочлены,- М.: Наука, 1979,-415. с.

80. Теория управления. Терминология. Вып. 107. М.: Наука, 1988. с.56.

81. Тепляков И.М. Радиотелеметрия. М.: «Советское радио», 1966. 310 с.

82. Филист С.А. Методы двумерного спектрального преобразования электрокардиосигналов в ранней диагностике сердечно-сосудистых заболеваний//Биомедицинская радиоэлектроника, 2001. №3. С. 15-20.

83. Харкевич А.А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965". 276 с.

84. Хургин Я.И. Применение теории случайных процессов при исследовании прохождения флюктуационных шумов через линейные и нелинейные системы. М.: Отдел научно-технической информации, 1950. 30 с.

85. Шевченко Н.М. Амбулаторное мониторирование ЭКГ (показания к применению) // Российский кардиологический журнал, 1998. №5. С. 10-15.

86. Evaluation of an Automatic Threshold Based Detector of Waveform Limits in Holter ECG with the QT database// R. Jane, A. Blasi, J. Garcia, P. Laguna. http://www.physionet.org/physiobank/database/qtdb/eval/wfliinits.html.

87. European ST-T Database. http://www.physionet.org/physiobank/database/edb/.

88. Laguna P. R. G. Mark, Goldberger A., Moody G. В., A database for evaluation of algorithms for measurement of QT and other waveform intervals in the ECG. Computers in Cardiology. 1997.

89. Laguna P., Caminal P., Jane R., Automatic QT Interval Analysis in Post-Myocardial Infarction Patients. Journal of Ambulatory Monitoring 1991, 4, no. 2, 93-111.

90. Long-term ST database: a reference for the development and evaluation of automated ischaerrna detectors and for the study of the dynamics of myocardial ischaemia/ Jager F. at all. Medical & Biological Engineering & Computing 41(2): 172-182 (2003).

91. Moody G. В., ECG Database Applications Guide. Harvard University -Massachusetts Institute of Technology, Division of Health Sciences and Technology. July 1992.

92. Jager, F. (1994): 'Automated detection of transient ST-segment changes during ambulatory ECG-monitoring', PhD Thesis, University of Ljubljana, Faculty of Electrical & Computer Engineering, Ljubljana, Slovenia

93. Jager, F., Moody, G. В., and Mark, R. G. (1998): 'Detection of transient ST-Segment episodes during ambulatory ECG-monitoring', Сотр. and Biom. Res. 31, pp. 305-322.

94. Presedo, J., Vila, J., Barro, S., Palacios, F., Ruis, R., Taddei, A., and Emdin, M. (1996): 'Fuzzy modelling of the expert's knowledge in ECG-based ischaemia detection', Fuzzy Sets and Systems, 77, pp. 63-75.

95. QT-T Database, http://www.physionet.org/physiobank/database/qtdb/.

96. Silipo, R., Gori, M., Taddei, A., Varanini, M., and Marchesi, C. (1993): 'Comparing statistical to neural classifiers of the QRS morphologies', in Mancini, Cristalli, Fioretti, Bedini (Eds): 'Biotelemetry XII', pp. 263-271.

97. Silipo, R., and Marchesi, C. (1996): 'Neural techniques for ST-T change detection', Comput. Cardiol., pp. 677-680.

98. Stamkopoulos; Т., Diamantaras, K., Maglaveras, N., and Strintzis, M. (1998): 'ECG analysis using nonlinear PCA neural networks for ischemia detection', IBBE Trans. Signal Proc., 46, pp. 3058-3067.

99. Karlsson , et al. Myocardial ischemia and infarction analysis and monitoring method and apparatus. United States Patent 5,520,191. May 28, 1996.

100. Stadler , et al. Ischemia detection during non-standard cardiac excitation patterns. United States Patent 6,381,493. April 30, 2002.

101. Stadler , et al. Method for ischemia detection and apparatus for using same. United States Patent 6,128,526. October 3, 2000.

102. Wavelet Transform In ECG Signal Processing/ I. Provaznik, J. Kozumplik et al. //Proc. EuroCoference BIOSIGNAL, 2000. Brno (Czech Republic). P. 135-140.

103. Zywietz C., Celikag D., Testing Results and Derivation of Minimum Performance criteria for Computerized ECG-Analysis. Computers in Cardiology 1991,97-100.