Алгоритмы анализа многоканальной ЭКГ для классификации форм QRS-комплексов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.09, кандидат технических наук Лебедева, Наталья Александровна

• Лебедева, Наталья Александровна
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Лебедева, Наталья Александровна

ВВЕДЕНИЕ . б

1. АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА ФОРМ ОКБ-КОМПЛЕКСОВ В

СИСТЕМАХ МОНИТОРНОГО КОНТРОЛЯ ЭКГ

1.1 Анализ сердечной деятельности по ЭКГ

1.1.1. Электрокардиосигнал и его.особенности

1.1.2. Электрокардиографические отведения

1.1.3. Электрокардиографические признаки нарушений ритма сердца '.

1.2. Автоматический анализ ЭКГ.

1.2.1. Задачи и основные особенности оперативной обработки ЭКГ.'.

1.2.2. Кардиомониторные системы

1.2.3. Алгоритмы оперативного анализа ЭКГ

1.3. Классификация форм ОКБ-комплексов ЭКГ

1.3.1. Общий подход к классификации форм ОКБ-комплексов

1.3.2. Примеры алгоритмов классификации форм ОКБ-комплексов

1.3.3. Факторы, влияющие на качество классификации форм ОКБ-комплексов.

1.4. Обработка многоканальной ЭКГ.

Выводы по главе.

2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МНОГОКАНАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ ОКБ-КОМПЛЕКСОВ ЭКГ

2.1. Одноканальный алгоритм классификации ОКБ-комплексов ЭКГ.

2.2. Многоканальная классификация ОКБ-комплексов

2.2.1. Общие принципы построения алгоритмов

2.2.2. Алгоритм "Simplicity

2.2.3. Алгоритм "Priority"

2.2.4. Алгоритм "Switch"

2.3. Методика экспериментальных исследований алгоритмов классификации QRS-комплексов ЭКГ

2.3.1. Общий подход к исследованию

2.3.2. Описание исходных данных для экспериментальных исследований

2.3.3. Критерий оценки качества классификации

2.4. Экспериментальные исследования одноканального алгоритма классификации QRS-комплексов ЭКГ

2.5. Экспериментальные исследования многоканальных алгоритмов классификации QRS-комплексов ЭКГ

2.5.1. Оптимизация параметров алгоритмов

2.5.1.1. Алгоритм "Simplicity".

2.5.1.2. Алгоритм "Priority".

2.5.1.3. Алгоритм "Switch".

2.5.2. Тестирование алгоритмов

Выводы по главе.

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА И АЛГОРИТМА КОМПЕНСАЦИИ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ИСКАЖЕНИЙ ЭКГ

3.1. Разработка математического описания дыхательных искажений ЭКГ.

3.2. Разработка метода компенсации дыхательных искажений ЭКГ.

3.2.1. Общий принцип компенсации дыхательных искажений ЭКГ.

3.2.2. Метод расчета матрицы преобразования системы координат.

3.2.3. Применение метода компенсации дыхательных искажений для'ЭКГ, снятой в неортогональных системах отведений.

3.3. Экспериментальные исследования метода компенсации дыхательных искажений ЭКГ

3.3.1. Общий подход к исследованию

3.3.2. Критерии оценки метода компенсации дыхательных искажений

3.3.3. Описание исходных данных для экспериментальных исследований

3.3.4'. Описание эксперимента и результатов исследования '.

3.4. Разработка алгоритма компенсации дыхательных искажений ЭКГ.

3.4.1. Структура и принцип работы алгоритма

3.4.2. Алгоритм расчета матрицы преобразования системы координат

3.4.3. Алгоритм выбора исходной системы координат

3.5. Экспериментальные исследования алгоритма компенсации дыхательных искажений ЭКГ

Выводы по главе.

ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА

МНОГОКАНАЛЬНОЙ ЭКГ.

4.1. Особенности реализации алгоритмов анализа многоканальной ЭКГ в кардиомониторных системах

4.2. Компьютерная кардиомониторная система

РИТМОН".

4.3. Компьютерная кардиомониторная система контроля

ЭКГ под нагрузкой "РИТМОН-ЗВ".

4.4. Реализация алгоритмов анализа ЭКГ-сигнала в кардиомониторной системе "РИТМОН"

4.4.1. Общая структура обработки ЭКГ.

4.4.2. Реализация алгоритмов классификации форм QRS-комплексов.

4.4.3. Реализация алгоритма компенсации дыхательных искажений ЭКГ.

4.5. Техническое обеспечение экспериментов

4.5.1. База данных ЭКГ "ReWäve".

4.5.2. Программное обеспечение экспериментов.

Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы анализа многоканальной ЭКГ для классификации форм QRS-комплексов»

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Одной из наиболее важных задач современной медицины является борьба с заболеваниями сердечно-сосудистой системы человека, составляющими основную долю среди причин смертности людей в трудоспособном возрасте. Учитывая важность проблемы, в мировой медицинской практике большое внимание уделяется развитию методов диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

В связи с развитием микропроцессорных средств в последнее десятилетие широкое распространение получила аппаратура автоматического оперативного анализа электрофизиологических сигналов, в частности, кардиомониторные системы, которые осуществляют контроль за состоянием сердечной деятельности человека по его электрокардиограмме (ЭКГ). Такие устройства находят применение в лечебных учреждениях как средства мониторирования или амбулаторного обследования кардиологических пациентов, в спортивной медицине, космической медицине и в ряде других областей, где возникает необходимость текущего анализа сердечного ритма человека. Использование кардиомониторных систем способствует существенному повышению уровня медицинского обслуживания и дает в руки врачей новые технические средства для углубленного изучения деятельности сердца человека. Особенно большое значение контроль ЭКГ имеет при наблюдении за больными, находящимися в критическом состоянии. Так, у больных в острой стадии инфаркта миокарда в начальный период болезни развиваются опасные для жизни осложнения, и, по имеющимся данным [17] более половины таких больных погибают от острых нарушений ритма и проводимости сердца. Благодаря раннему выяв7 лению и активному лечению нарушений ритма у больных с острым инфарктом миокарда, смертность этих больных может быть снижена с 35 до 20% [17].

Особую важность для контроля сердечной деятельности имеет надежное и точное обнаружение и классификация (Шв -комплексов ЭКГ, отражающих процесс сокращения желудочков сердца. Решение этой задачи осложняется чрезвычайной изменчивостью и многообразием форм сигнала (особенно у кардиологических больных), а также наличием помех, неизбежных при длительном мониторировании.

Первые системы, предназначенные для длительной регистрации ЭКГ в условиях клиник, появились в конце 60-х годов. Большинство из них применяли относительно простые методы классификации форм ОКБ-комплексов, которые обладали невысокой эффективностью. Появление новых мощных микропроцессоров с увеличенным объемом внутренней памяти и быстродействием позволило расширить возможности таких систем и реализовать в них более сложные, точные и надежные методы автоматического анализа сигнала, основанные на анализе нескольких отведений ЭКГ. В связи с этим появилась необходимость разработки новых алгоритмов классификации форм ОКБ-комплексов, которые обладают высокой помехоустойчивостью, способны анализировать несколько отведений ЭКГ и обладают большей эффективностью. Таким образом поиск, разработка и всестороннее исследование новых методов и алгоритмов анализа ЭКГ представляет собой актуальную задачу.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ. Целью диссертационной работы является повышение качества и надежности компьютерных систем автоматического анализа электрокардиосигнала за счет использования 8 более эффективных алгоритмов анализа многоканальной ЭКГ для классификации форм QRS-комплексов.

Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- разработка и экспериментальные исследования многоканальных алгоритмов классификации форм QRS-комплексов;

- разработка и исследование метода и алгоритма компенсации дыхательных искажений ЭКГ для классификации QRS-комплексов;

- реализация предложенных алгоритмов и программ анализа многоканальной ЭКГ в составе программно-алгоритмического обеспечения компьютерных систем монйторного контроля ЭКГ.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Теоретическая часть диссертационной работы выполнена на базе аппарата теории распознавания образов, теории случайных процессов и аналитической геометрии в пространстве.

Экспериментальные исследования проводились по составленным программам и методикам с использованием метода планирования эксперимента. В качестве экспериментального материала использовались: стандартная аннотированная база ЭКГ-сигналов Массачусетского технологического института (MIT-BIH Arrhythmia Database, USA) и база данных ЭКГ "ReWave", собранная автором. Результаты исследований обрабатывались с использованием аппарата математической статистики.

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

- предложены и исследованы три новых многоканальных алгоритма классификации форм QRS-комплексов, два из которых 9 обеспечивают более высокое качество классификации, чем известные ранее; предложен и исследован новый метод компенсации дыхательных искажений ЭКГ; проведены экспериментальные исследования метода компенсации дыхательных искажений, которые доказали эффективность работы метода и целесообразность его применения в системах автоматического анализа ЭКГ;

- разработан алгоритм компенсации дыхательных искажений ЭКГ, проведено экспериментальное исследование этого алгоритма, которое показало, что его применение в многоканальных алгоритмах классификации ОКБ-комплексов более чем в 3 раза уменьшает число ошибок классификации (с 2,18% до 0,58%) .

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ.

- разработанные алгоритмы и программы классификации форм ОКБ-комплексов и компенсации дыхательных искажений ЭКГ могут быть использованы при создании программного обеспечения различных компьютерных систем медицинского назначения и позволяют обеспечить эффективную обработку ЭКГ.

- предложенные методики экспериментальных исследований позволяют получить объективную оценку эффективности работы алгоритмов классификации форм ОКБ-комплексов и могут быть использованы в работах, связанных с исследованием других алгоритмов классификации.

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

10 компьютерных биомедицинских систем", которые проводились с участием автора с 199 6 г.

Программы классификации форм ОКБ-комплексов, созданные в ходе работы, вошли в состав программного обеспечения компьютерной кардиомониторной системы "РИТМОН", которая про-мышленно выпускается ТОО "Биосигнал" и используется для длительного наблюдения за тяжелыми кардиологическими больными в нескольких десятках лечебных учреждений России.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: 3-х международных научно-технических конференциях "ДИАГНОСТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕТРОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЯ, БЕЗОПАСНОСТЬ" (ДИМЭБ) (С.-Петербург, 1996, 1997, 1998), Международном семинаре по обработке и автоматическому анализу биомедицинских сигналов (Силезский технический университет, Гливице, Польша, 1997), научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ (1997-1999), международной конференции "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий" (Москва, 1999 г.) .

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

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и двух приложений. Основной текст диссертации изложен на 109 машинописных страницах. Иллюстративный материал представлен в виде 21 таблицы и 18 рисунков. Список литературы по теме включает 70 наименований. В приложении 1 представлена характеристика состава стандартной аннотированной базы ЭКГ-сигналов М1Т-В1Н, в приложении 2 представлены примеры записей из

Заключение диссертации по теме «Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)», Лебедева, Наталья Александровна

Выводы по главе: 1. Рассмотрены особенности программной реализации алгоритмов классификации форм ОКБ-комплексов ЭКГ в кардиомони-торных системах и предложены методы реализации разработанных в рамках настоящёй работы алгоритмов, снижающие вычислительную сложность разрабатываемых программ и учитывающие особенности их функционирования в рамках кардиомониторных систем.

2. Разработаны программы, реализующие предложенные в работе алгоритмы и предназначенные для использования в составе программного, обеспечения компьютерной кардиомонитор-ной системы "РИТМОН" и компьютерной кардиомониторной системы контроля ЭКГ под нагрузкой "РИТМОН-ЗВ".

131

3. Собран уникальный банк записей, который, вместе с созданным для него программным обеспечением, составляет базу данных ЭКГ ReWave. Эта база данных, может использоваться в различных исследованиях при разработке новых алгоритмов и методов обработки ЭкЬ.

4. Дано краткое описание программного обеспечения всех проведенных в рамках настоящей работы экспериментальных исследований.

132

ЗАКЛЮЧЕНИЕ t

В диссертационной работе предложены и исследованы многоканальные алгоритмы классификации форм QRS-комплексов ЭКГ, а также метод и алгоритм компенсации дыхательных искажений ЭКГ. Основные результаты работы сводятся к следующему :

1. Обоснована необходимость разработки многоканальных алгоритмов классификации QRS-комплексов ЭКГ, предназначенных для использования в системах длительного непрерывного наблюдения за деятельностью сердца.

2. Предложено три новых многоканальных алгоритма классификации QRS-комплексов ЭКГ.

3. Предложена методика экспериментального исследования алгоритмов классификации QRS-комплексов ЭКГ, которая позволяет получить объективные количественные оценки качества классификации и проводить объективное сравнение эффективности различных алгоритмов.

4. Проведено экспериментальное исследование разработанных многоканальных алгоритмов классификации на реальных записях ЭКГ, которое показало, что наибольшей эффективностью обладают алгоритмы "Priority" и "Switch".

5. Предложено математическое описание влияния дыхания на ЭКГ, на основе которого разработан метод компенсации дыхательных искажений ЭКГ.

6. Проведены экспериментальные исследования метода компенсации дыхательных искажений ЭКГ, которые показали, что применением метода повышает эффективность работы алгоритмов классификации форм QRS-комплексов ЭКГ.

133

7. Разработан алгоритм компенсации дыхательных искажений ЭКГ, проведено его экспериментальное исследование, которое показало, что включение алгоритма компенсации дыхательных искажений ЭКГ в состав многоканальных алгоритмов классификации ОКБ-комплексов уменьшает среднюю ошибку классификации с 2,18% до 0,58%.

8. Собран уникальный банк записей, который вместе с разработанным для него программным обеспечением составляет базу данных ЭКГ ReWave. Эта база данных может использоваться в различных исследованиях при разработке новых алгоритмов и методов обработки ЭКГ.

Реализация предложенных и исследованных в настоящей работе многоканальных алгоритмов классификации ОКБ-комплексов ЭКГ в виде блока программного обеспечения кар-диомониторных систем позволяет повысить качество работы таких систем за счет повышения эффективности и надежности классификации ОКБ-комплексов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Лебедева, Наталья Александровна, 1999 год

1. Бендат Дж. , Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М. : Мир, 1989 . •

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

3. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике (для инженеров и учащихся ВТУЗов). М. : Наука, 1980.

4. Вальденберг A.B., Калиниченко А.Н. Мониторный контроль ЭКГ в интенсивной терапии//Мир медицины. 1999. №1. - с.42-45.

5. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца/Под. ред. Ц.Касереса и Л.Дрейфуса. М.: Мир, 1974.

6. Гаджаева Ф.У., Григорьянц P.A., Масенко В.П., Хадар-цев A.A. Электрокардиографические системы отведений. -Тула: НИИ новых медицинсктх технологий, ТППО, 1996.

7. Галушкин А.И., Гехман И.М., Довженко Ю.М. Практика автоматического анализа электрокардиограммы в палатах интенсивной терапии//Научн.-мед.информ. 1983. №3. - с.41-64.

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

9. Калиниченко А.Н. Методы цифровой фильтрации электро-кардиосигнала в кардиомониторных системах: дис. . канд.техн.наук: 05.13.09. Л., 1989.

10. Калиниченко А.Н., Лебедева H.A. Алгоритм классификации QRS-комплексов ЭКГ/В сб.: "ДИАГНОСТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕТРОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЯ, БЕЗОПАСНОСТЬ 96". Тез. докл. научно-технической конференции (СПб, 25-27 июня 1996 г.). - СПб, 1996.

11. Калиниченко А.Н., Левашов С.Ю. Оперативная обработка многоканальной ЭКГ//Изв.ГЭТУ: Сб.науч.тр./ Спб: СПбГЭТУ, 1995. - Вып.468. - с.26-31.

12. Калиниченко А.Н., Манило Л.А., Терентьева И.С. Разработка автоматизированного архива электрокардиограмм для исследования мониторных систем//Изв. ЛЭТИ. 1986. - Вып.367.

13. Калиниченко А.Н., Петров Г. А. Многоканальный алгоритм обнаружения QRS-комплексов ЭКГ/В сб.: "ДИАГНОСТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕТРОЛОГИЯ, ЭКОЛОГИЯ, БЕЗОПАСНОСТЬ-97". Тез. докл. научно-технической конференции (СПб, 1997 г.). СПб, 1997.

14. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ/Под ред. A.JT. Барановского, А.П. Немирко. М. : Радио и связь, 1993.

15. MATHCAD б. О PLUS. Финансовые, . инженерные и научные расчеты в среде Windows 95. М.: ИИД "Филин", 1997. Микрокомпьютеры в физиологии:- Пер.с англ./Под ред. Фрейзера П. - М.: Мир, 1990.

16. Микрокопмьютерные медицинские системы: Проектирование и применение/Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера. М.: Мир, 1983. '

17. Милева К.Н. Разработка' и исследование методов автоматического анализа ST-сегмента электрокардиограммы в реальном масштабе времени: дис. . канд. техн. наук: 05.13.09. -л;, 1989.

18. Мурашко В.В., СТрутынский A.B. Электрокардиография. М.: Медицина, 1987.

19. Немирко А.П. Микропроцессорные медицинские диагностические системы: Учеб. пособие. JI.: ЛЭТИ, 1984.

20. Немирко А.П., Манило Л.А., Калйниченко А.Н. Алгоритм оперативного распознавания опасных аритмий//Изв. ЛЭТИ. 1981. - Вып. 283.

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

22. Романовская Л.М., Русс Т.В., Свитковский С.Г. Программирование в среде Си. М. : Финансы и статистика, 1992 .

23. Санкин А.Н. Разработка и исследование алгоритмов анализа форм кардиокомплексов для систем автоматической классификации ЭКГ: Автореф.дисс. .канд. техн. наук. Л.: ЛЭТИ, 1981.

24. Томов Л., Томов Ил. Нарушения ритма сердца. София:

25. Медицина и физкультура, 1976.

26. Ту Дж. , Гонсалес Р. Принципы распознавания образов.- М.: Мир, 1978.

27. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов.- М.: Радио и связь, 1989.

28. Хенхок Н. Матричньш анализ электрических машин. М. : Энергия, 196 7.

29. Чирейкин Л.В., Шурыгин Д|Я., Лабутин В.К. Автоматический анализ электрокардиограмм. Л.: Медицина, 1972.

30. Шакин В.В. Вычислительная электрокардиография. М. : Наука, 1976.

31. 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

32. Hermes R., Geselowitz D.B., Oliver G. Development Distribution, and Use of the American Heart Association Database for Ventricular Arrhythmia Detector Evaluation// Computers in Cardiology.-1980.-pp.263-266.

33. Higgins S.B., Woosley R.L., Herrin C.B., Comptoni * J.L. , Harris T.R. A minicom-puter based system forthe quantification of ventricular arrhythmias.

34. Computers in Cardiology, 1978.

35. Hubelbank M. , Feldman C.L., Morrison J.B. A multi-morphology computerized arrhythmia monitoring systems/Computers in Cardiology- 1978.

36. Iturralde P, Araya-Gpmez V, Colin L, Kershenovich S, de Micheli A, Gonzalez-Hermosillo JA. A new ECG algorithm for the localization of accessory pathways using only the polarity of the QRS complex.// J Electrocardiol.-1996 Oct

37. Jaeger F, Moody GB, Taddei A, Antolic .G, Zabukovec M, Skrjanc M, Emdin M, Mark RG. Development of a Long Term Database for Accessing .the Performance of Transient Ischemia Detectors. // Computers in Cardiology., 1996, pp.481-484.

38. Jenkins J.M. Computerized electrocardiography// In CRC Critical Reviews in Bioengineering.-1981.v.11.-pp.307-350.'

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

40. Kalinichenko A., Lebedeva N., Nemirko A. Correlation based algorithm for ECG cardiac beats classification.// Proc. of the International Workshop Biomedical Engineering & Medical Informatics (BE&MI'97), Gliwice, Poland. 1997.

41. Mark R.G., Schluter P.S., Moody G.B. et al. An Annotated ECG Database for Evaluating Arrhythmia Detectors// in Proc. IEEE Frontiers Eng. Health Care.-1982. -pp. ¡205-210.

42. Mead C.N., Cheng J.S., Hitch'ens R.E., Spenner B.F., Tomas L.J. Recent progress in frequency-domain analysis of the ECG. //Computers in Cardiology, 1981.

43. MIT-BIH Arrhythmia Database Directory. Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology Biomedical Engineering Center, 1992.

44. Morales RO, Perez Sanchez MA, Lorenzo Ginori JV, Aabalo RG, Ramirez RR. Evaluation of QRS morphological classifiers in the presence of noise.// Comput Biomed Res.-1997 Jun

45. Pan P.H., Bennett A.W. Computer-aided electrocardiogram analysis. //Computers in Cardiology ,1980.pp4-7

46. Reisman S.S.,.Yang S. An Algorithm for Beat Detection and Classificattion in Exercise ECGs.//Computers in Cardiology,1987.pp663-666

47. Scher AM. Studies of the electrical activity of the ventricles and the origin of the QRS complex. //Acta Cardiol.-1995. •

48. Shaw GR, Savard P. On the detection of QRS variations in the ECG// IEEE Trans Biomed Eng.-1995 Jul.

49. The CSE European Working Party, Establishment of Reference Library for-Evaluating Computer ECG Measurement Programs// Compu. Biomed. Res.-1985.-v.18.-pp.439-457. .

50. The CSE European Working Party, Establishment of Reference Library for Evaluating Computer ECG Measurement Programs// Compu. Biomed. Res.-1985.-v.18.-pp.439-457.

51. Uematsu Y, Moriwaki M, Yoshikawa M, Takahashi N, Kiraku J, Ashida T. QRS axis shift in deep breathing.// Rinsho Byori,-19'97 Jun.

52. Young T.Y., Huggins W.H. On the Representation ofj

53. Electrocardiograms// IEEE Trans. Biomed. Eng.-1963.-v.BME-10.-pp.86-95.

54. Young T.Y., Huggins W.H. The Intrinsic Component Theory of Electrocardiography// IEEE Trans. Biomed. Eng.-1962.-v.BME-9.-pp.214-221.

55. Zhang XS; Zhu YS;' Zhang XJ. New approach to studies on ECG dynamics: extraction and analyses of QRS complex irregularity time series.// Med Biol Eng Corn-put.-1997 Sep142