Алгоритмы и комплексы программ мониторно-компьютерных систем для анализа морфологии и ритма электрокардиограмм тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Коробейников, Александр Васильевич

• Коробейников, Александр Васильевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Коробейников, Александр Васильевич

Введение

Глава 1. ОБЗОР СРЕДСТВ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

1.1. Сущность метода электрокардиографии

1.2. Кардиологическая техника

1.4. Методики обработки кардиограмм

1.4.1. Общепринятые методики

1.4.2. Перспективные направления

1.5. Постановка цели и задач исследований

Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ

2.1. Математическая модель кардиограммы

2.2. Структура алгоритмов

2.3. Предварительная обработка

2.3.1. Оцифровка сигнала

2.3.2. Фильтрация сигнала

2.3.3. Сжатие сигнала

2.4. Разбиение на кардиоциклы

2.4.1. Выбор метода распознавания £2/?£-комплексов

2.4.2. Распознавание на основе цифровой фильтрации

2.4.3. Классификация ^ЯЗ-комплексов

2.4.4. Расчет частоты сердечных сокращений

2.5. Анализ морфологии

2.5.1. Получение усредненного кардиоцикла

2.5.2. Выбор метода анализа морфологии

2.5.3. Волновое преобразование кардиоцикла

2.5.4. Анализ морфологии на основе распознавания образов

2.5.5. Нечеткая логика в распознавании образов

2.5.6. Обучение системы распознавания

2.5.6.1. Разметка образцов

2.5.6.2. Вычисление параметров образцов

2.5.6.3. Разбиение на классы

2.5.6.4. Получение нечетких характеристик

2.5.7. Применение системы распознавания

2.5.7.1. Вычисление параметров образцов

2.5.7.2. Нечеткий вывод

2.5.8. Расчет временных и амплитудных параметров 85 2.6. Анализ ритма

2.6.1. Анализ аритмий

2.6.1.1. Кодирование ритма

2.6.1.2. Распознавание аритмий

2.6.1.3. Распознавание аритмий опасных для жизни

2.6.2. Анализ вариабельности ритма

2.6.2.1. Анализ коротких участков и суточного ритма

2.6.2.2. Построение ритмограммы

2.6.2.3. Статистический анализ ритмограммы

2.6.2.4. Корреляционный анализ ритмограммы

2.6.2.5. Спектральный анализ ритмограммы

Глава 3. АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА МОНИТОРНОЙ СИСТЕМЫ

3.1. Регистратор ЭКГ

3.2. Портативный компьютер

3.3. Автономный монитор

3.4. Стационарный монитор 119 3.5 Станция наблюдения 122 3.6. Структура мониторной системы

Глава 4. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА МОНИТОРНОЙ СИСТЕМЫ

4.1. Автономный монитор (PalmOS)

4.2. Стационарный монитор (DOS)

4.3. Станция наблюдения (DOS)

4.4. Стационарный монитор, станция наблюдения ( Windows)

4.5. Суточный монитор ( Windows)

4.6. База данных ( Windows)

4.7. Тестирование алгоритмов ( Windows)

4.8. Синтез сигнала кардиограммы (DOS)

Глава 5. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

5.1. Опыт эксплуатации мониторной системы

5.2. Результаты апробации суточного монитора

5.3. Оценка алгоритма анализа морфологии 158 Заключение 161 Литература

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и комплексы программ мониторно-компьютерных систем для анализа морфологии и ритма электрокардиограмм»

Актуальность темы. Одним из ведущих общепризнанных методов неин-вазивного (бескровного) исследования состояния сердечно-сосудистой системы организма человека в медицине является электрокардиография (ЭКГ). ЭКГ отражает электрическую активность сердца. Снятие и интерпретация ЭКГ является стандартной процедурой в медицине. ЭКГ широко применяют в медицинских отделениях различного профиля на различных этапах сопровождения пациента.

В 1887 г. Уоллер впервые зарегистрировал электрическое поле сердца. В 1903 г. Эйнтховен записал первый сигнал ЭКГ (ЭКС) на бумаге. Развитие методик анализа прошло несколько этапов и к настоящему времени не завершилось.

Развитие вычислительной техники позволяет большую часть анализа сигнала ЭКГ выполнять автоматически. Повышается производительность, функциональность, уменьшаются вес и габариты аппаратуры анализа ЭКГ, появляется возможность реализации более сложной программно-алгоритмической части, появляются новые типы медтехники и новые методики анализа ЭКГ.

Основные общепринятые методики анализа ЭКГ: разбиение на кардиоцик-лы и подсчет частоты сердечных сокращений (ЧСС); анализ морфологии кар-диоциклов; анализ ритма (распознавание аритмий и оценка вариабельности ритма). Эти методики необходимо реализовывать при автоматическом анализе ЭКГ в различных аппаратных средствах кардиографической техники.

Разбиение на циклы и подсчет ЧСС - основной этап анализа: накладываются повышенные требования к надежности обработки, и на нем строится весь последующий анализ. Сложность анализа определяется работой алгоритма в условиях помех и артефактов на ЭКС. При ведении мониторинга безопасности пациента этап выполняют непрерывно и круглосуточно - текущий анализ ЭКГ.

Анализ морфологии выполняется для диагностики ряда заболеваний сердца. Производят распознавание характерных сегментов кардиоцикла. Сложность анализа определяется многообразием циклов ЭКГ.

Анализ аритмий выполняют при диагностике и при мониторинге безопасности состояния пациента. Сложность анализа определяется большим объемом данных, работой в условиях помех, артефактов и аритмий.

Анализ вариабельности ритма (ритмография) начал развиваться в 1970-х годах. В ритмографии анализируют изменения длительности кардиоцикла. Различают анализ коротких (5 минут) и длинных (1 сутки) записей. Сложность анализа определяется большим объемом данных и наличием артефактов и аритмий.

Допустимая сложность алгоритмов анализа ЭКГ определяется вычислительными возможностями аппаратуры медицинской техники.

Алгоритмы анализа ЭКГ являются важной информацией для фирм разработчиков и производителей медтехники и, как правило, являются закрытыми.

Актуальность темы определяется: важностью разработки для медицинского приборостроения; сложностью организации мониторных компьютерных систем; наличием различных медицинских методик анализа ЭКГ, требующих применения различных математических методов и алгоритмов; высокими требованиями к надежности и скорости обработки; требованием ведения анализа в реальных условиях: многообразие типов ЭКГ в условиях различных помех и артефактов; требованием ведения анализа в реальном масштабе времени; появлением новых методик анализа ЭКГ с развитием вычислительной техники; требованием пересмотра алгоритмов анализа по известным методикам с развитием средств вычислительной техники; закрытостью алгоритмов анализа ЭКГ используемых различными фирмами производителями средствах мониторной техники; требованием создания единого комплекса алгоритмов, ранние этапы которых будут формировать исходные данные для последующих этапов.

Объектом исследования являются: аппаратное и программное обеспечение мониторно-компьютерных систем, предназначенных для анализа ЭКС; характеристики цифровых фильтров; представление ЭКС в виде числовых рядов; представление сегментов кардиоцикла ЭКГ в многомерном пространстве параметров; спектральные и временные характеристики числовых рядов, представляющих ЭКС.

Предметом исследования являются: методы цифровой обработки ЭКС; методы цифровой фильтрации ЭКС; методы сжатия ЭКС; корреляционные методы в задаче классификации циклов ЭКГ; методы сегментирования и кодирования структуры числовых рядов, представляющих ЭКС; лингвистические методы распознавания участков ЭКС; анализ представления ЭКС в виде числовых рядов во временной области: статистические, геометрические, корреляционные методы; анализ представления ЭКС в виде числовых рядов в частотной области (спектральный анализ): разложение в ряд Фурье, волновое преобразование; методы графического представления числовых рядов ритма ЭКГ; методы распознавания образов для анализа морфологии цикла ЭКГ; методы статистики для представления сегментов цикла ЭКГ в пространстве параметров при распознавании морфологии; геометрические методы для классификации сегментов цикла ЭКГ, использованные для обучения при распознавании морфологии; аппарат нечеткой логики, использованный в распознавании морфологии цикла ЭКГ.

Цель работы - создание комплекса алгоритмов анализа ЭКГ и их программной реализации для различных аппаратных средств мониторно-компьютерных систем обработки ЭКГ, выполняющих разбиение на кардиоцик-лы, анализ ритма и морфологии, что позволит создать систему автоматизированного контроля состояния пациентов в кардиологических отделениях медицинских учреждений.

Для достижения поставленной цели нужно решить следующие задачи:

- определить методики анализа ЭКГ, необходимые для алгоритмической реализации в мониторно-компьютерных системах, а затем для каждой методики (разбиение на кардиоциклы, анализ ритма и морфологии) определить методы обработки, перспективные для программной реализации;

- предложить критерии, методы и алгоритмы этапа предварительной обработки ЭКГ (выбор параметров дискретизации, фильтрация, сжатие);

- разработать надежный и одновременно простой алгоритм для разбиения ЭКГ на кардиоциклы (базовый этап обработки): выделение ^¿"-комплексов, отбраковка ошибочно выделенных комплексов и их классификация, а также провести практическую апробацию алгоритма разбиения на циклы;

- рассмотреть методики анализа вариабельности согласно стандартов во временной (статистические, геометрические, корреляционные методы) и частотной (спектральные методы) областях, предложить методы графического представления данных ритмографии и провести практическую апробацию алгоритмов анализа ритма;

- предложить методику кодирования структуры ЭКГ сигнала для выявления нарушений ритма (аритмий) и методику для их классификации;

- разработать методики и алгоритмы анализа морфологии ЭКГ, предназначенные для распознавания сегментов кардиоциклов реальных сигналов различного типа и формы, снятых в различных отведениях, а также для формирования базы знаний морфологии и для проведения их апробации;

- провести анализ существующих мониторно-компьютерных систем и выявить их основные узлы для унификации программного обеспечения, а также разработать программы для этих узлов и провести их практическую апробацию.

Методы исследования. В работе были использованы теоретические и экспериментальные методы исследования.

Теоретические методы. При выборе параметров дискретизации использована теория информации, методы цифровой обработки сигналов применялись при разработке цифровых фильтров; методы теории вероятности и математической статистики широко использованы для классификации комплексов при определении параметров сегментов в анализе морфологии, в анализе рит-мограммы во временной области. Методы цифровой обработки сигналов положены в основу распознавания аритмий и анализа римтограммы во временной области, а методы лингвистического анализа - при распознавании аритмий. Спектральный анализ цифровой обработки сигналов применялся при анализе римтограммы в частотной области и для волнового преобразования цикла в анализе морфологии. Для анализа морфологии использованы геометрические методы распознавания образов и теория нечеткой логики.

Экспериментальные методы. Результаты статистического анализа экспериментальных данных учтены при выборе параметров дискретизации и для задания параметров настойки алгоритма разбиения на кардиоциклы и параметров нарушений ритма; проверка теоретических построений анализа морфологии на реальных данных использована в ходе вычислительного эксперимента.

Достоверность и обоснованность. Состоятельность модели сигнала ЭКГ основана на использовании справочников и стандартов по кардиологии. Соответствие методики анализа морфологии экспериментальным данным подтверждено в ходе вычислительного эксперимента. Достоверность вычислительного эксперимента обеспечена использованием аттестованных вычислительных средств и метрологического оборудования, большим объемом разнородных экспериментальных данных, участием в подготовке данных медицинских специалистов высокого класса и хорошей воспроизводимостью результатов.

На защиту выносятся результаты разработки и исследований алгоритмов и методов анализа сигнала ЭКГ для мониторный систем в части разбиения на кардиоциклы, анализа ритма и анализа морфологии, в том числе:

- алгоритм разбиения ЭКГ на кардиоциклы, основанный на цифровой фильтрации сигнала ЭКГ, с последующим вычислением функции корреляции между выделенными ^^-комплексами и использованием их классификации;

- алгоритм распознавания аритмий на основе лингвистического метода путем кодирования структуры ЭКГ и последующего ее анализа;

- методы анализа вариабельности ритма (ритмографии) и построения графиков данных ритмографии;

- методика анализа морфологии ЭКГ на основе методов распознавания образов, использующая результаты волнового преобразования усредненного кар-диоцикла и аппарат нечеткой логики, а также набор статистических параметров для описания свойств сегментов кардиоцикла при анализе морфологии;

- построение и применение базы знаний морфологии на основе использования гиперплоскостей, ограничивающих области классов посредством аппарата нечеткой логики;

- программное обеспечение, реализующее разработанные алгоритмы;

- конфигурация аналоговой и цифровой частей мониторной техники и блока регистрации ЭКГ, а также и общая структура мониторно-компьютерной системы.

Научная новизна полученных результатов определяется впервые проведенными комплексными исследованиями, направленными на разработку алгоритмов и программных средств для анализа сигнала ЭКГ, в ходе которых:

- разработан оригинальный алгоритм разбиения ЭКГ на кардиоциклы, совмещающий простоту реализации и надежность работы, являющийся комбинацией методов цифровой фильтрации (выделение (ЖУ-комплексов) и корреляционных методов (отбраковка артефактов и классификация);

- предложены некоторые способы отображения данных ритмографии: круговая ритмограмма и 3-мерные диаграммы (ритмограмма, относительная ритмограмма, скаттерограмма);

- впервые разработана методика анализа морфологии ЭКГ на основе методов распознавания образов, новизной которой является комбинация следующих методов анализа: усреднения кардиоциклов, использования результатов волнового преобразования и использования расчета статистических параметров сегментов и аппарата нечеткой логики при реализации метода распознавания образов;

- установлено что, использование усредненного кардиоцикла улучшает условия дальнейшего анализа морфологии, а получение волнового преобразования (wavelet) усредненного кардиоцикла дает производный от формы кардиоцикла сигнал, что позволило избавиться от изолинии, и получить энергии формы кардиоцикла отдельно для различных частот;

- в результате исследований определено, что использование для анализа морфологии метода распознавания образов дает возможность учета свойств различных типов кардиоцикла и дальнейшего обучения системы анализа, а использование методики расчета статистических параметров дает комплексную оценку сегментов кардиоцикла независимо от длительности и структуры;

- оригинально примененный аппарат нечеткой логики обеспечил возможность простого способа задания поверхностей, разделяющих различные классы сегментов (базы знаний морфологии) и применение методов нечеткого логического вывода.

Практическая ценность полученных результатов определяется проведенными исследованиями и разработкой алгоритмов и методов анализа сигнала ЭКГ, которые реализованы и апробированы на практике в разработанном программном обеспечении различных узлов мониторной системы. Предложена оригинальная структура мониторно-компьютерной системы. В результате получены решения различных практических задач:

- практически реализован и прошел длительную эксплуатацию в клинических условиях предложенный алгоритм разбиения ЭКГ на кардиоциклы;

- практически реализован и апробирован алгоритм распознавания аритмий, созданный на основе лингвистического метода кодирования структуры ЭКГ и последующего ее анализа, выявляющий прогностические и опасные для жизни аритмии;

- реализованы статистический, геометрический, корреляционный и спектральный анализы ритмографии согласно отечественных и международных стандартов, а также программно реализовано волновое преобразование ритмо-граммы;

- на основе клинических данных дана оценка впервые разработанной методики анализа морфологии кардиоцикла ЭКГ;

- разработан единый комплекс алгоритмов анализа ЭКГ в части разбиения на кардиоциклы, анализа морфологии, анализа аритмий и ритмографического анализа, который решает основные, часто используемые на практике, задачи анализа ЭКГ;

- создан и практически апробирован в клинических условиях комплекс программного обеспечения, реализующий разработанные автором диссертационной работы алгоритмы, причем данный комплекс программ охватывает основные узлы мониторных систем, а отдельные программы прошли длительную эксплуатацию в клинических условиях (программы стационарного монитора и станции наблюдения);

- конструктивное разделение аналоговой и цифровой частей мониторной техники позволяет унифицировано реализовать различные узлы мониторной системы, кроме того, разработан универсальный блок регистрации ЭКГ может быть использован в различных узлах мониторно-компьютерной системы;

- предложена структура и создан автономный монитор на основе блока регистрации ЭКГ и портативного компьютера, а также разработана общая структура мониторно-компьютерной системы, позволяющая построить единый комплекс средств мониторной техники.

Реализация работы в производственных условиях. Различные программы, реализующие разработанные алгоритмы, прошли апробацию:

1) мониторные комплексы и система, снабженные алгоритмами разбиения на циклы и ритмографического анализа: мониторно-компьютерная система отделения неотложной кардиологии (МКС-ОНК), прикроватный кардиомонитор (ПКМ), станции наблюдения врача, медсестры и заведующего (СтВ, СтМ, СтЗ), монитор реанимационный компьютерный индивидуальный (МРКИ), монитор анестезиологический компьютерный (МАК), реографический комплекс компьютерный (РКК) прошли заводские испытания и приняты к серийному производству на ФГУП Ижевский электромеханический завод «Купол»;

2) алгоритм разбиения на кардиоциклы в составе МКС-ОНК используются с 1999 года в Республиканском клиническом кардиологическом диспансере (РККД) г. Ижевска, а также в районной больнице с. Завьялово (Удмуртия);

3) алгоритмы разбиения на кардиоциклы, анализа аритмий и ритмографи-ческого анализа в составе комплекса суточного монитора апробированы в отделение функциональной диагностики (ОФД) РККД г. Ижевска;

4) алгоритмы разбиения на кардиоциклы, анализа аритмий и ритмографи-ческого анализа в составе автономного монитора апробированы на кафедре Ижевской государственной медицинской академии (ИжГМА);

5) проведена оценка алгоритма анализа морфологии на выборке реальных сигналов объемом 1440 сигналов ЭКГ (120 пациентов по 12 отведений), полученных в ОФД РККД г. Ижевска.

Апробация работы. Основные научные положения и практические результаты диссертационной работы обсуждались на: Международной конференции «Молодежь, студенчество и наука XXI века» (Ижевск, 2001); Российской научно-технической конференции «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2001); VI Всероссийской с участием стран СНГ конференции «Методы и средства обработки сложной графической информации» (Нижний Новгород, 2001), Научно-технических конференциях ИжГТУ (Ижевск, 2001-2003); IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, 2001, 2003); Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2003); Российской научно-технической конференции «Высокопроизводительные вычисления и технологии (ВВТ-2003)» (Ижевск, 2003); 31 международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта - Гурзуф, 2004).

Публикации. Результаты работы отражены в 9 научных трудах, в том числе в: 4 статьях в научно-технических сборниках, 4 статьях в центральной печати, 1 статье в трудах российской научно-технической конференции.

Структура объем работы. Диссертация содержит введение, 5 глав и заключение, изложенные на 170 с. машинописного текста. В работу включены 78 рис., 2 табл., список литературы из 101 наименования и приложение, содержа

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Коробейников, Александр Васильевич

Основные результаты разработки и исследований алгоритмов и методов анализа сигнала ЭКГ и их программной реализации для мониторно-компьютер-ных систем в части разбиения на кардиоциклы получены в результате впервые проведенных комплексных исследований и разработки алгоритмов и программ. Разработанный комплекс программ был широко опробован практически. В ходе исследований были получены научные и практические результаты:

1. Разработан оригинальный алгоритм разбиения ЭКГ на кардиоциклы, совмещающий простоту реализации и надежность работы, являющийся комбинацией методов цифровой фильтрации (выделение (ЭДЯ-комплексов) и корреляционных методов (отбраковка артефактов и классификация). Данный алгоритм прошел длительную эксплуатацию в клинических условиях.

2. Предложены некоторые способы отображения данных ритмографии: круговая ритмограмма и 3-мерные диаграммы (ритмограмма, относительная ритмограмма, скаттерограмма).

3. Впервые разработана методика анализа морфологии ЭКГ на основе методов распознавания образов, новизной которой является комбинация следующих методов анализа: усреднения кардиоциклов, использования результатов волнового преобразования и использования расчета статистических параметров сегментов и аппарата нечеткой логики при реализации метода распознавания образов.

4. Установлено, что получение усредненного цикла улучшает условия анализа морфологии, получение волнового преобразования усредненного кардио-цикла дает производный от формы кардиоцикла сигнал, что позволяет избавиться от изолинии, и получить энергии формы кардиоцикла отдельно для различных частот.

5. В результате экспериментальных исследований определено, что предложенный метод распознавания образов дает возможность учета свойств различных видов кардиоцикла и дальнейшего обучения системы распознавания, а расчет статистических параметров сегментов кардиоцикла дал комплексную оценку сегментов независимо от их длительности и структуры.

6. Оригинально примененный аппарат нечеткой логики обеспечил возможность простого способа задания поверхностей, разделяющих различные классы сегментов кардиоцикла (базы знаний морфологии) и применение методов логического вывода (нечеткий вывод).

7. Практически реализован алгоритм распознавания аритмий, созданный на основе лингвистического метода кодирования структуры ЭКГ и последующего ее анализа, выявляющий прогностические и опасные для жизни аритмии.

8. Реализованы статистический, геометрический, корреляционный и спектральный анализы ригмограммы, набор которых входит в общепринятые отечественные и международные стандарты, а также программно реализовано волновое преобразование ритмограммы.

9. Разработан единый комплекс алгоритмов анализа ЭКГ в части разбиения на кардиоциклы, анализа морфологии, анализа аритмий и ритмографического анализа. Данный комплекс алгоритмов решает основные, часто используемые на практике, задачи анализа ЭКГ.

10. Создан и апробирован в клинических условиях комплекс программного обеспечения, реализующий разработанные автором диссертационной работы алгоритмы Предложенный комплекс программ охватывает основные узлы монитор-ных систем, а отдельные программы прошли длительную эксплуатацию в клинических условиях (программа стационарного монитора и станции наблюдения).

11. Конструктивное разделение аналоговой и цифровой частей мониторной техники позволило унифицировано реализовать различные узлы мониторной системы. Разработанный универсальный блок регистрации ЭКГ может быть использован в различных узлах мониторно-компьютерной системы. На основе блока регистрации предложена структура автономного монитора. Разработана общая структура мониторно-компьютерной системы, позволяющая построить единый комплекс средств мониторной техники.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Коробейников, Александр Васильевич, 2004 год

1. Абраменкова И., Дьяконов В. MatLab. Обработка сигналов и изображений. - СПб: Питер, 2002. - 608 с.

2. Уидроу Б. и др. Адаптивные компенсаторы помех. Принципы построения и применения. / Уидроу Б., Гловер Дж.Р., Макул Дж.М. и др. ТИИ-ЭР. - 1975. - Т. 63, Г. 12. - С. 69-98.

3. Алберг Дж. и др. Теория сплайнов и ее приложения. // Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. М.: Мир, 1972. - 316 с.

4. Алексеева Е.М., Волкова И.В., Лосев И.Р. и др. // Медицинская техника. 1996. - № 2. - С. 32-33.

5. Андерсон Т.В. Введение в многомерный статистический анализ. М: Физматгиз, 1963.

6. Артамонов А. «Тор» и медицинский монитор. // Известия Удмуртской Республики. 2000. - 5 февраля.

7. Н.М. Астафьева. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. // Успехи физических наук. Т. 166. - № 11.- 1996.

8. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний М: 1997.

9. Баевский P.M. и др. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. / Баевский P.M., Кирилов О.И., Клецкин С.З. М: 1984. - 210 с.

10. Баевский P.M., Смирнова Т.М. Применение вариационной пульсомет-рии в оценке суточной динамики сердечного ритма у больных ИБС с функциональными нарушениями сердечного ритма // Кардиология. — 1978. № 4. - С: 44-51.

11. И. Барановский А.Л. и др. Ритмокардиоскоп РКС-01 / Барановский А.Л., Васильев A.B., Пахарькова А.И. // Медицинская техника. -1982. № 5. - С. 60-61.

12. Барановский А.Л., Немирко А.П. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ. М.: Радио и связь, 1993. - 247 с.

13. Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектральногоанализа. М: Мир, 1983. - 312 с.

14. Боуман Дж.С. и др. Практическое руководство по SQL. II Боуман Дж.С., Эмерсон C.JL, Дарновски М. М: Вильяме, 2001. - 336 с.

15. Вайсман М.В. Построение алгоритмов и средств испытаний многоканальных цифровых электрокардиографов: Дис. к-та техн. наук. М: Зеленоград, МИЭТ, 2000.

16. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования. // Рекомендации. Рабочая группа Европейского Кардиологического Общества и СевероАмериканского Общества Стимуляции и Электрофизиологии.

17. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для ВУЗов. 3-е изд., испр. - М: Наука, 1964. -576 с.

18. Волкова И.В., Лосев И.Р., Леменков В.А. и др. // Медицинская техника. 1996.-№ 3.-С. 8-12.

19. Гиренко A.B. и др. Методы корреляционного обнаружения объектов. / Гиренко A.B., Ляшенко В.В., Машталир В.П., Путятин Е.П. Харьков: АО Биз-несИнформ. - 1996. - 112 с.

20. Гольдберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов. / Гольдберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н., М: Радио и связь, 1990.

21. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск, Наука, 1996. - 275 с.

22. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. М: Вильяме, 2001. -1072 с.

23. Де Луна А.Б. Руководство по клинической ЭКГ. М: Медицина, 1993.24. 3дравоохранение-2003. 13-я ежегодная международная выставка медицинского оборудования, техники и лекарственных препаратов (2003, Москва): тез. докл. М: МЕДИ-Экспо, 2003.

24. Завьялов Ю.С. и др. Сплайны в инженерной геометрии. / Завьялов Ю.С., Леус В.А., Скороспелов В.А. М: Машиностроение, 1985. - 224 с.

25. Зациорский В.М. Сарсания С.К. Исследование физиологических аритмий сердца. М: Физкультура и спорт, 1990. - 143 с.

26. Земцовский Э.В. Спортивная кардиология. СПб: Гиппократ, 1995. -448 с.

27. Земцовский Э.В. и др. Комплексный подход к исследованиям ритма сердца спортсменов. / Земцовский Э.В., Барановский A.JL, Смирнов A.B. // Теория и практика физической культуры. 1988. - № 6. - С. 12-17.

28. Злочевский М.С. Обработка электрокардиограмм методом сплайн функций // Новости мед. техники. 1983. - Вып. I. - С. 18-20.

29. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы // Киев, 1997.-368 с.

30. Иванов Г.Г. Электрокардиография высокого разрешения // М: 1999.

31. Калиниченко А.Н. Методы цифровой фильтрации электрокардиосиг-нала в кардиомониторных системах: Дис. к-та техн. наук. JL: ЛЭТИ, 1988. -206 с.

32. Калядин Н.И. и др. Разработка и опыт клинической эксплуатации мо-ниторно-компьютерной системы отделения неотложной реанимации. / Калядин

33. H.И., Леменков В.А., Коробейников A.B., Перевозчиков С.М., Одиянков Е.Г., Родионов А.Н., Поляков В.Ф., Котков С.М. // Медицинская техника. — 2002. №1.-С. 36-40.

34. Калядин Н.И. и др. Неинвазивный измеритель артериального давления. / Калядин Н.И., Леменков В.А., Коробейников A.B., Перевозчиков С.М., Власов В.Г. // Медицинская техника. 2002. - № 3. - С. 30-32.

35. Калядин Н.И., Леменков В.А., Лосев И.Р. и др. // Медицинская техника.- 1996. -№2. -С. 21-25.

36. Калядин Н.И., Леменков В.А., Лосев И.Р. и др. // Медицинская техника. 1996. - №2.-С. 25-28.

37. Калядин Н.И., Леменков В.А., Лосев И.Р. и др. // Медицинская техника. 1996. - №2. - С. 3-6.

38. Кардиоинтервалография в оценке реактивности и тяжести состояния больных детей. // Методические рекомендации. Министерство Здравоохранения РСФСР. - 1985.

39. Кардиология-2004. 6-й ежегодный Всероссийский научный форум и специализированная выставка медицинского оборудования и лекарственных препаратов для профилактики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний (Москва, 2003): тез. докл. М: МЕДИ-Экспо, 2003.

40. Коробейников A.B. Структура системы мониторинга для медицинских учреждений. // Математическое моделирование и интеллектуальные системы. Ижевск: ИжГТУ, 2003. - № 1. - С. 18-21.

41. Коробейников A.B. Разбиение сигнала электрокардиограммы на циклы. // Математическое моделирование и интеллектуальные системы. — Ижевск: ИжГТУ, 2003. № 1. - С. 60-64.

42. Коробейников A.B. Выбор метода сегментации при анализе формы электрокардиограммы. // Математическое моделирование и интеллектуальные системы. Ижевск: ИжГТУ, 2004. - № 1. - С. 30-35.

43. Коробейников A.B. Распознавание образов при анализе формы электрокардиограммы. // Математическое моделирование и интеллектуальные системы. Ижевск: ИжГТУ, 2004. - № 1. - С. 45-53.

44. Крупник А.Б. Самоучитель С++. СПб: Питер, 2004. - 256 с.

45. Кульбак С. Теория информации и статистика. -М: Наука, 1967. 408 с.

46. Кэнту M. Delphi 7: Для профессионалов. СПб: Питер, 2004. - 1104 с.

47. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. М: Мир, 1991. -568 с.

48. Лосев И.Р., Волкова И.В., Леменков В.А. и др. // Медицинская техника. 1996. -№ 2. -С. 34.

49. Макаров Л.М. Холтеровское мониторирование. Медпрактика. М: 2000.-214 с

50. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М: Мир, 1990.

51. Марченко А.И. Программирование в среде Turbo Pascal 7.0: Базовый курс. М: Век+, 2003. - 464 с.

52. Математические методы анализа сердечного ритма. — М: Наука, 1968. -С. 31-50.

53. МедКомТех-2004. 12-й Всероссийский научный форум и специализированная выставка информационных и компьютерных технологий в медицине (Москва, 2004): тез. докл. М: МЕДИ-Экспо, 2004.

54. Медтехника-2004. 15-я международная выставка медицинской техни-ки(Москва, 2004): тез. докл. -М: МЕДИ-Экспо, 2004.

55. Милева К.Н. Разработка и исследование методов автоматического анализа ST-сегмента электрокардиограммы в реальном масштабе времени: Дис. к-та. техн. наук. Л.: ЛЭТИ, 1989. - 261 с.

56. Мурашко В.В., Струтынский A.B. Электрокардиография. М: Медицина, 1991.-288 с.

57. Неймарк Ю.И. и др. Распознавание образов и медицинская диагностика. / Неймарк Ю.И., Баталова З.С., Васин Ю.Г., Брейдо М.Д. М: Наука, 1972.

58. Неймарк Ю.И. Многомерная геометрия и распознавание образов. // Изд. Нижегородского ун-та. 1996.

59. Неймарк Ю.И. и др. Обучающаяся статистическая консультативнаясистема. / Неймарк Ю.И., Теклина Л.Г., Таранова H.H., Котельников И.В. // Межвузовский сборник «Динамика систем». — Изд. Нижегородского ун-та. — 1995.-С 3-28.

60. Немирко А.П., Манило JI.A. Сжатие электрокардиограмм с последовательной двухпараметрической адаптацией. // Медицинская кибернетика ИК АН УССР.- К., 1978. С. 86-106.

61. Немирко А.П. и др. Компьютерный анализ ЭКГ при нагрузочных пробах. / Немирко А.П., Манило Л.А., Милева К.Н. // Изв. ЛЭТИ. 1988. - Вып. 405.-С. 19-25.

62. Немирко А.П. и др. Динамический кластерный анализ формы желудочкового комплекса электрокардиограммы. / Немирко А.П., Манило Л.А., Те-рентьева И.С. // Изв. ЛЭТИ. 1982. - Вып. 318. - С. 50-53.

63. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. / Под ред. Поспелова Д.А. М: Наука, 1986. - 312 с.

64. Ольховский Ю.Б. и др. Сжатие данных при телеизмерениях. / Ольховский Ю.Б., Новоселов О.Н., Мановцев А.П. М: Сов. Радио, 1971. - 304 с.

65. Орлов В.Н. Руководство по электрокардиографии. М: Медицина, 1984.-528 с.

66. Осколкова М.К., Куприянова О.О. Электрокардиография у детей. М: Медицина, 1986.-288 с.

67. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. М: Мир, 1982.

68. Плотников A.B. Цифровой монитор суточной регистрации ЭКГ: Дис. к-та техн. наук. -М: Зеленоград, МИЭТ, 2000.

69. Прикладные нечеткие системы. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Су-гэно. М: Мир, 1993. - С. 368.

70. Прилуцкий Д.А. Электрокардиографическая система на основе S-D аналого-цифрового преобразования: Дис. к-та техн. наук. -М: Зеленоград, МИЭТ, 1998.

71. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. / В 2-х т. М: Мир, 1982.

72. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М: Мир, 1977. - 850 с.

73. Розенблатт Ф. Принцип нейродинамики. М: Мир, 1996.

74. Рябыкина Г.В., Соболев A.B. Вариабельность ритма сердца. М: 1998.-200 с.

75. Себастиан Г. Процессы принятия решения при распознавании образов. -Киев, 1965. -151 с.

76. Стечкин С.В., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. М: Наука, 1976. - 248 с.

77. Струтынский A.B. Электрография: анализ и интерпретация. М: Мед-Пресс, 1999.

78. Терехов С.А. Вейвлеты и нейронные сети М: МИФИ, 2001.

79. Томов Л., Томов И. Нарушения ритма сердца. София: Медицина и физкультура, 1976. - 431 с.

80. Тычинкин О. Желтые страницы Internet 2004 (карманный справочник). СПб: Питер, 2004. - 670 с.

81. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М: Мир, 1997. - 127 с.

82. Чалый Н.И., Селезнев А.Н. и др. // Медицинская техника. 1996. - № 2.-С.41.

83. Хасанов М.М. и др. Вейвлет анализ в задаче диагностирования нефтепромыслового оборудования. / Хасанов М.М., Якупов Р., Ямалиев В. Уфа: Вестник инжинирингового центра ЮКОС, 2001. - № 2. - С. 21-25.

84. Хэмминг Р.В. Цифровые фильтры. М: Сов. Радио, 1980. - 224 с.

85. Циммерман Ф. Клиническая электрокардиография М: Бином, 1998. - 448 с.

86. Щакин В.В. Вычислительная электрокардиография. М., 1981.

87. Эндрюс К.А. и др. Адаптивное сжатие данных / Эндрюс К.А., Дэвис Дж.М., Шварц Г.Р. ТИИЭР, 1967. - Т. 55. №3. - С. 25-38.

88. Эшби У.Р. Конструкция мозга. М: ИЛ, 1962.

89. Daubechies I. The wavelet transform, time-frequency localisation and signal analysis // IEEE Trans. Inform. Theory. 1990. - V. 36. - № 5. - P. 961-1004.

90. Doyle J.F. A wavelet deconvolution method for impact force identification // Experimental Mechanics. 1997. -V. 37. -№> 4. - P. 403-408.

91. Holter N.J. New Method for Heart Studies // Science. 1961. - Vol. 134. -P. 1214-1220.

92. Mamdani E.H. Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. //Pore. IEE.-1974.-Vol. 121.-N. 12,-P. 1585-1588.

93. Mortara D.W. Digital filters for ECG signal // Computers in Cardiology. 4th Intern. Conf. // Rotterdam, 1977. P. 511-514.

94. Nason G.P., Silwerman B.W. The Discrete Wavelet Transform // S. Journal of Computational and Graphical Statistics. 1994.

95. Novikoff A. On Convergence Proofs for Perceptorns. Proceeding of Symposium on Mathematical Theory of Automata. // Polytechnik Institute of Brooklin, 1963.-V. XII.

96. Pavlidis T. Algorithms for Graphics and Image Processing. // Computer Science Press, Rockville, MD, 1982.

97. Rosenblatt F. The Perceptron, A Perceiving and Recognizing Automation // Project PARA, Cornell Aeronaut. Lab. Rep., 1957. -№ 85-460.

98. Rosenblatt F. Two Theorems of Statistical Separability in the Perception. // Proceeding of Symposium on the Mechanization of Trought Processes, London, 1959.-P. 421-456.

99. Zade L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part 1-3 // Information Sciences. № 8. — P. 199-249. P. 301357. -№.9 P. 43-80.