Анализ и разработка методов и алгоритмов эффективной обработки ультразвуковой доплерографической информации, содержащей периодические структуры тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Автушенко, Кирилл Игоревич

• Автушенко, Кирилл Игоревич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Автушенко, Кирилл Игоревич

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИИ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 .Обзор современного состояния методов и средств обработки доплерографической информации.

1.1 .Основные средства и методы ультразвуковой доплерографии.

1.1.1.Биофизические основы ультразвуковой допплерографии.

1.1.2.Методы получения доплерографических сигналов.

1.1.3.Обобщенная структурная схема ультразвукового доплерографа.

1.2.Методы анализа доплерографических сигналов с периодическими структурами.

1.3.Задача определения частоты сердечных сокращений по результатам доплерографического обследования.

1.3.1.Сердечная деятельность и её патологии.

1.3.2.Вариабельность сердечного ритма.

1.3.3.Клиническое приложение.

1.3.4.0собенности определения ЧСС по результатам допплерографии.

1.4.Постановка задачи диссертации.

Выводы по главе 1.

Глава 2.Исследование применимости методов цифровой обработки сигналов для обработки доплерографической информации.

2.1.Анализ методов цифровой фильтрации.

2.2.Применение автокорреляционного анализа при обработке • доплерографической информации.

2.3.Методы анализа сигналов с амплитудной модуляцией.

2.3.1 .Основы амплитудной модуляции.

2.3.2. Демодуляция АМ-сигнала.

2.4.Метод выбора параметров фильтра.

Выводы по главе 2.

Глава 3.Разработка алгоритма определения периодов. следования структур.

3.1.Декомпозиция задачи определения периодов следования структур.

3.2.Анализ способов решения подзадач.

3.2.1.Выделение полезного сигнала.

3.2.2.Выделение фрагмента сигнала.

3.2.3.Определение периода структур на фрагменте.

3.3.Алгоритм определения периодов следования структур.

Выводы по главе 3.

Глава 4.Исследование и программная реализация алгоритма, соответствующего методу эталонного удара.

4.1.Разработка имитационной модели алгоритма.

4.1.1 .Выбор типа модели.

4.1.2.Разработка структуры и реализация имитационной модели.

4.2.Исследование алгоритма с помощью имитационной модели.

4.2.1 .Оценка точности алгоритма.

4.2.2.Исследование помехоустойчивости алгоритма.

4.2.3.Исследование быстродействия алгоритма и его сравнение с алгоритмом, реализующим метод надпороговых интервалов.

4.3.Оценка вычислительной сложности алгоритма.

4.4.Программная реализация алгоритма.

Выводы по главе.4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ и разработка методов и алгоритмов эффективной обработки ультразвуковой доплерографической информации, содержащей периодические структуры»

Актуальность проблемы. С появлением технических средств, позволяющих излучать и принимать ультразвуковые сигналы узкой направленности, в науке и технике началась эра ультразвуковой диагностики. Особое применение ультразвуковые сигналы нашли в медицине. Методы позволяли наблюдать состояние внутренних органов человека в функциональном режиме с возможностью визуального определения подвижных участков. Применение эффекта Доплера позволило измерять количественные характеристики перемещения тканей, давая значительно больше информации о состоянии человека. Такие методы получили название ультразвуковой доплерографии. Широкое применение ультразвуковая доплерография нашла в медицине (мониторинг сердечной деятельности плода, измерение скорости кровотока и т.п.), технической дефектоскопии и других научных и практических областях.

При ультразвуковом доплерографическом мониторинге наблюдается сигнал с амплитудной модуляцией, в котором периодические структуры представляют собой фрагменты высокочастотного сигнала с пиками, ограниченными низкочастотной огибающей. Применительно к медицине, периодические структуры в сигнале могут вызываться движением тканей сердца, перемещением тканей легкого при дыхании, пульсациями скорости кровотока в сосудах и т.п. Определяя периоды следования таких структур в доплерографическом сигнале, можно с высокой точностью определить периодичность самого исследуемого процесса.

Вопросами анализа периодических структур в доплерографическом сигнале занимались многие ученые, и исследованиям в этой области посвящен ряд работ зарубежных специалистов (Жемайтите Д., Challis R., Kitney R., De Boer R., Iwata A., Mintchev M.), а также отечественных ученых (Рябыкина Г.В., Савельева Г.М. и др). Однако, несмотря на широко проводимые исследования до сих пор нет единых общепринятых методов, позволяющих определить период исследуемого процесса по результатам ультразвуковой доплерографии.

Общеизвестные алгоритмы обладают высокой вычислительной сложностью, что делает невозможным их применение для построения портативных мобильных приборов. Кроме того, проведение сравнительных исследований затрудняется отсутствием данных о методах и алгоритмах, применяемых в конкретных ультразвуковых приборах.

Таким образом, актуальной является задача создания новых методов и алгоритмов обработки ультразвуковой доплерографической информации, которые пригодны для создания портативных приборов относительно небольшой вычислительной мощности при сохранении требуемой скорости и точности обработки доплерографических сигналов. Огромную роль в разработке подобных методов и алгоритмов играют методы моделирования, поскольку они позволяют получить неоспоримые доказательства эффективности предложенных подходов, а также позволяют верифицировать полученные результаты.

Целью диссертации является разработка алгоритма измерения периодов повторения определенных структур в доплерографическом сигнале, обеспечивающего высокую точность и быстродействие и позволяющего создать портативный мобильный прибор для эффективного решения задач ультразвуковой доплерографии.

В соответствии с указанной целью в работе решаются следующие задачи:

• анализ существующих методов определения периодов повторяющихся структур в доплерографическом сигнале;

• разработка новых методов определения периодов в доплерографическом сигнале;

• разработка алгоритма определения периодов во временной области;

• разработка имитационной модели, позволяющей произвести оценку качества алгоритма по различным критериям;

• исследование точности, быстродействия, вычислительной сложности и помехоустойчивости разработанного алгоритма;

• программная реализация разработанного алгоритма.

Методы исследования. Теоретической и методологической базой исследования является системный подход к моделированию сложных систем и построению алгоритмов. При решении конкретных задач использовались методы математического моделирования, теории вероятностей и цифровой фильтрации сигналов.

Научная новизна. Диссертационная работа представляет собой совокупность научных исследований и технических разработок, направленных на создание портативных мобильных приборов, позволяющих эффективно решать задачи ультразвуковой диагностики.

В процессе исследований и разработок получены следующие новые научные результаты:

• Оценены характеристики доплерографических сигналов и предложен метод выбора параметров шумоподавляющего фильтра на основе энергетических соотношений сигнала.

• Предложены и исследованы новые подходы для определения периода структур в доплерографическом сигнале на основе анализа его фрагментов.

• Разработан новый метод определения периода следования структур (метод "эталонного удара"), позволяющий измерять периоды структур в доплерографическом сигнале с погрешностью, не превышающей 1,5%.

• Разработан алгоритм определения периодов структур в: доплерографическом сигнале на: примере задачи определения сердечного ритма плода, позволяющий определять частоту сердечных сокращений (ЧСС) с точностью до 2 ударов в минуту.

• Разработана имитационная модель в среде Ма11аЬ,. подтверждающая работоспособность алгоритма и его эффективность для решения задачи определения периодов структур в доплерографическом сигнале.

• Выполнена программная реализация алгоритма для метода "эталонного удара".

Результаты работы подтверждены свидетельством об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613540 «Программа обнаружения сердечного ритма плода в доплеровском сигнале, отличающаяся способностью быстрого захвата сигнала после его кратковременных пропаданий» (зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 12 октября 2006 г., заявка №2006612766).

Достоверность полученных результатов подтверждается соответствием результатов теоретического анализа и проведенных экспериментов, в сочетании с корректным применением методов математического моделирования и цифровой обработки сигналов, а также соответствием результатов практического применения алгоритма с результатами работы образцового фетального монитора фирмы «Сономед».

Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на создание программно-аппаратного обеспечения для портативного прибора ультразвуковой диагностики. Проведенные исследования и полученные результаты составляют теоретическую основу моделирования и построения программных комплексов ультразвукового доплерографического мониторирования. Результаты исследования доведены до конкретных алгоритмов, методик и программных средств.

Самостоятельное практическое значение имеют:

• метод выбора параметров и определения качества цифрового фильтра, применяемого для выделения полезного доплерографического сигнала, обеспечивающий работоспособность алгоритма без значительной потери точности на сигналах, для которых отношение сигнал-шум (ОСШ) составляет 7дБ, что позволяет обрабатывать все целевые сигналы;

• алгоритм определения периодов повторяющихся структур, обеспечивающий точность вычисления с погрешностью не более 1,5%, что является достаточной точностью для задач ультразвуковой доплерографии;

• имитационная модель, позволяющая исследовать влияние различных характеристик сигнала и параметров алгоритма на его точность и быстродействие;

• программная реализация алгоритма, позволяющая анализировать вариабельность сердечного ритма в звуковых кардиосонографических записях с точностью до 2 ударов в минуту, что соответствует требованиям точности, предъявляемым в акушерской практике. Личный вклад автора. Все основные результаты диссертационной работы получены автором лично или при его непосредственном участии. Главными из них являются:

1. Результаты исследования современных методов анализа доплерографических сигналов с периодическими структурами.

2. Предложенный метод выбора параметров цифровых фильтров, применяемых для подавления шумов в доплерографических сигналах.

3. Разработанный метод определения периода структур в доплерографическом сигнале по его фрагменту.

4. Разработанный алгоритм определения периода структур в доплерографическом сигнале на примере задачи определения ЧСС плода.

5. Имитационная модель алгоритма в среде Ма11аЬ.

6. Оценки точности, вычислительной сложности и помехоустойчивости разработанного алгоритма, полученные с помощью имитационной модели.

Реализация полученных результатов. Результаты диссертационной работы использованы в научно-технических исследованиях ООО «Бипульс» и представляют собой составную часть исследовательских мероприятий в рамках

НИОКР по проекту № 6819 "Разработка и изготовление прототипа фетального кардиотокографа", являющейся результатом государственного контракта, заключенного фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (фонд Бортника) и ООО «Бипульс».

Все работы по программной реализации алгоритма определения периодов структур в доплерографическом сигнале проводились при непосредственном участии автора. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе МГИЭТ на кафедре ИПОВС и в разработках ООО «Бипульс», что подтверждается актами о внедрении и свидетельством о регистрации программного продукта.

На основе проведенных исследований получены и выносятся на защиту следующие основные научные результаты:

1. Метод определения значения временных интервалов периодических структур в доплерографическом сигнале.

2. Формализованное представление предложенного метода.

3. Алгоритм определения периодов в доплерографическом сигнале (на примере обработки сигналов ультразвуковой доплерографии сердцебиения плода).

4. Результаты экспериментальных исследований, моделирования и апробации материалов диссертационной работы.

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• 14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2007» (Зеленоград, МИЭТ 18-20 апреля 2007г.), доклад награжден дипломом за 1 -е место в конкурсе работ аспирантов по секции "Биомедицинская электроника";

• Всероссийская молодежная конференция «Электроника — 2007» (Зеленоград, МИЭТ 5-7 сентября 2007 г.);

• 15-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2008» (Зеленоград, МИЭТ 23-25 апреля 2008г.);

• III международная научно-техническая конференция «Инфо-коммуникационные технологии в науке, производстве и образовании (Инфоком - 3)» (Кисловодск, 1-5 мая 2008 г.).

По результатам исследований опубликовано 10 печатных работ, в том числе 9 без соавторов. Одна работа опубликована в журнале, рекомендованном ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 88 наименований и приложения, состоящего из 3 частей. Работа изложена на 131 странице и содержит 18 таблиц и 25 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Автушенко, Кирилл Игоревич

9. Результаты работы внедрены в учебный процесс МИЭТ и на ООО «Бипульс», в рамках проекта "Разработка и изготовление прототипа фетального кардиотокографа".

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе были проведены разработка и исследование методов и алгоритмов обработки доплерографической информации, содержащей периодические структуры с целью определения периодов их следования в сигнале. В результате исследований был предложен метод эталонного удара и разработан и исследован соответствующий алгоритм на имитационной модели. Проведенные исследования подтвердили работоспособность алгоритма, его высокую точность, помехоустойчивость и приемлемую вычислительную сложность.

Основные научные и практические результаты работы:

1. Оценены характеристики доплерографических сигналов и предложен метод выбора параметров шумоподавляющего фильтра на основании энергетических соотношений сигнала.

2. Предложены и исследованы новые подходы для определения периода в доплерографическом сигнале на основе анализа его фрагментов.

3. Разработан метод "эталонного удара", позволяющий определять периоды структур в доплерографическом сигнале с погрешностью, не превышающей 1,5%.

4. Разработан алгоритм определения периодов структур в доплерографическом сигнале, позволяющий вычислять ЧСС с точностью до 2 ударов в минуту на примере задачи определения сердечного ритма плода.

5. Разработана имитационная модель с использованием пакета Ма1:1аЬ, подтверждающая работоспособность алгоритма и его эффективность для решения задачи определения периодов структур в доплерографическом сигнале.

6. Исследована помехоустойчивость алгоритма и обоснована его работоспособность на сигналах с минимальным ОСШ 7дБ.

7. Оценена теоретическая вычислительная сложность алгоритма и обоснована возможность его реализации в портативном мобильном приборе.

8. Создана программа, реализующая разработанный алгоритм на языке С. Программа зарегистрирована в патентном ведомстве РФ и предназначена для применения в портативных фетальных мониторах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Автушенко, Кирилл Игоревич, 2008 год

1. Гайдашев А.Э., Лаврентьев A.B., Тутоваи М.Г. и др. Клиническая доплерография окклюзирующих поражений артерий мозга и конечностей. - М.: Изд. НЦССХ РАМН им. А.Н.Бакулева, 1997.

2. Осипов Л.В. УЗИ: Физические основы доплерографии.- http://users.iptelecom.net.ua/~dydyrko/usonic/l .htm

3. Бардюкова Т.В. Доплерография в ультразвуковой диагностике заболеваний сердца. М.: Ветеринарная клиника «Центр», 2005.

4. Фетальный монитор «Сономед-200». — http://www.spectromed.com5. http://www.stormoff.ru6. http://www.oxford-instruments.com/wps/wcm/connect/Oxford+Instruments/ Internet/Home

5. Беляев K.P., Морозов A.A. Коррекция фазовых искажений и обработка биомедицинских сигналов//Вестник МГТУ, 1993, №4, с.40-53.

6. Challis R.E., Kitney R.I. Biomedical signal processing (in four parts): Part 1. Time-domain methods//Med. Biol. Eng. Comput, 1990, v.28, pp.509-524.

7. Рангайян P.M. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. -440с.

8. Minthev М.Р. et al. Dynamics of the level of randomness in gastric electrical activity//Digest. Dis. Sei., 1998, v.43, No.5, pp.953-956.

9. Хэмминг P.B. Цифровые фильтры. M.: Недра, 1987. - 221с.

10. Balda R.A. et al. The HP ECG analysis program//In: Van Bemmel J.U. and Willems J.L. (eds.) Trends in computer-processed electrocardiograms. Amsterdam, The Netherlands: North Holland, 1997, pp. 197-205.

11. Murthy I.S.N, and Rangaraj M.R. New concepts PVC detection//IEEE Trans. Biomed. Eng., 1979, v.26, No.7, pp.409-416.

12. Tompkins WJ. Biomedical digital signal processing. -Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, 1995.

13. Pan J. and Tompkins W.J. A real-time QRS detection algorithm/ЛЕЕЕ Trans. Biomed. Eng., 1985, v.32, pp.230-236.

14. Adam J. Wolfberg et al. A comparison of subjective and mathematical estimation of fetal heart rate variability//The Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine, 2008, v.21(2), pp. 101-104.

15. Valtino X. Afonso. ECG QRS Detection//Biomedical Digital Signal Processing, 1987, v.3, No.l, pp.236-264.

16. Kileen Cheng, Bobak Nazer, Jyoti Uppuluri et al. «Beat This»//A Beat Synchronization Project.- http://www.owlnet.rice.edu/~elec301/Proiects01/beat svnc/beatalgo.html

17. Финкельштейн М.И. Гребенчатые фильтры. M.: Советское радио, 1969. -320с.

18. Rocha A.P. et al. Linear and nonlinear fetal heart rate analysis of normal and academic fetuses in the minutes preceding delivery//Med. Biol. Eng. Comput., 2006, No.44, pp.847-855.

19. Parer J.T., King T. et al. Fetal academia and electronic fetal rate patterns: Is there evidence of an association?//The Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine, 2006, v. 19(5), pp.289-294.

20. Коркушко O.B., ИГатило В.Б., Шатило T.B. Анализ вегетативнойрегуляции сердечного ритма на различных этапах индивидуального развития человекаУ/Физиология человека, 1991, 17, №2, с.31-39.

21. Ланг Г.Ф. Учебник внутренних болезней. Том 1, часть 1. -М.: «Медгиз», 1938 г.

22. Heart rate variability. Standart of measurement, physiological, and clinical use. Task Forse of European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology//Europ.Heart J., 1996, v. 17,pp.354-381.

23. Malik M. Heart Rate Variability// Curr Opin Cardiol., 1998, v. 13, pp.36-44.

24. Lange S. et al. Influence of gestational age, heart rate, gender and time of day on fetal heart rate variability//Med. Biol. Eng. Comput., 2005, v.43, pp.481486.

25. Жемайтите Д.И. Возможности клинического применения автоматического анализа ритмограмм. Автореф. дис. докт. мед. наук. -Каунас, 1972. 51с.

26. Цывьян П.Б. Кардиотокография. Значение для оценки состояния плода. -Центр подготовки к родам "Партнер", 2007.- http://ww.eka-mama.ru/matter/detail.php?ID=2201 &phrase id=534375

27. Гизатуллин Р.Х., Сандомирский М.Е., Еникеев Д.А., Стоянов А.С. Анализ вариабельности сердечного ритма и его применение в психотерапии//Здравоохранение Башкортостана, 1998, №5-6, с. 136-142.

28. Беляев К.Р. Методы анализа вариабельности ритма сердца: учебное пособие. http://konstb.newmail.ru/liter/hrv/UchPos2.htm.

29. Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Вариабельность ритма сердца (монография).- М.: «Стар'Ко», 1998. 200с.

30. Коркушко О.В., Писарук А.В., Лишневская В.Ю. и др. Вариабельность ритма сердца у здоровых лиц и пациентов с ишемической болезнью сердца пожилого возраста. Киев: Институт геронтологии АМН Украины. - http://www.rql.kiev.Ua/cardioi/2002/5/ korkushko.htm

31. Рябыкина Г.В., Соболев A.B. Мониторирование ЭКГ с анализом вариабельности ритма сердца. М.: «Медпрактика-М», 2005. - 224с.

32. Антенатальная кардиотокография.- http://www.pospelow.narod.ru/KTG.htm

33. Ruben D. Trochez, Thabani Sibanda, Rohit Sharma and Tim Draycott. Fetal monitoring in labor: Are accelerations good enough?//The Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine, 2005, v. 18(5), pp.349-352.

34. Савельева Г.М. Справочник по акушерству, гинекологии и перинатологии. М.: МИА, 2006. - 720с.

35. Савельева Г.М., Шалина Р.И., Сичинава Л.Г. Акушерство. М.: «Гэотар-Медиа», 2008. - 656с.

36. Баевский P.M., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984. - 219с.

37. Шахтарин Б.И. Случайные процессы в радиотехнике. 2-е изд., испр. и доп. 4.1. Линейные системы. М.: Радио и связь, 2002. - 568с.

38. Лосев А.К. Теория линейных электрических цепей. М.: Высшая школа, 1978.-512с.

39. Course "Signals & Systems": Lectures//Massachusetts Institute of Technology, 2003. 243p.http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-003Fall-2003/LectureNotes/index.htm

40. Гутников B.C. Фильтрация, измерительных сигналов. -Л.: Энерго-атомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 192с.

41. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. -М.: ДМК Пресс, 2005. -304 е.: ил.

42. Рональд Н. Брейсуэлл. Преобразование Oypbe//Scientific American Издание на русском языке, август 1989, №8, с.48-56.

43. Медведев С.Ю. Преобразование Фурье и классический цифровой спектральный анализ. http://www.vibration.ru/preobraz fur.shtml

44. Сергеенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. Спб.: Питер, 2003. - 604с.

45. Alfred Mertins. Examples of Discrete Transforms. http://dsp-book.narod.ru/sa.htm

46. Быстрое преобразование Фурье — http://alglib.sources.ru/fft/fourier.php

47. Шахтарин Б.И. Оптимальная фильтрация и прогнозирование случайных процессов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1991. - 203с.

48. Гольденберг J1.M., Матюшин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1985. - 312с.

49. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. М.: Советское радио, 1980. - 224с.

50. Гарри Лэм. Аналоговые и цифровые фильтры: Пер. с англ. -М.: Издательство «Мир», 1982. 589с.

51. Гоулд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов//Пер. с англ.; под ред. А. М. Трахтмана. М.: Сов. Радио, 1973. - 368с.

52. Лем Г. Аналоговые и цифровые фильтры. Расчёт и реализация: Пер. с англ. М.: Издательство «Мир», 1982. - 592с.

53. Антонью А. Цифровые фильтры: анализ и проектирование. М.: Радио и связь, 1983. - 320с.

54. By Steven W. Smith, Ph.D. The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing. http://www.dspizuide.com/pdfbook.htm

55. Автокорреляция и ее вычисление//Курс лекций «Цифровая обработка сигналов». М.: МГУ, ВМК. - http://www.ksu.ru/infres/stolov/Annot.htm

56. Гольдман С.,Гармонический анализ, модуляция и шумы, пер. с англ., М., 1951.

57. Scott С. Douglas. Introduction to Adaptive Filters//Digital Signal Processing Handbook. РАИТ VI Adaptive Filtering. Lincoln, United States: CRC Press,1998. 1776р.

58. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. М.: Радио и Связь, 1989. - 440с.

59. Коуэн К.Ф.Н., Грант П.М. и др. Адаптивные фильтры//Пер. с англ. Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. М.: Мир, 1988. - 392с.

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

61. Хэмминг Р.В. Теория кодирования и теория информации: Пер. с англ. С.И. Гольдфанда, под ред. Б.С. Цыбакова. М.: Радио и связь, 1983. -174с.

62. Автушенко К.И. Определение сердечного ритма плода методом ультразвукового зондирования//Всероссийская молодежная конференция «Электроника-2007»: Тезисы докладов. М.: МИЭТ, 2007, с.31.

63. Автушенко К.И. Метод выбора параметров цифровых фильтров для сигналов с выраженными периодическими структурами//Аспирант и соискатель. М.: «Спутник+», 2008, №5, с. 138-139.

64. Chris Peters et al. Beat-to-beat detection of fetal heart rate: Doppler ultrasound cardiotocography compared to direct ECG cardiotocography in time and frequency domain//Physiol. Meas., v.25, pp.585-593.

65. Vai M.I.; Li-Gao Zhou. Beat-to-beat ECG ventricular late potentials variance detection by filter bank and wavelet transform as beat-sequence filter//Biomedical Engineering, IEEE Transactions, aug. 2004, v.51, pp. 14071413.

66. Автушенко К.И: Алгоритм определения пульса плода по данным ультразвуковой» диагностики/УМедицинские науки. М.: «Спутник+», 2008, №5, с.6-7.

67. Автушенко К.И. Алгоритм обнаружения сердечного ритма плода в доплеровском сигнале//14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника иинформатика 2007»: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2007, с.334.

68. Автушенко К.И. Алгоритм определения частоты сердечных сокращений плода методом измерения RR-интервалов/'/Сборник научных трудов аспирантов и преподавателей МИЭТ, под ред. В.А. Бархоткина. М.: МИЭТ, 2008, с.88-94.

69. Stenson P.F., Jensen J.A. Real-Time Blood Flow Estimation Using a Recursive Least-Squares Lattice Filter/VTEEE Ultrasonics Symposium, 1997, v.2, pp.1259-1262.

70. Автушенко К.И. Алгоритмическая модель блока измерения частоты сердечных сокращений плода для фетального монитор//Третья международная научно-практическая конференция «Инфоком-3»: материалы конференции. Часть 1. Ставрополь, 2008, с. 136-141.

71. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. Спб.; БХВ-Петербург, 2005. - 400 е.: ил.

72. Пажильцева О.П. Модели объектов и процессов. Классификация моделей. Курс лекций по информатике. http://festival. 1 september.ru/articles/516119/

73. Павловский Ю. Н. Имитационные модели и системы. -М.: ФАЗИС, 2000. -144 с.

74. Финаев В.И., Павленко E.H., Заргарян Е.В. Аналитические и имитационные модели: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во Технологического института ЮФУ, 2007. - 310 с.

75. Губарь Ю.В. Введение в математическое моделирование. Курс лекций. -Украина; ДонНТУ, 2007.

76. Потемкин В.Г. Вычисления в среде MATLAB. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2004. - 720с.

77. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов MATLAB 5.x: В 2-х т. Том 1.-М.: Диалог-МИФИ, 1999. 366с.

78. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов MATLAB 5.x: В 2-х т. Том 2. -М.: Диалог-МИФИ, 1999. 304с.

79. Половко A.M., Бутусов П.Н. MATLAB для студента. Спб.: «БХВ-Петербург», 2005. - 320с.