Методы и алгоритмы обработки, анализа и визуализации данных ультразвукового доплеровского измерителя скорости кровотока тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Коннова, Наталья Сергеевна

• Коннова, Наталья Сергеевна
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Коннова, Наталья Сергеевна

Содержание Стр.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИССЛЕДОВАНИЯ СЕРДЕЧНОСОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

1.1. Ультразвуковая доплеровская флоуметрия

1.2. Существующие решения в исследованиях кровотока

1.3. Постановка цели и задач исследования

Выводы к первой главе

ГЛАВА 2. ИССЛЕДУЕМЫЕ ДАННЫЕ И СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ИХ АНАЛИЗА

2.1. Методика экспериментального исследования

2.2. Методы анализа кривых кровотока

2.2.1. Анализ структуры сердечного цикла

2.2.2. Особенности коронарного кровотока

2.2.3. Фазовый анализ на основе различных методов регистрации сердечной деятельности

2.3. Расчет количественных показателей кривой кровотока

Выводы ко второй главе

ГЛАВА 3. ОБЗОР ПРИМЕНЯЕМЫХ МЕТОДОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛА

3.1. Первичная обработка сигналов скорости кровотока

3.1.1. Определение шумовых характеристик сигнала

3.1.2. Фильтрация и сглаживание временных рядов скорости кровотока

3.1.3. Устранение тренда временного ряда

3.2. Спектральный анализ данных временных рядов скорости кровотока

3.2.1. Преобразование Фурье

3.2.2. Спектральная плотность мощности сигнала

Стр.

3.3. Пространственно-временной (вейвлет) анализ

3.3.1. Вейвлет-преобразование

3.3.2. Скалограмма сигнала

3.3.3. Модифицированные вейвлеты Котельникова-Шеннона на основе атомарных функций

3.4. Методы нелинейной динамики в обработке данных временных рядов

3.4.1. Расчет старшего показателя Ляпунова на основе модифицированного алгоритма Бенеттина

3.4.2. Расчет энтропии динамической системы

3.4.3. Показатель Херста и R/S-анализ

3.4.4. Взаимосвязь вариации Аллана и показателя Херста при идентификации шумовых процессов

3.4.5. Фрактальный анализ временного ряда

3.4.6. Оценка Хилла

3.5. Алгоритм фазового анализа кривой линейной скорости кровотока

Выводы к третьей главе

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ДИАГНОСТИКЕ ПАТОЛОГИЙ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

4.1. Пример исследования нормального кровотока

4.2. Пример исследований патологического кровотока

Выводы к четвертой главе

ГЛАВА 5. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СИГНАЛА ОДНОЭЛЕМЕНТНОГО ДОПЛЕРОВСКОГО ДАТЧИКА СКОРОСТИ КРОВОТОКА

5.1. Схема измерений и математическая модель

5.2. Постановка прямой задачи компьютерной томографии

Стр.

5.3. Алгоритм визуализации поля кровотока на основе решения обратной задачи компьютерной томографии

Выводы к пятой главе

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО ДИССЕРТАЦИИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы обработки, анализа и визуализации данных ультразвукового доплеровского измерителя скорости кровотока»

Введение

Изучение фундаментальных закономерностей функционирования сердечнососудистой системы (далее - ССС) в норме и при патологии является основой для поиска средств эффективной профилактики и лечения болезней системы кровообращения человека. Одной из задач в этой области является разработка прецизионных инвазивных диагностических систем, позволяющих получать четкий сигнал высокого качества, с последующим фазовым анализом кровотока в конкретном сосуде. Решение научно-исследовательских задач, связанных с созданием миниатюрных внутрисосудистых, контактных и бандажных одно- и двухэлементных ультразвуковых датчиков кровотока, а также оптимизацией электронных систем радиотелеметрии, детектирования и расшифровки ультразвукового сигнала, дает возможность выявить особенности центральной и регионарной гемодинамики, обеспечить прецизионную регистрацию кровотока в микрососудах (объемный кровоток порядка нл/с), регистрацию и сравнительный анализ коронарного кровотока в хирургии открытого сердца. Однако для поиска закономерностей в получаемых данных регистрации кровотока необходимо привлечение и соответствующего математического аппарата с целью анализа кривых кровотока, в том числе - методов цифровой обработки сигнала, математического моделирования, нелинейной (хаотической) динамики, вейвлет-анализа и др. Поэтому исследование и применение новых математических методов оценки основных количественных и качественных показателей таких физиологических сигналов, с анализом их внутренней организации и структуры, имеет большой практический и теоретический интерес. В связи с этим становятся актуальными задачи анализа рассматриваемых сложных систем с учетом особенностей, обусловленных, в том числе, наличием нелинейных компонент и множества циклов в динамике их флуктуаций.

Объект исследования - сердечно-сосудистая система, состоящая из сердца -бионасоса и кровеносных сосудов - полых трубок различного калибра. Регулирование кровообращения в ССС имеет сложный характер, а поведение данной системы плохо поддается формализации. Тем не менее, требуется осуществлять идентификацию состояний ССС по доступным исследователю параметрам системы. С этой целью в настоящей работе предлагается использование для представления ССС модели временных рядов (ВР), построенных по данным ультразвуковых (УЗ) доплеровских датчиков скорости кровотока различной природы (периферического кровотока, коронарного кровотока и т.д.).

В настоящее время признанным является наличие нелинейной компоненты и множества циклов в динамике исследуемой сложной системы, вызванных изгибами и ветвлениями сосудов, колебаниями кровяного давления, флуктуациями диаметров сосудов, набеганием потока крови на вогнутые части сосудов с возникновением тенденций к винтообразному течению массы крови, а также др. факторами.

Предмет исследования - выявление целесообразности применения цифровой обработки сигналов кровотока, включая методы нелинейной динамики и вейвлет-анализа, при диагностике состояния ССС.

Целью диссертационной работы является создание методики и алгоритмов для идентификации состояний сложной физиологической системы с нелинейной динамикой на примере обработки данных УЗ доплеровских измерителей СК с использованием методов нелинейной ЦОС и вейвлет-анализа. Осуществлять идентификацию состояний системы для диагностики патологий предполагается по количественным показателям (скоростных характеристик потока, уровней периферического сопротивления и кинематики и др.), для которых существуют экспертные оценки референсных интервалов и качественным показателям (waveform analysis - анализ формы волны результатов обработки ВР, представляющих исследуемую систему).

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, словаря терминов и списка использованной

литературы. Работа изложена на 203 страницах и содержит 61 рисунок. Список литературы включает 120 наименований.

Во введении дана общая характеристика диссертационной работы. Обоснована актуальность темы, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы, приведены основные положения, выносимые на защиту. Описана структура диссертации, приведено ее краткое содержание.

В первой главе обсуждается актуальность исследований, рассмотрено современное состояние разработок в данном направлении, как в РФ, так и за рубежом. Центральное место занимает подробный обзор литературы, посвященной исследованиям в этой области. Описаны достижения в области разработки оборудования и методик снятия показаний для исследований, а также в области обработки данных и анализа полученных результатов. В заключительной части главы сформулированы основные цели и определены задачи исследования.

Во второй главе приводится описание исследуемых исходных данных, обсуждается методика экспериментального исследования, включая схему проведения эксперимента по снятию, оцифровке и сохранению показаний, а также дальнейшей их визуализации и обработке. Также в главе обсуждаются существующие методы исследования кривых кровотока, основные рассчитываемые количественные показатели кровотока, особенности коронарного относительно периферического и микро кровотока. Приводится обзор методов регистрации сердечной деятельности и их место в исследованиях кровотока, в первую очередь - при фазовом анализе. Описаны основные элементы электрокардиограмм (ЭКГ), фонокардиограмм (ФКГ), данных артериального давления (АД) и т.п. Также обсуждается фазовый анализ кривых сердечной деятельности, занимающий важное место в исследованиях ССС. Сформулированы основные проблемы исследований с использованием существующих методик регистрации сердечной деятельности.

В третьей главе приведен подробный обзор используемых в исследовании методов цифровой обработки сигнала (далее - ЦОС), применяемых как для

первичной обработки сигнала, так и для последующего анализа. При этом приведено описание модификаций используемых в исследовании алгоритмов, а также адаптации с учетом особенностей изучаемых данных. Обсуждаются возможности использования вычислительно наиболее выгодных алгоритмов и применения программных средств высокопроизводительной реализации методов обработки. В соответствующих разделах главы описываются нюансы реализации описанных методов в рамках разработанного программного комплекса, с обсуждением основных функциональных модулей программы.

В четвертой главе уделяется внимание применению предложенной методики в диагностике. Разработанные и реализованные в рамках работы методы анализа сигналов кровотока апробированы и представлены не только в фундаментальных и научно-прикладных исследованиях, но и в клинике. В главе приводится разбор некоторых результатов экспериментальных исследований, проведенных при помощи описанного выше математического аппарата.

В пятой главе обсуждается возникающая при измерении линейной и объемной скорости кровотока (далее - СК) актуальная практическая задача визуализации поля его скорости внутри сосуда. Предложен алгоритм визуализации двумерного поля скоростей по исходным дискретным профилям, полученным путем сканирования простым одноэлементным доплеровским датчиком с узким лучом.

В заключении представлены основные результаты и выводы диссертационной работы.

Новым в данной работе является исследование флуктуирующего кровотока методами нелинейной динамики и вейвлет-анализа, включая проведение идентификации шумовой и хаотической составляющих, в том числе и по фазам сердечного цикла (далее - СЦ), а также автоматизация фазового анализа кривых кровотока и модификация некоторых алгоритмов ЦОС, расчета скоростных характеристик потока, уровней периферического сопротивления и показателей кинематики. Таким образом, научная новизна полученных результатов следующая:

1. Предложена новая методика обобщения информации о результатах, полученных при помощи разработанных и модифицированных алгоритмов цифровой обработки ВР, представляющих сигналы СК (первичная обработка, исследование внутренней организации рядов, спектральных и частотно-временных характеристик сигналов, фазовые портреты по Паккарду-Такенсу), расчета скоростных характеристик потока, уровней периферического сопротивления и показателей кинематики, для идентификации состояний системы и выявления направления формирования системы поддержки принятия решений в диагностике патологий ССС и кардиохирургии.

2. Для идентификации шумовой и хаотической составляющих системы предложена комплексная методика исследования флуктуирующего кровотока методами нелинейной динамики, включающая модификацию и адаптацию алгоритма вычисления показателя Ляпунова для исследуемых данных. Впервые предложено использование метода вариации Аллана (ДОЕУ) при определении шумовых характеристик сигнала УЗ доплеровского измерителя СК. Выявлена корреляция показателей нелинейной динамики (показатель Хёрста) и ДОЕУ.

3. Разработана модификация вейвлетов Котельникова-Шеннона на основе атомарных функций (АФ), позволяющая сократить вычислительную ресурсоемкость вейвлет-анализа сигналов биомедицинских приборов.

4. Разработан алгоритм фазового анализа кривых кровотока с использованием кластерного анализа и автокорреляционного метода, позволяющий разбить кривую СК на фазы (систола/диастола) при отсутствии синхронизирующих данных ЭКГ, ФКГ и АД.

5. Разработан алгоритм восстановления двумерной картины поля СК в сечении сосуда по измеренным профилям максимального кровотока в направлении УЗ сигнала, излучаемого одноэлементным доплеровским измерителем с узким лучом.

В работе использованы теоретические и экспериментальные методы математического моделирования, нелинейной (хаотической) динамики,

фрактального анализа, вейвлет-анализа, математического анализа, вычислительной томографии, математической статистики и вычислительной математики.

Использование разработанных и модифицированных методов, алгоритмов и методик ЦОС в ультразвуковой доплеровской флоуметрии представляет большой теоретический и практический интерес как при анализе данных после оперирования пациента для подтверждения положительной динамики лечения, так и интраоперационно и дооперационно с целью поддержки принятия решения о необходимости оперирования. Результаты работы внедрены в экспериментальные клинические исследования в НИИ общей патологии и патофизиологии (г. Москва), в Центре сердечно-сосудистой хирургии ГУЗ «Белгородская областная клиническая больница Св. Иоасафа», НПФ «БИОСС» (г. Москва, Зеленоград).

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:

1. Модифицированный алгоритм расчета старшего показателя Ляпунова для ВР на основе алгоритма Бенеттина и новый метод идентификации шумовых характеристик сигналов на основе вариации Аллана, применительно к сигналу скорости кровотока, измеренного УЗ доплеровским измерителем СК.

2. Алгоритмы дискретного и непрерывного вейвлет-анализа с применением модифицированных вейвлетов Котельникова-Шеннона на основе АФ.

3. Алгоритм визуализации сигнала доплеровского датчика СК с восстановлением двумерной картины поля СК в сечении сосуда по измеренным профилям максимального кровотока в направлении УЗ сигнала, излучаемого прибором.

4. Методика экспериментального исследования периферического и коронарного кровотока по данным только доплеровского измерителя, использующая кластерный алгоритм автоматизированного фазового анализа кривых СК и автокорреляционный метод; программно-математическое обеспечение с человеко-машинным интерфейсом, реализующее разработанные и модифицированные алгоритмы цифровой обработки сигнала и обеспечивающее накопление базы данных и базы знаний, выявление направления формирования системы поддержки принятия решений в диагностике состояния ССС и кардиохирургии.

Глава 1. Современные методы и средства исследования

сердечно-сосудистой системы

В данной главе рассматривается конспективно история исследований сердечно-сосудистой системы, как в России, так и в мире, обсуждается значимость этих исследований и текущее состояние разработок в данной области. В частности, в разделе 1.1 обозреваются исторически сложившиеся методики исследований кровотока, приводятся данные об уровне разработок наиболее востребованных фирм (как зарубежных, так и отечественных), производящих программно-аппаратное обеспечение для обработки таких сигналов. Центральное место в главе занимает обзор литературы по тематике исследования (раздел 1.2). В обзоре обсуждаются основные направления разработок, выделяются преимущества и недостатки предлагаемых методов анализа данных и т.п. В конце главы на основе обсуждения формулируются основные цели и задачи настоящего исследования.

1.1. Ультразвуковая доплеровская флоуметрия

В исследовании центральной и регионарной гемодинамики, а также в диагностике болезней ССС человека важно знать такие параметры работы сердца, как скорость выталкивания крови в магистральные артерии и скорость движения крови по кровеносным сосудам. Косвенные методы исследования данных параметров (а именно - скорости кровотока в определенном сосуде или участке ССС) не давали удовлетворительного результата [13]. С 1960-х годов было начато применение ультразвуковых технологий для исследований в данной области: было представлено доплеровское ультразвуковое исследование (далее - УЗИ), а позже в этом десятилетии - импульсное доплеровское ультразвуковое исследование. Популярность этих методик выросла в 1970-х годах с введением

построения gray-scale (в серой шкале, или в полутоновом режиме) изображений в режиме реального времени и дуплексного сканирования, и еще больше возросла в середине 1980-х с введением color Doppler (построения цветных доплеровских изображений, далее - CDI). Данные исследования велись и в СССР: суть метода заключалась в использовании ультразвукового датчика уникальной конструкции и электронного измерительного устройства, позволявшего регистрировать динамику сердечного выброса с оценкой рисунка формы волны кровотока за каждый цикл сердечной деятельности [13]. А именно, в 1970-х годах применение ультразвука в непрерывном и импульсном режимах позволило разработать приборы для точного измерения линейной и объемной скоростей кровотока с помощью имплантированных датчиков [22]. Позже, с созданием внутрисосудистого датчика, появилась возможность исследования гемодинамики больных заболеваниями ССС при катетеризации в клинике, а дальнейшее совершенствование акустических методов исследования кровообращения открыло возможность визуализировать кровеносное русло. Способность ультразвуковых колебаний отражаться от форменных элементов крови была использована для регистрации скорости их перемещения частотным детектором с последующей регулировкой яркости луча электронно-лучевой трубки и выработкой сигнала управления разверткой луча по горизонтали и вертикали, в результате чего на экране осциллографа можно было наблюдать изображение просвета кровеносного сосуда. При этом яркость луча указывала на интенсивность скорости кровотока на исследуемом участке сосуда [22]. В ходе исследований в те годы был решен целый ряд технических сложностей и вопросов, связанных, например, с тем, что при измерении скорости кровотока через кожный покров амплитуда ультразвукового сигнала, отраженного от стенки сосуда, значительно превышает сигнал, отраженный от форменных элементов крови. Отличие спектра доплеровских частот сигнала скорости кровотока от спектра сигнала сосудистой стенки позволило их выделить при помощи фильтров верхних частот (далее - ФВЧ). Проблема, связанная с возможным нахождением в зоне регистрации ультразвукового луча более чем одного сосуда (артерия и вена)

и одновременной регистрацией скорости кровотока в них, решалась путем учета яркого выраженного пульсирующего характера артериального кровотока. Визуализация кровеносного русла осуществлялась с помощью датчика с узким ультразвуковым лучом: после визуализации кровеносного русла, путем перемещения датчика перпендикулярно оси сосуда, были получены осциллограммы распределения амплитуды линейной скорости кровотока по диаметру сосуда. Полученные данные соответствовали теоретическим положениям о параболичности профиля скорости для ламинарного кровотока, со значительным уплощением профиля при наличии внутрисосудистых образований [22]. Эти результаты и наработки легли в основу исследований в рамках данной работы.

К настоящему моменту устоявшимися и широко применяющимися являются следующие методики ультразвукового исследования (примерный вид получаемых при их помощи данных можно увидеть на Рис. 1.1).

а б в г

Рис. 1.1.

Иллюстрации методов: B-mode imaging (а), Spectral Doppler (б), Colour Doppler (в), М-mode imaging (г)

B-mode imaging. Brightness- или B-mode image (изображение в B-режиме или в режиме яркости) является двумерным отображением («картой») ультразвуковой отражательной способности [101]. Поскольку различные ткани и границы раздела между ними отражают разное количество излучаемого ультразвука, то показываются на изображении при помощи различных яркостей. Например, кровь

имеет существенно более низкий коэффициент отражения, чем мышцы и другие ткани, что позволяет легко различать их на изображении.

Spectral Doppler. В спектральной доплеровской методике измеряется скорость движущихся объектов, в данном случае - форменных элементов крови. Скорость обычно измеряется в некоторой малой области, расположение которой определяется оператором ультразвуковой измерительной системы, а спектр скорости кровотока отображается на графике «спектральная мощность от времени», также показывается форма сигнала пульсирующего кровотока [101]. Сама оценка скорости производится на основе эффекта Доплера, суть которого, в данном случае, проявляется в изменении частоты посланных ультразвуковых волн при перемещении среды, от которой они отражаются. Общий принцип ультразвуковой доплеровской флоуметрии можно видеть на Рис. 1.2.

ультразвука

Рис. 1.2.

Принцип ультразвуковой доплеровской флоуметрии

Colour Doppler (или Color Doppler, цветной Доплер), в отличие от спектральной доплеровской методики, где спектр скоростей измеряется в одном небольшом, точно определенном образце объема крови, осуществляет оценку средней скорости во многих схожих образцах двумерной области [101].

Соответственно, вместо спектрального отображения, «карта» скоростей (или доплеровских сдвигов) представлена цветовым наложением на изображение, где оттенок цвета показывает направление вектора скорости, а интенсивность цвета -его величину.

A-mode, М-mode, colour М-mode. Двумерное изображение, полученное при помощи техники B-mode, построено из множества смежных линий, каждая из которых представляет собой «эхо» от одного переданного импульса. Зависимость амплитуды этого «эха» от времени изображается, как было сказано выше, на графике в виде яркости. Однако первоначально данная зависимость представлялась на экранах осциллографов как график амплитуды от времени, и называлась данная форма представления A-mode. M-mode (Motion-mode) является гибридом между режимами B-mode и A-mode, где одна линия изображения повторно и быстро получается, при этом результирующее двумерное изображение отображает глубину в зависимости от времени, а интенсивность «эха» демонстрируется при помощи яркости [101]. Colour M-mode (цветной режим M-mode) является дальнейшим расширением методики, где обработка оценки скорости, используемая в Colour Doppler imaging (CDI - построение цветных доплеровских изображений), применяется к данным техники M-mode.

В следующем разделе приводится описание применения данных методик исследования, освещаемое в литературе по теме изучения кровообращения. При этом в настоящей работе особое внимание уделяется исследованию коронарного кровотока, в связи с важностью этого сегмента в функционировании сердечнососудистой системы.

Начатые в середине ХХ века фундаментальные исследования патофизиологии коронарного кровообращения привели к созданию ультразвуковой аппаратуры для регистрации кровотока в сосудах сердца, в т.ч. и внутрисосудистым доступом, а также линейной и объемной скорости кровотока по коронарным шунтам и триплексного сканирования поверхностных артерий сердца (фирмы Transonic, США; Medistim, Норвегия, и др., см. Рис. 1.3).

Например, американской компанией Transonic большое внимание уделяется интраоперационной оценке показателей кровотока [44], а норвежская компания Medistim предлагает доплеровские измерители с бандажными двухэлементными датчиками [43].

а б в

Рис. 1.3.

Датчики кровотока Transonic (а), Medistim (б), Минидоп-БИОСС (в)

В РФ попытки создать аппаратуру такого уровня пока не привели к успеху, однако ведутся разработки фирмами Минимакс (Санкт-Петербург) и БИОСС (Москва, Зеленоград). Компания Минимакс выпускает аппараты Минимакс-Допплер-К (модели ЖК и НБ), подчеркивается важность применения высокочастотной ультразвуковой доплеровской флоуметрии для интраоперационной оценки коронарного кровотока, демонстрирующей высокую информативность и наглядность методики [42]. У компании БИОСС в классе доплеровских анализаторов представлено целое семейство аппаратов АНГИОДИН, при этом основное место занимают системы для исследования транскраниального, экстракраниального, периферического и микрососудистого кровотока; имеются комплексы билатерального мониторинга и ангиологического скрининга [39]. Измерители и анализаторы коронарного кровообращения практически не представлены. Имеется серия измерителей МИНИДОП (8Мгц и 16МГц, см. Рис. 1.3), а также в разделе кардиологического оборудования представлены регистраторы электрокардиограмм широкой функциональности.

Данное оборудование можно лишь косвенно отнести к системам для исследований коронарного кровообращения, кроме того, не предоставляется возможность всестороннего исследования кровотока (синхронного снятия показаний ЭКГ, артериального давления, скорости кровотока). В ходе работы велись переговоры с компанией о возможности разработки соответствующего прибора.

Среди основных недостатков описанного оборудования можно выделить следующие. Большинство стандартных флоуметров приспособлены для измерений кровотока в коронарных шунтах, в связи с чем они т.н. «бандажного» типа (Transonic Systems Inc., США; CardioMed A.S., Норвегия; PeriVascular, QuickFit Medistim A.S.A., Норвегия и др.), и их использование малопригодно из-за необходимости потенциально травматичного выделения из окружающих тканей и скелетизирования исследуемого сегмента коронарной артерии. Также оборудование обладает низкими показателями дифференцирования «сигнал-шум», в том числе из-за помех от бьющегося сердца.

Кроме того, громоздкость отечественных и зарубежных датчиков и конструктивные ограничения, не позволяющие проводить локацию эпикардиальных артерий различных отделов сердца (кроме Very-Q X-Plore probe, Medistim) тоже являются существенными недостатками. Отсутствие у отечественных образцов каналов и соответствующего программного обеспечения не позволяет проводить фазовый анализ коронарного кровотока.

Несмотря на решение ряда вопросов исследования коронарного кровотока в эксперименте и первые успешные шаги в клинике, проблема теоретического исследования патофизиологии коронарного кровообращения остается открытой: требуется существенное развитие доступной аппаратуры, построение моделей болезней ССС, а также выявление закономерностей влияния заболеваний на различные показатели кровотока. Отсутствие систематических фактических данных в современных крупных зарубежных изданиях по физиологии кровообращения свидетельствует об актуальности выбранного направления.

1.2. Существующие решения в исследованиях кровотока

Литературный материал, посвященный области исследований кровообращения при помощи различных средств обработки данных, является узкоспециализированным и, как правило, представляет собой освещение какой-либо частной задачи, специфичной для разработок и исследований конкретной организации медико-биологического профиля.

Относительно объекта исследований, существенная часть названной литературы посвящена изучению данных о сердечном ритме (далее - СР) человека при помощи электрокардиографии, т.е. исследованиям кривых электрокардиограмм [1, 57, 77 и др.]. Это связано, в первую очередь, с простотой снятия таких показаний. Иногда в сочетании с детектированием сердечного ритма в исследованиях анализируется форма пульсовой волны (сигнал фотоплетизмографии, PPG signal) [87]. Также большой объем статей относится к исследованиям давления в различных магистральных сосудах [62, 63, 71, 99 и др.]. В меньшей степени в литературе встречаются исследования скорости кровотока в сосудах и отделах сердца, в особенности - линейной скорости кровотока (далее - ЛСК). Среди данных материалов больше тех, что посвящены изучению периферического и микрососудистого кровотока [26, 47, 49, 74 и др.], чаще всего - церебрального [73, 100 и др.] и пренатального кровообращения [86, 88 и др.]. Реже встречаются работы, посвященные исследованию кривых скорости кровотока в коронарных сосудах [95, 114].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Коннова, Наталья Сергеевна, 2017 год

Список литературы

1. Автоматизированный анализ и обработка электрокардиографических сигналов. Методы и система / Р. А. Кавасама, А. А. Кузнецов, Л. Т. Сушкова. М.: Сайнс-пресс, 2006. 144 с.

2. Алгоритм визуализации двумерного сигнала доплеровского датчика скорости кровотока по дискретным профилям / Н. С. Коннова [и др.] // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 12. С. 18-22.

3. Алгоритм разбиения сердечного цикла на фазы по кривым линейной скорости кровотока: Статья / Н. С. Коннова, М. А. Басараб // Теоретические и прикладные аспекты современной науки: сборник научных трудов по материалам II Международной научно-практической конференции 31 августа 2014 г.: в 2 частях. Белгород. 2014. Часть II. С. 139-142.

4. Анализ и визуализация сигнала ультразвукового датчика скорости коронарного кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2014: материалы Всероссийской школы-семинара. Саратов. 2014. С. 149-151.

5. Биомеханика кровообращения: учебное пособие / В. Б. Парашин, Г. П. Иткин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 224 с.

6. Витязев В. В. Вейвлет-анализ временных рядов: учебное пособие. Спб.: Изд-во Санкт-Петербургского университета, 2001. 58 с.

7. Взаимосвязь вариации Аллана и показателя Херста при идентификации шумовых процессов в данных лазерной доплеровской флоуметрии / Н. С. Коннова, М. А. Басараб // Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2015: материалы Всероссийской школы-семинара. Саратов. 2015. С. 128-131.

8. Внешнее устройство аналого-цифрового преобразования для IBM PC/AT-совместимых компьютеров ЛА-20USB: руководство пользователя.

[Электронный ресурс] URL: http://www.rudshel.ru/board_with_USB.html (дата обращения 20.10.2016).

9. Внутрикоронарная ультразвуковая томографическая визуализация (проблемы и перспективы) / О. Б. Дынник, В. Н. Залесский // Украинский Медицинский Журнал. 2005. № 5. С. 89-94.

10. Гемодинамика в норме и патологии: сборник научных трудов / под ред. В. А. Алмазова, В. А. Цырлина. Ленинград: 1-й Ленингр. мед. ин-т им. И.П. Павлова, 1978. 171 с.

11.Денда В. Шум как источник информации. М.: Мир, 1993. 192 с.

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

13. Изучение гемодинамики ультразвуковыми контактными и внутрисосудистыми датчиками кровотока [Фильм] / Авторы: Д. Д. Мациевский, М. И. Тимкина, Д. А. Басараб. М.: МЕДИНФОРМФИЛЬМ РАМН, 26 мин., 2010.

14. Исследование коронарного кровотока при операциях на открытом сердце: теория и практика / Н. С. Коннова [и др.] // Физиология кровообращения: VI Всероссийская с международным участием школа-конференция: Сб. тезисов. 2016. С. 21-22.

15. Кватернионы и атомарные функции в задачах сферической интерполяции и аппроксимации / М. А. Басараб, В. Ф. Кравченко, В. А. Матвеев // Успехи современной радиоэлектроники. 2006. № 8. С. 5-24.

16. Коннова Н. С. Алгоритм фазового анализа кривой сигнала ультразвукового датчика линейной скорости кровотока // Молодежный научно-технический вестник. М.: ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Н.Э. Баумана», 2014. № 7, июль 2014. [Электронный ресурс] URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/727784.html (дата обращения 20.10.2016).

17. Коннова Н. С. Определение хаотических режимов в условиях переходных процессов в микроциркуляторном русле // Высокие технологии, фундаментальные исследования, экономика: сборник статей Двенадцатой международной научно-практической конференции «Фундаментальные и

прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности». Санкт-Петербург. 2011. Т. 3, Часть 1. С. 95-97.

18.Коннова Н. С. Цифровая обработка сигналов допплеровского датчика объемной скорости кровотока в условиях переходных процессов в микро-циркуляторном русле // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2012. № 12. DOI: 10.7463/1212.0506267. [Электронный ресурс] URL: http://technomag.neicon.ru/doc/506267.html (дата обращения 20.10.2016).

19. Коннова Н. С. Цифровая обработка сигналов доплеровского датчика объемной скорости кровотока в условиях переходных процессов в микроциркуляторном русле // Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ студентов и аспирантов в области информатики и информационных технологий: сб. науч. работ. Белгород. 2012. Т. 2. С. 524-526.

20.Коронарный кровоток [Фильм] / Авторы: Д. А. Басараб, М. И. Тимкина. М.: МЕДИНФОРМФИЛЬМ РАМН, 28 мин., 2015.

21.Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 584 с.

22.Мациевский Д. Д. Визуализация кровеносного русла с помощью ультразвука // Кардиология. 1978. №4. С. 135-137.

23.Методология качественного и количественного анализа сложных кривых коронарного кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Физиология кровообращения: VI Всероссийская с международным участием школа-конференция: Сб. тезисов. 2016. С. 72-73.

24. Методы моделирования и цифровой обработки сигналов в гироскопии / М. А. Басараб, В. Ф. Кравченко, В. А. Матвеев. М.: Физматлит, 2008. 245 с.

25.Методы нелинейной динамики и вейвлет-анализа в цифровой обработке сигнала ультразвукового датчика кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Сборник материалов семинара «Обсуждение проблем создания в России биосенсорных систем, используемых для лечения и непрерывной диагностики социально-значимых заболеваний». М.: НИЦ «Курчатовский институт». 2013. С. 97-102.

26.Михайличенко Л. А. Микроциркуляторное русло парных периферических органов в норме и патологии: труды конференции // V Всероссийская с международным участием школа-конференция. Москва. 2012. С. 106-107.

27.Нейросетевой метод оценки спектра Ляпунова по наблюдаемым реализациям / В. А. Головко, Ю. В. Савицкий, Н. Ю. Чумерин // Вестник Брестского государственного технического университета. 2002. № 4(16): Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. С. 47-51.

28.Некоторые аспекты прикладной гемодинамики в эпоху прижизненных визуализирующих технологий / У. Б. Лущик, В. В. Новицкий. Киев: МЧП НМЦУЗМД «Истина», 2005. 136 с.

29.Нелинейная динамика. Подходы, результаты, надежды / Г. Г. Малинецкий, А. Б. Потапов, А. В. Подлазов. М.: Либроком, 2011. 280 с.

30. Новый метод изучения нестационарных колебательных процессов в сердечном ритме - непрерывный вейвлет-анализ. / С. Г. Куклин [и др.] // Физиология человека. 2006. Т.32, № 1. С. 132-138.

31. Определение фрактальной размерности на основе измерения длин графиков временных рядов в различных временных масштабах / О. С. Гуляева, И. В. Цветков // Вестник ТвГУ. 2007. Серия: Прикладная математика (3[6]). С. 157162.

32.Определение хаотических режимов в условиях переходных процессов в микроциркуляторном русле: труды конференции / М. А. Басараб, Н. С. Коннова, Л. А. Михайличенко // Системное кровообращение, микроциркуляция и гемореология. VIII Международная конференция, г. Ярославль. 2011. С. 177.

33.Определение хаотических режимов в условиях переходных процессов в микроциркуляторном русле / М. А. Басараб, Н. С. Коннова, Л. А. Михайличенко // Физиология кровообращения: V Всероссийская с международным участием школа-конференция: сборник тезисов. М.: МАКС Пресс, 2012. С. 22.

34. Основы физиологии человека: Уч-к. Изд. 3-е, перераб. и доп. Под ред. Н.А. Агаджаняна. / Н. А. Агаджанян [и др.] М.: РУДН, 2007. Т. 1. 443 с.

35.Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков. М.: Интернет-Трейдинг, 2004. 304 с.

36.Применение алгоритмов расчета вариации Аллана и показателя Херста для идентификации шумов в сигналах ультразвуковых доплеровских сенсоров кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Физиология кровообращения: VI Всероссийская с международным участием школа-конференция: Сб. тезисов. 2016. С. 23-24.

37.Применение метода вариации Аллана для идентификации шумовых процессов в микроциркуляторном русле по данным лазерной доплеровской флоуметрии: Труды конференции / Н. С. Коннова [и др.] // Клиника и эксперимент: из лаборатории к постели больного. X Международная конференция, г. Ярославль. 2015. С. 100.

38.Применение методов нелинейной динамики для анализа формы кривой сигнала ультразвукового датчика линейной скорости кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Материалы Международной научно-практической конференции «Биотехнологии и качество жизни». Москва. 2014. С. 190-191.

39.Сайт «БИОСС - медицинские системы». [Электронный ресурс] URL: http://bioss.ru (дата обращения 20.10.2016).

40. Сайт «Лазерные и оптико-электронные технологии для медицины». [Электронный ресурс] URL: http://www.lazma.ru (дата обращения 20.10.2016).

41. Сайт «Российская ассоциация специалистов функциональной диагностики». [Электронный ресурс] URL: http://www.rasfd.com/index.php?productID=583 (дата обращения 20.10.2016).

42.Сайт «СП Минимакс». [Электронный ресурс] URL: http://minimax.ru (дата обращения 20.10.2016).

43. Сайт «Medistim ASA - Combining TTFM with ultrasound imaging in vascular, cardiac surgery». [Электронный ресурс] URL: http://medistim.com (дата обращения 20.10.2016).

44.Сайт «Transonic Systems. The flow measurement specialists». [Электронный ресурс] URL: http://www.transonic.com (дата обращения 20.10.2016).

45.Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения / О. И. Шелухин, А. В. Осин, С. М. Смольский. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. 368 с.

46.Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

47.Танканаг А. В. Разработка методов спектрально-временного анализа колебаний периферического кровотока для лазерной допплеровской флоуметрии: автореф. дис. ... канд. биол. наук. М., 2007. 19 с.

48.Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. М: Мир, 1978. 848 с.

49. Ультразвуковая допплерография в оценке состояния гемодинамики в тканях шеи, лица и полости рта в норме и при некоторых патологических состояниях / В. А. Козлов [и др.] // Медицинская академия последипломного образования, ООО «СП Минимакс». Санкт-Петербург. 2000. 31 с.

50.Ультразвуковое исследование коронарного кровотока в кардиохирургии: Труды конференции / Н. С. Коннова [и др.] // От ангиогенеза до центрального кровообращения. IX Международная конференция, г. Ярославль. 2013. С. 113.

51. Фазовый анализ кривых скорости кровотока по данным временных рядов сигнала доплеровской флоуметрии / Н. С. Коннова [и др.] // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 11. С. 16-29.

52.Физиология сердечно-сосудистой системы / Д. Морман, Л. Хеллер. Спб.: Питер, 2000. 256 с.

53. Физиология человека: в 3 т., пер. с англ. / Под ред. Р. Шмидта и Г. Тевса. М.: Мир, 1996. Т. 2. 313 с.

54.Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро. М.: Мир, 1988. 488 с.

55.Цифровая обработка сигналов на основе теоремы Уиттекера-Котельникова-Шеннона / М. А. Басараб [и др.] М.: Радиотехника, 2004. 72 с.

56.A review of wavelets in biomedical applications / M. Unser, A. Aldroubi // Proceedings of the IEEE. 1996. Vol. 84, № 4. P. 626-638.

57.Addison P. S. The little wave with the big future // Physics World. March 2004. P. 35-39.

58.Addison P. S. Wavelet transforms and the ECG: a review // Physiological Measurement. 2005. № 26. P. 155-199.

59.Allan D. W. Historicity, strengths, and weaknesses of Allan variances and their general applications. Saint-Petersburg: CSRI Elektropribor, JSC. 2015. P. 507-524.

60.Analysis of chaotic and noise processes in a fluctuating blood flow using the Allan variance technique / N. S. Konnova [et al.] // Clinical Hemorheology and Microcirculation. 2016. Vol. 64, Issue 4. P. 921-930. DOI: 10.3233/CH-168011.

61.Analysis of fluctuating blood flow data using the methods of nonlinear dynamics and Allan variance / N. Konnova [et al.] // Proceedings of the 18th Conference of the European Society for Clinical Hemorheology and Microcirculation. Lisbon, Portugal. 2016. P. 48.

62.Anharmonic analysis of arterial blood pressure and flow pulses / P. A. Voltairas [et al.] // Journal of Biomechanics. 2005. № 38. P. 1423-1431.

63.Arterial and central venous pressure monitoring / J. A. L. Pittman, J. S. Ping, J. B. Mark // International Anesthesiology Clinics. 2004. Winter, № 42 (1). P. 13-30.

64.Arteriovenous fistula stenosis detection using wavelets and support vector machines / P. O. Vasquez, M. M. Munguia, B. Mandersson // Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference of the IEEE. 2009. P. 1298-1301.

65.Automatic classification of pathologies associated with the thoracic aorta stiffness from cine-MR images / A. Eldirdiri, A. Lalande // Proceedings of Masters Erasmus Mundus in Vision and Robotics. Girona, Spain. 2010. P. 98-105.

66.Bhojwani S. N. Simulation of physiological signals using wavelets: thesis presented to the graduate faculty of the University of Akron. Akron. 2007. 83 p.

67.Birkeland A. R. Ultrasonic vessel visualization: from extraction to perception: dissertation for the degree of Ph. D. Bergen. 2013. 140 p.

68.Blood flow hemodynamics, cardiac mechanics, and Doppler echocardiography / B. E. Bulwer, J. M. Rivero // Echocardiography Pocket Guide: The Transthoracic Examination, Chapter 4. Mississauga: Jones and Bartlett Publishers, 2011. 336 p.

69.Blood Flow Imaging (BFI) / T. Chodakauskas, T. Kleveland, S. Bjaerum // General Electric Company, GE Healthcare. 2006. [Электронный ресурс] URL: http://www.amdworldwide.com/images/BFIwhitepaper.pdf (дата обращения 20.10.2016).

70.Blood Flow Imaging: a new two-dimensional ultrasound modality for enhanced intraoperative visualization of blood flow patterns in coronary anastomoses / L. Lovstakken [et al.] // Journal of the American Society of Echocardiography. 2008. Vol. 21, Issue 8. P. 969-975.

71.Blood pressure waveform analysis by means of wavelet transform / M. De Melis [et al.] // Medical & Biological Engineering & Computing. 2009. № 47. P. 165-173.

72.Color flow mapping / K. Ferrara, G. DeAngelis // Ultrasound in Medicine & Biology. 1997. № 23. P. 321-345.

73.Comparison of FFT, AR and wavelet methods in transcranial Doppler signal obtained from intracerebral vessels / I. Guler, F. Hardalac, F. S. Erol // Proceedings

rH

of 23 Annual Conference - IEEE/EMBS. 2001. [Электронный ресурс] URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/1020578/ (дата обращения 20.10.2016).

74.Comparison of rootMUSIC and discrete wavelet transform analysis of Doppler ultrasound blood flow waveforms to detect microvascular abnormalities in type I diabetes / C. E. Agnew [et al.] // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2011. Vol. 58, № 4. P. 861-867.

75.Cuadrado-Laborde C. Applications of Digital Signal Processing. Croatia: InTech, 2011. 400 p.

76.Cusenza M. Fractal analysis of the ECG and clinical applications: Ph.D. thesis in Biomedical Electronics. 2012. 115 p.

77.De-noising of ECG waveforms based on multi-resolution wavelet transform / H. M. Rai, A. Trivedi // International Journal of Computer Applications. 2012. Vol. 45, № 18. P. 25-30.

78.Denoising quadrature Doppler signals from bi-directional flow using the wavelet frame / Y. Zhang, Y. Wang, W. Wang // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control. 2003. Vol. 50, № 5. P. 561-564.

79.Determining Lyapunov exponents from a time series / A. Wolf [et al.] // Physica. 1985. V. D16. P. 285-317.

80.Detrended fluctuation analysis of laser Doppler flowmetry time series: the effect of extrinsic and intrinsic factors on the fractal scaling of microvascular blood flow / F. Esen, H. Esen // Physiological Measurement. 2006. № 27. P. 1241-1253.

81.Diagnosis system based on wavelet transform, fractal dimension and neural network / A. M. El-Ramsisi, H. A. Khalil // Journal of Applied Sciences. 2007. № 7. P. 3971-3976.

82.Digital signal processing of blood flow volume velocity Doppler sensor based on nonlinear dynamics methods / N. S. Konnova, M. A. Basarab // Proceedings of the 10th international conference "Computer data analysis and modeling: theoretical and applied stochastics". Minsk. 2013. Vol. 2. P. 114-117.

83.Doppler ultrasound signal denoising based on wavelet frames / Y. Zhang [et al.] // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control. 2001. Vol. 48, Issue 3. P. 709-716.

84.Doppler ultrasound spectral enhancement using the Gabor transform-based spectral subtraction / Y. Zhang, H. Zhang // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control. 2005. Vol. 52, № 10. P. 1861-1868.

85.Doppler-based 3D blood flow imaging and visualization / A. Birkeland [et al.] // Proceedings of the 29th Spring Conference on Computer Graphics. 2013. P. 115122.

86.Feature extraction from fetal blood flow Doppler ultrasound images using wavelet transforms // K. Izzetoglu [et al.] // Proceedings of 7th Mediterranean Electrotechnical Conference. 1994. Vol. 3. P. 1131-1134.

87.Fingertip pulse wave (PPG signal) analysis and heart rate detection / S. Sarkar, A. K. Bhoi, G. Savita // International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. Vol. 2, Issue 9. P. 404-408.

88.Fractal analysis of umbilical artery Doppler signals from normal pregnant subject using Hurst exponent / S. Kara, F. Latifoglu, M. Guney // Frontiers in the Convergence of Bioscience and Information Technologies. 2007. P. 582-586.

89.Fractal modelling and analysis of flow-field images / P. D. Tafti [et al.] // From Nano to Macro, 2010 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. 2010. P. 49-52.

90.Handbook of frequency stability analysis / W. Riley, D. A. Howe // NIST special publication 1065. Washington. 2008. [Электронный ресурс] URL: https://www.nist.gov/node/707011 (дата обращения 20.10.2016).

91.Headley J. M. Invasive hemodynamic monitoring: physiological principles and clinical applications / J. M. Headley // Edwards Lifesciences. 2002. [Электронный ресурс] URL: http://ht.edwards.com/resourcegallery/products/swanganz/pdfs/invasivehdmphyspri ncbook.pdf (дата обращения 20.10.2016).

92.High-resolution ultrasound spectral and wavelet analysis of the choroid in AMD / D. Coleman [et al.] // Investigative Ophthalmology & Visual Science. 2005. Vol. 46, Issue 13. P. 2432.

93.IEEE recommended practice for inertial sensor test equipment, instrumentation, data acquisition, and analysis / IEEE Aerospace and Electronic Systems Society // IEEE Std 1554. 2005. [Электронный ресурс] URL:

http://ieeexplore.ieee.org/document/6673990/ (дата обращения 20.10.2016).

94.Impaired flow mediated dilatation response in uncomplicated type I diabetes mellitus: influence of shear stress and microvascular reactivity / C. J. Lockhart [et al.] // Clinical science. 2011. Vol. 121, № 3. P. 129-139.

95.Intraoperative assessment of coronary artery bypass graft: transit-time flowmetry versus angiography / H. Shin [et al.] // The Annals of Thoracic Surgery. 2001. № 72. P. 1562-1565.

96.Makdissi A. Allan variance software. [Электронный ресурс] URL: http://www.alamath.com/help/ALAVAR.pdf (дата обращения 20.10.2016).

97.Measuring Blood Flow: Techniques and Applications - A Review / A. K. Jayanthy, N. Sujatha, R. M. Ramasubba // Int. J. on Research and Reviews in Appl. Sciences. Feb. 2011. Vol. 6, Issue 2. P. 203-216.

98.Morgan B. L. Hemodynamic waveforms interpretation // Critical Care Concepts. 2005. [Электронный ресурс] URL: http://www.caccn.ca/en/pdfs/4A%20Hemodyn_waves%20(B%20Morgan).pdf (дата обращения 20.10.2016).

99.Noise and speckle reduction in Doppler blood flow spectrograms using an adaptive pulse-coupled neural network / H. Li, Y. Zhang, D. Xu // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2010. 11 P. D0I:10.1155/2010/918015. [Электронный ресурс] URL: http://asp.eurasipjournals.springeropen.com/articles/10.1155/2010/918015 (дата обращения 20.10.2016).

100. Peng T. Signal processing methods for the analysis of cerebral blood flow and metabolism: thesis submitted for the degree of Ph. D. Oxford. 2008. 168 p.

101. Picot P. A. Blood flow visualization and flow rate estimation with colour Doppler ultrasound: submitted ... for the degree of Ph. D. London, Ontario. 1998. 183 p.

102. Pietro L. Wavelets in bioinformatics and computational biology: state of art and perspectives // Bioinformatics review. 2003. № 19. P. 2-9.

103. Pre-processing of PPG signal with performance based methods / A. K. Bhoi [et al.] // International Journal of Computer Application. 2012. Issue 2, vol. 4. P. 251256.

104. Pulse Wave Analysis / Z. Fan, G. Zhang, S. Liao // Advanced Biomedical Engineering. 2011. DOI: 10.5772/22600. [Электронный ресурс] URL: http://www.intechopen.com/books/advanced-biomedical-engineering/pulse-wave-analysis (дата обращения 20.10.2016).

105. Pulse waveform key point recognition by wavelet transform for central aortic blood pressure estimation / G. Zheng [et al.] // Journal of Information & Computational Science. 2012. № 1. P. 25-33.

106. Quantifying the effect of aortic valve degradation using signal processing techniques / R. Singh [et al.] // AIChE Annual Meeting. Cincinnati. 2005. [Электронный ресурс] URL: https: //www.researchgate.net/publication/268339230_Quantifying_the_Effect_of_A ortic_Valve_Degradation_Using_Signal_Processing_Techniques (дата обращения 20.10.2016).

107. Quantitative comparison of the dynamic flow waveform changes in 12 ruptured and 29 unruptured ICA-ophthalmic artery aneurysms / A. Chien, J. Sayre, F. Vinuela // Neuroradiology. 2013. № 55. P. 313-320.

108. Signal processing overview of ultrasound systems for medical imaging: white paper / M. Ali, D. Magee, U. Dasgupta // Texas Instruments. 2008. [Электронный ресурс] URL: http://www.ti.com/lit/wp/sprab12/sprab12.pdf (дата обращения 20.10.2016).

109. Swirling flow visualization in blood vessels and its hydrodynamic models / А. D. Yukhnev [et al.] // 15th International Symposium on Flow Visualization. Minsk, Belarus. 2012. [Электронный ресурс] URL: http://www.itmo.by/pdf/isfv/ISFV15-100.pdf (дата обращения 20.10.2016).

110. Synchronization between arterial blood pressure and cerebral oxyhaemoglobin concentration investigated by wavelet cross-correlation / A. B. Rowley [et al.] // Physiological Measurement. 2007. № 28. P. 161-173.

111. Tatsuro B. Complex digital filter designs for audio processing in Doppler ultrasound system // Applications of Digital Signal Processing. 2011. [Электронный ресурс] URL: http://www.intechopen.com/books/applications-of-digital-signal-processing/complexdigitalfilter-designs-for-audio-processing-in-doppler-ultrasound-system (дата обращения 20.10.2016).

112. Theory and practice of coronary blood flow visualization in open heart surgery / N. Konnova [et al.] // Proceedings of the 18th Conference of the European Society for Clinical Hemorheology and Microcirculation. Lisbon, Portugal. 2016. P. 169.

113. Time-scale removal of "wall thump" in Doppler ultrasound signals: a simulation study / Y. Zhang [et al.] // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control. 2004. Vol. 51, № 9. P. 1187-1192.

114. Transthoracic echocardiography in the assessment of coronary arteries / A. Boshchenko, A. Vrublevsky, R. Karpov // Coronary angiography: advances in noninvasive imaging approach for evaluation of coronary artery disease. 2011. [Электронный ресурс] URL: http://www.intechopen.com/books/coronary-angiography-advances-in-noninvasive-imaging-approach-for-evaluation-of-coronary-artery-disease/transthoracic-echocardiography-in-the-assessment-of-coronary-arteries (дата обращения 20.10.2016).

115. Trusov A. A. Allan variance analysis of noise modes in gyroscopes: whitepaper. 2011. [Электронный ресурс] URL: http://www. alexandertrusov. com/uploads/pdf/2011 -UCI-trusov-whitepaper-noise.pdf (дата обращения 20.10.2016).

116. Wavelet analysis of nonequilibrium ionic currents in human heart sodium channel / A. Hosein-Sooklal, A. Kargol // Membrane biology. 2002. № 188. P. 199-212.

117. Wavelet based cancellation of respiratory artifacts in impedance cardiography / V. K. Pandey, P. C. Pandey // 15th International Conference on Digital Signal Processing. 2007. P. 191-194.

118. Wavelet feature extraction of Doppler blood flow waveforms / Y. Wang, Y. Zhang, W. Wang // IEEE EMBS Asian-Pacific Conference on Biomedical Engineering. 2003. P. 116-117.

119. Wavelet (time-scale) analysis in biomedical signal processing / N. V. Thakor, B. Gramatikov, D. Sherman // The Biomedical Engineering Handbook. Vol. I, Section VI (Biomedical Signal Analysis), Chapter 56. P. 56-1-56-27.

120. Wavelet-based neural network analysis of internal carotid arterial Doppler signals / E. D. Ubeyli, I. Guler // Journal of Medical Systems. 2006. Vol. 30, Issue 3. P. 221-229.