Методы и технические средства для ранней диагностики нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат наук Мельник, Ольга Владимировна

• Мельник, Ольга Владимировна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Мельник, Ольга Владимировна

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

ГЛАВА 1 ПРОБЛЕМЫ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ НАРУШЕНИЙ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

1.1. Физиологические и функциональные аспекты оценки состояния сердечно-сосудистой системы

1.2. Методы и средства для выявления электрофизиологических изменений миокарда

1.2.1 Методы и средства предварительной обработки ЭКС

1.2.2 Методы раннего выявления ишемических изменений и признаков электрической нестабильности миокарда

1.2.2.1 Оценка параметров 8Т-сегмента ЭКС

1.2.2.2 Оценка альтернации Т-зубца ЭКС

1.2.2.3 Оценка удлинения и дисперсии интервала С>Т

1.2.2.4 Оценка турбулентности сердечного ритма

1.2.2.5 Оценка поздних потенциалов желудочков сердца на основе электрокардиографии высокого разрешения

1.2.2.6 Оценка показателей вариабельности сердечного ритма

1.3. Методы и средства оценки адаптационных возможностей целостного организма на основе контроля параметров сердечнососудистой системы

1.3.1 Физиологические аспекты использования параметров вариабельности сердечного ритма как индикатора

функционального состояния целостного организма

1.3.2. Методические аспекты использования параметров вариабельности сердечного ритма как индикатора функционального состояния целостного организма

1.4. Особенности комплексного подхода к поддержке принятия решений в проблеме ранней диагностики нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы

1.5. Формулировка задач, подлежащих решению

ГЛАВА 2 ИНФОРМАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА

2.1. Подходы к оценке качества предварительной обработки электрокардиосигнала

2.1.1 Метрологические аспекты оценки качества предварительной обработки ЭКС

2.1.2 Оценка диагностической эффективности интерпретирующей системы на основе концепции доказательной медицины

2.2. Методология параллельной обработки биомедицинских сигналов

2.3 Методология предварительной параллельной обработки для устранения аддитивных помех ЭКС

2.4. Исследование эффективности методов устранения помех электрокардиосигнала на основе параллельной обработки

2.4.1. Влияние параллельной предварительной обработки на амплитудные значения дискретных отсчетов ЭКС

2.4.2. Влияние параллельной предварительной обработки на амплитудные значения информативных параметров ЭКС

2.4.2.1. Исследование методов на основе фильтрации

2.4.2.2. Исследование интерполяционных методов

2.4.2.3. Исследование метода устранения дрейфа изолинии, основанного на методологии параллельной обработки

2.5 Выводы

ГЛАВА 3 МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА И

ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ЗАБОЛЕВАНИЙ

3.1. Выбор и обоснование информативных параметров

3.2. Интегральная методология. Спектральные коэффициенты как информативные параметры

3.3 Исследование помехоустойчивости интегральных оценок информативных параметров

3.4 Методы и алгоритмы для выявления ишемических изменений миокарда на основе формирования интегральных информативных параметров и информативных признаков БТ-сегмента ЭКС

3.4.1 Выделение временного интервала, принадлежащего БТ-сегменту, на основе (^Ж.8-стробирования

3.4.2. Алгоритм выделения БТ-сегмента и экспериментальное исследование принципа (^ЯБ-стробирования

3.4.3. Наборы решающих правил, методы оценки информативных параметров и формирования информативных признаков заболеваний

3.5 Методы для выявления аритмогенной готовности миокарда на основе формирования интегральных информативных параметров и информативных признаков альтернации Т-зубца ЭКС

3.6 Выводы

ГЛАВА 4 МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ СЕРДЕЧНОГО РИТМА И ДЫХАНИЯ

4.1 Модель взаимосвязи параметров сердечного ритма и дыхания

4.2. Исследование погрешности определения показателей вариабельности сердечного ритма

4.3. Выбор и обоснование критерия оценки синхронизированности сердечно-сосудистой и дыхательной систем

4.4. Оценка устойчивости критериев синхронизированности работы сердечно-сосудистой и дыхательной систем к инструментальным факторам погрешности

4.4.1. Оценка устойчивости критериев к дрейфу пневматограммы

4.4.2 Оценка устойчивости критериев на различных временных интервалах

4.4.3 Оценка устойчивости критериев к процедуре устранения

артефактов

4.5. Разработка комплексного критерия оценки функционального

состояния организма

4.6 Выводы

ГЛАВА 5 КОМПЛЕКСНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ КЛИНИКО-

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ

5.1 Принципы построения автоматизированной системы для

комплексной ранней диагностики сердечно-сосудистых

заболеваний

5.2. Разработка нейросетевого модуля поддержки принятия решений в

прогнозировании впервые возникшей стенокардии

5.2.1. Постановка задачи

5.2.2. Методы исследования

5.2.3. Подготовка данных для нейросетевой обработки

5.2.4. Выбор структуры ИНС и методика проведения эксперимента 247 5.3 Выводы

Заключение

Список сокращений

Список использованных источников

Приложение А. Патенты и свидетельства о регистрации программ

Приложение Б. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и технические средства для ранней диагностики нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. В настоящее время во всем мире актуальными направлениями развития медицины являются донозологическая и ранняя диагностика, осуществляемая как в неспециализированных медицинских учреждениях, в рабочем или учебном учреждении пациента, так и пациентом самостоятельно в рамках мониторинга состояния здоровья «на дому». Выявление заболевания в самом начале позволяет принять адекватные терапевтические меры и предупредить развитие патологии. Кроме того, очевидной становится необходимость индивидуализации медицинского исследования и комплексной оценки состояния организма пациента на основе не только инструментальных признаков заболеваний, но и с учетом сопутствующих клинических факторов риска и функционального состояния организма в целом как единой психофизиологической системы.

Наиболее распространенными и, при этом, опасными являются заболевания сердечно-сосудистой системы, причем на сегодняшний день серьезные миокардиальные нарушения всё чаще появляются у молодых лиц трудоспособного возраста. Это связано с высоким уровнем психоэмоциональных нагрузок и невозможностью выявления ранних признаков заболеваний миокарда в рамках стандартного электрокардиографического обследования, например, при проведении диспансеризации. Наибольшую угрозу представляют ишемические нарушения в деятельности сердца, часто не имеющие клинических проявлений на ранней стадии развития патологии и электрическая нестабильность миокарда, которая может приводить к развитию угрожающих жизни аритмий и внезапной сердечной смерти. При этом дебют заболевания провоцируется, как правило, чрезмерными физическими и психоэмоциональными нагрузками в условиях истощения адаптационных резервов организма.

На сегодняшний день разработан широкий класс как зарубежного, так и отечественного кардиодиагностического оборудования, предназначенного для использования в специализированных медицинских учреждениях. Значительный вклад в развитие методов автоматизированной диагностики состояния сердечно-сосудистой системы внесен такими учеными, как P.W. Macfarlane, W.J. Tompkins, Р. Laguna, О. Doessel, L. Sörnmo, W.J. Sanders, Л.И. Титомир, Ю.В. Гуляев, A.B. Струтынский, Г.Г. Иванов, А.П. Немирко, К.В. Зайченко, С.А. Филист, C.B. Селищев и др. Для оценки резервов сердечно-сосудистой, вегетативной и центральной регуляции широко используются методы и средства, основанные на оценке параметров вариабельности сердечного ритма, основоположниками исследования которой являются S. Akselrod и P.M. Баевский. Однако, при этом на сегодня не существует методов и средств, позволяющих на ранней стадии выявлять признаки как органического поражения, так и функциональной напряженности сердечно-сосудистой системы в условиях стандартного поликлинического исследования или при проведении «домашней диагностики».

Задача разработки кардиодиагностического оборудования для ранней диагностики требует комплексного подхода, в рамках которого необходимо решить как проблемы, связанные с повышением разрешающей способности и достоверности электрокардиографического исследования, так и проблемы комплексной оценки состояния организма человека как единой системы.

Проблема повышения разрешающей способности связана, с одной стороны, с более жесткими требованиями к чувствительности электрокардиографического оборудования для ранней диагностики, поскольку признаки нарушений в деятельности миокарда на начальной стадии развития патологии незначительны и не могут быть выявлены стандартными методами на фоне помех. С другой стороны, при проведении обследования неквалифицированным персоналом или самим

пациентом значительно возрастает вероятность некорректного наложения электродов, которое увеличивает зашумленность электрокардиосигнала (ЭКС). Таким образом, возникает необходимость создания методов и алгоритмов, повышающих помехоустойчивость результатов обработки ЭКС на всех этапах преобразования сигнала от предварительной обработки до формирования диагностического заключения.

Проблема повышения диагностической достоверности оценки функционального состояния и адаптационных резервов организма связана с ограничениями метода контроля параметров вариабельности сердечного ритма, обусловленными линейной неразделимостью влияний различных контуров регуляции.

Проблема комплексной оценки состояния организма обусловлена необходимостью «индивидуализированной» интерпретации результатов электрокардиографического обследования с учетом таких факторов, как пол и возраста пациента, уровень стресса и т.п. Решение данной проблемы требует разработки классификатора, позволяющего автоматизировать принятие диагностического решения по совокупности клинико-инструментальных факторов.

Таким образом, актуальной является проблема разработки методов и технических средств контроля состояния сердечно-сосудистой системы и адаптационных резервов организма, позволяющих выявлять предикторы ишемических изменений, электрической нестабильности миокарда и угрозы срыва адаптации, не нарушая ритм жизни пациента и не увеличивая неоправданно нагрузку на специализированные кардиологические учреждения.

Цели и задачи работы. Целью диссертационной работы является создание комплекса методов и средств для ранней диагностики нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы.

Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- создание методологии параллельной обработки биомедицинских сигналов, минимизирующей искажение диагностически значимых информативных параметров в процессе устранения влияния ад дитивных помех;

- создание методологии формирования интегральных информативных параметров формы элементов электрокардиосигнала, повышающей устойчивость к воздействию случайных помех и увеличивающую чувствительность электрокардиографического исследования;

- разработка методов и алгоритмов формирования интегральных информативных параметров для выявления ранних ишемических изменений и предикторов аритмогенной готовности миокарда;

- разработка наборов решающих правил и алгоритмов для формирования признаков ишемических изменений и предикторов аритмогенной готовности миокарда на основе количественной оценки интегральных информативных параметров ЭКС;

- разработка методов оценки функционального состояния организма и его адаптационных резервов на основе комплексной обработки сигналов сердечно-сосудистой и дыхательной систем;

- разработка структур и нейросетевых моделей для комплексной интерпретации совокупности клинико-инструменталъных факторов риска нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы:

- разработка аппаратного и программного обеспечения для реализации предложенных методов обработки ЭКС и автоматического анализа его информативных параметров в реальном масштабе времени, методов оценки функционального состояния организма на основе контроля параметров сердечного ритма и дыхания, системы поддержки принятия диагностических и прогностических решений на основе совокупности клинико-инструментальных факторов.

Объектом исследования в работе являются комплексные методы оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы на основе обработки и анализа электрокардиосигнала, и аппаратно-программные средства, предназначенные для выявления ранних признаков ишемических изменений и аритмогенной готовности миокарда, автоматизированной оценки уровня функциональной напряженности регуляторных систем и комплексной интерпретации факторов риска миокардиальных заболеваний.

Предметной областью исследования являются: способы теоретического описания информационных аспектов обработки электрокардиосигнала на различных этапах его передачи и преобразования; методы предварительной обработки

электрокардиосигнала, предназначенные для устранения помех при условии минимизации потерь полезной информации; методы формирования информативных параметров биомедицинских сигналов на основе их спектрального представления в специализированных базисах; методы и алгоритмы формирования информативных признаков нарушений в деятельности миокарда на основе комплексной интерпретации совокупности информативных параметров; методы оценки функционального состояния организма на основе обработки сигналов сердечного ритма и дыхания; структуры автоматизированных систем для комплексной интерпретации совокупности факторов риска миокардиальных патологий.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы построена на базе аппарата математического анализа, системного анализа, теории спектрального анализа, теории приближения функций, теории обнаружения сигналов и математической статистики. Экспериментальные исследования проводились с использованием аннотированных баз данных реальных ЭКГ, предназначенных для тестирования автоматических способов

обработки ЭКС (European ST-T Database, QT-T Database, T Wave Alternance Database), базы данных пациентов Рязанского областного кардиологического диспансера, базы данных, предоставленной РязГМУ и полученной с использованием макетного образца системы для ранней диагностики нарушений в деятельности миокарда. Результаты исследований получены в программных средах MathCAD, Matlab, LabView и Delphi.

Основные научные положения, выносимые на защиту.

1. Методология параллельной обработки биомедицинских сигналов, позволяющая минимизировать искажения амплитуцно-временных информативных признаков сигнала в процессе устранения помех. Структурные схемы и методы предварительной обработки электрокардиосигнала, уменьшающие искажения диагностически значимых информативных параметров ЭКС в 1,2-9 раз по сравнению со стандартными методами.

2. Методология формирования интегральных информативных параметров формы элементов электрокардиосигнала на основе вычисления спектральных коэффициентов в специализированном базисе, позволяющая в 5-8 раз увеличить устойчивость информативных параметров к воздействию случайных помех.

3. Методы и алгоритмы формирования интегральных информативных параметров для выявления ранних ишемических изменений и предикторов аритмогенной готовности миокарда на основе контроля параметров формы ST-сегмента и Т-зубца ЭКС в спектральном составе в базисе полиномов Лежандра и функций Уолша, повышающие чувствительность электрокардиографического исследования.

4. Наборы решающих правил и алгоритмов для формирования признаков ишемических изменений и предикторов аритмогенной готовности миокарда на основе количественной оценки интегральных информативных параметров ЭКС.

5. Критерии оценки функционального состояния организма на основе обработки и анализа сигналов сердечного ритма и дыхания, расширяющие диапазон возможностей оценки адаптационных резервов в рамках методологии контроля вариабельности параметров организма.

6. Комплексный подход к интерпретации совокупности клинико-инструментальных факторов риска нарушений в деятельности сердечнососудистой системы на основе искусственных нейронных сетей. Структуры систем поддержки принятия решений для ранней диагностики и прогнозирования миокардиальных заболеваний.

Научная новизна результатов работы.

1. Предложена методология параллельной обработки биомедицинских сигналов, позволяющая минимизировать искажения амплитудно-временных информативных признаков сигнала в процессе устранения помех. Разработаны структуры и методы предварительной обработки электрокардиосигнала, уменьшающие искажения диагностически значимых информативных параметров ЭКС по сравнению со стандартными методами.

2. Предложена методология формирования интегральных информативных параметров формы элементов электрокардиосигнала на основе вычисления спектральных коэффициентов в специализированном базисе, позволяющая увеличить устойчивость информативных параметров к воздействию случайных помех. Сформулированы требования к базисным функциям, которые позволяют обосновать выбор базиса, обеспечивающего выявление информативных параметров с учетом особенностей формы исследуемого сигнала. Обоснован выбор систем базисных функций - полиномов Лежандра и функций Уолша, в которых в наиболее явном виде прослеживается взаимосвязь между параметрами формы, выраженными в виде набора коэффициентов

сигналов-примитивов, и спектральным составом исследуемого участка сигнала.

3. Предложены и исследованы методы и алгоритмы формирования интегральных информативных параметров для выявления ранних ишемических изменений и предикторов аритмогенной готовности миокарда на основе контроля параметров формы БТ-сегмента и Т-зубца ЭКС в спектральном составе в базисе полиномов Лежандра и функций Уолша, повышающие чувствительность электрокардиографического исследования.

4. Разработаны наборы решающих правил и алгоритмов для формирования признаков ишемических изменений и предикторов аритмогенной готовности миокарда на основе количественной оценки интегральных информативных параметров ЭКС.

5. Предложены и исследованы методы оценки функционального состояния организма на основе обработки сигналов сердечного ритма и дыхания, расширяющие диапазон возможностей выявления адаптационных резервов в рамках методологии контроля вариабельности параметров организма и повышающие диагностическую достоверность оценки характера регуляторных процессов.

6. Предложен комплексный подход к интерпретации совокупности клинико-инструментальных факторов риска нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы на основе искусственных нейронных сетей. Разработаны структуры систем поддержки принятия решений для ранней диагностики и прогнозирования миокардиадьных заболеваний.

Научная новизна подтверждается совокупностью публикаций в рецензируемых изданиях по теме диссертации и объектами правовой защиты интеллектуальной собственности.

В отличие от известных методов формирования информативных параметров ЭКС, предлагаемая методология параллельной обработки биомедицинских сигналов и интегральный подход к формированию информативных параметров ЭКС предполагают минимизацию потерь полезной информации на каждом из этапов преобразования сигнала. В отличие от существующих кардиодиагностических средств, предлагаемые технические средства предусматривают комплексную интерпретацию как электрофизиологических, так и функциональных параметров сердечнососудистой системы.

Практическая значимость работы. Предложенная методология параллельной обработки биомедицинских сигналов и формирования интегральных информативных параметров дает возможность повысить чувствительность электрокардиографического исследования и выявлять низкоамплитудные изменения элементов ЭКС на ранней стадии развития патологии. Оценка адаптационных резервов организма на основе контроля параметров вариабельности сердечного ритма и дыхания позволяет выявлять признаки угрозы срыва адаптации до появления электрофизиологических нарушений в деятельности миокарда. Совместное рассмотрение медико-измерительной информации разной природы дает возможность комплексно и всесторонне оценить состояние организма и повысить диагностическую и прогностическую значимость получаемых результатов. Совокупность полученных результатов создает предпосылки для разработки как портативных, так и стационарных систем для ранней диагностики нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы.

По результатам диссертационной работы выпущены монография и учебные пособия для студентов вузов, обучающихся по направлению 201000 «Биотехнические системы и технологии».

Представленные в диссертации практические результаты связаны с научно-исследовательскими работами по гранту администрации Рязанской

области в сфере науки и техники (раздел «Медицинская техника») «Разработка и внедрение медико-компьютерной системы установления диагноза центральной нервной системы и сердечно-сосудистой системы у детей» (утв. постановлением №178-КГ от 24.03.2004); гранту Президента Российской Федерации молодым ученым - кандидатам наук МК-5084.2008.8 «Разработка методов и информационно-вычислительной системы для комплексной диагностики ишемической болезни сердца и выявления риска внезапной сердечной смерти» (2008-2009 гг.); ежегодному международному исследованию PhysioNet/Computers in Cardiology Challenges, организованному Массачусетсом технологическим институтом, на тему «Detecting and Quantifying T-Wave Alternans» (Обнаружение и оценка альтернации Т-зубца) (2008 г.); проекту РФФИ 10-08-97525 «Теория и проектирование медицинских измерительно-информационных систем на основе нейробионических технологий» (2010-2011 гг.); ФЦП «Кадры» (Государственный контракт № П1627 от 10.09.2009 г.; Государственный контракт № 14.740.12.0814 от 15.04.2011 г.); проекту «У.М.Н.И.К.» № 14150 «Разработка устройства предварительной обработки электрокардиосигнала» (рук. Мельник О.В., исп. Точилина Н.С.), (2011-2012 гг.); Единому государственному заказу № 7.4289.2011 «Разработка методов нейросетевого преобразования и обработки биосигналов для комплексной оценки функционального состояния организма на основе контроля параметров сердечного ритма и дыхания» (рук. Мельник О.В.) (2012-2013 гг.); проекту РФФИ 12-024-00270 «Модели и процедуры синтеза преобразователей формы информации на основе многоуровневого нейросетевого описания» (20122014 гг.); НИР № 884 в рамках базовой части государственного задания в сфере научной деятельности по Заданию № 2014/178 «Разработка теории и средств обработки сигналов в радиотехнических, телекоммуникационных и биомедицинских системах с комплексированием информационных каналов» (2014 г.).

Достоверность результатов обеспечена теоретическим обоснованием и экспериментальным подтверждением выдвинутых положений; проведением экспериментальных исследований с использованием сертифицированных аннотированных баз данных биоэлектрических сигналов, предназначенных для тестирования методов и алгоритмов обработки и анализа электрокардиосигнала; систематической проверкой оригинальных данных, полученных на основе теоретических результатов, а также большой статистической выборкой исследуемого материала и корректным способом его анализа с использованием современных методов обработки данных; сравнением полученных результатов с результатами других научных работ и теоретическими моделями; результатами клинических испытаний в условиях медицинского учреждения.

Внедрение результатов работы. Разработанные аппаратно-программные средства были использованы в ГБУ РО «Рязанский областной клинический кардиологический диспансер» для оценки прогноза пациентов с впервые возникшей стенокардией, в ГБОУ ВПО «Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации для исследования функционального состояния организма учащихся.

Предложенные методы обработки и анализа биомедицинских сигналов использованы при разработке и производстве опытных образцов аппаратно-программного комплекса для «домашней диагностики» функционального состояния организма ИДК-01 и аппаратно-программного комплекса «Спиро-Капно» (ОАО «Елатомский приборный завод»).

Результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО РГРТУ и при подготовке студентов, обучающихся по направлению 201000 «Биотехнические системы и технологии».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конгрессах и конференциях различного уровня, а именно: всероссийских НТК «Биомедсистемы» (г. Рязань, 2000-2014 гг.); на III, IV и VII международных симпозиумах «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия» в рамках конгресса «Кардиостим» (г. Санкт-Петербург, 2002 г., 2004 г., 2010 г.,); международных НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г. Рязань, 2002 г., 2004 г.); всероссийской НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (г. Рязань, 2003 г., 2011 г., 2013 г.); международной НТК «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, 2003 г., 2012 г.); 10-й всероссийской межвузовской НТК «Микроэлектроника и информатика - 2003» (г. Зеленоград, 2003 г.), Всероссийской научно-технической конференции «Биотехнические системы в XXI веке» (г. Санкт-Петербург, 2004 г.); 3rd European Medical & Biological Engineering Conference, IFMBE European Conference on Biomedical Engineering EMBEC'05 (г. Прага, Чехия, 2005 г.); European Symposium on Biomedical Engineering ESBME 2006 (г. Патры, Греция, 2006 г.); V межвузовской научно-технической конференции «Новые технологии в учебном процессе и производстве» (г. Рязань, 2007 г.); Computers in Cardiology Conference CinC 2008 (г. Болонья, Италия, 2008 г.); III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии» (г. Пенза, 2009 г.); Всероссийской научной молодежной школы по биомедицинской инженерии «БМИ» (г. Санкт-Петербург, 2009, 2010 г.); X международной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2012 (г. Владимир, 2012 г.); II Международной научно-практической конференции «Современные проблемы отечественной медико-биологической и фармацевтической промышленности» (г. Пенза, 2012 г.); XIII Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering

and Computing MEDICON-2013 (г. Севилья, Испания, 2013 г.); X Russian-German Conference on Biomedical Engineering RGC-2014 (г. Санкт-Петербург, 2014 г.); 3rd Mediaterranean Conference on Embedded Computing MECO-2014 (г. Будва, Черногория, 2014 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 130 печатных работ, в том числе монография, 3 учебных пособия, 24 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Минобразования России для публикации результатов докторских диссертаций по специальности 05.11.17, 9 зарубежных публикаций в изданиях, индексируемых Scopus или Web of Science, 11 патентов РФ и 5 свидетельств об отраслевой регистрации программ.

Личный вклад автора во всех работах, выполненных в соавторстве, включает постановку задачи, разработку основных методов и средств для проведения исследований, обработку и анализ результатов. Автор является непосредственным исполнителем всех теоретических и экспериментальных исследований.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы из 259 наименований, приложений. Общий объем работы составляет 285 страниц основного текста, включая 77 рисунков и 52 таблицы.

ГЛАВА 1 ПРОБЛЕМЫ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ НАРУШЕНИЙ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

1.1 Физиологические и функциональные аспекты оценки состояния

сердечно-сосудистой системы

При оценке состояния здоровья человека на первом месте стоит исследование и оценка состояния сердечно-сосудистой системы, так как она является основным звеном, определяющим и лимитирующим доставку кислорода работающим органам, и кроме того сердечно-сосудистая система современного человека чрезвычайно ранима.

С позиций разработки диагностического оборудования можно выделить несколько уровней отклонения состояния организма от нормы [1], из которых наиболее поздним, но, одновременно и наиболее наглядным в плане диагностики является морфологический. Ему соответствуют микроскопические и макроскопические изменения в органах и тканях. Морфологическому уровню предшествует метаболический уровень, характеризующийся биохимическими сдвигами в биологических жидкостях тела. Самым ранним уровнем отклонений от нормы является функциональный. Это обратимые физико-химические нарушения, связанные с избыточной нагрузкой на органы и системы и истощением адаптационных резервов организма.

Морфологический уровень нарушений в деятельности сердечнососудистой системы выявляется, преимущественно, различными видами визуализации [2], наиболее распространенным из которых является ультразвуковая диагностика - эхокардиография [3,4]. Эталонным методом диагностики ишемических изменений миокарда является селективная коронарография [5, 6], основанная на введении рентгеноконтрастного вещества в устья коронарных артерий. Данный метод может быть

использован только по серьезным показаниям, поскольку является инвазивным и несет определенный риск для пациента. Высокоинформативными являются также методы магнитно-резонансной томографии [7], миокардиальной перфузионной сцинтиграфии [8], позитронной эмиссионной компьютерной томографии и высокоскоростной компьютерной рентгенографии [9]. Однако эти методы, дорогостоящие в своей реализации, доступны только федеральным и коммерческим медицинским центрам и крупным лечебно-профилактическим учреждениям и не могут пока служить основой для экспресс-диагностики миокардиальных заболеваний при проведении массовых обследований и в медицинских учреждениях различного уровня.

Также к методам, выявляющим морфологические изменения тканей сердца с позиций нарушения из электрофизиологических свойств, можно отнести и стандартное электрокардиографическое исследование, позволяющее по косвенным признакам оценить характер и степень поражения тканей, например, после инфаркта миокарда.

Заключение по итогам морфологических исследований является важным для решения экспертных вопросов, в реабилитологии, но не всегда является атрибутом прогноза полного излечения, поскольку указывает на сформировавшийся, зачастую необратимый патологический процесс.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мельник, Ольга Владимировна, 2015 год

Список использованных источников

1 Пилипенко О.В., Яцуненко А.Г., Гринюк В.А., Камков В.П. Пунктурная электрографическая экспресс-диагностика функционального состояния организма человека. Днепропетровск, ИТМ НАНУ и НКАУ, 2007. 238 с.

2 Лупанов П.В. Сравнительная оценка функциональных методов исследования в диагностике ишемической болезни сердца // Атеросклероз и дислипидемии, № 2, 2011. С. 18-25.

3 Бокерия Л.А. Современная инструментальная неинвазивная диагностика в кардиохирургии: рациональный подход - сокращенный путь к диагнозу // Федеральный справочник. Снижение уровня смертности населения от социально значимых заболеваний. Т. 2. 2012. С. 165-174.

4 Бокерия О.Л., Шадания Я.Р., Кислицина О.Н. Использование современных эхокардиографических подходов в определении показаний к проведению кардиоресинхронизирующей терапии у пациентов с хронической сердечной недостаточностью // Анналы аритмологии, № 4, 2010. С. 31-40.

5 Синицын В. Е., Терновой С. К. Роль КТ-ангиографии коронарных артерий с практической точки зрения: где мы находимся сегодня? Креативная кардиология, № 1-2, 2007. С. 25-31.

6 Бокерия Л. А., Алекян Б. Г., Пурсанов М.Г., и др. ЗБ-ротационная коронарная ангиография в диагностике ишемической болезни сердца. Грудная и сердечно-сосудистая хирургия. №6, 2013. С. 6-10.

7 Синицын В.Е., Стукалова О.В., Ларина О.М., Терновой С.К. Новые возможности диагностики некоронарогенных поражений миокарда: роль магнитно-резонансной томографии // Креативная кардиология, № 1, 2008. С. 66-73.

8 Лишманов Ю.Б. и др. Сцинтиграфия как инструмент диагностики, прогнозирования и мониторинга лечения болезней сердца // Сибирский

медицинский журнал, № 3, том 22, 2007. С. 74-77.

9 Mammen L, Abbara S, Dorbala S, Javidan-Nejad C, Julsrud PR, Kirsch J, Kramer CM, Krishnamurthy R, Laroia AT, Shah AB, Vogel-Claussen J, White RD, Woodard PK, Expert Panel on Cardiac Imaging. ACR Appropriateness Criteria chest pain suggestive of acute coronary syndrome [online publication]. Reston (VA): American College of Radiology (ACR); 2014. 10 p.

10 Маркеры сердечно-сосудистой недостаточности. Каталог Группы компаний «БиоХимМак», 2007.

11 Баевский P.M. Кибернетический анализ управления сердечного ритма // Актуальные проблемы физиологии патологии кровообращения. М: Медицина, 1976. С. 175-181.

12 Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний. М.: Медицина, 1997. 237 с.

13 Плотников А.В. Автоматизированный анализ электрокардиографических сигналов в системах прикроватного мониторинга. Электронный информационный ресурс по электрокардиографии.

URL: http://www.ecg.ru/pub/abstract/!999/miet/palex/referat.htm.

14 Зайченко К. В. и др. Съем и обработка биоэлектрических сигналов. СПбГУАП, СПб, 2001. 140 с.

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

16 Tompkins W.J. (Ed.). Biomedical Digital Signal Processing: С Language Examples and Laboratory Experiments for the IBM PC. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1993.

17 Истомина T.B., Кривоногов Л.Ю., Лавреев А.А. Информационные

методы повышения надежности кардиоанализаторов на основе помехоустойчивой обработки электрокардиосигнала // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». Т. 1. 2009. С.76-80.

18 Pei S. С., Tseng С. С. Elimination of AC interference in electrocardiogram using IIR notch filter with transient suppression, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 42, 1995. P.1128 -1132.

19 Mbachu C.B., Nwabueze C.A. Powerline interference reduction in ECG using Hanning window-based FIR digital filter. International Journal of Science, Environment and Technology, Vol. 2, No 6, 2013. P. 1353-1360.

20 Крамаренко A.B. Квазиоптимальная цифровая режекторная фильтрация сетевой помехи и ее гармоник. [Электронный ресурс]. URL: http://tredex-company.com/ru/kvazioptimalnaya-tsifrovaya-rezhektornaya-filtratsiya-setevoj-pomekhi-i-ee-garmonik

21 Гонтаренко А.А., Корнев В.П. Адаптивная фильтрация сетевой помехи 50 Гц в системах регистрации электрокардиограмм // Electronics and Communications, № 4, 2013. С. 45-52.

22 Chinmay Chandrakar, Kowar M.K. Denoising ECG signals using adaptive filter algorithm. International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), Volume-2, Issue-1, March 2012. P. 120-123.

23 Mbachu C.B , Onoh G. N , Idigo V.E , Ezeagwu C., Ezechukwu O.A. Suppression of PLI using adaptive digital filter, IJEST, Vol.3, No. 8, Aug. 2011.

24 Рангайян P.M. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход: Пер. с англ./ под ред. А.П. Немирко. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 440 с.

25 Цифровая обработка сигналов: практ. подход : [пер. с англ.] / А.И Петренко, Беде Лиу, Абрахам Пелед, Эммануил С. Айфичер. Издательский дом Вильяме, 2008. 989 с.

26 Литвиненко О.О., Якубенко О.А. Улучшение методики ЭКГ -диагностики сердечно-сосудистых заболеваний за счет использования согласованой нормализованой фильтрации // Вюник Нацюнального техшчного ушверситету Украши "КШ", Сер1я - Рад1атехшка.

Радюапаратобудування. №38, 2009. С. 20-23.

27 Nitish V. Thkor, Yi-Sheng Zhu Application of Adaptive Filtering to ECG Analysis: Noise Cancellation and Arrhythmia Detection. IEEE Transactions On Biomedical Engineering. Vol.38, No.8, Augest-1991.

28 Фильтры SCHILLER: Сетевой (SPF), Сглаживающий (SSF), Миографический (SMF), Изолинии (SBS). Технические характеристики. [Электронный ресурс].

URL: http://www. schiller.ru/production/detail. php?ID= 1855

29 Синютин С.А., Коков 3.A., Кармов M.A. Адаптивное подавление артефактов движения при записи ЭКГ лошади // Электронный научный журнал «Инженерный вестник Дона». №3, 2013.

30 Ивель В.П., Савостин А.А. Адаптивная фильтрация электрокардиосигнала в системе MatLab // Материалы конференции «Новости научной мысли - 2008». [Электронный ресурс].

URL: http://www.rusnauka.com/29_NNM_2008/Tecnic/35919.doc.htm

31 Nowlin Е., Jezsiek Е., Autrey В., Ortega R. ECG Adaptive Filtering. University of Central Florida, Department of Electrical Engineering and Computer Science. UCF Senior Design 2013-2014. [Электронный ресурс]. URL:

http://www.eecs.ucf.edu/seniordesign/fa2013sp2014/g02/uploads/2/8/8/7/28871 315/adaptiveecg_final_documentation.pdf

32 Naga Prudhvi Raj V., Venkateswarlu T. ECG Signal Denoising Using Undecimated Wavelet Transform, 978-1-4244-8679-3/11 2011 IEEE. International Journal of Computer Science and Information Technologies, Vol. 2 (1), 2011. P. 489-493.

33 Nagendra H, Mukherjee S., Vinod Kumar, "Application of Wavelet Techniques in ECG Signal Processing: An Overview", International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST), vol. 3, 2011. P. 7432-7443.

34 Chouakri SA, Bereksi-Reguig F, Ahma'idi S, Fokapu О Wavelet Denoising of the Electrocardiogram Signal Based on the Corrupted Noise

Estimation. Computers in Cardiology 2005;32:1021-1024.

35 Georgieva-Tsaneva G., Tcheshmedjiev K. Denoising of Electrocardiogram Data with Methods of Wavelet Transform. International Conference on Computer Systems and Technologies, 2013. P. 9-16.

36 Wang Sanxiu, Jiang Shengtao Removal of Power Line Interference of ECG signal Based on Independent Component Analysis. Proc. Of 2009 First International Workshop on Education Technology and Computer Science, 2009. P. 328-330.

37 Suranai Poungponsri, Xiao-Hua Yu An adaptive filtering approach for electrocardiogram (ECG) signal noise reduction using neural networks. Neurocomputing, Volume 117, 6 October 2013, P. 206-213.

38 Алексеев H.B. Разработка и исследование системы сравнительной оценки информативных параметров электрокардиосигнала. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Московский государственный машиностроительный университет, Москва. 2014.

39 Савостин А.А. Преимущества методов оптимальной фильтрации при электрокардиологических исследованиях // [Электронный ресурс]. URL: http://www.rusnauka.com/10_NPE_2010/Tecnic/62994.doc.htm

40 Meyer С. R., Keiser Н. N. Electrocardiogram Baseline Noise Estimation and Removal Using Cubic Splines and State-space Computation Techniques // Comput. Biomed. Res. 1977. Vol. 10. P. 495-470

41 Панько С.П., Мишуров А.В. Фильтрация дрейфа изоэлектрической линии при кардиологических исследованиях // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева, № 6, 2010. С. 61-63.

42 Манило JI.A. Теория и методы анализа сердечного ритма и распознавания аритмий в медицинских диагностических системах. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Санкт-Петербург, 2007.

43 Казанцев А.П. Полиномиальная аппроксимация дрейфа изолинии электрокардиосигнала // Перспективные проекты и технологии. 2007. Вып. 2. С. 85-89.

44 Григорьянц Р.А., Лупанов В.П., Хадарцев А.А. Диагностика, лечение и прогноз ишемической болезни сердца. Тула: НИИ новых медицинских технологий, ТППО, 1996. -в 3-х томах. Т.1. 119 с.

45 Попов В.В., Буланова Н.А., Князева М.Ю., Радзевич А.Э. Современные подходы к оценке электрической нестабильности миокарда у больных ишемической болезнью сердца // Медицина, №2. 2006. С. 11-14.

46 Гришаев С.Л. Электрическая нестабильность миокарда у больных ишемической болезнью сердца // Русский медицинский журнал. № 2. 2003. С. 13-18.

47 Рябыкина Г.В. Диагностика ишемии миокарда методом Холтеровского мониторирования ЭКГ //Вестник аритмологии. №26. 2002. С. 27-31.

48 Kodama Y. Evalution of myocardial ischemia using Holter monitoring. Fukuoka-Igaku-Zasshi, 1995. 86(7), P.304-316.

49 Ellestad M.H., Lerman S., Thomas L.V. The limitations of the diagnostic power of exercise testing. American J. Noninvasc. Cardiol., 1989. V.3. P.139-146.

50 Мельник O.B. Разработка способов и средств для оценки параметров ST-сегмента электрокардиосигнала. Дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. Рязань, 2005.

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

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

53 Национальные российские рекомендации по применению

методики холтеровского мониторирования в клинической практике. Российский кардиологический журнал 2014, 2 (106): 6-71.

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

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

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

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

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

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

60 Подклетнов С.Г., Немирко А.П., Солнцев В.Н. Вейвлет-преобразование ЭКГ BP для диагностики ИБС//Вестник аритмологии, 2002. №25. С. 148.

61 Nemirko А.Р., Podkletnov S.G., Solnsev V.N. Diagnostics of the Ischemia Heart Disease on the Basis of Eletrocardiosignal Wavelet Transformation Features // Pattern Recognition and Image Analysis. 2001. Vol. 11 №2. P. 356-357.

62 Аронов Д.М., Лупанов В.П. Функциональные пробы в кардиологии. М.: МЕДпресс-информ, 2002. 296 с.

63 Бокерия О.Л., Базаев В.А., Санакоев М.К. Микровольтная альтернация Т-волны: механизмы и применение как предиктора внезапной

сердечной смерти // Анн. Аритм. . 2010. №1.

64 Cohen R.J. Use of micrivolt T-wave alternans testing in clinical practice to reduce cardiac arrest and sudden cardiac death / R.J. Cohen // EP Lab. Digest.- 2001.

65 Klingenheben T. et al Microvolt T-wave alternans testing has a role in arrhythmia risk stratification. Journal of the American College of Cardiology (Impact Factor: 15.34). 04/2012; 59(17): 1572-3.

66 Armoundas AA, Tomaselli GF, Esperer HD. Pathophysiological basis and clinical application of T-wave alternans. JACC 2002;40:207-217.

67 Грачев C.B. Новые методы электрокардиографии // Под редакцией C.B. Грачева, Г.Г. Иванова, A.JI. Сыркина.. М.: Издательство «Техносфера», 2007. 549 с.

68 Иванов Г.Г., Сула А.С. Дисперсионное ЭКГ-картирование: теоретические основы и клиническая практика // М.: Издательство «Техносфера», 2009. 190 с.

69 Nearing В. D., Huang А. Н., and Verrier R. L. Dynamic tracking of cardiac vulnerability by complex demodulation of the T wave. Science, no. 252, pp. 437—440, 1991.

70 Nearing B. D. and Verrier R. L. Modified moving average analysis of T-wave alternans to predict ventricular fibrillation with high accuracy. J. Appl. Physiol., no. 92, pp. 541-549, 2002.

71 ИНТЕКАРД-7. Компьютерная система для диагностики и прогнозирования опасных нарушений сердечного ритма. Методика и руководство оператора. Минск, 2012.

72 Burattini L. Electrocardiographic Т Wave Alternans Detection and Significance. Ph.D. dissertation, University of Rochester, Rochester, NY, 1998.

73 Martinez J. P., Olmos S., Laguna P. Simulation study and performance evaluation of T-wave alternans detectors. Proc. 22nd Ann. Int. Conf. IEEE Engineering in Meicine and Biolog. Soc. (CD-ROM), 2000.

74 Simoliuniene R., Krisciukaitis A., Macas A., Baksyte G. et al.

Principal component analysis based method for detection and evaluation of ECG T-wave alternans. Computers in Cardiology, 2008. P. 757 - 760.

75 Strumillo P.and Ruta J. Poincare mapping for detecting abnormal dynamics of cardiac repolarization. IEEE Eng. Med. Biol. Mag., vol. 21, no. 1, pp. 62-65, 2002.

76 Boixa M., Cantob В., Cuestac D., Mico P. Using the Wavelet Transform for T-wave alternans detection Mathematical and Computer Modelling. Vol. 50, Issues 5-6, September 2009, P. 738-742.

77 Wan X. et al A combined algorithm for T-wave alternans qualitative detection and quantitative measurement Journal of Cardiothoracic Surgery. January 2013, 8:7.

78 Martinez J. P., Olmos S. Methodological Principles of T Wave Alternans Analysis: A Unified Framework. IEEE Transactions on biomedical engineering, Vol. 52, no. 4, april 2005. P. 599-613.

79 Макаров JI.M. Оценка интервала QT при холтеровском мониторировании (лекция). [Электронный ресурс]. URL: www.medass.ru/news/con_2003/p345_356.doc.

80 Ichkhan К., Molnar J., Somberg J. Relation of left ventricular mass and QT dispersion in patients with systematic hypertension //Am. J. Cardiol. 1997. Vol. 79. P. 508-511.

81 Kautzer J., Malic M. QT interval dispersion and its clinical utility //Рас. Clin. Electrophysiol. 1997. Vol. 20. N.10. P. 2625 - 2640.

82 Никитин Ю.П., Кузнецов A.A. Дисперсия интервала Q-T //Кардиология. 1998. №5. С. 58 - 63.

83 Laguna Р, Jane R, Caminal P. Automatic detection of wave boundaries in multilead ECG signals: validation with the CSE database. Computers and Biomedical Research, 1994 Feb; 27(l):45-60.

84 Сидоренко Т.Н. О значении изменений постэкстрасистолического комплекса ЭКГ // Терапевтический архив. - 1963. - вып.7. - С.56 - 60.

85 Oto A., Schneider R., Watanabe М., Wichterle D., Zareba W.,

Cygankiewicz I., Guzik P., Lombardi F., Muller A., Bauer A., Malik M., Schmidt G., Barthel P., Bonnemeier H. Heart Rate Turbulence: Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use // J.Am.Coll. Cardiol. 2008. Vol. 52. P. 1353-1365.

86 Попов В.В. Турбулентность сердечного ритма и альтернация Т-волны - новые ЭКГ-маркеры электрической нестабильности миокарда у больных ИБС // ВНМТ. 2006. №3.

87 Macfarlane P.W. Renaissance in electrocardiography // Lancet. 1999. Vol. 353. P. 1377-1379.

88 Мельник О.В., Башкина И.К. Разработка программного модуля для оценки турбулентности сердечного ритма // Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства. Сб. науч. тр. Рязань, 2012. С. 101-104.

89 Акашева Д.У., Малахов В.И., Бакалов С.А., Крутнов И.Б. Поздние потенциалы желудочков и внутрисердечное электрофизиологическое исследование // Кардиология. 1993. № 9. С. 30-33.

90 Бобров В.А., Жаринов О.И., Антоненко JI.H. Желудочковые аритмии у больных с сердечной недостаточностью: механизмы возникновения, прогностическое значение, особенности лечения. // Кардиология. 1994. № 11. С.66-70.

91 Акашева Д. У. Поздние потенциалы желудочков: электрофизиологическая основа, методы регистрации и клиническое значение //Кардиология. 1991. № 9. С. 76-80.

92 Mamedova L.E., Latfoullin I. A., Teptin G.M. Wavelet analysis of late potentials of ventricles // ERAE. 2006. Vol.12. №3. P.27-39.

93 Латфуллин И. А., Ким 3. Ф., Тептин Г. М. Поздние потенциалы желудочков. Вестник аритмологии, 2009, № 53. С. 44-55.

94 Попов В.В., Буланова Н.А., Копица Н.П., Радзевич А.Э., Литвин Е.И. Применение электрокардиографии высокого разрешения для оценки электрической нестабильности миокарда // УкраУнський терапевтичний

журнал. 2007. № 1. С. 90-97.

95 Kleiger R.E. //Am J.Cardiol. 1987. Vol.59. P. 256-262.

96 Баевский P.M. Теоретические и прикладные аспекты оценки и прогнозирования функционального состояния организма при действии факторов длительного космического полета: актовая речь. [Электронный ресурс]. URL:http//www.phisiology.ru/edu/ref7enc/k.html

97 Баевский Р. М., Кириллов О. И, Клецкин С. 3. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984. 222 с.

98 Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина, 1979. 295 с.

99 Рябыкина Г.В., Соболев A.B. Анализ вариабельности ритма сердца.//Кардиология. 1996. №10. С. 87-97.

100 Парин В.В., Баевский P.M. Введение в медицинскую кибернетику. М.: Медгиз ЧССР. Изд-во Медицина, 1966. 298 с.

101 Курьянова Е.В. Вегетативная регуляция сердечного ритма: результаты и перспективы исследований: монография / Е.В. Курьянова. -2-е изд., испр. и доп. - Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2011. 139 с.

102 Бибикова JI.A., Ярилов C.B. Системная медицина (путь от проблем к решению). СПб.: НИИХ СПбГУ, 2000. 154 с.

103 Вариабельность сердечного ритма. Стандарт измерения, физиологической интерпретации и клинического использования. Рабочая группа Европейского Кардиологического общества и СевероАмериканского общества стимуляции и электрофизиологии. Вестник аритмологии, №11, 1999. С. 53-78.

104 Рябыкина Г.В., Соболев A.B. Анализ вариабельности ритма сердца.//Кардиология. 1996. №10. С.87-97.

105 Снежицкий В. А. Методологические аспекты анализа вариабельности сердечного ритма в клинической практике // Медицинские новости. №9, 2004. С. 37-43.

106 Баевский P.M., Иванов Г.Г., Чирейкин J1.B. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (часть 1) // Вестник аритмологии. № 24, 2002. С. 65.

107 Михайлов В.М. Вариабельность ритма сердца: опыт практического применения метода. Иваново: Ивановская гос. мед. академия, 2002.

108 Потешкина Н.Г., Туев А.В., Григориади Н.Е. Временной анализ вариабельности сердечного ритма у больных с артериальной гипертензией // Вестник аритмологии, № 30. 2002. С. 54-57.

109 Akselrod S., Gordon D., Ubel F.A. et al. Power spectrum analysis of heart fluctuation: a quantitative probe of beat to beat cardiovascular control. //Science, 1981.V.213. P. 220-222.

110 Гриднев В.И. и др. Применение спектрального анализа вариабельности сердечного ритма для повышения диагностической значимости нагрузочных проб // Вестник Санкт-Петербургского Университета. Сер. 11. 2008. Вып. 2. С. 18-31.

111 Мухин В.Н., Яковлев Н.М. Связь вариабельности сердечного ритма с психической работоспособностью // Российский физиологический журнал. 2011. №8. С. 838-842.

112 Ардашев А.В., Лоскутов А.Ю. Практические аспекты современных методов анализа вариабельности сердечного ритма. М.: ИД «МЕДПРАКТИКА-М», 2010.

113 Huikuri Н. V., Makikallio Т. Н., Peng С. К. et al. Fractal correlation properties of R-R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after an acute myocardial infarction // Circulation. - 2000. -Vol. 101. P. 47-53.

114 Сметнев А.С., Жаринов А.И. BCP, желудочковые аритмии и риск внезапной смерти//Кардиология. 1995. Т.35. №4. С. 49-51.

115 Голухова Е.З. Методы оценки вариабельности сердечного

ритма// Неинвазивная аритмология. М.: НЦССХ им. Бакулева А.Н. РАМН, 2002.

116 Мельник О.В. Михеев А.А., Принципы оценки функционального состояния организма на основе контроля параметров сердечно-сосудистой и респираторной систем // Биомедицинская радиоэлектроника. 2011. №7. С. 72-75.

117 Мельник О.В., Вихров С.П., Михеев А.А., Якушин К.С. Основы построения автоматизированной системы для комплексной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2007. №7.

118 Yang T.-F., Devine В., Macfarlane P.W. Combination of artificial neural networks and deterministic logic in the electrocardiogram diagnosis of inferior myocardial infarction // Eur. Heart J.- 1994. V.15. Abstr. Supplement ХП-th World Congress Cardiology (2408). P. 449.

119 Hoher M., Kestler H.A., Palm G. et al. Neural network based QRS classification of the signal averaged electrocardiogram // Eur. Heart J.- 1994.-V. 15,- Abstr. Supplement ХП-th World Congress Cardiology (734). P. 114.

120 Сушкова JI.T, Исаков P.В., Аль Мабрук M., Лукьянова Ю.А. Результаты исследования нейронных сетей в задачах распознавания патологических изменений электрической активности сердца // Биомедицинская радиоэлектроника,№7. 2010. С.9-13.

121 Ежов А., Чечеткин В. Нейронные сети в медицине// Открытые системы, №4. 1997. С. 34-37.

122 Мамедов М. Н., Чепурина Н. А. Суммарный сердечнососудистый риск: от теории к практике // под редакцией Р. Г. Оганова. М.: Из-ние компании Д-р Редди'с, 2008.

123 Castelli W., Anderson К. A population at risk. Prevalence of high cholesterol levels in hypertensive patients in the Framingam study. Am. J. Med. 1986; 80 (Suppl 2A): 23-32.

124 Assmann G., Cullen P., Schulte H. The Munster Heart Study

(PROCAM). European Heart Journal 1998 19 (Suppl. A): A2-A11.

125 Conroy R.M., Pyorala K., Fitzgerald A.P. et al. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europa: the SCORE project. Eur. heart J. 2003; 24: 987-1003

126 Мельник O.B., Локтюхин В.H., Михеев A.A., Челебаев C.B., Черепнин A.A. Нейробионический подход к построению медико-измерительных систем// Биомедицинская радиоэлектроника. № 7. 2009. С. 62-68.

127 Булыгин В.П., Кольцун С.С., Федорова С.И., Чепайкин А.Г., Шумский В.И.Совершенствование методов испытаний медицинских интерпретирующих приборов // Функциональная диагностика, №1, 2003.

128 ГОСТ IEC 60601-2-51-2011 «Изделия медицинские электрические» Часть 2-51 Частные требования безопасности с учетом основных функциональных характеристик к регистрирующим и анализирующим одноканальным и многоканальным электрокардиографам.

129 Васильев А.Ю., Малый А.Ю., Серова Н.С. Анализ данных лучевых методов исследования на основе принципов доказательной медицины: учебное пособие. М.: «ГЭОТАР-Медиа». 2008.

130 Михеев А.А, Локтюхин В.Н., Мельник О.В. Формирование информативных признаков для диагностики функционального состояния организма с применением нейросетевых технологий // Радиотехника, № 3, 2012. С. 147-151.

131 Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е. В. Гублер. Л. : Медицина, 1978. 296 с.

132 Варнавский А.Н., Мельник О.В., Михеев A.A. Определение среднего значения длительности R-R интервала в режиме реального времени. Вестник РГРТУ. Вып. 20. Рязань, 2007. С. 61-64.

133 Мельник О.В., Демина Л.В., Михеев A.A. Анализ ритма сердца во временной области// Труды Междун. научн.-технич. конф. «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы».

Рязань, 2009. С. 434-436.

134 Мельник О.В., Варнавский А.Н. Энергетический подход к выявлению аритмий электрокардиосигнала. Медицинская техника. 2007. №6. С. 12-15.

135 Патент РФ 2321339, А61 В 5/0452. Способ выявления аритмии электрокардиосигнала в реальном времени и устройство для его осуществления / Варнавский А.Н., Мельник О.В., Михеев А.А.// Открытия. Изобретения. Опубл. 2008. -Бюл. №10.

136 Melnik O.V. and Mikheev A.A. Method for allocation of a fiducial point in each heart-beat. IFMBE Proceedings, Vol. 11. Prague: IFMBE, 2005. ISSN 1727-1983. (Proceedings of the 3rd European Medical & Biological Engineering Conference - EMBEC-05. Prague, Czech Republic). 1626-1 -1626-5.

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

138 Melnik O.V., Miheev A.A. Methods of real-time diagnostics for instantaneous management of parameters of magnetic therapy influence// ESBME 2006 Proceedings, P.42

139 Патент РФ 2312593, A61 В 5/0402. Способ выделения начала кардиоцикла в реальном времени и устройство для его осуществления / Варнавский А.Н., Мельник О.В., Михеев А.А. // Открытия. Изобретения. Опубл. 2007. -Бюл. № 35.

140 Патент РФ № 2491883. Устройство предварительной обработки электрокардиосигнала // Михеев А.А., Мельник О.В., Шувалов П.Л.. Изобретения. Полезные модели. Опубл. 2013. Бюл. №25.

141 Melnik O.V., Mikheev А.А. Removal of Low Frequency Interferences from Electrocardio Signal Based on Transform of TP Segment Samples // XIII Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing 2013 (MEDICON 2013), FMBE Proceedings, Vol.

41. рр 501-504.

142 Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Радио и связь, 1986. 512 с.

143 Мельник О.В. Устранение действующих на электрокардиосигнал аддитивных помех: учеб. пособие /П.А. Блинов, О.В. Мельник, A.A. Михеев, Н.С. Точилина. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань, 2014. 40 с.

144 Мельник О.В., Михеев A.A., Нечаев Г.И. Выделение дрейфа изолинии электрокардиосигнала // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. № 1-2, 2005.

145 Патент РФ 2428107, А61 В 5/04. В5/0402 Способ устранения дрейфа изоэлектрической линии электрокардиосигнала и устройство для его осуществления/ Мельник О.В., Михеев A.A., Штрунова Н.С.// Изобретения. Полезные модели. Опубл. 2011. -Бюл. №25.

146 Патент РФ 2436502, А61 В 5/04. В5/0402 Способ подавления влияния аддитивной помехи на электрокардиосигнал и устройство для его осуществления/ Мельник О.В., Михеев A.A. Штрунова Н.С.// Изобретения. Полезные модели. Опубл. 2011. -Бюл. №35.

147 Точилина Н.С. Устранение действующих на электрокардиосигнал низкочастотных аддитивных помех // Вестник РГРТУ. № 1 (выпуск 39). Часть 1. Рязань, 2012. С. 18-22.

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

149 Мельник О.В., Михеев A.A., Нечаев Г.И. Трансформация спектров сигналов датчиков в измерительных системах // Датчики и системы, № 1. 2010. С. 39-42.

150 Мельник О.В., Нечаев Г.И., Михеев A.A. Инструментальные погрешности трансформации спектров импульсных сигналов сложной формы // Радиотехника, № 3, 2012. С. 123-127.

151 Мельник О.В., Михеев A.A. "Методы обработки и анализа

электрокардиосигнала в режиме реального времени". «Сервис», 2010. 128 с.

152 Патент РФ №2532297. Устройство подавления влияния помехи промышленной частоты на электрокардиосигнал // Мельник О.В., Михеев A.A., Точилина Н.С.. Открытия. Изобретения. Опубл. 05.09.2014.

153 Мельник О.В., Михеев A.A., Шувалов П.Л. Принципы параллельной обработки и анализ биоэлектрических сигналов// Биомедицинская радиоэлектроника, №1, 2012. С. 17-22.

154 Мельник О.В., Шувалов П.Л. Способ выделения ТР-сегментов электрокардиосигнала // XXIV Всероссийская научно-техническая конференция "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (БИОМЕДСИСТЕМЫ - 2011). Рязань. 2012. Том 2. С. 231-233.

155 Мельник О.В., Шувалов П.Л. Устройство предварительной обработки электрокардиосигнала с усовершенствованной структурой// Материалы XVI Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов (НИТ-2011). С. 324.

156 Шувалов П.Л. (рук. Мельник О.В.) Устройство предварительной обработки электрокардиосигнала // 18 международная научно-техническая конференция «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», тезисы докладов. Москва, 2012. С. 315.

157 Мельник О.В., Шувалов П.Л. Устройство комплексной оценки состояния сердечно-сосудистой системы пациента и формирование временных рядов кардиоинтервалов для него// Сборник трудов II Международной научно-практической конференции "Современные проблемы отечественной медико-биологической и фармацевтической промышленности". Пенза, 2012.

158 Мельник О.В., Бахина М.А. Разработка многоканального блока формирования и обработки электрокардиосигнала/ Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства. Сб. научн. тр. Рязань, 2014. с. 17-24.

159 Мельник О.В., Штрунова Н.С. Методы устранения дрейфа

изоэлектрической линии электрокардиосигнала// Труды Междун. научн.-технич. конф. «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы». Рязань, 2009. С. 495-498.

160 Мельник О.В., Дмитриева Н.В., Цветкова И.В. Электрокардиографические признаки аритмогенной готовности миокарда у детей с аномально расположенными хордами // Современные проблемы педиатрии. Сборник научных трудов. Рязань-Москва, 2005. С. 70-73.

161 Мельник О.В., Штрунова Н.С. Исследование точностных характеристик методов устранения дрейфа изолинии электрокардиосигнала // Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства. Межвуз. сб. научных трудов. Рязань, 2009. С. 13-19.

162 Мельник О.В., Штрунова Н.С. Исследование способов устранения дрейфа изолинии электрокардиосигнала // VII Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия». Вестник аритмологии, приложение А. 2010.

163 Мельник О.В. Интегральные методы оценки нарушений реполяризации миокарда на ЭКС// Труды III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии». - Пенза: -2009.

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

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

166 Мельник О.В., Мельник Г.И., Филатов А.Д. Интегральный подход к оценке параметров условно-детерминированных сигналов. Научно-технический информационный бюллетень «Новые технологии». Работы РИ МГОУ, №2с. М.: 2003.

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

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

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

170 Мельник О.В., Михеев A.A. Анализ достоверности выделения информативных параметров ST-сегмента // Вестник РГРТА, вып. 15. Рязань, 2004. С. 52-56.

171 Бородин A.B. Методы повышения помехоустойчивости оценки параметров электрокардиосигнала: Автореф. (05.12.17)/ЛЭТИ, Л., 1988.

172 Мельник О.В., Алпатов A.B., Вихров С.П., Михеев A.A. Методы повышения достоверности диагностических параметров электрокардиосигнала//Биотехносфера, 2012. № 5-6.

173 Тепляков И.М. Радиотелеметрия. М.: «Советское радио», 1966.

310 с.

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

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

176 Мельник О.В., Михеев A.A. Обработка и анализ электрокардиосигнала в режиме реального времени // Биотехносфера. 2009. №4/4. С. 17-20.

177 Харкевич A.A. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. 276 с.

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

179 Мельник О.В., Михеев A.A. Метод выделения ST-сегмента электокардиосигнала в режиме реального времени// Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, №7, 2006. С. 28-31.

180 Мельник О.В. Методы обработки и анализа электрокардиосигнала. Медицинская техника. 2007. №6. С. 8-12.

181 Мельник О.В., Михеев A.A. Повышение достоверности выделения ST-сегмента в режиме реального времени // VII Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия». Вестник аритмологии, приложение А. 2010.

182 Мельник О.В., Михеев A.A. Обработка электрокардиосигнала в режиме реального времени. Учебное пособие. Рязань: РГРТУ. 2009. 52 с.

183 Мельник О.В., Михеев А.А.Обработка биомедицинских сигналов, учеб. пособие. Рязан. гос. радиотехн. ун-т. Рязань, 2013. 64 с.

184 Патент РФ № 2261653, А61 В 5/0402. Способ выделения ST-сегмента электрокардиосигнала в реальном времени и устройство для его осуществления/ Мельник О.В., Михеев A.A. // Открытия. Изобретения. Опубл. 2005. - Бюл. № 28.

185 Патент РФ 2376932, А61 В 5/04. Способ выделения ST-сегмента электрокардиосигнала в режиме реального времени/ Мельник О.В., Михеев A.A.// Открытия. Изобретения. Опубл. 2009. -Бюл. №36.

186 Мельник О.В., Михеев A.A. Принципы построения индивидуальных средств контроля жизненно важных функциональных

систем организма в повседневной деятельности человека // Биомедицинская радиоэлектроника, №11. 2010. С. 48-52.

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

188 Мельник О.В. Программа для автоматической сегментации дыхательного цикла. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2013660994 от 26.11.2013.

189 Мельник О.В. Программа для автоматизированной оценки параметров капнограммы. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2013661228 от 02.12.2013.

190 European ST-T Database. База данных ЭКС. http://www.physionet.org/physiobank/database/edb/.

191 QT-T Database. База данных ЭКС. http://www.physionet.org/physiobank/database/qtdb/.

192 Evaluation of an Automatic Threshold Based Detector of Waveform Limits in Holter ECG with the QT database// R. 1апё, A. Blasi, J. Garcia, P. Laguna. http://www.physionet.org/physiobank/database/qtdb/eval/wflimits.html.

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

194 Melnik O.V. New integrated methods of elements of electrocardiosignal morphology parameters estimation// ESBME 2006 Proceedings, S5.12

195 Патент РФ № 2242164, A 61 B5/0402 B5/0452. Способ выявления информативных параметров ST-сегмента и устройство для его осуществления / Мельник О.В., Михеев А.А. // Открытия. Изобретения. Опубл. 2004. - Бюл. № 35.

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

197 Melnik O.V. New methods of an ST segment of electrocardiosignal parameters estimation IFMBE Proceedings, Vol. 11. Prague: IFMBE, 2005. ISSN 1727-1983. (Proceedings of the 3rd European Medical & Biological Engineering Conference - EMBEC-05. Prague, Czech Republic). 1538-1 -1626-4.

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

199 Шуленин С.Н., Бойцов С.А., Бобров A.JI. Клиническое значение синдрома ранней реполяризации желудочков, алгоритм обследования пациентов //Вестник аритмологии, № 50. 2008. с. 33-39.

200 Руководство для врачей // Коллектив авторов, 2007 г., 4-е изд. с изменениями. СПб.: Издательский дом СПбМАПО, 2007. 795 с.

201 Кардиология. Национальное руководство: краткое издание / под ред. Ю. Н. Беленкова, Р. Г. Оганова. М. : ГЭОТАР-Медиа, 2012. 848 с.

202 Мельник О.В. Метод выявления альтернации Т-зубца электрокардиосигнала // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, №7, 2008. с. 56-59.

203 Мельник О.В., Рычагова Е.А. Методы оценки параметров формы элементов электрокардиосигнала// Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Биомедсистемы-2006». Рязань, 2006.

204 Патент РФ 2371087, А61 В 5/0452. Способ выявления альтернаций Т-зубца в режиме реального времени и устройство для его осуществления / Мельник О.В.,// Открытия. Изобретения. Опубл. 2009. -Бюл. №3.

205 Melnik O.V New Method for the Detection of T-Wave Alternans in Basis of Walsh Functions // CinC 2008 Proceedings, Bologna, Italy. IEEE. Computers In Cardiology, vol. 35. ISSN 0276-6574. P. 753-756.

206 Мельник О.В. Программа для выявления альтернаций Т-зубца электрокардиосигнала. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2012661161 от 10.12.2012.

207 T-Wave Alternans Database. База данных ЭКС. http://www.physionet.org/physiobank/database/twadb/.

208 Бреслав И.С., Глебовский В.Д. Регуляция дыхания. J1. 1981. 280 с.

209 Вагин Ю.Е.Количественные приемы квантового анализа ритма дыхания. М.: Изд-во Московской медицинской академии. 1990. 36 с.

210 Мельник О.В., Даниченко М.Ю., Михеев A.A., Соломаха В.Н., Шувалов П.Л. Оценка синхронизированности деятельности сердечнососудистой и дыхательной систем организма // Биотехносфера, №1, 2013. С. 2-6.

211 Патент РФ 2440023. Способ выявления периодических составляющих в ритме сердца // Демина Л.В., Мельник О.В., Михеев A.A. Изобретения. Полезные модели. 2012. Бюл. № 2.

212 Melnik O.V., Vityazeva Т.A., Mikheev A.A. Multi-rate processing for the heart rate variability analysis. 3rd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO - 2014) Proceedings. Budva, Montenegro. IEEE Catalog Number 978-1-4799-4826-0. P. 282-284.

213 Мельник О.В., Бородкин Д.И., Михеев A.A., Парамошин И.В. Погрешности определения показателей вариабельности сердечного ритма //Биомедицинская радиоэлектроника, № 7, 2012. С. 71-75.

214 Калакутский Л.И. Погрешности определения спектральных показателей пульсового ритма /Л.И. Калакутский, A.A. Федотов, A.B. Шуляков //Биомедиинская радиоэлектроника. 2011. №7. - С. 61-65.

215 Баевский P.M. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (методические рекомендации)/ P.M. Баевский, Г.Г. Иванов, Л.В. Чирейкин и др. // Вестник аритмологии. -2001. № 24. - С. 65-87.

216 Патент РФ № 2073484. Юматов Е.А., Судаков К.В., Тараканов О.П. Способ определения эмоционального стресса и устройство для его осуществления.

217 Mehta S. Correlation analysis of heart rate variability and respiratory

frequency under sinus arrhythmia condition. Thesis of Master of Engineering degree work. Electrical and instrumentation degree department, Thapar University. Patiala, 2009.

218 Патент РФ № 2392848. Лапкин M.M., Карасев Р.П. Способ диагностики стресса у человека.

219 Патент РФ № 2195163. Михайлов В.М. Способ оценки функционального состояния человека на основе анализа вариабельности ритма сердца и вариабельности длительности дыхательного цикла.

220 Мельник О.В., Карасёва А.В. Оценка функционального состояния организма на основе совместного контроля параметров сердечно-сосудистой и дыхательной систем // Труды Всеросс. научн,-технич. конф. «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы». Рязань, 2010. С. 460-463.

221 Мельник О.В., Карасева А.В. Корреляционные параметры сигналов сердечного ритма и дыхания// Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства. Межвуз. сб. научных трудов. Рязань, 2011. С. 66-68.

222 Мельник О.В., Карасёва А.В. Алгоритмы параллельной обработки сигналов сердечного ритма и дыхания во временной и спектральной области // Материалы XVI Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов (НИТ-2011). С. 329.

223 Melnik O.V., Mikheev А.А. Methods of Mutual Analysis of Rhythmocardiogram and Pneumatogram Signals to Evaluate of Body Adaptation Reserves. 3rd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO - 2014) Proceedings. Budva, Montenegro. IEEE Catalog Number 9781-4799-4826-0. pp 311-313.

224 Годин A.M. Статистика: Учебник - 4-е изд., перераб. и доп.- М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К°", 2006. 492 с.

225 Мельник О.В. Программа для оценки синхронизированности

работы сердечно-сосудистой и дыхательной систем человека. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2012661160 от 10.12.2012.

226 Мельник О.В., Погонина Е.В. Оценка функционального состояния организма на основе анализа сердечного ритма и дыхания// XVIII Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов "Новые информационные технологии в научных исследованиях" (НИТ-2013). Материалы конференции. Рязань, 2013.

227 Батаршев A.B. Базовые психологические свойства и самоопределение личности: Практическое руководство по психологической диагностике. - СПб.: Речь, 2005. С.44-49.

228 Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии. Под ред. Крылова A.A., Маничева С.А. 2-е изд., доп. и перераб. СПб.: Питер, 2003. 560 с.

229 Тест дифференцированной самооценки функционального состояния / Доскин В.А., Лаврентьева H.A., Мирошников М.П., Шарай В.Б.//Вопросы психологии. 1973, № 6. С. 141-145.

230 Швецов А.Е., Швецова Е.В. Психология и педагогика. Учебное пособие. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2003. 80 с.

231 Мельник О.В., Погонина Е.В. Достоверность критериев оценки функционального состояния организма// XXVI Всероссийская научно-техническая конференция «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы», материалы конференции. Рязань, 2013. С. 80-83.

232 «КардиоБОС»: программа для биоуправления на основе изменения ритма сердечных сокращений. [Электронный ресурс] на портале ООО «Биоквант». URL: http://www.biokvant-moskva.ru/cardioboss.pdf

233 Пермяков С.А., Плеханов A.A. Анализ дыхательной регуляции сердечного ритма. ВлГУ, 2009. [Электронный ресурс] на портале iLab.

URL : http ://ilab. xmedtest. net/?q=node/13 9

234 Мельник O.B., Карасёва A.B. Комплексный критерий оценки функционального состояния организма на основе обработки кардиоритмограммы и пневмотахограммы // Сборник трудов II Международной научно-практической конференции "Современные проблемы отечественной медико-биологической и фармацевтической промышленности". Пенза, 2012.

235 Berger J.S., Jordan С.О., Lloyd-Jones D., Blumenthal R.S. Скрининг сердечно-сосудистого риска у бессимптомных пациентов // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2010. №3. С. 381-390.

236 Халафян A.A. Анализ и синтез медицинских систем поддержки принятия решений на основе технологий статистического моделирования. Автореф. дисс. на соискание ученой степени доктора техн. наук. Краснодар, 2010.

237 Патент РФ №2391044. Способ прогнозирования течения ишемической болезни сердца.

238 Гущин A.B. Идентификация параметров многомерных линейных разностных уравнений нелинейным методом наименьших квадратов. Автореф. дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Самара, 2006.

239 Пензякова М.В Оптимизация тактики ведения больных, перенесших острый коронарный синдром с низким риском неблагоприятных исходов. Автореф. дисс. на соискание ученой степени канд. мед. наук. Самара, 2010.

240 Изель В.П., Мутанов Г.М. Комбинированная нейросетевая система кардиодиагностики // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 5-6. С.18-21.

241 Гарколь Н.С. Применение искусственных нейронных сетей для диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы. Автореф. дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Барнаул, 2002.

242 Бодин О.Н. Многомерный нейросетевой анализ ЭКГ-признаков

инфаркта миокарда // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 7. С.36-41.

243 Плюснин A.C. Информационная система диагностики заболеваний, относящихся к различным нозологическим группам, с использованием искусственных нейронных сетей // Сб. тр. Региональной научно-практич. конференции «Актуальные проблемы механики, математики, информатики». Пермь, 2011.

244 Грахов A.A. Автоматизированная система прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики ишемической болезни сердца на основе нечетких сетевых моделей. Автореф. дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Курск, 2008.

245 Чернов С.А., Чернов А.П. Нестабильная стенокардия (клиника, диагностика, лечение) // Российский кардиологический журнал, № 4, 1998.

246 Мельник О.В., Якушин К.С. Возможности прогнозирования при впервые возникшей стенокардии с использованием математической модели нейронных сетей// Задачи в реализации приоритетного национального проекта «Здоровье». Материалы съезда кардиологов и терапевтов центра России. Москва, 2008. С. 370-372.

247 Мельник О.В. Нейросетевая модель для формирования долгосрочного прогноза течения ишемической болезни сердца// Микроэлектроника, радиоэлектронные устройства. Сб. науч. тр. , Рязань, 2008. С. 35-41.

248 Россиев Д.А. Медицинская нейроинформатика / Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

249 Мельник О.В., Соболев Д.В. Исследование клинико-инструментальных факторов, определяющих прогноз впервые возникшей стенокардии // Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Биомедсистемы-2007». Рязань, 2007. С. 168-170.

250 Головко В. А. Нейронные сети: обучение, организация и

применение. М: ИПРЖР, 2001. 256 с.

251 Мельник О.В., Мушкарин А.Г. Создание нейросетевых моделей для решения задач прогнозирования в кардиологии// Материалы V межвузовской научно-технической конференции «Новые технологии в учебном процессе и производстве». Рязань, 2007. С. 40-41.

252 Мельник О.В. Нейросетевая модель поддержки принятия прогностических решений в кардиологии // VII Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия». Вестник аритмологии, приложение А. 2010.

253 Мельник О.В., Алейкина И.Л. Система прогнозирования впервые возникшей стенокардии на основе нейронных сетей Кохонена// Труды Междун. научн.-технич. конф. «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы». Рязань, 2009. С. 410-414.

254 Мельник О.В., Алейкина И.Л. Разработка методов и средств прогнозирования в кардиологии на основе самообучающихся нейронных сетей // Физика полупроводников. Микроэлектроника. Радиоэлектронные устройства. Межвуз. сб. научных трудов. Рязань, 2010. 118 с. С. 89-93.

255 Червяков Н. И., Тихонов Э. Е. Применение нейронных сетей для задач прогнозирования и проблемы идентификации моделей прогнозирования//Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003.№10-11. С. 25-31.

256 Melnik O.V. Neural Network Model for the Prediction of the Evolution of the First Appearance of Stenocardia // CinC 2008 Proceedings, Bologna, Italy. IEEE, Computers In Cardiology, vol. 35. ISSN 0276-6574. P. 279-282.

257 Мельник O.B. Методы и средства ранней диагностики нарушений в деятельности сердечно-сосудистой системы. Пленарный доклад // XXV Всероссийская научно-техническая конференция "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (БИОМЕДСИСТЕМЫ -2012). Рязань. 2012. С. 8-15.

258 Мельник O.B. Методы и средства для ранней диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы// Биомедицинская радиоэлектроника, №7, 2013. с. 65-69.

259 Melnik O.V. Methods of electrocardiosignal processing and analysis for early diagnosis of violations in the cardiovascular system. Russian-German Conference on Biomedical Engineering (RGC-2014) Proceedings. St. Petersburg, 2014. P. 54-56.