Методы системного анализа амплитудно-фазового сопряжения электрокардиографической информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Пермяков, Сергей Александрович

• Пермяков, Сергей Александрович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Пермяков, Сергей Александрович

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 . АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЙ ИЗМЕНЕНИЙ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ПО ДАННЫМ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

1.1. Традиционные методы электрокардиографической функциональной диагностики

1.2. Состояние проблемы диагностики функционального состояния организма с позиций системного анализа

1.3. Подходы к разработке системных методов оценки изменений сердечнососудистой системы

1.3.1. Вариабельность длительности кардиоинтервалов

1.3.2. Вариабельность амплитуды электрокардиограммы

1.3.3 Методы сопоставления амплитудных и фазовых данных электрокардиограммы

Выводы по главе 1

Глава 2 . ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМНОЙ ВЗАИМОСВЯЗИ АМПЛИТУДНЫХ И ФАЗОВЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ РИТМА СЕРДЦА

2.1 Физиологическая связь амплитуды и фазы электрокардиограммы

2.2 Особенности представления амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала

2.3 Энтропия цифровых рядов амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ

2.4 Виртуальная диаграмма ритма сердца

Выводы по главе 2

Глава 3 . РАЗРАБОТКА СИСТЕМНЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ АНАЛИЗА АМПЛИТУДНО-ФАЗОВОГО СОПРЯЖЕНИЯ ОРТОГОНАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ

3.1. Разработка метода оценки амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ-составляющих на основе статистического подхода

3.1.1. Двупараметрическая гистограмма зависимости длительности ЯЯ-интервала от амплитуды зубца Я

3.1.2. Циркуляционная кривая зависимости длительности ЯЯ-интервала от амплитуды зубца Я

3.2. Разработка метода оценки амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ-составляющих на основе информационного подхода

3.3. Экспериментальное программно-алгоритмическое обеспечение для анализа параметров амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ-составляющих и

управления диагностическим процессом

3.4. Экспериментальная база электрокардиографических данных

3.5. Исследование функций распределения параметров амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала в ансамбле регистраций экспериментальной базы данных

Выводы по главе 3

Глава 4 . ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА АМПЛИТУДНО-ФАЗОВОГО СОПРЯЖЕНИЯ ЭКГ-КОМПОНЕНТОВ

4.1. Оценка корреляции параметров амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала

4.2. Структурно-топологические особенности формирования информационной энтропии

4.3. Исследование сопряжения амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала в форме двупараметрической гистограммы зависимости длительности ЯЯ-интервала от амплитуды зубца Я

4.4. Исследование сопряжения амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала в форме циркуляционной кривой

4.5. Исследование сопряжения амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала в форме параметрической диаграммы сопряжения

4.6. Физическая модель амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ-составляющих у условно-здоровых молодых людей

4.7. Экспериментальная проверка методов анализа амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ на данных больных людей

4.8. Анализ данных условно-здоровых молодых людей с высоким стресс-индексом

4.9. Классификация функциональных состояний ССС на основе экспериментальных методов

Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Приложение 1. Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ

Приложение 2. Патент на полезную модель

Приложение 3. Акт внедрения результатов исследования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы системного анализа амплитудно-фазового сопряжения электрокардиографической информации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Оценка функционального состояния организма (ФСО) играет решающую роль в диагностике сердечно-сосудистой системы (ССС), заболевания которой являются одной из главных причин смертности во всём мире. Одной из основ клинической диагностики ССС и ФСО является интерпретация электрокардиографической (ЭКГ) информации. Диагностика ФСО необходима как при терапевтических процедурах, так и при профилактике. Несмотря на интенсивное развитие диагностических средств, для достоверной постановки диагноза и прогнозирования ФСО требуется высокая квалификация врача-кардиолога. Одной из нерешенных задач в физиологии ССС является исследование взаимосвязей между различными управляющими и контролирующими ритмическими процессами, которые позволили бы оценивать степень функциональной взаимосвязи механизмов регуляции ССС при медицинском контроле обследуемых в экстремальных условиях среды (космическая медицина, контроль человека-оператора). Решение этих задач возможно на основе системного подхода к анализу электрофизиологических сигналов, что требует исследования функционального состояния молодых людей в состоянии близком к физиологической норме и разработку методов и моделей, обеспечивающих получение системной информации о взаимодействии регулирующих механизмов работы сердца.

С позиции специалиста функциональной диагностики или лечащего врача задача определения общего состояния организма без симптомов приобретает дополнительную сложность. Поэтому приобретает актуальность создание чувствительных методов распознавания различных функциональных состояний организма, при которых отсутствуют симптомы заболеваний ССС. Традиционные методы анализа ЭКГ не являются достаточными для построения индивидуального системного представления о работе сердца и не позволяют оценить стационарность и изменения функциональных физиологических связей, приводящих к изменению функционального состояния ССС. Необходимость исполь-

зования методов и средств системного анализа в практической медицине отмечают многие учёные медико-биологического профиля, в том числе создатель теории функциональных систем академик П.К. Анохин. Системная циклическая работа сердца при участии двухконтурной системы регуляции реализуется на ЭКГ в виде последовательности топологически одинаковых кардиоциклов. В прямоугольной системе координат становится возможным характеризовать каждый кардиоинтервал ЭКГ-сигнала длительностью и амплитудным значением доминирующего зубца Я, которые в совокупности определяют амплитудно-фазовую характеристику ССС. Таким образом, актуальность данного исследования определяется необходимостью получения показателей, характеризующих причинно-следственные связи между энергетическими и фазовыми компонентами ЭКГ-сигнала в рамках механизмов регуляции и управления функциями системы сердца.

Степень разработанности темы исследования. На основе обзора доступной литературы показано, что диагностика ФСО является сложной междисциплинарной задачей, а основной подход к оценке состояния ФСО может быть сформулирован следующим образом: определение уровня функционирования комплекса жизненно важных систем организма с оценкой их вегетативной регуляции. В настоящее время развитие и внедрение в практику методов системного анализа ЭКГ-данных базируется на преимуществах цифрового представления данных ЭКГ, при котором возможно использование различных математических моделей и их связей с системными признаками ЭКГ и электрофизиологическими изменениями в электропроводящей системе сердца.

Проблемам исследования функционального состояния сердечнососудистой системы и механизмов его регуляции на основе анализа электрокардиографических данных посвящен ряд работ российских (Р.М. Баевский, В.В. Парин, А.П., Д.А. Берсенева, Е.Ю. Берсенев, Г.Г. Иванов, С.А. Филист, А.Н. Флейшман, А.Н. Калиниченко, А.Е. Северин, Н.И. Шлык, Н.В. Дмитриева, Ю.Н. Семёнов, М.Ю. Руденко, А.В. Соболев, Г.В. Рябыкина, М.В. Михайлов, и

др.) и зарубежных ученых (Л. Файзильберг, M. Malik, G. Moody, J.F. Brosschot, A. Malliani, S.Z. Abildstrom, S. Leonhardt, и др.).

Примером диагностических систем, использующих системный подход в анализе ЭКГ-данных, являются системы «Кардиовизор» и «Варикард». Несмотря на несомненные успехи использования данных систем в диагностической практике, они не охватывают весь спектр функциональных отклонений показателей сердечной деятельности от нормы, не обеспечивают исследование системных физиологических механизмов, приводящих к развитию отклонений в деятельности ССС. Это не позволяет проводить своевременную раннюю диагностику функционального состояния у обследуемых без явных симптомов сердечно-сосудистых заболеваний, и, соответственно, разработать критерии оценки эффективности медицинских процедур. По сравнению с большим клиническим материалом ЭКГ больных людей с различными заболеваниями, количество записей ЭКГ здоровых людей ничтожно мало. Это приводит, зачастую, к непреодолимым трудностям при разработке теорий и стандартов в донозологи-ческой диагностике.

В работах различных исследователей (В.М. Бочкарев, А.И. Завьялов, Р.А. Кавасма, А.А. Кузнецов, Л.Т. Сушкова) было показано, что исследование данных условно-здоровых обследуемых способствует развитию систем функциональной диагностики и позволяет разрабатывать системные подходы для решения задач прогнозирования в медицине, а также исследования влияния нестандартной среды обитания на организм человека с учётом его функционального состояния. В этих условиях в качестве главных походов целесообразно использовать исследование ЭКГ-данных в диапазоне медленных волн и структурно-топологический анализ интервальных рядов ЭКГ-данных (А.А. Кузнецов, Р.А. Кавасма).

Наиболее перспективным в данном направлении исследований является подход к анализу ЭКГ-информации, основывающийся на исследовании взаимосвязи энергетических и ритмических процессов в миокарде (А.А. Кузнецов и соавт.). Поэтому научно-технической задачей исследования является разработ-

ка моделей и методов анализа амплитудных и фазовых ЭКГ-компонентов, основанных на сопоставлении статистических и структурных особенностей ортогональных составляющих ЭКГ-сигнала.

Целью диссертационной работы является совершенствование средств диагностики функционального состояния сердечно-сосудистой системы на основе разработки модели и методов оценки механизмов регуляции ССС по параметрам и характеристикам амплитудно-фазового сопряжения электрокардиографической информации.

Объектом исследования является средства оценки и анализа электрокардиографической информации.

Предмет исследования: методы и модели системного анализа механизмов регуляции сердечно-сосудистой системы.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести системный анализ распределений параметров ЯЯ-интервалограмм и Я-грамм регистраций условно-здоровых молодых людей;

2. Провести сравнительный анализ параметров ЯЯ-интервалограмм и Я-грамм и их связей в группе условно-здоровых молодых людей;

3. Разработать модель системного анализа амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала;

4. Разработать методы системного анализа амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала;

5. Разработать программно-алгоритмическое обеспечение для системного анализа электрокардиографической информации и управления процессом диагностики работы сердца.

6. Оценить возможности применения экспериментальных методов исследования амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала ЭКГ-данных больных людей.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Проведенный системный анализ распределений параметров ЯЯ-интервалограмм и Я-грамм регистраций условно-здоровых молодых людей в покое показал тренд реакции амплитуды и фазы ЭКГ-сигнала здорового организма человека к логнормальному распределению, что является основой для популяционно-сравнительных исследований ЭКГ и может быть использовано в массовых скрининговых исследованиях.

2. Разработанная модель системного сопряжения амплитудной и фазовой ЭКГ-составляющих в виде параметрической диаграммы сопряжения позволяет классифицировать амплитудно-фазовые связи качественно по направлению и количественно по размеру угла линии связи, что способствует исследованию системных связей, регулирующих деятельность механизмов миокарда.

3. Разработанный метод исследования амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала на основе построения параметрических инфокомму-никационных связей отличается от стандартных методик исследования функционального состояния ССС возможностью исследования и анализа системных структурно-параметрических связей амплитудной и фазовой составляющих ЭКГ-сигнала, что может быть использовано при оценке воздействия внешних факторов среды обитания с учётом состояния внутренней среды организма.

4. Разработанный метод исследования амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала на основе циркуляционных кривых отличается от стандартных методик исследования ЭКГ-сигнала возможностью классификации функционального состояния ССС и выявления причинно-следственных связей механизмов регуляции деятельности миокарда, что может быть использовано для расширения возможностей мониторинга функционального состояния с помощью оценки динамики и устойчивости регулирующих влияний на работу сердца.

5. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение для обработки и визуализации результатов анализа ЭКГ-информации обеспечивает возможность работы с ансамблями ЭКГ-регистраций, а также исследования и ви-

зуализации данных амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала с использованием современных методов обработки информации для управления диагностическим процессом.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что разработанные методы системного анализа и модель амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала способствуют развитию теории системного анализа биотехнических систем и расширяют функционал инструментальных средств диагностики ССС, а разработанное программно-алгоритмическое обеспечение для обработки и визуализации результатов системного анализа ЭКГ-информации может стать основой построения систем поддержки принятия решений при оценке функционального состояния организма. Предложенные методы анализа ЭКГ имеют преимущества перед известными методами оценки ФСО, основанными на общепринятых параметрах вариационной пульсометрии и частотного анализа ритма сердца. Использование структурных параметров при оценке амплитудно-фазового сопряжения позволяет обойти статистические ограничения метода ВСР и дублирование информации его параметрами. Исследования амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала на основе циркуляционных кривых позволяет проводить анализ динамики ЭКГ-данных в области очень медленных волн, чем выгодно отличается от методов спектрального анализа. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение для системного анализа электрокардиографической информации позволяет управлять процессом диагностики работы сердца.

Исследования, связанные с разработкой программно-алгоритмического обеспечения для оценки функционального состояния организма человека, были поддержаны грантом по программе «УМНИК» (2015) Фонда содействия малых форм предприятий в научно-технической сфере (Российская Федерация).

Результаты работы внедрены в учебном процессе Владимирского государственного университета им. А.Г. и Н.Г. Столетовых при подготовке бакалавров и магистров по направлению «Биотехнические системы и технологии», а также в диагностическую практику кардиологического отделения с ПРиИТ

№3 ГБУЗ ВО «Городская больница №4 г. Владимира», Акты внедрения прилагаются.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использовались методы теории биотехнических систем медицинского назначения, корреляционного, статистического, структурно-топологического анализа и цифровой обработки сигналов. Для сбора ЭКГ-данных использовалось аппаратно-программное обеспечение "AnnaFlash 3000" производства ООО «МКС» (г. Зеленоград). Обработка ЭКГ-данных, формирование базы данных, разработка программно-алгоритмического обеспечения, а также вычислительные эксперименты проводились в программной среде Matlab и MS Excel.

Основные положения, выносимые на защиту:

1 . Метод системного анализа амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала обеспечивает построение структурно-параметрических связей RR-интервалограмм и R-грамм и последующий их количественный и качественный анализ для оценки функционального состояния сердечнососудистой системы.

2. Метод системного анализа амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала, в основе которого лежит построение циркуляционных кривых, позволяет выделять и классифицировать участки ЭКГ-сигнала по стационарности и характеру компонентов ЭКГ-сигнала для оценки функционального состояния ССС и расширяет возможности исследования реакции ССС на воздействие внешних факторов среды обитания с учётом состояния внутренней среды организма.

3. Модель амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала, разработанная на основе структурно-параметрического анализа, характеризует инфокоммуникационные связи параметров амплитудной и фазовой ЭКГ-составляющих, что позволяет исследовать закономерности интеграции регулирующих процессов управления в сердечно-сосудистой системе.

4. Программно-алгоритмическое обеспечение, предназначенное для исследования амплитудно-фазового сопряжения компонентов ЭКГ-сигнала, поз-

воляет формировать информативные параметры амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ, визуализировать результаты анализа функционального состояния ССС и оценить стационарность режима регуляции сердечной деятельностью при управлении диагностическим процессом.

Достоверность и апробация работы. Достоверность полученных в работе результатов обеспечивается следованием принципам системного подхода к анализу сопряженных процессов; однородностью ансамбля условно-здоровых обследуемых, сравнением результатов экспериментов с данными других авторов, а также использованием в вычислительных экспериментах моделирования виртуальных диаграмм ритма сердца.

Апробация работы. В период 2011- 2018 гг. материалы работы были доложены в рамках Всероссийского симпозиума «Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и практическое применение» (Ижевск, 2011), Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир 2012, 2014, 2016,2018), Международного Конгресса «Кардиостим» (Санкт-Петербург 2012, 2014, 2018), Российско-Германской Конференции по Биомедицинской инженерии (2013,2015), Международной конференции по биоэлектромагнетизму (Аахен, Германия, 2018).

Публикации. Всего по материалам диссертационной работы опубликовано 48 работ, в том числе 16 в трудах конференций, 24 статьи и 8 статей в изданиях, рекомендованных ВАК, в том числе 2 в базе Scopus.

Личный вклад автора. Выносимые на защиту положения, информационные технологии, методы системного анализа и модель были разработаны и реализованы автором в программно-алгоритмическом комплексе. Личный вклад автора также заключался в проведении экспериментальных регистраций, формировании верифицированной базы данных ЭКГ и обработке результатов исследований.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка используемых сокращений, библиографического списка, содержащего 144 наименования, и 3 приложений. Диссертация из-

ложена на 159 страницах машинописного текста, включая 56 рисунков и 21 таблицу.

Благодарность

Автор благодарит научного руководителя д.т.н., проф. Л.Т. Сушкову за постоянную помощь, полезные замечания и поддержку на протяжении подготовки диссертации. Автор признателен д.т.н, доц. А.А. Кузнецову за помощь при проведении экспериментальных регистраций, сборе базы данных и за обсуждения и дискуссии о полученных результатах, без которых данная работа была бы невозможна. Автор благодарен доктору В.В. Чепенко за помощь при сборе и интерпретации данных ЭКГ.

Глава 1 . АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЙ ИЗМЕНЕНИЙ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ПО ДАННЫМ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

В первой главе приводится обзор литературных источников, характеристика и анализ подходов к оценке и интерпретации электрокардиографических данных. Рассматриваются традиционные и современные подходы к анализу ЭКГ и их развитие в системных диагностических методиках. Сформулирована цель и задачи диссертационного исследования.

1.1. Традиционные методы электрокардиографической

функциональной диагностики

Инструментальные методы исследования сердечнососудистой системы принято делить на инвазивные и неинвазивные. В донозологической диагностике исследователи отдают предпочтение именно неинвазивным методам, поскольку травмирование или нарушение целостности организма при инвазив-ной процедуре нарушает естественное функционирование органа и оказывает влияние на психоэмоциональное состояние обследуемого, что, несомненно, искажает результаты диагностики [1]. При этом наиболее доступным и апробированным неинвазивным способом регистрации физиологических параметров сердца является электрокардиография (ЭКГ).

К традиционным методам ЭКГ-диагностики относятся методы, основанные на изучении результатов качественного анализа кривой ЭКГ, а также методы, основанные на сборе, обработке и анализе статистических данных определенных участков или элементов ЭКГ [2-4].

Используя данные расшифровки ЭКГ, с той или иной точностью специалисты решают задачу оценки функциональных процессов по распределению электрического потенциала. Деятельность сердечной мышцы, миокарда, управ-

ляется электрическими сигналами [4]. Динамика распространения возбуждения в электропроводящей системе сердца (ЭПСС) фиксируется на электрокардиограмме. Каждый элемент ЭКГ несёт в себе информацию о распространении процесса поляризации, деполяризации или паузы в клетках миокарда. Форма аналоговой и цифровой ЭКГ зависит от выбора конкретной схемы отведений, позволяющих получать данные об электрической активности сердца на разных проекциях[4,5].

На рисунке 1.1 приведена нормальная ЭКГ, на которой стрелками и пунктирными линиями показаны характерные участки - зубцы, интервалы, комплексы, паузы, сегменты, происходит следующим образом. Благодаря функции автоматизма клеток синоатриального узла (СА-узла) в нём генерируется возбуждение, которое распространяется по предсердиям, на ЭКГ первым формируется зубец - Р. После окончания возбуждения предсердий следует пауза, связанная с медленным прохождением электрического сигнала по предсердно-желудочковому (АВ) узлу. Затем импульс проводится по пучку Гиса и его ножкам, в результате возбуждение подводится к желудочкам. 6,61

__0^1=1,26-0,42_.

комплекс 01*5

ОЮ <; 0.1

Длительность участков указана в секундах, амплитуда в милливольтах Рисунок 1.1 - Нормальная ЭКГ [6].

Первой возбуждение на данном этапе встречает межжелудочковая перегородка - формируется зубец Q (отрицательный в стандартных отведениях), затем деполяризация желудочков формирует доминирующий (по амплитуде) сре-

ди остальных зубец R. Следующий за ним зубец S соответствует процессу возбуждения в базальных отделах межжелудочковой перегородки обоих желудочков. Затем следует пауза в виде сегмента ST, за которым следует зубец Т, соответствующий процесс реполяризации желудочков, после которого кардиоцикл PQRST считается законченным. Дополнительный зубец и фиксируется довольно редко [4]. Информативность ЭКГ заключается в фиксации во времени количественных и качественных характеристик электрических процессов, непосредственно связанных с функциями миокарда [7].

Клетки миокарда подчиняются закону «всё или ничего», что означает активацию клеток при входном электрическом сигнале выше определённого порога. Таким образом, в ЭКГ также фиксируется информация о деятельности сложной системы регуляции, включающей параметры активности центров ав-томатии, потенциала действия, натрий-ионных каналов и системы их биохимической регуляции [4]. Общепринятые информативные признаки ЭКГ, применяемые в медицинской диагностике, приведены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Информативные признаки ЭКГ при клинической оценке

Этап анализа Информативный признак

Общий анализ сердечного ритма и проводимости Регулярность/нерегулярность ритма Водитель ритма Частота сердечных сокращений (пульс)

Определение поворота оси сердца Угол электрической оси сердца

Анализ зубцов P, Q,R, S,T и комплекса QRST Амплитуда, длительность, полярность Форма

Анализ сегментов QR, ST, QT Длительность, отклонение от изоэлек-трической линии

Перечень этапов и признаков, представленный в таблице 1.1, является основой стандартной ЭКГ-диагностики, которая представляет собой последовательное описание амплитудно-фазовых параметров короткой ЭКГ-регистрации и классификацию обнаруженных отклонений от условной нормы в соответствии с известными международными стандартами [8,9]. Поскольку данные ме-

тоды нашли применение в большом числе исследований, их можно назвать «традиционными». Подобный традиционный анализ небольших временных участков ЭКГ эффективен при исследовании патологических процессов, проявляющихся с достаточно большой частотой (аритмии), или связанных с физическим поражением миокарда (некроз или нарушение проводимости).

В донозологических исследованиях, учитывая естественные анатомические и физиологические различия у условно-здоровых людей, сравнение данных коротких записей ЭКГ с данными условной нормы и сравнение данных между обследуемыми является малоэффективным [10] в практической медицине. Для повышения информативности морфологического анализа ЭКГ:

а) увеличивают время анализа ЭКГ (до 1-2х суток при холтеровском мо-ниторировании),

б) дополняют анализ ЭКГ данными ритма сердца, фотоплетизмографии, артериального давления и других физиологических функций;

в) проводят анализ ЭКГ при специальных функциональных пробах.

Это позволяет дополнить результаты интерпретации стандартного ЭКГ-исследования. Однако информативность ЭКГ заключается не только в параметрах формирования и этиологии единичного PQRST-комплекса, но и в характеристиках ритма сердца, которые в свою очередь несут в себе информацию о системе внешней и внутренней регуляции ССС [7,11].

Результат системной циклической работы сердца реализуется на ЭКГ в форме последовательности участков с качественно одинаковой топологической структурой. Каждый такой участок (кардиоинтервал) представляет полную последовательную картину изменения электрического потенциала в течение соответствующего кардиоцикла. Цикличная повторяемость одних и тех же процессов поляризации и деполяризации приводит к возможности сравнения одного участка ЭКГ (например, всего PQRST-комплекса или QRS-комплекса) с другими или последующими участками с целью выявления различий, оценки динамических изменений и обнаружения редких событий (изменений).

Изучение доступных литературных источников по информативности ЭКГ и его разрешающей способности показало[2,12-15], что при использовании цифровой электрокардиографии для дополнения и повышения качества анализа ЭКГ используется подход, заключающийся в разложении кривой ЭКГ на отдельные динамические компоненты и ансамбли с помощью различных математических методов. На этом принципе с использованием современных технических и вычислительных средств разрабатываются и успешно внедрятся системы автоматического анализа ЭКГ-данных.

1.2. Состояние проблемы диагностики функционального состояния организма с позиций системного анализа

Исследование функционального состояния сердечно-сосудистой системы является междисциплинарной областью, которая требует не только медицинского и физиологического подхода, но и подхода со стороны математики, кибернетики, моделирования, биофизики, приборостроения, радиоэлектроники, информационных систем и многих других предметных областей. Особое место в исследовании ССС занимает системный анализ, позволяющий синтезировать и извлекать новые данные, модели и методики, для дальнейшего развития и совершенствования методов функциональной диагностики организма человека. Системный анализ электрокардиографической информации - совокупность методов, количественной и качественной оценки системных связей и закономерностей функционирования ССС различных людей, а также исследование структур и элементов ССС при взаимодействии с внутренней и внешней средой [16]. Влияние относительно редких случайных воздействий на характеристики функциональных систем организма, в том числе ССС, является предметом изучения физиологов и морфологов. Исследование отдельных функциональных систем (ФС) организма соответствует области системного анализа, так как любая ФС, в том числе ССС, является сложной системой, взаимодействующей с другими структурными и функциональными элементами различных уровней организма. Неспецифичность формы передачи и кодирования информации во

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пермяков, Сергей Александрович, 2018 год

Список литературы

1. Казначеев В.П., Баевский Р.М., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. //Л.: Медицина, 1980. - 207 с.

2. Электрокардиография высокого разрешения / Под ред. Г.Г. Иванова, С.В. Грачева, А.Л. Сыркина. - М.: Триада-Х, 2003. Изд-во „Триада-Х".

3. Мешков, А. П. Азбука клинической электрокардиографии: учеб. пособие / А. П. Мешков. - Н. Новгород : НГМА. 1998. - 150 с. - ISBN 5-86093018-6.

4. Физиология человека. В 3 т. Т.2.: пер. с англ./ под ред. Р. Шмидта и Г. Тевса. - М.: Мир. 1996. - 313 с. - ISBN 5-03-002544-8

5. Орлов В. Н. Руководство по электрокардиографии [Текст]: руководство / В. Н. Орлов. - 6-е изд. - М.: Мед. информ. агентство, 2007. - 528 с.

6. Самое необходимое для правильной расшифровки ЭКГ [Электронный ресурс] URL: http://cardioplaneta.ru/expert/diagnostics/ekg/203-samoe-neobhodimoe-dlya-pravilnoy-rasshifrovki-ekg.html. (Дата обращения: 20.05.2015).

7. Агаджанян Н.А., Тель Л.З., Циркин В.И., Чеснокова С.А. Физиология человека. - М.: Медицинская книга, 2001. - 380 с.

8. Kligfield P, Gettes LS, Bailey JJ, et al. Recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram, part I: the electrocardiogram and its technology: a scientific statement from the American Heart Association Elec-trocardiography.

9. Kadish А, Buxton А, Kennedy Н. et al. ACC/AHA Clinical Competence Statement on Electrocardiography and Ambulatory Electrocardiography A Report of the ACC/AHA/ ACP-ASIM Task Force on Clinical Competence (ACC/AHA Committee to Develop a Clinical Competence).

10. Кузнецов, А. А. Об оценке общего состояния организма в рамках динамической модели / А. А. Кузнецов, В. В. Чепенко // Новые медицинские технологии /под ред. О.П. Резунковой. - СПб, ПГУ. 2001. - С. 19. Спб: ПГУ.

11. Агаджанян, Н.А. Учение о здоровье и проблемы адаптации / Агад-жанян Н.А., Баевский P.M., Берсенева А.П. // - Ставрополь: Изд-во СГУ, 2000. -204 с.

12. Съем и обработка биоэлектрических сигналов: Учеб. пособие / Под ред. К. В. Зайченко. СПбГУ АП. СПб., 2001. - 140 с.

13. Жаринов О.О. К вопросу о разрешающей способности метода электрокардиографии высокого разрешения // Вестник молодых ученых. 2003. №6. С. 33 - 38.

14. Кавасма, Р. Автоматизированный анализ и обработка электрокардиографических сигналов. Методы и система / Р. Кавасма, А. Кузнецов, Л. Сушкова; под ред. Л. Т. Сушковой. - М.: Сайнс-пресс, 2006. - 144 с. - ISBN 588070-103-4.

15. Абдуллаев Н.Т., Дышин О.А., Самедова Х.З., Федорцов А.З., Хас-мамедова Г.Т. Системы обработки электрофизиологических сигналов для диагностирования состояния организма. Монография. Баку, Изд-во АГНА, 2012, 257 с.

16. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. - М.: Медицина, - 1989, - 304 с.

17. Кузнецов А.А. Системный анализ и обработка электрокардиографической информации: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 05.13.01 / Кузнецов Артемий Артемьевич;[Место защиты: Нижегородском государственном техническом университете им. Р.Е Алексеева].- Нижний Новгород, 2012.- 30 с.

18. Хазов В.С. Системный анализ в современной методологии // Ар-хивъ внутренней медицины. 2012; 5(7): С. 62-68.

19. Берсенев Е.Ю., Бравый Я.Р. Опыт использования технологий космической медицины в фундаментальных и прикладных исследованиях спортсменов высокой квалификации // Тезисы докладов IV всероссийского симпозиума с международным участием «Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и практическое применение», 19-21 ноября 2008 г. Ижевск 2008.-

С. 40-42

20. Оценка состояния здоровья практически здоровых людей, работающих в условиях длительного воздействия стрессорных факторов Текст] : методическое руководство по использованию аппаратно-программного комплекса "ЭКОСАН-ТМ" / Р. М. Баевский [и др.] ; Российская акад. наук, Федеральное гос. бюджетное учреждение науки "Гос. науч. центр РФ - Ин-т мед.-биол. пробл. РАН", ООО "Инновационный центр космической медицины". - Москва : Слово, 2014. - 144 с.

21. Иванов Г.Г., Дворников В.Е., Ткаченко С.Б., Баевский Р.М., Куда-шева И.А., Булгакова Е.Ю., Озерова М.С. Метод дисперсионного анализа ЭКГ в оценке поражения миокарда // Кафедра госпитальной терапии РУДН, Вестник РУДН, серия медицина, № 3(35), 2006, С. 96-10.

22. Баевский Р.М., Берсенев Е.Ю., Берсенева А.П., Слепченкова И.Н., Черникова А.Г. Сравнительная оценка функционального состояния испытателей основной и контрольной групп в эксперименте со 105-суточной изоляцией // Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы. М., - 2010, - С. 30-51.

23. Телышев Д.В. Обработка информации электрокардиографических сигналов для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором : автореферат дис. ... кандидата технических наук: 05.13.01 / Телышев Дмитрий Викторович; [Место защиты: Моск. гос. ин-т электронной техники]. - Москва, 2011. - 26 с.

24. Каменский С.А. Распределение амплитуд сигнала ЭКГ при детектировании шоковых и нешоковых ритмов сердца, // Известия ВУЗов. Электроника, 2005, № 2, - С. 81-88.

25. Грахов А.А. Автоматизированная система прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики ишемической болезни сердца на основе нечетких сетевых моделей : технические и медицинские системы : диссертация ... кандидата технических наук: 05.13.01 / Грахов Алексей Алексеевич; [Место защиты: Кур. гос. техн. ун-т]. - Курск, 2008. - 18 с.

26. Жаринов О.О. Методика обнаружения и оценивания низкоамплитудных составляющих электрокардиосигнала [Текст] : автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук:05.13.01 / О.О. Жаринов; [ГУАП]. - Санкт-Петербург, 2003. - 19 с. : ил.

27. Жаринов О.О., Жаринов И.О. "Программа исследования на ЭВМ корреляционно-экстремального алгоритма обнаружения QRS-комплексов электрокардиограммы". М.: ВНТИЦ № 50200300623, 2003 г.

28. Маслова О.В. Разработка макро- и микроструктурных моделей электрической систолы и преэкзитации миокарда для информационной системы формирования групп риска по фатальным нарушениям ритма сердца : автореферат дис. ... кандидата медицинских наук : 05.13.01 / Маслова Ольга Владимировна; [Место защиты: ГОУВПО "Воронежский государственный технический университет"]. - Воронеж, 2009. - 124 с.

29. Омельченко В.П., Воробьев C.B., Синанян Т.Б., Караханян К.С., Демидова A.A., Демидов И.А. Оценка вариабельности сердечного ритма и антиаритмическая терапия у больных ИБС и сахарным диабетом // Вестник арит-мологии. - 2006. Приложение А. - С. 164.

30. Караханян К.С. Оценка функционального состояния сердечнососудистой системы у больных артериальной гипертензией и нарушением углеводного обмена путем кардиоинтервалометрии с применением методов нелинейной динамики: диссертация ... кандидата биологических наук : 05.13.01 / Караханян Карина Суреновна; [Место защиты: Тул. гос. ун-т]. - Тула, 2009. - 25 с.

31. Коблов А.В. Биотехническая система анализа и совместной обработки информации : автореферат дис. ... кандидата технических наук : 05.13.01 / Коблов Александр Васильевич; [Место защиты: Сарат. гос. техн. ун-т]. - Саратов, 2009. - 19 с.

32. Башкина Е.М., Егоров А.И., Трапезин В.Е. Построение диагностических алгоритмов анализа кардиосигналов коллективом решающих правил // Информационные процессы (эл. № 77- 4172 от 27 октября 2000 г.).- 2003.-том

3.-№1.- С.70-72.

33. Нифонтова О.Л. Системный анализ параметров сердечнососудистой системы учащихся Югры: диссертация ... доктора биологических наук : 05.13.01 [Место защиты: Сургут. гос. ун-т]. - Сургут, 2009. - 363 с.: ил.

34. Нифонтова, О.Л. Системный анализ и синтез параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния сердечно-сосудистой системы детского населения Югры / Е.А. Багнетова, О.В. Климов, О.Л. Нифонтова, О.Е. Филатова, Е.А. Шапошникова // Приложение к журналу «Открытое образование». Материалы XXXVI международной конференции IT+S&E4)9 (Ялта-Гурзуф, 2009) - Ялта-Гурзуф, 2009. - С. 286-287.

35. Логинов С.И. Системный компартментно-кластерный анализ и синтез в биомедицинских исследованиях параметров организма человека на Севере РФ / В.И. Адайкин, И.Ю. Добрынина, В.М. Еськов, С.И. Логинов // Вестник новых медицинских технологий. - 2006. - Т. XI.

36. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VIII. Общая теория систем в клинической кибернетике. // Под ред. В.М. Еськова. А.А. Хадарцева. - Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2009. - 197 с.

37. Болышева О.Е. Анализ адаптационных возможностей здоровых студентов из разных климатических зон / О.Е.Болышева, А.А.Зуйкова, А.В.Никитин // «Вопросы реабилитации и санаторно-курортного лечения детей»: Юбилейный сборник научных трудов. - Воронеж, 2007. - С. 19-22.

38. Зуйкова А.А. Характер адаптационных механизмов больных кардиологического профиля в процессе старения организма / А.А.Зуйкова, И.Э.Есауленко, О.Е.Болышева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - М., 2007. - Т. 6, № 2. - С. 337-343.

39. Тарасов А.В. Диагностика и прогнозирование состояний организма человека на основе хаотических параметров кардиоритмограмм : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.01. - Курск, 2006. - 204 с.

40. Можакова О.А. Универсальная систематизация средств электрокардиостимуляции // Системный анализ, управление и обработка информации: Сб. науч. тр. университет, семинара. Пенза: Изд-во ПГУ, 2003 г, С. 85-91.

41. Истомина Т.В., Кривоногов Л.Ю. Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения информативных импульсов ЭКС // Информационно-измерительная техника: Межвуз. сб. науч. тр. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2002, Вып. 26, - С. 91-98.

42. Кривоногов Л.Ю. Ранговый алгоритм обнаружения элементов информативных участков электрокардиосигнала. // Системный анализ, обработка информации и новые технологии: Науч.-техн. журнал.— Пенза: Изд. центр Пенз. гос. ун-та, 2003. -№ 10. С. 41-42.

43. Уваров В.М. Методы и алгоритмы системного анализа диагностических моделей вариабельности сердечного ритма для управления процессом обучения кардиологов: диссертация ... кандидата технических наук: 05.13.01, 05.13.10. - Курск, 2005. - 154 с.

44. Агаджанян Н.А. Баевский Р.М., Берсенева А.П. Проблемы адаптации и учение о здоровье. — РУДН, 2006. — 284 с.

45. Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем / В сб. Принципы системной организации функций. М.: Наука, 1973. С. 5-61.

46. Баевский Р.М., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. - М.: Медицина, 1997. - 236 с.

47. Словарь физиологических терминов / отв. ред. О.Г. Газенко. АН СССР, Отделение физиологии, Всесоюзное физиологическое общество им. И. П. Павлова. - Москва : Наука, 1987. - 446 с.

48. Соколов Е.Н. Представление функциональных состояний точками в многомерном пространстве // Функциональные состояния. М., 1978. С. 53-54.

49. Ильин Е.П. Теория функциональных систем и психофизиологических состояний // Теория функциональных систем в физиологии и психологии. М., 1978. С. 325-347.

50. Энциклопедический словарь по психологии и педагогике. 2013. [Электронный ресурс] // Сайт «Академик» / URL: http://psychology_pedagogy.academic.ru/19823/%D0%A4%D0%A3%D0%9D%D0 %9A%D0%A6%D0%98%D0%9E%D0%9D%D0%90%D0%9B%D0%AC%D0%9 D%D0%9E%D0%95_%D0%A1%D0%9E%D0%A1.

51. Степанов А. Д. Норма, болезнь и вопросы здравоохранения. Горький: Волго-Вятское книжное издательство, 1975, - 279 с.

52. Зайко Н.Н., Быць Ю.В. Патологическая физиология Учебник. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Логос, 1996. — 644 с.

53. Кузнецов, А. А. Биофизика : учеб. пособие. Т. 1 / А. А. Кузнецов. -Владимир : ВлГУ. 1998. - 136 с. - ISBN 5-89368-314-5.

54. Рубин, А.Б. Биофизика : Учеб.:В 2т. Т.1. Теоретическая биофизика / А.Б. Рубин. - 2-е изд.,испр.,доп. - М. : Кн.дом"Ун-т", 2000. - 446 c.

55. Пригожин, И. Порядок из хаоса: новый диалог человека с природой / И. Пригожин, И. Стенгерс: пер. с англ./ под ред. В. И. Аршинова, Ю. Л. Кли-мантовича и Ю. В. Сачкова. - М.: Прогресс. 1986. - 432 с.

56. Парин, В. В. Кибернетика в медицине и физиологии/ В. В. Парин, Р. М. Баевский. - М. : Медгиз. 1963. - 119 с.

57. Баевский Р. М. Оценка функционального состояния организма на основе математического анализа сердечного рит- ма. Владивосток, 1987. - 215 с.

58. Биофизика сердца [Текст] : методы обработки и анализа электрокардиографической информации при донозологических исследованиях. учеб. пособие / А. А. Кузнецов ; Владим. гос. ун-т имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых. - Владимир : Изд-во ВлГУ, 2012. - 237 с.

59. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: метод. рекомендации / Р.М. Баевский [и др.]. - М., 2002. - 53 с.

60. Баевский, Р. М. Научно-теоретические основы использования анализа вариабельности сердечного ритма для степени напряжения регуляторных

систем организма / Р. М. Баевский // Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий. - СПб: СПГУ. 1999. - С.116 - 11.

61. Кузнецов А.А., Пермяков С.А. О естественной нормализации диаграммы ритма сердца // Труды Нижегородского государственного университета им. Р.Е. Алексеева. Н.Новгород: Изд-во НГТУ. 2012. № 4 (97). С. 363 - 368.

62. Казначеев В.П., Баевский Р.М., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. //Л.: Медицина, 1980. - 207 с.

63. Сахарова О.Н. Построение и исследование алгоритмической модели анализа вариабельности сердечного ритма на основе принципов нелинейной динамики: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 05.13.18 / Таганрог. гос. радиотехн. ун-т. - Таганрог, 2004.

64. Пермяков С.А., Кузнецов А.А Об информативности параметров диаграмм ритма сердца // Современные вопросы науки, VII. - 2011. - C.109-110.

65. Heart rate variability. Standards of Mesurement, Physioligical Interpretation and Clinical Use. Circulation,1996, 93:1043-1065.

66. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечно го ритма: теоретические аспекты и возможности клини ческого применения. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2001,3, С. 106 -127.

67. Гуденко Т.Л., Кирпанева О.Л., Розанов В.В., Северин А.Е., Семенов Ю.Н., Торшин В.И. Применение аппаратно-программного комплекса «ВАРИКАРД» при функционально-диагностических обследованиях учащихся. IX Международная научно-техническая конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ'2010, Владимир-Суздаль, июль 2010, Труды конф. 2010.

68. Система Профессиональной Оценки Состояния Здоровья VitalScan ANS PWV Pro [Электронный ресурс] URL: http://www.vitalscan.ru/dtp_pro_ru.htm (Дата обращения 03.02.2017).

69. Кузнецов, А. А. Диагностика сердечнососудистой системы методами математической физики / А. А. Кузнецов // Итоговый отчет г/б НИР №

355/99, № гос. регистр. 01200000352. - Владимир : ВлГУ, 2004. - 77 с.

70. Кузнецов А.А. Системная связь между процессами ритма сердца и динамики систолического потенциала // Информационные технологии. 2011. № 8. - С. 69 - 74.

71. Пермяков С.А., Кузнецов А.А. Анализ методов нормировки значений систолического потенциала ЭКГ//Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 10-й межд. научн.-техн. кофн. - Владимир, 2012 - кн.1, С. 235-239.

72. Савина Н.В., Носовский А.М., Брагин Л.Х., Северин А.Е. Изменение амплитуды зубца R электрокардиограммы под влиянием барокамерного теста // Технологии живых систем, 2016, №1 - С.80-82.

73. Иванов Г.Г. Дисперсионное ЭКГ-картирование: теоретические основы и клиническая практика / Г.Г. Иванов, A.C. Сула. Москва: Издательство «Техносфера», 2009. - 190 с.

74. Иванов Г.Г, Ткаченко С.Б., Баевский Р.М., Кудашова И.А. Диагностические возможности характеристик дисперсии ЭКГ-сигнала при инфаркте миокарда (по данным ЭКГ-анализатора «КардиоВизор-06сИ») // Функциональная диагностика,2006, №2, - С. 44-47.

75. Маковеева Е. А., Ефимова Л. П. Гендерные отличия вольтажных электрокардиографических критериев гипертрофии левого желудочка при гипертонической болезни у лиц, проживающих в условиях Севера // Артериальная гипертензия, 2012 , Том 18. № 2, С. 148-152.

76. Салтыкова М.М., Хеймец Г.И., Певзнер А.В. и др. Динамика вольтажных показателей QRS при изменении положения тела // Кардиол вестник. -2007. - Т. 2(14), № 1. - С. 32-36.

77. Салтыкова М.М., Атьков О.Ю., Capderou A. и др. Динамика вольтажа ЭКГ в условиях переменной гравитации // Авиакосм и эколог медицина. -2006. - Т. 40, № 1. - С. 36-41.

78. Москаленко А.В., Кукушкин Н.И., Стармер Ч.Ф., Деев А.А., Кукушкина К.Н., Медвинский А.Б. Количественный анализ вариабельности элек-

трокардиограмм, типичных для полиморфных аритмий. Биофизика 2001. т.46, С. 319- 329.

79. Дмитриева Н.В., Воронов Е.Б., Яковлев Ю.В. и др. Полиметрический способ оценки функционального состояния с помощью графических методов распознавания образов // Физиол. человека.- 1989.- 4.- С.103-111.

80. Кудашева И. А. Оценка функционального состояния сердца у людей разного возраста и пациентов с ишемической болезнью сердца методом дисперсионного картирования электрокардиограммы : автореферат дис. ... кандидата медицинских наук : 14.00.06, 14.00.16 / Рос. ун-т дружбы народов (РУДН). - Москва, 2006. - 17 с.

81. Иванов Г. Г. , Ткаченко С. Б., Баевский Р. М. Диагностические возможности дисперсионных характеристик ЭКГ — сигна- ла при инфаркте миокарда по данным ЭКГ- анализатора "КардиоВизор-06сИ". Функц диагн 2005; 4: С. 3-4.

82. Новые информационные полипараметрические технологии для экомедицины [Текст]: научное издание / Н. В. Дмитриева [и др.] // Вестн. нов. мед. технол. - 1998. - Т. 5, N 1. - С. 38-42.

83. Дмитриева Н. В., Глазачев О. С. Индивидуальное здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма (системно-информационный подход). М.: Горизонт, 2000. - 214 с.

84. Успенский В.М. Информационная функция сердца. // Клиническая медицина, — 2008. - Т. 86. — №5. - С.4-13.

85. Технология информационного анализа электрокардиосигналов [Электронный ресурс] URL:www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title =Технология_информационного_анализа_электрокардиосигналов. (Дата обращения: 20.08.2016).

86. Салтыкова М.М., Рогоза А.Н. Динамика вольтажа QRS и размеры сердца. // Вестник аритмологии. - 2005. - N 39. С. 66-70.

87. Гайтон, А.К. Медицинская физиология / А.К. Гайтон, Дж.Э. Холл / Пер. с англ.; Под ред. В.И. Кобрина. — М.: Логосфера, 2008. — 1296 с.:

88. Агаджанян Н.А., Власова И.Г., Ермакова Н.В., Торшин В.И. Основы физиологии человека — Учебник. — 2-е изд., испр. — М.: РУДН, 2005. — 408 с.

89. Основы физиологии сердца: учебное пособие / В. И. Евлахов, А. П. Пуговкин, Т. Л. Рудакова, Л. Н. Шалковская. — Санкт-Петербург: СпецЛит, 2015. — 335 с.

90. Руденко С.М., Македонский Д.Ф., Мамбергер К.К., Руденко М.Ю. Критерии возникновения внезапной сердечной смерти. Вестник аритмологии -Москва, 2009. - С. 64 - 65.

91. H. Wakimoto, N. Izumida, M. Hiraoka, T. K. Hirao, F. Suzuki Augmentation of QRS wave amplitudes in the precordial leads during narrow QRS tachycardia // J. Cardiovasc. Electrophysiol. 2000; 11. p. 52-60.

92. Салтыкова М.М. Современные модели электрической активности сердца и их значение в электрокардиографической диагностике // Вестник новых медицинских технологий - 2008 - Т. XV, № 2 - С. 70-73.

93. Brody D.A. // Circulation Res.- 1956.- Vol.4.- P.731-738.

94. Энтропия ритма сердца: монография / А. А. Кузнецов. - Владимир: Изд-во ВлГУ, 2009. - 172 с.

95. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Плеханов А. А. [и др.]. Ярусный метод анализа RR- интервалограмм // Биомедицинская радиоэлектроника. 2007. № 12. С. 62 - 64.

96. Пермяков С.А., Кузнецов А.А Дисперсионный анализ ритмограмм здоровых людей на соответствие нормальному закону распределе-ния//Актуальные проблемы науки, ч1. - 2011. - С.102-103.

97. Кузнецов А. А. Методы обработки RR-интервалограмм для анализа упорядоченности ритма сердца // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. XVI № 3. С. 7.

98. Кузнецов А.А. Анализ вертикальной ярусной структуры ЯЯ-интервалограмм // Вестник новых медицинских технологий (Электронное изда-

ние) № 10 - 2011.

99. Кузнецов А. А. Количество информации как критерий упорядоченности ярусной структуры RR- интервалограммы // Вестник новых медицинских техноло-гий. 2009. Т. XVI, № 1. С. 10 - 12.

100. Кузнецов А.А., Гуменный В.Г., Пермяков С.А. Основные характеристики функционального состояния организма здорового человека// Динамика сложных систем. 2014, - №5 - С. 46-52.

101. Кузнецов, А. А. Структурно-топологический анализ диаграмм элек-трокардиосигналов / А. А. Кузнецов // Успехи современной радиоэлектроники. 2010. № 1. - С. 27 - 43.

102. Пермяков С.А., Исаков Р.В, Чепенко В.В., Кузнецов А.А, Использование ИНС в прогнозировании для идентификации наркозависимости // Вестник аритмологии. 2012. Материалы X Международного славянского Конгресса по электростимуляции и клинической электрофизиологии сердца "Кардио-стим"- Приложение А. - ISSN 1561- 8641.- С. 132.

103. Пермяков С.А., Исаков Р.В., Кузнецов А.А., Чепенко В.В. Искусственные нейронные сети для идентификации наркозависимости // V Всероссийский симпозиум с международным участием, Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и практическое применение, Ижевск. - 2011. - С. 584-592

104. Кузнецов А.А., Пермяков С.А. Энтропийный подход к исследованию амплитудно-фазового сопряжения электрокардиосигнала // Инфокоммуни-кационные технологии. Том 11, № 3, 2013 - С. 50-55.

105. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: учеб. для вузов. - М.: Высш. шк. 1999. 576 с.

106. Математическая энциклопедия. Т. 5./ гл. ред. И. М. Виноградов. -М.: Сов. Энциклопедия, 1984. - 1248 с.

107. Пермяков С.А., Кузнецов А.А. Исследование подходов Шеннона и Больцмана для расчета информационной энтропии// Наука и Образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной заочной

научно-практической конференции 31 мая 2012г. Часть 2. - С. 109-110

108. Кузнецов А.А. , Сушкова Л.Т. , Гуменный В.Г., Пермяков С.А., Шмиг А.А. Результаты весеннего обследования функционального состояния группы студентов// Т 78 Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева / НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - Нижний Новгород, 2013. № 4 (97). - С. 315-322

109. Пермяков С.А., Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. Анализатор информационной энтропии кардиоритмограммыСвидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015617446 Российская Федерация. заявл. 21.05.15; зарег. 10.07.15, опубл. 20.08.2015

110. Кузнецов А.А., Пермяков С.А. Структурно-частотный анализ ритма сердца больных людей // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 11-й межд. научн.-техн. кофн. - Владимир, 2014 - кн.1 - С. 403-407.

111. Пермяков С.А. Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. Оценка формы функции распределения ритмограмм // Сборник тезисов XI Международного конгресса «Кардиостим» - СПб.: Человек, 2014. - C. 255.

112. Кузнецов А.А., Пермяков С.А. Сопоставление различных форм распределений с распределением экспериментальных ритмограмм// Вестник арит-мологии. 2012. Материалы X Международного славянского Конгресса по электростимуляции и клинической электрофизиологии сердца "Кардиостим"- Приложение А. - ISSN 1561- 8641.- С. 130.

113. Пермяков С.А., Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. Оценочный анализ функций распределения диаграмм ритма сердца здоровых людей // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 11-й межд. научн.-техн. кофн. - Владимир, 2014 - кн.1 - С. 185-189.

114. Кузнецов А.А., Пермяков С.А., Сушкова Л.Т. Исследование свойств виртуальных диаграмм ритма сердца //Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 12-й межд. научн.-техн. кофн. - Владимир, 2016 - кн.1 - с. 277-281.

115. Пермяков С.А., Кузнецов А.А. Исследование динамики дисперсии ритма сердца// Наука и Образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции 31 мая 2012г. Часть 2. - С. 108-109.

116. Кузнецов А.А., Пермяков С.А. К исследованию дифференциальных ритмограмм // Сборник тезисов XI Международного конгресса «Кардиостим» -СПб.: Человек, 2014. - C. 251.

117. Кузнецов А. А. Ортогональный и интегральный методы анализа электрокардиографической информации // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 12. С. 75 - 88.

118. Пермяков С.А, Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. Исследование механизма сопряжения генерации систолического потенциала и ритма сердца// Физиология, медицина, фармакология. Высокие технологии, теория, практика. Т.2: сборник статей Четвертой международной научно-практической конференции "Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии и медицине", 15-16 ноября 2012 г., Санкт-Петербург, Россия/под ред. А.П. Кудинова, Б.В. Крылова. - СПб.: Из-во Политехн. ун-та 2012. - С. 86-88

119. S.A. Permyakov, L.T. Sushkova, A.A. Kuznetsov Topological approaches to simultaneous analysis of ECG orthogonal components// Proceedings of the 11th German-Russian-Conference on Biomedical Engineering, 2015, Aachen, p.123-126.

120. S. Permyakov, L. Sushkova, A. Kuznetsov Possibility of the heart rate regulation research using analysis of orthogonal components of ECG-signal Proceedings of 1st Russian German Conference on Biomedical Engineering RGC 2013, Hanover, Germany, 2013. P. 81.

121. Мун Ф. Хаотические колебания. М.: Мир, 1990. - 312 с.

122. Кузнецов А.А. Энтропия, количество информации и информационная размерность RR-интервалограммы // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. №6, 2008. - С. 15-19.

123. Кузнецов А.А., Пермяков С.А. Системный анализатор ритма сердца. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №

2017614019, заявл. 11.11.16; зарег. 05.04.17, опубл. 05.04.17.

124. Гуменный В.Г., Пермяков С.А. Детектор характерных точек электрокардиограммы. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014660794 Российская Федерация, заявл. 30.06.14; зарег. 15.10.14, опубл. 20.10.14

125. Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / Р. М. Рангайян. — М. : Физматлит, 2010. — 440 с.

126. Гуменный В.Г., Кузнецов А.А., Шмиг А.А. Обработка ритмограм-мы сердца для спектрального анализа // Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции: 10 частях. 2012., - С. 35-38.

127. Калиниченко, А.Н. О точности и достоверности спектральных методов расчёта показателей вариабельности сердечного ритма / А.Н. Калиниченко // Информационно-управляющие системы. - 2007. - № 6. - С. 41 - 48.

128. Scargle, J. D. Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data // Astrophysical Journal, Part 1, 1982, vol. 263. - P. 835-853.

129. Карпман, В.Л. Тестирование в спортивной медицине / В.Л. Карп-ман, З.Б. Белоцерковский, И. А. Гудков. - М.: Физкультура и спорт, 1988. - 208 с.

130. Кузнецов А.А., Пермяков С.А., Сушкова Л.Т. Функции распределения параметров ритма сердца здоровых и больных людей// Биомедицинская радиоэлектроника, 2015, - №2 - С. 13-20.

131. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. - М.: Мир, Т.2, 1984.

132. Ллойд Э., Ледерман У. (ред.). Справочник по прикладной статистике. Том 1. М.: Финансы и статистика, 1989. - 510 с.

133. C. M. Hurvich, C. Tsai, Regression and Time Series Model Selection in Small Samples, Biometrika, Vol. 76, 1989, p. 297-307.

134. Statistics Toolbox for use with MATLAB. User's Guide. The Mathworks, Inc 2001 [Электронный ресурс]

http://www.mathworks.com/help/stats/index.html (Дата обращения 12.06.2014).

135. Пермяков С.А., Кузнецов А.А. Анализатор функционального состояния организма. Патент на полезную модель №165751 Российская Федерация. заявл. 29.05.15; зарег. 29.05.15, опубл. 10.11.2016, Бюл. № 31- 2 с.

136. Data Mining : учебное пособие / И.А. Чубукова. — Москва: Интуит НОУ, 2016. — 471 с. — ISBN 978-5-9556-0064-2.

137. Дурнова Н. Ю., Довгалевский Я. П., Бурлака А. Н., Киселев А. Р., Фурман Н. В Изучение зависимостей между показателями вариационной пуль-сометрии, энтропии ритма сердца, временного и спектрального анализов вариабельности ритма сердца в норме и при ишемической болезни сердца // Саратовский научно-медицинский журнал. 2011. Т. 7, № 3. С. 607-611..

138. Кузнецов А.А., Пермяков С.А., Сушкова Л.Т. Изучение взаимосвязи показателей вариабельности диаграмм ритма сердца и диаграмм амплитуд систолического потенциала ритма сердца у здоровых людей // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 12-й межд. научн.-техн. кофн. -Владимир, 2016 - кн.1 - С. 294-297

139. Пермяков С.А. Статистические особенности амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ-сигнала // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2017. Т. 16. № 2. - С. 363 - 368.

140. Системный анализ медико-биологических исследований [Текст]: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки "Биотехнические системы и технологии" / Е. П. По-печителев. - Старый Оскол : ТНТ, 2014. - 419 с.

141. Цатурян Л.Д., Кувандыкова Р.Х. Показатели вариабельности сердечного ритма как прогностический критерий в оценке функционального состояния сердечно-сосудистой системы у подростков Ставропольского края / // Прикладные информационные аспекты медицины: научно-практ. журнал. Матер. III Междунар. Симпозиума «Структура и функции автономной (вегетативной) нервной системы».- Воронеж: ВГМА им. Н.Н. Бурденко, 2015. - Т.18, № 1. - С.205-212.

142. Шлык Н.И. Сердечный ритм и тип регуляции у детей, подростков и спортсменов. Ижевск: Изд-во «Удмуртский университет», 2009. — 259 с.

143. Кузнецов А.А. Исследование взаимосвязи ритма сердца и динамики амплитудных значений зубца Я на электрокардиограмме // Инфокоммуникаци-онные технологии. - 2012. - Т. 10, N 1 : - С. 55-60.

144. Пермяков С.А., Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. К анализу циркуляционных кривых экг здоровых людей // 13-я Международная научная конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - ФРЭМЭ 2018» -Владимир-Суздаль, Россия, Доклады, Книга 1. - С. 158-162

Приложение 1. Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ

Приложение 2. Патент на полезную модель

Приложение 3. Акт внедрения результатов исследования

•УЩНРЖДАЮ

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Пермякова Сергея Александровича «Методы системного анализа амплитудно-фазового сопряжения электрокардиографической информации» на соискание ученой степени кандидата технических наук в учебно-исследовательскую работу кафедры биомедицинских и электронных средств и технологий института информационных технологий и радиоэлектроники Владимирского государственного университета имени А.Г. и Н.Г. Столетовых (ВлГУ).

Материалы кандидатской диссертации Пермякова С.А., посвященные разработке и исследованию методов и моделей для статистического и информационного анализа электрокардиографических данных условно-здоровых молодых людей, представляют научно-практический интерес для подготовки специалистов медико-технического профиля.

В связи с этим полученные в рамках диссертационной работы результаты системных исследований, модели и методики оценки сопряжения амплитудных и фазовых составляющих ЭКГ-сигнала, программно-алгоритмическое обеспечение для обработки и анализа базы данных электрокардиографических данных серийных и групповых регистраций используются в учебном процессе кафедры биомедицинских и электронных средств и технологий при подготовке бакалавров и магистров по направлению «Биотехнические системы и технологии» в таких дисциплинах, как: «Системный анализ медико-биологических данных», «Основы теории распознавания образов», «Моделирование биопроцессов и биотехнических систем», «Методы исследования и модели биопроцессов и биосистем», «Методы и алгоритмы обработки и анализа биомедицинских сигналов и изображений» и «Компьютерные технологии обработки и анализа медико-биологических данных».

Профессор кафедры БЭСТ Директор ИИТР

д.т.н., доцент к.т.н., профессор

К.В. Татмышевс

/ А. А. Галкин/

Государственное бюджетное учреждение здравоохранения

Владимирской области _«Городская больница № 4 г. Владимира»_

ул. Каманина, д. 25 г.Владимир, 600020 тел./факс [phone] E-mail :ad@gb3. elcom.ru

Акт

внедрения результатов диссертационной работы Пермякова Сергея Александровича «Методы системного анализа амплитудно-фазового сопряжения электрокардиографической информации»

Диссертация Пермякова Сергея Александровича на соискание ученой степени кандидата технических наук связана с расширением существующего функционала диагностических средств, а также разработкой методов и модели для оценки взаимосвязи амплитудных и фазовых характеристики электрокардиографических данных.

Материалы диссертации, в том числе разработанные и реализованные методы оценки амплитудно-фазового сопряжения ЭКГ с использованием структурно-параметрических связей и циркуляционных кривых ЭКГ, модель амплитудно-фазового сопряжения и программно-алгоритмическое обеспечение для анализа ЭКГ-информации, были внедрены в диагностической практике кардиологического отделения с ПРиИТ № 3 ГБУЗ ВО «Городская больница №4 г. Владимира» для дополнительной оценки состояния отдельных больных в условиях стационара. Внедренные модель, методы и программно-алгоритмическое обеспечение позволили повысить качество оценки функционального состояния обследуемых больных и оптимизировать планируемые терапевтические воздействия для конкретного больного.

Главный врач

Заведующая кардиологическим отделением с ПРиИТ № 3

В.Е. Савинов

Е.В. Кулибаба