Обработка информации электрокардиографических сигналов для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Телышев, Дмитрий Викторович

• Телышев, Дмитрий Викторович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Телышев, Дмитрий Викторович

Список используемых сокращений.

Введение.

Глава 1. Современное состояние проблемы определения шоковых ритмов сердца и распознавания СЖЗ-комплексов по сигналу

1.1. Введение.

1.2. Классификация ритмов сердца по необходимости проведения дефибрилляции.

1.3. Требования к алгоритмам.

1.4. Алгоритмы автоматического распознавания шоковых ритмов сердца.

1.4.1. Метод надпороговых интервалов.

1.4.2. Метод линейного регрессионного анализа автокорреляционной функции.

1.4.3. Метод экспоненциальной функции.

1.4.4. Модифицированный экспоненциальный алгоритм.

1.4.5. Метод сравнения с шаблоном.

1.4.6. Метод спектрального анализа регистрируемого сигнала.

1.4.7. Метод режекторного фильтра желудочковой фибрилляции.

1.4.8. Метод обобщённого критерия.

1.4.9. Метод межпорогового частотно-временного анализа ЭКГ.

1.5. Алгоритмы распознавания ри^-комплексов в сигнале ЭКГ.

1.5.1. Пиковый детектор.

1.5.2. WQRS алгоритм.

1.5.3. Алгоритм определения (^КЗ-комплексов Томпкинса и Пана.

1.5.4. МОЕЮ алгоритм.

1.6. Выводы.

Глава 2. Методы исследования и анализируемые данные.

2.1. Введение.

2.2. Программная среда Lab VIEW.

2.2.1. Передняя панель.

2.2.2. Блок-диаграмма.

2.3. Анализируемые данные и методы исследования.

2.4. Выводы.

Глава 3. Разработка алгоритмов определения шоковых ритмов сердца и QRS-комплексов сигнала ЭКГ.

3.1. Введение.

3.2. Фильтрация сигнала ЭКГ.

3.3. Комплексный алгоритм определения шоковых ритмов сердца интегрируемый в автоматический наружный дефибриллятор.

3.3.1. Методы анализа ритма ЭКГ.

3.3.1.1. Модифицированный метод режекторного фильтра.

3.3.1.2. Метод расчёта относительной частоты попадания сигнала вне информативного интервала.

3.3.1.3. Метод определения формы сигнала.

3.3.1.4. Метод подсчета пиков.

3.3.1.5. Метод спектральной характеристики сигнала.

3.3.1.6. Метод наибольшего нарастания сигнала.

3.3.2. Выбор оптимального временного интервала и весовых коэффициентов.

3.3.3. Построение аддитивной пороговой величины определения шоковых ритмов сердца.

3.3.4. Оптимизация алгоритма определения шоковых ритмов сердца.

3.4. Алгоритм определения QRS-комплексов для проведения процедуры кардиоверсии.

3.4.1. Выбор начальных параметров и предобработка сигнала.

3.4.2. Выбор критериев при регистрации QRS-комплексов.

3.4.2.1. Критерий амплитуды и фронта.

3.4.2.2. Критерий PQR.

3.4.2.3. Критерий нарастания.

3.4.3. Ограничение вариабельности сердечного ритма и результаты работы алгоритма.

3.5. Выводы.

Глава 4. Представление, обсуждение и сравнение полученных результатов.

4.1. Сравнение алгоритмов определения шоковых ритмов сердца на различных временных интервалах.

4.2. Зависимость между параметрами эффективности алгоритма определения шоковых ритмов сердца и шумами, присутствующими в сигнале ЭКГ.

4.3. Анализ алгоритма определения шоковых ритмов сердца на лабораторных животных.

4.4. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обработка информации электрокардиографических сигналов для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором»

Каждый год в России около 300 тысяч людей умирают от внезапной остановки сердца. Более 80% случаев остановки сердца происходит за пределами клиники. Автоматические наружные дефибрилляторы (АНД) предназначены для устранения жизнеугродающих аритмий при внезапной остановке сердца. АНД применяются для проведения сердечно-легочной реанимации как внутри, так и за пределами клиники. Основным элементом процессора АНД является алгоритм определения шоковых ритмов сердца (ШРС). От параметров чувствительности и специфичности алгоритма, зависит насколько точно будет определен ритм сердца.

Чувствительность характеризует достоверность определения эпизодов ШРС, а специфичность характеризует достоверность определения эпизодов нормального сердечного ритма. На сегодняшний день существует большое количество алгоритмов определения ШРС. Развитие вычислительной техники позволило использовать несколько методов определения ШРС в комплексе, при этом итоговая эффективность алгоритмов возросла. Возможность использования нескольких методов в комплексе ставит перед исследователями актуальный вопрос их комбинирования в результирующем алгоритме для увеличения результирующих показателей чувствительности и специфичности, при этом время принятия решения не должно превышать 15 секунд.

Процедура кардиоверсии представляет собой разряд дефибриллятора синхронизированный с (^КЗ-комплексом. Данная процедура используется для устранения таких ритмов как фибрилляция предсердий, трепетание предсердий, желудочковая тахикардия, и проводится непосредственно в клинике, поскольку не требует экстренных мер по устранению жизнеугрожающих аритмий. Во время кардиоверсии важно обеспечить высокий уровень синхронизации с Я-зубцом. Время между появлением С>К8-комплекса и разрядом дефибриллятора не должно превышать несколько миллисекунд. Если электрической импульс дефибриллятора не синхронизирован с К-зубцом, то возрастает риск наступления фибрилляции желудочков, что может усугубить ситуацию. С этой точки зрения актуальным является разработка алгоритма определения (^КЗ-комплексов в реальном времени, который должен обеспечивать высокий уровень синхронизации с одной стороны и минимизировать ложное регистрирование (ЗЯБ-комплекса с другой.

Цель диссертационной работы

Разработка алгоритмов и методов обработки информации электрокардиографических сигналов для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором.

Основные задачи

1. Проведение системного анализа существующих алгоритмов и методов определения шоковых ритмов сердца и распознавания С^ЯБ-комплексов в сигнале ЭКГ.

2. Разработка алгоритма автоматического распознавания шоковых ритмов сердца, в котором вероятность нанесения разряда дефибриллятора пациенту с нормальным сердечным ритмом должна быть сведена к минимуму (специфичность не менее 99%).

3. Разработка алгоритма детектирования (^118-комплексов для проведения процедуры кардиоверсии, в котором обеспечивается высокая степень синхронизации Я-зубца с импульсом дефибриллятора (до 30 мс), при этом алгоритм должен обладать высокими параметрами специфичности (не менее 99%) и реагировать на непрогнозируемое изменение сигнала ЭКГ.

4. Проведение апробации методов и алгоритмов на верифицированных базах данных записей электрокардиографических сигналов.

Научная новизна работы

1. Разработан метод синтеза комплексных алгоритмов выделения шоковых ритмов сердца на основе введения и оптимизации весовых коэффициентов.

2. Впервые введено понятие аддитивной пороговой величины определения шоковых ритмов сердца, которая отражает вероятность принадлежности сердечного ритма к определенной группе.

3. Разработан алгоритм распознавания шоковых ритмов сердца для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором во время проведения процедуры дефибрилляции.

4. Разработан алгоритм регистрации QRS-комплексов для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором во время проведения процедуры кардиоверсии.

5. Результаты работы подтверждены двумя свидетельствами об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010610017 «Программа анализа биоэлектрического сигнала» (зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 11 января 2010 г.) и №2011611162 «Автоматическая регистрация QRS-комплексов по сигналу ЭКГ» (зарегистрировано в РОСПАТЕН 4 февраля 2011 г.).

Практическая ценность результатов работы

1. Описанный в диссертационной работе алгоритм определения шоковых ритмов сердца интегрирован в автоматические наружные дефибрилляторы ImPulse РЯО/АНД-П01 (рис.1) и Impulse/АНД-П04 (рис.2), разработанные на кафедре биомедицинских систем МИЭТ.

2. Описанный в диссертационной работе алгоритм определения QRS-комплексов интегрирован в автоматический наружный дефибриллятор ImPulse PRO/АНД-ПО!, разработанный на кафедре биомедицинских систем МИЭТ.

Рис.1. Автоматический наружный Рис.2. Автоматический наружный дефибриллятор ГтРике РЯС)/АНД-П01 дефибрилляторы 1тРи1зе/АНД-П04

3. В результате экспериментов на лабораторных животных в Федеральном научном центре трансплантологии и искусственных органов им. академика В.И. Шумакова была создана база данных сигналов ЭКГ, которая может использоваться для отработки алгоритмов на сигналах ЭКГ с длительными фибрилляциями желудочков.

Внедрение результатов работы

Результаты диссертационной работы были использованы при. реализации следующих проектов кафедры биомедицинских систем МИЭТ:

1. ОКР в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2007-2012 годы» по теме «Разработка технологий генерации импульсов электрического тока, эффективно останавливающих фибрилляцию, и выпуск опытных образцов интеллектуальных наружных дефибрилляторов нового поколения для реаниматологии и систем жизнеобеспечения человека» (2007-2009 г.г., руководитель: д.ф.-м.н., профессор C.B. Селищев).

2. НИР в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» по теме «Разработка алгоритма распознавания шоковых ритмов сердца для автоматических наружных дефибрилляторов» (2010-2011 г.г., руководитель: Д.В. Телышев).

3. Разработка курса «Электрокардиографические системы» для магистров кафедры биомедицинских систем МИЭТ, обучающихся по направлению 210100 «Электроника и наноэлектроника» программа «Биомедицинская электронная техника».

Результаты диссертационной работы были использованы при разработке автоматических наружных дефибрилляторов ImPulse PRO/АНД-ПО1 - базовый вариант для профессионального использования, и Impulse/АНД-П04 - базовый вариант для непрофессионального использования, предназначенных для проведения сердечно-легочной реаиимации за пределами клиники.

Автоматические наружные дефибрилляторы ImPulse PRO/АНД-ПО 1 и 1три1зе/АНД-П04, были представлены на крупнейших выставках медицинской техники «MEDICA» - 2009, 2010 (Дюссельдорф) и «Здравоохранение» - 2010 (Москва).

Достоверность результатов

Достоверность полученных результатов подтверждается результатами тестирования алгоритмов на верифицированных базах данных.

Основные научные положения, выносимые на защиту

1. Разработанный метод синтеза комплексных алгоритмов выделения шоковых ритмов сердца на основе введения и оптимизации весовых коэффициентов позволяет повысить эффективность распознавания сердечного ритма во время проведения процедуры дефибрилляции.

2. Разработанный алгоритм, распознавания шоковых ритмов сердца для обеспечения, принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором обладёет высокими показателями чувствительности и специфичности и удовлетворяет требованиям стандарта IEC 60601-2-4:2002 по времени принятия решения и параметрам чувствительности и специфичности, что подтверждается результатами испытаний на лабораторных животных и аннотированных базах данных.

3. Разработанный алгоритм регистрации QRS-комплексов для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором во время проведения процедуры кардиоверсии обеспечивает высокую точность определения QRS-комплексов и удовлетворяет требованиям стандарта IEC 606012-4:2002 по времени синхронизации.

Апробация работы

Материалы диссертационной работы обсуждались на следующих конференциях:

- XV, XVI, XVII Всероссийских межвузовских научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва 2008, 2009, 2010);

- VII, VIII, IX научно-практических конференциях «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments», (Москва 2008, 2009, 2010);

- 4th, 5th, 6th Russian-Bavarian Conference on Bio-Medical Engineering (Moscow 2008, 2010, Munich).

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 17 научных работах, из них 5 в ведущих журналах, рекомендованных ВАК РФ, получены 2 свидетельства о регистрации программы ЭВМ, 1 патент на полезную модель.

Личный вклад автора

В основу диссертации легли результаты исследований, выполненных автором на кафедре биомедицинских систем Московского государственного института электронной техники. г

Структура и объём работы

Результаты работы изложены на 128 страницах текста, содержащего 21 таблицу, 57 рисунков и 1 приложение. Список использованных источников включает 108 наименований. Работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Телышев, Дмитрий Викторович

4.4. Выводы

Разработанный алгоритм определения ШРС сохраняет высокую эффективность не зависимо от исследуемого временного окна.

Наиболее существенное влияние на работу алгоритма определения ШРС оказывают шумы, вызванные мышечной активностью и движением электродов. Дрейф изолинии вносит вклад только при значительной амплитудной составляющей.

Алгоритм анализа ШРС обладает высокой способностью к распознаванию продолжительных ритмов ФЖ на всем временном интервале его распространения.

Алгоритм определения ШРС обладает высокой эффективностью в регистрировании переходов сердечного ритма из одного состояния в другое, если амплитуда сигнала по напряжению находится выше уровня 0.3 мВ.

Заключение

1. Разработан метод синтеза комплексных алгоритмов выделения шоковых ритмов сердца на основе введения весовых коэффициентов, который позволяет оптимизировать распознавание сердечного ритма и повысить эффективность принятия решения во время проведения процедуры дефибрилляции.

2. Разработан алгоритм распознавания f шоковых ритмов сердца для обеспечения принятия решений автоматическим наружным дефибриллятором, который обладает чувствительностью 91,4% и специфичностью 99,3% при тестировании на аннотированных базах данных.

3. Разработан алгоритм регистрации QRS-комплексов для обеспечения принятия решений во время проведения процедуры кардиоверсии, который обеспечивает время синхронизации до 30 мс, и обладает чувствительностью 96,4% и специфичностью 99,3% при тестировании на аннотированных базах данных.

4. В результате экспериментов на лабораторных животных в Федеральном научном центре трансплантологии и искусственных органов им. академика В.И. Шумакова подтверждена высокая эффективность алгоритма анализа шоковых ритмов сердца. Созданная в рамках экспериментов на лабораторных животных база данных сигналов ЭКГ длительных фибрилляций может использоваться для анализа алгоритмов распознавания сердечного ритма.

5. Разработанный алгоритм определения шоковых ритмов сердца удовлетворяет требованиям стандарта IEC 60601-2-4:2002 по времени принятия решения и параметрам чувствительности и специфичности, что позволило интегрировать его в программное обеспечение дефибрилляторов ImPulse РЫО/АНД-П01 (МИЭТ) и Impulse/АНД-П04 (МИЭТ).

6. Разработанный алгоритм определения QRS-комплексов обладает высоким показателем специфичности и удовлетворяет требованиям стандарта IEC 60601-2-4:2002 по времени синхронизации, что позволило интегрировать его в программное обеспечение дефибриллятора ImPulse РКО/АНД-П01.Разработан алгоритм определения шоковых ритмов сердца, обладающий высокими показателями чувствительности и специфичности, что позволяет использовать его в автоматических наружных дефибрилляторах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Телышев, Дмитрий Викторович, 2011 год

1. Рере P. Advanced cardiac life support: State of the art Berlin: Springer-Verlag, 1990, pp. 565-85.

2. Eisenberg M.S. Who shall live? Who shall die? Sudden cardiac death in the community Philadelphia: PraegerPubs, 1984, pp. 44-58.

3. Beck C.S., Pritchard W.H., Feil H.J. Ventricular fibrillation of long duration bolished by electric shok, JAMA,1947, vol 135, pp. 985-986.

4. Tacker W.A. Defibrillation of the heart USA, New York: Mosby, 1994.

5. Walcott G, Walcott K, Knisley S, Zhou X, Ideker E. Mechanisms of defibrillation for monophasic and biphasic waveforms. //Pacing Clin Electrophysiol., 17: pp. 478-498, 1994

6. Blanchard S, Ideker R. Mechanisms of electrical defibrillation: impactof new experimental defibrillator waveforms. // Am Heart J., 127: pp. 970-977,1994

7. Dalzell G, Cunningham S, Anderson J, Adgey A. Electrode pad size, transthoracic impedance and success of external ventricular defibrillation. // Am J Cardiol., 64: pp. 741-744, 1989

8. Swerdlow, C.D., et al. Application of models of defibrillation to human defibrillation data: implications for optimizing implantable defibrillator capacitance. // Circulation, 96(9): pp. 2813-22, 1997

9. Deale O., Wesley R., Morgan D., Lerman В. Nature of defibrillation: determinism versus probabilism. //Am. J. Physiol., 259: pp. H1544-H1550, 1990

10. Cleland В., A conceptual basis for defibrillation waveforms. // PACE, 19: pp. 1186-1195, 1996

11. Lau C. Long-term outcome inpatients with chronic atrial fibrillation after successful internal cardioversion.// Am J Cardiol, 83: pp. 607-609, 1999

12. Gelder I, Crijns H. Cardioversion of atrial fibrillation and subsequent maintenance of sinus rhythm. PACE, 20: pp. 2675-2683, 1997

13. Wijffels M, Kirchhof C, Dorland R, et al. //Atrial fibrillation begets atrial fibrillation. Circulation, 92: pp. 1954-68, 1995

14. Dudley SC Jr, Hoch NE, McCann LA, et al; Atrial fibrillation! increases production of superoxide by the left atrium and left atrial appendage: role of the NADPH and xanthine oxidases. Circulation 2005; 112(9): 1266-73

15. Sherman D, Goldman E, Whiting R, Jurgessen K, Kaste M, Easton J. Thromboembolism in patiens with atrialifibrillation: //Arch Neurol, 41: pp.708-10, 1984:

16. Christopher R.C. Wyndham. Atrial Fibrillation: The Most Common .Arrhythmia Texas Heart Institute Journal 2000;27:pp:257-67

17. Takahashi N, Seki A, Imataka K, Fujii J. Clinical features of paroxysmal atrial fibrillation: an observation of 94 patients.// Jpn Circ J, 22:143-9; 1981

18. Wijffels M, Kirchhof C, Dorland R, et al. //Atrial fibrillation begets atrial fibrillation. Circulation, 92: pp; 1954-68, 1995

19. Van Gelder I, Crijns H, Van Gilst W, et al. Prediction of uneventful cardioversion and maintenance of sinus rhythm from direct-current electrical cardioversion of chronic atrial fibrillation and flutter. // Am J Cardiol, 68(1): pp.41-6; 1991

20. Boriani G, Diemb ergerT, Biffi M; et al. Electrical cardioversion for persistent, atrial fibrillation or atrial flutter in clinical practice: predictors of long-term outcome.// Int J Clin Pract, 61(5): pp.748-56, 2007

21. Gallagher M; Hennessy B, Edvardsson N, et al. Embolic complications of direct current cardioversion of atrial arrhythmias: association with low intensity of anticoagulation at the time of cardioversion. // J Am Coll Cardiol, 40(5): pp. 926-33, 2002

22. Mittal S, Stein K, Markowitz S, et al. An update on electrical cardioversion of atrial fibrillation. // Card Electrophysiol Rev, 7(3): pp. 285-9, 2003

23. Ricard P, Levy S, BoccaraG, et al: External cardioversion of atrial fibrillation: comparison of biphasic vs. monophasic waveform shocks, Europace, 3(2): pp. 96-9, 2001

24. Ефимов И'.Р. Ченг Ю., Самбелашвили А.Т., Никольский В.Н. Прогресс в изучении* механизмов электрической стимуляции^ сердца (часть 3), Вестник аритмологии, 2002, № 29, стр. 75-80.28. Востриков,В.А., Горбунов Б.Б., Гусев А.Н., Жирин Д.В., Каменский С.А.,

25. Селищев С.В., Медико-технические принципы проектирования внешних электрических дефибрилляторов с биполярной формой импульса, Известия вузов, Электроника, 2005, № 4-5, стр. 173-178.

26. Mattioni T.A., et al. Initial clinical experience with a fully automatic in-hospital external cardioverter defibrillator, PACE, 1999, vol.22, pp. 1648-1655

27. Zhang, Xu-Sheng, Lin, Dongping, System and method for complexity analyses based cardiac tachyarrhythmia detection, USA, 2002, patent № 6490478

28. Антропов A.M., Горбунов Б.Б., Гусев A.H., Телышев Д.В: Проектирование экспериментального дефибриллятора с программируемой формой импульса// Биомедицинские электронные системы: Сборник научных трудов, 2007, стр. 66-77

29. Б.Б. Горбунов, А.Н. Гусев, С.А. Каменский, С.В. Селищев, Сравнение эффективности и помехоустойчивости алгоритмов распознавания шоковых ритмов сердца, Медицинская техника № 3, 2004", стр. 22-28.

30. Thakor N, Zhu Y, Pan К: Ventricular tachycardia and fibrillation detection by a sequential hypothesis testing algorithm. IEEE Trans Biomed EngT990, 37(9):837-43.

31. Chen S, Thakor N:V, Mower M.M, Ventricular fibrillation detection by a regression test on the autocorrelation function // Med. Biol. Eng. Comput., 1987, Vol. 25, pp. 241 249

32. Amami A., Tratnig R., Unterkofler K., Reliability of old and new ventricular fibrillation detection algorithms for automated external defibrillators, BioMedical Engineering OnLine, 2005, Vol.4 pp. 60-75

33. Clayton R.H, Murray A, Campbell R.W.F, Changes in the surface ECG frequency spectrum during onset of ventricular fibrillation // Proc. Computers in Cardiology, 1990, Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press, 1991, 515 518.

34. Zhang X, Zhu Y, Thakor N, Wang Z: Detecting ventricular tachycardia and fibrillation by complexity measure. IEEE Trans Biomed Eng 1999, 46(5):548-55.

35. Lempel A, Ziv J: On the complexity of finite sequences. IEEE Trans Inform Theory 1976, 20:75-81.

36. Каменский C.A., Распределение амплитуд сигнала ЭКГ при детектировании шоковых и нешоковых ритмов сердца, Известия ВУЗов. Электроника, 2005, № 2, стр. 81-88.

37. Nightswonger Gr., Matters of the heart: AED go public, medical device & diagnostic industry magazine, 2001, March, pp.52-68

38. Мурашко В.В, Струтынский* А.В. Электрокардиография. Москва, Медпресс-информ, 2004, стр. 313

39. ACLS, Rhythms for ACLS Algorithms USA, Dallas,. Tex: American Heart Association, 1999

40. Kloeck W., et al.ILCOR Advisory statements; Early defibrillation, Circulation, 1997, vol.95, pp.2183-2184.

41. Каменский C.A, Автоматическое распознавание шоковых ритмрв сердца1 методом межпорогового частотно-временного анализа ЭКГ. // Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук. — 2005*

42. Esteban Pino at all. Real-Time Algorithms for Ambulatory Patient Monitoring.//AMIA 2005, pp. 604-608

43. Pan J., Tompkings W. J. A Real-Time QRS Detection Algorithm.//IEEE Trans. Biomed. Eng., 32, 1985, pp. 230-236

44. Lee et al., A novel QRS detection algorithm applied to the analysis for heart rate variability of patients with sleep apnea. Biomed Eng. Appl. Basis Commun. vl7., 2005, pp. 258-262

45. Lena Wahab. Detection of QRS complexes in ECG signals based on Poisson Transform and Root Moments// The international special topic conference on information technology in biomedicine, Greece, 2006

46. Moraes, J.C.T.B. Freitas, M.M. Vilani, F.N. Costa, E.V. A QRS complex detection algorithm using electrocardiogram leads//Computers in Cardiology, 2002, pp 205-208

47. Mohamed Ben MESSAOUD; On the Algorithm for QRS Complexes Localisation in Electrocardiogram//Computer Science and Network Security, VOL.7 No.5, 2007, pp 28-34

48. T.A. Wrublewski, Y.Sun, and J.A. Beyer. Real-time early detection of R waves of the ECG signals// Engineering in Medicine and Biology Society, Vol. 1, pp. 38-39, 1989

49. Н.А.Виноградова, Я.И.Листратов, Е.В.Свиридов Разработка прикладного программного обеспечения в среде Lab VIEW: Учебное пособие // М.: Издательство МЭИ, 2005, 50 с.

50. Измерения и автоматизация. Каталог. // National Instruments Corp., 2005.

51. Пейч Л.И., Точилин Д.А., Поллак Б.П. Lab VIEW для новичков и

52. Специалистов // М.: Горячая линия-Телеком, 2004.-268 с.

53. Жарков Ф. Д., Каратаев В. В., Никифоров В. Ф., Панов В. С. Использование виртуальных инструментов Lab VIEW Под ред. К. С. Демирчяна и В. Г. Миронова. // Ml: Радио и связь, 1999. 268 с.

54. Батоврин В. К., Бессонов А. С., Мошкин В. В., Папуловский В. Ф. Lab VIEW: практикум'по основам измерительных технологий// М.: ДМК Пресс, 2005.-208 с.

55. Бутырин П. А. Васьковская Т. А., Каратаев В. В., Материкин С. В. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения виртуальные приборы на основе Lab VIEW 7.0 (30 лекций) // М.: ДМК Пресс, 2005.-267 с.

56. Суранов А. Я. Lab VIEW 7: справочник по функциям. // М.: ДМК Пресс, 2005.-512 с.

57. Massachusetts Institute of Technology, MIT database http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/

58. Тревис Дж. Lab VIEW для всех // М.:ДМК Пресс, 2004. 544 с.

59. Cory L. Clark. LabVIEW Digital Signal Processing and Digital Communication // McGraw-Hall, 2005. p 225.

60. IEC 60601-2-4:2002, Medical electrical equipment Part 2-4: General requirements for safety- Particular requirements for the safety of cardiac defibrillators

61. ANSI/AAMI EC57:1998 Testing and reporting performance results of cardiac rhythm and ST-segment measurement algorithms

62. ANSI/AAMI EC38:1998 Ambulatory electrocardiographs

63. PhysioBank -physiologic signal archives for biomedical research // -http://www.physi0net.0rg/physi0bank/database/#ecg

64. Телышев Д.В. Методы предварительной обработки, анализа и выделение составляющих электрокардиосигнала // 15-я Всероссийская межвузовская НТК студентов и аспирантов," Микроэлектроника и информатика-2008", с. 233

65. Fricsen, G.M., Jannett, Т.С., Jadallah, М.А., Yates, S.L., Quint, S.R., Nagle, H.T. A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms.// Вiomedical Engineering, 1990, IEEE Transactions on.Vol. 37, Issue 1, pp 85 98

66. Нагин В. А. Распределенная компьютерная система сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов // Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. 2005, с 98-99

67. The magnificent ROC http://www.anaesthetist.com/mnm/stats/roc/.

68. Jekova I. Comparison of five algorithms for the detection of ventricular fibrillation from the surface ECG.// Physiological measurement 2000;№ 21(4), pp. 42939

69. Базаев H.A., Телышев Д.В. Комплексный алгоритм автоматического определения фибрилляции.// Медицинская техника, 2009, №2, стр. 22-25

70. Телышев Д.В. Алгоритм определения фибрилляции желудочков для автоматических наружных дефибрилляторов.//Известия вузов. Электроника, 2010, №1, стр. 80-87

71. Телышев Д.В. Методика определения шоковых ритмов сердца с использованием весовых коэффициентов и параметра эффективности//17-я

72. Всероссийская межвузовская НТК студентов и. аспирантов " Микроэлектроника и информатика-2010

73. American Heart Association, AHA database.http://www.americanheart.org

74. Горбунов Б.Б., Гусев A.H., Каменский С.А., Селищев С.В. Сравнение эффективности'и помехоустойчивости алгоритмов распознавания шоковых ритмов сердца.// Me д ици иска я техн и ка, 20041, № 3, с. 22-28!

75. Гусев А.Н., Несгеренко И.В., ТелышевД.В: Определение QRS-комплексов в электрокардиографических сигналах для реализации процедуры дефибрилляции и кардиоверсии.// Медицинская техника, 2009, №2, стр. 20-22

76. Clayton R.H, Murray A, Campbell R.W. Objective features of the surface electrocardiogram during ventricular tachyarrhythmias.// Eur Heart J 16, 1995. pp. Ill 5— 1119

77. Турчак Л. И. Основы численных методов.// Наука, 1987

78. Gusev A., Nesterenko I., Telyshev D. Detection R-wave in ECG for realization cardioversion.// Proceedings of the 5th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering, Munich, July 2/3,2009

79. Ewing D, Martin C, Young R, Clarke B. The value of cardiovascular autonomic function tests: 10 years experience in diabetes. // Diabetic Care, 8: pp. 491-8, 1985

80. P. Ravier, O. Buttelli. Robust detection of qrs complex using klauder wavelets.// European Signal Processing Conference, 2199-2202, 2004.

81. Hamilton P, Tompkins W. Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH arrhythmiac database.// IEEE Trans Biomed Eng. 1986; 33: 11571165.

82. Fisher S, Wickline S, Lorenz C. Novel real-time R-wave detection« algorithm based on the vectorcardiogram for accurate gate magnetic resonance acquisitions.// Magn Reson Med: 42,361, 1999 >

83. Aranega A. The swine heart: the papillo-tendinovalvular system of the right ventricle.// Anatomia Histologia Embryologia 22, pp. 319-323, 1993

84. Bowman^ T, Hughes H. Ventriculoatrial conduction in swine during cardiac pacing: animal model for retrograde conduction.// American Heart Journal 108, pp. 337341, 1984

85. Guiney E. The pig as an experimental animal with particular reference to cardiovascular surgery.// Irish Journal of Medical Science 474, pp 273-280, 1965

86. Hamlin R. The QRS electrocardiogram, epicardiogram, vectorcardiogram, and ventricular excitation in swine. // American Journal of Physiology 198, pp.537-542, 1960

87. Hughes H. Swine in cardiovascular research. //Laboratory Animal Science 36, pp. 348-350, 1986

88. Larks S, Wescott.R, Larks G. Electrocardiograph studies of miniature swine: normal values.// Laboratory Animal Science 21, pp. 553-557, 1971

89. Lucke J. Determination of the cardiac output of anesthetized pigs using dyetdilution method. // Research in Veterinary Science 21, pp.364-365, 1976

90. Tranquilli W, Parks C, Thurman J, Benson G, Koritz G, ManoharMet al. Organ blood flow and distribution of cardiac output in non-anaethetized swine.// American Journal of Veterinary Research 43, pp.895-897, 1982

91. Verdouw P, Wolfenbuttel B, Vander Giessen W. Domestic pigs in the study of myocardial ischaemia. //European Heart Journal 4, pp.61-67, 1983

92. Weaver M, Pantely G, Bristow J, Ladley H. A quantitative study of the anatomy and distribution of coronary arteries in swine in comparison with other animals and man. // Cardiovascular Research 20, pp.907-917. 1986

93. Cozzi E, White D. The generation of transgenic pigs as potential organ donors for humans.// Nature Medicine 1, pp 964-966, 1995