Распределенная система неинвазивной кардиодиагностики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат наук Балахонова, Светлана Александровна

• Балахонова, Светлана Александровна
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Балахонова, Светлана Александровна

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Медико-социальные предпосылки развития диагностических

систем

1.1.1 Основные показатели здоровья населения

1.1.2 Медико-экономические группы медицинского учреждения

1.2 Электрокардиография - признанный метод исследования электрической активности сердца

1.2.1 Генезис электрокардиосигнала

1.2.2 Способы анализа электрокардиосигнала

1.2.4 Оценка тренированности сердца пациента

1.2.3 Особенности выделения информационных параметров электрокардиосигнала

1.3 Анализ функциональных возможностей современных систем неинвазивной кардиодиагностики

1.3.1 Классификация систем кардиодиагностики

1.3.2 Организация информационного взаимодействия в современных системах неинвазивной кардиодиагностики

1.3.3 Особенности «облачных» технологий и вычислений

1.4 Постановка задач исследования

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ

КАРДИОДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

2.1 Разработка структурной схемы распределенной

кардиодиагностической системы

2.1.1 Предпосылки использования современных технологий при разработке распределённой кардиодиагностической системы

2.1.2 Требования к распределенной кардиодиагностической системе

2.1.3 Структурная схема распределённой кардиодиагностической системы

2.1.4 Организация информационного взаимодействия в распределённой кардиодиагностической системе

2.2 Разработка новых способов обработки электрокардиосигнала

2.2.1 Разработка способа определения информационных параметров

электрокардиосигнала

2.2.2. Разработка способа выделения начала реполяризации

желудочков сердца

2.2.3 Разработка способа прогнозирования атриовентрикулярных

блокад

2.3 Методология оказания медицинской помощи в распределенной системе неинвазивной кардиодиагностики

2.3.1 Особенности оказания медицинской помощи в распределенной системе неинвазивной кардиодиагностики с учетом МЭГ

2.3.2 Особенности принятия решения в распределенной системе неинвазивной кардиодиагностики

2.4 Выводы по главе

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ НЕИНВАЗИВНОЙ КАРДИОДИАГНОСТИКИ

3.1 Исследование структуры распределённой кардиодиагностической системы

3.1.1 Повышение надежности функционирования распределённой кардиодиагностической системы

3.1.2 Исключение коллизий в распределённой кардиодиагностической системе

3.1.3 Исследование повышения достоверности передачи данных

3.2 Исследование способа определения начала реполяризации

желудочков сердца

3.2.1 Выделение Я зубцов электрокардиосигнала

3.2.2 Определение начала реполяризации желудочков сердца

3.3 Исследование способа прогнозирования АВ-блокад I, II, III

степени

3.4 Выводы по главе

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ СИСТЕМЫ НЕИНВАЗИВНОЙ КАРДИОДИАГНОСТИКИ

4.1 Программные и аппаратные средства распределённой системы неинвазивной кардиодиагностики

4.2 Особенности информационного взаимодействия в распределённой кардиодиагностической системе

4.3 Особенности программной реализации транзитного сервера

4.4 Особенности программной реализации клиентского модуля

4.5 Особенности и эксплуатационные характеристики распределённой кардиодиагностической системы

4.6 Результаты внедрения

4.7 Выводы по главе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. ДОКУМЕНТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Распределенная система неинвазивной кардиодиагностики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной смертности в России. По данным Федеральной службы государственной статистики, за 2016 год в России доля болезней системы кровообращения в общей структуре причин смертности составила 48%. В связи с этим, своевременная диагностика состояния сердца остается одной из наиболее актуальных задач современного здравоохранения.

Значительный вклад в развитие компьютерной диагностики состояния сердечно-сосудистой системы внесли научные школы под руководством таких выдающихся ученых, как Л.А. Бокерия, Е.И. Чазов, Л.И. Титомир,

B.Н. Орлов, Г.Г. Иванов, Р.М. Баевский, А.В. Струтынский, Ю.И. Неймарк,

C.В. Селищев, А.П. Немирко, Э.К. Шахов и другие. Совершенствование методов и средств компьютерной диагностики состояния сердца остается перспективным направлением науки и техники.

В последние годы происходят структурные изменения в отечественном здравоохранении: осуществляется переход от лечебной к профилактической медицине. С позиции профилактической медицины, важным является не диагностировать инфаркт миокарда, а выявить факторы риска и признаки, предшествующие его возникновению, что дает возможность предупредить развитие заболевания. Компьютеризация медицинских учреждений, которой уделяется особое внимание в рамках приоритетного национального проекта «Здоровье», сделала доступным применение информационных технологий не только в целях управленческого учета, но и для оказания медицинской помощи населению. Однако, несмотря на достижения в области интеграции информационных технологий в медицину, существует ряд нерешенных задач. Например, в работе региональных электронных медицинских сервисов с печальной периодичностью происходят сбои, а врачам региональных поликлиник недоступны наукоемкие высокотехнологичные методы и средства диагностики ССЗ. Кроме того, наблюдается все большая дифференциация в объеме и качестве медицинского обслуживания,

доступного разным слоям населения в зависимости от их материального положения.

Таким образом, создание новых способов анализа электрокардиосигнала (ЭКС) и разработка распределенной кардиодиагностической системы (РКДС), позволяющей осуществлять сбор, хранение и обработку информации о состоянии сердца, является актуальным и перспективным направлением развития отечественного здравоохранения.

Целью работы является разработка распределенной кардиодиагностической системы для повышения эффективности и оперативности оказания медицинских услуг на основе разработанных способов доступа к данным пациента медицинского учреждения и анализа электрокардиосигнала.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Анализ проблемы сегментации рынка медицинских услуг по медико-экономическим группам и обоснование подхода к оптимизации затрат на оказание медицинской помощи кардиологическим больным.

2. Разработка структуры распределённой кардиодиагностической системы с повышенной надежностью и отказоустойчивостью на основании анализа проблемы доступности информационных ресурсов в информационно-измерительных и управляющих системах неинвазивной кардиодиагностики.

3. Разработка и исследование способа доступа к данным пациента медицинского учреждения для решения проблемы целостности данных при многопользовательском режиме доступа в распределенных информационно-измерительных и управляющих системах неинвазивной кардиодиагностики.

4. Разработка и исследование способа выделения R-зубцов электрокардиосигнала и начала реполяризации желудочков сердца на основании обзора существующих способов автоматизированной обработки ЭКС и анализа проблемы достоверного выделения характерных элементов ЭКС.

5. Разработка и исследование способа прогнозирования атриовентрикулярных (АВ) блокад на основании анализа существующих способов прогнозирования аритмий для оценки тренированности сердца.

6. Разработка, экспериментальное исследование и внедрение распределённой кардиодиагностической системы.

Объект исследования. Объектом исследования является распределённая кардиодиагностическая система.

Предмет исследования. Предметом исследования являются способы построения медицинских информационно-диагностических систем и способы обработки электрокардиографической информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы проектирования информационно-измерительных систем и теории баз данных, методы цифровой обработки сигналов и исследования электрической активности сердца, теории измерений и статистической обработки данных.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Предложена структура распределенной кардиодиагностической системы, отличающаяся оптимизацией оказания медицинской помощи, повышением надежности и отказоустойчивости распределенной системы (специальность 05.11.16, п. 6).

2. Предложен новый, защищенный патентом (Патент РФ № 2586854) способ доступа к данным пациента медицинского учреждения, позволяющий исключить возникновение коллизий при многопользовательском режиме доступа к данным в распределенной кардиодиагностической системе (специальность 05.11.16, п. 6).

3. Разработан новый, защищенный патентом (Патент РФ № 2522392) способ анализа электрокардиосигнала, позволяющий повысить чувствительность выделения R-зубцов электрокардиосигнала и выделить начало реполяризации желудочков сердца (специальность 05.11.17, п. 1).

4. Разработан новый, защищенный патентом (Патент РФ № 2591839) способ прогнозирования АВ-блокад I, II и III степени,

отличающийся повышением качества аппроксимации при построении модели восстановления миокарда на основе методов статистического анализа электрокардиосигнала и позволяющий путем исследования модели определить прогнозные значения частоты сердечных сокращений, при которой возникают различные виды АВ-блокад (специальность 05.11.17, п. 1).

5. Разработана распределенная кардиодиагностическая система, позволяющая на основе новых способов анализа электрокардиосигнала повысить эффективность диагностики сердца и отличающаяся повышенной доступностью информационных ресурсов (специальность 05.11.17, п. 2).

Практическая значимость:

1. Предложенный подход и разработанная на его основе с участием автора распределенная кардиодиагностическая система способствуют повышению эффективности оказания медицинской помощи пациенту путём сбора и детального анализа данных по состоянию сердца на выделенном «облачном» сервисе, оперативного предоставления данных истории болезни пациента врачу, взаимодействия со службой скорой медицинской помощи.

2. Предложенные способы анализа электрокардиосигнала, позволяющие достоверно выделить R-зубцы и начало реполяризации желудочков сердца и спрогнозировать АВ-блокады I, II и III степени, способствуют повышению эффективности кардиодиагностики при анализе электрической активности и оценке степени тренированности сердца.

На защиту выносятся:

1. Распределенная кардиодиагностическая система обеспечивает повышение эффективности и оптимизацию оказания медицинской помощи.

2. Использование дополнительных серверов (функциональных и транзитных) при реализации облачного сервиса распределенной кардиодиагностической системы повышает вероятность безотказной работы сервиса кардиодиагностики и обеспечивает высокую устойчивость к атакам типа «отказ в обслуживании».

3. Способ доступа к данным пациента медицинского учреждения в распределенной кардиодиагностической системе позволяет предоставить пользователю актуальную и соответствующую его полномочиям информацию и обеспечить возможность одновременного доступа к данным пациента без коллизий.

4. Способ выделения начала реполяризации желудочков сердца позволяет выделить R-зубцы электрокардиосигнала с чувствительностью 99.8% и точку начала реполяризации с чувствительностью 93%.

5. Способ прогнозирования АВ-блокад I, II и III степени позволяет на основе статистического анализа электрокардиосигнала улучшить аппроксимирующие свойства модели восстановления миокарда и путем ее исследования определить частоту сердечных сокращений, при которой возможно развитие АВ-блокад.

Достоверность полученных результатов обусловлена корректным использованием аналитических и расчетных методов, сопоставимостью общеизвестных данных и результатов теоретического исследования с экспериментальными данными и результатами практической апробации. Обоснованность предложенных решений по анализу ЭКС подтверждается положительными результатами экспериментальных исследований, выполненных с использованием тестовых сигналов веб-ресурса PhysioNet и записей реальных ЭКС.

Реализация и внедрение результатов:

1. Результаты диссертационного исследования реализованы в распределенной кардиодиагностической системе, проходящей клиническую апробацию в ГБУЗ «Клиническая больница №6 им. Г.А. Захарьина» г. Пензы.

2. Разработанная при участии автора распределённая кардиодиагностическая система используется в учебном процессе Медицинского института Пензенского государственного университета.

3. Результаты диссертационной работы использованы Группой компаний Медремзавод ТОО (Республика Казахстан, г.Алматы) при выполнении НИОКР «Портативный кардиоанализатор».

Апробация результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию на 7 международных и всероссийских научных конференциях, в том числе на XIV, XVII и XVIII конгрессах Российского общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ) (Иркутск, 2013, Сочи, 2016; Нижний Новгород, 2017); на V Международной конференции «Математическая биология и биоинформатика» (ICMBB14) (Пущино, Московская область, Россия, 2014); на XII Международном конгрессе «Кардиостим» (Санкт-Петербург, 2016); на XVIII Международной конференции молодых специалистов по микро/нанотехнологиям и электронным приборам (EDM 2017, Новосибирск).

Публикации. Основные положения работы представлены в 21 публикации, в том числе 1 монографии, 6 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 1 статье в издании, индексируемом в SCOPUS, 3 патентах РФ, 10 статьях и тезисах докладов в других изданиях.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Общий объем составляет 135 страниц, работа содержит 50 рисунков, 8 таблиц, список литературы, включающий 103 наименования.

Благодарности

Автор выражает благодарности:

- научному руководителю, профессору, д.т.н. О.Н. Бодину за неоценимый вклад и участие в подготовке данной работы;

- участникам руководимого О.Н. Бодиным научного коллектива за вклад в разработку распределенной кардиодиагностической системы и проведение исследований, результаты которых использовались при подготовке диссертационной работы;

- д.м.н., профессору Ф.К. Рахматуллову за научные консультации и помощь, оказанные в ходе подготовки диссертационной работы.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Медико-социальные предпосылки развития диагностических

систем

В 2011 году министерством здравоохранения Российской Федерации была утверждена «Концепция создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)» [67].

Предпосылкой для создания и внедрения ЕГИСЗ стало оснащение медицинских организаций средствами вычислительной техники с целью осуществления управленческого и лечебно-диагностического процесса. В течение ближайших двух лет планируется завершить работы по подключению каждого лечебного учреждения страны к высокоскоростному интернету [31]. Комплексным решением, позволяющим обслуживать все информационные потоки медицинского учреждения, являются медицинские информационные системы (МИС) [46]. МИС позволяют автоматизировать управленческий учет и лечебно-диагностический процесс организации, являющиеся ядром информационного пространства лечебных учреждений, а также наладить информационное взаимодействие с пациентами, страховыми службами, поставщиками и иными субъектами деятельности (см. рисунок 1). Следует отметить, что одним из принципов создания ЕГИСЗ стало обеспечение совместимости медицинских информационных систем [67]. Это обеспечивает необходимую гибкость при выборе МИС, а также накладывает определенные требования при их разработке.

□ Профессиональная информация

□ Потребительская информация

■ Деловая информация

Рисунок 1 - Структура информационного пространства медицинского учреждения

Целью современной МИС является повышение эффективности управления и повышение качества оказания медицинской помощи. Особый класс решений и важнейшую составляющую МИС представляют диагностические системы. Информационная поддержка врача, автоматизированный анализ показателей здоровья пациента, присущие функционалу диагностических систем, повышают качество предоставляемых услуг, снижают вероятность врачебной ошибки, оптимизируют использование трудовых ресурсов учреждения.

1.1.1 Основные показатели здоровья населения

Важнейшими демографическими показателями, характеризующими население страны, являются показатели рождаемости и смертности. Эти показатели и их производные являются наилучшим отражением уровня жизни в стране. Статистика смертности необходима в анализе заболеваемости как на национальном, так и на региональном уровнях. Органы здравоохранения используют данные статистики смертности для мониторинга и совершенствования своей деятельности [48]. Несмотря на значительный прогресс в медицине Россия сохраняет существенное отставание от большинства развитых стран по продолжительности жизни (см. рисунок 2). После резкого снижения показателя в 90-х годах, с конца 2000-х наблюдается положительная динамика, однако продолжительность жизни в России едва ли превышает продолжительность жизни в беднейших странах Европы [25, 53].

а) б)

Рисунок 2 - Продолжительность жизни (а) мужчин и (б) женщин

Здоровье населения напрямую зависит от его социального благополучия [43, 95]. Большое значение для оценки уровня здравоохранения также имеют продолжительность жизни, возрастно-половая структура населения, уровень заболеваемости в разрезе отдельных нозологических форм, структура причин смертности [48, 24, 96].

Следует отметить, что увеличение продолжительности жизни в развитых странах коррелирует со снижением смертности от ССЗ. В европейских странах с высокими показателями уровня жизни снижение смертности от ССЗ в равной степени обусловлено снижением заболеваемости и снижением смертности заболевших [104]. Данная статистика подтверждает эффективность профилактической медицины. Усиление профилактического компонента здравоохранения и активное информирование общества о реализуемых программах оздоровления населения являются перспективным инструментом реализации социально значимой стратегии в области здравоохранения [68]. В России смертность от ССЗ остается главной причиной смертности населения (см. рисунок 3) [34]. При этом имеет место дифференциация по регионам, например, в Москве доля смертей от ССЗ ниже средней по стране, а в Пензенской области значительно выше.

0.7%

14.5%

а) б)

■ от болезней системы кровообращения ■ от новообразований

от несчастных случаев, отравлений и травм ■ от болезней органов пищеварения

■ от болезней органов дыхания ■ от болезней эндокринной системы от инфекционных и паразитарных болезней от прочих причин

Рисунок 3 - Структура причин смертности населения в России за 2015 год а) в России и б) в Пензенской области

Выявление факторов риска и заболеваний на ранней стадии позволят скорректировать состояние здоровья пациента путем снижения поведенческих факторов риска или применения лекарственной терапии. Появление новых кардиоцентров в Пензе и других городах страны не смогло коренным образом изменить позицию ССЗ в структуре причин смертности. Хотя нельзя не отметить снижение общей смертности за счет снижения смертности именно от ССЗ (см. рисунок 4).

25000

Рисунок 4 - Смертность населения Пензенской области от отдельных причин смерти

Анализ основных показателей здоровья населения позволяет сделать вывод о неоконченном реформировании системы здравоохранения в нашей стране. Опыт ведущих европейских стран свидетельствует о возможности снижения смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. Таким образом, ССЗ можно назвать главной проблемой отечественного здравоохранения, и необходимо расширение профилактических мер, направленных на раннее выявление заболеваний и факторов риска.

1.1.2 Медико-экономические группы медицинского учреждения

Здравоохранение - совокупность мер политического, экономического, социального, правового, научного, медицинского, санитарно-гигиенического, противоэпидемического и культурного характера, направленных на сохранение и укрепление физического и психического здоровья каждого человека, поддержание его долголетней активной жизни, предоставление ему медицинской помощи в случае ухудшения здоровья [87].

С точки зрения рыночных отношений в медицине любая услуга является специфической формой товара, спрос на которую будет зависеть от ее стоимости и возможности пациента оплатить эту услугу. Исходя из стоимости процедур (услуг) и финансовых возможностей пациента рынок медицинских услуг можно подразделить на медико-экономические группы (МЭГ) [18]. Классификация сегментирования рынка медицинских услуг предложена в работе [85].

Примером формирования МЭГ государственным учреждением здравоохранения (ГУЗ) является способ и система оптимизации лечебно-диагностической медицинской помощи, предложенные ГУЗ «Мурманская областная клиническая больница им. П.А. Баяндина» [60].

Как следует из описания известного способа и системы оптимизации лечебно-диагностической медицинской помощи, на одну схему оказания помощи для одного пациента учитываются различные трудовые и другие виды затрат медицинского учреждения здравоохранения в зависимости от выбранного метода, формируются МЭГ и определяются фактические объемы работ персонала и качество оказания помощи.

Каждая МЭГ состоит из трех частей: общей, медицинской и экономической (см. рисунок 5). В состав каждой МЭГ включают несколько нозологических форм заболеваний, организованных по принципу схожести объемов и видов диагностики, лечения, оперативных пособий, ухода и критериев выписки.

МЭГ

Общая часть Медицинская часть Экономическая часть

■ общая и е I формация о - состав, о&ьсм - Стоимость окаианнл

Iтеологической форме медицинских услуг для мСдицинеких услуг, включая

нозологической формы матери злы и I рудозатраты

Рисунок 5 - Состав МЭГ При формировании МЭГ выполняются следующие действия:

- систематизация всех обследований, которые были проведены в медицинском учреждении и заболеваний, выявленных у пациентов;

- анализ возможностей медицинского учреждения для оказания необходимого комплекса услуг;

- анализ финансовых возможностей пациента оплатить комплекс услуг;

- выбор вариантов проведения процедур диагностики и лечения.

При регистрации нового пациента, его диагностическая информация

сравнивается с известными нозологическими формами, имеющимися в медицинском учреждении, что позволяет быстрее поставить диагноз и назначить лечение.

Формирование и работа с медико-экономическими группами должны являться частью функционала медицинских информационных систем и способствовать оптимизации затрат и снижению стоимости оказания медицинских услуг пациентам.

1.2 Электрокардиография - признанный метод исследования

электрической активности сердца

Регистрация ЭКС осуществляется путем измерения электрического потенциала в различных точках тела человека. За вековую историю аппаратура регистрации ЭКС и способы его анализа подвергались непрерывному процессу модернизации, что определило популярность электрокардиографии, как наиболее известного, признанного и используемого метода оценки состояния сердечно-сосудистой системы человека [35].

Электрокардиографии посвящены работы многих отечественных и зарубежных ученых (М.И. Кечкер, А.Л. Голдбергер, А.Б. де Луна, М. Габриэль Хан, Ф. Циммерман, В.Н. Орлов, А.В. Струтынский, и др.). В классических трудах по электрокардиографии [32, 51, 90], как и во многих трудах современных авторов, подробно изложены теоретические основы электрокардиографии, принципы анализа электрокардиограммы и механизмы

формирования электрокардиографических изменений при сердечнососудистых заболеваниях и симптомах.

Основоположником электрокардиографии является нидерландский ученый В. Эйнтховен, который в 1903 году сконструировал прибор для регистрации электрической активности сердца и в 1906 году впервые использовал электрокардиографию в диагностических целях. Он же ввел условные обозначения для зубцов ЭКС, ставшие общеупотребительными: Р, Q, Я, Т, и. На рисунке 7 представлена структура ЭКС с обозначением характерных элементов.

комплекс

Рисунок 6 - Структура электрокардиосигнала Регистрация ЭКС осуществляется в строгом соответствии с определенными правилами [49, 54]. Для нужд функциональной диагностики обязательным способом регистрации ЭКС является запись в 12 стандартных отведениях. Каждое из 12 стандартных отведений позволяет регистрировать изменения электрической активности определенного отдела сердца [35] (см. таблицу 1).

Таблица 1 - Отделы сердца, отображаемые отведением

Отведение Отделы миокарда, отображаемые отведением

1 2

I Передняя стенка сердца

II I и III

Продолжение таблицы 1

1 2

III Задняя стенка сердца

аУЯ Правая боковая стенка сердца

аУЬ Левая переднебоковая стенка сердца

аУ¥ Задненижняя стенка сердца

VI и ¥2 Правый желудочек

Уз Межжелудочковая перегородка

V4 Верхушка сердца

У5 Переднебоковая стенка левого желудочка

Уб Боковая стенка левого желудочка

Помимо 12 стандартных отведений существуют и другие схемы измерения электрических потенциалов. Однако, в данной работе рассматриваются ЭКС только в 12 стандартных отведениях. Подробнее рассмотрим генезис электрокардиосигнала.

1.2.1 Генезис электрокардиосигнала

Электрокардиосигнал отражает два основных процесса: деполяризацию, или возбуждение, миокарда и реполяризацию -восстановление состояния покоя миокарда. Каждая фаза электрической активности сердца выглядит на электрокардиограмме (ЭКГ) как определенный зубец или комплекс [27,35].

При нормальном водителе ритма, электрический импульс возникает в синусовом узле, расположенном в правом предсердии, затем распространяется в левое предсердие, и на ЭКГ регистрируется зубец Р (см. рисунок 7) [35, 70, 76].

Рисунок 7 - Возбуждение предсердий

Одновременно с возбуждением предсердий электрический импульс направляется к атриовентрикулярному (АВ) узлу, где происходит физиологическая задержка импульса. Проходя по атриовентрикулярному соединению, импульс не вызывает возбуждения прилежащих слоев, поэтому на ЭКГ регистрируется участок прямой линии - сегмент PQ (см. рисунок 8).

Рисунок 8 - Прохождение импульса по АВ-узлу

Далее электрический импульс достигает проводящих путей желудочков, представленных системой пучка Гиса и волокнами Пуркинье, и возбуждает миокард желудочков (см. рисунок 9). Данный процесс отображается формированием желудочкового комплекса QRS.

Рисунок 9 - Возбуждение желудочков

Охватив возбуждением желудочки, электрический импульс угасает, при этом происходят процессы реполяризации, которые отображаются на ЭКГ сегментом 8Т и зубцом Т (см. рисунок 10).

Рисунок 10 - Регистрация процесса реполяризации

В таблице 2 приведены значения амплитудно-временных параметров ЭКС в норме.

Таблица 2 - Амплитудно-временные параметры ЭКС в норме

Элементы Продолжительность, с Амплитуда, мм

Зубцы

Р 0,06-0,1 0,05-2,5

б <0,03 </4 R

Я 0,03-0,04 <8 (в I, II), <25 (в VI)

£ <0,03 до 20 (У5,6 до 26)

Т 0,16 <1/2-1/3; R (II отв. до / R)

и 0,06-0,16 2-3

Интервалы

Рб 0,12-0,2 -

бТ 0,35-0,42 -

ЯЯ 0,75-1,0 -

Я£ 0,03-0,05 -

Сегмент

£Т 0,03-0,12 -

Комплекс

0,06-0,09 (0,1) -

Врачебная интерпретация ЭКС заключается в оценке частоты и ритмичности сердечных сокращений, измерении амплитуды и длительности зубцов, продолжительности сегментов и интервалов, оценке изменений морфологии элементов сигнала. На основании результатов измерений делается заключение о состоянии здоровья сердца.

1.2.2 Способы анализа электрокардиосигнала

Развитие информационных технологий создало условия для осуществления анализа ЭКС программными средствами. В процессе автоматического анализа наиболее важной стала задача достоверного выделения характерных элементов ЭКС, так как неточное выделение характерных точек ЭКС приводит к искажению результата и постановке неверного диагноза. Классическим методом анализа ЭКС является

амплитудно-временной анализ, основанный на допущении о вероятности попадании искомого элемента ЭКС в заданный интервал по времени и амплитуде (см. таблицу 2). В таблице 3 приводится перечень основных этапов амплитудно-временного анализа ЭКС [22].

Таблица 3 - Этапы амплитудно-временного анализа

Этап Описание

1. Анализ сердечного ритма и проводимости - оценки регулярности сердечных сокращений, - подсчета числа сердечных сокращений, - определения источника возбуждения, - оценки функции проводимости.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Балахонова, Светлана Александровна, 2017 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Амосов, Н.М. Раздумья о здоровье. М.: Молодая гвардия, 1979, 191с.

2 Аритмия сердца. Механизмы, диагностика, лечение. Под редакцией В. Дж. Мандела. Москва, Медицина, 1996. Т.2, 294 с.

3 «Астрокард® - Телеметрия» 3G. - URL: http://www.astrocard-meditek.ru/mdex.php?page=prod_10 (дата обращения 11.10.2016).

4 Балахонова, С.А. Разработка и исследование модели восстановления миокарда для прогнозирования АВ блокад / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2013. - № 12 (153). - С. 59-64.

5 Балахонова, С.А. Статические методы построения фазовой траектории электрокардиосигнала / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин,

B.Г. Полосин, Р.В. Рябчиков // Фундаментальные исследования. - 2014.- №9, ч.12. - С.2660-2665.

6 Балахонова, С.А. Использование энтропии термодинамических и информационных процесс6ов сердца в неинвазивной кардиодиагностике /

C.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин, Ф.К. Рахматуллов // Биотехносфера. - 2015.- №3. - С. 7-12.

7 Балахонова, С.А. Структура информационного взаимодействия распределенной компьютерной диагностической системы «Кардиовид» с повышенной достоверностью передачи данных / С.А. Балахонова, О.Н.Бодин, В.Г.Полосин, А.С.Сергеенков, А.Г.Убиенных, Г.Ф.Убиенных // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 1. - С. 95-102.

8 Балахонова, С.А. Организация распределенной системы диагностики состояния сердца / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, Е.А. Ломтев // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 2. - С. 129-136.

9 Балахонова, С.А. Определение начала сегмента ST электрокардиосигнала / С.А. Балахонова, Д.С. Логинов // Датчики и системы: методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации (Датчики и системы - 2012): тр. Междунар. науч.-техн. конф. с

элементами научной школы для молодых ученых (г. Пенза, 22-26 октября 2012 г.). - Пенза : Изд-во ПГУ, 2012, С.264-267.

10 Балахонова, С.А. Повышение эффективности частотно-временного анализа электрокардиосигнала / С.А. Балахонова, Д.С. Логинов // Новые информационные технологии и системы: тр. X Междунар. науч.-техн. конф. (г. Пенза, 27-29 ноября 2012 г.). - Пенза: Изд-во ПГУ, 2012, С. 371374.

11 Балахонова, С.А. Прогнозирование максимальной частоты сердечных сокращений для расчета интенсивности физических нагрузок / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2013. - № 1(3). - С. 50-54.

12 Балахонова, С.А. Прогнозирование АВ-блокад / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин, Ф.К. Рахматуллов // Клиническая электрокардиология : материалы XIV конгресса Российского общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ)^1 Всероссийского конгресса (11-12 сентября 2013 г.). -Иркутск :КАСКОН, 2013. - 104 с.

13 Балахонова, С.А. Прогнозирование возникновения АВ-блокад путем построения модели восстановления сердца / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин // Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты:сборник материалов XIII Международной научно-практической конференции. Под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2014. - С.91-95.

14 Балахонова, С.А. Статистические модели трансмембранного потенциала миокарда в компьютерной диагностической системе «Кардиовид» / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин // Математическая биология и биоинформатика: Доклады V Международной конференции, г. Пущино, 19-24 октября 2014 г. - С.53-54.

15 Балахонова, С.А. Мониторинг состояния сердца на основе энтропийно-параметрического потенциала электрокардиосигнала /

Д.А. Аржаев. С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин // Кардиостим-2016 : XI Межд. конгресс «Кардиостим». - СПб. : Человек, 2016. - С. 228.

16 Балахонова, С.А. Повышение достоверности при оценке состояния сердца в компьютерной диагностической системе «Кардиовид» / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин, А.Г. Убиенных // Кардиостим-2016: сб. тез. XI Междунар. конгресса «Кардиостим». - СПб.: Человек, 2016. - С. 229.

17 Балахонова, С.А. Прогнозирование АВ-блокад при проведении спортивных мероприятий С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, В.Г. Полосин, Ф.К. Рахматуллов // Клиническая электрокардиология : материалы XVII конгресса Российского общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ),1Х Всероссийского конгресса (Сочи, 2016 г.).

18 Балахонова, С.А. Медико-экономические группы - объективная реальность современного здравоохранения / С.А. Балахонова, О.Н. Бодин, Ф.К. Рахматулов, А.С. Сергеенков, В.Ю. Тегза // Вестник Российской военно-медицинской академии. - 2016. - №2 (54). - С. 180-184.

19 Балахонова, С.А. Особенности реализации распределённой системы кардиодиагностики / С.А. Балахонова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2017. - № 2. - С. 93-99.

20 Балахонова, С.А. Системы неинвазивной кардиодиагностики: моногр. / С.А. Балахонова, К.А. Ожикенов, В.Г. Полосин, Ф.К. Рахматуллов; под редакцией профессора О.Н. Бодина. - Алматы: ТОО «Издательство LEM», 2017. - 210 с.

21 Березюк, Н.Т. Кодирование информации (двоичные коды) / Н.Т. Березюк, А.Г. Андрушенко, С.С. Мощицкий и др. - Харьков: издательское объединение «Виша школа», 1978. - 252с.

22 Бодин, О.Н. Основы анализа электрокардиосигналов: учеб. пособие / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, А.В. Кузьмин, Н.Ю. Митрохина. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. - 52с.

23 Бодин, О.Н. Концепция виртуальной медицинской диагностической системы / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, А.Е. Моисеев, Р.В. Рябчиков // Датчики и системы. - М., 2011. - №4, С. 13-18.

24 Борисов, В. А. Демография. Учебник для вузов. - М.: Нота Бене Медиа Трейд Компания,2003. - 344 с.

25 Вишневский, А. Смертность от болезней системы кровообращения и продолжительность жизни в России / А. Вишневский, Е. Андреев, С. Тимонин. - Электронный научный журнал «Демографическое обозрение». -URL: https: //demreview.hse.ru/data/2016/07/04/1116044542/1DemRev_3_1_2016 .pdf (дата обращения: 10.01.2017).

26 Вычислительная система Matrix32. - URL: https://sourceforge.net/ p/loginovprojects/code-0/HEAD/tree/trunk/matrix32 (дата обращения: 10.01.2017).

27 Голдбергер, А.Л. Клиническая электрокардиография. Наглядный подход / А.Л. Голдбергер; пер. с англ. Ю.В. Фурменковой; под ред. А.В. Струтынского. - М.:ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 328с.

28 ГОСТ Р 52636-2006. Электронная история болезни. Общие положения. - URL: http://protect.gost.ru (дата обращения: 15.10.2016).

29 Гринхальх, Т. Основы доказательной медицины: Пер.с англ. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006.-240с.

30 Гусев, А.В. Медицинские информационные системы / А.В. Гусев [и др.]. - Петрозаводск: изд-во ПетрГУ, 2005. - 404с.

31 Доклад министра здравоохранения РФ. - URL: https://www.rosminzdrav.ru/news/2016/12/14/3334-rabochaya-vstrecha-prezidenta-s-ministrom-veronikoy-skvortsovoy. Дата обращения: 25.12.2016.

32 де Луна А.Б. Руководство по клинической ЭКГ / под ред. Р.З. Амирова. - М.: Медицина, 1993. - 703с.

33 Дубровский, В. И. Спортивная медицина : учеб. для студ. высш. учеб. заведений / В. И. Дубровский. - 2-е изд., доп. - М. : ВЛАДОС, 2002. -512 с.

34 Здравоохранение в России. 2015: Стат.сб./Росстат. - М., З-46 2015. -

174 с.

35 Зудбинов, Ю.И. Азбука ЭКГ и боли в сердце. - изд. 4-е, испр. и доп. - Ростов н/Д: Феникс, 2003. - 240с.

36 Кардиовизор-06С. - URL: http://www.mks.ru/product/cardiovisor/ (дата обращения: 01.12.2016).

37 Кардиометр-МТ. - URL: http://www.micard.ru/productionsnew (дата обращения: 01.12.2016).

38 КАРДИОТЕХНИКА-07-3, «Инкарт». -URL:https://www.incart.ru/ production/kt-07/kt-07-3 (дата обращения: 01.12.2016).

39 Кардиофлэшка «ECG Dongle» / ЗАО «Нордавинд». - URL: http://nordavind.ru/node/1151 (дата обращения: 01.12.2016).

40 Кобзарь, А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. - 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2012. - 816 с.

41 Кечкер, М.И. Руководство по клинической электрокардиографии. -М., 2000. - 395с.

42 Комплекс аппаратно-программный для скрининга сердца «КардиРу» / ООО "МЕДИЦИНСКИЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ". - URL: http://www.kardi.ru/ru/kardiru (дата обращения: 01.12.2016).

43 Короленко, А.В. Основные черты современного демографического кризиса в России и пути его преодоления / А.В.Короленко // Проблемы развития территории. - 2014. - №2(70). - С. 79-94

44 Кроссплатформенность / Сайт «Википедия». - URL: https:// en.wikipedia.org/ wiki/Cross-platform (дата обращения: 30.12.2016).

45 Кузнецова О.Ю., Дубикайтис Т.А. Электрокардиографическая диагностика острого коронарного синдрома // Скорая медицинская помощь. -2009.-№ 3.-С.36-42. - URL: http://szgmu.ru/files/smp/2009№3.pdf

46 Лактионова, Л.В. Организация информационного пространства медицинского учреждения / Л.В. Лактионова. - Электронный журнал

«Социальные аспекты здоровья населения». - URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/470/30 (дата обращения: 31.10.2016).

47 Логинов, Д.С. Почему мне нравится Firebird [Электронный ресурс] / Д.С. Логинов. - Сайт «Проекты Логинова Дмитрия». - URL: http://logmovprojects.ru/index.php?page=whyfirebird (дата обращения: 30.11.2016).

48 Медков, В.М. Демография. Учебное пособие. - Ростов-на-Дону.: Феникс, 2002. - 448 с.

49 Мурашко В.В, Струтынский В.В. Электрокардиография: уч. пос. - 6-е изд. - М.: МЕДпрессинформ, 2004. - 320с.

50 Назаренко Г.И., Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы: теория и практика / Под ред. Г.И. Назаренко, Г.С. Осипова. - М.: Физматлит, 2005. - C. 320.

51 Нельсон, К.В. Теоретические основы электрокардиологии / под ред. К.В. Нельсона и Д.Б. Гезеловица. - М.: Медицина, 1979. - 470с.

52 Облачные вычисления. - URL: https://azure.microsoft.com/ru-ru/overview/what-is-cloud-computing/ (дата обращения: 10.09.2016).

53 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении / Электронный демографический журнал «Демоскоп Weekly». - URL: http://demoscope.ru/weekly/app/app40e0.php (дата обращения: 15.12.2016).

54 Орлов, В.Н. Руководство по электрокардиографии. - М.: Медицина, 1984. - 528с.

55 Пат. 2521299 Российская Федерация. Способ и устройство для демодуляции канального кода / Савельев Б. А., Бобрышева Г. В., Убиенных А. Г., Кручинина М. В. - №2012146650/08; заявл. 01.11.2012; опубл. 27.06.2014.

56 Пат. 2195164 Российская Федерация. Способ выделения начала кардиоцикла и устройство для его реализации / А.А. Михеев. -№2001109189/14 ; заявл. 05.04.2001; опубл. 27.12.2002.

57 Пат. 2257838 Российская Федерация. Способ диагностики состояния сердечно-сосудистой системы / О.Н. Бодин [и др.] - № 2004107011/14 ; заявл. 09.03.2004 ; опубл. 10.08.2005, Бюл. № 22.

58 Пат. 2366358 Российская Федерация. Способ выделения начала кардиоцикла / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов. - № 2008109719/14; заявл. 17.03.2008; опубл. 10.09.2009, Бюл. № 25.

59 Пат. 2376932 Российская Федерация. Способ выделения ST-сегмента электрокардиосигнала в режиме реального времени / О.В.Мельник, А.А.Михеев. - №2008137053/14, заявл. 15.09.2008; опубл. 27.12.2009, Бюл. № 36.

60 Пат. 2325100 Российская Федерация. Способ и система оптимизации лечебно-диагностической медицинской помощи / А.В. Голованов [и др.] // опубл. 27.05.2008, Бюл. № 15.

61 Пат. 2410022 Российская Федерация. Способ прогнозирования АВ-блокады II степени / Бодин О.Н., Баусова З. И., Вишнякова А.В., Востриков А. А., Гладкова Е.А. ,Зайцева О.А., Филькин А.В. - № 2009110933/14, заявл. 25.03.2009, опубл. 27.01.2011, Бюл. № 3.

62 Пат. 2522392 Российская Федерация. Способ выделения начала реполяризации желудочков сердца / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, С.А. Балахонова, М.А. Петровский, Ф.К. Рахматуллов, Т.А. Макарова, Е.А. Бальзанникова. - № 2013114682/14,; заявл. 01.04.2013; опубл. 10.07.2014, Бюл. № 19.

63 Пат. 2586854 Российская Федерация. Способ предоставления данных, относящихся к пациентам медицинского учреждения / О.Н. Бодин, С.А. Балахонова, А.А. Иванчуков, А.О. Касимов, К.А. Ожикенов, В.Г. Полосин, Ф.К. Рахматуллов, М.И. Сафронов, А.С. Сергеенков. -№2015100793/14, заявл. 12.01.2015, опубл. 10.06.2016 Бюл. № 16

64 Пат. 2591839 Российская Федерация. Способ прогнозирования АВ-блокад I, II и III степени / О.Н. Бодин, С.А. Балахонова, В.Г. Полосин, Ф.К. Рахматуллов. - № 2015127839/14, заявл. 10.07.2015, опубл. 20.07.2016 Бюл. № 20.

65 Пат. 2540528 Российская Федерация. Устройство для регистрации электрокардиосигналов в условиях свободной активности / Бодин О. Н. и др. - № 2013132637/14 ; заявл. 16.07.2013 ; опубл. 10.02.2015, Бюл. № 4.

66 Поли-Спектр-8/Е. - URL:http://neurosoft.com/m/catalog/view/id/132 (дата обращения: 01.12.2016).

67 Приложение к приказу Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации от 28 апреля 2011 № 364 «Концепция создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения». - URL: https://www.rosminzdrav.ru/documents/ %207200-prikaz-mmzdravsotsrazvitiya-rossii-364-ot-28-aprelya-2011-g (дата обращения: 01.09.2016).

68 Пузин, С.Н. Медико-социальные аспекты здоровья населения. Современные подходы к профилактике социально значимых заболеваний / С.Н,Пузин [и др.] // Медико-социальная экспертиза и реабилитация. - 2013. -№3. - С. 3-10.

69 Рахматуллов, Ф.К. Чреспищеводная электрокардиостимуляция сердца и клиническая электрофизиология антиаритмических средств: монография / Ф.К. Рахматуллов - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2006, 112 с.

70 Ройтберг Г.Е., Струтынский А.В. Лабораторная и инструментальная диагностика заболеваний внутренних органов. - М.: ООО «Медицина», 2003.

71 Российский статистический ежегодник. 2015: Стат.сб./Росстат. - Р76 М., 2015. - 728 с.

72 Рябыкина, Г.В. Опыт использования прибора КардиоВизор в кардиологической практике / Г.В. Рябыкина, А.С. Сула, Е.В. Щедрина // Кардиологический вестник. - 2006. - Т. -1(XIII). - №1. - С. 14-18.

73 Савельев, Б.А. Система передачи на основе канального кода / Б.А. Савельев, М.В. Кручинина // Известия высших учебных заведений. Приволжский регион. Технические науки. - 2013. - №4(28). - С. 62-73.

74 Спецификация протокола TLS. Версия 1.2. - URL: http://www.webcitation.org/65JSRyvms (дата обращения: 20.12.2016).

75 Спецификация протокола ТСР. - URL: https://tools.ietf.org/ html/rfc793 (дата обращения: 23.12.2016).

76 Спэк М., Барр Р. Анатомия сердца с электрофизиологической точки зрения: в кн.: Теоретические основы электрокардиологии: пер. с англ. - М.: Медицина, 1979.

77 Среда разработки программного обеспечения Lazarus. - URL: http://www.lazarus-ide.org (дата обращения: 27.12.2016).

78 Средство администрирования баз данных IB Expert. - URL: http://www.ibexpert.net (дата обращения: 25.12.2016).

79 Система управления базами данных Firebird. - URL: https://firebirdsql.org (дата обращения: 25.12.2016).

80 Таненбаум, Э. Распределённые системы: принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. - СПб.: Питер, 2003. - 880 с.

81 Технические характеристики электрокардиографа ЭК3Т-01 / ООО «НПП «МОНИТОР». - URL:http://www.momtor-ltd.ru/elektrokardiograf-ek3t (дата обращения: 01.12.2016).

82 Технические характеристики электрокардиографа переносного ЭКГК-01 «Валента» / ООО «Компания Нео». - URL:http://valenta.spb.ru/ card.html?mobilnyj-ehlektrokardiograf (дата обращения: 01.12.2016).

83 Технические характеристики электрокардиографа ЭК1Т-1/3-07 «Аксион» / ООО Концерн «Аксион». - URL:http://www.axion-med.ru/products/ catalog/2/1111 (дата обращения: 01.12.2016).

84 Технические характеристики электрокардиографа ЭК12Т «Альтон-103» / Альтомедика. - URL:http://www.altomedika.ru/index.php/ prod/ecg/2-alton103 (дата обращения: 01.12.2016).

85 Тогунов, И. А. Сегментация рынка медицинских услуг как степень доступности медицинской помощи // Здравоохранение Российской Федерации. 2000. № 3. с.12-14

86 Федеральная целевая программа «Создание системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру «112» в

Российской Федерации на 2013-2017 годы». - URL: http://www.mchs.gov.ru. (дата обращения: 25.12.2016).

87 Федеральный закон от 21.11.2011 г. № З23-Ф3 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» / Росс. газета. - 2011, № 263 от 23.11.2011.

88 Федеральный закон от 27.07.2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» / Росс. газета. - 2006, № 4131 от 29.07.2006.

89 Федотов А.А., Акулов С.А. Математическое моделирование и анализ погрешностей измерительных преобразователей биомедицинских сигналов. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2013. - 282 с.

90 Фрид, М. Кардиология в таблицах и схемах / М. Фрид, ред. С. Грайнс; пер. с англ. под ред. канд. мед. наук М.А. Осипова и канд. мед. наук Н.Н. Алипова. - М.: Практика, 1996. - 728с.

91 Фролов, С.В. Современные особенности развития медицинских информационных систем / С.В. Фролов, С.Н. Маковеев, С.В. Семенова // Врач и информационные технологии. - 2010. - №2. - С. 4-9.

92 Центр обработки данных. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Дата-центр (дата обращения: 25.12.2016).

93 Чазов, Е.И. Пути повышения эффективности лечения больных ИБС // Тер. Архив. - 1997, т.69, №9, 5-10с.

94 Что такое облачные вычисления. - URL: https://www.ibm.com/cloud-computing/ru/ru/what-is-cloud-computing.html (дата обращения: 10.09.2016).

95 Шорохова, М.А. Качество жизни как парадигма современной культуры / М.А. Шорохова // Известия высших учебных заведений. Приволжский регион. Гуманитарные науки. - 2009. - № 3. - С. 55-65.

96 Щепин, О.П. Общественное здоровье и здравоохранение: учебник/ О.П. Щепин, В.А. Медик. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 592 с.

97 Электронная база данных биомедицинских сигналов. - URL: https://physionet.org/physiobank/database/mitdb/ (дата обращения: 10.06.2012).

98 Balakhonova, S.A. Distributed Computer Diagnostic System KardioVid on the Base of the Multi-Agent Technologies / O.N. Bodin, A.G. Ubiennykh, A.S.

Sergeenkov, S.A. Balakhonova, F.K. Rakhmatullov, K.A. Ozhikenov // 18th International Conference On Micro/Nanotechnologies And Electron Devices EDM 2017 (Novosibirsk, June 29 - July 3 2017). P.610-612.

99 Denial-of-service attack. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/DoS-aTaKa (дата обращения: 20.12.2016).

100 Eric Rescorla. SSL and TLS: Designing and Building Secure Systems. -1-st. - Addison-Wesley Professional. - 2000, October 27. - Т. 1. - 528 p.

101 G.D. Clifford, F. Azuaje, P.E. McSharry. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. Boston: Artech House, 2006, 400p.

102 Górriz J.M. Real Time QRS Detection Based on M-ary Likelihood Ratio Test on the DFT Coefficients. / Górriz J.M., Ramírez J., Olivares A., Padilla P., Puntonet C.G., Cantón M., Laguna P. - PLOS ONE. - 2014, October 30. doi.org/10.1371/journal.pone.0110629 (дата обращения 01.12.2016).

103 Mell, P. The NIST Definition of Cloud Computing. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology / Peter Mell and Timothy Grance. - NIST, 2011.

104 Townsend N., Wilson L., Bhatnagar P., Wickramasinghe K., Rayner M., Nichols M. Cardiovascular disease in Europe: epidemiological update 2016 //European Heart Journal, 2016, 37(42), 3232-3245. doi:10.1093/eurheartj/ehw334

105 Virtual Dedicated Server. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/VPS (дата обращения: 23.12.2016).

106 Virtual Private Network. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/VPN (дата обращения: 23.12.2016).

СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА

1. Структура информационного пространства медицинского учреждения, С. 11.

2. Продолжительность жизни (а) мужчин и (б) женщин, С. 12.

3. Структура причин смертности населения в России за 2015 год, С. 13.

4. Смертность населения Пензенской области от отдельных причин смерти, С. 14.

5. Состав МЭГ, С. 15.

6. Структура электрокардиосигнала, С. 17.

7. Возбуждение предсердий, С. 19.

8. Прохождение импульса по АВ-узлу, С. 19.

9. Возбуждение желудочков, С. 20.

10. Регистрация процесса реполяризации, С. 20.

11. График зависимости степени тренированности от силы раздражителя, С. 23.

12. Алгоритм известного способа определения начала кардиоцикла, С. 25.

13. Неверное определение Я-зубцов, С. 26.

14. Фазы развития инфаркта миокарда, С. 27.

15. Классификационные признаки систем кардиодиагностики, С. 31.

16. МИС уровня лечебно-профилактического учреждения, С. 35.

17. Модели развертывания «облачных» сервисов, С. 39.

18. Структурная схема взаимодействия в РКДС, С. 48.

19. Структурная схема алгоритма функционирования облачного сервиса РКДС, С. 50.

20. Организация «облачного» сервиса РКДС, С. 51.

21. Схема взаимодействия сервиса РКДС с ЛПУ, С. 53.

22. Структурная схема способа получения данных в РКДС о пациенте и взаимодействия с другими МИС, С. 55.

23. Структурная схема способа предоставления данных о пациенте и взаимодействия с другими МИС, С. 56.

24. Структурные схемы способа выделения ЯЯ-интервалов ЭКС, С. 58.

25. Выделение Я-зубца при наличии артефактных всплесков на ЭКС, С. 58.

26. Структурная схема способа выделения начала реполяризации желудочков сердца, С. 59.

27. Границы интервала поиска точки J, С. 60.

28. Вариация позиции точки J в различных отведениях ЭКС, С. 61.

29. Позиция точки J в различных отведениях ЭКС, С. 61.

30. Структурная схема способа прогнозирования АВ-блокады I, II и III степени, С. 62.

31. Формирование МЭГ при мониторинге состояния здоровья пациента, С. 67.

32. Процесс формирования МЭГ, С. 69.

33. Отказоустойчивость функционального ядра РКДС, С. 74.

34. Фильтрация трафика транзитным сервером, С. 75.

35. Отказ транзитного сервера при DDoS-атаке, С. 75.

36. Перенаправление запроса пользователя через рабочий транзитный сервер, С. 76.

37. Отсутствие коллизий при одновременном обращении к данным, С. 78.

38. Структурная схема демодулятора канального кода, С. 79.

39. Динамика изменений сегмента ST на фоне острого коронарного синдрома, С. 83.

40. «Скользящее окно» отсчетов в интервале поиска точки J, С. 84.

41. Оценка абсолютной разницы амплитуд для начала реполяризации, С. 85.

42. ЭКГ пациента до и после нагрузки, С. 87.

43. Аппроксимация результатов моделирования КВС, С. 89.

44. Графики производных КВС, С. 91.

45. Схема алгоритма взаимодействия ПКА с сервисом РКДС, С. 97.

46. Схема алгоритма установки защищенного соединения между клиентом и транзитным сервером, С. 99.

47. Схема алгоритма установки виртуального канала связи, С. 102.

48. Графический интерфейс транзитного сервера, С. 103.

49. Структура клиентского модуля РКДС, С. 104.

50. Экранные формы клиентского модуля РКДС, С. 105.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ Функция чтения данных из входного буфера:

function ReadAllByteInBuffer(ClientInfo: TClientInfo; ResetTimerPeriod: Integer): Boolean; var

Err: Integer; B: Byte;

s, sBuf: string;

StartRequestToExchangeTime: TDateTime; L: TStringList; begin

Result := True; try

if ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size = 0 then begin

ClientSocket.Connection.Socket.CheckForDataOnSource(50); end;

while ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size > 0 do begin

B := ClientSocket.Connection.Socket.ReadByte();

IncReceiveBytes(1);

if ResetTimerPeriod > 0 then

TimeoutTimer.Start(ResetTimerPeriod); if Assigned(ClientInfo) then begin

if Chr(B) = 'R' then // REQUEST OF EXCHANGE begin

sBuf := Chr(B);

StartRequestToExchangeTime := Now; while Pos(EOL, sBuf) = 0 do begin

while ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size > 0 do begin

B := ClientSocket.Connection.Socket.ReadByte(); IncReceiveBytes(1); sBuf := sBuf + Chr(B); end;

if Pos(EOL, sBuf) > 0 then Break;

if MilliSecondsBetween(Now, StartRequestToExchangeTime) > 1000

then

begin

sBuf := ''; Break; end;

if Length(sBuf) >= 2 then if sBuf[2] <> then

Break;

ClientSocket.Connection.Socket.CheckForDataOnSource(50); end;

if Pos(EOL, sBuf) > 0 then begin

L := TStringList.Create; try

L.Text := StringReplace(sBuf, ',', sLineBreak,

[rfReplaceAll]); if L.Count >= 3 then begin

if L[1] = '1' then begin

if Assigned(ClientInfo.PointDesc) then

ClientInfo.PointDesc.RegRequestConnectToMaster(L[2]);

LogString('Received command: ' + sBuf);

// Отсылаем клиенту подтверждение того, что команда принята s := IntToStr(MSG_INIT_LINK_COMMAND_FROM_SLAVE_ACCEPTED) + ',1,' + L[2]; SendMessageToClient(ClientInfo, s, True); end; end; finally

L.Free; end;

sBuf := ''; end; end;

sBuf := ''; end; //if Assigned(Clientlnfo) then end; except

on E: Exception do begin

Result := False;

if sDisconnectReason <> '' then

sDisconnectReason := 'ReadAllByteInBuffer error: ' + E.Message; AddEvent(ClientInfo, 'ReadAllByteInBuffer error: ' + E.Message + ' (err=,+IntToStr(Err)+')1); end; end; end;

const

MUST_CONTINUE = 0; MUST_BREAK = 1; MUST_NOACTION = 2;

{ Читает входящие байты. Контролирует таймаут }

function ReadNewChars(var sInStr: string; ReadOneByte: Boolean): Integer; var

Size: Integer; str: string; Ch: Char; begin try

Result := MUST_NOACTION;

//если соединение завершено, то выходим из цикла if IsMustClosed(ClientInfo, sDisconnectReason) then Exit(MUST_BREAK);

//получаем процент таймера

ClientInfo.TimeoutPercent := TimeoutTimer.PercentDone();

//ожидаем получения данных; если данных нет, то начинаем цикл заново if ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size = 0 then

if not ClientSocket.Connection.Socket.CheckForDataOnSource(50) then Exit(MUST_CONTINUE);

// Если во входящем буфере есть данные, то складываем их со строкой Size := ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size;

if Size > 0 then begin

if ReadOneByte then

begin // Считываем один-единственный байт

Ch := Chr(ClientSocket.Connection.Socket.ReadByte()); str := Ch; end else

begin // иначе считываем все байты

// Если пакет слишком большой, то выходим

if Size > 500 then

begin

SendMessageToClientByCode(ClientInfo,

MSG_AUTH_ERROR_OVERFLOW_BUFFER, True); sDisconnectReason := 'MSG_AUTH_ERROR_OVERFLOW_BUFFER'; Exit(MUST_BREAK); end;

str := ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Extract(); end;

sInStr := sInStr + str;

IncReceiveBytes(Length(str)); end;

// Если строка авторизации получилась слишком большой, то прерываем цикл if Length(slnStr) > 500 then begin

SendMessageToClientByCode(ClientInfo, MSG_AUTH_ERROR_OVERFLOW_STRING,

True);

sDisconnectReason := 'MSG_AUTH_ERROR_OVERFLOW_STRING';

Exit(MUST_BREAK); end;

//ищем среди полученных данных символ #10 if Pos(LF, sInStr) = 0 then

Exit(MUST_CONTINUE); except

on E: Exception do begin

if sDisconnectReason = '' then

sDisconnectReason := 'ReadNewChars error: ' + E.Message;

raise; end; end; end;

Функция диспетчеризации обмена данными по виртуальному каналу связи:

while True do begin

if not WaitMaxSpeed() then begin

Break; end;

//если есть что передать, то сразу передаем ВСЕ НАКОПЛЕННЫЕ ДАННЫЕ на связанный сокет

Size := Clientlnfo.Queue.GetFirstBlock(ms);

// Проталкиваем текущую секунду, чтобы не потерять инфу о скорости ClientInfo.SecondsStat.RegBytes(0);

while Size > 0 do begin

Inc(QReadDataBlockCount); Inc(ClientInfo.QueueTX);

ClientSocket.Connection.Socket.Write(ms, Size); Sleep(1);

IncSendedBytes(Size);

ClientInfo.SecondsStat.RegBytes(Size);

TimeoutTimer.Start(TrafficTimeout); //перезапускаем

таймер

Size := ClientInfo.Queue.GetFirstBlock(ms); end;

//если соединение завершено, то выходим из цикла if IsMustClosed(ClientInfo, sDisconnectReason) then break;

//получаем процент таймера

ClientInfo.TimeoutPercent := TimeoutTimer.PercentDone();

if (TimeoutTimer.IsTimeOut()) then begin

AddEvent(ClientInfo,'Traffic timeout'); sDisconnectReason := 'Traffic timeout'; Break; end;

// Ставим искуственную задержку для регулирования скорости передачи данных Sleep(1);

// Если в буфере отправки накопилось слишком много пакетов, то начинаем цикл заново

if Assigned(ClientInfo.ReceiverClient) then begin

if ClientInfo.ReceiverClient.Queue.GetSize >= MaxDataQueueSize then begin

continue; end;

end else begin

AddEvent(ClientInfo, sDisconnectReason := Break; end;

//ожидаем получения данных; если данных нет, то начинаем цикл заново if ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size = 0 then begin try

CheckForDataWasErr := False;

if not ClientSocket.Connection.Socket.CheckForDataOnSource(5) then begin

continue; end; except

'ClientInfo.ReceiverClient=NIL'); 'ClientInfo.ReceiverClient=NIL';

on E: Exception do begin

CheckForDataWasErr := True;

sDisconnectReason := 'CheckForDataOnSource err: ' + E.Message; AddEvent(ClientInfo, sDisconnectReason); end; end;

if CheckForDataWasErr then Break;

end;

// Считываем за 1 раз не более maxSmallint Size := ClientSocket.Connection.Socket.InputBuffer.Size; if Size > maxSmallint then Size := maxSmallint;

if Size = 0 then continue;

ms.Size := 0;

//считываем принятые данные в буфер

ClientSocket.Connection.Socket.ReadStream(ms, Size); IncReceiveBytes(Size);

Clientlnfo.SecondsStat.RegBytes(Size); TimeoutTimer.Start(TrafficTimeout);

// Размещаем буфер в очереди на отправку в параллельное соединение try

if Assigned(Clientlnfo.ReceiverClient) then

if Assigned(Clientlnfo.ReceiverClient.Queue) then begin

Clientlnfo.ReceiverClient.Queue.AddDataBlock(ms);

Inc(QWriteDataBlockCount); Inc(Clientlnfo.QueueRX); end; except

on E: Exception do begin

LogString(Format('Clientlnfo.ReceiverClient.Queue.AddDataBlock ERROR (id=%d): %s', [ClientSocket.Connection.Tag, E.Message])); if Assigned(Clientlnfo.ReceiverClient) then begin

LogString('Clientlnfo.ReceiverClient = ASSIGNED'); if Assigned(Clientlnfo.ReceiverClient.Queue) then

LogString('Clientlnfo.ReceiverClient.Queue = ASSIGNED');

end; end; end;

end; // WHILE TRUE (transit data)

Функция детектирования R-зубцов ЭКС:

function FindQRSPeaksEx(EKGMatrix, PeaksMatrix: TMatrix; RRPeaksStep,

RRPeaksLimit: Integer): Integer;

var

I, J, K: Integer;

FindMaxInterval, MaxValue, AValue: Integer;

C, C1, Limitl, BegQRS, EndQRS, NullCount: Integer;

ExtValue: Extended;

AProd, ASumRow, MaxMatrix, TempMax: TMatrix; PRow: PIntegerArray;

const

MinQRSWidth = 0;

NullLen = 20; // Заданное кол-во нулевых точек говорит об окончании QRS-комплекса

begin

FindMaxInterval := 1000; try

AProd := TIntegerMatrix.Create(); // Тип массива не менять!!!

ASumRow := AProd.CreateInstance(AProd);

MaxMatrix := AProd.CreateInstance(AProd);

TempMax := AProd.CreateInstance(AProd);

try

AProd.Resize([EKGMatrix.Rows, EKGMatrix.Cols div RRPeaksStep]);

// Вычисляем производную с заданным шагом. Все значения делаем положительными

for I := 0 to AProd.Rows - 1 do begin

for J := 0 to AProd.Cols - 2 do

AProd.ElemI[I, J] := Abs(EKGMatrix.ElemI[I, J * RRPeaksStep + RRPeaksStep] -

EKGMatrix.ElemI[I, J * RRPeaksStep]);

AProd.ElemI[I, AProd.Cols - 1] := 0; end;

// =============== Выполняем поиск наибольших значений ================

//

if AProd.Cols < FindMaxInterval then

AProd.GetMinMaxMean(1, nil, MaxMatrix, nil) else begin

MaxMatrix.PreservResize([AProd.Rows]);

// В данном массиве будут временно храниться все max значения // для текущего отведения ЭКГ

TempMax.Resize([AProd.Cols div FindMaxInterval]);

// Для каждой FindMaxInterval отсчетов определяем max, после чего усредняем

// полученные значения. Цель этого - устранить влияние крайне резких всплесков,

// возникших в тех или иных ситуациях for I := 0 to AProd.Rows - 1 do begin

TempMax.Zeros;

PRow := AProd.ElemAddress(I, 0); // Получаем адрес начала строки

for J := 0 to AProd.Cols div FindMaxInterval - 1 do

begin

MaxValue := PRow[J * FindMaxInterval];

for K := J * FindMaxInterval to (J + 1) * FindMaxInterval - 1 do if PRow[K] > MaxValue then MaxValue := PRow[K];

TempMax.VecElemI[J] := MaxValue; end;

// Определяем и нормируем наибольшее значение AValue := 0;

for J := 0 to TempMax.Cols - 1 do

AValue := AValue + TempMax.VecElemI[J]; AValue := AValue div TempMax.Cols;

// Исключаем резкие всплески MaxValue := 0; K := 0;

for J := 0 to TempMax.Cols - 1 do begin

if (TempMax.VecElemI[J] < AValue + AValue / 3) then begin

Inc(K);

MaxValue := MaxValue + TempMax.VecElemI[J]; end else

TempMax.VecElemI[J] := 0;

end;

if K > 0 then

AValue := MaxValue div K;

// Определяем max, исключаея максимумы с очень низкой амплитудой. MaxValue := 0; K := 0;

for J := 0 to TempMax.Cols - 1 do begin

if (TempMax.VecElemI[J] > 0) and (TempMax.VecElemI[J] > AValue

div 4) then

begin

Inc(K);

MaxValue := MaxValue + TempMax.VecElemI[J]; end; end;

if K > 0 then

AValue := MaxValue div K;

// Запоминаем нормированный max MaxMatrix.VecElemI[I] := AValue; end; end;

// Усредненные наибольшие значения для каждого отведения найдены! ASumRow.PreservResize([AProd.Cols]);

//-------Устраняем шумы для каждого отведения-------//

for I := 0 to AProd.Rows - 1 do begin

MaxValue := MaxMatrix.VecElemI[I];

AValue := Round(MaxValue * RRPeaksLimit / 100);

PRow := AProd.ElemAddress(I, 0);

for J := 0 to AProd.Cols - 1 do begin

if PRow[J] > 0 then begin

if PRow[J] < AValue then

PRow[J] := 0 else

if PRow[J] > MaxValue then PRow[J] := MaxValue;

end;

ASumRow.VecElemI[J] := ASumRow.VecElemI[J] + PRow[J]; end;

end;

// Шумы во всех отведениях устранили!

// Определяем в ASumRow наибольший элемент ASumRow.GetMinMaxValues(nil, @ExtValue);

// Выполняем фильтрацию для массива SumRow MaxValue := Round(ExtValue * RRPeaksLimit / 100); for I := 0 to ASumRow.Cols - 1 do

if ASumRow.VecElemI[I] < MaxValue then ASumRow.VecElemI[I] := 0;

// Подгатавливаем результирующий массив PeaksMatrix.Resize([1, ASumRow.Cols]);

C1 := 0;

C := 0; // Счетчик найденных зубцов Limit1 := ASumRow.ElemCount - 1;

while C1 < Limit1 do begin

Inc(C1);

if ASumRow.VecElemI[C1] <> 0 then // Это начало кардиоцикла begin

BegQRS := C1; // Запоминаем точку начала кардиоцикла

// Ищем заданное число вподряд идущих нулей NullCount := 0;

while C1 < Limit1 do begin

if NullCount = NullLen then begin

EndQRS := C1 - NullCount; // Регистрируем найденный зубец if EndQRS - BegQRS >= MinQRSWidth then begin

PeaksMatrix.VecElemI[C] := (EndQRS + BegQRS) div 2 + 1; Inc(C); end; Break; end;

Inc(C1);

if ASumRow.VecElemI[C1] = 0 then

Inc(NullCount) else begin

NullCount := 0; end;

// Если последний зубец находится в самом конце массива, то достаточно // найти 5 нулевый точек, идущих вподряд if C1 = Limit1 then if NullCount > 4 then begin

EndQRS := C1 - NullCount;

if EndQRS - BegQRS >= MinQRSWidth then