Система и методы автоматизированной оценки ритма сердца тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Кавасма А.А. Рамзи

• Кавасма А.А. Рамзи
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кавасма А.А. Рамзи

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ СЕРДЕЧНОСОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ И ОЦЕНКИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СЕРДЦА.

1.1. Методы исследования сердечно-сосудистой системы.

1.1.1. Электрокардиография.

1.1.2. Вектрокардиография.

1.1.3. Вариационная пульсометрия.

1.1.4. Плетизмография и сфигмография.

1.2. Методы обработки электрокардиологических сигналов.

1.2.1. Статистические методы.

1.2.2. Спектральные методы.

1.2.3. Волновой анализ (Вейвлет-анализ).

1.2.4. Корреляционный анализ.

1.2.5. Нелинейный анализ.

Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СЕРДЦА.

2.1. Приборы и оборудование, используемые при проведении экспериментальных исследований.

2.2. Методика проведения экспериментальных исследований.

2.2.1. Выбор объекта исследования.

2.2.2. Холтеровский мониторинг.

2.2.3. RR-интервалограмма как объект исследования.

2.2.4. Алгоритм выделения RR-интервалов.

2.2.5. Определение объема выборки и сертификация групп исследуемых

2.3. Применение статистического и спектрального анализа.

2.4. Применение нелинейного анализа.

2.5. Экспериментальное исследование синхронной регистрации электрокардиограмм и электроэнцефалограмм.

Выводы.

ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ РИТМА СЕРДЦА.

3.1. Систематический подход к исследованию электрической активности и ритма сердца.

3.2. Частотная модель исследования ритма сердца.

3.3. Динамическая модель исследования ритма сердца.

3.4. Энергетическая модель исследования электрической активности сердца.

Выводы:.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И РАЗВИТИЕ НОВЫХ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА РИТМА СЕРДЦА.

4.1. Энергетический метод (srr-интервалограмма).

4.2. Комбинированный интерквантильный метод (ИК-метод).

4.3. Вейвлет анализ.

4.4. Метод ярусов.

Выводы.

ГЛАВА 5. СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ РИТМА СЕРДЦА

5.1. Анализ результатов применения статистического метода.

5.2. Сравнительный анализ RR- и srr-интервалограмм.

5.3. Сравнительный анализ ИК-метода и метода ярусов.

5.4. Сочетанный анализ ЭЭГ и RR-интервалограмм. ф Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система и методы автоматизированной оценки ритма сердца»

Современный математический аппарат в основном сложился на базе количественных измерений объектов «неживой» материи. Адекватное описание живой материи с помощью этого аппарата пока еще не разработано. Биология и медицина нуждаются как бы в «своей» математике [84]. Современная медицина опирается главным образом на понятия, отражающие качественную сторону явлений и процессов при неполном или недостаточном знании их количественных характеристик. Разработка методов диагностики состояния биосистемы по наблюдаемому временному ряду является задачей, имеющей как фундаментальное, так и, прикладное значение. Особую актуальность задачи подобного рода приобретают для классификации состояний живых объектов.

Актуальность проблемы. В большинстве стран мира за последние годы значительно возросли заболеваемость и смертность, связанные с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ). По данным Всемирной организации здравоохранения летальность от ССЗ прочно занимает первое место в мире. Россия входит в настоящее время в первую десятку стран с максимальной смертностью от кардинально обусловленных причин. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, со своевременным обнаружением заболеваний. Наиболее широко используемым методом диагностики нарушений деятельности сердечно-сосудистой системы (ССС) является электрокардиография. Традиционно электрокардиограмма (ЭКГ) анализируется по ее форме, длительности, ориентации, взаиморасположению зубцов и сегментов. На сегодняшний день все более широкое распространение приобретают автоматические методы анализа и интерпретации ЭКГ.

Динамика поведения сердечного ритма является чрезвычайно сложной и в настоящее время не поддаётся формальному описанию. Ритм сердечных сокращений является наиболее доступным для регистрации физиологических параметров, отражающих процессы вегетативной регуляции в ССС и организме в целом. Динамические характеристики ритма сердца (PC) позволяют оценить выраженность сдвигов симпатической и парасимпатической активности вегетативной нервной системы при изменении состояния пациента. Нарушение ритма сердца - это динамический процесс непрерывного возникновения, существования и угасания элементарных источников, инициаторов аритмии сердца [6, 14].

В кардиологии результаты анализа PC используются как основной прогностический показатель при оценке рисков при ишемической болезни, аритмиях, остром инфаркте миокарда, недостаточности кровообращения, оценке внезапной смерти и т. д. [11, 12, 47]. В связи с этим поиск, разработка и исследование новых методов и алгоритмов оценки PC является актуальной задачей. В электрофизиологических методах медико-биологических исследований диагностическая информация содержится в биоэлектрических сигналах, снимаемых с различных участков подкожных покровов или с поверхности кожи. Особое место здесь занимает исследование электрической активности сердца. Именно этот физиологический процесс требует пристального изучения и развития методов его анализа [86].

Интерес к исследованию сердечных ритмов вызван сформировавшимся к настоящему времени убеждением, что в ритме сердца человека закодирована информация о процессах, протекающих не только в самом сердце и кровеносной системе, но и в различных функциональных системах организма: центральной и периферической нервной системе, различных рецепторах, тканях и т.п. [10, 48, 84]. Этот факт и относительная простота регистрации сердечных ритмов имеют большое значение для разработки методов и алгоритмов профилактики и диагностики патологий, связанных не только с функционированием сердечно-сосудистой системы, но и других органов.

Исследования PC физико-математическими методами находятся в начальной стадии. Подобные исследования проводятся с целью нахождения эталонных статистических и нелинейных закономерностей нормальной динамики устойчивых естественных процессов в ритме сердца.

Классический подход в кардиологии основан на пространственно-временных, статистических, пространственно-спектральных методах получения диагностических показателей функционального состояния сердца [48].

В последние годы большое внимание удаляется анализу сигналов электрической активности сердца человека, основанному на использовании методов нелинейной динамики [25, 119, 120, 124, 132-134, 137]. Проведенные исследования позволили ввести в рассмотрение ряд различных характеристик сигналов сложной структуры. В тоже время возникла необходимость провести анализ известных методов обработки временных рядов с целью выявления наиболее информативных характеристик, которые можно было бы рекомендовать к использованию в качестве диагностических критериев. -1

Цели и задачи работы. Целью диссертационной работы является исследование и разработка системы и количественных методов достоверного автоматизированного анализа электрической активности и оценки ритма сердца (ЭКГ и RR-интервалограмм), обеспечивающих повышение информативности диагностической и прогностической информации и значимости результатов электрокардиографического исследования.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ существующих электрокардиографических методов исследования ССС и оценки электрической активности сердца;

2. Разработка эффективного алгоритма выделения R зубцов электрокардиограммы, повышающего точность их определения;

3. Разработка теоретических подходов к оценке ритма сердца с целью построения моделей исследования частотного, динамического и энергетического анализа сердца как системы;

4. Разработка новых количественных методов оценки PC, основанных на исследовании энергетики сердца и динамики сердечного ритма;

5. Разработка программного обеспечения системного анализа динамики ритма сердца для реализации предложенных методов автоматического анализа PC с возможностью вычисления известных физиологических диагностических показателей;

6. Исследование эффективности предложенных методов и алгоритмов анализа ритма сердца и сравнение результатов обработки данных экспериментальных исследований.

Объект исследования. В клинической практике диагностики сердечной деятельности большое значение имеет анализ длительностей RR-интервлов. Удобным и информативным источником информации о ССС является RR-интервалограмма, которая характеризует не только функциональное состояние сердца, но и состояние регуляторных процессов и систем организма от функций коры головного мозга до автономной нервной системы с рецепторами на исполнительных органах [10, 48, 84]. В данной диссертационной работе для снятия RR-интервалограмм использовались: прибор «Oxigemometr» с программой «Oxi» и холтеровский регистратор «Anna Flash 2000»с программой «Escreen» [128]. Полученные данные в цифровом виде вводились в базу данных компьютера для дальнейшей обработки.

Методы исследования. Теоретическая часть диссертационной работы построена на базе аппарата математического анализа, математической статистики, теории спектрального анализа, методов нелинейной динамики и вейвлет-анализа. Экспериментальные исследования проводились с использованием реальных ЭКГ, регистрируемых у молодых условно здоровых студентов Владимирского государственного университета (ВлГУ) не старше 20 лет. Наряду с этим исследовались также ЭКГ больных Владимирской областной клинической больницы (ВОКБ) с различными сердечными патологиями. Результаты исследований получены в программных средах Matlab, MatCad, Delphi и С++.

Научная новизна работы. Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработаны теоретические подходы к анализу PC, на основе которых были построены частотная, динамическая и энергетическая модели исследования электрической активности и ритма сердца;

2. Предложены и разработаны новые методы оценки функционального состояния сердечного ритма, а именно, энергетический метод оценки PC, позволяющий исследовать энергетику сердца, интерквантильный метод, позволяющий исследовать динамику ритма, анализировать стационарные и нестационарные процессы, характеризующие PC, а также метод ярусов, позволяющий оценивать функциональное состояние ритма;

3. Разработано программное обеспечение системного анализа динамики ритма сердца «САДР» на основе применения известных и предложенных методов оценки ритма с целью вычисления и сопоставления физиологических диагностических показателей, что увеличивает достоверность и точность результатов исследования;

4. Проведено исследование эффективности и сравнительный анализ методов оценки ритма сердца, что необходимо для выявления наиболее информативных характеристик ритма, которые могут быть рекомендованы к использованию в качестве диагностических критериев.

Практическая ценность работы. Разработанные в диссертационной работе новые методы, алгоритмы и программа системного анализа динамики ритма сердца «САДР» были использованы при выполнении научно-исследовательской работы по заказу ВОКБ, а также в Центре содействия укреплению здоровья студентов и в учебном процессе кафедры биомедицинской инженерии Владимирского государственного университета, что подтверждается актами внедрения.

Разработанные новые методы и программное обеспечение «САДР» могут быть использованы в начальной стадии любого клинического обследования, а также в работе участковых врачей, семейных врачей, в сплошном мониторинге в школах, учебных заведениях, фитнесс-клубах, оздоровительных центрах, санаториях и т.д.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Модели исследования и анализа ритма сердца: частотная, динамическая и энергетическая.

2. Эффективный алгоритм выделения R-зубцов электрокардиограммы, имеющий высокое быстродействие и точность определения пиков R.

3. Новые методы количественной оценки изменений ритма сердца, основанные на исследовании энергетики сердца, динамики и ярусовой структуры ритма.

4. Программное обеспечение поддержки экспериментальных исследований методов и алгоритмов оценки функционального состояния ритма сердца.

5. Результаты сравнительного анализа применения существующих (статистических, спектральных и методов нелинейной динамики, а также вейв-лет-анализа) и предложенных методов оценки PC, на основе полученных в результате исследований экспериментальных данных.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях: 3rd European Medical and Biological Engineering Conference «ЕМВЕС'05» (Czech Republic, Prague, 2005 г.), 4th International Conference on Electrical and Electronics Engineering «ELECO2005» {Turkey, Bursa, 2005 г.), VI международной конференции «Радиоэлектроника в медицине» (г. Москва, 2005 г.), VI международной научно-технической конференции

Перспективные технологии в средствах передачи информации» (г. Владимир, 2005 г., 2005 г.), XI международной конференции «Новые медицинские технологии и квантовая медицина» (г. Москва, 2005 г.), V и VI международной научно-практической конференции «Здоровье и образование в XXI веке» (г. Москва, 2004-2005 гг.), VI международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (г. Владимир, 2004 г.), VI и VII международной конференции «Циклы» (г. Ставрополь, 2004-2005 гг.), международном юбилейном симпозиуме (г. Пенза, 2003 г.), международной научно-технической конференции «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании» (г. Тверь, 2002 г.), VII и X всероссийской научно-технической конференции «Computer-Based Conference» (г. Нижний Новгород, 2002 г., 2005 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, из них - 4 статьи.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы из 151 наименование, и 6-ти приложений. Основная часть работы изложена на 125 страниц, 38 рисунков и 7 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Кавасма А.А. Рамзи

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы на первой стадии любого клинического обследования, а также в работе участковых врачей, семейных врачей, в сплошном мониторинге в школах, учебных заведениях, фитнесс-клубах, оздоровительных центрах, санаториях и т.д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В связи с актуальностью исследований и с целью достижения поставленных задач в диссертационной работе проведен анализ современных методов оценки электрической активности сердца и обработки электрокардиосигналов. Предложены новые методы и алгоритмы оценки функционального состояния сердечного ритма, повышающие диагностическую и прогностическую значимость результатов электрокардиографического исследования. В работе показаны возможности применения разработанных методов и алгоритмов в практическом здравоохранении.

В ходе исследований были получены следующие результаты:

1. Проведен анализ известных методов исследования сердечно-сосудистой системы и оценки ритма сердца, изучены особенности каждого метода. Сравнение различных методов оценки сердечного ритма показало, что универсальные методы не достаточны для описания всех особенностей ритма. В связи с этим, актуальны исследования в области разработки новых методов анализа и оценки PC, повышающих эффективность результатов исследования и обеспечивающих вычисление физиологических диагностических показателей;

2. Рассмотрены теоретические подходы к количественному анализу и оценке ритма сердца и предложены модели исследования, а именно частотная, энергетическая и динамическая, описывающие фазовую картину ритма;

3. Для обеспечения автоматического выделения R-зубцов на электрокардиограмме разработан эффективный алгоритм и соответствующая программа, имеющие высокое быстродействие и точность определения пиков, обеспечивающие получение, оцифровку, фильтрацию и определение соседних минимальных и максимальных значений ЭКГ, поиск пиков R, сохранение RR-интервалов и построение RR-интервалограммы;

4. На основе формулы Найквиста с использованием спектра автокорреляционной функции RR-интервалограммы, был определен минимальный объем информативной выборки необходим для исследования - 50-250 кардиоинтервалов;

5. Предложен новый энергетический метод анализа функционального состояния PC в норме, основанный на оценке площадей, определяемых пространством между RR-интервалами и изоэлектрической и нулевой линиями. При этом количественным показателем функционального состояния сердечного ритма является коэффициент корреляции гистограмм RR- и srr-интервалограмм. По корреляционной оценке для здоровых людей в состоянии покоя коэффициент корреляции находится в интервале 0,9-1. Значение коэффициента уменьшается до 0,7 в напряженном состоянии. В случае больных людей коэффициент корреляции резко падает;

6. Предложен новый интерквантильный метод анализа PC в норме и патологии, на основе которого с помощью формулы Старджеса гистограмма RR-интервалограммы разбивается на одинаковые интерквантильные промежутки так, чтобы каждый уровневый интервал приобрел собственное значение плотности вероятности в фазовой картине ритма. Интерквантильный метод позволяет исследовать:

- общее состояние сердца по анализу формы гистограмм и вариационных рядов.

- стационарные процессы, характеризующие PC по оценке коэффициентов асимметрии (К^) и анализу спектров Фурье и автокорреляционных функций.

- нестационарные процессы, характеризующие PC по оценке коэффициентов эксцесса (К^) и фазовый портрет;

7. Предложен новый эффективный метод диагностики состояния сердечного ритма на основе анализа структуры ярусов RR-интервалограммы метод ярусов. При этом количественным показателем функционального состояния PC является количество ярусов (Кя). В норме для здоровых людей значение Кя находится в интервале 20-60. Если значение количества ярусов выходит за установленный интервал, то это свидетельствует о наличии какой либо сердечной патологии;

8. Проведен сравнительный анализ эффективности применения спектрального анализа на основе Фурье и вейвлет-преобразования; а также проведен сравнительный анализ наиболее часто используемых в обработке биомедицинских сигналов материнских вейвлет-функций таких как Морле, Мексиканская шляпа и Добеши. В отличие от Фурье-преобразования при анализе ЭКГ высокого разрешения и исследовании изменения PC вейвлет-преобразование обеспечивает выделение QRS-комплекса и деталей ЭКГ с наилучшим локальным разрешением по частоте. Преимуществом вейвлет-анализа является также его более высокая помехоустойчивость, что позволяет эффективно работать в условиях больших помех, меньше внимания уделять процедурам предварительной фильтрации и интерполяции данных;

9. Для реализации предложенных методов и алгоритмов было разработано программное обеспечение «Системный анализ динамики ритма сердца (САДР)», на основе которого также вычисляются общепринятые в кардиологии статистические показатели и индексы, имеющие диагностическую ценность;

Ю.Применение предложенного энергетического метода показало, что RR-и srr-интервалограммы в норме с точки зрения информативности идентичны, в то время как при патологиях идентичность снижается. Исходя из этого, при профилактических обследованиях условно здоровых организмов можно переходить от исследования ЭКГ к анализу RR- и srr-интервалограмм. При этом энергетический метод совместно с программой «САДР» можно использовать в качестве экспресс-анализа отклонений PC от нормы при проведении профилактических осмотров. Результаты параллельного анализа RR- и SRR-интервалограмм позволили выделить три типа гистограмм RR- и srr-интервалограмм:

- симметричные гистограммы - для условно здоровых людей в состоянии покоя.

- асимметричные гистограммы - указывают на нарушение стационарности процесса регуляции ритма сердца;

- многовершинные (многомодовые) гистограммы, которые могут быть обусловлены наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасистолия), а также артефактами, возникающими при регистрации электрокардиограмм.

11 .Интерквантильный метод анализа RR-интервалограмм дает достоверную информацию об устойчивости динамики PC. Результаты ИК-метода могут быть полезны при оценке регуляторных и переходных процессов. Сравнение интерквантильного метода с предложенным ранее методом ярусов показало, что метод ярусов позволяет заменить поиск и исследование отдельных составляющих ритма на исследование отдельных фаз, которым ритм сердца в норме отдает предпочтение. В любом случае оба метода дополняют друг друга при оценке функционального состояния сердечного ритма;

12.Проведено сравнение результатов экспериментальных исследований синхронного анализа электроэнцефалограмм и RR-интервалограмм с помощью интерквантильного метода и вейвлет-преобразования. Показано, что интерквантильный метод анализа ЭЭГ позволяет проанализировать фазовые составляющие ритма головного мозга по амплитудным уровням. При этом спектр автокорреляционной функции содержит информацию о стационарных составляющих, а фазовый портрет содержит информацию о нестационарных составляющих ритма головного мозга на каждом выбранном уровне анализа. Результаты анализа RRинтервалограмм и ЭЭГ с помощью вейвлет-преобразования при их синхронной регистрации показали, что вейвлет-спектрограмма RR-интервалограммы и ЭЭГ качественно совпадают, что подтверждает взаимодействие головного мозга и сердце. Для выявления количественных закономерностей и их использования в качестве диагностической информации требуется дополнительные исследования.

Использование результатов предложенных методов количественной оценки ритма сердца позволяет обнаружить ключевые диагностические признаки необходимые для врача-кардиолога.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кавасма А.А. Рамзи, 2006 год

1. Агаджанян Н. А., Тель Л. 3., Циркин В. И., Чеснокова С. А. Физиология человека. М.: Медицинская книга, Н.Новгород, Изд-во НГМА. 2001. - 562 е.: ил.

2. Азбука клинической электрокардиографии: Учеб. пособие. Н.Новгород: Изд-во НГМА. 1998.- 150 с.

3. Айфичер Э. С., Джервис Б. У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 992 с.: ил. - Парал. тит. англ.

4. Анищенко В. С., Игошева Н. Б., Павлов А. Н., Якушева Т. А. Сравнительный анализ методов классификации состояния сердечно-сосудистой системы при стрессе // Биомедицинская радиоэлектроника, 2000, №2, С. 24-37.

5. Анищенко В. С., Янсон Н. Б., Павлов А. Н. // Письма в ЖТФ. 1996. Т. 22. № 7. С. 1.

6. Ардашев А. В., Новосельский П. А. и др. Устойчивость синусового ритма после электрической кардиоверсии у больных с пароксизмальной мерцательной аритмией предсердий, Кардиостим, 2004, № 252.

7. Аритмии сердца. В 3 томах. Том 1: Пер. с англ./Под ред. В.Дж. Манделла. М.: Медицина. 1996. - 512 с.

8. Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. -128 с.

9. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. № 11. - С. 1145-1170 http://www.ufn/ufn96/ufn96 1 l/russian/r961 la.pdf.

10. Баевский Р. М., Кирилов О. И., Клецкин С. В. Математический анализ сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, 1984. - 219 с.

11. Бокерия JI. А. Тахиаритмии: диагностика и хирургическое лечение. Л.: Медицина, 1989. - 296 е.: ил.

12. Большая медицинская энциклопедия в Internet http://www.rubricon.ru

13. Бутенин Н. В., Неймарк Ю. И., Фуфаев Н. А. Введение в теорию нелинейных колебаний: Учеб. пособ. для втузов. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. -384 с.

14. Бутковский О. Я., Бухарова О. Д., Кузнецов А. А., Фуров JI. В. Погрешности измерений. Учеб. пособие / Под ред. Кузнецова А. А. Владимир, 1998. 68 с.

15. Вильнер Б. Я., Пешее JI. Я. Очерки по биологической кибернетике. -Минск: Выш. шк. 1977.- 191с.

16. Войнов В. Б., Воронова Н. В., Золотухин В. В. Методы оценки состояния систем кислородообеспечение организма человека: Учеб.-мет-ое пособие. / Под ред. Кураев Г. А., Ростов-на-Дну, 2002. 76 с.

17. Воробьев В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет преобразования. -СПб.: ВУС, 1999.-204 с.

18. Гаврилушкин А. П., Киселев С. В., Маслюк А. П. Нелинейная динамика ритма сердца у кардиохирургических больных. Сб. материалов III Симпозиум и Школы: Изд. НИИ КПГ ПЗ СО РАМН, Новокузнецк, 2001 г. -С. 190-196.

19. Гаврилушкин А. П., Маслюк А. П. Теоретические и практические аспекты нелинейных хаотических колебаний ритма сердца. Сб. материалов III Симпозиум и Школы: Изд. НИИ КПГ ПЗ СО РАМН, Новокузнецк, 2001 г. -С. 36-48.

20. Гезеловиц Д. Б. К теории электрокардиограммы // ТИИЭР, том 77, № 6, июнь 1989.

21. Гласс JL, Мэки М. О часов к хаосу: Ритмы жизни. М.: Мир, 1991.

22. Грибков Д. А., Грибкова В. В., Кравцов Ю. А. // РЭ. 1994. Вып. 2 С. 269.

23. Дошицин В. JI. Практическая электрокардиография. М.: 1987.

24. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений: Спец. справочник. СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

25. Дюк В., Эмануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер, 2003. - 528 е.: ил.

26. Жирмунская Е. А., Клиническая электроэнцефалография (цифры, гистограммы, иллюстрации). 1993.

27. ЗЗ.Зенков JI. Р., Клиническая электроэнцефалография (с элементами элептилогии). Таганрог. Издательство ТРТУ, 1996, - 358 с.

28. Инструментальные методы исследования сердечно-сосудистой системы / Под ред. Виноградовой Т. Е. М.: Медицина, 1986. - 416 с.

29. Исаков Р. В. Кузнецов А. А., Исследование фазовых портретов RR-интервалограмм // Информационные технологии в науке, проектировании и производстве. Матер. VII ВНТК, Н. Новгород. 2002. -С. 4.

30. Исаков Р. В., Кузнецов А. А. О вариабельности уровня изоэлектрической линии// Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании. Труды МНТК. ТвГТУ, Тверь. 2002. -С. 95-97.

31. Исаков Р. В., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Оценка степени близости летальных аритмий методами нелинейной динамики // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, 2004, №3, С. 46-50.

32. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А. О структуре и форме проведения кардиоимпуль-са, Сб. трудов Междунар. науч.-тех. конф. «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании», Тверь, 3-4 декабря 2002 г. -С. 97-98.

33. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Анализ ЭКГ на основе энергетического подхода,. Науч. труды V междунар. науч.-практ. конф. «Здоровье и образование в XXI веке», 21-23 октября 2004 г. -С. 157.

34. Кавасма Р. А., Плеханов А. А. Определение объема выборки при исследовании функционального состояния сердца методом вариационной пульсометрии // материалы Всероссийской науч.-техн. конф. (Computer-Based. Conference), Н. Новгород. 2005. 7 сс.

35. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Новые методы обработки электрокардиографических сигналов // биомедицинские технологии и радиоэлектроника, № 12, 2005.

36. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т. Энергетический и интерквантильный методы анализа электрокардиоинтервалов // Вест, новых мед. технол. 2005. - Т. XII, № 3-4. - С. 30-32.

37. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова Л. Т., Плеханов А. А. Интерквантильный метод обработки RR-интервалограмм // VI Междунар. науч.-техн. Кон.

38. Перспективные технологии в средствах передачи информации», Владимир, 2005.209-211 сс.

39. Кавасма Р. А., Кузнецов А. А., Сушкова JI. Т., Плеханов А. А. Программа для анализа сердечного ритма. «Здоровье и образование в XXI веке». Науч. труды VI междунар. науч.-практ. конф., Москва. 2005. -С. 204-206.

40. Калакутский JI. И., Манелис Э. С. Аппаратура и методы клинического мониторинга: Учеб. пособие. М.: Высш. шк., 2004. - 156 с.

41. Кантор Б. Я., Мартыненко А. В., Яблучанский Н. И. Основы клинического опыта применения вариабельности сердечного ритма // Progress in Biomedical Researches. Т.З, сентябрь 1998 г., 95-99 сс.

42. Кассиль В. JI. Клинический мониторинг сердечного выброса и параметров дыхания по фотопульсограмме //Вестн. Интенсивной терапии. 1997. №1-2.

43. Кастлер Г. Возникновение биологической организации. М.: Мир, 1960. - 90 с.

44. Клецкин С. 3. Математический анализ ритма сердца. М.: ВНИИМИ, 1979. -116 с.

45. Коркушко О. В., Шатило В. Б., Шатило Т. В., Короткая Е. В. Анализ вегетативной регуляции сердечного ритма на различных этапах индивидуального развития человека // Физиология человека. -1991.- №2. С. 31 -40.

46. Кроновер Р. М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. -М.: Постмаркет, 2000. 352 с.

47. Кузнецов А. А. Вариабельность сердечного ритма в прогнозной диагностике// Циклы. Матер. IV Межд. конф., Ч. 1, Сев.-Кав. ГТУ, Ставрополь. 2002.- С. 185 -190.

48. Кузнецов А. А. К исследованию ритмов сердца // Циклы. Матер, межрегион, науч. сем. Сев.-Кав. ГТУ, Ставрополь. 2002. -С. 115-118.

49. Кузнецов А. А. О необходимости синхронной регистрации электроэнцефалограммы и RR-интервалограммы. Материалы VII per. Науч.-тех. конф. «Вузовская наука Северо-Кавказскому региону». Ставрополь: СевКавГТУ, 2004. http://www.nestu.rul

50. Кузнецов А. А. От критериального прогноза к качественному анализу динамических систем// Современные проблемы математики и естествознания. Часть 1. Математика. Матер. I ВНТК, Н. Новгород. 2002. С. 21.

51. Кузнецов А. А., Новосельский П. А., Чепенко В. В. Энтропийная модель динамической структуры сердца // Новые медицинские технологии. Тез докл. I конгресса. С.-ПГУ, С.- Петербург. 2001. -С. 27.

52. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. О критериальной методике прогноза// Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002, тез. докл., №499. 2002.-С. 131.

53. Кузнецов А. А., Кавасма Р. А. К обоснованию методики исследования фазовой устойчивости ритма сердца // (циклы) Матер. VII междунар. конф. Ставрополь, 2005, Том 3.-С. 26-28.

54. Кузнецов А. А., Чепенко В.В. Евтюхова М.Ю., Козлова А.А. Устойчивость фаз кардиоциклов // Новые медицинские технологии. Тез докл. I конгресса. С.-ПГУ, С.- Петербург. 2001. -С. 24.

55. Кузнецов А. А., Чепенко В. В., Новосельский П. А. К методике исследования и анализа «внезапной смерти»// Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии, ФРЭМЭ 2000, Матер. 4 междунар. науч.-техн. конф., Владимир. 2000. -С. 66-71.

56. Кузнецов А. А., Чепенко В.В., Новосельский П. А. Эволюция патологических изменений в динамическом механизме авторегуляции сердца// VIII Столетов-ские чтения: Тез. докл. Владимир. 2000. -С. 68-74.

57. Кузнецов Д. Ф. Численное моделирование стохастических дифференциальных уравнений и стохастических интегралов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.-463 с.

58. Кузнецов Ю. И. Введение в теорию динамических систем: учеб. пособие.- М.: Изд-во Моск. ун-та, 1991.- 132 с.

59. Кунце X. И. Методы физических измерений: Пер. с нем. -М.: Мир, 1989.-216 с.

60. Кутерман Э. М., Цыденов М. М. Исследование синусного ритма сердца в послеоперационном периоде у нейрохирургических больных // Анестезиология и реаниматология. 1984. №5. С.53.

61. Лазарешвили Л. Т. Помехоустойчивость осциллометрических автоматизированных сфигмоманометров // Мед. техника. 1993. №3. С. 19-28.

62. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. -М.: Мир, 1983. -Т.1. 312 е., ил.

63. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983. - Т.2. 256 е., ил.

64. Малинецский Г. Г., Потапов А. Б., Рахманов А. И. // Препр. № 10. М.: Ин-т прикл. математики им. М. В. Келдыша РАН, 1993.

65. Мандельштам Л. И. Лекции по теории колебаний М: Наука. 1972.-470 с.

66. Манелис Э. С., Калакутский Л. И. Возможности пульсоксиметрии и вариационной пульсометрии при интраоперационном мониторинге // Матер, докл. 5-го Всерос. съезда анестезиологов и реаниматологов. М., 1996. Т.1. С. 19.

67. Манелис Э. С., Калакутский Л. И., Головкин С. В. Анализ ритма сердца при кесаревом сечении в послеоперационном периоде // Вопр. совр. анестезиологии и реанимации. Матер, докл. III съезда НОР. М., 1988. С. 343-345.

68. Милославский Я. М., Ходжаев Д. К., Нефедова А. И., Ослопов В. Н. Основные инструментальные методы исследования сердца. Издательство Казанского университета. 1983.

69. Мудров М. Я. Слово о способе учить и учиться медицине практической. М., 1820.

70. Нидеккер И. Г. Выявление скрытых периодичностей методом спектрального анализа. Дис. канд. физ-мат. наук. М.: ВЦ АН СССР, 1968. 131 с.

71. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение: Пер. с англ. -М: Мир. 1990.-34 с.

72. Павлов А. Н., Янсон Н. Б., Анищенко В. С. Реконструкция динамических систем / Радиотехника и радиоэлектроника, 1999, том 44, №9, С. 1075-1092.

73. Папин А. А., Ульянов А. А., Невзоров В. П. и др. Оценка адаптации организма к хирургическому стрессу и анестезии методом вариационной пульсометрии // Матер, докл. 5-го Всерос. съезда анестезиологов и реаниматологов. М., 1996. Т. 1.С. 26.

74. Парин В. В., Баевский Р. М. Кибернетика в медицине и физиологии. М.: Мед-гиз., 1963. С. 50.

75. Плотников А. В.,. Архиреев Д. В. Исследование точности измерения RR-интервалов по сфигмограмме. Московский Институт Электронной Техники // Медицинские Компьютерные Системы, 2002.

76. Попечителев Е. П., Кореневский Н. А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника: Учеб. пособие. Под ред. Попечителева Е. П. М.: Высш. шк., 2002. - 470 е.: ил.

77. Потапов А. Б. // Препр. № 13. М.: Ин-т прикл. математики им. М. В. Келдыша РАН, 1995.

78. Рубин А. Б. Лекции по биофизике: Учеб. пособие. М. Издательство МГУ, 1994.-448 с.

79. Руководство по кардиологии. Т. 2: Методы исследования сердечно-сосудистой системы. Под. ред. Чазова Е. И. / АМН СССР. М.: Медицина, 1982. 624 е.: ил.

80. Рыжов Е. В., Щеников А. В. Аналого-цифровые преобразователи в системах сбора и обработки биомедицинской информации // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2004, №3, С. 38-40.

81. Савицкий Н. Н. Биофизические основы кровообращения и клинические методы изучния гемодинамики. М.: Медицина, 1974. - 311 с.

82. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

83. Сергиенко В. И., Бондарева И. Б. Математическая статистика в клинических исследованиях. М.: ГЭОТАР-МЕД, 2001. - 256 с.

84. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. -М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

85. Способ измерения ЧСС и применяемый аппарат. А.С. 2326174 Франция: А 61 В 5/02, Бюл. 1977 № 11. С. 30.

86. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Громыко Г. J1. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 476 с. - (Классический университетский учебник)

87. Терехов С. А. Вейвлеты и нейронные сети. Лекция для школы-семинара "Современные проблемы нейроинформатики". МИФИ, Москва, 24-26 января 2001.

88. Удельнов М. Г. Физиология сердца. Издательство Московского университета, 1975.-303 с.

89. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 2001.

90. Физиология человека: в 3-х томах. Т. 1. Пер. с англ. Под ред. Шмидта Р. и Тевса Г. М.: Мир, 1996. - 323 с.

91. Френке Л. Теория сигналов. Нью Джерси, 1969 / Пер. с англ., под. ред. Вакма-на Д. Е. -М.:, «Сов. радио», 1974.-344 с.

92. Ю2.Хаютин В. М., Лукошкова Е. В. Спектральный анализ колебаний частоты сердцебиений: физиологические основы и осложняющие его влияния // Российский физиологический журнал И. М. Сеченова. 1999. -М. 85, № 7.

93. Чесноков Ю. В., Чижиков В. И. Вейвлет-преобразование в обработке электро-кардиограм // ВНМТ. 2003. Т.Х, № 1-2. С. 5-6.

94. Чесноков Ю. В., Чижиков В. И. Использование вейвлет-анализа в медицине. // ВНМТ, Т. IX, № 3,2002. С. 70-72.

95. Шредер М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая. Ижевск: НИЦ «Регуляторная и хаотическая динамика», 2001. - 528 с.

96. Эстрин В. В., Тетраполярный вариант интегральной реографии при исследовании сердечного выброса у больных с гипертоническими кризами // Тр. НИИ скорой помощи. Склифосовского. М.: 1980 С. 48-50.

97. Акау М. //IEEE Spectrum. 1997. Vol. 34, № 5. P. 50-56.

98. Blanco S. et al. //IEEE Engineering in medicine and biology. 1997. Vol. 16. № 1. -P. 64-71.

99. BreedenJ. L., Packard N. H., //int. J. Bifurcation Chaos. 1994. V. 4. № 2. P. 311.

100. Cain M.E. et al. //Am. J. Cardiol.- 1985.- Vol. 55.-P. 1500-1505.

101. Camm A., Malik M. Standard of analysis of heart rate variability // Eur. Heart Jour. -1996. V. 17. № 3P. 354-381.

102. ClarkeL. P. et al. //Cancer letters. 1994. Vol. 77.-P. 173-181.

103. EckmannJ. P., Ruelle D. //Phys. Rev. D. 1992. V. 56. P. 185.

104. Fraser A. M., Swinney H. L. //Phys. Rev. A. 1986. V. 33. P. 1134.

105. G. P. Nason, B.W. Silwerman. The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994.

106. Garnett P. Williams, Chaos Theory Tamed. Joseph Henry Press. Washington, 1997. -406p.

107. Gouesbet G., Letellier C. //Phys. Rev. E. 1994. V. 49. P. 4955.

108. Ivanov P. Ch., Amaral L. N., Goldberger A. L. et. al. Multifractality in human heartbeat dynamics. Nature, 1999, v.399.

109. Ivanov P. Ch., Rosenblum M. G., Peng С. K. et. al. Scaling behavior of heartbeat intervals obtained by wavelet-based time series analysis. Nature, 1996, v. 383.

110. Jones D. L. et al. //J.Electrocardiol.- 1992.- Vol. 25 (Suppl).-P. 188-194.

111. Kalaitrakis K., Papamarkos N. Vachtsevanos G. Design of a Microprocessor-based Sphygmomanometer // Biomed. Instr. Technol. 1990. V.24. №1. P. 617.

112. KhadraL. et al. //J Med Engineering & Technology.- 1993.- Vol. 17.-P. 228-231.

113. Kurths J., Voss A., Saparin P. et al. Quantitative analysis of heart rate variability. -CHAOS, 1995, v.5, №1.

114. Liebert W., Schuster H. G. //Phys. Lett. A. 1989. V. 142. P. 107.

115. Malik M., Xia R., Odemuyiwa O. et al. Influence of the recognition artifact in the automatic analysis of long-term electrocardiograms on time-domain measurement of heart rate variability. Med. Biol. Eng. Comput., 1993, 31: 539-44.

116. Mane R. Dynamical system and Turbulence / Eds D. Rang, L. S. Young. Berlin: Springer, 1981. V. 898. P. 230.

117. Medical Computer Systems, Zelenograd, Moscow: http://www. mks. ru

118. Melnikova E. V. Primary processing of an electrocardiogram with use of wavelet-technologies. Information technologies. 2002. p. 49-50.

119. Mindlin G. В., Solary H. G., Natielo M. A., Gilmore R., HouX. J. //J. Nonlinar Sci. 1991. V. 1. P. 147.

120. Packard N. H., Cruchfield J. P., Farmer J. D., Shaw R. S. //Phys. Rev. Lett. 1980. V. 45. -P. 712.

121. Peng С. K., Havlin S., Stanley H. E., Goldberger A. L. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. CHAOS, 1995, v.5, №1.

122. Peng С. K., Mietus J., Hausdorff J. M. et. al. Long-range anti-correlations and non-Gaussian behavior of the heartbeat. Phys. Rev. Lett., 1993, v. 70.

123. Pinkuse S. Approximate entropy (ApEn) as a complexity measure. CHAOS, 1995, v.5, No1.

124. Proceedings of the 19th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society "Magnificent Milestones and Emerging Opportunities in Medical Engineering", 1997, Chicago, USA.

125. Qawasma R.A., Sushkova L.T., Kuznetsov A.A. Investigation of cardiovascular system with help of Energy approach // 111 European Medical and Biological Engineering Conference «ЕМВЕС'05», Prague, 20-26 November 2005.

126. Richter M., Schreiber M. Phase space embedding of electrocardiogram. Phys. Rev. E., 1998, v.58, №5.

127. Robi Polikar. The Engineer's Ultimate Guide to Wavelet Analysis. The Wavelet Tutorial. fhttp://www. public, iastate. edu/~rpolikar/WA VELETS/WTtutorial. html .

128. Saparin P., Zaks M. A., Kurths J. et. al. Reconstruction and structure of electrocardiogram phase portrait. Phys. Rev. E., 1996, v. 54, №1.

129. Sauer Т., YorkeJ. A., Casdagly M. Statistical physics. 1991. V. 65. № 3-4. P. 579.

130. Sayers B. Mc. Analysis of heart rate variability // Ergonomics.- 1973.- V.16, N 1,-P. 17-32.

131. Scherer P., Ohier J., Hirche H., Hopp H. Definition of a new beat-to-beat parameter of heart rate variability (Abstr). Pacing Clin. Electrophys, 1993, 16: 939.

132. Simson M.B. //Circulation.-1992.- Vol. 85 (Suppl).-pp. 1145-1151.

133. Stefanovska A., Bracic M. Physics of the human cardiovascular system. Contemporary Physics, 1999, v.40, №1.

134. Takwns F. // Lecture notes in mathematics / Eds D. Rang, L. S. Young. Berlin: Springer, 1981. V. 898. -P. 366.

135. Vidakovic, Brani, and Muller, Peter, "Wavelets for Kids," unpublished, "wav4kids A-B.ps.Z". [ftp://ftp, isds.duke.edu/pub/Users/brani/papers/].

136. Voss A., Kirths J., Kleiner H. J. et. al. The application of methods non-linear dynamics for the improved and predictive recognition of patients threatened by sudden cardiac death. — Cardiovascular Research, 1996, v. 31.

137. Wit A.L., Janse M.J. The ventricular arrhythmias of ischemia and infarction. Electrophysiological mechanisms. Mt Kisco, NY:Futura Publishing. 1992. P. 168.

138. Yang F., Liao W. // IEEE Engineering in medicine and biology. 1997. Vol. 16. № 4. -P. 323-327.

139. Zareba W. etal. //J. Electrocardiol.- 1994.- Vol. 27(Suppl).-P. 66-72.

140. Zebrowski J. J., Poplawska W. Baranowski R. Pattern entropy a tool for non-linear dynamical analysis of a biological nonstationary system: the human heart. Acta Physica Polonika B, 1995, v.26,№6.139