Системы и алгоритмы помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе преобразования Гильберта-Хуанга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Тычков, Александр Юрьевич

• Тычков, Александр Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тычков, Александр Юрьевич

СОДЕРЖАНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СИСТЕМ И АЛГОРИТМОВ ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОЙ ОБРАБОТКИ КАРДИОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. Анализ предметной области

1.1.1. Особенности кардиографической информации

1.1.2. Систематизация помех в кардиографической информации

1.2. Оценка помехозащищенности систем диагностики состояния сердца

1.3. Классификация алгоритмов помехозащищенной обработки кардиографической информации

1.4. Постановка задач исследования

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПОДСИСТЕМ ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОЙ ОБРАБОТКИ КАРДИОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

2.1. Обоснование предлагаемого технологического процесса

помехозащищенной обработки кардиографической информации

2.2 Применение преобразования Гильберта-Хуанга для обработки кардиографической информации

2.3. Алгоритмы помехозащищенной обработки электрокардиосигналов

2.3.1. Анализ помех в электрокардиосигналах с использованием преобразования Гильберта-Хуанга

2.3.2. Обработка электрокардиосигналов на основе анализа эмпирических мод и спектра Гильберта

2.3.3. Повышение точности выделения Я зубцов

электрокардиосигналов

2.4. Алгоритмы помехозащищенной обработки флюорографических изображений

2.4.1. Анализ помех на флюорографических изображениях

2.4.2. Обработка флюорографических изображений на основе анализа двумерных эмпирических мод и спектра Гильберта

2.4.3. Повышение точности выделения контура сердца на флюорографических изображениях

2.5. Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ И ПОДСИСТЕМ ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОЙ ОБРАБОТКИ КАРДИОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1. Создание электронно-цифровых баз данных кардиографической информации

3.2. Проблемы практической реализации алгоритмов декомпозиции на эмпирические моды

3.3. Выбор критериев оценки качества алгоритмов помехозащищенной обработки кардиографической информации

3.4. Исследование алгоритмов помехозащищенной обработки электрокар диосигналов

3.4.1. Анализ низкочастотных эмпирических мод

электрокардиосигналов

3.4.2. Оценка фрактальной размерности изображения спектра Гильберта электрокардиосигналов

3.4.3. Оценка алгоритмов подавления помех в

электрокар диосигналах

3.4.4. Анализ эмпирических мод многоканальной записи электрокардиосигналов

3.5. Исследование алгоритмов помехозащищенной обработки флюорографических изображений

3.5.1. Оценка статистических критериев отклонения флюорографических изображений

3.5.2. Выделение контура сердца на флюорографических изображениях

3.6. Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОЙ ОБРАБОТКИ КАРДИОГРАФИЧЕСКОЙ

ИНФОРМАЦИИ

4.1. Методика применения системы помехозащищенной обработки кардиографической информации

4.2. Схемотехническая реализация систем помехозащищенной обработки кардиографической информации

4.3. Разработка виртуальных систем помехозащищенной обработки кардиографической информации в среде LabView

4.4. Внедрение разработанных систем помехозащищенной обработки кардиографической информации в КДС «Кардиовид»

4.4.1. Аппаратная реализация систем помехозащищенной обработки кардиографической информации

4.4.2. Программная реализация систем помехозащищенной обработки кардиографической информации

4.5. Выводы по главе 4

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. (Листинг программы «Пик-анализ- многоканальной записи электрокардиосигналов»)

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. (Листинг программы «Выделение контура сердца и получения его геометрических параметров») ПРИЛОЖЕНИЕ В. (Документы, подтверждающие внедрения)

ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АВП Амплитудно-временные параметры

АРМ Автоматизированное рабочее место

БД База данных

БФ Базисная функция

НВА Нейронный вейвлет анализ

ВП Вейвлет преобразование

ВЧ Высокая частота (высокочастотный)

ДЭМ Декомпозиция на эмпирические моды

ИП Информативный параметр

ИУ Информативный участок

КДС Компьютерная диагностическая система

КИ Кардиографическая информация

КС Контур сердца

КЦ Кардиоцикл

МАДЭМ Многомерно-ансамблевая декомпозиция на

эмпирические моды

МИС Медицинская информационная система

МЭКС Многоканальная запись электрокардиосигнала

НС Нейронная сеть

НЧ Низкая частота (низкочастотный)

ПГХ Преобразование Гильберта-Хуанга

ПЗО Помехозащищенная обработка

ПК Персональный компьютер

ПМ Программный модуль

ПП Пороговая поверхность

ПЭП Поверхность энергетической плотности

ПФ Пассивная фильтрация

РГС Рентгенографическая система

сдсс Система диагностики состояния сердца

сг Спектр Гильберта

ско Среднеквадратическое отклонение

ФВЧ Фильтр верхних частот

ФИ Флюорографическое изображение

ФИСТ Флюорографическое изображение сердечной тени

ФНЧ Фильтр низких частот

ФР Фрактальная размерность

чс Частотная составляющая

экгс Электрокардиографическая система

экс Электрокар диосигнал

эм Эмпирическая мода

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

EMD Empirical mode decomposition

Декомпозиция на эмпирические моды Ejj(tj) Поверхность энергетической плотности

электрокар диосигнала D Фрактальная размерность

f z'-ая эмпирическая мода

q Значение яркости пикселя

ННТ Hilbert-Huang transformation

Преобразование Гильберта-Хуанга HS Hilbert spectrum

Спектр Гильберта /с Интенсивность сигнала

/п Интенсивность помехи

IMF Intrinsic mode functions

Эмпирическая мода L Длинник сердца

Pf(ti) Локальная область поверхности энергетической

плотности

QRS Комплекс электрокардиосигнала

R Зубец электрокардиосигнала

Sj(t) Глобальный тренд (остаток) сигнала

ST Soft thresholding

Мягкий трешолдинг (пороговая обработка) TP Сегмент электрокардиосигнала

thr Пороговое значение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системы и алгоритмы помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе преобразования Гильберта-Хуанга»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. По данным Всемирной организации здравоохранения заболевания сердца прочно занимают первое место в мире по причинам смертности, только в России ежегодно умирают более полутора миллиона человек, еще большее количество людей становится инвалидами [46, 109].

Для своевременной профилактики, ранней диагностики, прогнозирования и эффективного лечения заболеваний сердца используется кардиографическая информация (КИ) о физиологическом и анатомическом состоянии сердца пациента, полученная в результате обработки электрокардиосигнала (ЭКС) и флюорографического изображения сердечной тени (ФИСТ). ЭКС определяет электрическую активность сердца, которая является одним из важнейших показателей сердечной деятельности, а ФИСТ - геометрическую структуру сердца.

Для автоматизации процесса обработки КИ широко применяются системы, осуществляющие подавление интенсивных помех различного вида, обнаружение и распознавание информативных участков (ИУ) сигнала, измерение параметров сигнала и принятие диагностических решений. Все этапы обработки КИ до принятия диагностических решений относятся к задаче помехозащищенной обработки информации. Качественное подавление помех при обработке КИ ведет к повышению эффективности измерения информативных параметров (ИП) сигнала.

Значительную роль в создании теории помехозащищенности систем внесли российские ученые: М. А. Земельман, В. А. Котельников, Е. В. Михайлов, Ю. С. Солодов, Э. К. Шахов, К. Э. Эрглис. В области разработки систем и алгоритмов обработки ЭКС существенный вклад внесли: в России -А. Н. Калиниченко, А. А. Михеев, А. П. Немирко, С. В. Селищев, Л. И. Титомир и др.; за рубежом - N. Huang, S. Long, J. Pan, Z. Shen, W. Tompkins и др. В области обработки изображений следует отметить работы российских ученых С. Е. Бару, И. С. Грузмана, В. А. Сойфера, Я. А. Фурмана, М. А. Щербакова, Л. П. Ярославского и др., а также

зарубежных специалистов - H. Andrews, W. Pratt, R. Gonzalez, A. Rosenfeld, R. Woods и др.

В России системы помехозащищенной обработки КИ входят в состав систем диагностики состояния сердца (СДСС), которые разрабатывают и серийно изготавливают НПКФ «Медиком ЛТД» (г. Таганрог), ООО «МедАн» (г. Волгоград), ООО «Медицинские Компьютерные Системы» (г. Москва), ООО «Нейрософт» (г. Иваново) и другие предприятия. За рубежом наиболее известны такие компании, как General Electric, Siemens и S hi 11er.

Однако существующие СДСС не предназначены для работы в условиях интенсивных помех различного вида (при отношении сигнал/шум менее 10 дБ - для ЭКС и 40 дБ - для ФИСТ).

Изложенное дает достаточно оснований для утверждения, что совершенствование и разработка новых систем и алгоритмов помехозащищенной обработки КИ для СДСС являются актуальными задачами современной медицинской промышленности.

Целью диссертационного исследования является совершенствование существующих и разработка новых систем и алгоритмов помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе преобразования Гильберта - Хуанга для приборов и устройств диагностики состояния сердца, обеспечивающих повышение эффективности обнаружения, распознавания информативных участков и измерения информативных параметров сигналов в условиях интенсивных помех различного вида.

Задачи исследования:

1. Анализ и систематизация помех, возникающих при получении кардиографической информации; определение перспектив совершенствования систем помехозащищенной обработки кардиографической информации.

2. Сравнительный анализ алгоритмов декомпозиции на эмпирические моды, обоснование предлагаемого технологического процесса, разработка экспериментальной базы данных и методики помехозащищенной обработки кардиографической информации.

3. Разработка алгоритмов и подсистемы подавления интенсивных помех различного вида в электрокардиосигналах на основе декомпозиции сигналов на эмпирические моды и спектрального анализа Гильберта.

4. Разработка алгоритма и подсистемы эффективного обнаружения и выделения информативных участков электрокардиосигналов с использованием многоканальной записи сигналов и преобразования Гильберта - Хуанга.

5. Разработка алгоритмов и подсистемы подавления помех и выделения контура сердца на флюорографических изображениях сердечной тени на основе декомпозиции на двумерные эмпирические моды, текстурного и контурного анализа.

6. Реализация, экспериментальная проверка и внедрение разработанных систем помехозащищенной обработки кардиографической информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались преобразование Гильберта - Хуанга, методы цифровой обработки сигналов и изображений, методы спектрального и статистического анализа, теоретические основы электрокардиографии, программирование в средах Microsoft Excel, Matlab, Lab View и Delphi.

Научная новизна работы:

1. Разработаны алгоритмы и подсистема, обеспечивающие анализ и эффективное подавление интенсивных помех различного вида в электрокардиосигналах, позволяющие снизить уровень' всех помех в электрокардиосигналах за счет адаптивной объемной пороговой обработки поверхностей энергетической плотности, фрактального анализа определенных эмпирических мод и введения обратной связи.

2. Предложены и реализованы оригинальный алгоритм и подсистема обнаружения R зубцов электрокардиосигналов, обеспечивающие повышение чувствительности и специфичности с использованием преобразования Гильберта - Хуанга, многоканального электрокардиосигнала, записанного по

нескольким отведениям, и корректировки результатов посредством статистической обработки.

3. Разработаны новые алгоритмы и подсистема подавления помех и выделения контура сердца на флюорографических изображениях сердечной тени на основе декомпозиции изображений на двумерные эмпирические моды и обратном их восстановлении, путем сложения отдельных эмпирических мод, формирующих мелкозернистую текстуру сердца, с последующим текстурным и контурным анализом, позволяющих эффективно подавлять помехи с низкой степенью вероятности регистрации без искажения контуров деталей сердца и обеспечивающих высокую вероятность правильного выделения контура сердца даже в условиях повышенной зашумленности флюорографических изображений сердечной тени.

4. Предложен усовершенствованный алгоритм многомерно-ансамблевой декомпозиции одновременно по двум координатам на двумерные эмпирические моды, позволяющий существенно снизить время обработки флюорографического изображения сердечной тени.

Практическую значимость работы представляют:

1. Методика помехозащищенной обработки кардиографической информации, предназначенная для использования в составе систем и подсистем приборов медицинского назначения, позволяющая:

- анализировать помехи в электрокардиосигналах и флюорографических изображениях, решать задачи правильного обнаружения помех и автоматизировать процесс их эффективного подавления на последующих стадиях обработки сигналов;

- обнаруживать и распознавать информативные участки, повышать число достоверных измерений информативных параметров сигналов и эффективность прогнозирования и результативного лечения сердечных заболеваний.

2. Системы помехозащищенной обработки кардиографической информации, реализующие предложенную методику и предназначенные как

для диагностики состояния сердца, так и для решения исследовательских задач в кардиодиагностике.

3. Программное обеспечение для анализа электрокардиосигналов и выделения контура сердца на флюорографических изображениях, разработанное в среде МайаЪ и предназначенное для реализации аппаратно-программных модулей современных систем диагностики состояния сердца.

На защиту выносятся:

1. Классификация интенсивных помех различного вида, регистрируемых в кардиографической информации, систем и алгоритмов помехозащищенной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений сердечной тени.

2. Преобразование Гильберта - Хуанга и разновидности его алгоритмов для решения задач эффективной помехозащищенной обработки кардиографической информации.

3. Технологический процесс эффективной обработки кардиографической информации.

4. Методика помехозащищенной обработки кардиографической информации и экспериментальная база данных электрокардиосигналов и флюорографических изображений, используемая при разработке алгоритмов и подсистем обработки кардиографической информации.

5. Алгоритмы и подсистемы анализа и подавления помех, обнаружения и распознавания информативных участков в электрокардиосигналах и флюорографических изображениях сердечной тени, построенных на основе преобразования Гильберта - Хуанга.

6. Аппаратно-программная и схемотехническая реализация систем помехозащищенной обработки кардиографической информации в среде Ое1рЫ/'МайаЬ и ЬаЬУ1еу^, предназначенная для использования в приборах и устройствах медицинского назначения.

Реализация результатов исследования. Результаты теоретических и экспериментальных исследований использовались при выполнении работы по грантам Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-

технической сфере по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» («УМНИК»): «Разработка программно-аппаратных средств обеспечения эффективности процессов управления в технических системах» № 7391р/10199 от 28.12.2009 г. (2009-2010); «Разработка приборов и устройств для обеспечения качества, надежности и эффективности процессов управления в технических системах» № 14/14199 от 04.06.2011 г. (2011-2012).

Результаты диссертационного исследования используются в разработанных подсистемах помехозащищенной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений КДС «Кардиовид» (проходит испытания в ЗАО «НПП «Антарес», г. Москва), в разработанных программах «API» («Adaptive processing of images») для оценки качества печати изображений и диагностики неисправности систем регистрации изображений в ООО «Компания «Про-сервис». Документы о внедрении представлены в приложении В.

Результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в учебный процесс кафедры «Информационно-измерительная техника» Пензенского государственного университета при проведении лекционных, практических и лабораторных занятий по дисциплинам «Преобразование измерительных сигналов» и «Цифровая обработка измерительных сигналов» для специальностей 200102.65 «Приборы и методы контроля качества диагностики» и 200106.65 «Информационно-измерительная техника и технологии», а также при курсовом и дипломном проектировании.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях, на региональных и всероссийских инновационных и инвестиционных форумах: всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы» (Рязань, 2007-2009), международная молодежная научная конференция «Туполевские чтения» (Казань, 2009), всероссийская межвузовская конференция молодых ученых (Санкт-

Петербург, 2009), международная научно-техническая конференция «Шляндинские чтения» (Пенза, 2009-2010), всероссийский молодежный образовательный форум «Селигер 2009-2011» (о. Селигер, 2009-2011), второй всероссийский молодежный инновационный конвент (Санкт-Петербург, 2009), III инвестиционный форум Пензенской области (Пенза, 2010), молодежный образовательный форум «Светлая поляна - Территория успеха» (Пенза, 2010), III инновационный конвент (Сколково, 2010), межрегиональный форум «Эффективные модели внедрения инновационных технологий в производство в сфере медицинской и фармацевтической промышленности. Роль регионов в инновационной стратегии страны» (Пенза, 2011).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 45 печатных работ, в том числе 6 статей в ведущих журналах перечня ВАК РФ и 3 статьи в зарубежных изданиях. Исследования и разработки отражены в 8 отчетах по НИОКР, получен 1 патент Российской Федерации на изобретение.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка использованной литературы из 264 наименований и трех приложений. Диссертация изложена на 205 страницах машинописного текста и содержит 96 рисунков, 20 таблиц.

За научные достижения в области приоритетного направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации «Информационно-телекоммуникационные системы» автор работы удостоен стипендии Президента Российской федерации для аспирантов в 2011/12 уч. г.

Автор считает своим долгом выразить благодарность д.т.н. Чуракову П.П. за научное руководство и советы при подготовке диссертации, а также д.т.н. Бодину О.Н. и к.т.н. Кривоногову Л.Ю. за помощь в проведении научных исследований и конструктивное обсуждение результатов работы.

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Тычков, Александр Юрьевич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Проведена систематизация помех, регистрируемых в кардиографической информации по различным видам сигналов, источникам их возникновения и частотному диапазону. Приведены системы и алгоритмы помехозащищенной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений сердечной тени.

2. Проведен сравнительный анализ разновидностей алгоритмов преобразования Гильберта - Хуанга для систем эффективной помехозащищенной обработки кардиографической информации, определены перспективы их совершенствования.

3. Предложены технологический процесс предварительной обработки электрокардиосигналов и флюорографических изображений сердечной тени, методика помехозащищенной обработки кардиографической информации и экспериментальная база данных, используемая при разработке систем и алгоритмов обработки кардиографической информации.

4. Предложены и разработаны алгоритмы и подсистемы помехозащищенной обработки электрокардиосигналов на основе преобразования Гильберта - Хуанга, позволяющие в два раза снизить уровень наиболее характерных интенсивных помех различного вида, на 5 и 8 % повысить соответственно чувствительность и специфичность обнаружения R зубцов электрокардиосигналов.

5. Предложены и разработаны алгоритмы и подсистемы помехозащищенной обработки флюорографических изображений сердечной тени на основе усовершенствованного алгоритма многомерно-ансамблевой декомпозиции изображения на двумерные эмпирические моды, позволяющие в 10 раз повысить быстродействие работы алгоритма и обеспечить повышение на 6 % вероятность правильного выделения контура сердца даже в условиях повышенной зашумленности флюорографических изображений сердечной тени.

6. Экспериментально исследованы и внедрены аппаратно-программная и схемотехническая реализация системы помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе разработанных алгоритмов в среде Delphi/Matlab, Lab View и на основе интеллектуального модуля MDL-IDM-L35, предназначенные для использования в приборах и устройствах медицинского назначения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тычков, Александр Юрьевич, 2012 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Алексеев К. А. Теория и практика шумоподавления в задаче обработки сейсмоакустических сигналов URL: http://matlab.exponenta.ru. (дата обращения: 05.09.2009).

2. Алексеев JI. В., Антонов А. О. Система получения, обработки, архивирования и передачи рентгенодиагностических изображений // Медицинская техника, 1997. № 5. С. 21-25.

3. Алпатов Б. А. Исследование методов оценки фрактальной размерности и сегментация изображения. Рязань: РГРА, 2007. 22 с.

4. Амансахатов Р. Б., Зеликман М. И. Влияние медико-технических характеристик цифровых рентгеновских установок на качество изображений // Радиология-практика. 2006. № 1. С. 24-27.

5. Антонов О. С., Антонов А. О. Перспективы цифровой рентгенографии в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний. Патология кровообращения и кардиохирургия. М.: МЕДпресс, 2003. 91 с.

6. Аппарат для получения компьютерных рентгеновских изображений и способ получения таких изображений / Арапов Н. А., Корнев А. Н., Кулаков В. И., Никонов И. А., Санталов Б. Ф., Устинин М. Н., Фокин В. А., Яшин В. А. // Патент РФ №2134450 МПК 6 G06T1/00 G03B42/02 H05G1/00 А61В6/00 G06F19/00 G06F159:00.

7. Аракчеев А. Г., Сивачев А. В. Электрокардиографическая техника для исследования функционального состояния сердца. М.: ВНИИМП-ВИТА, 2002. 243 с.

8. Ахутин В. М., Немирко А. П., Пожаров А. В. Биотехнические системы: Теория и проектирование. JL: Изд-во Ленингр. ун-та, 1981. 312 с.

9. Бабичев Е. А.. Малодозная цифровая рентгенографическая установка "Сибирь-Н" // материалы VIII всероссийского съезда рентгенологов и радиологов. Москва, 2001. С. 17-20.

10. Баевский Р. М. Исследование вариабильности сердечного ритма: метод, рекоменд. Санкт-Петербург: ЛЭТИ. 2003. 83 с.

11. База данных электрокардиосигналов URL: http://www.physionet.org (дата обращения 12.11.2009).

12. Барановский А. Л., Калиниченко А. И. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ. М.: Радио и связь, 1993. 112 с.

13. Бару С. Е. Компьютерная диагностика и некоторые технические характеристики цифровых рентгенографических систем. URL: http://www.medafarm.ru (дата обращения 25.05.2010).

14. Березовский В. А., Колотилов Н. Н. Биофизические характеристики тканей человека. Киев: Наукова думка, 1990. 48 с.

15. Блинов Н. Н., Леонова Б. И. Рентгеновские диагностические аппараты. М.: ВНИИИМТ, 2001. т. 2. 388 с.

16. Блинова Н. Н. Основы рентгенодиагностической техники: учебная литература для студентов медицинских вузов. М.: Медицина, 2002 г. 392 с.

17. Бодин О. Н. Система неинвазивного контроля состояния сердца: Дис. ... д-р. техн. наук: 05.11.17, 05.13.01. Пенза, 2008. 345 с.

18. Бодин О. Н., Особенности анализа электрокардиографической информации с использованием вейвлет-преобразования / О. Н. Бодин, И. П. Бурукина // Медицинская техника, 2006. №2. С. 37-41.

19. Бокерия Л. А., Востриков В. А. Руководство по нарушениям ритма сердца М.: ГЭОТАР-Медиа, 2008 г. 416 с.

20. Борьба с помехами и шумами на изображениях URL: http://www.kameron.su/180/index.html. (дата обращения 16.07.2011).

21. Варнавский А. Н. Способы и средства выявления нарушений ритма сердца на основе нелинейных преобразований электрокардиосигнала в режиме реального времени: Дис. ... кан. техн. наук: 05.11.17, Рязань, 2008.

22. Ватанабе С. П. Разложение Карунена-Лоэва и факторный анализ. Теория и приложения. Автоматический анализ сложных изображений. М.: Мир, 1969. 144 с.

23. Виллевальде А. Ю. Система анализа и обработки медицинских изображений с малоконтрастными объектами: Дис. ... кан. техн. наук: 05.11.17. Санкт-Петербург, 2008. 154 с.

24. Воробьев В. И. Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб: ВУС, 1999. 210 с.

25. Вычислительная система Matlab. URL: http://www.mathworks.com. (дата обращения: 06.11.2010).

26. Галалу В. Г. Методы подавления сетевых и импульсных помех в медицинской аппаратуре // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. «Перспективы медицинского приборостроения». Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. № 9 (98). 259 с.

27. Галалу В. Г., Сарычев В. В. Сравнение эффективности алгоритмов нелинейной фильтрации импульсных помех // Авиакосмическое приборостроение. 2009. №5. С. 32-38.

28. Галушкина А. И. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений. М.: Радиотехника, 2003. 45 с.

29. ГОСТ 30372-95 Совместимость технических средств электромагнитная. Термины и определения. Введ. 01.01.1997. М.: Изд. стандартов, 1997. 10 с.

30. ГОСТ 24375-80 Радиосвязь. Термины и определения. Введ. 01.04.1980. М.: Изд. стандартов, 1980. 12 с.

31. ГОСТ Р 50267.25-94. Изделия медицинские электрические. Ч. 2. Частные требования безопасности к электрокардиографам. Введ. 1995-07-01. М.: Изд. стандартов, 1995. 21 с.

32. ГОСТ Р 50267.27-95. Изделия медицинские электрические. Ч. 2. Частные требования безопасности к электрокардиографическим мониторам. Введ. 1996-07-01. М.: Изд. стандартов, 1996. 34 с.

33. ГОСТ Р МЭК 60601-2-47-2001. Изделия медицинские электрические. Ч. 2-47. Частные требования к безопасности, включая основные характеристики электрокардиографических систем. Введ. 2001-0701. М.: Изд. стандартов, 1995. 29 с.

34. ГОСТ Р МЭК 60601-2-49-2001. Изделия медицинские электрические. Ч. 2-46. Частные требования к безопасности многофункциональной контрольной аппаратуры для пациентов. Введ. 200107-01. М.: Изд. стандартов, 2001. 49 с.

35. ГОСТ 22091.0-84 «Приборы рентгеновские. Общие требования к измерению параметров». Введ. 1984-07-01. М.: Изд. стандартов, 1984. 28 с.

36. ГОСТ 20337-74 «Приборы рентгеновские. Термины и определения». Введ. 1974-07-01. М.: Изд. стандартов, 1748. 45 с.

37. ГОСТ Р МЭК 62220-1-2006 - Изделия медицинские электрические. Характеристики цифровых приемников рентгеновского изображения. Введ. 2006-07-01. М.: Изд. стандартов, 2006. 31 с.

38. Гуржиев А. Н. Отображение цифрового рентгенологического снимка на экране компьютера: проблемы и пути их решения // Рентгенология - практика. 2003. № 3. С. 52-55.

39. Гусев А. В., Романов Ф. А. Медицинские информационные системы. Петрозаводск: ПетрГУ, 2005. 404 с.

40. Гутников В. С. Фильтрация измерительных сигналов. Ленинград: Энергоатомиздат, 1990. 192 с.

41. Давыдов А. В. Цифровая обработка сигналов: тематические лекции. Екатеринбург: УГГУ. 2010. URL: http://www.prodav.narod.ru (дата обращения 05.12.2010).

42. Давыдов В. А., Давыдов А. В. Эмпирическая модовая декомпозиция сигналов с управлением по частотам разложения. URL: http://www.prodav.narod.ru/program.htm. (дата обращения 05.11.2009).

43. Дегтярева А. Е. Преобразование Хафа. Компьютерная графика и мультимедиа // Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2007. 54с.

44. Дигун О. Г., Веприков В. И. Сигналы, помехи, шумы: уч. пособие. Новочеркасск: НГТУ, 1994. 94 с.

45. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2001, 115 с.

46. Доклад «Концепция развития здравоохранения до 2020 года». URL: www.zdravo2020.ru. (дата обращения: 11.05.2010).

47. Дроздов Д. В. Автоматический анализ ЭКГ: проблемы и перспективы // Здравоохранение и медицинская техника. 2004. №1. С. 48-56.

48. Дьяконов В. П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: COJIOH-P, 2002. 423 с.

49. Дьяконов В. П. Абраменкова И. С. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Питер, 2002. 57 с.

50. Жизняков А. Л. Автоматизированная система кратномасштабной обработки и анализа рентгенографических снимков // международный журнал «Программные продукты и системы». 2007. № 3. URL: http://www.swsys.ru/index.php. (дата обращения 21.08.2011).

51. Зеликман М. И. Метод повышения информативности рентгеновских изображений при цифровой флюорографии // Медицинская физика. 1999. №6. С. 13-17.

52. Зудбинов Ю. И. Азбука ЭКГ. М.: Медицина для вас. 2003. 160 с.

53. Информационный портал компании «Bionet» URL: http://www.bionetus.com. (дата обращения 21.02.2011).

54. Информационный портал фирмы «Медик-Сервис» URL: http://www.medic-service.ru. (дата обращения 22.02.2011).

55. Информационный портал ООО НПК фирма «Медиком МТД» URL: http://www/medicom-mtd.com. (дата обращения 23.02.2011).

56. Информационный портал компании «Нейрософт» URL: http://www.NeuroSoft.ru. (дата обращения 24.02.2011).

57. Информационный портал фирмы «Nucletron» URL: www.fluro.ukrbiz.net. (дата обращения 16.03.2011).

58. Информационный портал фирмы «Oldelft» URL: www.medafarm.ru. (дата обращения 25.05.2011).

59. Информационный портал фирмы «Алдани» URL: http://www.adani.by. (дата обращения 15.03.2011).

60. Информационный портал института ядерной физики СО РАН URL: http://www.equipnet.ru. (дата обращения 12.03.2011).

61. Истомина Т. В. Алгоритмы и устройства измерения и анализа информативных параметров электрокардиосигнала: Дис. ... кан. техн. наук: 05.13.01. Пенза, 1987. 176 с.

62. Истомина Т. В. Методы и средства обработки биоэлектрической информации: Дис. ... д-р. техн. наук: 05.13.01, Пенза, 2002. 314 с.

63. Истомина Т. В. Кривоногов JI. Ю. Вопросы измерения параметров биологических сигналов // Информационно-измерительная техника: межвуз. сб. науч. тр. Пенза: ПГУ, 1998. Вып. 23. С. 53-59.

64. Истомина Т. В., Чувыкин Б. В. Применение теории wavelets в задачах обработки информации. Монография. Пенза: ПТУ, 2000. 101 с.

65. Истомина Т. В., Чувыкин Б. В., Цзуй Шен. Структурно-информационная оптимизация медицинских систем для кардиомониторинга // Надежность и качество. Инновационные технологии производства XXI века: сб. докл. меж-дунар. симпозиума. Пенза: ПГУ, 1999, С. 34-42.

66. Каган Е. М., Заявлина JL А. Флюорография сердца и аорты. М.: Медицина, 1970. 324 с.

67. Калан Р. П. Основные концепции нейронных сетей. М.: Мослит, 2001.С. 288.

68. Калиниченко А. Н. Компьютерные методы автоматического анализа ЭКГ в системах кардиологического наблюдения: Дис. ... д-р. техн. наук: 05.11.17, Санкт-Петербург, 2008. 308 с.

69. Каппелини В. Е., Константинидис А. Д. Цифровые фильтры и их применение. М.: Энергоатомиздат, 1983. 89 с.

70. Карташев В. Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. М.: Высш. шк., 1982. 121 с.

71. Клионский Д. М., Орешко Н. И. Декомпозиция на эмпирические моды и ее использование при анализе дробного броуновского движения // Цифровая Обработка Сигналов, № 3. 2008. с. 37-45.

72. Компьютерная диагностическая система. URL: http://www.kardi.ru. (дата обращения 11.02.2010).

73. Корнейчук Н. П. Сплайны в теории приближения М.: Наука, 1984, С. 352.

74. Котельников В. А. Теория потенциальной помехоустойчивости М.: Государственное энергетическое издательство, 1956. 238 с.

75. Кривоногов, JI. Ю. Методы и алгоритмы помехозащищенной обработки электокардиографической информации: Дис. ... кан. техн. наук: 05.13.01. Пенза, 2003. 186 с.

76. Кузьмин А. В. Объемные объекты. Моделирование и визуализация // LAP LAMBERT Academic Publishing, Saarbrücken. 2011. 84 с.

77. Кузьмин А. В. Способы и средства визуализации состояния сердца для компьютерной диагностической системы: Дис. ... кан. техн. наук: 05.13.01,05.11.17, Пенза, 2007. 143 с.

78. Кузьмин В. Г., Орлов И. Я. Влияние импульсных помех на чувствительность приемного устройства. Горький ГГУ, 1983. 33 с.

79. Ланнэ А. А. Синтез систем нелинейной цифровой обработки сигналов // Изв. вузов. Радиоэлектроника, 1985. Т. 28, № 8. С. 7-17.

80. Лежнина И. А. Электрокардиограф на наноэлектродах: Дис. ... кан. техн. наук: 05.11.17. Томск, 2010. 148 с.

81. Леонов Б. И., Блинов Н. Н. рентгеновские диагностические аппараты. М.: ВНИИИМТ, 2001. Том 1. 428 с.

82. Линденбратен Л. Д., Королюк И. П. Медицинская радиология (основы лучевой диагностики и лучевой терапии): учебник для вузов. Изд. 2-е, перераб., доп. М.: Медицина, 2000 г. 672 с.

83. Логинов Д. С. Способы и средства компьютерной обработки электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда: Дис. ... кан. техн. наук: 05.11.17, Пенза, 2011. 154 с.

84. Лосяков С. Н. Потенциальная возможность подавления помех различного вида: учеб. пособие, М.: МИРЭА, 1981. 92 с.

85. Лужа Д. Рентгеновская анатомия сосудистой системы. Будапешт: Академии наук Венгрии, 1973. 372 с.

86. Ладяев Д. А. Алгоритм обнаружения QRS-комплексов ЭКГ сигналов на основе вейвлет-преобразования: Дис. ... кан. техн. наук: 05.11.17, Саранск, 2007. 184 с.

87. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: пер. с англ. М.: Мир, 2005. 212 с.

88. Масяго А. В. Чувствительность и специфичность качественных методов диагностики. // Информационный бюллетень «Новости «Вектор-Бест», 1997. № 1(3), с. 82-85.

89. Мицель А. А. Непараметрический алгоритм текстурного анализа аэрокосмических снимков // Известия ТПУ. 2005. №1. С. 65-70.

90. Медведев В. Е., Дыкан И. Н. Руководство получения диагностических изображений. М.: Медицина, 2004 г. 59 с.

91. Мельник О. В., Михеев А. А. Обработка электрокардиосигнала в режиме реального времени: уч. пособие. Рязань: РГРТУ, 2009. 46 с.

92. Мельник О. В., Михеев А. А. Выделение дрейфа изолинии электрокардиосигнала // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, 2005. С.26-30.

93. Мясникова Н. В., Берестень М. П. Экстремальная адаптивная фильтрация в темпе эксперимента // Материалы конференции «Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации» («Измерения-2004»). Пенза: ПТУ, 2004. - С. 19-24.

94. МИ 2398-97. ГСОЕИ. Электрокардиографы, электрокардиоскопы и электрокардиоанализаторы. Метод, указания / Гос. ком. РФ по стандартам. Введ. 1998-07-01. М.: Изд. стандартов, 1998. 28 с.

95. Михайлов Е. В. Помехозащищенность информационно-измерительных систем. М.: Энергия, 1975. 312 с.

96. Морман Д. Г., Хеллер Л. П. Физиология сердечно-сосудистой системы. С-Пб: Питер, 2000. 256 с.

97. Мушкаев С. В. Реализация ранжирующих и медианных фильтров на процессоре МУ16403 // Цифровая обработка сигналов, 2004. №4. С. 4446.

98. Мясникова Н. В. Берестень М. П., Подход к экспресс-вейвлет-анализу на оснвое адаптивной фильтрации // Приборы и системы управления. 2004. №2 С. 16-21.

99. Мясникова Н. В. Берестень М. П., Экстремальная фильтрация и ее приложения // Приборы и системы управления. 2004. №4. С.8-11.

ЮО.Мясникова Н. В., Берестень М. П. Обработка сигналов в системе диагностики / Под ред. Осадчего Е.П.: монография. Пенза: ПТУ, 1997. 119 с.

101.Назаренко Г. И., Гулиев Я. И. Медицинские информационные системы: теория и практика. М.: Физматлит, 2005. 320 с.

102. Немирко А. П. Обработка и автоматический анализ электрокардиосигналов. СПб.: Питер, 2002. Вып. 1. С. 34-36.

ЮЗ.Осадчий А. С. Повышение эффективности рентгенологических исследований грудной клетки путем применения компьютерной обработки рентгенограмм. Дис. ... кан. мед. наук: 14.00.19, Обнинск, 2009. 87 с.

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

105. Официальный сайт Пензенского государственного университета -URL: http://www.pnzgu.ru. (дата обращения: 02.06.2009).

106. Официальный сайт «Кардиовид» URL: http://www.kardiovid.ru. (дата обращения: 05.09.2009).

107. Официальный сайт Lab View. URL: http://www.ni.com/labview. (дата обращения: 02.03.2011).

108. Обработка биомедицинских сигналов с использованием программного пакета Lab VIEW: методические указания к выполнению лабораторных и практических работ / JI.A. Манило, А.Н. Калиниченко. СПб.: СПбГЭТУ. 1998. 38 с.

109. Официальный сайт ВОЗ «Доклад о состоянии здравоохранения в мире». URL: www.who.int/ru. (дата обращения: 04.09.2009).

110. Ott Г. Методы подавления шумов и помех в электронных системах. М.: Мир, 1979. 318 с.

111. Патент США 2009/0135992 Method for the processing of radiography cardiac image /Regis V./28.05.2009.

112. Патент США 6,381,559 Empirical mode decomposition apparatus, method and article of manufacture for analyzing biological signal and performing curve fitting/Norden E. Huang/30.04.2002.

113. Патент США 2006/0235321 ECG filtering/Stiven Simake/19.10.2006.

114. Патент США 2008/0064971 ECG signal processor and method/Heanry R./13.05.2008.

115. Патент США 2003/0083583 Low distortion ECG filter/Kovtun E./ 01.05.2003.

116. Патент США 6,139,027 Method of filtering an analog ECG signal/Kai Lindecrauts/18.08.2006.

117. Патент США №20080269628. Denoising and artifact rejection for cardiac signal in a senses system/Detlef W., Honghuan Z., Bryon P./30.10.2008.

118. Патент США 6,259,387 ECG muscle artifact filter system/Heanry R./ 09.11.2002.

119. Патент США 11/376603 Automated analysis of a cardiac signal based on dynamical characteristics of the cardiac signal/Korzinov, Lev/06.01.2010.

120. Патент США 10/984200 Method and apparatus for electro-biometric identity recognition/Lange, Daniel H./ 30.03.2010.

121. Патент США 12/790798 Electro-Biometric Methods and Apparatus/ Lange, Daniel H./ 12.09.2010.

122. Патент США №20080181481. Method and system for locating opaque regions in chest X-ray radiographs / Ling Hong, Ying Li, Hong Shen //31.07.2008.

123.Патент США 2007/0258618 System and/or method for image temper detection/Yun-Qing Shi/08.11.2007.

124. Патент США 2009/0087072 A1 Method and systems for diaphragm segmentation in chest X-ray radiographic/Lin Hong/ 2.04.2009.

125. Патент США 2007/0258618 System and/or method for image temper detection/Yun-Qing Shi/08.11.2007.

126. Патент США 2005/0213841 Image processing/Marius G./29.09.2005.

127. Патент США 2005/0251008 System and method for filtering in imaging systems/Libig pun/10.11.2005.

128. Патент 2440022 C2 РФ. Способ подавления шумов в электрокардиосигнале / О.Н. Бодин, Л.Ю. Кривоногов, А.Ю. Тычков, П.П. Чураков. -№ 2010105366/14; заявл. 17.02.2010; опубл. 20.01.2012.

129. Патент РФ №2264786 Способ определения основных показателей миогемодинамики сердца /Бодин О. Н., Бурукина И. П., Митин А. А., Огоньков В. В., Митрошин А. Н., Бондаренко Л. А., Рудакова Л. Е. // МПК 5/0402.

130. Патент РФ № 2372844 Способ автоматического определения размеров и положения сердца по флюорографическим снимкам /Бодин О. Н., Кузьмин А. В., Семенкин М. А., Моисеев А. Е. // МПК А61В6/00/107.

131. Панин О. С. Методы повышения помехоустойчивости датчиков охранной сигнализации //Алгоритм безопасности. 2003. № 6. С. 58-62.

132. Петров В. О., Привалов О. О. Модификация алгоритма активных контуров для решения задачи интерактивной сегментации растровых изображений // Современные проблемы науки и образования. 2008. С. 14-19.

133. Петров Е. П., Тихонов И. Е. Адаптивная цифровая фильтрация полутоновых изображений // докл. междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Б8РА-2007). Москва, 2002. Т. 2. С. 311-314.

134.Переберин А. В. Многомасштабные методы синтеза и анализа изображения: Дис... кан. физ.-мат. наук: 01.04.01, Москва, 2002. 130 с.

135. Портной Л. М. Современные проблемы рентгенологической службы практического здравоохранения Российской Федерации и пути их решения // Вестник рентгенологии и радиологии. 2002. № 3. С. 4-22.

136. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. 89 с.

137. Прокоп М. К., Галански М. Ф. Спиральная и многослойная компьютерная томография М.: МЕДпресс, 2009. 414 с.

138.Радченко Ю. С., Назарьев А. Л. Оценка временного положения сигнала с предобработкой на основе медианной фильтрации // Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация: тр. всерос. науч.-техн. конф. Воронеж, 1997. Т.1. С. 252-258.

139.Ройтберг Г. Е., Струтынский А. В. Лабораторная и инструментальная диагностика заболеваний внутренних органов. М.: МЕДпресс, 2011. 800 с.

140.Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / пер. с англ. под ред. А.П. Немирко. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 440 с.

141. Сальников И. И. Проектирование цифровых устройств обработки информации на основе ПЛИС. Пенза: ПТУ, 2002. 128 с.

142. Самойлин Е. А Оценка эффективности программных методов обработки изображений // Международный журнал программный продукты и системы. 2003. № 4. С. 57-65.

143. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003.

604 с.

144. Сорокин С. В. Нелинейные алгоритмы цифровой обработки изображений на основе порядковых статистик и полиномиальной фильтрации: Дис. ... кан. техн. наук: 05.13.17, Пенза, 2008. 158 с.

145. Способ выделения начала кардиоцикла и устройство для его осуществления патент РФ №2294139 от 27.02.2007 /. Митрошин А. Н, Бодин О. Н., Логинов Д. С., Жулев И. О., Прошкин В. В // Изобретения. Полезные модели: официальный бюллетень. 2007. №6. 22 с.

146. Староверов К. С. Микроконтроллеры на основе ядра ARM Cortex МЗ // Новости электроники. 2008. С. 9-15.

147. Терехов С. А. Вейвлеты и нейронные сети. URL: http://www.niisi.ru/iont/ni/Library/School-2001 /Terekhov-2001 .pdf. (дата обращения: 09.07.2010).

148. Тычков А. Ю. Технология обработки кардиографической информации для компьютерных диагностических систем // Проблемы автоматизации и управления в технических системах. Пенза: ПТУ, 2011. С. 353-357.

149. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю. Подавление помех в ЭКС на основе метода декомпозиции на эмпирические моды // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы». 2010. № 8 (109). С. 127-133.

150. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю. Проблема повышения эффективности диагностики сердечнососудистых заболеваний // Международный конгресс «Кардиология на перекрестке наук». Тюмень: ТКЦ, 2010. С. 152-154.

151. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю. Перспективы применения метода декомпозиции на эмпирические моды для подавления помех в электрокардиосигнале Информационно-измерительная техника. Пенза: ПТУ, 2010. С.54-62.

152. Тычков А. Ю. Применение преобразование Гильберта-Хуанга в обработке медицинских изображений // Международная конференция с элементами научной школы для молодежи. Перспективные информационные технологии для авиации и космоса. Самара: Изд-во СГАУ, 2010. С. 128-132.

153. Тычков А. Ю. Перспективы создания персональных медицинских приборов // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов. Биомедсистемы 2007. Рязань: РГРТУ, 2007. С. 18-19.

154. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю., Чураков П.П. Адаптивные методы подавления помех в электрокардиосигнале // Проблемы автоматизации и управления в технических системах. Пенза: ПТУ, 2009. С.395-397.

155. Тычков А. Ю., Чураков П. П. Обработка флюорографических снимков методом декомпозиции на эмпирические моды // Измерительная техника. 2010. № 10. С. 30-32.

156. Тычков А. Ю. Применение современных технологий обработки информации в кардиологии // Международный конгресс «Кардиология на перекрестке наук». Тюмень: ТКЦ, 2011. С.413-415.

157. Тычков А. Ю. Разработка алгоритмов анализа помех в электрокардиосигналах с использованием преобразования Гильберта-Хуанга // Международная научно-техническая молодежная конференция «Системы, методы и технологии обработки медиаконтента». М.: МГУП 2011. С. 144.

158. Тычков А. Ю. Бодин О. Н., Давыдова А. А. Разработка программного модуля выделения контура сердца на флюорографических снимках // III Всероссийская научная конференция: Медицинские приборы и технологии. Тула. 2011. С. 129-134.

159. Тычков А. Ю. Чураков П. П. Основные тенденции развития отечественных и зарубежных датчиков получения/обработки кардиографической информации // XXX межрегиональная научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов «Датчики и системы 2011». Пенза: НИИФИ, 2011. С. 48-53.

160. Тычков А. Ю., Бодин О. Н., Кузьмин А. В., Давыдова А. А., Чураков П. П. Информационно-измерительная система для предварительной обработки флюорографических снимков // Измерительная техника. 2011. № 4. С. 41-44.

161. Тычков А. Ю., Бодин О. Н., Чураков П. П. Автоматизированная система выделения контура сердца на флюорографических снимках // Медицинская техника. 2011. № 2. С. 33-39.

162. Тычков А. Ю. Wavelet-анализ информативных участков электрокардиосигнала // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов. Биомедсистемы 2008. Рязань: РГРТУ, 2008. С.138-140.

163. Тычков А. Ю. Повышение точности выделения R зубцов электрокардиосигналов // Международная научно-техническая молодежная конференция «Системы, методы, техника и технологии обработки медиаконтента» Москва, МГУП 2011. С. 145

164. Тычков А. Ю. Применение wavelet-преобразования для распознавания информативных участков электрокардиосигнала // V межрегиональная научно-практическая конференция студентов и аспирантов. Инновационные технологии в экономике, информатике и медицине. Пенза: ПТУ, 2009. С.93-95.

165. Тычков А. Ю. Кузьмин А. В. Особенности обработки биомедицинских сигналов // Исследования и инновационные разработки в сфере медицины и фармакологии. Материалы Региональной конференции. Пенза: ПТУ, 2011. С.95-99.

166. Тычков А. Ю. Применение вейвлет-преобразования для анализа электрокардиосигнала // Национальное достояние России XXIV: сб. тезисов. Москва: 2009. С.405-407.

167. Тычков А. Ю. Современное состояние и перспективы развития кардиографических систем // IV Ежегодная научно-практическая конференция: философские проблемы биологии и медицины: фундаментальное и прикладное. Москва. 2010. С.475-477.

168. Тычков А. Ю. Методы и средства вейвлет-нейронного анализа информативных участков электрокардиосигнала // XVII Туполевские чтения: Международная молодежная научная конференция. Казань, 2009. С.402-403.

169. Тычков А. Ю., Чамина М. Г. Проектирование устройства для имитации электрокардиосигналов // IX Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов: Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления. Таганрог: Изд-во КРЭС, 2008. С.83-84.

170. Тычков А. Ю. Module software-methodical solution of the problems of the cardiographie information processing // Международный конгресс «Кардиология на перекрестке наук». Тюмень: ТКЦ, 2012. С. 201-202.

171. Тычков А. Ю., Кривоногов JI. Ю. Перспективы применения преобразования Гильберта-Хуанга для автоматизированной обработки электрокардиосигналов //Биотехносфера. 2011. № 1. С. 73-81.

172. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю. Алгоритм подавления помех в электрокардиосигналах на основе технологии ЕМЕ) // Медико-экологические информационные технологии. Курск: Юго-Зап. гос. ун-т. 2010. С. 67-74.

173. Тычков А. Ю. Применение технологии ЕМЭ для повышения точности получения достоверной информации об исследуемом объекте или явлении // I Всероссийская научно-практическая конференция студентов и молодых ученых «Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе». Пенза. 2011. С. 49-56.

174. Тычков А. Ю., Чураков П. П. Перспективы развития автоматизированных систем обработки кардиографической информации // XX Международный научно-технический семинар «Современные технологии в задачах управления автоматики и обработки информации». Алушта. 2011. С. 179-180.

175. Тычков А. Ю. Кривоногов Л. Ю. Вопросы адаптивной обработки электрокардиосигнала // Международная конференция с элементами научной школы для молодежи. Биомедсистемы 2009. Рязань: РГРТУ, 2009. С.458-460.

176. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю., Чураков П. П. Автоматизированная система обработки и анализа электрокардиосигналов в условиях интенсивных помех различного вида // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2011. № 1. С. 117-122.

177. Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю., Бодин О. Н. Применение технологии ДЭМ для обработки кардиографической информации // Информационно-измерительная техника: межвузовский сб.науч.тр. Пенза: ПТУ, 2011. С.50-54.

178. Тычков А. Ю. Технологический конвейер помехозащищенной обработки кардиографической информации // междун. научно-практ конференция молодых ученых и специалистов «Молодежь. Наука. Будущеее: Технологии и перспективы». Казань 2011. С. 69-72.

179. Тычков А. Ю., Бодин О. Н., Кривоногов JI. Ю., Чураков П. П. Концепция помехоустойчивой обработки кардиографической информации // XXX межрегиональная научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов «Датчики и системы 2011». Пенза: НИИФИ, 2011. С. 36-42.

180. Тычков А. Ю., Клебнева А.Е. ЭКГ датчик для беспроводной системы мониторинга важнейших показателей жизнедеятельности // II Всероссийская научная школа «Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге» Таганрог 2011. С. 48-51.

181. Тычков А. Ю. Программный модуль обработки флюорографических изображений // II Всероссийская научно-практическая конференция студентов и молодых ученых «Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе». Пенза. 2011. С. 129-133.

182. Тычков А. Ю. Проектирование структуры алгоритма распознавания электрокардиосигнала / X Королевские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция с международным участием. Самара: Изд-во СГАУ, 2009. С. 271-272.

183. Тычков А. Ю. Вейвлет-нейронный анализ в задачах распознавания электрокардиосигнала // VI Всероссийская межвузовская конференция молодых ученых. Санкт-Петербург, 2009. С.21-23.

184. Тычков А. Ю. Применение вейвлет-нейронного преобразования в вопросах интерпретации информативных участков электрокардиосигнала // IV Всероссийская научная конференция: Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB. Астрахань: Изд-во «Астраханский университет», 2009. С.591-594.

185. Тычков А. Ю. Источники, структура и основные виды кардиографической информации. Сборник трудов молодых ученых, Пенза: ПТУ, 2012, С. 83-89.

186. Тычков А. Ю. Нейро-сетевой подход распознавания электрокардиографических данных // X конгресс молодых ученых и специалистов с международным участием. Наука о человеке. Томск: СибГМУ, 2009. С. 159-162.

187. Тычков А. Ю. Егоров М.С., Козин, А.Ю. Моделирование процедуры подавления помех в электрокардиосигналов // Всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов. Биомедсистемы 2010. Рязань: РГРТУ, 2010. С.28-31.

188. Тычков А. Ю., Бодин О.Н. Зайцева O.A. Автоматизированная обработка флюорографических снимков для построения компьютерной модели сердца пациента // Международная научно-техническая конференция «Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации» «Шляндинские чтения-2010» Пенза, 2010. С.28-34.

189. Тычков А. Ю., Кривоногов Л.Ю. Обзор современного состояния электрокардиографических систем с точки зрения возможности подавления помех // Всероссийской научно-практической конференции «Биотехнология и биомедицинская инженерия». Курск: КГМУ, 2010. С.458-460.

190. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов Радио и связь. 1989. 440 с.

191. Физика визуализации изображений в медицине // под ред. С. Уэбба. М.: Мир, 1991. Т. 2. 406 с.

192.Фисенко В. Т., Фисенко Т. Ю., Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.

193.Фихман М. И. Методы и средства оценки достоверности результатов автоматического анализа ЭКГ при длительном мониторировании. Дис. ... кан. мед. наук: 05.11.17,Новосибирск, 2004. 187 с.

194. Фрактальный анализ процессов, структур и сигналов // коллективная монография. Харьков: НЭО «ЭкоПерспектива». 2006. 348 с.

195.Харатьян, Е. И. Математическая обработка сигналов в системе мониторирования электрокардиограмм: Дис. ... кан. техн. наук: 05.13.01. Москва, 1997. 167 с.

196. Харкевич А. А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. 144 с.

197. Хемминг Р. В. Цифровые фильтры. М.: Сов. Радио, 1980. 224 с.

198. Чернов В. И., Есауленко И. Э. Основы практической информатики в медицине: учебное пособие для вузов. Высшее образование: Феникс, 2007 г. 352 с.

199. Шахов Э. К. Повышение помехоустойчивости цифровых средств измерения. Пенза: ППИ, 1983. 48 с.

200. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Иностранная литература, 1963. 98 с.

201. Шиллер Н. К., Осипов М.П. Клиническая эхокардиография М.: Практика, 2005. 2-е изд. 663 с.

202. Щербаков М. А. Нелинейная фильтрация сигналов и изображений: учеб. пособие. Пенза: ПТУ, 1999. 117 с.

203.Элинсон М. Б. Анализ преимущества цифровых рентгеновских аппаратов перед пленочными // Медицинская техника. 2005. №5. С. 37-39.

204. Яблучанский Н. И., Вакуленко И.П. Интерпретация в клинической физиологии сердца. Харьков: Харьков-Информ, 2002. 243 с.

205. Ярославский JI. П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Советское радио, 1979. 125 с.

206. Ярцева Е. С. Обработка электрокардиосигнала вейвлет-методом. Таганрог: ТРТУ. 2000. С. 12-16.

207.Absil P. A., Sepulchre R. A. Nonlinear analysis of cardiac rhythm fluctuations using DFA method. 1999. pp. 235-244

208.Ahmadian A. ECG feature extraction using daubechies wavelets -Tehran University of Medical Sciences (TUMS), Tehran. 2005. pp. 128-134.

209. Allen J., Anderson, J. An Improved Morphological Approach to Background Normalization of ECG Signals. IEEE Transactions. 2003. pp 43 - 46.

210. ANSI/AAMI EC 13:2002 «Cardiac monitors, heart rate meters, and alarms», «ANSI/AAMI EC 38:1998 Ambulatory Electrocardiographs».

211. ANSI/AAMI/IEC TIR60878:2003 Diagnostic X-ray For International Standard.

212.Arce G. Nonlinear Signal Processing A Statistical Approach // New Jersey: John Wiley & Sons, Hoboken, 2005. 45 p.

213. Arce G., McLoughlin M. Theoretical analysis of max/median filters // IEEE Trans. Acoustics, Speech, Signal Processing, 1987. № 1. pp. 60-69.

214.Benitez D. The use of Hilbert Transform in ECG Signal Analysis, Comput. Biol. 2002. pp. 399-406.

215. Blanco-Velasco M., Weng B. ECG signal denoising and baseline wander correction based on the empirical mode decomposition // Computers in Biology and Medicine. 2008. pp. 272-277.

216. Boudraa A. O., Cexus J. C. EMD-Based Signal Noise Reduction World Academy of Science, Engineering and Technology. 2002. 394 p.

217. Burger H. C. Van-Milaan J. B. Heart vector and leads. Geometrical representation. 1948. 229 p.

218. Carmona R., Hwang W. Practical Time-Frequency Analysis: Gabor and Wavelet Transform with an Implementation in S. Academic Press, 1998. pp. 490.

219. Coifman R., Sowa A. Combining the calculus of variations and wavelets for image enhancement // II Applied and Computational harmonic analysis, 2000. № 1. P. 1-18.

220. Damerval C., Meignen S. A fast algorithm for bidimensional EMD. IEEE Signal Processing Letters, 2007. pp. 701-704.

221.Donoho D.L., Johnstone I.M. Neo-classical minimax problems, thresholding, and adaptation // Bernoulli, 1996. № 1. pp. 39-62.

222.Donoho D. De-noising by soft-thresholding // IEEE Transactions on Information Theory. 1995. pp. 613-627.

223. Donghoh K. Package EMD // Title Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectral Analysis. 2008. 47 p.

224. Donghoh K. Contributed research articles EMD: A Package for Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum. 2009. 34 p.

225. IEC 60601-2-52:2009 applies to the basic safety and essential performance of medical beds intended for adults.

226. IEC 61676:2002 X-ray tube voltage in diagnostic radiology.

227. Frank E. An accurate, clinically practical system for electrocardiography. Circulation, 1956. 13(5). pp. 737-749.

228.Gordan C. ECG signals processing using wavelet // University of Oradea: Electronics Department, Oral. 2005. 98 p.

229. Herman G. T. On the noise in images produced by computed tomography. CGIP, 1980. № 3. pp. 271-285.

230. Hu Y. H., Tompkins W. J. Applications of artificial neural networks for ECG signal detection, 1993. pp. 66-73.

231. Huang, N. E. Ensemble empirical mode decomposition: a noise-assisted data analysis method. Adv. Adapt. Data. Anal. 2009. pp. 1-41.

232. Huang N. E. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London. 1998. pp. 903-995.

233.Hadj Z. E., Bereksi F. R., A real-time QT interval detection algorithm, Journal of Mechanics in Medicine and Biology. 2008. pp. 251-263.

234.Hadj Z. Digital Signal Processing QRS complex detection using Empirical Mode Decomposition. France. 2002. 108 p.

235. Huang N. The Hilbert-Huang transform and its applications / World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. 5, Singapore 596224. 2005. 526 p.

236. Huang N. An Introduction to Hilbert-Huang Transform: A Plea for Adaptive Data Analysis // Research Center for Adaptive Data Analysis. National Central University. Singapore. 2007. 257 p.

237. Jane R. Efficient Baseline Wander Removal for Feature Analysis of Electrocardiographic Body Surface Maps // IEEE proceedings of Engineering in Medicine and Biology Society. 1994. pp 1316-1317.

238. Kaas M., Witkin A. Active Contour Models // Int. Journal of Computer Vision. 1987. pp. 312-331.

239. Khayer M. A. ECG peak detection using wavelet transform Dept. of Electrical and Electronic Engineering. BUET. Dhaka. 2002. 34 p.

240. Klionsky D. M., Oreshko N. I. Empirical Mode Decomposition in Segmentation and Clustering of Slowly and Fast Changing Non-Stationary Signals, Pattern Recognition and Image Analysis. 2009. Vol. 19, № 1. p. 14-29.

241. La Riviere P. J., Billmire D. M. Reduction of noise-induced streak artifacts in X-ray computed tomography through spline-based penalized-likelihood sinogram smoothing. Medlmg, 2005. № 1. pp. 105-11.

242. Linderhed A. 2-D empirical mode decompositions in the spirit of image compression, in Wavelet and Independent Component Analysis Applications IX, vol. 4738 of Proceedings of SPIE, USA. 2007. 178 p.

243.MATLAB: filter noisy EKG signal. URL: http://stackoverflow.com. (дата обращения: 05.09.2010).

244. Markovsky I. A., Anton V. H. Application of filtering methods for removal of resuscitation artifacts from human ECG signals // IEEE Conference of engineering in medicine and biology society. 2008. pp 13-16.

245.Meignen S. Advances in Adaptive Data Analysis. The multidimensional ensemble empirical mode decomposition method // World Scientific Publishing Company. 2009. pp. 339-372.

246. Mikhled A. ECG signal denoising by wavelet transform threscholding // Communication and Electronics Engineering Department of Philadelphia University. Tehran. 2008. 128 p.

247.Nikolaev N. Comparative study of some basis functions in wavelet shrinkage ECG denosing // Institute of Information Technologies, Bulgarian Academy of Sciences, 2000. 125 p.

248. Nii Attoh-Okine Fast Bidimensional Empirical Mode Decomposition Based on an Adaptive Block Partitioning, 2000. 192 p.

249. Norbert H. A. New Class of Digital Filters Dessigned for ECG Noise Reduction Medical Informatics, Technologies. 2006. pp 44-49.

250. Pan J., Tompkins W. A real-time QRS detection algorithm // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1985. pp. 230-236.

251. Pitas I., Venetsanopoulos A. Nonlinear Digital Filters: Principles and Applications. Boston, MA: Kluwer, 1990. 26 p.

252.Poli R., Cagnoni S. Genetic design of optimum linear and nonlinear QRS detectors // IEEE Trans. Biomed. 1995. pp. 1137-1141.

253.Removing 60Hz from ECG using digital band stop filter. URL: http://www.scienceprog.com/ (дата обращения: 02.04.2009).

254. Sabri A. Evaluating Pavement Cracks with Bidimensional Empirical Mode Decomposition // Journal on Advances in Signal Processing. 2008. 177 p.

255. Sinclair S. Empirical mode decomposition in 2-D space and time: a tool for space-time rainfall analysis and nowcasting // Hydrologyand Earth System Sciences Discussions, 2007. pp. 289-318.

256. Sharpley R. C. Analysis of the intrinsic mode Functions industrial mathematics institute // Department of Mathematics University of South Carolina. 2004. 32 p.

257. Sipola T. ECG processing detection RR // Thesis in Information Technology. 1980. pp. 12-14.

258. Sornmo, L. Time-Varying Digital Filtering of ECG Baseline Wander Medical and Biological Engineering and Computing. 1993. pp 503-508.

259.Thakor P. Adaptive Baseline Wander Removal in the ECG: Comparative Analysis with Cubic Spline Technique // IEEE proceeding Computers in Cardiology. 1992. pp 143 - 146.

260. The Empirical Mode Decomposition and the Discrete Wavelet Transform for Detection of Human Cataract of Mathematics and Informatics, Vilnius, 2005. P. 172.

261. Tychkov A. Yr. Automatic system of the separation of the keyline heart on photofluorographic picture / O.N. Bodin, A.Yr. Tychkov, P. P. Churakov // Biomedical Engineering. Publishers: Springer New York, USA 2011. Volume 59. P. 125-133.

262. Tychkov A. Yr. Information measuring system for preprocessing photofluorographic picture / O.N. Bodin, A.Yr. Tychkov, A.V. Kuzmin, P. P. Churakov, A.A. Davedova // Measurement Techniques. Publishers: Springer New York, USA. 2011. Volume 54. P. 1002-1009.

263.Tychkov A. Yr. Processing photofluorographic images by means of decomposition into empirical modes / P. P. Churakov, A.Yr. Tychkov // Measurement Techniques. Publishers: Springer New York, USA. 2010. Volume 53. P. 1125-1129.

264. Vrankic M., Egiazarian K. Image denoising by combined quincunx and separable wavelet-domain wiener filtering // Proceedings of the 6th Nordic Signal Processing Symposium, NORSIG 2004, Finland, June 2004, P. 113-116.