Способы и средства компьютерной обработки электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Логинов, Дмитрий Сергеевич

• Логинов, Дмитрий Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Логинов, Дмитрий Сергеевич

ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА

ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Особенности электрокардиографического способа диагностики состояния сердца.

1.1.1 Генез электрокардиосигнала.

1.1.2 ЭКС признаки инфаркта миокарда.

1.2 Обзор способов анализа электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда.

1.2.1 Выделение кардиоцикла электрокардиосигнала.

1.2.2 Классификация способов анализа электрокардиосигнала.

1.2.3 Классический анализ электрокардиосигнала.

1.2.4 Нейросетевой анализ электрокардиосигнала.

1.2.4.1 Современное состояние в области нейросетевого анализа электрокардиосигнала.

1.2.4.2 Структура нейронной сети ЬУО и алгоритм обучения Ь УО!.

1.2.4.3 Исследование НС ЬУО, в среде МаНаЬ.

1.2.5 Частотно-временной анализ электрокардиосигнала.

1.3 Анализ возможностей известных электрокардиографических систем для диагностики инфаркта миокарда.

1.4 Постановка задач исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОМБИНИРОВАННОГО СПОСОБА ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ИНФАРКТА МИОКАРДА.

2.1 Обоснование «технологического конвейера» предлагаемого подхода к анализу электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда.

2.2 Предварительная обработка электрокардиосигнала.

2.2.1 Устранение артефактов и выделение ^-зубцов ЭКС.

2.2.2 Выделение начала кардиоцикла на основе анализа амплитудно-временных соотношений.

2.2.3 Выделение начала кардиоцикла на основе частотно-временных преобразований.

2.2.4 Подавление тренда электрокардиосигнала для выделенного кардиоцикла.

2.2.5 Выделение (Ж^-комплекса электрокардиосигнала.

2.3 Анализ электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда

2.3.1 Комбинированный способ анализа электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда.

2.3.1.1 Способ амплитудно-временного анализа электрокардиосигнала.

2.3.1.2 Способ частотно-временного анализа электрокардиосигнала.

2.3.1.3 Способ нейросетевого анализа электрокардиосигнала.

2.3.2 Выбор результата комбинированного анализа электрокардиосигнала.

2.3.3 Выдача заключения по результатам анализа электрокардиосигнала.

2.4 Выводы.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ КОМБИНИРОВАННОГО СПОСОБА ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ИНФАРКТА МИОКАРДА.

3.1 Исследование способов предварительной обработки электрокардиосигнала.

3.1.1 Исследование способа устранения артефактов и выделения Д-зубцов ЭКС.

3.1.2 Исследование способа выделения начала кардиоцикла на основе анализа амплитудно-временных соотношений.

3.1.3 Исследование способа выделения начала кардиоцикла на основе частотно-временных преобразований.

3.2 Исследование разработанного способа нейросетевого анализа электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда.

3.2.1 Определение критериев, отражающих качество обучения нейронной сети ЬУО.

3.2.2 Выбор оптимальных параметров обучения нейронной сети L VQ.

3.2.3 Исследование алгоритма обучения нейронной сети CCLVQ3.

3.2.4 Определение чувствительности и специфичности способа нейросетевого анализа электрокардиосигнала.

3.2.5 Тестирование нейронной сети для анализа электрокардиосигнала.

3.3 Исследование способа частотно-временного анализа электрокардиосигнала.

3.4 Оценка повышения достоверности диагностики инфаркта миокарда при использовании комбинированного способа анализа.

3.5 Выводы.

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ КОМБИНИРОВАННОГО СПОСОБА АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ИНФАРКТА МИОКАРДА В КОМПЬЮТЕРНОЙ

ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ.

4.1 Структура и реализация программного обеспечения компьютерной диагностической системы.

4.2 Структура информационного взаимодействия в компьютерной диагностической системе.

4.3 Методика нейросетевого анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда.

4.4 Результаты внедрения.

4.5 Выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Способы и средства компьютерной обработки электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда»

Актуальность работы. В современной России смертность от заболеваний сердечнососудистой системы составляет 56 % от всех причин смертности.

Накопленный за последние десятилетия опыт лечения заболеваний сердца позволил выявить и классифицировать в Международной классификации болезней систему сердечнососудистых заболеваний, охватывающую более 200 видов, среди которых наиболее опасным для жизни является инфаркт миокарда (ИМ). ИМ в нашей стране «молодеет», затрагивая все более широкие слои трудоспособного населения. В связи с тяжелым течением и высокой летальностью (общая летальность в острейшем, остром и подостром периодах ИМ составляет около 30 %) своевременная диагностика данного заболевания является одной из актуальных проблем современного здравоохранения.

Научные школы под руководством таких выдающихся российских ученых, как Л. А. Бокерия, И. М. Гельфанд, Ю. В. Гуляев, М. П. Рощевский, Л. В. Розенштраух, Е. П. Чазов, В. С. Анищенко, Р. М. Баевский, А. Н. Волобуев, Г. Г. Иванов, В. С. Мархасин, Ю. И. Неймарк, А. П. Немирко, В. Н. Орлов, С. В. Селищев, А. В. Струтынский, Л. И. Титомир, Г. В. Рябыкина, Э. К. Шахов, В. В. Шкарин, внесли значительный вклад в развитие компьютерной диагностики состояния сердечнососудистой системы.

В настоящее время, несмотря на разнообразие используемых статистических и математических способов обработки кардиографической информации, в данной области исследований остается актуальной задача повышения чувствительности и специфичности анализа электрокардиосигнала (ЭКС) для диагностики ИМ.

Целью работы является повышение чувствительности и специфичности способов и средств обработки электрокардиографической информации для диагностики инфаркта миокарда.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1) Анализ существующих способов автоматического измерения информационных параметров ЭКС для диагностики инфаркта миокарда в 12 стандартных отведениях, выявление их недостатков и обоснование разработки новых способов анализа ЭКС.

2) Разработка новых способов анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда на основе совместного использования способов, осуществляющих как измерение отдельных элементов кардиоцикла, так и оценку кардиоцикла в целом.

3) Усовершенствование способа и разработка методики нейросетевого анализа ЭКС.

4) Разработка структуры программного обеспечения компьютерной диагностической системы, реализующей новые способы анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда.

5) Внедрение разработанных способов и средств анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы исследования электрической активности сердца, теории искусственных нейронных сетей, теории цифровой обработки сигналов, теории вейвлет-преобразования.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1) Впервые предложен подход к анализу ЭКС на основе совместного использования разработанных способов амплитудно-временного, частотно-временного и нейросетевого анализа, обеспечивающий принципиальную возможность в условиях массового обследования с вероятностью до 99,9 % выделить пациентов с неблагоприятным состоянием сердца и приблизить функциональные возможности доклинического анализа ЭКС к уровню клинических обследований сердца.

2) На основе совместного использования предложенных способов амплитудно-временного и частотно-временного анализа ЭКС разработан новый способ выделения и обработки кардиоцикла, позволяющий точнее на 11 % определить начало кардиоцикла.

3) Адаптирована структура двухслойной нейронной сети LVO (Learning Vector Quantization, квантование обучающих векторов), разработаны алгоритм обучения нейронной сети CCLVQ3 и методика нейросетевого анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда, которые обеспечивают чувствительность и специфичность к ЭКС-признакам инфаркта миокарда выше на 12 и 8 % соответственно, чем у используемых в практической медицине способов амплитудно-временного анализа ЭКС.

4) Предложена и обоснована структура программного обеспечения компьютерной диагностической системы, реализующая новые способы анализа ЭКС и позволяющая приблизить возможности доклинического анализа ЭКС к уровню клинических обследований сердца.

Практическая значимость и реализация результатов:

1) Предложенные способы анализа ЭКС используются как основа для построения новых средств кардиодиагностики. Результаты диссертационного исследования реализованы в компьютерной диагностической системе (КДС) «Кардиовид», проходящей клиническую апробацию в городской больнице скорой медицинской помощи им. Г. А. Захарьина г. Пензы. Испытания КДС свидетельствуют о повышении эффективности диагностики ИМ, что позволяет повысить эффективность лечения.

2) Методика нейросетевого анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда способствует решению сложных терапевтических задач, возникающих при необходимости выбора тех или иных методов лекарственного воздействия при повреждении миокарда с целью приостановления или замедления его прогрессирования.

3) Разработанная при непосредственном участии автора КДС «Кардиовид» используется в учебном процессе Медицинского института Пензенского государственного университета.

4) Созданная подсистема регистрации пациентов в лечебных учреждениях повышает оперативность постановки диагноза и достоверность назначения лечения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) способ анализа ЭКС на основе совместного использования способов, осуществляющих как измерение отдельных элементов кардиоцикла, так и оценку кардиоцикла в целом, обеспечивающий принципиальную возможность в условиях массового обследования с вероятностью до 99,9 % выделить пациентов с неблагоприятным состоянием сердца;

2) ЭКС-признаки инфаркта миокарда, полученные путем анализа ЭКС в частотно-временной области на основе вейвлет-преобразования, в амплитудно-временной области на основе построения аттрактора ЭКС, при нейросетевом анализе ЭКС на основе разработанных решающих правил и повышающие чувствительность и специфичность диагностики инфаркта миокарда;

3) способы выделения /^-зубцов и определения начала кардиоцикла, позволяющие путем надежного (99,7 %) детектирования 7?-зубцов минимизировать вероятность ошибки второго рода (пропуск события) и обеспечивающие повышение достоверности оценки электрической активности синусового узла и топики миокарда;

4) алгоритм обучения ССЬ УОЗ и структура двухслойной нейронной сети ЬУ(), обеспечивающие повышение чувствительности и специфичности к ЭКС-признакам инфаркта миокарда по сравнению с используемыми в практической медицине способами амплитудно-временного анализа ЭКС;

5) структура программного обеспечения компьютерной' диагностической системы, позволяющая реализовать разработанный подход к анализу электрокардиографической информации и используемая как основа для построения новых средств кардиодиагностики.

Достоверность полученных результатов обусловлена непротиворечивостью и полнотой исходных предпосылок, корректным использованием аналитических и расчетных методов, сопоставимостью результатов теоретического исследования и моделирования с экспериментальными данными и практической реализацией.

Апробация результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию на 23 международных научных конференциях и выставках, в том числе на XXI Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г. Пенза, 2008г.); II Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине» (г. Пенза, 2008г.); Ежегодной Всероссийской научной школе-семинаре «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине 2008» (г. Саратов, 2008г.); III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии» (г. Пенза, 2009г.); IX Конгрессе Российского Общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (г. Санкт-Петербург, 2009г.); Международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Биомедсистемы-2009» (г. Рязань, 2009г.); Международном симпозиуме «Надежность и качество — 2010» (г. Пенза, 2010 г.); VI Международной конференции «Телемедицина - опыт и перспективы» (Украина, г. Донецк, 2010г.); XI Международной научно-практической конференции «СИЭТ-2010» (Украина, г. Одесса, 2010 г.); XI Всероссийской конференции по электростимуляции и клинической электрофизиологии сердца «Кардиостим 2010» (г. Санкт-Петербург, 2010г.)-; XI Конгрессе Российского Общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (г. Великий Новгород, 2010г.); научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава и студентов ПГУ (г. Пенза, 2005, 2010гг.), отмечены в каталоге Международной компьютерной выставки СеВГГ-2006, награждены золотыми и серебряными медалями ВВЦ (2005) и Московского салона инноваций и инвестиций (2006, 2010).

Публикации. Основные положения работы представлены в 28 публикациях, в том числе 20 статьях и тезисах докладов конференций [27 -46] (из них 5 - в изданиях, рекомендованных ВАК), 6 патентах РФ на изобретение [48 - 53] (из них 5 - на способы обработки электрокардиосигнала, 1 — на устройство обработки электрокардиосигнала), 1 зарегистрированной программной разработке [54], 1 учебном пособии [47].

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Объем основной части диссертации составляет 134 страницы, работа содержит 65 рисунков, 6 таблиц, список литературы, включающий 99 наименований.

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Логинов, Дмитрий Сергеевич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Анализ существующих способов автоматического определения информационных параметров ЭКС для диагностики ИМ позволил определить их чувствительность и специфичность и сформулировать требования к разработке и реализации нового способа анализа ЭКС в 12 стандартных отведениях для диагностики ИМ.

2. Разработан новый способ анализа ЭКС для диагностики ИМ за счет совместного использования способов, осуществляющих как измерение отдельных элементов кардиоцикла, так и оценку кардиоцикла в целом. В условиях массового обследования обеспечивается принципиальная возможность выделения с вероятностью до 99,9 % пациентов с неблагоприятным состоянием сердца и приближения возможностей доклинического анализа ЭКС к уровню клинических обследований сердца.

3. Разработан новый способ выделения кардиоцикла на основе совместного использования предложенных способов амплитудно-временного и частотно-временного анализа ЭКС, позволяющий точнее на 11 % определить визуально не различимую, но диагностически значимую электрическую активность синусового узла сердца.

4. Разработан новый алгоритм обучения CCLVQ3 на основе способа «выпуклой комбинации», адаптирована структура НС LVO и разработана методика нейросетевого анализа ЭКС, обеспечивающие чувствительность и специфичность к ЭКС-признакам ИМ выше на 12 и 8 % соответственно, чем у известных способов амплитудно-временного анализа.

5. Разработана структура программного обеспечения КДС, применение которой показывает эффективность предложенного способа анализа ЭКС для диагностики ИМ. Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования разработанных способов и средств в качестве основы для создания отечественной диагностической аппаратуры нового поколения, обладающей большей функциональностью, оперативностью и простотой обслуживания.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Логинов, Дмитрий Сергеевич, 2011 год

1. Автоматизированная система управления лечебно-диагностическим процессом: материалы Российского научного форума МедКомТех 2004 / В.М. Тавровский и др.. М., 2004.

2. Амиров Р.З. Интегральные топограммы потенциалов сердца. — М.: Наука, 1973.- 108с.

3. Анализ сигнал-усредненной ЭКГ (по данным вейвлет-преобразования) у здоровых и больных ИБС / С.А. Бойцов и др.. URL: http://incart.spb.ru/vestnic/n23/boytcov.htm.

4. Аракчеев А.Г., Сивачев A.B. Электрокардиографическая техника для исследования функционального состояния сердца. М.: ЗАО «ВНИИМП-ВИТА», 2002. - 128с.

5. Баевский P.M., Иванов Г.Г., Чирейкин J1.B. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: методические рекомендации. 2001. - №24, 65-87с.

6. Барский А.Б., Барская O.A., Дмитриев A.A. Медицинские информационно-справочные системы на логических нейронных сетях. М.: Информационные технологии, 2010.

7. Библиотека Lapack. URL: http://www.nag.com/lapack/. Дата обращения: 15.01.2011.

8. Ващенко Г.В. Вычислительная математика. Основы алгебраической и тригонометрической интерполяции: учебное пособие. — изд-во СибГТУ, 2008.

9. Вычислительная система Matlab. URL: http://www.mathworks.com/. Дата обращения: 15.01.2011.

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

11. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. М., Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая диалектика», 2004. - 464с.

12. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. — М.: СОЛОН, 2002. -448с.

13. Журавлева Н.Б. ЭКГ диагностика сложных форм инфаркта миокарда: лекция для врачей курсантов. JL: ЛенГИДУВ, 1979. - 20с.

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

15. Иванов А.И. Проект национального биометрического стандарта ГОСТ Р 52633.5 или нейросетевой обход «проклятия размерности» очень плохих данных // Защита информации ИНСАЙД. — 2010. №5.

16. Иванов А.И., Волчихин В.И. Основы обучения искусственных нейронных сетей: уч. пос. Пенза: Изд-во ПГУ, 2004.

17. Инструментальная диагностика сердечно-сосудистых заболеваний: Пособие для практических врачей / Под ред. Г.И. Сидоренко. Минск, 1993.- 156с.

18. Каменский С.А. Автоматическое распознавание шоковых ритмов сердца методом межпорогового частотно-временного анализа ЭКГ. Дис. . канд. техн. наук: 05.13.01. М., 2005.

19. Капелько В.И. Работа сердца // Соросовский образовательный журнал. 1999. - №4, С. 28-34.

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

21. Кардиовизор-ОбС. URL: http://www.mks.ru/

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

23. Лаборатория медицинской электроники «Биоток». URL: http://www.biotok.ru/.

24. Логинов Д.С. Вычислительный пакет Matrix32. URL: http://www.matrix.kladovka.net.ru/. Дата обращения: 10.03.2011.

25. Логинов, Д.С. Совершенствование ЭКГ анализа при определении электрической активности сердца / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, Н.Ю. Митрохина // Медицинская техника. 2008. - № 3. — С. 23-26.

26. Логинов, Д.С. Адаптация структуры нейронной сети LVO для анализа электрокардиосигнала / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. — № 5-6. - С. 88-92.

27. Логинов, Д.С. Организация информационного обеспечения медицинской компьютерной диагностической системы / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, М.А. Семенкин // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. - № 12. - С. 37-44.

28. Логинов, Д.С. Интеллектуальный анализ электрокардиосигналов для диагностики инфаркта миокарда / О.Н. Бодип, A.B. Кузьмин, Д.С. Логинов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. — 2010. № 1. - С. 46-52.

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

30. Логинов, Д.С. Дуализм нейросетевого анализа в компьютерной диагностической системе «Кардиовид» / Д.С. Логинов // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии : сб. публ. III Всерос. науч.-техн. конф. Пенза : ПДЗ, 2009. - С. 73-75.

31. Логинов, Д.С. Особенности «технологического конвейера» анализа электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда / Д.С. Логинов //

32. Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации : тр. междунар. науч.-техн. конф. «Шляндинские чтения -2010». Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. - С. 163-166.

33. Логинов, Д.С. Эволюция систем неинвазивной диагностики состояния сердца / О.Н. Бодин, A.B. Кузьмин, Д.С. Логинов // Информационные и управленческие технологии в медицине : сб. тр. II Всерос. науч.-техн. конф. Пенза : ПДЗ, 2008. - С. 68-71.

34. Логинов, Д.С. Internet-приложение компьютерной диагностической системы «Кардиовид» / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, A.C. Муковнин // Украинский журнал телемедицины и медицинской телематики. Донецк, 2009. - Т. 7,'№ 1: - C^3:iV35.'

35. Логинов, Д.С. Компьютерная система диагностики состояния сердца / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, Д.Г. Авдеев, O.A. Зайцева // Инновационные проекты Поволжья. Ульяновск, 2009. - С. 56-58.

36. Логинов, Д.С. Особенности организации информационного взаимодействия в интернет-приложении компьютерной диагностической системы «Кардиовид» / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов,' A.A. Митин, А.Е. Чуксин //

37. Украинский журнал телемедицины и медицинской телематики. Донецк, 2010. - Т. 8, № 1. - С. 105-106.

38. Логинов, Д.С. Основы анализа электрокардиосигналов: учеб. пособие / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, A.B. Кузьмин, Н.Ю. Митрохина. Пенза : Изд-во ПГУ, 2010.-41с.

39. Пат. 2292075 Российская Федерация. Синергическая вычислительная система / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, К.А. Тарнопольский. -№ 2005119236/09 ; заявл. 21.06.2005 ; опубл. 20.01.2007, Бюл. № 2.

40. Пат. 2294139 Российская Федерация. Способ выделения начала кардиоцикла и устройство для его осуществления / А.Н. Митрошин, О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, И.О. Жулев, В.В Прошкин. -№ 2005115597/14 ; заявл. 23.05.2005 ; опубл. 27.02.2007, Бюл. № 6.

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

42. Пат. 2359606 Российская Федерация. Способ выделения начала кардиоцикла / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов. № 2007109612/14 ; заявл.1603.2007 ; опубл. 27.06.2009, Бюл. № 18.

43. Пат. 2383295 Российская Федерация. Способ обработки электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда / О.Н. Бодин, Д.С. Логинов, O.A. Зайцева, А.Е. Моисеев. № 2008135937/14 ; заявл.0809.2008 ; опубл. 10.03.2010, Бюл. № 7.

44. Пат. 2410023 Российская Федерация. Способ выделения QRS-комплекса электрокардиосигнала / О.Н. Бодин, Л.Ю. Кривоногов, Ф.К. Рахматуллов, Д.С. Логинов, O.A. Зайцева. № 2009116480/14 ; заявл.2904.2009 ; опубл. 27.01.2011, Бюл. № 3.

45. Математический пакет Scilab. URL: http://www.scilab.org/. Дата обращения: 15.01.2011.

46. Медицинское биологическое оборудование «Нейрософт». URL: http://www.neurosoft.ru/.

47. Медицинские информационные системы / A.B. Гусев и др.. — Петрозаводск: изд-во ПетрГУ, 2005. 404с.

48. Международная классификация болезней МКБ-10. Диагнозы. Электронная версия. Класс: Болезни системы кровообращения. Блок: Ишемическая болезнь сердца. URL: http://www.mkb 10.ru/?class^9&bloc=57.

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

50. Насколько «тонок» клиент? / JI. Гимейн и др.. // САПР и графика. -2006.-№12.

51. Ниворожкина Л.И., Морозова З.А. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Эксмо, 2008. — 432 е.

52. Нефедова Г.А. Особенности танатогенеза при остром инфаркте миокарда. Автореферат дисс. на соискание ученой степени к.м.н., 14.00.15 -патологическая анатомия. М., 2007.

53. Нейроинформатика / А.Н. Горбань и др.. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. -296с.

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

55. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002.

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

57. Пат. 2217045 Российская Федерация. Способ обработки электрокардиосигнала в динамике для диагноза инфаркта миокарда / О.М. Белоцерковский и др.. №2001128049/14 ; заявл. 17.10.2001 ; опубл. 27.11.2003, Бюл.№ 11.

58. Пат. 2257838 Российская Федерация. Способ диагностики состояния сердечнососудистой системы / О.Н. Бодин и др.. № 2004107011/14 ; заявл. 09.03.2004 ; опубл. 10.08.2005, Бюл. № 22.

59. Пешехонов А.Н. Пространственно-временное моделирование распределения биопотенциалов. Дис. . канд. техн. наук: 05.13.18. Пенза, 2003.

60. Плотников A.B., Прилуцкий Д.А., Селищев C.B. Стандарт SCP-ECG для обмена цифровыми ЭКС: тезисы докладов // Международная конференция по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-98». -М, 1998.-С. 213-215.

61. Плотников A.B. Цифровой монитор суточной регистрации ЭКГ. Дис. . канд. техн. наук: 05.11.17. М., 2000.

62. Подклетнов С.Г. Вейвлет-преобразование электрокардиосигнала для компьютерных систем диагностики ишемической болезни сердца. Дис. . канд. техн. наук: 05.11.17. СПб., 2005.

63. Прилуцкий Д.А. Электрокардиографическая система на основе S-D аналого-цифрового преобразования. Дис. . канд. техн. наук: 05.11.17. М., 1998.

64. Примин H.A., Недайвода И.В., Васильев В.Е. Алгоритмы анализа магнитокардиосигнала: выявление ишемических повреждений сердца // УСиМ. 2000. - № 1, 32-42с.

65. Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский , Д.С. Математическое моделирование в биофизике: Введение в теоретическую биофизику. М.: Институт компьютерных исследований, 2004. - 471с.

66. Ройтберг Г.Е., Струтынский A.B. Лабораторная и инструментальная диагностика заболеваний внутренних органов. М.: ООО «Медицина», 2003.

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

68. СТО МОСЗ 91500.16.0002-2004 «Информационные системы в здравоохранении. Общие требования».

69. СТО МОСЗ 91500.16.0003-2004 «Информационные системы в здравоохранении. Общие требования к форматам обмена информацией».

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

71. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика / перевод Ю.А. Зуев, В.А. Точенов. 1992. - 184с.

72. Цветков В.Д. Сердце, «золотое сечение» и симметрия. Пущино: ПНЦ РАН, 1997.- 170 с.

73. Шахов Э.К. Преобразователи информации: классификация и динамические свойства // Датчики и системы, 2000. — №8.

74. Электронная база данных биомедицинских сигналов. URL: http://www.physionet.org/. Дата обращения: 15.01.2011.

75. Электронная база данных электрокардиосигналов MIT-BIH. URL: http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/. Дата обращения: 15.01.2011.

76. A. Babloyantz, V.V.Ivanov, P.V.Zrelov. New Approach to ECG's Features Recognition Involving Neural Network. Particles and Nuclei, Letters. 2001. No.2.

77. ECGSIM. URL: http://www.ecgsim.org/.

78. Hecht-Nielsen R. Neurocomputing. Addison-Wesley, 1989.

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

80. Kohonen, Т., Self-Organizing Maps, Third Edition, Berlin: SpringerVerlag, 2001.

81. Lagerholm, M., Clustering ECG Complexes Using Hermite Functions and Self-Organizing Maps / IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 47, 2000, pp. 839847.

82. Mahalingam N., Kumar D. Neural networks for signal processing applications: ECG classification // Australas. Phys. Eng. Sci. Med., 1997, vol. 20, №3, 147-151p.

83. Minami, К., H. Nakajima, T. Yoyoshima. Real Time Discrimination of the Ventricular Tachyarrhythmia with Fourier-Transform Neural Network / IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 46, 1999, pp. 179-185.

84. Osowski, S., L. Tran Hoai, «ECG Beat Recognition Using Fuzzy Hybrid Neural Network,» IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 48, 2001, pp. 1265-1271.

85. Patent USA № 5749367. Heart Monitoring Apparatus and Method / Gamlyn L., O'Sullivan S., Needham Ph., Harris Т., 1998.

86. Polikar Robi. The Engineer's Ultimate Guide to Wavelet Analysis. The Wavelet Tutorial / http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html.

87. Silipo, R., C. Marchesi, «Artificial Neural Networks for Automatic ECG Analysis,» IEEE Trans, on Signal Processing, Vol. 46, No. 5, 1998, pp. 1417— 1425.

88. Slater D.K., Hlatky M.A., Mark D.B. et al. Outcome in suspected acute myocardial infarction with normal or minimally abnormal admission electrocardiographic findings. // Amer. J. Cardiol., 1987, v.60, 766-770p.