Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ по подписке
Когерентное накопление кардиоциклов ЭКГ

Анализ электрокардиосигналов для формирования диагностических признаков посттравматической миокардиодистрофии

Наталия Георгиевна Иванушкина, Екатерина Олеговна Иванько, Евгений Сергеевич Карплюк, Ольга В. Чеснокова, Илья А. Чайковский, С. В. Софиенко, Г. В. Мясников

Аннотация


В статье исследованы возможности применения метода электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР) для диагностики посттравматической миокардиодистрофии, имеющей многофакторный генезис. На основе клинических исследований выполнены численные эксперименты по обработке и анализу электрокардиосигналов военнослужащих после минно-взрывных ранений. Разработан комплексный метод анализа электрокардиосигналов, основанный на сочетании вейвлет-анализа, разложения в базисе собственных векторов и анализа главных компонент. С помощью разработанного метода исследовано, что низкоамплитудные изменения в ЭКГ сигнале при посттравматической миокардиодистрофии имеют низкочастотный характер, который связан с медленными электрофизиологическими процессами. Показано, что данные низкочастотные низкоамплитудные компоненты проявляются на высоких уровнях (8-й и 9-й) детализации при 9-ти уровневом вейвлет-разложении усредненных кардиоциклов. На основе метода главных компонент предложены и определены интегральные параметры для выявления признаков посттравматической миокардиодистрофии: сумма квадратов проекций сигналов на собственные подпространства Hk и средние значения собственных чисел ковариационных матриц ансамблей электрокардиосигналов λср.

Ключевые слова


ЭКГ ВР; посттравматическая миокардиодистрофия; вейвлет-анализ; базис собственных векторов; анализ главных компонент

Полный текст:

PDF

Литература


Khazaie, H.; Saidi, M. R.; Sepehry, A. A.; Knight, D. C.; Ahmadi, M.; Najafi, F.; Parvizi, A. A.; Samadzadeh, S.; Tahmasian, M. Abnormal ECG patterns in chronic post-war PTSD patients: a pilot study. Int. J. Behav. Med., v.20, n.1, p.1-6, 2013. DOI: http://doi.org/10.1007/s12529-011-9197-y.

İlhan, E.; Kaplan, A.; Güvenç, T. S.; Biteker, M.; Karabulut, E.; Işıklı, S. Electrocardiographic features of patients with earthquake related posttraumatic stress disorder. World J. Cardiol., v.5, n.3, p.60-64, 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.4330/wjc.v5.i3.60.

Исаева А. Д. Миокардиодистрофия. Причины, симптомы, признаки, диагностика и лечение патологии. URI: http://www.polismed.com/articles-miokardiodistrofija-prichiny-simptomy-priznaki.html.

Военно-полевая хирургия: учебник. Под ред. Е. К. Гуманенко. 2-е изд., изм. и доп. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2008. URI: http://www.studmedlib.ru/book/ISBN9785970409114.html.

Іванушкіна, Н. Г.; Іванько, К. О. Цифрова обробка низькоамплітудних компонент електрокардіосигналів: навч. посіб. Миколаїв, 2014. 184 с.

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

Ivanushkina, N.; Chesnokova, O.; Ivanko, K.; Karplyuk, Y.; Chaikovskiy, I.; Sofienko, S.; Mjasnikov, G. Formation of the diagnostic HR ECG features of post-traumatic myocardial dystrophy. Proc. of 2016 IEEE 36th Int. Conf. on Electronics and Nanotechnology, ELNANO, 19-21 Apr. 2016, Kiev, Ukraine. IEEE, 2016, p.206-209, DOI: http://doi.org/10.1109/ELNANO.2016.7493049.

Иванушкина, Н. Г.; Иванько, Е. О.; Чеснокова, О. В.; Чайковский, И. А. Вейвлет-анализ электрокардиосигналов для выявления признаков посттравматической миокардиодистрофии. Вісник НТУУ «КПІ». Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування, № 65, с.90-98, 2016. URI: http://radap.kpi.ua/radiotechnique/article/view/1221.

Seena, V.; Yomas, J. A review on feature extraction and denoising of ECG signal using wavelet transform. Proc. of 2014 2nd Int. Conf. on Devices, Circuits and Systems, ICDCS, 6-8 Mar. 2014, Combiatore, India. IEEE, 2014, p.1-6, DOI: http://doi.org/10.1109/ICDCSyst.2014.6926190.

Haque, A. K.; Ali, M. H.; Kiber, M. A.; Hasan, M. T. Detection of small variations of ECG features using wavelet. ARPN J. Eng. Appl. Sci., v.4, n.6, p.27-30, 2009. URI: http://www.arpnjournals.com/jeas/research_papers/rp_2009/jeas_0809_223.pdf.

Castells, F.; Laguna, P.; Sörnmo, L.; Bollmann, Andreas; Roig, J. M. Principal component analysis in ECG signal processing. EURASIP J. Adv. Signal Process., v.2007, Article ID 74580, 21 pages, 2007. DOI: http://doi.org/10.1155/2007/74580.

Martis, Roshan Joy; Acharya, U. Rajendra; Mandana, K. M.; Ray, A. K.; Chakraborty, Chandan. Application of principal component analysis to ECG signals for automated diagnosis of cardiac health. Expert Systems with Applications, v.39, n.14, p.11792-11800, 2012. DOI: http://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.04.072.




DOI: https://doi.org/10.20535/S0021347017090047

Метрики статей

Загрузка метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.





© Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 2004–2017
При копировании активная ссылка на материал обязательна
ISSN 2307-6011 (Online), ISSN 0021-3470 (Print)
т./ф. +38044 204-82-31, 204-90-41
Условия использования сайта