Анализ электрокардиосигналов для формирования диагностических признаков посттравматической миокардиодистрофии

Автор(и)

  • Наталия Георгиевна Иванушкина Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт", Ukraine http://orcid.org/0000-0001-8389-7906
  • Екатерина Олеговна Иванько Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт", Ukraine http://orcid.org/0000-0002-3842-2423
  • Евгений Сергеевич Карплюк Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт", Ukraine http://orcid.org/0000-0002-4224-7760
  • Ольга В. Чеснокова Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт",
  • Илья А. Чайковский Институт кибернетики НАН Украины, Киев; Национальный военно-медицинский клинический центр "Главный военный клинический госпиталь" МО Украины, Киев, Ukraine
  • С. В. Софиенко Национальный военно-медицинский клинический центр "Главный военный клинический госпиталь" МО Украины, Киев, Ukraine
  • Г. В. Мясников Национальный военно-медицинский клинический центр "Главный военный клинический госпиталь" МО Украины, Киев, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347017090047

Ключові слова:

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

Анотація

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.

Посилання

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.

Опубліковано

2017-09-24

Як цитувати

Иванушкина, Н. Г., Иванько, Е. О., Карплюк, Е. С., Чеснокова, О. В., Чайковский, И. А., Софиенко, С. В., & Мясников, Г. В. (2017). Анализ электрокардиосигналов для формирования диагностических признаков посттравматической миокардиодистрофии. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 60(9), 521–530. https://doi.org/10.20535/S0021347017090047

Номер

Розділ

Статті