Аннотация
Разработка устройств, которые могут эффективно анализировать электрокардиосигналы (ЭКС), является актуальной задачей. Особенно это касается задачи расширения функционала. Например, в настоящий момент отсутствуют одноканальные устройства, направленные на оценку поздних потенциалов желудочков (ППЖ) сердца – низкоамплитудных составляющих с прогностической ценностью. Цель данной работы – проанализировать возможность регистрации ППЖ в ЭКС по одному отведению. ЭКС по отведению Z выбраны для данной работы. Для более точного анализа применена процедура сглаживания сигналов, а также разработан вспомогательный алгоритм корреляционной обработки на основе коэффициента корреляции 0,97÷0,99. Стандартным методом обнаружено 46 случаев ППЖ, предлагаемым алгоритмом – 80 случаев. Вероятность правильного принятия решения при тестировании алгоритма превысила 73 %. Предложенный алгоритм может обнаруживать ППЖ в ЭКС по отведению Z. Результаты могут быть полезны для разработки одноканального анализатора ЭКС.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
цифровая обработка сигналов; корреляционный анализ; электрокардиосигналы; одноканальное устройство
DOI: https://doi.org/10.25686/2306-2819.2024.4.78
EDN: RZHBQO
URL: https://vestnik-reis.ru/article/view/1325
ФИНАНСИРОВАНИЕ:
автор заявляет об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования
Литература
2. Romagnoli S., Ripanti F., Morettini M. et al. Wearable and portable devices for acquisition of cardiac signals while practicing sport: a scoping review. Sensors. 2023;23(6):3350. DOI: 10.3390/s23063350
3. Arefnezhad S., Eichberger A., Frühwirth M. et al. Driver monitoring of automated vehicles by classification of driver drowsiness using a deep convolutional neural network trained by scalograms of ECG signals. Energies. 2022;15(2):480. DOI: 10.3390/en15020480
4. Lemay M. Data Processing Techniques for the characterization of Atrial Fibrillation. Doctoral thesis. Lausanne, Switzerland: EPFL; 2007. 154 p. DOI: 10.5075/epfl-thesis-3982
5. Frank E. An accurate, clinically practical
system for spatial vectorcardiography. Circulation. 1956;13(5):737–749. DOI: 10.1161/01.CIR.13.5.737
6. Banluesombatkul N., Rakthanmanon T., Wila¬iprasitporn T. Single channel ECG for obstructive sleep apnea severity detection using a deep learning approach. TENCON 2018 – 2018 IEEE Region 10 Conference, Jeju, Korea (South), 28–31 Oct. 2018. IEEE; 2018:2011–2016. DOI: 10.1109/TENCON.2018.8650429
7. Simson M. B. Use of Signals in the Terminal QRS-Complex to Identify Patients with Ventricular Tachycardia after Myocardial Infarction. Circulation. 1981;64(2):235–242. DOI: 10.1161/01.CIR.64.2.235
8. Breithardt G., Cain M. E., el-Sherif N. et al. Standards for analysis of ventricular late potentials using high-resolution or signal-averaged electro-cardiography. A statement by a Task Force Committee of the European Society of Cardiology, the American Heart Association, and the American College of Cardiology. Circulation. 1991;83(4):1481–1488. DOI: 10.1161/01.CIR.83.4.1481
9. Mukhametzyanov O. A., Shcherbakova T. F., Libina D. V. et al. Analysis of Electrocardiosignals by Z Lead on Presence of Low-Amplitude High-Frequency Components. 2023 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Moscow, Russian Federation, 14–16 March 2023. IEEE; 2023:1–5, DOI: 10.1109/ieeeconf56737.2023.10092101
10. Chui K. T., Kim F. T., Hao R. C. et al. An Accurate ECG-Based Transportation Safety Drowsiness Detection Scheme. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2016;12(4):1438–1452. DOI: 10.1109/TII.2016.2573259
11. Nayak S. K., Bit A., Dey A. et al. A review on the nonlinear dynamical system analysis of electrocardiogram signal. Journal of healthcare engineering. 2018;2018(1):6920420. DOI: 10.1155/2018/6920420
12. Wang J., Wang P., Wang S. Automated detection of atrial fibrillation in ECG signals based on wavelet packet transform and correlation function of random process. Biomedical Signal Processing and Control. 2020;55:101662. DOI: 10.1016/j.bspc.2019.101662
13. Lander P., Berbari E. J., Rajagopalan C. V. et al. Critical analysis of the signal-averaged electrocardiogram. Improved identification of late potentials. Circulation. 1993;87(1):105–117. DOI: 10.1161/01.CIR.87.1.105
