Освещена актуальная проблема генерации сигналов электрокардиограмм (ЭКГ) с искажениями, соответствующими различным патологиям. Такие сигналы могут быть использованы в качестве эталонных для создания новых и верификации существующих методов анализа биомедицинских сигналов, нацеленных на диагностику кардиологических заболеваний. Цель работы - формирование сигналов ЭКГ с известными видами искажений, соответствующих распространенным патологиям. Формирование сигналов ЭКГ с патологиями проводилось в соответствии с заболеванием "инфаркт миокарда" как наиболее распространенного среди всех кардиозаболеваний с возможным летальным исходом. Изучено описание совокупности диагностических признаков заболевания, проявляющихся для элементов сигнала ЭКГ, в зависимости от вида инфаркта (мелкоочагового или крупноочагового) и его стадии. Для формирования сигналов ЭКГ с заданными патологиями проведено моделирование с использованием смещения, сдвига, масштабирования или исключения во временной области выделенных компонент нормального сигнала ЭКГ. В качестве метода обнаружения компонент ЭКГ и определения их параметров использованы методы частотно-временного анализа: непрерывное вейвлет-преобразование с материнской функцией "Мексиканская шляпа" и вейвлет-преобразование с вейвлет-функцией "bior1.5". Удалось сформировать сигналы ЭКГ без патологий, а также с патологиями в виде мелкоочагового и крупноочагового инфаркта. На основании проведенного частотно-временного анализа полученных ЭКГ удалось определить особенности искусственно сформированных сигналов, отвечающие заложенным патологиям. Выводы: решена задача искусственного формирования сигналов ЭКГ, содержащих отклонения от нормы в соответствии с патологиями "мелкоочаговый инфаркт миокарда" и "крупноочаговый инфаркт миокарда". В результате последующего исследования полученных сигналов с патологиями получил дальнейшее развитие метод анализа ЭКГ на основе вейвлет-преобразования. Даны рекомендации для использования указанного метода с целью выявления патологий в виде крупноочагового и мелкоочагового инфаркта миокарда. Результаты работы в дальнейшем планируется использовать для разработки методов анализа ЭКГ с целью ранней диагностики известных кардиологических патологий.

  Повний текст PDF - 3.771 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"