ECG SIGNAL REGISTRATION AND PROCESSING USING THE ADAPTATION ALGORITHM
DOI:
https://doi.org/10.31649/1999-9941-2018-43-3-4-9Keywords:
computer system, electrocardiogram, adaptationAbstract
The temporal organization of oscillations of microalternations of an ECG signal throughout the day, as well as fluctuations of the pulse frequency, arterial pressure, and other physiological indicators, is formed under. the influence of biological rhythms of activity of the sympathetic and parasympathetic links of the autonomic nervous system, as well as the daily dynamics of the content of neurohumoral substances (cortical ash, TSH, insulin, opioids, vasoactive peptides, etc.) that are directly or indirectly involved in the regulation of the cardiovascular system. Electrocardiography remains the most common, affordable and cheap method of objective examination of the heart. However, the sensitivity and specificity of conventional electrocardiographic studies are not high enough, which requires researchers to constantly look for new approaches to solving problems in the analysis and interpretation of ECG. Modern computer systems make it possible, on the basis of ECG analysis, to obtain information about the functional state of a person in various conditions. Were created portable miniature systems for continuous electrocardiogram recording for a day or more. But at the same time, new methods and technologies are being developed for recording and processing biomedical signals. In modern technologies, almost no attention is paid to the justification of the choice of parameters for ECG recording. To do this, it is necessary to clearly determine the sampling rate and the length of the implementation of the registered process. This goal is achieved by the fact that ECG registration is carried out in two stages with the implementation of the adaptation algorithm. Introduction of adaptive registration allows optimizing the procedure, minimizing the dynamic error, reducing the number of registered values, reducing the used memory size, simplifying the processing of results, etc. A structure of the device is proposed that allows
ECG registration by a computer system in an adaptive mode. A mathematical apparatus is proposed for calculating the required parameters.
References
Иванов Г. Г. Минутная, циркадная и сезонные колебания микроальтернаций ЭКГ-сигнала по данным дисперсионного картирования / Г. Г. Иванов, Р. М. Баевский, Г. Гази и др. // Клиническая информати-ка и телемедицина. – 2013. – Т. 9. Вып. 10 – С. 25 – 32.
Lokatua D. Molecular and genetic aspects of chronobiology // Heidelberg: Springer-Verlang. – 1992. – 216 p.
Заславская Р. М. Хронодиагностика и хронотерапия заболеваний сердечно-сосудистой системы / Р. М. Заславская. – М.: Медицина. – 1991. – 319 с.
Баевский Р. М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокар-диографических систем / Р. М. Баевский, Г. Г. Иванов, Л.В. Чирейкин [и др.] // Вестник аритмологии. – 2002. – № 24. – С. 65.
Никулина Г. А. К вопросу о «медленных» ритмах сердца / Г. А. Никулина. – В кн.: Математические методы анализа сердечного ритма. – М.: Наука. – 1968. – С. 56.
Файзильберг Л. С. Компьютерная диагностика по фазовому портрету электрокардиограммы / Л. С. Файзильберг. – К.: Освита Украины, 2013. – 191 с.
Кулик А. Я. Реєстрація і оброблювання сигналу ЕЕГ з використанням поліномів Чебишева / А. Я. Ку-лик, Т. Г. Ревіна, М. В. Боднар // Вісник Черкаського державного технологічного університету. – 2018. – № 2. – С. 133 – 138.
Кулик А. Я. Оброблювання сигналу ЕКГ з використанням поліномів Лежандра / А. Я. Кулик // Інфор-маційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2018, № 1. – С. 4 – 10.
Кулик А.Я. Експеримент в медицині. Комп’ютерні системи та інформаційні технології / А. Я. Кулик, Т. Г. Вуж, Б. Ф. Коваль. – Вінниця: ВНМУ, 2018. – 145 с.
Абакумов В.Г. Реєстрація, обробка та контроль біомедичних сигналів / В.Г. Абакумов, З.Ю. Готра, С.М. Злепко та ін. – Вінниця: ВНТУ, 2011. – 352 с.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 283
