Медицинская Техника / Медицинская техника №1, 2010 / с. 30-35

Спектральный анализ электрокардиографических сигналов на основе вейвлет-пакетной обработки

Абдуллаев Н. Т., Дышин О. А., Хасмамедова Г. Т.

Аннотация

Для распознавания электрокардиографических сигналов предлагается использовать информативные признаки в виде средних мощностей их вейвлет-пакетных коэффициентов и значения энтропии этих коэффициентов. Эти параметры принимаются диагностически значимыми при сравнении кардиосигналов пациентов.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Абдуллаев Намик Таир оглы, канд. техн. наук, зав. кафедрой «Биотехнические и медицинские приборы»,
Олег Александрович Дышин, канд. физ.-мат. наук, старший научный сотрудник,
Хасмамедова Гюнай Тофик кызы, инженер,
кафедра «Автоматика, телемеханика и электроника», Азербайджанская государственная нефтяная академия, г. Баку,
e-mail: a.namik46@mail.ru

Список литературы

1. Жуковский В.Д. Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований. – М.: Медицина, 1981.
2. Жаринов И.О. Статистический анализ информационных сигналов от датчиков медицинских приборов (электроэнцефалография) // Датчики и системы. 2003. № 7.
3. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. Оптимальные правила остановки. – М.: Наука, 1976.
4. Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. – М.: Наука, 1983.
5. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. – Ижевск: Изд-во «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.
6. Новиков Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов / Уч. пособие. – СПб, 1999.
7. Кавасма Р.А., Кузнецов А.А., Сушкова Л.Т. Автоматизированный анализ и обработка электрокардиографических сигналов. Методы и система / Под ред. Л.Т. Сушковой. –М.: Сайнс-пресс, 2006.
8. Чесноков Ю.В., Чижиков В.И. Применение непрерывного вейвлет-преобразования в обработке электрокардиограмм при мерцательной аритмии // Измерительная техника. 2004. № 4.
9. Войтикова М.В., Войтович А.П. Применение вейвлет-анализа вариабельности ритма сердца человека для диагностики желудочковой тахикардии и фибрилляции // Биомедицинская радиоэлектроника. 2008. № 12.
10. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. – М.: СОЛОН-Р, 2002.
11. Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения. – М.: Физмат- лит, 2003.
12. Жилейкин Я.М., Осипик Ю.И. О погрешности и алгоритмах численной реализации непрерывных вейвлет-преобразований // Журнал вычислит. математики и мат. физики. 2005. Т. 45. № 12.
13. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейв- леты в MATLAB. – М.: ДМК Пресс, 2008.
14. Coifman R.R., Meyer Y., Wickerhauser V. Wavelet analysis and signal processing wavelets: Wavelets and their applications. – Boston: Jones and Barlett, 1992.
15. Mallat S. A theory for multiscale signal decomposition. The wavelet representation // Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989. July. Vol. 11.
16. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. – СПб.: ВУС, 1999.
17. Косилина И.И. Применение нового класса весовых функций Кравченко в цифровой обработке сигналов электроэнцефаллограмм // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2006. № 11.
18. Ламбрoу Т., Линнeй А., Спеллер Р. Применение вейвлет-преобразования к обработке медицинских сигналов и изображений // Компьютерра. 1998. № 8.
19. Яковлев А.Н. Основы вейвлет-преобразования сигналов. – М.: Сайнс-пресс, 2003.
20. Дворников С.В., Сауков А.М. Метод распознавания радиосигналов на основе вейвлет-пакетов // Научное приборостроение. 2004. Т. 14. № 1.
21. Coifman R.R., Wickerhauser M.V. Entropybased algorithms for best basis selection // IEEE Trans. on Inform. Theory. 1992. Vol. 38. № 2.
22. Заруцкий И.В., Манойлов В.В. Предварительная очистка масс-спектрометрических сигналов от шумов с помощью вейвлет-фильтров // Научное приборостроение. 2007. Т. 17. № 1.
23. Мурашко В.В., Струтынский А.В. Электрокардиография. – М.: Медицина, 1987.
24. www.PhisioNet.org.