ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

12
Содержание
том 63 / Декабрь, 2020
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2020-63-7-626-633

УДК 007, 621.391.82

Оценка взаимосвязи низкочастотных помех при многоканальной регистрации электрокардиосигнала

Кремлев А. С.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; ординарный доцент


Зименко К. А.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; старший научный сотрудник


Алтай Е. А.
Университет ИТМО, факультет систем управления и робототех-ники;


Аннотация. Представлен метод обработки многоканальной записи электрокардиосигнала для выделения низкочастотной помехи в различных отведениях. Метод осно-ван на полиномиальной фильтрации Ньютона высоких частот. Проанализирована работоспособность предложенного метода, и на основе количественных показателей проведен сравнительный анализ его эффективности относительно известных подходов. С помощью разработанного метода из зашумленной многоканальной записи выделена низкочастотная помеха. На основе выделенных отсчетов установлена высокая корреляционная взаимосвязь низкочастотных помех в различных и в смежных отведениях электрокардиосигнала.
Ключевые слова: электрокардиосигнал, низкочастотная помеха, коэффициент корреляции, полиномиальная фильтрация, полином Ньютона, полином Баттерворта, много-канальная регистрация

Список литературы:
  1. Makarov L. M., Komolyatova V. N., Pervova E. V., Ryabykina G. V., Soboleva A. V., Tikhonenko V. M., Turov A. N., Shubik Yu. V. National Russian guidelines on application of the methods of Holter monitoring in clinical practice // Russian Journal of Cardiology. 2014. Vol. 106, N 2. P. 6—71.
  2. Немирко А. П., Манило Л. А., Калиниченко А. Н. Математический анализ биомедицинских сигналов и данных. М.: Физматлит, 2017. 242 c.
  3. Рангайян P. M. Анализ биомедицинских сигналов / Пер. с англ.; Под ред. А. П. Немирко. М.: Физматлит, 2010. 440 с.
  4. Красичков А. С. Методологическое обеспечение автоматизированной системы тревожной сигнализации при развитии ишемии миокарда: Автореф. дис. … д-ра техн. наук. СПб, 2016. 36 с.
  5. Avdeeva D. K., KazakovV. Y., Natalinova N. M., Ivanov M. L., Yuzhakova M. A., Turushev N. V. The simulation results of the high-pass and low-pass filter effect on the quality of micropotential recordings on the electrocardiogram // European Journal of Physical and Health Education. 2014. Vol. 6, N 1. P. 1—10.
  6. Fedotov A. A., Akulova A. S., Akulov S. A. Analysis of the parameters of frequency filtering of an electrocardiograph signal // Measurement Techniques. 2015. Vol. 57, N 11. P. 1320—1325. DOI: 10.1007/s11018-015-0628-z.
  7. Fedotov A. A. Selection of parameters of bandpass filtering of the ECG signal for heart rhythm monitoring systems // Biomedical Engineering. 2016. Vol. 50, N 2. P. 114—118. DOI: 10.1007/s10527-016-9600-8.
  8. Fedotov A. A., Akulova A. S. A QRS-complex detector of the electrocardiogram signal for the long-term monitoring of the patient’s condition // J. of Communications Technology and Electronics. 2017. Vol. 62, N 4. P. 415—420. DOI: 10.1134/S1064226917040064.
  9. Altay Y. A., Kremlev A. S., Zimenko K. A., Margun A. A. The effect of filter parameters on the accuracy of ECG signal measurement // Biomedical Engineering. 2019. Vol. 53, N 3. P. 176—180. DOI: 10.1007/s10527-019-09903-2.
  10. Григорьев Е. Б., Красичков А. С., Нифонтов Е. М. Оценка статистических характеристик миографической помехи при многоканальной регистрации электрокардиосигнала // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2018. Т. 21, № 6. С. 118—125. DOI: 10.32603/1993-8985-2018-21-6-118-125.
  11. Tompkins W. J. Biomedical Digital Signal Processing. New Jersey: Upper Saddle River, 2000.
  12. Altay Y. A., Kremlev A. S., Zimenko K. A. A new ECG signal processing method based on wide-band notch filter // Proc. of IEEE Conf. of Russian Young Researches (EIConRus) St. Petersburg, 2020. P. 1464—1469.
  13. Altay Y. A., Kremlev A. S., Nuralinov O. M, Vlasov S. M., Penskoi A. V., Zimenko K. A., Margun A. A. Comparative analysis of characteristics of electrodes to estimate accuracy in recording long-term ECG signal parameters // Cardiometry. 2019. Vol. 15. P. 63—72. DOI: 10.12710/cardiometry.2019.15.6372.
  14. Paarman L. D. Design and Analysis of Analog Filters: a Signal Processing Perspective. N. Y.: Kluwer Acad. Publ., 2003.
  15. Kwon O., Jeong J. Electrocardiogram sampling frequency range acceptable for heart rate variability analysis // Healthcare Informatics Research. 2018. Vol. 24, N 3. P. 198—206. DOI: 10.4258/hir.2018.24.3.198.
  16. Калиниченко А. Н., Юрьева О. Д. Влияние частоты дискретизации ЭКГ на точность вычисления спектральных параметров вариабельности сердечного ритма // Информационно-управляющие системы. 2008. Т. 33, № 2. С. 46—49.
  17. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов / Под ред. А. А. Бритова. М.: Бином, 2006. 655 с.
  18. Howto 12 Lead ECG Signal Measurement [Электронный ресурс]: , 30.01.2020.
  19. Салин В. Н., Чурилова Э. Ю. Практикум по курсу „Статистика“. М.: Перспектива, 2002. 188 с.