Статья 5118

Название статьи

ОСОБЕННОСТИ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ МОБИЛЬНОГО МОНИТОРИНГА 

Авторы

Волчихин Владимир Иванович, доктор технических наук, профессор, президент Пензенского государственного
университета (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), president@pnzgu.ru
Митрохин Максим Александрович, доктор технических наук, профессор, кафедра автономных информационных
и управляющих систем, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), mmax83@mail.ru
Кузьмин Андрей Викторович, кандидат технических наук, доцент, кафедра информационно-вычислительных систем, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), a.v.kuzmin@pnzgu.ru
Сафронов Максим Игоревич, магистрант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), safronov-maxim@inbox.ru
Бодин Олег Николаевич, доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), bodin-o@inbox.ru
Митрохина Наталья Юрьевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра теоретической и прикладной
механики и графики, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), natena1@yandex.ru
Тычков Александр Юрьевич, кандидат технических наук, заместитель директора научно-исследовательского
института фундаментальных и прикладных исследований, Пензенский государственный университет (Россия,
г. Пенза, ул. Красная, 40), tychkov-a@mail.ru

Индекс УДК

004.9

DOI

10.21685/2072-3059-2018-1-5

Аннотация

Актуальность и цели. Заболевания сердечно-сосудистой системы представляют собой важную медицинскую и социальную проблему. Одним из возможных средств снижения последствий заболеваний сердца является использование мобильных средства мониторинга электрокардиосигналов, которые позволяют производить анализ электрокардиосигнала на протяжении продолжительного времени в условиях повседневной жизни. Объект исследования – мобильные системы мониторинга электрокадиосигналов. Предмет исследования – технические средства реализации основных этапов мониторинга.
Материалы и методы. Исследования выполнены с использованием теории обработки сигналов, анализа и обработки информации, системного анализа, а также методов разработки прикладного программного обеспечения информационно-вычислительных систем на основе мобильных вычислительных платформ.
Результаты. Разработаны и проанализированы: 1) архитектура системы мобильного мониторинга электрокардиосигналов; 2) требования к основным компонентам системы; 3) особенности длительного мониторинга электрокардиосигналов; 4) схема обработки данных для системы мобильного мониторинга.
Выводы. Предложенные технические средства для мобильного мониторинга электрокардиосигналов учитывают специфику длительной регистрации сигнала в условиях свободной двигательной активности. Применение данных средств позволит разрабатывать портативные системы контроля работы сердца на современных мобильных платформах для использования широким кругом пользователей.

Ключевые слова

электрокардиосигнал, мониторинг, фильтрация, помехи, мобильная платформа, мобильное устройство, сервер

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Albert, C. Triggering of Sudden Death from Cardiac Causes by Vigorous Exertion / C. Albert, M. Mittleman, C. Chae // New England Journal of Medicine. – 2000. – № 343. – С. 1355–1361.
2. AliveCor. – URL: http:// https://www.alivecor.com/ 
3. Vancive Medical Technologies. – URL: http://kartendesign.com/work/allproducts/metria-wearable-sensor-2/
4. Mega Electronics. – URL: http://www.megaemg.com/products/emotion-ecg/
5. Borodin, A. Architectural Approach to the Multisource Health Monitoring Application Design / A. Borodin, Y. Zavyalova, A. Zaharov, I. Yamushev // 17th Conference of Open Innovations Association FRUCT. – Helsinki, Finland : FRUCT Oy, 2015. – C. 16–21.
6. Повышение достоверности оценки состояния сердца в компьютерной диагностической системе «Кардиовид» / С. А. Балахонова, О. Н. Бодин, А. Г. Иванчуков, В. Г. Полосин, А. Г. Убиенных // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2016. – № 2 (38). – С. 61–71.
7. Mobile Heart Monitoring System Prototype Based on the Texas Instruments Hardware: Energy Efficiency and J-point Detection / A. Kuzmin, M. Safronov, O. Bodin, M. Petrovsky, A. Sergeenkov // International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems. – 2016. – Vol. 7, № 7. – С. 64–84.
8. Bao, Y. Comparing Density Forecast Models / Y. Bao, T. Lee, B. Saltoglu // Journal of Forecasting. – 2006. – Vol. 26 (3). – C. 203–225.
9. Kifer, D. Detecting Change in Data Streams / D. Kifer, S. Ben-David, J. Gehrke // Proceedings of the International Conference on Very Large Data Bases. - Toronto, Canada, 2004. – C. 180–191.
10. Тычков, А. Ю. Применение теории Гильберта-Хуанга в задачах обработки кардиографической информации : монография / А. Ю. Тычков, А. В. Кузьмин, П. П. Чураков ; под общ. ред. П. П. Чуракова. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2015. – 150 с.
11. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis / G. Clifford, F. Azuaje, P. McSharry (eds.). – Norwood, MA : Artech House, 2006 – 270 c.
12. Митрохин, М. А. Метод непараметрического прогнозирования плотности распределения для адаптации решающего правила в байесовском подходе к распознаванию образов / М. А. Митрохин, С. М. Захаров // Радиотехника. – 2016. –
№ 2. – C.13–16.
13. Pan, J. A Real-Time QRS Detection Algorithm / J. Pan, W. Tompkins // IEEE Transactions on biomedical engineering. – 1985. – Vol. 32, № 3. – С. 230–236.
14. Schmidhuber, J. Deep Learning in Neural Networks: An Overview / J. Schmidhuber // Neural Networks. – 2015. – № 61. – С. 85–117.
15. Mitrokhin, M. Deep learning approach for QRS wave detection in ECG monitoring / M. Mitrokhin, A. Kuzmin, N. Mitrokhina, S. Zakharov, M. Rovnyagin // IEEE 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies
(AICT). Conference proceedings. – Moscow, Russia : IPU, 2017. – Vol. 2. – C. 407–409.

 

Дата создания: 13.06.2018 13:53
Дата обновления: 03.07.2018 14:29