ECG Signals Processing by Using Wavelet Analysis: Diagnostic Capabilities
| Autor: | Chupov, A. A., Zhdanov, A. E., Knyazev, S. T., Rakhmatullov, F. K., Rakhmatullov, R. F., Dolganov, A. Yu. |
|---|---|
| Jazyk: | ruština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
АНАЛИЗ ЭКГ
FREQUENCY METHODS DIAGNOSTICALLY SIGNIFICANT PARAMETERS ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММА ДИАГНОСТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫЕ ПАРАМЕТРЫ DEFIBRILLATION ЧАСТОТНЫЕ МЕТОДЫ ELECTROCARDIOGRAM WAVELET SCALOGRAM WAVELET ANALYSIS ECG ANALYSIS ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ ДЕФИБРИЛЛЯЦИЯ ВЕЙВЛЕТ-СКАЛОГРАММА TIME-FREQUENCY METHODS |
| Popis: | The concept of this article writing started up at the conference shortly after the 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (IEEE EDM 2021). We are grateful for the assistance of JSC «PA «UOMP» represented by Aleksandr V. Koshelev, Deputy General Director in Research and Dvelopment. The article is a part of the work devoted to the implementation of the project «Creation of high-tech production of medical devices for the restoration of heart function to ensure public defibrillation». Received: 14.10.2021. Accepted: 12.12.2021. Идея написания этой статьи возникла на международной конференции 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (IEEE EDM 2021). Благодарим за содействие АО «ПО «УОМЗ», в лице заместителя генерального директора по НИОКР Кошелева Александра Викторовича. Данная статья является частью работы, посвященной реализации проекта «Создание высокотехнологичного производства медицинских изделий для восстановления функции сердца в обеспечение общедоступной дефибрилляции». Поступила: 14.10.2021. Принята в печать: 12.12.2021. Задача распознавания и классификации биомедицинских сигналов является комплексной задачей, относящейся к междисциплинарной области компьютерных наук и медицины. В рамках реализации проекта по разработке нового деффибрилляционного оборудования необходимо решить задачи анализа биомедицинских сигналов электрокардиограммы для получения диагностического решения с возможностью отнесения конкретного состояния к патологическому состоянию пациента. В настоящей статье представлен анализ сигналов электрокардиограммы, учитывающий технические аспекты анализа многокомпонентных сигналов, также описана диагностическая возможность вейвлет-анализа сигналов. Учитывая ограниченный инструментарий анализа сигнала электрокардиограммы с точки зрения набора параметрических данных, вейвлет-анализ позволяет значительно расширить анализ сигналов и перейти в частотно-временную область. Таким образом, использование различных базисных функций вейвлет-реобразования позволяет определить дополнительную диагностически значимую информацию, формализованную в параметрах, извлекаемых из вейвлет-скалограм. The problem of recognition and classification of biomedical signals is a complex problem related to the interdisciplinary field of computer science and medicine. Within the framework of the project implementation of the development of the new defibrillation equipment, it is necessary to solve the problems of analyzing biomedical signals of the electrocardiogram to obtain a diagnostic solution with the possibility of assigning a specific condition to the pathological condition of the patient. This article presents the analysis of electrocardiogram signals, considering the technical aspects of the analysis of multicomponent signals, and describes the diagnostic possibility of wavelet analysis of ECG signals. The paper considers the limited tools of analyzing the electrocardiogram signal, in particular, limitation of parametric data. Wavelet analysis may significantly expand the analysis of signals and transfer them into the time-frequency domain. Thus, the use of various basic functions of the wavelet transform leads to the determination of the additional diagnostically significant information formalized in the parameters extracted from the wavelet scalogram. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|