Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Разработка системы автоматического диагностирования на основе анализа параметрической модели QRS-комплекса ЭКГ

Диссертация: Разработка системы автоматического диагностирования на основе анализа параметрической модели QRS-комплекса ЭКГ
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Актуальность проблемы. Электрокардиография — это метод исследования электрической активности сердца. Он был предложен Эйнтговеном в начале прошлого столетия и сейчас используется во всех клиниках мира для оценки состояния системы сердца. Электрическая активность сердца приводит к возникновению на поверхности тела разности потенциалов, которая может быть зафиксирована с помощью специального… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ (Обзор литературы)
    • 1. 1. Имитация врачебной процедуры постановки диагноза
    • 1. 2. Использование микроэлектродной техники для изучения активности структур сердца на клеточном уровне
    • 1. 3. Использование искусственных генераторов для стимуляции и имитации сердечной деятельности- моделирование патологических режимов работы сердца
    • 1. 4. Математические теории и математическое моделирование
      • 1. 4. 1. Диагностика с помощью ЭВМ, основанная на теории распознавания образов
      • 1. 4. 2. Разложение ЭКГ-кривых в ряды по наборам функций
      • 1. 4. 3. Физические теории ЭКГ. Модели эквивалентных генераторов
    • 1. 5. Общая характеристика состояния исследований на современном этапе
  • ГЛАВА 2. ВЫБОР ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
    • 2. 1. Эмпирическая параметрическая модель QRS-комплекса ЭКГ
    • 2. 2. Описание основных параметров
    • 2. 3. Методы исследования
      • 2. 3. 1. Метод наименьших квадратов для решения задачи определения параметров
      • 2. 3. 2. Численные методы поиска минимума функции многих переменных
    • 2. 4. Программная обработка ЭКГ на основе реализации параметрической модели
      • 2. 4. 1. Подготовка исходных данных
      • 2. 4. 2. Программный исследовательский комплекс
  • ГЛАВА 3. ИСХОДНАЯ АПРОБАЦИЯ И ПОСЛЕДУЮЩАЯ КОРРЕКТИРОВКА МОДЕЛИ
  • ОБЩАЯ СТРАТЕГИЯ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ
    • 3. 1. Первичная обработка ЭКГ в случаях нормы
    • 3. 2. Корректировка исходной модели
    • 3. 3. Исследование обусловленности задачи определения параметров
    • 3. 4. Определение ориентировочной области значений параметров
    • 3. 5. Выводы
  • ГЛАВА 4. СВЯЗЬ ПАРАМЕТРОВ АНАЛИТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ QRS-КОМПЛЕКСА ЭКГ С ОСНОВНЫМИ ВИДАМИ ПАТОЛОГИЙ ЖЕЛУДОЧКОВ
    • 4. 1. Анализ поведения параметрической модели QRS-комплекса при обработке ЭКГ в случае патологий типа блокады
      • 4. 1. 1. Классификация исследуемой патологии
      • 4. 1. 2. Моделирование некоторых видов блокад
      • 4. 1. 3. Модификация исходной модели
      • 4. 1. 4. Численное исследование модели
      • 4. 1. 5. Выводы
    • 4. 2. Исследование особенностей поведения параметрической модели QRST-комплекса ЭКГ в случае патологии типа гипертрофии желудочков
      • 4. 2. 1. Моделирование гипертрофии посредством изменения значений параметров модели
      • 4. 2. 2. Гипертрофия левого желудочка
      • 4. 2. 3. Гипертрофия правого желудочка
      • 4. 2. 4. Гипертрофия обоих желудочков
      • 4. 2. 5. Выводы
    • 4. 3. Особенности поведения параметрической модели ЭКГ при наличии инфаркта миокарда
      • 4. 3. 1. Общие положения
      • 4. 3. 2. Изменения значений параметров при инфарктах различной локализации
      • 4. 3. 3. Динамика значений параметров модели на разных стадиях развития патологического процесса
      • 4. 3. 4. Выводы
    • 4. 4. Итоговая апробация параметрической модели

Разработка системы автоматического диагностирования на основе анализа параметрической модели QRS-комплекса ЭКГ (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Электрокардиография — это метод исследования электрической активности сердца. Он был предложен Эйнтговеном в начале прошлого столетия и сейчас используется во всех клиниках мира для оценки состояния системы сердца. Электрическая активность сердца приводит к возникновению на поверхности тела разности потенциалов, которая может быть зафиксирована с помощью специального чувствительного прибора — электрокардиографа. В клинической и научно-исследовательской практике разность потенциалов измеряется в определенных точках, образующих систему «отведений». Зависимость от времени разности потенциалов, «отведенной» от поверхности тела, называют электрокардиограммой. Конфигурация ЭКГ позволяет делать заключения относительно функционального состояния сердца и наличия в нем изменений патологического или иного характера.

Таким образом, использование этого метода сразу ставит, по крайней мере, две практические задачи: во-первых, выбор наиболее экономичного способа хранения ЭКГ-информации, а во-вторых, качественная интерпретация последней.

К настоящему времени данная область исследования является весьма обширной и достаточно многогранной. Опубликовано большое количество работ, посвященных разработке методов быстрого и адекватного анализа электрокардиограмм. Многие из них являются вполне эффективными. Различные подходы к решению проблем, связанных с обработкой большого количества данных функциональной диагностики затрагивают аппарат самых разных теорий математического и системного анализа. Это относится как к классическим основам математики и кардиологии, так и к последним достижениям микроэлектродной техники и методов программирования.

Тем не менее, приходится констатировать, что, к сегодняшнему моменту, не смотря на существование большого числа разработок в этой области, единой системы диагностики состояния сердца, основанной на автоматической обработке ЭКГ, не сложилось. Оценка физиологических показателей, обуславливающих то или иное патологическое состояние, остается привилегией крупных областных врачебных и научно-исследовательских центров, оснащенных современной диагностической аппаратурой. В подавляющем большинстве рядовых лечебных учреждений диагностика по данным ЭКГ ведется «вручную». Соответственно результаты последней находятся в прямой зависимости от опыта и внимания врача-диагноста, что вносит нежелательный субъективный аспект в кардиологическое обследование.

Такая ситуация обусловлена рядом причин различного характера. Помимо факторов чисто социального свойства (как-то, отсутствие должного уровня технической оснащенности медицинских учреждений, не всегда достаточная степень квалификации врача-кардиолога, и т. п.), существуют некоторые качественные предпосылки. К их числу относятся следующие:

— во-первых, большинство проведенных исследований и выработанных в результате математических моделей представляют собой скорее чисто научный, нежели практический интерес, поскольку позволяют сформировать определенное представление о происходящих в сердце электродинамических процессах, но, как правило, не содержат рекомендаций к широкому применению во врачебной практике;

— во-вторых, многие разработанные методы требуют регистрации большого числа физиологических показателей. Такая процедура предусматривает использование современного дорогостоящего оборудования, что опять-таки ведет к недоступности точного диагностирования для большинства обследуемых пациентов;

— и, наконец, фактор, на наш взгляд, наиболее препятствующий внедрению математических методов в электрокардиологическую диагностику, состоит в том, что даже результаты решения достаточно адекватных аналитических моделей достигаются в терминах, отнюдь не очевидных для врача, не математика.

В самом деле, определения мультиполей, скалярного и векторного потенциалов, плотности и момента диполя и мн. др., традиционно используемые при построении математических моделей ЭКГ, являются достаточно нетривиальными и требуют освоения принципиально нового понятийного аппарата. Такая ситуация не способствует отказу от привычного «ручного» способа диагностики, пусть даже боле трудоемкого.

Преодолеть данный, исторический сложившийся «барьер» между математической наукой и медицинской практикой можно двумя путями: либо вести обработку электрокардиограмм на основе сотрудничества специалистов двух областей с одновременной подготовкой профессионалов широкого профилялибо перенести акцент в разработках математических методов анализа на такие модели, которые бы базировались на понятиях, доступных медицинскому персоналу лечебных учреждений любого уровня.

В этой связи, представленная и апробированная в настоящей работе модель начального желудочкового комплекса электрокардиограмм является актуальной и перспективной с точки зрения использования в области практической диагностики, поскольку:

— как и всякое формализованное представление ЭКГ позволяет автоматизировать процесс расшифровки;

— в процессе эксплуатации позволяет обойтись без использования понятий сугубо математического характера;

— дает возможность не только установить тип наличествующей патологии, но и получить некоторые физиологические характеристики сердечной деятельности, вполне очевидные для кардиолога.

Цель работы. — Построение системы автоматического распознавания патологических режимов работы сердца на основе разработки и анализа параметрической модели ЭКГ.

Конечная цель работы определили круг следующих задач:

1. Выработать концепцию параметрической модели, на основе которой возможно построение диагностической системы.

2. Разработать методику наиболее эффективного решения избранной модели на ЭВМ.

3. Оценить возможные погрешности численной и машинной реализации метода решения параметрической модели ЭКГ, а также устойчивость полученных значений параметров модели по отношению к исходным данным.

4. Изучить динамику поведения параметров при основных видах патологических состояний путем апробации последней на реальных ЭКГ обследуемых пациентов.

5. Разработать на основе полученных результатов систему автоматического диагностирования для использования в медицинской практике.

6. Изучить возможности дальнейшего развития моделей подобного рода и их применения в медицинской диагностике.

Научная новизна работы.

1. В результате апробации на реальных данных и последующей корректировке разработана параметрическая модель поведения (Ж^-комплекса ЭКГ, не основанная на процедуре разложения.

2. Предложена и программно реализована методика решения обратной задачи электрокардиологии с целью диагностирования функционального состояния сердца на основе анализа значений параметров модели.

3. Предложенная модель исследована на предмет устойчивости решения по отношению к исходным данным в предположении, что погрешности измерений биопотенциала, формирующего собственно ЭКГ, имеют нормальное распределение с нулевым средним.

4. Установлена связь между значениями параметров модели и наличием (/отсутствием) основных видов патологий. Кроме того, предлагаемая методика позволяет не только судить о наличии расхождений с нормой, но и оценить некоторые физиологические показатели работы сердца. Это весьма перспективно с точки зрения детального анализа патологий и разработки в соответствии с ним наиболее эффективной схемы лечения.

Практическое значение работы.

1. Предложенная и апробированная в работе модель является компактным и надежным способом хранения электрокардиограмм. Это позволяет не только значительно удешевить ресурсы, необходимые для поддержания текущей информации, но и, в совокупности с использованием современного аппарата базы данных, открывает неограниченные возможности для оперативного доступа к ней с целью обработки, систематизации, классификации по определенным критериям и т. д.

2. Предложенная в работе методика формирования диагноза на основе определения и анализа параметров модели (Жккомплекса ЭКГ может являться основой для расширенной экспертной системы автоматического диагностирования заболеваний сердца при условии создания достаточно представительной базы данных и накопления соответствующего объема экспериментальных данных.

3. Методы, аналогичные представленному в настоящей работе, могут использоваться для обработки других медицинских кривых.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Предложен усовершенствованный вид параметрического представления QRS-комплекса ЭКГ, не основанный на процедуре разложения.

2. На основе анализа параметрической модели разработана методика построения автоматической системы диагностирования желудочковых патологий.

3. Разработан критерий выбора области определения основных параметров в соответствии с обусловленностью и характеристиками устойчивости решения задачи по отношению к исходным данным.

4. Проведен численный анализ поведения параметров модели для основных видов желудочковых патологий. Его результаты позволяют:

— считать предложенную эмпирическую модель достаточно адекватной физиологической природе процессов, влияющих на возбуждение сердца;

— установить характерную связь значений ведущих параметров с основными видами патологий;

— не только выявить тип патологии, но и получить численные характеристики некоторых физиологических показателей, присущих режиму работы сердца обследуемого пациента.

5. Проведена численная апробация системы, построенной в соответствии с разработанной методикой обработки ЭКГ.

Апробация работы. В процессе исследований отдельные результаты работы были представлены на следующих научных конференциях:

— «Экология и здоровье человека. Экологическое образование. Математические модели и информационные технологии». Краснодар. 712 сентября 2001 г;

— 4-ый Всероссийский семинар «Моделирование неравновесных систем». Красноярск. 12−14 октября 2001 г.

— 6-ая Пущинская школа-конференция молодых ученых «Биология — наука XXI века», сек. «Физиология и биомедицина». Пущино, 20−24 мая 2002 г.

Результаты исследований докладывались и обсуждались на лабораторных семинарах ДВО РАН.

Основные публикации по теме диссертации.

1. С. Я. Пак, Е. М. Лаптева. Численная апробация параметрической модели электрокардиограмм в случае нормы и анализ полученных результатов // Вестник ДВГАЭУ. Мат. моделирование. Владивосток, 2001.-№ 3.-С.93−101.

2. С. Я. Пак, Е. М. Лаптева. Численная апробация параметрической модели ЭКГ // Шестая международная конференция «Экология и здоровье человека. Экологическое образование. Математические модели и информационные технологии». Тезисы докладов. Краснодар. 7−12 сентября 2001 г.

3. С. Я. Пак. Исследование обусловленности задачи определения параметров аналитической модели электрокардиограмм // 4-ый Всероссийский семинар «Моделирование неравновесных систем». Тезисы докладов. Красноярск. 12−14 октября 2001 г.

4. С. Я. Пак. Анализ поведения параметрической модели QRSTкомплекса ЭКГ при различных вариантах блокады миокарда // 6-ая Пущинская школа-конференция молодых ученых «Биология — наука XXI века», сек. «Физиология и биомедицина». Тезисы докладов. Пущино, 20−24 мая 2002 г.

5. С. Я. Пак. Исследование обусловленности решения для задачи определения параметров аналитической модели QRS-комплекса ЭКГ // Труды ДВГТУ, № 133. Владивосток, апрель 2003 г.

Личный вклад автора: все основные результаты и выводы диссертационной работы получены автором самостоятельно. В работах 1, 2 автором проведен анализ поведения параметрической модели на основании клинических данных и врачебной информации, предоставленных соавтором.

Основные результаты работы состоят в следующем:

1. Разработана и усовершенствована параметрическая модель QRS-комплекса ЭКГ, не основанная на процедуре разложения, что позволяет значительно сократить ресурсы, необходимые для хранения и обработки электрокардиографической информации, а также заметно упрощает доступ к ней в автомагическом режиме.

2. Сформулирована и решена обратная задача электрокардиологии для представленной модели.

3. Проведен анализ устойчивости значений определяемых параметров модели по отношению к исходным данным, позволивший:

— обозначить ориентировочную область определения параметров;

— получить аналитическое подтверждение корректности работы алгоритма решения обратной задачи;

— установить приоритет между значениями параметров модели при определении типа сердечной патологии.

4. Установлены границы значений параметров, отделяющие норму от патологии, а также обозначена связь между значениями параметров модели и основными типами заболеваний, в частности, блокадами желудочков, гипертрофиями и инфарктами соответствующего отдела сердца.

5. На основе проведенных исследований разработан программный комплекс, позволяющий:

— по виду QRS-комплекса формировать диагностический прогноз в зависимости от вычисленных значений параметров;

— проводить дальнейшие исследования в этой области с целью расширения базы данных модельных ЭКГ, предусматривающей режим самопополнения.

Предложенная в диссертационной работе методика построения системы автоматического диагностирования, основанная на аналитическом представлении ЭКГ с конечным числом параметров, может быть использована для более экономичного хранения и эффективной обработки прочих медицинских кривых.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе на основе представления QRS-комплекса ЭКГ в виде аналитической функции с конечным числом параметров разработана новая методика построения системы автоматического диагностирования основных видов желудочковых патологий. Выработанный подход позволяет не только установить тип заболевания, но и выделить физиологические характеристики работы сердца.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. Н. Давыдов, В. И. Сафин. Проблемы обработки QRS-комплексов при анализе электрокардиограмм с помощью параметрических формул. Владивосток: ДВО АН СССР. Применение математических методов и ЭВМ в медико-биологических и экологических исследованиях, 1988.
  2. С. И. Страхова. Способ расшифровки и анализа начального желудочкового комплекса ЭКГ. Вестник МГУ. Сер. физ. и астрон. 1977, т. 8,№ 6,с. 117.
  3. В. JI. Дощицин. Практическая электрокардиография. М.: Медицина, 1987.
  4. JL И. Фогельсон. Основы клинической электрокардиографии. М.: Медгиз, 1948.
  5. М. Г. Удельное. Физиология сердца. М.: Изд-воМГУ, 1975.
  6. Теоретические основы электрокардиологии. Под ред. К. Нельсона и Д. Гезеловица. М.: Медицина, 1979.
  7. Н. И. Губанов, А. А. Утепбергенов. Медицинская биофизика. М.: Медицина, 1978.
  8. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца. Под ред. Ц. Касереса и JI. Дрейфуса. М.: Мир, 1974.
  9. Л. В. Чирейкин, Д. Я. Шурыгин, В. К. Лабутин. Автоматический анализ электрокардиограмм. М.: Медицина, 1977.
  10. Г. Я. Дехтярь. Электрокардиография. М.: Медицина, 1952.
  11. Г. Я. Дехтярь. Электрокардиографическая диагностика. М.: Медицина, 1972.
  12. Ж. Вартак. Интерпретация электрокардиограмм. М.: Медицина, 1978.
  13. В. В. Шакин. Вычислительная электрокардиография. М.: Наука, 1981.
  14. Р. 3. Амиров, Е. Т. Семенова, В. В. Шакин, Э. А. Шакина. Анализ данных кардиотопоскопии с помощью электронной цифровой вычислительной машины Урал-1. Бюллетень экспериментальной биологии и медицины, 1966.
  15. Ю. А. Антонов, Л. Г. Асеева, Н. Е, Баринов и др. Пробная эксплуатация автоматизированной системы кардиологической диагностики САС-1. В кн.: XX Международный симпозиум по электрокардиологии. Ялта, 1979.
  16. Л. Г. Асеева, А. М. Кукинов, М. В. Покровская, О коррекции диагностического алгоритма. В кн.: Теория и практика автоматизации электрокардиологических исследований: Тезисы докл. III Всесоюзного совещания. Пущино, 1976.
  17. В. А. Шульга. Алгоритм расшифровки электрокардиограммы на ЭВМ, моделирующей действия врача. Сб.: Некоторые проблемы биокибернетики и применение электроники в биологии и медицине, вып. 5. Киев: May ков, а думка, 1965, с. 4−24.
  18. И А. Овсыщер. Разработка критериев оценки нормальной и патологической электрокардиограммы для массового обследования населения. Автореф. дисс. канд. Каунас, 1971.
  19. Л. В. Чирейкин, А. А. Зубков, А, А. Опалев, В. А. Ступивцев. О диагностической ценности крупномасштабной ЭКГ. Кардиология, 1972, № 11, с. 115−118.
  20. Теория и практика автоматизации электрокардиологических исследований. Тезисы докладов. Пущино-на-Оке, 1973, с. 20, с. 31.
  21. А. А. Фрейдин. О возможной процедуре выделения диагностических категорий и границ врачебных признаков в кардиографии. В кн.: Теория и практика автоматизации электрокардиологических исследований: Тезисы докл. Всесоюзного совещания, Пущино, 1973, с. 51,
  22. Ю. Г. Васин, В. П. Громов, Ю. И. Неймарк, В. Д. Кириллюк. Автоматизированная система кардиологических обследований. В кн.: Проблемы современной электрокардиологии. Ереван, 1976, с.32−33.
  23. Н. М. Амосов и др. Медицинская информационная система. Киев, 1971.
  24. Р. Макфи, Г. М. Бол. Исследования в области электрокардиографии и магнитокардиографии. ТИИЭР (Труды Ин-та инженеров по электротехнике и радиотехнике). 1972, т. 60, № 3, с. 53−98.
  25. Е. И. Харатьян. Математическая обработка сигналов в системе мониторирования электрокардиограмм. // Автореферат диссертации на соискание уч. ст. к.т.н. Москва, 1997. — 24с.
  26. М. А. Хвостинцев. Микропроцессоры и системы обработки данных. Зарубежная радиоэлектроника, 1975, № 9, с. 31−58.
  27. И. Янушкевичус, Г. Витенштейнас, Г. Валужис А. Значение и перспективы автоматизации кардиологических исследований. В кн.: Статистические проблемы управления, Вильнюс, 1974, с. 18−37.
  28. И. Янушкевичус, В. П. Япертас. Использование ортогональных отведений для автоматического анализа ЭКГ. Статистическая электрофизиология. Вильнюс, ВГУ, 685, 1968.
  29. А. В. Соколов. Формирование ЭКГ стандартных отведений в результате дифференциации двух монофазных кривых. Кардиология, 3, 48, 1964.
  30. В. М. Ахутин, Э. М. Богдановский, Б. Ф. Шкапин, Л. Б. Штейн. Сравнение методов статистического анализа электрокардиосигналов. Биофизика, 1968, т. 13, № 4, с. 706−711.
  31. М. Б. Таратаковский, А. Г. Француз и др. Статистические методы оценки полезности признаков при решении задач классификации ЭКГ. Вильнюс, ВГУ, 525, 1968.
  32. Л. А. Телькенис. К вопросу оценки эффективности параметров образов. Сб.: Автом. и вычис. техника. Вильнюс, 1965, с. 11−14.
  33. А. А. Фельдбаум. О некоторых принципах распознавания образов. Сб.: Самообучающиеся автоматические системы. М.: Наука, 1966, с. 73−80.
  34. Т. Андерсон. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963.
  35. Д. Лоули, А. Максвелл. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.
  36. Ю. И. Неймарк (ред.). Распознавание образов и медицинская диагностика. М., 1972.
  37. А. М. Кукинов. О некоторых рекуррентных алгоритмах обучения классификации. В кн.: Математическая обработка медико-биологической информации. М.: Наука, 1976, с. 46−57.
  38. Р. Гардо, Б. Сайерс, Д. Монро. Вычисление и анализ электрических мультиполей сердца на основе разложения в двумерный ряд Фурье. В кн.: Теоретические основы электрокардиологии. М.: Медицина, 1979, с. 251.
  39. Ю. И. Неймарк, Ю. Г. Васин. Алгоритмы классификации, основанные на построении приспособленного базиса. Биофизика мембран. Труды симпозиума по биофизике мембран. Паланга, июнь 1969.
  40. JI. И. Титомир. Моделирование электрического поля сердца и выбор системы отведений для измерения элементарных характеристик сердца как генератора тока. Автореф. дисс. канд. М., 1969.
  41. JI. И. Титомир. Электрические генераторы сердца. М.: Наука. 1980.
  42. И. Ш. Пинскер, В. В. Шакин. Оценка смещения электрического диполя сердца. В кн.: Методы сбора и анализа физиологической информации. М.: Наука, 1969, с.50−55.
  43. И. Ш. Пинскер, Б. М. Цукерман. Диагностическая классификация электрокардиограмм как векторных функций. В кн.: Опознавание и описание линий. М.: Наука, 1972, с. 47−57.
  44. И. Ш. Пинскер, В. В. Шакин. Метод локальных разложений. В кн.: Опознавание и описание линий. М.: Наука, 1972, с. 30−39.
  45. Дж. Алберг, Э. Нильсон, Дж. Уолш. Теория сплайнов и ее приложения. М.: Мир, 1972.
  46. Л. И. Титомир. Исследование отведений, чувствительных к перемещениям электрического диполя сердца. В кн.: Методы сбора и анализа физиологической информации. М.: Наука, 1969, с. 24−30.
  47. В. В. Шакин. Выбор адекватной математической модели для решения обратной задачи электрокардиологии. В кн.: Новые направления в электрокардиологии. Труды II Международного симпозиума по электрокардиологии. Ереван, 1973, с. 46−47.
  48. В. В. Шакин. Диагностическая классификация континуальных эквивалентных электрических кардиогенераторов. В кн.: Математическая обработка медико-биологической информации. М.: Наука, 1976, с. 115−129.
  49. В. В. Шакин, Л. Мольнар. Мультипольное и сингулярное разложение для решения обратной задачи электрокардиологии. В кн.: Резюме: II Международный конгресс по электрокардиологии. Варна, 1975, с. 8.
  50. О.В. Баум., В. И. Волошин, О. Д. Кочеткова, Л. А. Попов. Сравнительный анализ погрешностей двух методов измерений мультипольных составляющих электрического генератора сердца. Измерительная техника, 1992, 6, с.55−58.
  51. В. Баум, JI.A. Попов, В. И. Волошин. Компьютерные методы в электрокардиологии: модели и диагностика. Математика, компьютер, образование (VI Международная конференция, г. Пущино, 24−31 января 1999 г.), 1999.
  52. А. Н. Волобуев, В. А. Неганов, В. И. Нефедов. Индуктивно-емкостная модель возбудимой биоткани. Часть III. Вестник новых медицинских технологий. 1997, т.4, N: l, с. 13−16.
  53. Обработка и анализ биологических сигналов. М.: Мир, 1977.
  54. И. Ш. Пинскер, Б. М. Цукерман. Электрокардиограмма и информация об электрической активности сердца. Экспер. хирургия и анастезия, 3, 10, 1968.
  55. С. Ф. Банашек. Электрокардиограмма у здоровых людей и ее варианты. В кн.: учебное пособие для курсантов по клинической электрокардиографии. Л., 1972, с. 72−83
  56. В. Баум, Э. Д. Дубровин. Физико-математическая модель генеза электрокардиограмм. Биофизика, 1971, т. 16, № 5, с. 898.
  57. Э. И. Валужис, К. К. Левитан, Д. А. Эрлицките. Компактное численное представление QRS-комплексаЭКГ. ДАН СССР, 177, 3, 740, 1967.
  58. М. Луге, Л. Выхапду. О некоторых возможностях количественной характеристики комплекса QRS. Учен. зап. Тартус. Ун. Вып. 134. Труды по медицине 5, 48, 1963.159
  59. В. А. Нагин, С. В. Селищев. Методики анализа QRS комплексов для компьютерных ЭКГ систем. МГТУ им. Н. Э. Баумана. М., 2002.
  60. Г. Гельман, В. Юрконис. Биофизический анализ комплекса QRS в 12-ти обычных отведениях и увеличение правого желудочка сердца (УПЖС). Кардиологический институт, Каунасский медицинский университет, Литовская Республика, 2002.
  61. Б. Фолков, Э. Нил. Кровообращение. М.: Медицина, 1976.
  62. М. К. Осколкова. Кровообращение у детей в норме и патологии. М.: Медицина, 1976.
  63. И. И. Исаков. О природе электрокардиографических синдромов преждевременного возбуждения желудочков и так называемой диссоциации с интерференцией и о двух новых видах нарушения внутрисердечной проводимости у человека. Клин, мед., 1953, № 3, с. 65−71.
  64. Л. Д. Ландау, Е. М. Лифшиц. Электродинамика. М.: Наука, 1969.
  65. М. С. Кушаковский. О природе трансмембранных потенциалов сердечных волокон. В кн.: Дистрофии миокарда/Под ред. И. И. Исакова. Л., 1971, с. 2147.
  66. А. 3. Чернов. М. И. Кечкер. Электрокардиографический атлас. М.: Медицина, 1979.160
  67. Ю. В. Линник. Метод наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1962.
  68. Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.
  69. Д. Дж. Уайлд. Методы поиска экстремума. М.: Наука, 1967.
  70. А. Н. Малышев. Введение в вычислительную линейную алгебру. Новосибирск: Наука, 1991.
  71. С. К. Годунов, Решение систем линейных уравнений. Новосибирск: Наука, 1980.
  72. С. К. Годунов, А. Г. Антонов, О. П. Кирилюк, В. И. Костин, Гарантированная точность решений систем линейных уравнений в евклидовых пространствах. Новосибирск: Наука, 1988.
  73. Г. Крамер. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.
  74. Дж. X. Уилкинсон. Алгебраическая проблема собственных значений. М.: Наука, 1970.
  75. А. С. Девятисильный, И. Б. Крыжко. Исследование обусловленности задачи численного определения квазистационарной орбиты ИЗС по наземным измерениям. Космические исследования. 1997, т.35, № 1, с.99−101.
  76. А. С. Девятисильный, И. Б. Крыжко. Численное исследование задачи коррекции инерциальной навигационной системы. Известия АН. Теория и системы управления. 1997, № 1, с. 139−140.
  77. А. С. Девятисильный, И. Б. Крыжко, Гриняк В. М. Об обратных задачах динамики движущихся объектов. Дальневосточная математическая школа-семинар им. акад. Е. В. Золотова. Тезисы докладов, Владивосток. 1997.
  78. В. Л. Дощицин. Блокады сердца. М., 1979.
  79. И. И. Исаков, М. С. Кушаков с кий, Н. Б. Журавлева. Клиническая электрокардиография. JL: Медицина, 1974
  80. А. В. Сумароков, А. А. Михайлов. Аритмии сердца. М.: Медицина, 1976.
  81. В. М. Валюгин. Некоторые особенности пространственной ориентации начальных векторов при блоке передней ветви левой ножки пучка Гиса. Кардиология, 1977, № 9, с. 123−126.
  82. Н. С. Горелов. Э. Ф. Маркова. К вопросу о клиническом значении блокады правой ножки пучка Гиса. Кардиология, 1977, № 9, с. 127−128.
  83. В. Н. Орлов. Современные представления об изменениях ЭКГ при блокаде ножек пучка Гиса и ветвей левой ножки. Кардиология, 1981, № 9, с. 48−52.
  84. Ф. Е. Остаток, М. И. Кечкер, В. Н. Паршукова. Классификация и клиникоэлектрокардиографическая оценка блокады передне-верхней ветви левой ножки пучка Гиса. Кардиология, 1974, № 9, с. 75−82.
  85. Ф. Е. Остаток. В. П. Кузнецова Об отклонении электрической оси комплекса QRS вправо при блокаде левой ножки пучка Гиса. Кардиология, 1974, № 8, с. 113−116.
  86. JI. И. Фогельсон. Блокада основных ветвей пучка Гиса. Кардиология, 1975, № 1, с. 81−85.
  87. А. А. Михайлов. Блокада задней ветви левой ножки пучка Гиса. Кардиология, 1973, № 12, с. 64−70.
  88. Г. Г. Иванов, В. А. Востриков. Внезапная сердечная смерть и поздние потенциалы желудочков. Анестезиология и реаниматолигия. 1991, ЭЗ.
  89. JI. И. Титомир, И. Рутткай-Недецкий. Анализ ортогональной электрокардиограммы. М.:Наука, 1990.
  90. Э. А. Озол. Корригированные ортогональные отведения ЭКГ в диагностике комбинированной гипертрофии обоих желудочков сердца. Кардиология, 1973, № 9, с. 127−130.
  91. С.А.Вреж. Динамические клинико-электрокардиографические исследования в остром периоде инфаркта миокарда. Автореф. дисс. канд. Ереван, 1974.
  92. И. Е. Ганелина, В. Н. Бриккер, Е. Н. Вольперт. Острый период инфаркта миокарда. Л., 1970.
  93. В. А. Дощицин, Ю. А. Суворов. Нарушение внутрижелудочковой проводимости при инфаркте миокарда. Кардиология, 1974, № 7, с. 127−132.
  94. Н. Б. Журавлева. Нарушение внутрижелудочковой проводимости (внутрижелудочковые блокады). В кн.: Избранные вопросы клинической электрокардиографии, Труды каф. Кардиологии ГИДУВ, т. 107, JL, 1972. С. 206−294.
  95. Ф. Е. Остаток. Инфаркт миокарда. Автореф. дисс, докт. М, 1965.
  96. В. И. Петровский. О диагностике задне-базального инфаркта миокарда. «Тер. Архив», 1067, в. 4, с.96−98.
  97. Л. Г. Асеева, Н. Е. Баринова, М. И. Кечкер, И. Ш. Пинскер, В. Г. Трунов. Автоматическая диагностика инфаркта миокарда по ЭКГ. В кн.: Математическая обработка медико-биологической информации. М.: Наука, 1976, с. 29−39.
  98. В. Бабравичюс, И. Ш. Пинскер, В. Г. Трунов, Б. М. Цукерман, В. В. Шакин. Автоматическая диагностика гипертрофии миокарда по сильно зашумленным ЭКГ. В кн.: Математическая обработка медико-биологической информации. М.: Наука, 1976, с. 29−39.
  99. P. Kneppo. The approximative analyticial expression of the ECG. The method of ECG wave compensation. Jn.: Proc. of the Sat. Symp. Of the 25 Jht. Congr. Of Phys. Sc., p. 288, Brussels, Pres. Ac. Eur., 1972.
  100. T. Y. Young, H. H. Huggins. On the representation of ECG. Bio-med. Electron. 10, 86, 1963.
  101. The theoretical basis of electrocardiology. Ed. by C. Nelson, D. Geselowitz. Oxford, 1976.
  102. A. Barnard, C. L. Duck. The application of electromagnetic theory to electrocardiography. Biophis. J. 7, 463, 1967.
  103. R. M. Arthur, D. Geselowitz. Quadrupole components of the human surface ECG. Am. Heat. J. 83, 663, 1972.
  104. R. Plonsey. Theoretical consideration for multipole probe in electrocardiographic studies. IEEE Trans. Biomed. Engng. BME-12,105. 1965.
  105. R. Plonsey. Bioelectric Phenomena. N. Y. 1969.
  106. R. Plonsey. Determination of electric sources in the heat from intracellular action potentials. In.: Proc. 12~ Int. Colloquium Vectorcardiographicum./ Brussels, Aug. 4−7, 1971. Bruxelles, 1972, p. 440−446.
  107. D. Gabor, с. V. Nelson. Determination of the resultant dipole of the heat from measurements on the body surface. J. Appl. Phys., 25, 413, 1954.
  108. В. Taccardi. Distribution of the heat potential on the thoracic surface of normal human subjects. Circulation Res., 12, 341, 1963.
  109. M. S. Spach, R. S. Barr. Extracellular potentials related to intracellular actions potentials in the dog Purkinje system. Circul. Res., 30, 505, 1972.
  110. M. S. Spach, R. S. Barr. Collision of excitation waves in the dog Purkinje system. Circulation Results, 29, 499, 1971.
  111. B. A. Hill. Principles of medical statistics. London, Oxford University Press, 1969.
  112. Y. Nomura, Y. Takaki, C. Toyama. Automatic measurement of the ECG by digital computer. Jap. Circ. J. 30,21, 1966.
  113. Y. Nomura, Y. Takaki, C. Toyama. A method for computer diagnosis of the ECG.. Jap. Circ. J. 30, 499, 1966.
  114. R. E., С. M. Hyde et al. Computer analysis of ECG in clinical practice. Jn.: Electrical activity of the heat. Ed. J. Manning, S. Ahuja, Thomas. Springfield, 1969, p. 305.
  115. T. A. Russel et al. Electrocardiographic interpretation by computer. Сотр. Biomed. Res. 2, 537, 1969.
  116. Bonner et al. Unreliability of computer programs in interpreting of ECG. Circulation 46, II-8, 1972.
  117. Stark, Okajima, Whipple. Computer pattern recognition techniques: ECG diagnosis. Com. Ass. Comput. Mach. 5, 527, 1962.
  118. D. E. Specht. Vectorcardiographs diagnosis using the polynomial discriminant method of pattern recognition. IEEE 14, 90, 1967.
  119. R. W. Schubert. An experimental study of the multipole study of the multipole series that represents the human ECG. IEEE Trans. Biomed. Engng. (Inst. Elect. Electron. Eng.), BME-15, 303, 1968.
  120. G. Nolle, K. Clark, Proc. of the San-Diego biomedical symposium, v. 10, p. 86, 1971.
  121. Medtronic Implantable Demand Isotopic Pulse generator, Laurens-Alcatel Medtronic. Inc. Minneapolis, Minn. Model 9000, p.26, 1973.
  122. B. W. Shore. Rev. Mod. Phys. 1967 Vol.39, № 2, p.439−462.
  123. H. P. Scwan, C. F, Kay. The conductivity of living tissue. Ann. N.-Y. Acad. Scu. 1957, v.65, p. 1007−1013.
  124. Forrester J., Diamond G., Vas R. Et al. Early Detection of Coronary Artery Decease // In: Advanced in Cardiology. New Approaches in the Diagnosis and Management of Cardiovascular Decease (J. H. K. Vagel, ed.), 1979: 1−14.
  125. Zywietz Ch., Gargasas L., Vainoras A. et al. ECG computer analysis: results of diagnostic performance tests with the Kaunas-03 program // In: Annals of the Kaunas Institute of Cardiology 1994: 66−70.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!