350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №8 за 2014 г.
Статья в номере:
Особенности применения методов нелинейной динамики для анализа сигналов вариабельности сердечного ритма
Ключевые слова: анализ вариабельности сердечного ритма методы нелинейной динамики временны&#769 е ряды показатель Херста мульти¬фрактальный анализ
Авторы:
В.С. Кубланов - д.т.н., профессор, руководитель Научно-исследовательского медико-биологического инженерного центра высоких технологий, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина ( г. Екатеринбург). E-mail: kublanov@mail.ru В.И. Борисов - аспирант, кафедра радиоэлектроники информационных систем, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина. E-mail: vi.borisov.official@gmail.com С.В. Поршнев - д.т.н., профессор, зав. кафедрой радиоэлектроники информационных систем, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина. E-mail: sergey_porshnev@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрены особенности использования метода оценки показателя Херста и метода мультифрактального анализа для анализа кратковременных рядов вариабельности сердечного ритма. Представлены результаты использования оценок показателя Херста и ширины мультифрактального спектра для решения задачи идентификации нозологического статуса пациентов при выполнении пассивной ортостатической пробы.
Страницы: 30-37
Список источников

  1. Heart rate variability. Standatds of Measurement, Physiological interpretation and clinical use // Circulation. 1996.  V.93. P.1043-1065.
  2. Баевский Р.М. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: Методические рекомендации // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65-87.
  3. Вейн А.М. и др. Вегетативные расстройства: клиника, лечение, диагностика. М.: Медицинское информационное агентство. 1998. 752 с.
  4. GoldbergerA.L. etal.Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2002. V.19. P. 2466-2472.
  5. Costa M. et al. Multiscale Analysis of Heart Rate Dynamics: Entropy and Time Irreversibility Measures // Cardiovascular Engineering. 2008. V.71. P. 18-25.
  6. Bernaola-Galvan P. et al. Scale Invariance in the Nonstationarity of Human Heart Rate // Physical Review. 2001. V.87. №16. P.168-175
  7. Richman J.S., Moorman J.R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy // American Journal of Physiology, Heart and Circulatory Physiology. 2000. V.278. P.2039-2049.
  8. Kantelhardt J.W. et al. Characterization of sleep stages by correlations in the magnitude and sign of heartbeat increments // Physical Review. 2002. V.65. P.87-95.
  9. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // In Dynamical systems and turbulence. 1981. V.898. P. 366-381.
  10. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D. 1983.  V.9. P. 189-208.
  11. Hurst H.E. et al. Long-term Storage: An Experimental Study.  London: Constable. 1965. 145 p.
  12. Mandelbrot B.B. Multifractals and 1 / f Noise: Wild Self - Affinity in Physics (1963-1976). NewYork: Springer-Verlag. 1999. 442 p.
  13. Ардашев А.В., Лоскутов А.Ю. Практические аспекты совре-менных методов анализа вариабельности сердечного ритма. М.: ИД МЕДПРАКТИКА-М. 2011. 128 с.
  14. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС. 2002. 335 с.
  15. Abry P., Flandrin P., Taqqu M.S., Veitch D.Self-similarity and long-range dependence through the wavelet lens / In P. Doukhan, G. Oppenheim, M.S. Taqqu(eds.). Theory and applications of long-range dependence. Boston: Birkhäuser. 2003. P. 527-556.
  16. Flandrin P. Wavelet analysis and synthesis of fractional Brownian motion // IEEE Transactions on Information Theory. 1992. V. 38. P. 910-917.
  17. Кроновер Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М.: Постмаркет. 2000. 350 c.
  18. Abry P., Sellan F. The wavelet-based synthesis for the fractional Brownian motion // Applied and Computational Harmonic Analysis. 1996. № 3(4). P. 377-383
  19. Massey, F. J. The Kolmogorov-Smirnov Test for Goodness of Fit // Journal of the American Statistical Association. 1951. V. 46. P. 68-78.
  20. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2006. 816 с.
  21. Поршнев С.В., Копосов А.С. Использование аппроксимации Розенблатта-Парзена для восстановления функции распределения непрерывной случайной величины с ограниченным одномодальным законом распределения // В мире научных открытий. Сер. Математика. Механика. Информатика.  2013. № 10(46). C. 235-260.
  22. Ihlen A. F. Introduction to multifractal detrended fluctuation analysis in Matlab // Frontiers in physiology.  2012. V. 3. P.141-150.
  23. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН. 1999.  261 с.
  24. Хаспекова Н.Б. Диагностическая информативность мониторирования вариабельности сердечного ритма // Вестник аритмологии. 2003. № 32. Р. 15-23.