350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №8 за 2016 г.
Статья в номере:
Оценка регулярности в порядке следования и длине кардиоинтервалов методами математической статистики
Ключевые слова: автоматический анализ ЭКГ мерцательная аритмия методы кластеризации
Авторы:
Светлана Валерьевна Моторина - аспирант, кафедра биотехнических систем, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» E-mail: motorina_sv@mail.ru Александр Николаевич Калиниченко - д.т.н., профессор, кафедра биотехнических систем, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» E-mail: ank-bs@yandex.ru
Аннотация:
Исследован подход, основанный на статистической оценке регулярности в порядке следования и длине RR-интервалов (расстояний между соседними R-зубцами кардиограммы).
Страницы: 14-19
Список источников

 

  1. Moody G.B., Mark R.G. A new method for detecting atrial fibrillation using R-R intervals // Computers in Cardiology. 1983. № 10. Р. 227-230.
  2. Logan B., Healey J. Detection of Atrial Fibrillation for a Long Term Telemonitoring System // Computers in Cardiology. 2005. № 32. Р. 619-622.
  3. Linker D.T. Long-Term Monitoring for detection of Atrial Fibrillation. Seattle, US: Patent Application Publication. 2006. 498 р.
  4. Tatento K., Glass L. Automatic detection of atrial fibrillation using the coefficient of variation and density histograms of RR and RR intervals // Medical& Biological Engineering & Computing. 2001. № 39. Р. 664-671.
  5. Cerutti S., Mainardi L.T., Porta A., Bianchi A.M. Analysis of the dynamics of RR interval series for the detection of atrial fibrillation episodes // Computersin Cardiology. 1997. № 24. Р. 77-80.
  6. Slocum J., Sahakian A., Swiryn S. Diagnosis of Atrial Fibrillation From Surface Electrocardiograms Based on Computer-detected Atrial Activity // Journal of Electrocardiology. 1992. № 25. Р. 1-8.
  7. Schmidt R., Harris M., Novac D., Perkhun M. Atrial Fibrillation Detection. Eindhoven, Netherlands: Patent Cooperation Treaty. 2008. 731 р.
  8. Babaeizadeh S., Gregg R., Helfenbein E., Lindauer J., Zhou S. Improvements in atrial fibrillation detection for real-timemonitoring // Journal of Electrocardiology. 2009. № 42 Р. 522-526.
  9. Couceiro R., Carvalho P., Henriques J., Antunes M., Harris M., Habetha J. Detection of Atrial Fibrillation using model-based ECG analysis // 19th International Conference on Pattern Recognition. Tampa. 2008. Р. 1-5.
  10. Моторина С.В., Калиниченко А.Н. Алгоритм распоз-навания мерцательной аритмии на основе графических методов // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2014. № 10. С. 55-60.
  11. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика. 1989. 607 с.
  12. Бондарев В.А., Лисицына А.В., Меньшутина Н.В. Применение правил остановки кластерного анализа в случае слабой и сильной иерархии кластеров на примере белковых структур // Успехи в химии и химической технологии. 2007. №1. С. 105-109.
  13. Яцкив И., Гусарова Л. Методы определения количества кластеров при классификации без обучения // Transport and Telecommunication. 2003. №1. С. 23-28.
  14. Physionet: the research resource for physiologic signals. www.physionet.org.
  15. Сайт проекта CardioQVARK: www.cardioqvark.ru.