Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32430
Назва: | Method of vector rhythmcardiosignal automatic generation in computer-based systems of heart rhythm analysis |
Інші назви: | Метод автоматичного формування векторного ритмокардіосигналу в комп’ютеризованих системах аналізу серцевого ритму |
Автори: | Зозуля, Андрій Миколайович Литвиненко, Ярослав Володимирович Луцик, Надія Степанівна Лупенко, Сергій Анатолійович Ясній, Олег Петрович Zozulia, Andriy Lytvynenko, Iaroslav Lutsyk, Nadiia Lupenko, Serhii Yasniy, Oleh |
Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine |
Бібліографічний опис: | Method of vector rhythmcardiosignal automatic generation in computer-based systems of heart rhythm analysis / Andriy Zozulia, Iaroslav Lytvynenko, Nadiia Lutsyk, Serhii Lupenko, Oleh Yasniy // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2020. — Vol 97. — No 1. — P. 122–132. |
Bibliographic description: | Zozulia A., Lytvynenko I., Lutsyk N., Lupenko S., Yasniy O. (2020) Method of vector rhythmcardiosignal automatic generation in computer-based systems of heart rhythm analysis. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 97, no 1, pp. 122-132. |
Є частиною видання: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (97), 2020 Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (97), 2020 |
Журнал/збірник: | Вісник Тернопільського національного технічного університету |
Випуск/№ : | 1 |
Том: | 97 |
Дата публікації: | 28-кві-2020 |
Дата подання: | 10-кві-2020 |
Дата внесення: | 17-вер-2020 |
Видавництво: | ТНТУ TNTU |
Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.122 |
УДК: | 519.246 |
Теми: | моделювання аналіз серцевого ритму ритмокардіограма електрокардіосигнал методи сегментації modeling heart rhythm analysis rhythm cardiogram electrocardiosignal segmentation methods |
Кількість сторінок: | 11 |
Діапазон сторінок: | 122-132 |
Початкова сторінка: | 122 |
Кінцева сторінка: | 132 |
Короткий огляд (реферат): | Вперше обгрунтовано та застосовано метод автоматичного формування
ритмокардіограми з підвищеною роздільною здатністю шляхом опрацювання попередньо зареєстрованої
електрокардіограми. Даний метод дає змогу повністю автоматизувати процес аналізу серцевого ритму
на базі ритмокардіограми з підвищеною роздільною здатністю в автоматизованих комп’ютерних
системах функціональної діагностики стану серця людини та є більш інформативним у порівнянні з
відомими методами аналізу серцевого ритму на основі класичної кардіоінтервалограми. Методи
статистичного опрацювання кардіоінтервалограми реалізовані на базі математичної моделі у вигляді
умовного циклічного випадкового процесу, що є найбільш повним та адекватним її описом у рамках
стохастичного підходу. Формування ритмокардіограми з підвищеною роздільною здатністю
проводиться у три етапи: перший передбачає визначення однотипних фаз, які відповідають межам зон
у всіх серцевих циклах зареєстрованої електрокардіограми; другий – детектування однотипних фаз у
межах визначених зон, які відповідають екстремумам зубців, відповідно; третій етап передбачає
визначення різниць між визначеними моментами часу, які відповідають детектованим однотипним
фазам в усіх сусідніх циклах електрокардіосигналу. Для визначення меж сегментів у роботі використано
відомі методи сегментування, зокрема метод, в основі якого покладено статистику Бродського-
Дарховського та метод, в основі якого використовується різницева функція першого порядку. Описано
структури методу формування ритмокардіограми з підвищеною роздільною здатністю, а також
проведено аналіз отриманих результатів відносних похибок формування ритмокардіограми з підвищеною
роздільною здатністю на основі використаних методів сегментації. The method of automatic formation of rhythm cardiogram with increased resolution by means of already-registered electrocardiogram processing has been substantiated and used in the paper for the first time. This method enables the process of heart rhythm analysis based on rhythmcardiogram with the increased resolution be fully automated in the automatic computer-based systems of functional diagnostics of human heart condition and it is more informative in comparison with the conventional methods of heart rhythm analysis based on the classic cardiointervalogram. The methods of statistical processing of cardiointervalogram have been implemented on the basis of the mathematical model in the form of a conditional cyclic random process which is the most complete and adequate description of the model within the stochastic approach. The formation of rhythmcardiogram with the increased resolution is carried out in three stages. On the first stage the phases of the same type are supposed to be detected corresponding to the limits of zones in all heart cycles of the registered cardiogram. On the second stage the phases of the same type within the limits of the determined zones which correspond to the waves’ extreme are supposed to be detected. On the third stage the differences between the determined time moments are calculated that correspond to the detected phases of the same type in all the neighboring cycles of the electrocardiosignal. The conventional segmentation methods were used in the paper to determine the limits of the segments namely, the method, which is based on the Brodsky-Darhovsky statistics and the method based on difference function of the first order. The structure of the method of rhythmcardiogram with increased resolution formation has been described in the article. Moreover, the analysis of the obtained results of relative errors of rhythmcardiogram with the increased resolution has been performed by the applied segmentation methods. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32430 |
ISSN: | 2522-4433 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020 |
URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://doi.org/10.17784/mtprehabjournal.2014.12.197 https://doi.org/10.2478/ama-2018-0047 https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780107 http://www.biomedical-engineering-online.com/content/3/1/28 https://doi.org/10.1186/1475-925X-3-28 https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532 https://doi.org/10.1109/TBME.1986.325695 https://doi.org/10.1109/SSD.2008.4632788 https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.08.082 https://doi.org/10.1016/j.bspc.2006.08.002 https://doi.org/10.1109/10.43620 https://doi.org/10.1016/j.rbmret.2003.08.002 https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2005.11.012 https://doi.org/10.1109/10.126604 https://doi.org/10.1109/10.362922 https://doi.org/10.1515/ama-2015-0035 https://doi.org/10.31174/SEND-NT2018-172VI20-12 https://doi.org/10.1006/cbmr.1994.1006 https://doi.org/10.1007/978-3-642-03882-2_46 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.038 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.056 |
Перелік літератури: | 1. Brandão G. S. et al., «Analysis of heart rate variability in the measurement of the activity of the autonomic nervous system: technical note». Manual Therapy, Posturology & Rehabilitation Journal. 2014. 12. Р. 243–251. https://doi.org/10.17784/mtprehabjournal.2014.12.197 2. Kotel’nikov S. A. et al. «Cardiac rhythm variability: approaches to mechanisms». Human Physiology. 2002. 28. Р. 114–127. 3. Carvalho J. L., Rocha A. F., Oliveira F. A. Nascimento Development of a Matlab Software for Analysis of Heart Rate Variability: 6th International Conf. Signal Processing, ICSP’02: proc. conf. Beijing, China, 2002. Vol. 2. Р. 1488–1491. 4. Lupenko S., Lutsyk N., Yasniy O. and Sobaszek Ł. «Statistical analysis of human heart with increased informativeness». Аcta mechanica et automatic. Vol. 12. 2018. Р. 311–315. https://doi.org/10.2478/ama-2018-0047 5. Lupenko S., Lutsyk N., Yasniy O., Zozulia A. The Modeling and Diagnostic Features in the Computer Systems of the Heart Rhythm Analysis with the Increased Informativeness: 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). IEEE, 2019. Р. 121–124. https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780107 6. Christov I. I. Real time electrocardiogram QRS detection using combined adaptive threshold. BioMed. 2004. Vol. 3. No. 28. 9 p. URL: http://www.biomedical-engineering-online.com/content/3/1/28 (дата звернення: 24.09.2018). https://doi.org/10.1186/1475-925X-3-28 7. Pan J., Tomhins W. J. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1985. V. 32. P. 230–236. https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532 8. Hamilton P. S., Tompkins W. J. Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH Arryhthmia database. IEEE Transactions on Biomed. Eng. 1986. Vol. 33. Р. 1157–1165. https://doi.org/10.1109/TBME.1986.325695 9. De Chazazl P., Celler B. Automatic measurement of the QRS onset and offset in individual ECG leads. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 1996. Vol. 4. P. 1399–1403. 10. Khaled Daqrouq, Ibrahim N. AbuIsbeih, Abdel-Rahman Al-Qawasmi QRS Complex Detection Based on Symmlets Wavelet Function: 5th International MultiConference on Systems, Signals and Devices. 2008. https://doi.org/10.1109/SSD.2008.4632788 11. Santanu Sahoo, Prativa Biswal, Tejaswini Das, Sukanta Sabut. De-noising of ECG Signal and QRS Detection Using Hilbert Transform and Adaptive Thresholding. Procedia Technology. Vol. 25. 2016. P. 68–75. URL: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.08.082. 12. Семчишин О. В., Лещишин Ю. З., Забитівський В. П. Алгоритм виділення RR-інтервалів кардіосигналу для задачі аналізу варіабельності серцевого ритму в системі реального часу. Вісник Хмельницького національного університету. 2007. Т. 1. № 6. С. 130–136. 13. Darrington J. Towards real time QRS detection: A fast method using minimal pre-processing. Biomedical Signal Processing and Control. Elsevier inc. 2006. Vol. 1. Р. 169–176. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2006.08.002 14. Friesen G. M., Jannett T. C., Jadallah M. A. et al A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms. IEEE Transactions on BME. January 1990: proc. conf. 1990. Vol. 37. No. 1. Р. 85–98. https://doi.org/10.1109/10.43620 15. Christov I. I. Real time electrocardiogram QRS detection using combined adaptive threshold. BioMed. 2004. Vol. 3. No. 28. 9 p. URL: http://www.biomedical-engineering-online.com/content/3/1/28. https://doi.org/10.1186/1475-925X-3-28 16. Ferdi Y., Herbeuval J. P., Charef A., Boucheham B. R wave detection using fractional digital differentiation. ITBM-RBM. Elsevier Inc. 2003. Vol. 24. Р. 273–280. https://doi.org/10.1016/j.rbmret.2003.08.002 17. Chen S.-W., Chen H.-C., Chan H.-L. H.-L. A real-time QRS detection method based on moving-averaging incorporating with wavelet denoising. Computer Methods and Programs in Biomedicine. Elsevier Inc. 2006. Vol. 82. Р. 187–195. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2005.11.012 18. Xue Q., Hu Y. H., Tompkins W. J. Neural-network- based adaptive matched filtering for QRS detection. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1992. Vol. 39 (4). Р. 317–329. https://doi.org/10.1109/10.126604 19. Li C., Zheng C., Tai C. Detection of ECG characteristic points using the wavelet transform. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1995. Vol. 42. Р. 21–28. https://doi.org/10.1109/10.362922 20. Hamilton P. S., Tompkins W. J. Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH Arryhthmia database. IEEE Transactions on Biomed. Eng. 1986. Vol. 33. Р. 1157–1165. https://doi.org/10.1109/TBME.1986.325695 21. Pan J., Tompkins W. J. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1985. Vol. 32. No. 3. Р. 230–236. https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532 22. Lupenko S., Lutsyk N., Lapusta Y. Cyclic Linear Random Process As A Mathematical Model Of Cyclic Signals. Acta mechanica et automatic. 2015. № 9 (4). Р. 219–224. https://doi.org/10.1515/ama-2015-0035 23. Lupenko S., Orobchuk O., Stadnik N., Zozulya A. Modeling and signals processing using cyclic random functions: 13th IEEE International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Lviv, September 11–14. 2018.). Lviv, 2018. T. 1. Р. 360–363. ISBN 978-1-5386-6463-6. IEEE Catalog Number: CFP18D36-PRT. 24. Лупенко С., Зозуля А., Сверстюк А., Стадник Н. Математичне моделювання та методи опрацювання сигналів серця на базі циклічних випадкових процесів та векторів. Sciences and Education a New Dimension. Natural and Technical Sciences. VI (20). ISSUE 172. Budapest, 2018. Р. 47–54. https://doi.org/10.31174/SEND-NT2018-172VI20-12 25. Лупенко С., Сверстюк А., Луцик Н., Стадник Н., Зозуля А. Умовний циклічний випадковий процес як математична модель коливних сигналів та процесів із подвійною стохастичністю. Поліграфія і видавнича справа. Printing and Publishing. No. 1 (71). 2016. Львів, 2016. С. 147–159. 26. Chouhan V. S., Mehta S. S., Lingayat N. S. Delineation of QRS-complex, P and T-wave in 12-lead ECG. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. 2008. Vol. 8. P. 185–190. 27. Laguna P., Jane R., Caminal P. Automatic detection of wave boundaries in multilead ECG signals. Computers and Biomedical Research. 1994. Vol. 27. P. 45–60. https://doi.org/10.1006/cbmr.1994.1006 28. Sahambi J. S., Tandon S. B. Using wavelet transform for ECG characterization. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2000. Vol. 9. P. 1532–1546. 29. Talmon J. L., Van Bemmel J. H. Template wave-form recognition revisited. Results of CSE database. Proc. of Comput. Cardiol. 10-th Annu. meet. Aechen., Okt., 1983. Los Angeles. Calif., 1983. P. 246–252. 30. Vitec M. A. Hrubes J., Kozumplik J. Wavelet-based ECG delineation in Multilead ECG signals: Evaluation on the CSE Database. IFMBE Proceedings. 2009. Vol. 25. P. 177–180. https://doi.org/10.1007/978-3-642-03882-2_46 31. Sandeep Raj, Kailash Chandra Ray. Sparse representation of ECG signals for automated recognition of cardiac arrhythmias. Expert Systems with Applications. Vol. 105. 2018. P. 49–64. URL: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.038. 32. Schurmann J. Pattern Classification – A unified view of statistical and neural approaches. New York: Wiley. 1996. 33. Xunde Dong, Cong Wang, Wenjie Si. ECG beat classification via deterministic learning, Neurocomputing. Vol. 240. 2017. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.056. 34. Lytvynenko I. V. The method of segmentation of stochastic cyclic signals for the problems of their processing and modeling. Journal of Hydrocarbon Power Engineering, Oil and Gas Measurement and Testing. 2017. Vol. 4. No. 2. Р. 93–103. 35. Lytvynenko I., Horkunenko A., Kuchvara O., Palaniza Y. Methods of processing cyclic signals in automated cardiodiagnostic complexes. Proceedings of the 1st International Workshop on Information- Communication Technologies & Embedded Systems. (ICT&ES-2019). Mykolaiv: 2019. P. 116–127. |
References: | 1. Brandão G. S. et al., “Analysis of heart rate variability in the measurement of the activity of the autonomic nervous system: technical note”. Manual Therapy, Posturology & Rehabilitation Journal. 2014. 12. Р. 243–251. https://doi.org/10.17784/mtprehabjournal.2014.12.197 2. Kotel’nikov S. A. et al. “Cardiac rhythm variability: approaches to mechanisms”. Human Physiology. 2002. 28. Р. 114–127. 3. Carvalho J. L., Rocha A. F., Oliveira F. A. Nascimento Development of a Matlab Software for Analysis of Heart Rate Variability: 6th International Conf. Signal Processing, ICSP’02: proc. conf. Beijing, China, 2002. Vol. 2. Р. 1488–1491. 4. Lupenko S., Lutsyk N., Yasniy O. and Sobaszek Ł. “Statistical analysis of human heart with increased informativeness”. Аcta mechanica et automatic. Vol. 12. 2018. Р. 311–315. https://doi.org/10.2478/ama-2018-0047 5. Lupenko S., Lutsyk N., Yasniy O., Zozulia A. The Modeling and Diagnostic Features in the Computer Systems of the Heart Rhythm Analysis with the Increased Informativeness: 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). IEEE, 2019. Р. 121–124. https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780107 6. Christov I. I. Real time electrocardiogram QRS detection using combined adaptive threshold. BioMed. 2004. Vol. 3. No. 28. 9 p. URL: http://www.biomedical-engineering-online.com/content/3/1/28. https://doi.org/10.1186/1475-925X-3-28 7. Pan J., Tomhins W. J. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1985. V. 32. P. 230–236. https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532 8. Hamilton P. S., Tompkins W. J. Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH Arryhthmia database. IEEE Transactions on Biomed. Eng. 1986. Vol. 33. Р. 1157–1165. https://doi.org/10.1109/TBME.1986.325695 9. De Chazazl P., Celler B. Automatic measurement of the QRS onset and offset in individual ECG leads. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 1996. Vol. 4. P. 1399–1403. 10. Khaled Daqrouq, Ibrahim N. AbuIsbeih, Abdel-Rahman Al-Qawasmi QRS Complex Detection Based on Symmlets Wavelet Function: 5th International MultiConference on Systems, Signals and Devices. 2008. https://doi.org/10.1109/SSD.2008.4632788 11. Santanu Sahoo, Prativa Biswal, Tejaswini Das, Sukanta Sabut. De-noising of ECG Signal and QRS Detection Using Hilbert Transform and Adaptive Thresholding. Procedia Technology. Vol. 25. 2016. P. 68–75. URL: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.08.082. 12. Semchyshyn O. V., Leshchyshyn Yu. Z., Zabytivskyi V. P. Alhorytm vydilennia RR-intervaliv kardiosyhnalu dlia zadachi analizu variabelnosti sertsevoho rytmu v systemi realnoho chasu. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. 2007. T. 1. № 6. Р. 130–136. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2006.08.002 13. Darrington J. Towards real time QRS detection: A fast method using minimal pre-processing. Biomedical Signal Processing and Control. Elsevier inc. 2006. Vol. 1. Р. 169–176. https://doi.org/10.1109/10.43620 14. Friesen G. M., Jannett T. C., Jadallah M. A. et al A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms. IEEE Transactions on BME. January 1990: proc. conf. 1990. Vol. 37. No. 1. Р. 85–98. https://doi.org/10.1186/1475-925X-3-28 15. Christov I. I. Real time electrocardiogram QRS detection using combined adaptive threshold. BioMed. 2004. Vol. 3. No. 28. 9 p. URL: http://www.biomedical-engineering-online.com/content/3/1/28. https://doi.org/10.1016/j.rbmret.2003.08.002 16. Ferdi Y., Herbeuval J. P., Charef A., Boucheham B. R wave detection using fractional digital differentiation. ITBM-RBM. Elsevier Inc. 2003. Vol. 24. Р. 273–280. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2005.11.012 17. Chen S.-W., Chen H.-C., Chan H.-L. H.-L. A real-time QRS detection method based on moving-averaging incorporating with wavelet denoising. Computer Methods and Programs in Biomedicine. Elsevier Inc. 2006. Vol. 82. Р. 187–195. https://doi.org/10.1109/10.126604 18. Xue Q., Hu Y. H., Tompkins W. J. Neural-network- based adaptive matched filtering for QRS detection. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1992. Vol. 39 (4). Р. 317–329. https://doi.org/10.1109/10.362922 19. Li C., Zheng C., Tai C. Detection of ECG characteristic points using the wavelet transform. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1995. Vol. 42. Р. 21–28. https://doi.org/10.1109/TBME.1986.325695 20. Hamilton P. S., Tompkins W. J. Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH Arryhthmia database. IEEE Transactions on Biomed. Eng. 1986. Vol. 33. Р. 1157–1165. https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532 21. Pan J., Tompkins W. J. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1985. Vol. 32. No. 3. Р. 230–236. https://doi.org/10.1515/ama-2015-0035 22. Lupenko S., Lutsyk N., Lapusta Y. Cyclic Linear Random Process As A Mathematical Model Of Cyclic Signals. Acta mechanica et automatic. 2015. № 9 (4). Р. 219–224. 23. Lupenko S., Orobchuk O., Stadnik N., Zozulya A. Modeling and signals processing using cyclic random functions: 13th IEEE International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Lviv, September 11–14. 2018.). Lviv, 2018. T. 1. Р. 360–363. ISBN978-1-5386-6463-6. IEEE Catalog Number: CFP18D36-PRT. https://doi.org/10.31174/SEND-NT2018-172VI20-12 24. Lupenko S., Zozulia A., Sverstiuk A., Stadnyk N. Matematychne modeliuvannia ta metody opratsiuvannia syhnaliv sertsia na bazi tsyklichnykh vypadkovykh protsesiv ta vektoriv. Sciences and Education a New Dimension. Natural and Technical Sciences. VI (20). ISSUE 172. Budapest, 2018. P. 47–54. 25. Lupenko S., Sverstiuk A., Lutsyk N., Stadnyk N., Zozulia A. Umovnyi tsyklichnyi vypadkovyi protses yak matematychna model kolyvnykh syhnaliv ta protsesiv iz podviinoiu stokhastychnistiu. Polihrafiia i vydavnycha sprava. Printing and Publishing. No. 1 (71). 2016. 2016. Р. 147–159. 26. Chouhan V. S., Mehta S. S., Lingayat N. S. Delineation of QRS-complex, P and T-wave in 12-lead ECG. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. 2008. Vol. 8. P. 185–190. https://doi.org/10.1006/cbmr.1994.1006 27. Laguna P., Jane R., Caminal P. Automatic detection of wave boundaries in multilead ECG signals. Computers and Biomedical Research. 1994. Vol. 27. P. 45–60. 28. Sahambi J. S., Tandon S. B. Using wavelet transform for ECG characterization. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2000. Vol. 9. P. 1532–1546. 29. Talmon J. L., Van Bemmel J. H. Template wave-form recognition revisited. Results of CSE database. Proc. of Comput. Cardiol. 10-th Annu. meet. Aechen., Okt., 1983. Los Angeles. Calif., 1983. P. 246–252. https://doi.org/10.1007/978-3-642-03882-2_46 30. Vitec M. A. Hrubes J., Kozumplik J. Wavelet-based ECG delineation in Multilead ECG signals: Evaluation on the CSE Database. IFMBE Proceedings. 2009. Vol. 25. P. 177–180. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.038 31. Sandeep Raj, Kailash Chandra Ray. Sparse representation of ECG signals for automated recognition of cardiac arrhythmias. Expert Systems with Applications. Vol. 105. 2018. P. 49–64. URL: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.038. 32. Schurmann J. Pattern Classification – A unified view of statistical and neural approaches. New York: Wiley. 1996. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.056 33. Xunde Dong, Cong Wang, Wenjie Si. ECG beat classification via deterministic learning, Neurocomputing. Vol. 240. 2017. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.056. 34. Lytvynenko I. V. The method of segmentation of stochastic cyclic signals for the problems of their processing and modeling. Journal of Hydrocarbon Power Engineering, Oil and Gas Measurement and Testing. 2017. Vol. 4. No. 2. Р. 93–103. 35. Lytvynenko I., Horkunenko A., Kuchvara O., Palaniza Y. Methods of processing cyclic signals in automated cardiodiagnostic complexes. Proceedings of the 1st International Workshop on Information- Communication Technologies & Embedded Systems. (ICT&ES-2019). Mykolaiv: 2019. P. 116–127. |
Тип вмісту: | Article |
Розташовується у зібраннях: | Вісник ТНТУ, 2020, № 1 (97) |
Файли цього матеріалу:
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.