Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32430

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorЗозуля, Андрій Миколайович
dc.contributor.authorЛитвиненко, Ярослав Володимирович
dc.contributor.authorЛуцик, Надія Степанівна
dc.contributor.authorЛупенко, Сергій Анатолійович
dc.contributor.authorЯсній, Олег Петрович
dc.contributor.authorZozulia, Andriy
dc.contributor.authorLytvynenko, Iaroslav
dc.contributor.authorLutsyk, Nadiia
dc.contributor.authorLupenko, Serhii
dc.contributor.authorYasniy, Oleh
dc.date.accessioned2020-09-17T08:45:19Z-
dc.date.available2020-09-17T08:45:19Z-
dc.date.created2020-04-28
dc.date.issued2020-04-28
dc.date.submitted2020-04-10
dc.identifier.citationMethod 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.
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32430-
dc.description.abstractВперше 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.
dc.description.abstractThe 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.
dc.format.extent122-132
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (97), 2020
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (97), 2020
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17784/mtprehabjournal.2014.12.197
dc.relation.urihttps://doi.org/10.2478/ama-2018-0047
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780107
dc.relation.urihttp://www.biomedical-engineering-online.com/content/3/1/28
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1186/1475-925X-3-28
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/TBME.1986.325695
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/SSD.2008.4632788
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.08.082
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.bspc.2006.08.002
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/10.43620
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.rbmret.2003.08.002
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.cmpb.2005.11.012
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/10.126604
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/10.362922
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1515/ama-2015-0035
dc.relation.urihttps://doi.org/10.31174/SEND-NT2018-172VI20-12
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1006/cbmr.1994.1006
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-642-03882-2_46
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.038
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.056
dc.subjectмоделювання
dc.subjectаналіз серцевого ритму
dc.subjectритмокардіограма
dc.subjectелектрокардіосигнал
dc.subjectметоди сегментації
dc.subjectmodeling
dc.subjectheart rhythm analysis
dc.subjectrhythm cardiogram
dc.subjectelectrocardiosignal
dc.subjectsegmentation methods
dc.titleMethod of vector rhythmcardiosignal automatic generation in computer-based systems of heart rhythm analysis
dc.title.alternativeМетод автоматичного формування векторного ритмокардіосигналу в комп’ютеризованих системах аналізу серцевого ритму
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages11
dc.subject.udc519.246
dc.relation.references1. 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
dc.relation.references2. Kotel’nikov S. A. et al. «Cardiac rhythm variability: approaches to mechanisms». Human Physiology. 2002. 28. Р. 114–127.
dc.relation.references3. 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.
dc.relation.references4. 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
dc.relation.references5. 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
dc.relation.references6. 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
dc.relation.references7. 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
dc.relation.references8. 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
dc.relation.references9. 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.
dc.relation.references10. 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
dc.relation.references11. 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.
dc.relation.references12. 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.
dc.relation.references13. 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
dc.relation.references14. 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
dc.relation.references15. 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
dc.relation.references16. 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
dc.relation.references17. 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
dc.relation.references18. 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
dc.relation.references19. 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
dc.relation.references20. 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
dc.relation.references21. 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
dc.relation.references22. 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
dc.relation.references23. 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.
dc.relation.references24. 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
dc.relation.references25. 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.
dc.relation.references26. 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.
dc.relation.references27. 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
dc.relation.references28. Sahambi J. S., Tandon S. B. Using wavelet transform for ECG characterization. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2000. Vol. 9. P. 1532–1546.
dc.relation.references29. 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.
dc.relation.references30. 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
dc.relation.references31. 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.
dc.relation.references32. Schurmann J. Pattern Classification – A unified view of statistical and neural approaches. New York: Wiley. 1996.
dc.relation.references33. 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.
dc.relation.references34. 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.
dc.relation.references35. 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.
dc.relation.referencesen1. 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
dc.relation.referencesen2. Kotel’nikov S. A. et al. “Cardiac rhythm variability: approaches to mechanisms”. Human Physiology. 2002. 28. Р. 114–127.
dc.relation.referencesen3. 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.
dc.relation.referencesen4. 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
dc.relation.referencesen5. 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
dc.relation.referencesen6. 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
dc.relation.referencesen7. 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
dc.relation.referencesen8. 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
dc.relation.referencesen9. 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.
dc.relation.referencesen10. 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
dc.relation.referencesen11. 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.
dc.relation.referencesen12. 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
dc.relation.referencesen13. 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
dc.relation.referencesen14. 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
dc.relation.referencesen15. 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
dc.relation.referencesen16. 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
dc.relation.referencesen17. 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
dc.relation.referencesen18. 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
dc.relation.referencesen19. 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
dc.relation.referencesen20. 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
dc.relation.referencesen21. 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
dc.relation.referencesen22. 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.
dc.relation.referencesen23. 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
dc.relation.referencesen24. 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.
dc.relation.referencesen25. 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.
dc.relation.referencesen26. 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
dc.relation.referencesen27. 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.
dc.relation.referencesen28. Sahambi J. S., Tandon S. B. Using wavelet transform for ECG characterization. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2000. Vol. 9. P. 1532–1546.
dc.relation.referencesen29. 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
dc.relation.referencesen30. 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
dc.relation.referencesen31. 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.
dc.relation.referencesen32. 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
dc.relation.referencesen33. 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.
dc.relation.referencesen34. 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.
dc.relation.referencesen35. 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.
dc.identifier.citationenZozulia 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.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.122
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume97
dc.citation.issue1
dc.citation.spage122
dc.citation.epage132
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2020, № 1 (97)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.