Технологии распознавания образов поздних потенциалов предсердий: формирование признаков
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Рассмотрены принципы распознавания образов поздних потенциалов предсердий (ППП) в системах электрокардиографии высокого разрешения (ЭКГ ВР). Выполнено формирование признаков образов ППП на основе алгоритма многоуровнего вейвлетанализа электрокардиосигналов. Проведены численные эксперименты с моделями ППП и реальными сигналами ЭКГ. С помощью обработки детализирующих коэффициентов вейвлет-разложения выбраны диагностические признаки образов, обеспечивающие максимальное расстояние между классами
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
S. Gracheva, G. Ivanova, and A. Syrkion, New methods of electrocardiography, Moscow: Technosphere, 2007, p. 552.
V. Kovalenko, Guide to Cardiology, Kyiv: Morion, 2008, p. 1404.
L. T. Malaya, A. I. Dyadyk, and A. E. Bagriy, “Pathogenesis of atrial fibrillation. Message 1”, Ukrainian therapeutic journal, vol. 4, no. 2, pp. 58–65, 2002.
J. Tu and R. Gonzalez, Principles of recognitioneducation, Moscow: Mir, 1978, p. 411.
V. Abakumov, O. Ribin, and J. Svatosh, Biomedical signals. Genesis, production, monitoring, Kiev: Nora-print, 2001, p. 516.
E. O. Ivanko, N. G. Ivanushkina, and Y. V. Prokopenko, “Modeling the processes of occurrence of excitation wave circulation inmyocardium”, Control systems and machines, no. 3, pp. 36–41, 2009.
M. Akay, Time Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing, IEEE, 1997. DOI:10.1109/9780470546697
N. Smolentsev, Fundamentals of wavelet theory.Wavelets in MATLAB, Moscow: DMK Press, 2008, p. 448.
E. Ivanko, N. Ivanushkina, and Y. Cinecope, “Multilevel analysis of electrocardiograms to identify late atrial potentials”, Electronics and communications, no. 4-5, pp. 160–164, Jan. 2009.
