Детальная информация

Данная работа посвящена разработке алгоритма по выделению характерных точек электрокардиосигналов сверхвысокого разрешения с помощью вейвлет-преобразования. Работа включала в себя анализ вейвлет-преобразования при использовании разных материнских вейвлетов, поиск способов выделить из множества точек графика коэффициентов опорные точки и сопоставить им соответствующие PQRST-пики электрокардиосигнала на любом из этапов эксперимента по моделированию острой ишемии миокарда и на любом отведении без корректировки пользователем. Апробация разных методов выделения характерных точек электрокардиосигнала позволила сделать вывод, что универсальность и точность алгоритма будет достигнута за счёт использования в качестве опорных данных информации о положении QRS-комплексов. Сравнение разметки, полученной с помощью разработанного алгоритма, с эталонной показало высокую точность определения координат PQRST-пиков на протяжении всех записей экспериментов. Алгоритм может быть доработан с целью внедрения в программный комплекс для вторичной обработки электрокардиосигналов сверхвысокого разрешения.

This work is devoted to the development of an algorithm for identifying characteristic points of ultra-high-resolution electrocardiosignals using a wavelet transform. The work included the analysis of the wavelet transform using different mother wavelets, the search for ways to select reference points from the set of points on the coefficient graph and compare them with the corresponding PQRST peaks of the electrocardiosignal at any stage of the experiment on modeling acute myocardial ischemia and on any lead without user correction. Testing of various methods for identifying characteristic points of the electrocardiosignal allowed us to conclude that the versatility and accuracy of the algorithm will be achieved by using information about the position of QRS complexes as reference data. A comparison of the markup obtained using the developed algorithm with the reference one showed high accuracy in determining the coordinates of the PQRST peaks throughout all experimental recordings. The algorithm can be further developed in order to integrate it into a software package for secondary processing of ultra-high-resolution electrocardiosignals.