Details

Данная работа направлена на исследование спектральных характеристик сердечного ритма в различных частотных диапазонах вблизи экстрасистол, которое может быть использовано в диагностических целях. Объект исследования: сигналы тахограммы сердца, содержащие изолированные желудочковые экстрасистолы из базы MIT-BIH Arrhythmia Database. Задачи, которые были решены в ходе исследования: 1) Построение математической модели вариабельности сердечного ритма сердца как частотно модулированного сигнала на основе заданной последовательности RR-интервалов; 2) получение аналитического выражения для вычисления непрерывного вейвлет-преобразования (CWT) модельного сигнала; 3) определение локальной частоты сердечного ритма νmax(t); 4) повторное (двойное- DCWT)) вейвлет-преобразование νmax (t); 5) вычисление на основе DCWT спектральных интегралов в заданных частотных диапазонах µ = [VLF,LF,HF] для получения массива мгновенных частотных характеристик; 6) анализ поведения спектральных характеристик локальной частоты вблизи экстрасистол, которое может указывать на приближение появления экстра систолы, тип экстрасистолы, а также использоваться для классификации пациентов по их способности восстановления ритма после преждевременного сердечного сокращения. Анализ 6 записей ЭКГ пациентов позволяет сделать предположение, что приближение экстрасистолы может сопровождаться увеличением активности во всех спектральных диапазонах c определенным порядком этого роста. Для достижения данных результатов в работе были использованы/разработаны следующие информационные технологии, в том числе программное обеспечение, облачные сервисы, базы данных и прочие: языки программирования Python 3.11 и MATLABR2023b, база данных MIT-BIH Arrhythmia Database (PhysioNet).

This study aims to investigate spectral characteristics across various frequency ranges in the vicinity of extrasystoles, which may be used for diagnostic purposes. Subject of study: cardiac electrocardiogram signals containing isolated ventricular premature beats from the MIT-BIH Arrhythmia Database. The objectives achieved during the study: 1) Development of a mathematical model of heart rate variability as a frequency modulated signal based on a given sequence of RR-intervals; 2) deriving an analytical expression for computing the continuous wavelet transform (CWT) of a model signal; 3) determining the local heart rate νmax(t); 4) recursive (double—DCWT) wavelet transformation of νmax(t); 5) calculation, basedon DCWT, of spectral integrals in the specified frequency ranges µ =[VLF, LF, HF] to obtain an array of instantaneous spectral parameters; 6) analysis of the behaviour of local frequency spectral characteristics in the vicinity of premature beats, which may indicate the imminent occurrence of a premature beat, the type of premature beat, and may also be used to classify patients according to their ability to regain normal rhythm after a premature beat. The analysis of six patients’ ECG recordings suggests that the onset of an extrasystole may be accompanied by increased activity across all spectral bands, with a certain order of such increase. To achieve these results, the following information technologies were utilised or developed in this study, including software, cloud services, databases and others: the Python 3.11 and MATLAB R2023b programming languages, and the MIT-BIH Arrhythmia Database (PhysioNet).