Algorithm for Detecting Reference Points on a Digital Electrocardiogram in Real Time
- Authors: Akopyan В.K.1
-
Affiliations:
- Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
- Issue: Vol 10, No 6 (2024)
- Pages: 46-54
- Section: INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATION
- URL: https://journals.rcsi.science/1813-324X/article/view/278236
- EDN: https://elibrary.ru/ADHKYB
- ID: 278236
Cite item
Full Text
Abstract
About the authors
В. K. Akopyan
Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
Email: akopyan.bella@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5298-9015
SPIN-code: 3728-6254
References
- Юлдашев З.М. Продолжительность диагностики аритмий для оказания экстренной помощи не должна превышать нескольких десятков секунд // Медвестник. 2018. URL: https://medvestnik.ru/content/interviews/Prodoljitelnost-diagnostiki-aritmii-dlya-okazaniya-ekstrennoi-pomoshi-ne-doljna-prevyshat-neskolkih-desyatkov-sekund.html (дата обращения 30.09.2024)
- Нестерова Е.А. Основы электрокардиографии. Нормальная ЭКГ // Кардиология: Новости. Мнения. Обучение. 2016. № 2(9). С. 77‒85. EDN:WFLXIP
- Рудницкий Л.В. Карманный справочник медицинских анализов. СПб.: Питер, 2014. 320 с.
- Акопян Б.К. Классификация эпизодов нарушений сердечного ритма по информативным признакам во временной области электрокардиограммы // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2024. Т. 67. № 4. С. 305‒314. doi: 10.17586/0021-3454-2024-67-4-305-314. EDN:DSWAXC
- Иванов Г.Г., Дворников В.Е., Сбеитан С., Булгакова Е.Ю., Александрова М.Р., Грибанов А.Н. Анализ показателей структуры вариабельности ритма сердца у здоровых лиц по данным РР- и RR-интервалов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2007. № 4. С. 26‒34. EDN:JVDXGH
- Анциперов В.Е., Забросаев И.В., Растягаев Д.В. Детектирование нарушений сердечного ритма с использованием техники аналитических спектров // Журнал радиоэлектроники. 2015. № 12. С. 16. EDN:VHTMVJ
- Friesen G.M., Jannett T.C., Jadallah M.A., Yates S.L., Quint S.R., Nagle H.T. A comparison of the noise sensitivity of nine QRS-detection algorithms // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1990. Vol. 37. Iss. 1. PP. 85‒98. doi: 10.1109/10.43620
- Akopyan B. Development of the automated cardiac rhythm disorders detection and classification algorithm // Bulletin of the UNESCO Department “Distance education in engineering” of the SUAI. 2022. Iss. 7. PP. 28‒31. EDN:QSKIML
- Kohler B.-U., Hennig C., Orglmeister R. The principles of software QRS detection // IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2002. Vol. 21. Iss. 1. PP. 42‒57. doi: 10.1109/51.993193
- Zong W., Moody G.B., Jiang D. A robust open-source algorithm to detect onset and duration of QRS-complexes // Proceedings of the Conference on Computers in Cardiology (Thessaloniki, Greece, 21‒24 September 2003). IEEE, 2003. PP. 737‒740. doi: 10.1109/CIC.2003.1291261
- Жаринов О.О., Жаринов И.О. Применение корреляционно-экстремального метода для решения задач обнаружения и оценивания положений опорных точек QRS-комплексов в электрокардиограмме // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2011. № 5(75). С. 85‒90. EDN:OCBFFH
- Боженко В.В., Черныш Н.Ю., Татарникова Т.М. Интеллектуальный анализ данных в диагностике анемии по клиническим показателям // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2024. Т. 67. № 4. С. 321‒329. doi: 10.17586/0021-3454-2024-67-4-321-329. EDN:AUAHNY
- Раскопина А.С., Боженко В.В., Татарникова Т.М. Использование глубокого обучения при диагностировании пневмонии по рентгеновским снимкам // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2024. Т. 67. № 4. С. 315‒320.doi: 10.17586/0021-3454-2024-67-4-321-329. EDN:UPSNQQ
Supplementary files
