АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА И ВАРИАТИВНОСТИ СИГНАЛОВ ЭКГ В НОРМЕ И С ПРИЗНАКАМИ АРИТМИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Вычисление и сравнительный анализ параметров вариабельности сердечного ритма и вариативности является актуальной задачей классификации аритмичных и нормальных сигналов электрокардиограммы (ЭКГ). Целью являются сравнительный анализ статистических показателей вариабельности сердечного ритма и вариативности сигналов ЭКГ двумя методами и оценка различий параметров на разных видах сигнала. Материалы и методы. В качестве исходных данных выбраны две группы сигналов из открытой базы данных PhysioNet: полученные от здоровых людей и людей, у которых наблюдаются аритмические нарушения. Для данных сигналов были построены гистограммы распределений плотности вероятности их амплитудных характеристик и относительных приращений ряда кардиоинтервалов. Рассчитаны площади несовпадения гистограмм в качестве метрик их различия. Результаты. Проведена оценка различия показателей вариативности сигнала ЭКГ и вариабельности ритма сердца на основе усредненных гистограмм распределений значений сигналов ЭКГ для каждой группы и вычисления отношения площади области несовпадения к общей площади гистограммы, при этом соотношение для первого метода составило 48 %, а для второго – от 33 до 38 % для различных показателей. Выводы. Полученные данные показывают потенциальную применимость обоих методов для анализа сигналов ЭКГ на предмет наличия признаков аритмии.

Об авторах

Алиса Викторовна Адамова

Пензенский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: alicegarth@gmail.com

аспирант, ассистент кафедры информационно-вычислительных систем

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Константин Михайлович Буданов

Пензенский государственный университет

Email: ko13bud@rambler.ru

старший преподаватель кафедры информационно вычислительных систем

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Андрей Викторович Кузьмин

Пензенский государственный университет

Email: a.v.kuzmin@pnzgu.ru

доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой информационно-вычислительных систем

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Список литературы

  1. Clifford G. D., Azuaje F., McSharry P. Advanced Methods And Tools for ECG Data Analysis. New York : Artech House Publishers, 2006. 400 p.
  2. Bajaj V., Sinha G. R. Modelling and Analysis of Active Biopotential Signals in Healthcare. IOP Publishing, 2020. Vol. 1. 443 p. (IPEM–IOP Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology).
  3. Демушкина К. М., Демушкин М. О., Кузьмин А. В. Обзор методов проектирования систем поддержки принятия врачебных решений // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2022. № 2. С. 75–89. doi: 10.21685/2227-8486- 2022-2-6
  4. Баевский Р. М., Иванов Г. Г., Чирейкин Л. В. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании электрокардиографических систем. Методические рекомендации // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65–87.
  5. Task force of the european society of cardiology and the north american society of Pacing and electrophysiology. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use // European heart journal. 1996. № 17. P. 354–381.
  6. Fedorov V. F. Time series analysis in self-regulating systems // Journal of Radio Electronics. 2019. № 5. С. 1–10.
  7. Патент № 2827482 C1 Российская Федерация, МПК A61B 5/352. Способ определения показателей вариативности временных параметров электрокардиографического сигнала / Кузьмин А. В., Гасанова В. А., Пушкарева А. В. [и др.] – № 2023127657 ; заявл. 27.10.2023 ; опубл. 27.09.2024.
  8. Glantz S. A. Primer of biostatistics. 7 ed. New York : McGraw-Hill, 2012. 312 с.
  9. Мамаев А. Н., Кудлай Д. А. Статистические методы в медицине. М. : Практическая медицина, 2021. 136 с.
  10. Fedorov V. F., Stolyar V. L. Heart Rate Variations Analysis: Traditions, Misconceptions, Perspectives // 23rd International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA). Moscow, 2021. Р. 1–5.
  11. Goldberger A. L., Amaral L. A. N., Glass L. [et al.]. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals // Circulation. 2000. № 101 (23). Р. 215–220.
  12. MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. URL: http://www.physionet.org/physiobank/ database/nsrdb/ (дата обращения: 16.05.2025).
  13. MIT-BIH Supraventricular Arrhythmia Database. URL: http://www.physionet.org/physiobank/ database/svdb/ (дата обращения: 16.05.2025).
  14. Патент № 2372844 C1 Российская Федерация, МПК A61B 6/00, A61B 5/107. Способ автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам / Бодин О. Н., Кузьмин А. В., Семенкин М. А., Моисеев А. Е. – № 2008123240/14 ; заявл. 16.06.2008 ; опубл. 20.11.2009.
  15. Rangayyan R. M., Krishnan S. Biomedical Signal Analysis. Wiley, 2024. doi: 10.1002/9781119825883

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».