radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical University10.32603/1993-8985-2021-24-2-68-77radioelectronics-505Research ArticleПРИБОРЫ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ, КОНТРОЛЯ СРЕДЫ, ВЕЩЕСТВ, МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙMEDICAL DEVICES, ENVIRONMENT, SUBSTANCES, MATERIAL AND PRODUCTРазработка алгоритма кластеризации кардиокомплексов с посткоррекцией для задач длительного мониторирования электрокардиосигналаDevelopment of an Algorithm for Clustering Cardiac ECG Signals with Post-Correction for Long-Term ECG MonitoringКондратьеваИ. А.KondratyevaI. A.

Кондратьева Ирина Анатольевна  –  магистр по направлению "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" (2020), аспирант кафедры  радиотехнических  систем.  Автор 4 научных работ.  Сфера научных интересов – цифровая обработка биомедицинских сигналов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376

Irina A. Kondratyeva,  Master (2020) in  Infocommunication Technology and Communication Systems, postgraduate student of the Department.  The author of 4 scientific publications. Area of expertise: digital processing of biomedical signals.

5 Professor Popov St., St Petersburg 197376

irikondr1721@gmail.comКрасичковА. С.KrasichkovA. S.

Красичков Александр Сергеевич – доктор технических наук (2017), профессор (2020) кафедры радио-технических  систем. Автор более 100 научных работ. Сфера научных интересов  – статистическая радиотехника; методы обработки сигналов.

 ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376

Alexander S. Krasichkov, Dr. Sci. (Eng.) (2017), Professor (2020) of the Department. The author of more than 100 scientific publications. Area of expertise: st atistical radio engineering; signal processing.

 5 Professor Popov St., St Petersburg 197376

krass33@mail.ruСтанчеваО. А.StanchevaO. A.

Станчева  Ольга  Андреевна  –  врач-оториноларинголог, младший научный сотрудник.  Автор  более  20  научных  работ. Сфера интересов – клиническая медицина; оториноларингология; хирургия слезоотводящих путей.

ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022

Olga A. Stancheva, MD, ENT-doctor at ENT department, Junior Researcher of Saint Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech (the Ministry of Health).  The author of more than 20 scientific publications. Area of expertise: clinical medicine; otorhinolaringology, dacriology.

, 6-8 L'va Tolstogo St., St Petersburg 197022

olga.stancheva@yandex.ruМбазумутимаЭ.MbazumutimaE.

Мбазумутима Элиаким  – магистр по направлению "Биотехнические системы и технологии" (2019), аспирант кафедры биотехнических систем. Автор одной научной публикации. Сфера научных интересов – цифровая обработка биомедицинских сигналов, машинное обучение, распознавание образов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376

Eliachim Mbazumutima, Master (2019) in Biotechnical Systems and Technologies, postgraduate student. The author of 1 scientific publication. Area of expertise: digital processing of biomedical signals; machine learning; pattern recognition.

 5 Professor Popov St., St Petersburg 197376

eliachim2013@yandex.ruШикамаФ.ShikemaF.

Шикама Фабиен  –  магистр по направлению "Биотехнические системы и технологии" (2016), аспирант кафедры биотехнических систем.  Сфера  научных  интересов  –  цифровая  обработка  биомедицинских сигналов, протезирование и реабилитация.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376

Fabian Shikama,  Master (2016) in Biotechnical Systems  and Technologies, postgraduate student. Area of expertise: digital processing of biomedical signals; prosthetics and rehabilitation.

 5 Professor Popov St., St Petersburg 197376

fshikama@mail.ruНифонтовЕ. М.M.E.

Нифонтов Евгений Михайлович  –  доктор медицинских наук (2003), профессор (2009).  Автор  более  150 научных работ. Сфера научных интересов – фундаментальная медицина; кардиология.

ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022

Evgeny M. Nifontov, Dr. Sci. (Medicine) (2003), Professor (2009). The author of more than 150 scientific publications. Area of expertise: fundamental medicine; cardiology.

6-8 L'va Tolstogo St., St Petersburg 197022

nifontov@spmu.rssi.ruСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical UniversityRussian FederationСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина); Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. ПавловаРоссияSaint Petersburg Electrotechnical University; Pavlov First Saint Petersburg State Medical UniversityRussian FederationПервый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. Павлова; Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт уха, горла, носа и речи Министерства здравоохранения РФРоссияPavlov First Saint Petersburg State Medical University; Saint Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and SpeechRussian FederationПервый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. ПавловаРоссияPavlov First Saint Petersburg State Medical UniversityRussian Federation2021290420212426877Copyright © Кондратьева И.А., Красичков А.С., Станчева О.А., Мбазумутима Э., Шикама Ф., Нифонтов Е.М., 20212021Кондратьева И.А., Красичков А.С., Станчева О.А., Мбазумутима Э., Шикама Ф., Нифонтов Е.М.Kondratyeva I.A., Krasichkov A.S., Stancheva O.A., Mbazumutima E., Shikema F., M. E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/505Введение

Введение.  Наиболее распространенным методом диагностики сердечно- сосудистых заболеваний является длительное  мониторирование  электрокардиосигнала  (ЭКС) .  Для  облегчения  анализа  полученных  мониторограмм врачам- кардиологам необходимы специальные алгоритмы и программные средства автоматизированной обработки  ЭКС. Одним из  таких средств  является алгоритм автоматизированной обработки  ЭКС, выполня ющий  кластеризацию кардиокомплексов  (КК) , разделяя  ЭКС  на группы максимально близких по форме  КК. Дальнейшему анализу подвергаются только эталонные КК, полученные статистическим  усреднением  КК  в каждой группе.

Цель  работы

Цель  работы.  Разработка  алгоритма  автоматизированной  кластеризации  КК  ЭКС,  разделяющего  электрокардиосигнал на группы максимально близких по форме КК.

Материалы и методы

Материалы и методы.  Экспериментальная апробация  алгоритма и  программного  модуля  проводилась на  базе обезличенных суточных записей ЭКС пациентов Первого Санкт- Петербургского государственного медицинского университета им.   акад.   И. П. Павлова Минздрава России.  Программный модуль был реализован в среде MatLab.

Результаты

Результаты.  Разработан  алгоритм  сортировки  КК  с  посткоррекцией  для  длительного  мониторирования  ЭКС; представлен программный модуль, реализованный на базе  разработанного алгоритма. Рассмотрено  влияние ошибок синхронизации  КК  при их накоплении  на форму усредняемого КК. Классическое решение задачи деконволюции приводит к значительным ошибкам при нахождении оценки "истинной" формы КК. На основании аналитических расчетов получены выражения для коррекции накапливаемого КК.  Показано, что в результате коррекции можно  нивелировать ошибки накопления, связанные с рассинхронизацией.

Заключение

Заключение.  Наличие  небольшого  количества  эталонных  КК,  полученных  в  результате  обработки  ЭКС с помощью  предложенного  алгоритма,  позволяет  врачу-исследователю  значительно  сократить  время, затрачиваемое  на  анализ  ЭКС,  и  является  основой  исследования  динамических  изменений  формы  и иных параметров КК  как для конкретного пациента, так и для их группы. Полученные результаты  позволяют создать основу для решения задач, направленных на исследование "тонкой" структуры ЭКС.

Introduction

Introduction. The most common method for diagnosing cardiovascular diseases is the method of ECG monitoring. In order to facilitate the analysis of the obtained monitorograms, special software solutions for automated ECG processing are required. One possible approach is the use of algorithms for automated ECG processing. Such algorithms perform  clustering of cardiac signals by dividing the ECG into complexes of similar cardiac signals. The most representative complexes obtained by statistical averaging are subject to further analysis.

Aim

Aim. Development of an algorithm for automated ECG processing,  which performs clustering of cardiac signals by dividing the ECG into complexes of similar cardiac signals.

Materials and methods

Materials and methods. Experimental testing of the developed software was carried out using patient records provided by the Pavlov First State Medical University of St  Petersburg. The software module was implemented in the MatLab environment.

Results

Results. An algorithm for clustering cardiac signals with post-correction for the tasks of long-term ECG monitoring and a software module on its basis were proposed.

Conclusion

Conclusion.  The presence of a small number of reference cardiac signal complexes, obtained through ECG processing using the proposed algorithm, allows physicians to optimize the process of ECG analysis. The as- obtained information serves as a basis for assessing dynamic changes in the shape and other parameters of cardiac signals for both a particular patient and groups of patients. The paper considers the effect of synchronization errors of clustered cardiac signals on the shape of the averaged cardiac complex. The classical solution to the deconvolution problem leads to significant errors in finding an estimate of the true form of a cardiac signal complex. On the basis of analytical calculations, expressions were obtained for the correction of clustered cardiac signals. Such correction was shown to reduce clusterization errors associated with desynchronization, which creates a basis for investigating the fine structure of ECG signals.

электрокардиосигналчастота сердечных сокращений (ЧСС)сортировка кардиоком-плексовошибка синхронизациисинхронное накоплениекоррекция формы сигналаelectrocardiogramheart rate (HR)ECG clustering algorithmsync errorsynchronous accumulationsignal shape correctionReferencesКрасичков А. С., Нифонтов Е. М., Иванов В. С.Алгоритм сортировки кардиокомплексов для анализа длительных записей электрокардиосигнала // Биомедицинская радиоэлектроника. 2011. № 11. С. 24–28.Krasichkov A. S., Nifontov E. M., Ivanov V. S. Classi fication algorithm for complexes in long term ECG data records. Biomedical Radio Electronics. 2011, no. 11, pp. 24–28. (In Russ.)Siddiah N., Srikanth T., Satish Kumar Y. Nonlinear filtering in ECG Signal Enhancement // Intern . J . of Computer Science and Communication Networks. 2012. Vol. 2, iss. 1.P. 123–128. URL: https://www.researchgate.net/publication/268435345_Nonlinear_filtering_in_ECG_Signal_Enhancement ( дата обращения 26.02.2021)Siddiah N., Srikanth T., Satish Kumar Y. Nonlinear filtering in ECG Signal Enhancement. Intern. J. of Computer Science and Communication Networks. 2012, vol. 2, iss. 1, pp. 123–128. Available at: https://www.researchgate.net /publication/268435345_Nonlinear_filtering_in_ECG_Signal _Enhancement (accessed 2021/02/26)Hao W., Chen Y., Xin Y. ECG Baseline Wander Correction by Meanmedian Filter and Discrete Wavelet Transform // 2011 Annual Intern. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Boston, USA,30 Aug. – 3 Sept. 2011. Piscataway: IEEE, 2011. Acc. № 12424657. doi: 10.1109 /IEMBS.2011.6090744Hao W., Chen Y., Xin Y. ECG Baseline Wander Correction by Meanmedian Filter and Discrete Wavelet Transform. 2011 Annual Intern. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 30 Aug.–3 Sept. 2011, Boston, USA.Piscataway, IEEE, 2011, acc. no. 12424657. doi: 10.1109 /IEMBS.2011.6090744Verma R., Mehrotra R., Bhateja V. An Integration of Improved Median and Morphological Filtering Techniques for Electrocardiogram Signal Processing // 2013 3 rd IEEE Intern. Advance Computing Conf. (IACC). Ghaziabad, India, 22–23 Febr. 2013. Piscataway: IEEE, 2013. P. 1223–1228. doi: 10.1109/IAdCC.2013.6514402Verma R., Mehrotra R., Bhateja V. An Integration of Improved Median and Morphological Filtering Techniques for Electrocardiogram Signal Processing. 2013 3rd IEEE Intern. Advance Computing Conf. (IACC). 22–23 Febr. 2013, Ghaziabad, India. Piscataway, IEEE,2013, pp. 1223–1228. doi: 10.1109/IAdCC.2013.6514402Baseline Normalization of ECG Signals using Empirical Mode Decomposition and Mathematical Morphology / T. Y. Ji, Z. Lu, Q.H. Wu, Z. Ji // Electronic Lett. 2010. Vol. 43, № 6. P. 486–496.Ji T. Y., Lu Z., Wu Q. H., Ji Z. Baseline Normalization of ECG Signals using Empirical Mode Decomposition and Mathematical Morphology. Electronic Lett. 2010, vol. 43, no. 6, pp. 486 – 496Пипин В. В., Рагульская М. В., Чибисов С. М. Анализ динамических моделей и реконструкций ЭКГ при воздействии космо- и геофизических факторов // Меж-дунар. журн. прикладных и фундаментальных исследований. Технические науки. 2009. № 5. С. 17–24.Pipin V. V., Ragulskaya M. V., Chibisov S. M. Analysis of dynamic models and ECG reconstructions under the influence of cosmo - and geophysical factors. J. of Applied and Fundamental Research. Technical sciences. 2009, no. 5. pp. 17– 24. (In Russ.)Al-Kindi S. G., Reza T. Real-time Detection of Myocardial Infarction by Evaluation of ST-segment in Digital ECG // J. of Medical Imaging and Health Informatics. 2011. Vol. 1, iss. 3. P. 225–230. doi: 10.1166/jmihi.2011.1032Al-Kindi S. G., Reza T. Real-time Detection of Myocardial Infarction by Evaluation of ST-segment in Digital ECG. J. of Medical Imaging and Health Informatics. 2011, vol. 1, iss. 3, pp. 225–230. doi: 10.1166/jmihi.2011.1032Analysis of the Possibility of Correcting the Shape of the Average Cardiac Complex in the Presence of Synchronization Errors during Accumulation / I. A. Kondratyeva, A. S. Krasichkov, E.M. Nifontov, F. Shikama // Intern. Youth Conf. on Electronics, Telecommunications and Information Technologies. Springer Proceedings in Physics. Vol. 255. Cham: Springer, 2020. P. 487–494. doi: 10.1007/978-3-030-58868-7_53IKondratyeva I. A., Krasichkov A. S., Nifontov E. M., Shikama F. Analysis of the Possibility of Correcting the Shape of the Average Cardiac Complex in the Presence of Synchronization Errors during Accumulation. Intern. Youth Conf. on Electronics, Telecommunications and Information Technologies. Springer Proceedings in Physics. Cham, Springer, 2020, vol. 255, pp. 487–494. doi: 10.1007/978-3-030-58868-7_53ICorrelation Analysis of heart Rate Variability between PPG and ECG for Wearable Devices in Different Postures / C.-C. Hsiao, F.-W. Hsu, R.-G. Lee, R. Lin // 2017 IEEE Intern. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Banff, AB, 5–8 Oct. 2017. Piscataway: IEEE, 2013. Acc. № 17379519. doi: 10.1109/SMC.2017.8123077Hsiao C.-C., Hsu F.-W., Lee R.-G., Lin R. Correlation Analysis of heart Rate Variability between PPG and ECG for Wearable Devices in Different Postures. 2017 IEEE Intern. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). 5–8 Oct. 2017, Banff, AB. Piscataway, IEEE, 2013, acc. no. 17379519. doi: 10.1109/SMC.2017.8123077Kan Y., Kashihara K. Automatic Detection of ST Depression on ECG // 2015 IEEE 4 th Global Conf. on Consumer Electronics (GCCE). Osaka, Japan, 27–30 Oct. 2015. Piscataway: IEEE, 2015. Acc. № 15756665. doi: 10.1109/GCCE.2015.7398704Kan Y., Kashihara K. Automatic Detection of ST Depression on ECG. 2015 IEEE 4th Global Conf. on Consumer Electronics (GCCE). 27–30 Oct. 2015, Osaka, Japan. Piscataway, IEEE, 2015, acc. no. 15756665. doi: 10.1109/GCCE.2015.7398704Hammond H. K., Kelly T. L., Froelicher V. Radionuclide Imaging Correlatives of Heart Rate Impairment during Maximal Exercise Testing // J. of the American College of Cardiology. 1983. Vol. 2, № 5. P. 826–833. doi: 10.1016 /s0735-1097(83)80228-911Hammond H. K., Kelly T. L., Froelicher V. Radionuclide Imaging Correlatives of Heart Rate Impairment during Maximal Exercise Testing. J. of the American College of Cardiology. 1983, vol. 2, no 5, pp. 826 –833. doi: 10.1016/s0735-1097(83)80228-911Krasichkov A. S., Grigoriev E. B., Nifontov E. M. Influence of Myographic Interference and Isoelectric Line Drift on Correlation Coefficient in Classification of Cardiocomplexes // Biomedical Engineering. 2015. Vol. 49, iss. 4. P. 220–223. doi: 10.1007/s10527-015-9533-7Krasichkov A. S., Grigoriev E. B., Nifontov E. M. Influence of Myographic Interference and Isoelectric Line Drift on Correlation Coefficient in Classification of Cardiocomplexes. Biomedical Engineering. 2015, vol. 49, iss. 4, pp. 220–223. doi: 10.1007/s10527-015-9533-7A method to Synchronize Signals from Multiple Patient Monitoring Devices through a Single Input Channel for Inclusion in List-mode Acquisitions / J. M. O’Connor, P. H. Pretorius, K. Johnson, M. A. King // Medical Physics.2013. Vol. 40, iss. 12. Art. 122502. doi: 10.1118/1.4828844O’Connor J. M., Pretorius P. H., Johnson K., King M. A. A method to Synchronize Signals from Multiple Patient Monitoring Devices through a Single Input Channel for Inclusion in List-mode Acquisitions. Medical Physics. 2013, vol. 40, iss. 12, art. 122502. doi: 10.1118/1.4828844Pathoumvanh S., Hamamoto K., Indahak P. Arrhythmias Detection and Classification Base on single Beat ECG Analysis // The 4 th Joint Intern. Conf. on Information and Communication Technology, Electronic and Electrical Engineering (JICTEE). Chiang Rai, Thailand, 5–8 Mars 2014. 4 p. Acc. № 14255947. doi: 10.1109/JICTEE.2014.6804097Pathoumvanh S., Hamamoto K., Indahak P. Arrhythmias Detection and Classification Base on single Beat ECG Analysis. The 4 th Joint Intern. Conf. on Information and Communication Technology, Electronic and Electrical Engineering (JICTEE). Chiang Rai, Thailand. 5–8 Mar. 2014,acc. no. 14255947, 4 p. doi: 10.1109/JICTEE.2014.6804097Ma J. L., Zhang T. T., Dong M. C. A Novel ECG Data Compression Method using Adaptive Fourier Decomposition with Security Guarantee in E-health Applications // IEEE J. of Biomedical and Health Informatics. 2015. Vol. 19, iss. 3.P. 986–994. doi: 10.1109/JBHI.2014.2357841Ma J. L., Zhang T. T., Dong M. C. A Novel ECG Data Compression Method using Adaptive Fourier Decomposition with Security Guarantee in E-health Applications. IEEE J. of Biomedical and Health Informatics. 2015, vol. 19, iss. 3, pp. 986–994. doi: 10.1109/JBHI.2014.2357841

The authors declare that there are no conflicts of interest present.