ОЦЕНКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МИОГРАФИЧЕСКОЙ ПОМЕХИ ПРИ МНОГОКАНАЛЬНОЙ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА
Аннотация
Миографическая помеха является одной из самых распространенных помех, присутствующих в электрокардиосигнале. В случае использования нескольких отведений электрокардиосигнала миографическая помеха в разной степени оказывает влияние на каждое из отведений. Это влияние может быть учтено при построении алгоритмов обработки многоканальных записей электрокардиосигнала. Однако в существующей литературе недостаточно полно исследован анализ взаимосвязей отсчетов миографической помехи в различных отведениях электрокардиосигнала. Цель работы – эмпирическое исследование статистических характеристик миографической помехи, выделенной из зашумленных фрагментов электрокардиосигнала. Предложен метод выделения миографической помехи из записей электрокардиосигнала. Метод основан на полиномиальной аппроксимации фрагментов электрокардиосигнала в скользящем окне с последующим весовым усреднением перекрывающихся фрагментов. С использованием данного метода из многоканальных записей электрокардиосигнала были выделены фрагменты миографической помехи. На основе выделенных фрагментов подобрано совместное распределение отсчетов миографической помехи в двух смежных отведениях, а также исследованы корреляционные взаимосвязи между отсчетами миографической помехи в различных отведениях электрокардиосигнала. В результате установлено, что совместное распределение отсчетов миографической помехи в двух смежных отведениях в первом приближении может быть описано с помощью двумерного нормального закона. Кроме того, между отсчетами миографической помехи из двух смежных отведений могут наблюдаться довольно сильные корреляционные взаимосвязи.
Об авторах
Е. Б. Григорьев
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия
Россия
Григорьев Евгений Борисович – магистр техники и технологии по направлению "Телекоммуникации" (2014), аспирант кафедры радиотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина). Автор 18 научных работ. Сфера научных интересов – статистическая радиотехника; методы обработки сигналов.
ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376
А. С. Красичков
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия
Россия
Красичков Александр Сергеевич – кандидат технических наук (2006), доцент кафедры радиотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина). Автор 90 научных работ. Сфера научных интересов – статистическая радиотехника; методы обработки сигналов.
ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376
Е. М. Нифонтов
Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. Павлова
Россия
Россия
Нифонтов Евгений Михайлович – доктор медицинских наук (2003), профессор (2009) Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. акад. И. П. Павлова. Автор более 150 научных работ. Сфера научных интересов – фундаментальная медицина; кардиология.
ул. Льва Толстого, д. 6–8, Санкт-Петербург, 197022
Список литературы
1. Нифонтов Е. М., Рудакова Т. Л., Салимьянова А. Г. Клинический анализ электрокардиограммы / под ред. В. А. Алмазова, Е. В. Шляхто. СПб.: Изд-во СПбГМУ, 2013. 86 с.
2. Национальные российские рекомендации по применению методики холтеровского мониторирования в клинической практике / Л. М. Макаров, В. Н. Комолятова, Е. В. Первова и др. // Рос. кардиол. журн. 2014. № 2 (106). С. 6–71.
3. Clifford G. D., Azuaje F., Mcsharry P. ECG Statistics, noise, artifacts, and missing data // Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. 2006. Vol. 6. P. 55–99.
4. A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms / G. M. Friesen, T. C. Jannett, M. A. Jadallah, S L. Yates, S. R. Quint, H. T. Nagle // IEEE Transactions on Biomed. Engin. 1990. Vol. 37, № 1. P. 85–98.
5. Blanco-Velasco M., Weng B., Barner K. E. ECG signal denoising and baseline wander correction based on the empirical mode decomposition // Computers in Biology and Medicine. 2008. Vol. 38, № 1. P. 1–13.
6. Шакин В. В. Вычислительная электрокардиография. М.: Наука, 1981. 167 с.
7. Agante P. M., Marques de Sa J. P. ECG noise filtering using wavelets with soft-thresholding methods // Computers in Cardiology. 1999. № 26. P. 535–538.
8. A nonlinear bayesian filtering framework for ECG denoising / R. Sameni, M. B. Shamsollahi, C. G. Jutten, D. Clifford // IEEE Transactions on Biomed. Engin. 2007. Vol. 54, № 12. P. 2172–2185.
9. Красичков А. С. Анализ статистических закономерностей электрокардиосигнала // Биомед. радиоэлектроника. 2011. № 5. P. 18–23.
10. Shape anomaly detection under strong measurement noise: an analytical approach to adaptive thresholding / A. S. Krasichkov, E. B. Grigoriev, M. I. Bogachev, E. M. Nifontov // Physical Review E. 2015. Vol. 92, № 4. P. 1–9.
11. Krasichkov A. S., Grigoriev E. B., Nifontov E. M. Influence of myographic interference and isoelectric line drift on correlation coefficient in classification of cardiocomplexes // Biomed. Engin. 2015. Vol. 49, № 4. P. 220–223.
12. Santopietro R. F. The origin and characterization of the primary signal, noise, and interference sources in the high frequency electrocardiogram // Proc. of the IEEE. 1977. Vol. 65, № 5. P. 707–713.
13. Noise coherence in closely-spaced electrodes: the implications for spatial averaged egg recordings / I. N. Turner, W. Wang, M. J. English, R. Vincent // J. of Med. Engin. & Technol. 1995. Vol. 19, № 5. P. 158–161.
14. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.
Рецензия
Для цитирования:
Григорьев Е.Б., Красичков А.С., Нифонтов Е.М. ОЦЕНКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МИОГРАФИЧЕСКОЙ ПОМЕХИ ПРИ МНОГОКАНАЛЬНОЙ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2018;(6):118-125. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2018-21-6-118-125
For citation:
Grigoriev E.B., Krasichkov A.S., Nifontov E.M. EVALUATION OF ELECTROMYOGRAPHIC NOISE STATISTICAL CHARACTERISTICS IN MULTICHANNEL ECG RECORDINGS. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2018;(6):118-125. (In Russ.) https://doi.org/10.32603/1993-8985-2018-21-6-118-125
Просмотров: 370
Послать статью по эл. почте 