Многоканальные ЭКГ на основе сигма-дельта-аналого-цифровых преобразователей

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Тюменский государственный нефтегазовый университет

Институт Нефти и Газа

Кафедра "КС"

Дисциплина "Автоматизация медико-биологических систем и комплексов"

КУРСОВАЯ РАБОТА

Многоканальные ЭКГ на основе сигма-дельта аналого-цифровых преобразователей

Выполнил:

студент гр. БМС-07 Кадочников Данил

проверил: Васильев Д.А.

Тюмень 2010

Содержание

Введение

1. Типовое решение при проектировании цифровых электрокардиографов

2. Электрокардиограф на основе S-D АЦП

3. Методы анализа сигнала

Заключение

Литература

Введение

Цифровая обработка сигналов (ЦОС) является базовым принципом для разработки функциональной структуры современных многоканальных электрокардиографов. Качество ЦОС в значительной мере определяется качеством аналого-цифрового преобразования (АЦП), которое, в свою очередь, в значительной мере зависит от качества выделения электрокардиографического сигнала. Для выделения электрокардиографического сигнала обычно используют инструментальные усилители и аналоговую фильтрацию.

С развитием технологии производства сверхбольших интегральных схем (СБИС) появилась коммерчески доступная элементная база, реализующая принцип сигма-дельта (S-D) аналого-цифрового преобразования в одной микросхеме. Данные S-D АЦП обладают высоким разрешением (более 12 разрядов), в значительной мере базируются на принципах цифровой фильтрации сигналов, что позволяет снизить требования к аналоговой фильтрации сигналов и вместо инструментальных усилителей использовать усилители постоянного тока. Недавно появились первые сообщения о реализации электрокардиографов на S-D АЦП.

В данной работе для реализации электрокардиографа использовались 22-х разрядные S-D АЦП AD7716 фирмы Analog Devices. Показано, что использование в электрокардиографах S-D АЦП является достаточно полезной альтернативой традиционных АЦП. Более того, S-D АЦП могут быть полезны и для других систем сбора и обработки биомедицинских сигналов, имеющих близкие требования по диапазону частот и динамическому диапазону входных сигналов - энцефалографическим, миографическим, реографическим и т.д.

сигма дельта преобразование электрокардиограф

1. Типовое решение при проектировании цифровых электрокардиографов

В качестве типового решения примем следующую структурную схему, представленную на рис.1. Схема 12-ти стандартных отведений формируется при помощи входной коммутации перед малошумящими дифференциальными (инструментальными) усилителями, а необходимые вычисления производятся при помощи делителей напряжения на основе прецизионных резисторов.

Рис. 1 Типовая структурная схема цифрового 12-ти канального электрокардиографа.

В этой схеме съем потенциалов осуществляется с правой руки (R), левой руки (L), левой ноги (F) и шести точек от правого края грудины до левой среднеподмышечной линии (С1-С6). На основе снятых потенциалов вычисляются отведения:

Основные

Усиленные

грудные c V1 по V6

При реализации такой схемы, как правило, задействуется и дополнительный электрод на правую ногу (N), который обеспечивает нулевой потенциал для аналогового сигнала. Также через этот электрод на тело пациента можно в противофазе подавать сигнал, полученный от преобразования одного или нескольких входных потенциалов, что по сути является аналогом низкодобротного рекурсивного (адаптивного) фильтра, призванного компенсировать высокоамплитудную синфазную помеху - в первую очередь наводку от электросети (50 или 60 Гц).

Соответствующими документом ГОСТа определено, что у входного электрокардиографического сигнала при полном размахе 5 мВ от пика до пика допустимо наличие постоянной составляющей до 300 мВ. В первую очередь это требование объясняется необходимостью компенсации межэлектродных потенциалов, возникающих в местах подсоединения электродов. Здесь следует отметить,что у современных AgCl электродов межэлектродный потенциал составляет единицы милливольт.

Необходимый диапазон частот для электрокардиографа должен составлять, как минимум, полосу от 0.05 до 120 Гц (по уровню -3 dB). Причем, если к верхнему диапазону частот нет четко обоснованных требований - в разных источниках называются значения от 100 до 250 Гц, то со значением нижней частоты пропускания связываются диагностически значимые ЭКГ критерии. Так при постоянной времени менее 3.2 секунды, что соответствует 0.05 Гц, на электрокардиограмме наблюдаются искажения низкочастотного S-T интервала, приводящие к неверной диагностике изменений миокарда, вплоть до ошибочного заключения об инфарктных состояний. С другой стороны, при некоторых исследованиях, например нагрузочных пробах, осознанно выбирается меньшая постоянная времени для лучшего удержания изолинии. Для подавления помех, связанных с электромиографическими сигналами, желателен атреморный фильтр низкой частоты (ФНЧ), ограничивающий диапазон входного сигнала до 60-70 Гц, а для борьбы с сетевой помехой режекторный фильтр на 50 Гц (60 Гц). В итоге электрокардиограф должен иметь переключаемый фильтр верхних частот (ФВЧ) с наибольшей постоянной времени не менее 3.2 секунды, фильтр сетевой наводки и совмещенный с ним или реализованный отдельно переключаемый ФНЧ.

Частота дискретизации должна быть более чем в два раза выше верхней полосы пропускания. Как правило, применяют частоту дискретизации в 500 Гц, рекомендованную Американской Ассоциацией Электрокардиологов. Разрешение по амплитуде у современных приборов должно составлять не менее 5 мкВ. Высокое амплитудное разрешение необходимо для некоторых видов обработки кардиокривых (например, ЭКГ высокого разрешения [18]), а так же для высококачественного представления электрокардиограммы на экране или в твердой копии.

Для задания различных постоянных времени сигнала применяют переключаемый ФВЧ. Необходимую крутизну спада АЧХ в области верхних частот формируют при помощи ФНЧ как минимум второго порядка - теоретически на частоте равной половине от частоты дискретизации сигнал не должен превышать уровень, соответствующий младшему значащему разряду АЦП - в противном случае произойдет эффект наложения спектров [12]. Аналоговый тракт должен обеспечить общий коэффициент усиления порядка 1000. Таким образом, 12-ти канальная система должна состоять из 12 трактов усиления, как минимум по три активных элементов в каждом, 12-ти канальном мультиплексоре и 12-ти (совпадение) разрядном АЦП за которым следует цифровой сигнальный процессор (DSP), микроконтроллер или компьютер. Существует метод снижения аппаратных затрат, в котором электрокардиограф для синхронного съема 12-ти стандартных отведений строится по восьмиканальной схеме. Основываясь на том, что из 12 отведений только 8 линейно независимые [13], из схемы, представленной на Рис.1, исключают 4 канала, что в полтора раза уменьшает количество аналоговых трактов, а так же позволяет использовать широкораспространенные восьмиканальные мультиплексоры или АЦП со встроенными мультиплексорами. Например, исключают аппаратные отведения III, aVR, aVL, aVF. Их вычисляют программно:

Но такое решение требует уменьшения времени между отсчетами на разных каналах - если это время больше 15-20 микросекунд, то на вычисленных отведениях наблюдается искажение высокочастотных составляющих сигнала, обусловленные фазовыми набегами. Соответственно это заставляет устанавливать более высокоскоростные мультиплексоры и АЦП, а так же обеспечивать скоростную доставку результатов АЦП до вычислителя или буфера промежуточной памяти. Последнее является в общем нетривиальной задачей, если учесть, что именно по цифровым линиям удобнее всего осуществить гальваническую развязку при помощи относительно низкоскоростной оптической или индуктивной связи. Так, последовательный канал выдачи данных у современных интегральных АЦП приходится разворачивать в многоразрядные регистры, а затем асинхронно от частоты АЦП выдавать через элементы развязки.

Электрокардиограф на основе S-D АЦП

Микросхема AD7716 фирмы Analog Devices - четырехканальный параллельный 22-х разрядный S-D АЦП со встроенным цифровым ФНЧ, выполнен по LC2MOS технологии, напряжением питания ±5 В и типовой мощностью потребления 35 мВт. Рекомендован фирмой-разработчиком для применения в разнообразных системах, в том числе и в биомедицинских системах.

Функциональная схема одного из четырех каналов AD7716 приведена на Рис.2. Основу этого АЦП составляет входной модулятор, который работает следующим образом: выход интегратора определяет ошибку, которую необходимо скомпенсировать с помощью обратной связи, что реализуется цепочкой из компаратора (1-битный АЦП), 1-битного ЦАПа и схемы вычитания (делитель на входе интегратора). Эта операция циклически повторяется, а отбор битов, как результатов преобразования, происходит между компаратором и ЦАПом.

Рис. 2 Типовая схема одного канала S-D АЦП.

По Найквисту [12], частота дискретизации должна быть в два раза больше верхней граничной частоты аналогового сигнала. В S -D АЦП частота дискретизации во много раз больше удвоенной верхней граничной частоты аналогового сигнала, что позволяет увеличить число значащих разрядов АЦП и улучшить шумовые характеристики преобразования.

После модулятора в AD7716 установлен цифровой фильтр НЧ, который определяет верхнюю граничную частоту входного аналогового сигнала. АЧХ фильтра представлена на рис.3. Частота - Гц

Рис. 3. Амплитудно-частотная характеристика цифрового фильтра АД7716 при частоте выдачи отсчетов 500Гц.

С использованием в схемотехнике электрокардиографов S -D АЦП [20], в первую очередь решается проблема входного диапазона. Постоянная составляющая на входе ЭКГ компенсируется за счет 5-6 дополнительных бит S -D АЦП. Последний обеспечивает 17-18 значащих разрядов в требуемой полосе частот, то есть перекрывает динамический диапазон входного сигнала как минимум в 105 dB. Появляется возможно полностью отказаться от ФВЧ с его крупногабаритными высокостабильными конденсаторами - программным способом реализуется набор качественных цифровых ВЧ фильтров [4, 6, 12] или вообще работа ведется с нулевой нижней частотой, что свойственно приборам для научных исследований [2, 17]. Так же возможны программные решения интеллектуальной привязки изолинии раздельно по каждому из каналов на основе избирательного изменения постоянной времени цифрового ФВЧ для обеспечения минимального искажения низкочастотных составляющих кардиосигнала и, в то же время, удержания его в середине диапазона устройства отображения.

Предназначенный для обеспечения работы синхронно с 12-ю отведениями электрокардиограф на базе AD7716 показан на Рис.4. 9 полностью идентичных аналоговых канала представляют из себя операционные усилители с высоким входным сопротивлением и коэффициентом усиления 8 и последовательно с ними R-C ФНЧ.

Имитация дифференциальных отведений, а следовательно, борьба с синфазной помехой производится полностью программным способом. Из этого следует, что существует возможность при достаточном числе входных каналов сФормировать практически любую схему отведений или набор схем отведений - для этого не требуется прецизионных делителей и малошумящих коммутирующих элементов. Так с помощью представленной на Рис.4 схемы можно просчитать как стандартные 12 отведений, так и отведения по Небу, Франку, Мак Фи-Пурангао и т.д.[3] При этом обеспечивается возможность оператору самому определять необходимые для съема электроды. Более того, возможно создание модульных электрокардиографов или ЭКГ-полиграфов в которых для усложнения схемы отведений достаточно добавить недостающее количество аналогово-цифровых каналов и модифицировать программное обеспечение.

Рис. 4. Cтруктурная схема цифрового 12-ти канального электрокардиографа на основе S -D преобразования.

С ростом числа каналов существенно снижается удельная себестоимость каждого нового отведения при общей высокой надежности устройства - это идеально подходит для систем ЭКГ картирования.

Методы анализа сигнала ЭКГ

Существуют большое разнообразие метрических методов анализа ЭКГ. К таким методам можно отнести:

§ анализ амплитудных характеристик сигнала,

§ анализ первой производной сигнала и ее экстремумов по пороговым правилам,

§ анализ вспомогательных зависимостей типа "функции формы",

§ эталонные формы.

Метод анализа амплитудных характеристик сигнала [29,37] предполагает измерение амплитуд и скоростей изменения ЭКГ и их сравнения с заранее определенными пороговыми значениями [93] с целью выявления R зубцов и желудочковых QRS комплексов. Этот пороговый метод весьма чувствителен к шумам в записи ЭКГ, что и ограничило его применение в настоящие время.

Одним из самых распространенных методов выявления комплексов QRS является анализ первой производной и ее экстремумов [39,28,40]. Это объясняется сравнительной простотой логики алгоритмов, вычислительной легкостью и физиологичностью подхода. Было устатью подхода. Было установлено [39], что скорость изменения напряжения ЭКГ более 5 мВ/мс может наблюдаться только внутри комплекса QRS. На основании этого факта строятся процедуры выявления характерных элементов ЭКГ. Этот метод также проявляет неустойчивость в случае зашумленных кривых ЭКГ.

В работе [41] введено понятие "функции формы" сигнала, т.е. такого нелинейного оператора, действующего на участок сигнала, который отражает те или иные свойства ЭКГ. В качестве функции формы может использоваться функция от модуля второй производной, вычисляемой для низкочастотной составляющей ЭКГ. Функция формы используется не только для поиска границ QRS комплексов, но и для сжатия ЭКГ. Следовательно, придавая функции формы различный вид, возможно не только добиваться качественных путей идентификации комплексов QRS, но также решать другие задачи обработки ЭКГ.

Основная идея методов эталонов [42,43] состоит в следующем. Один комплекс QRS в начале записи ЭКГ принимается за эталон. Далее он сопоставляется с последующими комплексами и, возможно, корректируется. Сопоставление QRS комплексов может осуществляется по-разному, в зависимости от выбранной метрики близости (например, среднеквадратичная, равномерная и корреляционная). Этот метод обладает большей помехоустойчивостью. Однако основной недостаток его заключается в том, что случайный выбор зашумленного эталона приводит к ошибкам при его сравнении с другими участками ЭКГ.

Принципиально другим подходом к задаче идентификации QRS комплексов является структурный подход. Он состоит в том, что для описания объектов распознавания и построения самой процедуры используется аппарат математической лингвистики [44,45,46]. Первым шагом анализа является сегментация сигнала и описание последнего в виде последовательности элементарных символов. В процессе распознавания устанавливается, является ли данная последовательность синтаксически правильной по отношению к заданной грамматике. Существуют два подхода в структурном анализе ЭКГ: структурно-лингвистический и структурно-статистический.

Структурно-лингвистический анализ формы ЭКГ базируется на правилах разбора последовательностей имен сегментов [45,44]. Алгоритмы, реализующие этот подход, сравнительно просты и не требуют больших вычислительных ресурсов. Эффективность распознавания определяется полнотой грамматических правил и пороговых значений, подбираемых опытно-логическим путем, для чего требуется обширный и представительный обучающий материал.

Алгоритмы структурно-статистического анализа ЭКГ оперируют с априорными и апостериорными вероятностями сочетаний значений различных сегментов [47]. Так же, как при лингвистическом разборе, здесь могут строиться правила проверок сочетаний одинерок сочетаний одиночных сегментов или их групп. Для построения грамматик также требуется репрезентативный архив, но процесс обучения может быть автоматизирован. Существенным ограничением данного подхода является низкое быстродействие программ, реализующих алгоритм структурно-статистического анализа ЭКГ.

Результаты выявления элементов ЭКГ и измерения их параметров используются для интерпретации ЭКГ с целью постановки диагностических заключений. Существует два распространенных подхода к решению этой задачи.

Первый подход - детерминистический; он представляет собой попытку формализовать логику врача-кардиолога [39]. При таком подходе используется метод выбора типа "да-нет". Данные измерений зубцов ЭКГ тестируют по установленным критериям и получают набор непротиворечивых заключений по ЭКГ.

При втором подходе используются методы многовариантной статистической классификации для расчета вероятности того или иного диагностического заключения [48]. При этом группу пациентов исходно разбивают по диагностическим категориям на основании независимой, т.е. не электрокардиографической информации: данные катетеризации сердца, коронарной ангиографии, результаты аутопсии и т. д. Расчет вероятности основан на одновременном использовании - обычно многомерных векторов - большого числа ЭКГ переменных. Для минимаксной классификации используют общепринятые статистические параметры и байесовские процедуры.

Заключение

В Московском институте электронной техники с использованием описанного подхода разработан компьютерный электрокардиограф для работы по системе 12 стандартных отведений, а так же по Небу и Франку. Конструктивно он выполнен в разветвителе кабеля отведений размером 100x65x25. Разветвитель соединяется с вычислительным блоком посредством высокопрочного 4-х жильного витого кабеля до 15 метров длиной. Предназначен для подключения к персональному компьютеру PC AT с шиной ISA через плату адаптера или к мобильным системам через карту PCMCIA (тип II)[28]. Использование аппаратной буферизации обеспечивает надежную работу электрокардиографа как в DOS, так под многозадачными средами типа Windows 3.1 / Windows 95. Потребляемая мощность порядка 0.4 Вт. Встроены защита от дефибриллятора и система определения подсоединенных электродов. Обеспечена гальваническая развязка пациента от вычислительного блока (класс электробезопасности II CF). Входное сопротивление не менее 100 МОм. Рабочий диапазон частот сигнала 0-146 Гц (по уровню -3 дБ), программные ФВЧ от 0.02 до 1 Гц, режекторный фильтр на 50 Гц. Разрешение по амплитуде порядка 1.2 мкВ при диапазоне ± 10мВ. Коэффициент подавления синфазных сигналов не менее 100 дБ. Программное обеспечение (сертификат МЗМП РФ №185 от 12.01.96) для мониторинга, автоматического измерения ЭКГ и постановки заключений, длительного автоматического контроля ЭКГ, ЭКГ высокого разрешения, работы с базами данных электрокардиограмм.

ЛИТЕРАТУРА

1. Водолазский Л.А. Основы техники клинической электрографии. - М.: Медицина, 1966 - 270 с.

2. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца./ Под.ред. Ц. Карераса и Л.Дрейфуса - М.: Мир, 1974 - 504 с.

3. Использование некоторых систем отведений ЭКГ и ВКГ в кардиологической дифференциальной диагностике. Методические рекомендации. - М.: Министерство здравоохранения СССР, 1984 - 28 с.

4. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов./ Под ред. А.Л. Барановского и А.П. Немирко. - М.: Радио и связь, 1993 - 248 с.

5. Куриков С.Ф., Прилуцкий Д.А., Селищев С.В. Технология S-D преобразования в многоканальных электрокардиографах, Тезисы докладов Международной конференции БИОМЕДПРИБОР-96,Москва,ВНИИМП РАМН,1996,с.26-27.

6. Методы автоматического анализа электрокардиограмм / Обзорная информация. Промышленность медицинской техники. - М.: Центральное бюро научно-технической информации Министерства медицинской и медикобиологической промышленности, 1986 - 32 с.

7. Приборы для измерения биоэлектрических потенциалов сердца. Общие технические требования и методы испытаний. ГОСТ 19687-94 - М.: Издательство стандартов, 1994 - 19 с.

8. Применение радиоэлектронных приборов в биологии и медицине. / Под.ред. Р.Е.Кавецкого. - Киев: Навукова дума. 1976 - 375 с.

9. Сантопетро Р.Ф. Происхождение и характеристики основного сигнала, шума и наводки в высокочастотной электрокардиограмме. - ТИИЭР, 1977, Т.65, N5, С. 137-145.

10. Теоретические основы электрокардиологии./ Под.ред. К.В.Нельсона, Д.В.Гезеловица: - М. Медицина, 1979 - 470 с.

11. Титомир. Автоматический анализ электромагнитного поля сердца. - М.: Наука, 1984 - 175 с.

12. Цифровая обработка сигналов. Справочник. / Гольденберг Л.М. и др. - М.: Радио и связь, 1985 - 312 с.

13. Шакин В.В. Вычислительная электрокардиография. - М.: Наука, 1981. - 166 с.

14. Электроды для съема биоэлектрических потенциалов. Общие технические требования и методы испытаний. ГОСТ 25995-86 - М.: Издательство стандартов, 1986 - 25 с.

15. Электроды неполяризующиеся на основе системы хлор-серебро. ТУ БИТС 943 112 005. - Львов: НТК РЭМА, 1994 - 40 с.

16. AAMI Standards and Recommended Practices, Biomedical Equipment. AAMI. Arlington, Virg.- 1993. Vol 2, 4th ed,- 230 p.

17. Bailey J.J., Berson A.S., Garson A., et al. Recommendation for standartization and specification in automated electrocardiography: bandwidth and digital signal processing: A report for health professionals by an ad hos writing group of the commitee on electrocardiography and cardiac electrophysiology of the Council on Clinical Cardiology, - American Heart Association.- 1990, Circulation Vol.81 - 730 p.

18. Berbari EJ. High-resolution electrocardiography.- CRC Crit Rev Bioeng., Boca Raton, Florida - 1988, Vol.16 - 67 p.

19. Cohen A. Biomedical Signals: Origin and Dynamic Characteristic; Frequency-Domain Analysis. In The Biomedical Engineering Handbook, Editor-in-Chief J.D.Bronzino, CRC and IEEE Press, Boca Raton, Florida - 1995,pp.805-827.

20. Curtin M. Sigma-Delta techniques reduce hardware count and power consumption in biomedical analog front end, Analog Dialogue Journal,1994,vol.28,N 2,pp.6-8.

21. Design-In Reference Manual. Data Convertes. - Analog Devices, Inc., Norwood, USA - 1996.

22. McKee J.J., Evans N.E. and Wallace D. Sigma-Delta analogue-to-digital converters for ECG signal acquisition, in CD-ROM Proceeding of 18th Annual International Conference of the IEEE EMBS, Amsterdam, 1996.

23. Medical Instrumentation. Application and Design. / editor Webster J.G. - Boston, Houghton Mifflin - 1992.- 790 p.

24. Nagel J.H. Biopotential amplifiers, in The Biomedical Engineering Handbook, Editor-in-Chief J.D.Bronzino, CRC and IEEE Press, Boca Raton, Florida - 1995,pp.1185-1195.

25. Neuman M.R. Biopotential Electrodes, in The Biomedical Engineering Handbook, Editor-in-Chief J.D.Bronzino, CRC and IEEE Press, Boca Raton, Florida - 1995,pp.745-757.

26. New Product Application. - Analog Devices, Inc., Norwood, USA --- 1996, pp.3-84 - 3-87.

27. Park Sangil, Principles of Sigma-Delta Modulation for Analog-to-Digital Converters. In The Communications Applications Manual.- Motorola Inc., Phoenix, Arizona - 1993, Vol. DL411D/REV1, p.293-350.

28. The PCMCIA Developer's Guide.-Sycard Technology, Sunnyvale, California - 1994.- 203 p.

29. Пипбергер Х. Анализ электрокардиограмм на вычислительной машине. // Вычислит. устройства в биологии и медицине. -М.:Мир, 1967, С.15-19.

30. Малиновский Л.Г., Пинснер И.Ш., Цукерман Б.М. Математические методы описания ЭКГ. // Медицинская. Техника. -1968, N5, С.3-7

31. Неймарк Ю.И. -ред. Распознование образов и медицинская диагностика. -М.:Наука, 1972. -328с.

32. Hideki I. et al. An efficient encoding method for electrocardiography using spline functions/ // System and Computers in Japan. -1985. -V.16. -N 3. -P. 85-94.

33. Pitas I., Venetsanooulos A.N. Nonlinear order statistic filters for image filtering and edge detection. // North Holland. Signal Processing. -1986. -N 10. -P. 395-413.

34. Бриллинджер Д. Временные ряды: Обработка данных и теория. М.: Мир, 1980.-536, 1980.-536с.

35. Харатьян Е.И. Адаптивная фильтрация "жестких" систем. // Математическое и программное обеспечение вычислительных информационных и управляющих систем. Межвуз. сб. науч. тр. -М.:МИЭМ, 1994. -С.49.

36. Харатьян Е.И. Математическая обработка сигналов в системе мониторирования электрокардиограмм. // Автореферат диссертации на соискание уч. ст. к.т.н. - Москва, 1997. - 24с.

37. Булыгин В.П., Васанов Т.Б., Лобанов Д.А., Пирвердиев Ч.А, Смирнов В.Ю., Федоров С.И., Харатьян Е.И., Чепайкин А.Г. Вопросы создания интерпретирующего электрокардиографа. // Тезисы докладов международного симпозиума "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий ХХ-ХХI". - М.:Крук, 1999. - С.288-290.

38. Томпкинс У., Уэбстер Дж. Микропроцессорные медицинские системы. Проектирование и применение. -М.: Мир, 1983.-541с.

39. Wartak J., Milliken J. A., Karchmar J. Computer program for pattern recognition of electrocardiograms // Comput. Biomed. Res. -1970. -V. 3. -N 4. - P. 344-374.

40. Кайсерес К., Дрейфус Дж. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца. -М.:Мир, 1974. -478с.

41. Малиновский Л.Г., Пинснер И.Ш., Цукерман Б.М. Математические методы описания ЭКГ. // Медицинская. Техника. -1968, N5, С.3-7

42. Гуревич М.Б., Злочевский М.С. Выбор представительного кардиоцикла при контурном анализе ЭКГ на микроЭВМ. // Применение мат. методов обработки медико-биологических данных и ЭВМ в мед. те мед. технике. - М.: ВНИИМП, 1984. - С.75-77

43. Wortzman D. et al. A hybryel system for measurement and interpretation of electrocardiograms. // Ann. N.Y. Acad. Sci., 1968. - V. 128. - P. 875.

44. Talmon J.L., van Bemmel J.H. Template wave-form recognition revisited. Results of CSE database. // Proc. of " Comput. Cardiol. 10-th Annu. meet. Aechen., Okt., 1983". Los Angeles. Calif., 1983. - P. 246-252.

45. Валужис А.К., Лосинксне Л.В. и др. Структурный анализ электрокардиосигналов. // Математическая обработка медико-биологической информации. - М.: Наука, 1976, С. 182-192.

46. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. - М.: Мир, -1977, С.25-115.

47. Bemmel J.H. van Past and future research goals for computerized ECG processing. // "Comput. ECG Anal.: Towards Stand. Proc. IFIP - IMIA Work Cont., 2-5 June 1985". Amsterdam e.a., 1986. - P. 367-381.

48. Валужис А.К., Рашимас А.П. Статистический алгоритм структурного анализа ЭКС. // Кибернетика, 1979, N 3, С.91-95.

Размещено на Allbest.ru

...