RU2503401C1 - Method of cardiac signal processing - Google Patents
Method of cardiac signal processing Download PDFInfo
- Publication number
- RU2503401C1 RU2503401C1 RU2012139780/14A RU2012139780A RU2503401C1 RU 2503401 C1 RU2503401 C1 RU 2503401C1 RU 2012139780/14 A RU2012139780/14 A RU 2012139780/14A RU 2012139780 A RU2012139780 A RU 2012139780A RU 2503401 C1 RU2503401 C1 RU 2503401C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- intervals
- approximation
- interval
- electrocardiosignal
- signal
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицинской технике, в частности к кардиотехнике, и может быть использовано для преобразования и анализа электрокардиосигналов (ЭКС).The invention relates to medical equipment, in particular to cardiac technology, and can be used to convert and analyze electrocardiograms (EX).
Известен способ обработки ЭКС, включающий разбиение ЭКС на RR-интервалы, которые затем накладывают последовательно один на другой, синхронизируя их по максимуму R-зубца на кардиомониторе (Патент RU №2033076). Этот способ позволяет частично подавить шумы в двух-трех смежных кардиокомплексах за счет интегрирующей способности экрана монитора при наложении двух-трех сигналов. Недостатком этого способа является низкая достоверность представляемого ЭКС, так как из-за постоянного изменения частоты сердечных сокращений (ЧСС) наложение большего числа кардиокомплексов не приводит к увеличению достоверности представляемого ЭКС из-за декореляции сигналов, особенно на несинхронизированных концах кардиокомплекса. Этот способ характеризуется низкой достоверностью диагностической информации представляемой врачу.There is a known method for processing ECS, including dividing ECS into RR intervals, which are then sequentially superimposed on top of another, synchronizing them to the maximum of the R-wave on a cardiac monitor (Patent RU No. 2033076). This method allows you to partially suppress noise in two or three adjacent cardiocomplexes due to the integrating ability of the monitor screen when applying two or three signals. The disadvantage of this method is the low reliability of the presented pacemaker, since due to the constant change in heart rate (HR), the imposition of a larger number of cardiac complexes does not increase the reliability of the presented pacemaker due to decorle signaling, especially at the unsynchronized ends of the cardiocomplex. This method is characterized by low reliability of the diagnostic information presented to the doctor.
Наиболее близким по технической сущности является способ обработки электрокардиосигнала, заключающийся в том, что кардиосигнал разбивают на RR-интервалы, синхронизируют RR-интервалы по максимуму R-зубца, выделяют RR-интервалы с одинаковой длительностью и осуществляют их когерентное сложение (Патент RU №2363379).The closest in technical essence is the method of processing an electrocardiosignal, namely, that the cardiac signal is divided into RR-intervals, synchronize RR-intervals to the maximum of the R-wave, allocate RR-intervals with the same duration and carry out their coherent addition (Patent RU No. 2363379) .
В записях кардиосигнала могут присутствовать кардиокомплексы различающиеся по форме, но имеющие одинаковую длительность RR-интервала, например, экстрасистолы, комплексы с нарушением внутрижелудочковой проводимости, поэтому недостатком этого способа является возможность сложения кардиокомплексов различной морфологии, что приводит к ошибке накопления и, соответственно, искажает форму накапливаемого кардиокомплекса и, тем самым, может снижать достоверность и точность обработки мониторограммы.Cardiac recordings may contain cardiocomplexes that differ in shape but have the same RR interval, for example, extrasystoles, complexes with impaired intraventricular conduction, so the disadvantage of this method is the possibility of adding cardiocomplexes of different morphology, which leads to an accumulation error and, accordingly, distorts the shape accumulated cardiocomplex and, thus, can reduce the reliability and accuracy of processing of the monitor.
Задачей, решаемой изобретением, является уменьшение влияния нетипичных кардиокомплексов на представление ЭКС. Типичным является кардиокомплекс, идентичный усредненному.The problem solved by the invention is to reduce the effect of atypical cardiocomplexes on the presentation of EX. A typical cardiocomplex is identical to the average.
Поставленная задача решается за счет того, что предлагаемый способ, как и известный, реализуется путем разбиения кардиосигнала на RR-интервалы, синхронизации RR-интервалов по максимуму R-зубца, выделения RR-интервалов с одинаковой длительностью, но в отличии от известного, в предлагаемом способе предварительно устраняют дрейф изоэлектрической линии и определяют аппроксимацию электрокардиосигнала, выделяют RR-интервалы с одинаковой энергией и осуществляют когерентное сложение тех выделенных RR-интервалов с одинаковой энергией, для каждого из которых коэффициент взаимной корреляции аппроксимации фрагмента электрокардиосигнала соответствующего данному RR-интервалу и опорного сигнала больше наперед заданного значения.The problem is solved due to the fact that the proposed method, as well as the known one, is implemented by dividing the cardiosignal into RR intervals, synchronizing RR intervals to the maximum of the R wave, highlighting RR intervals with the same duration, but unlike the known one, in the proposed the method previously eliminates the drift of the isoelectric line and determines the approximation of the electrocardiogram, allocate RR-intervals with the same energy and carry out coherent addition of those allocated RR-intervals with the same energy, for each of which the cross-correlation coefficient of the approximation of the fragment of the electrocardiosignal corresponding to this RR interval and the reference signal is greater than the predetermined value.
Достигаемым техническим результатом является повышение достоверности диагностической информации содержащейся в усредненном кардиокомплексе предоставляемом врачу.Achievable technical result is to increase the reliability of diagnostic information contained in the average cardiocomplex provided to the doctor.
Совокупность признаков, сформулированная в пункте 2, характеризует способ обработки кардиосигнала, в котором в качестве опорного сигнала выбирают RR-интервал, выделенный врачом при визуальной оценке кардиосигнала.The set of features formulated in paragraph 2 characterizes a method for processing a cardiosignal, in which the RR interval selected by a doctor during a visual assessment of a cardiosignal is selected as a reference signal.
Достигаемым техническим результатом является возможность выделять и накапливать только те кардиокомплексы, функциональный вид которых интересует врача (например, кардиокомплексы с изменением формы соответствующей определенной патологии), что позволит значительно снизить временные затраты на анализ длительных мониторограмм.Achievable technical result is the ability to isolate and accumulate only those cardiocomplexes, the functional form of which the doctor is interested in (for example, cardiocomplexes with a change in the shape of the corresponding specific pathology), which will significantly reduce the time spent on the analysis of long monitorograms.
Предлагаемый способ реализуется следующим образом. На первом этапе, для адекватной дальнейшей обработки (например, точной синхронизации, оценки энергии RR-интервала и. т.д), для случая присутствия в мониторограмме дрейфа изоэлектрической линии, вначале оценивают данный дрейф и затем вычитают это смещение из мониторограммы. Для этого можно воспользоваться известными способами, например, с помощью фильтра верхних частот Баттерворда 8-го порядка, с частотой среза 2 Гц [P.M. Рангайян. Анализ биомедицинских сигналов], или вычитании из зашумленного кардиосигнала сплайн аппроксимации дрейфа изоэлектрической линии построенной по узловым точкам кардиокомплексов, [Кардиомониторы - аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов / под ред. Барановского А.Л., Немирко А.П.].The proposed method is implemented as follows. At the first stage, for adequate further processing (for example, accurate synchronization, estimation of the energy of the RR interval, etc.), in the case of the presence of an isoelectric line drift in the monogram, this drift is first evaluated and then this offset is subtracted from the monogram. To do this, you can use known methods, for example, using an 8th order Butterworth high-pass filter with a cut-off frequency of 2 Hz [P.M. Rangayan. Analysis of biomedical signals], or subtraction of a spline approximation of the drift of an isoelectric line from nodal points of cardiocomplexes from a noisy cardiosignal, [Cardiomonitors - continuous ECG monitoring equipment: Textbook. manual for universities / ed. Baranovsky A.L., Nemirko A.P.].
Однако, кроме дрейфа изоэлектрической линии, наблюдаемый фрагмент электрокардиосигнала подвержен влиянию и миографической помехи. В этом случаи, его реализация представляет собой аддитивную смесь «чистого» кардиосигнала и данной помехи. Поэтому, на следующем этапе, осуществляется сглаживание сигнала путем аппроксимации с целью уменьшения влияния случайных отклонений и выбросов.However, in addition to the drift of the isoelectric line, the observed fragment of the electrocardiogram is also affected by myographic interference. In this case, its implementation is an additive mixture of a “pure” cardiac signal and this interference. Therefore, in the next step, the signal is smoothed by approximation in order to reduce the influence of random deviations and outliers.
Проводить аппроксимацию кардиосигнала возможно различными способами. Например, процедура аппроксимации может быть следующей. Любой фрагмент кардиосигнала разбивается на N сегментов со сдвигом на время Δt между соседними сегментами. На основе метода наименьших квадратов для каждого из сегментов определяется функция его аппроксимации в виде полинома второго порядка. Окончательный результат получаем путем усреднения значений функций аппроксимаций для перекрывающихся фрагментов сегментов. Использование усреднения по перекрывающимся фрагментам всех сегментов позволяет увеличить их число, снижая дисперсию оценки «чистого» сигнала. Это позволяет приблизиться к истинному сигналу сердца и получить более гладкий сигнал с меньшим значением случайных выбросов.It is possible to approximate the cardiac signal in various ways. For example, the approximation procedure may be as follows. Any fragment of a cardiosignal is divided into N segments with a shift by a time Δt between adjacent segments. Based on the least squares method for each of the segments, the function of its approximation is determined in the form of a second-order polynomial. The final result is obtained by averaging the values of the approximation functions for overlapping fragments of segments. Using averaging over overlapping fragments of all segments allows increasing their number, reducing the variance of the “pure” signal estimate. This allows you to get closer to the true heart signal and get a smoother signal with a lower value of random emissions.
Затем кардиосигнал разбивают на RR-интервалы, синхронизируют RR-интервалы по максимуму R-зубца и выделяют RR-интервалы с одинаковой длительностью.Then the cardiac signal is divided into RR-intervals, synchronize the RR-intervals to the maximum of the R-wave and select RR-intervals with the same duration.
Однако RR-интервалы с одинаковой длительностью могут значительно различаться амплитудами зубцов. Это приводит к тому, что могут накапливаться сигналы с одинаковой формой, но разной амплитудой зубцов. Поэтому, дополнительно вводится отбор кардиокомплексов по уровню их энергии.However, RR intervals with the same duration can vary significantly in the amplitude of the teeth. This leads to the fact that signals with the same shape but different amplitude of the teeth can accumulate. Therefore, the selection of cardiocomplexes according to their energy level is additionally introduced.
Энергия RR-интервала электрокардиосигнала в случаи отсутствия смещения изоэлектрической линии равна интегралу от квадрата значения переменной составляющей напряжения (или тока) и может быть измерена при помощи соответствующих приборов [В.И. Тихонов Статистическая радиотехника. М. Сов. рад. 1966].The energy of the RR interval of the electrocardiogram in the absence of an isoelectric line bias is equal to the integral of the square of the value of the variable component of the voltage (or current) and can be measured using appropriate instruments [V.I. Tikhonov Statistical radio engineering. M. Sov. glad. 1966].
Измерение энергии кардиосигнала на RR-интервале можно осуществить путем интегрирования квадрата аппроксимации электрокардиосигнала x(t) на RR-интервалеMeasurement of the energy of the cardiosignal in the RR-interval can be done by integrating the square approximation of the electrocardiogram x (t) in the RR-interval
где x(t) - функция аппроксимации электрокардиосигнала, [ti, Ti+ti] - интервал i-го RR-интервала, Ti - длительность i-го RR-интервала.where x (t) is the approximation function of the electrocardiogram, [t i , T i + t i ] is the interval of the ith RR interval, T i is the duration of the i-th RR interval.
На следующем этапе определяется коэффициент взаимной корреляции аппроксимации фрагмента ЭКС соответствующего текущему RR-интервалу и опорного сигнала. Физический смысл использования коэффициента взаимной корреляции заключается в том, что в результате данного подхода отбираются только идентичные кардиокомплексы, так как только близкие по форме кардиокомплексы имеют высокое значение коэффициента корреляции между собой.At the next stage, the cross-correlation coefficient of the approximation of the EX fragment corresponds to the current RR interval and the reference signal is determined. The physical meaning of using the cross-correlation coefficient is that as a result of this approach, only identical cardiocomplexes are selected, since only cardiocomplexes that are close in shape have a high value of the correlation coefficient between each other.
Для уменьшения чувствительности процедуры сортировки кардиокомплексов к случайным отклонениям кардиосигнала вызванным миографической помехой, предлагается производить оценку коэффициента взаимной корреляции не с непосредственно наблюдаемым кардиосигналом, а с его аппроксимацией. Сглаживание сигнала путем аппроксимации уменьшит влияние случайных отклонений и выбросов, присутствующих в анализируемом фрагменте, на коэффициент взаимной корреляции.To reduce the sensitivity of the procedure for sorting cardiocomplexes to random deviations of the cardiosignal caused by myographic interference, it is proposed to evaluate the cross-correlation coefficient not with the directly observed cardiosignal, but with its approximation. Smoothing the signal by approximation will reduce the influence of random deviations and outliers present in the analyzed fragment on the cross-correlation coefficient.
Взаимный коэффициент корреляции аппроксимации электрокардиосигнала x(t) на интервале [ti, Ti+ti] и опорного сигнала Sоп(t) определяется какThe mutual correlation coefficient of the approximation of the electrocardiogram x (t) in the interval [t i , T i + t i ] and the reference signal S op (t) is defined as
где Е - энергия i-го RR-интервала, Еоп - энергия опорного сигнала.where E is the energy of the i-th RR interval, E op is the energy of the reference signal.
Значение коэффициента корреляции ri может быть измерено при помощи нормировки аппроксимации сигнала на выходе коррелометра. В качестве нормы выступает квадратный корень от произведений энергий опорного и аппроксимации исследуемого сигнала на соответствующем RR-интервале [В.И.Тихонов Статистическая радиотехника. М. Сов. рад. 1966].The value of the correlation coefficient r i can be measured by normalizing the approximation of the signal at the output of the correlometer. The norm is the square root of the products of the energies of the reference and approximation of the signal under study in the corresponding RR-interval [V.I. Tikhonov Statistical radio engineering. M. Sov. glad. 1966].
Коэффициент взаимной корреляции равен 1 в случаи равенства х(t)=αSоп(t), где α - безразмерный коэффициент (сигналы x(t) и Sоп(t) могут значительно отличаться по амплитуде). Однако сортировка по энергии позволяет избежать данной неопределенности, что в сумме с сортировкой по взаимному коэффициенту корреляции позволяет накапливать только идентичные кардиокомплексы (близкие по форме и уровню амплитуд зубцов и сегментов кардиокомплекса), что приводит к повышению точности накопления.The cross-correlation coefficient is 1 in cases of equality x (t) = αS op (t), where α is a dimensionless coefficient (the signals x (t) and S op (t) can vary significantly in amplitude). However, energy sorting avoids this uncertainty, which, combined with sorting by a mutual correlation coefficient, allows one to accumulate only identical cardiocomplexes (similar in shape and level of amplitudes of teeth and segments of the cardiocomplex), which increases the accuracy of accumulation.
Достигаемый результат заключается в увеличение достоверности определения информационных параметров ЭКС.The achieved result is to increase the reliability of determining the information parameters of the EX.
Пример выполнения предлагаемого способа. Производится съем электрокардиосигнала пациента кардиомонитором. С помощью стандартной программы предварительной обработки ЭКС (соответствующие программы прилагаются к кардиомониторам изготовителями аппаратуры) в снятой записи электрокардиосигнала устраняется дрейф изоэлектрической линии. Одновременно врач может определить интересующие его RR-интервалы (данные RR-интервалы могут быть использованы в качестве опорного сигнала) местоположение которых заносится в память компьютера.An example of the proposed method. The patient’s electrocardiogram is taken by a cardiomonitor. Using the standard program for pre-processing EX (the corresponding programs are attached to cardiac monitors by the manufacturers of the equipment), the drift of the electrocardiogram eliminates the drift of the isoelectric line. At the same time, the doctor can determine the RR intervals of interest to him (these RR intervals can be used as a reference signal) whose location is recorded in the computer's memory.
Дальнейшая обработка происходит с помощью известных и общедоступных пакетов обработки данных, например, MatLab, Mathcad. С помощью данных пакетов находится сигнал соответствующий аппроксимации наблюдаемой реализации кардиосигнала, мониторограмма разбивается на RR-интервалы и совместно с информацией о временных положениях RR-интервалов заносится в память вычислительного устройства (например, персонального компьютера). На основе информации о местоположении и функции аппроксимации кардиокомплексов измеряется длительность и величина энергии кардиосигнала на каждом RR-интервале. Затем отбираются RR-интервалы с одинаковой длительностью и энергией. В персональный компьютер пользователем (врачом) заносится пороговое значения для коэффициента взаимной корреляции (например, rпорог=0,85). Для поиска RR-интервалов с сугубо конкретной формой, в качестве опорного RR-интервала принимается RR-интервал, заданный врачом на исследуемой мониторограмме (врач задает время его начала и конца) или RR-интервал, выбранный из архивной базы записей кардиосигналов или базы эталонных RR-интервалов.Further processing takes place using well-known and generally available data processing packages, for example, MatLab, Mathcad. Using these packets, a signal is found corresponding to the approximation of the observed implementation of the cardiac signal, the monitor is divided into RR intervals and, together with information about the time positions of the RR intervals, is stored in the memory of a computing device (for example, a personal computer). Based on the location information and the approximation function of cardiocomplexes, the duration and magnitude of the energy of the cardiosignal in each RR interval are measured. Then, RR intervals with the same duration and energy are selected. The threshold value for the cross-correlation coefficient (for example, r threshold = 0.85) is entered into the personal computer by the user (doctor). To search for RR-intervals with a purely specific form, the RR-interval specified by the doctor on the monitored monitor (the doctor sets the start and end times) or the RR-interval selected from the archived database of cardiac signals or the base RR reference is taken as the reference RR-interval -intervals.
Вычисляется коэффициент взаимной корреляции между аппроксимацией фрагмента ЭКС соответствующего каждому из отобранных RR-интервалов (с одинаковой длительностью и энергией) и опорным сигналом. Осуществляется когерентное сложение только тех RR-интервалов, для которых коэффициент взаимной корреляции превысил rпорог.The cross-correlation coefficient between the approximation of the EX fragment is calculated for each of the selected RR intervals (with the same duration and energy) and the reference signal. Only those RR-intervals are coherently added for which the cross-correlation coefficient has exceeded the r threshold .
По результатам обработки на экран монитора выводится накопленный RR-интервал и осуществляется запись данной информации в память компьютера.Based on the processing results, the accumulated RR interval is displayed on the monitor screen and this information is recorded in the computer memory.
На фигуре 1 представлен фрагмент ЭКС из суточной мониторограммы (тонкая линия) и его аппроксимация на основе полиномов второго порядка с усреднением по перекрывающимся сегментам (толстая линия), на фигуре 2 - опорный сигнал для случая «норма» (опорный сигнал определен для частоты сердечных сокращений анализируемого RR-интервала равной 80 уд/мин). Так, коэффициент взаимной корреляции для непосредственно наблюдаемого фрагмента кардиосигнала (выделенный фрагмент на, фигуре 1, тонкая линия) и опорного сигнала оказался равным r=0,84. Из визуального анализа кардиограммы видно, что данный кардиокомплекс не является экстрасистолой, а принадлежит типу «норма». К сожалению, при автоматизированном компьютерном анализе данный кардиокомплекс исключается по причине недостаточно высокого коэффициента взаимной корреляции, (для точной сортировки уровень порога коэффициента взаимной корреляции не должен быть менее rпорог min=0,85). Однако использование при расчете коэффициента взаимной корреляции вместо непосредственно наблюдаемого фрагмента его аппроксимации (фигура 1, выделенный фрагмент толстая линия) позволило получить r=0,99. Это позволило избежать ошибки сортировки.The figure 1 presents a fragment of the ECS from the daily monitorogram (thin line) and its approximation based on second-order polynomials averaged over overlapping segments (thick line), in figure 2 - the reference signal for the case of "normal" (the reference signal is determined for the heart rate analyzed RR interval equal to 80 beats / min). So, the cross-correlation coefficient for the directly observed fragment of the cardiosignal (the selected fragment in figure 1 is a thin line) and the reference signal turned out to be r = 0.84. From a visual analysis of the cardiogram, it is clear that this cardiocomplex is not an extrasystole, but belongs to the “normal” type. Unfortunately, in automated computer analysis, this cardiocomplex is excluded due to an insufficiently high cross-correlation coefficient, (for accurate sorting, the threshold level of the cross-correlation coefficient should not be less than r threshold min = 0.85). However, the use of the cross-correlation coefficient in the calculation instead of the directly observable fragment of its approximation (Figure 1, the selected fragment is a thick line) made it possible to obtain r = 0.99. This avoided the sorting error.
Повышение достоверности накапливаемого кардиокомплекса позволяет решить ряд технических и диагностических проблем:Increasing the reliability of the accumulated cardiocomplex allows solving a number of technical and diagnostic problems:
- точное измерение временного положения характерных точек (границ сегментов);- accurate measurement of the temporal position of characteristic points (segment boundaries);
- выявление диагностически значимых отклонений сегмента ST, связанных с ишемией, при наличии помех и артефактов вызванных физической активностью пациента;- identification of diagnostically significant deviations of the ST segment associated with ischemia, in the presence of interference and artifacts caused by the physical activity of the patient;
Использование заявленного способа позволяет повысить точность определения информационных параметров представляемого ЭКС и за счет этого улучшить диагностику.Using the claimed method allows to increase the accuracy of determining the information parameters of the presented EX and thereby improve the diagnosis.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012139780/14A RU2503401C1 (en) | 2012-09-17 | 2012-09-17 | Method of cardiac signal processing |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012139780/14A RU2503401C1 (en) | 2012-09-17 | 2012-09-17 | Method of cardiac signal processing |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2503401C1 true RU2503401C1 (en) | 2014-01-10 |
Family
ID=49884596
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012139780/14A RU2503401C1 (en) | 2012-09-17 | 2012-09-17 | Method of cardiac signal processing |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2503401C1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2251968C1 (en) * | 2003-09-23 | 2005-05-20 | Рязанская государственная радиотехническая академия | Method and device for eliminating electrocardiogram signal isoline drift |
| RU2363379C1 (en) * | 2008-03-06 | 2009-08-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" | Method of displaying electrocardiosignal |
| CN102204817A (en) * | 2011-05-31 | 2011-10-05 | 重庆大学 | Dual-lead device and method for extracting fetal electrocardiosignals |
| RU2481060C1 (en) * | 2011-11-18 | 2013-05-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина) | Method of electric cardiosignal processing |
-
2012
- 2012-09-17 RU RU2012139780/14A patent/RU2503401C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2251968C1 (en) * | 2003-09-23 | 2005-05-20 | Рязанская государственная радиотехническая академия | Method and device for eliminating electrocardiogram signal isoline drift |
| RU2363379C1 (en) * | 2008-03-06 | 2009-08-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" | Method of displaying electrocardiosignal |
| CN102204817A (en) * | 2011-05-31 | 2011-10-05 | 重庆大学 | Dual-lead device and method for extracting fetal electrocardiosignals |
| RU2481060C1 (en) * | 2011-11-18 | 2013-05-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина) | Method of electric cardiosignal processing |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| КОСТИН А., БАЛАШЛОВ Ю. Проектирование устройств первичной обработки электрокардиосигнала для дистанционного мониторинга, Chip New, №1 (84), 2004, с.42-46. * |
| приоритет от 18.11.2011. * |
| приоритет от 18.11.2011. КОСТИН А., БАЛАШЛОВ Ю. Проектирование устройств первичной обработки электрокардиосигнала для дистанционного мониторинга, Chip New, No.1 (84), 2004, с.42-46. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mahdiani et al. | Is 50 Hz high enough ECG sampling frequency for accurate HRV analysis? | |
| US8755876B2 (en) | Methods and systems for atrial fibrillation detection | |
| US8706201B2 (en) | Apparatus and method for analysis of high frequency QRS complexes | |
| JP6381444B2 (en) | Method and system for automatically measuring ST level of electrocardiogram in real-time ECG | |
| García-González et al. | Differences in QRS locations due to ECG lead: relationship with breathing | |
| US20050148895A1 (en) | Method and apparatus for ECG derived sleep monitoring of a user | |
| WO2009157185A1 (en) | Pain judging device | |
| Ng et al. | Iterative method to detect atrial activations and measure cycle length from electrograms during atrial fibrillation | |
| CN110505839B (en) | Method and system for processing EMG signals | |
| US20170224239A1 (en) | Cycle length iteration for the detection of atrial activations from electrogram recordings of atrial fibrillation | |
| JP2003175008A (en) | Method and system for measuring t-wave alternans by alignment of alternating median beats to cubic spline | |
| US20130274616A1 (en) | Electrocardiogram derived respiration signal for parasympathetic and sympathetic monitoring devices | |
| US20220167904A1 (en) | Atrial fibrillation analytical apparatus, atrial fibrillation analytical method, and storage medium | |
| US20210007621A1 (en) | Method to analyze cardiac rhythms using beat-to-beat display plots | |
| Chang et al. | Variations of HRV analysis in different approaches | |
| RU2481060C1 (en) | Method of electric cardiosignal processing | |
| RU2503401C1 (en) | Method of cardiac signal processing | |
| Mateu-Mateus et al. | RR time series comparison obtained by H7 polar sensors or by photoplethysmography using smartphones: breathing and devices influences | |
| JP6468986B2 (en) | Noise determination apparatus, method, and program | |
| Podaru et al. | Blood pressure estimation based on synchronous ECG and PPG recording | |
| EP2928363B1 (en) | Apparatus and method for determining the occurrence of a qrs complex in ecg data | |
| Leikan et al. | Evaluation of agreement between temporal series obtained from electrocardiogram and pulse wave. | |
| Orini et al. | Movement, sweating, and contact pressure as sources of heart rate inaccuracy in wearable devices | |
| Ferreira et al. | Detection of sharp wave activity in biological signals using differentiation between consecutive samples | |
| Schmid et al. | A correction formula for the ST-segment measurements of AC-coupled electrocardiograms |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20170918 |