Обзор состояния исследований по алгоритмам анализа аритмий
Ключевые слова:
сердечные аритмии, алгоритм, обзор исследованийАннотация
Произведен обзор современного состояния исследований по анализу сердечных аритмий. Рассмотрены различные алгоритмы обнаружения и классификации аритмий как отечественных, так и зарубежных авторов. Сделан вывод о необходимости использования обучаемой системы распознавания.Библиографические ссылки
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Mark R., Moody G. MIT-BIH Arrhythmia Database Directory // Cambridge : Massachusetts Institute of Technology, 1988.
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 : International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Real-time ECG monitoring and arrhythmia detection using Android-based mobile devices / S. Gradl, P. Kugler, C. Lohmuller, B. Eskofier // San Diego, CA, Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2012 : Annual International Conference of the IEEE. P. 2452-2455.
Коробейников А. В. Разбиение сигнала электрокардиограммы на циклы // Математическое моделирование и интеллектуальные системы. - 2003. - № 1. - С. 60-64.
Барановский А. Л., Немирко А. П. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ. - М. : Радио и связь, 1993. - 247 с.
Tsipouras M. G., Fotiadis D. I., Sideris D. An Arrhythmia Classification System Based on the RR-Interval Signal // Artificial Intelligence in Medicine, 2005. - Vol. 33, Is. 3. - P. 237-250.
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 : International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Sheikhzadeh H., Brennan R., So S. Real-Time Cardiac Arrhythmia Detection Using WOLA Fi. - 2007. - No. 1.
Staniczenko P. A., Lee Ch. F., Jones N. S. Rapidly detecting disorder in rhythmic biological signals: A spectral entropy measure to identify cardiac arrhythmias // Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics. - 2009, 79, 0119115.
Хомяков А. В., Щербаков Г. И. Разработка спектрального метода анализа P-зубца электрокардиограммы для построения портативного анализатора аритмий сердца // Инфокоммуникационные технологии. - 2011. - Т. 9, № 4. - С. 62-67.
Requena-Carrion J., Beltran-Molina F. A., Marques A. G. Relating the spectrum of cardiac signals to the spatiotemporal dynamics of cardiac sources // Biomedical Signal Processing and Control. - 2013. - Vol. 8, Is. 6. - P. 935-944.
Supervised ECG Delineation Using the Wavelet Transform and Hidden Markov Models / G. de Lannoy, B. Frenay, M. Verleysen, J. Delbeke // 4th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering. - Springer Berlin Heidelberg, 2009. - P. 22-25.
Deriving the respiratory sinus arrhythmia from the heartbeat time series using Empirical Mode Decomposition / R. Balocchi, D. Menicucci, E. Santarcangelo, L. Sebastiani, A. Gemignani, B. Ghelarducci, M. Varanini // Chaos, Solitons & Fractals. - 2004. - Vol. 20, Is. 1. - P. 171-177.
Mora L. A., Amaya Jh. E. Effect of Encoding Method on the Distribution of Cardiac Arrhythmias. - URL: arxiv.org/ pdf/1111.5812v1 (дата обращения: 25.09.2015).
ECG arrhythmia recognition via a neuro-SVM-KNN hybrid classifier with virtual QRS image-based geometrical features / M. R. Homaeinezhad, S. A. Atyabi, E. Tavakkoli, H. N. Toosi, A. Ghaffari, R. Ebrahimpour // Expert Systems with Applications. - 2012. - Vol. 39, Is. 2. - P. 2047-2058.
Коробейников А. В. Распознавание образов при анализе формы электрокардиограммы // Математическое моделирование и интеллектуальные системы. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2004. - № 1. - С. 45-53.
Коробейников А. В. Алгоритмы и комплексы программ мониторно-компьютерных систем для анализа морфологии и ритма электрокардиограмм : автореф. дис. … канд. техн. наук. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2004. - 23 с.
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 : International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Automatic ECG Beat Arrhythmia Detection» / M. Bazarghan, Y. Jaberi, R. Amandi, M. Abedi. - URL: arxiv.org/ pdf/1209.0167v3 (дата обращения: 25.09.2015.
Soufan O. M., Arafat S. Arrhythmia Detection using Mutual Information-Based Integration» // WConSC 2011 conference, At San Francisco, CA 94132;
Alwan Y., Cvetkovic Z., Curtis M. J. Classification of Human Ventricular Arrhythmia in High Dimensional Representation Spaces. - URL: arxiv.org/pdf/1312.5354v2 (дата обращения: 25.09.2015).
ECG Arrhythmia Detection Using Fuzzy Classifiers / S. Z. Mahmoodabadi, A. Ahmadian, M. D. Abolhassani, J. Alireazie, P. Babyn // Fuzzy Information Processing Society, 2007. NAFIPS '07 : Annual Meeting of the North American. - San Diego, CA, June 2007. - P. 48-53.
Ozbay Yu., Ceylan R., Karlik B. A fuzzy clustering neural network architecture for classification of ECG arrhythmias // Computers in Biology and Medicine. - 2006. - № 36. - P. 376-388.
Моттль В. В., Мучник И. Б. Лингвистический анализ экспериментальных кривых. - М. : Мир ; ТИИЭР, 1979. - Т. 67, № 5. - С. 12-38.
Менлитдинов А. С., Барков М. А., Коробейников А. В. Алгоритм анализа сердечных аритмий с использованием лингвистического и секвенциального анализа и алгоритма кластеризации Сobweb // Интеллектуальные системы в производстве. - 2013. - № 1. - С. 131-136.
Ge D., Srinivasan N., Krishnan Sh. M. Cardiac arrhythmia classification using autoregressive modeling // BioMedical Engineering OnLine. - 2002.
Velic M., Padavic I., Car S. Computer Aided ECG Analysis - State of the Art and Upcoming Challenges // IEEE EUROCON 2013 : International conference on computer as a tool, 1-4 July 2013. - Zagreb, Croatia. - URL: arxiv.org/abs/ 1306.5096.
Gutierrez R. M., Sandoval L. A. Detecting Stochastic Information of Electrocardiograms. - URL: arxiv.org/pdf/ physics/0307040v1 (дата обращения: 25.09.2015).
On-line apnea-bradycardia detection using hidden semi-Markov models / M. Altuve, G. Carrault, A. Beuchee, P. Pladys, A. I. Hernandez // Conference proceedings : Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2011; 2011:4374-7.
Frenay B., de Lannoy G., Verleysen M. Improving the transition modelling in hidden Markov models for ECG segmentation // 17th European Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium, April 22-24, 2009.
Fromont E., Quiniou R., Cordier M.-O. Learning rules from multisource data for cardiac monitoring // Aberdeen, UK, 10th Conference on Artificial Intelligence in Medicine, 2005. - P. 484-493.
Fromont E., Quiniou R., Cordier M.-O. Learning rules from multisource data for cardiac monitoring // Aberdeen, UK, 10th Conference on Artificial Intelligence in Medicine, 2005. - P. 484-493.
Сравнение спектрального и автокорреляционного алгоритмов при доплерометрии сердечного ритма плода в кардиотокографии / А. П. Казанцев, С. Г. Гуржин, Ю. Н. Пономарева, В. С. Ралле // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2013. - № 7. - С. 56-64.
Deriving the respiratory sinus arrhythmia from the heartbeat time series using Empirical Mode Decomposition / R. Balocchi, D. Menicucci, E. Santarcangelo, L. Sebastiani, A. Gemignani, B. Ghelarducci, M. Varanini // Chaos, Solitons & Fractals. - 2004. - Vol. 20, Is. 1. - P. 171-177.
Krasteva V., Jekova I. Assessment of ECG frequency and morphology parameters for automatic classification of life-threatening cardiac arrhythmias // Physiological Measurement, 26(5):707-23,·2005. (DOI: 10.1088/0967-3334/26/5/011).
Иванушкина Н. Г., Иванько Е. О., Матвеева Н. А. Нейронные сети для распознавания образов поздних потенциалов предсердий // Electronics and communications. - 2013. - № 5. - С. 72-80.
A novel approach for the diagnosis of ventricular tachycardia based on phase space reconstruction of ECG / G. Koulaouzidis, S. Das, G. Cappiello, E.B. Mazomenos, K. Maharatna, J. Morgan // International Journal of Cardiology. - 2014. - Vol. 172, Is. 1. - P. 31-33.
Myocardial infarction classification with multi-lead ECG using hidden Markov models and gaussian mixture models / P.-C. Chang, J.-J. Lin, J.-C. Hsieh, J. Weng // Applied Soft Computing. - 2012. - Vol. 12, No. 10. - P. 3165-3175.
Speech recognition methods applied to biomedical signals processing / D. Novak, M. Aboy, P. Mico, L. Lhotska // Conference proceedings : Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2004; 1:118-21.
Архипов И. О., Гитлин В. Б., Лузин Д. А. Синхронный с основным тоном двухпроходной алгоритм принятия решения «тон - не тон» // Вестник ИжГТУ. - 2008. - № 4. - С. 150-153.
Temporal and postural variation of 12-lead highfrequency qrs electrocardiographic signals in asymptomatic individuals / P. K. Douglas, N. J. Batdorf, R. T. Evans, A. H. Feiveson, B. Arenare, T. T. Schlegel // Journal of electrocardiology. - 2006. - Vol. 39, № 3. - P. 259-265.
Are arrhythmic hearts more complex? Using skewness and the first-digit phenomenon to identify dynamical transitions in cardiac models / P. Seenivasan, S. Easwaran, S. Sridhar, S. Sinha. - URL: arxiv.org/pdf/1508.00865v1 (дата обращения: 25.09.2015).
Анализ аритмий сердца с позиций «симметрийного подхода» / В. А. Добрых, Т. К. Тен, А. Г. Еремеев, И. Н. Кузьмин, И. В. Уварова // Дальневосточный медицинский журнал. - 2009. - № 3. - С. 110-113.
