DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.08

Математична модель ритмокардіосигналу у вигляді вектора стаціонарних та стаціонарно пов’язаних випадкових послідовностей

Iaroslav Lytvynenko, Serhii Lupenko, Petro Onyskiv, Vasyl Trysnyuk, Andriy Zozulia

Анотація


Робота присвячена обґрунтуванню математичної моделі ритмокардіосигналу із підвищеною роздільною здатністю у вигляді вектора стаціонарних та стаціонарно пов’язаних випадкових процесів. Досліджено структуру ймовірнісних характеристик цієї моделі для аналізу серцевого ритму у сучасних системах кардіодіагностики. Аналіз ритму серця дає змогу оцінювати не лише стан серцево-судинної системи, але і  стан адаптивних можливостей цілого організму людини. Більшість сучасних систем автоматизованого аналізу серцевого ритму ґрунтуються на статистичному аналізу за ритмокардіограмою, яка є упорядкованою сукупністю тривалостей R-R-інтервалів в зареєстрованому електрокардіосигналі, що дає змогу досліджувати її часову динаміку. Для врахування часової динаміки ритмокардіосигналу із підвищеною роздільною здатністю необхідно використовувати математичний апарат теорії випадкових послідовностей,  а саме, розглядати його як вектор дискретних випадкових послідовностей. Метою роботи є розв’язання науково-практичного завдання створення математичної моделі ритмокардіосигналу з підвищеною роздільною здатністю у вигляді вектора стаціонарних та стаціонарно пов’язаних випадкових процесів. Об’єкт дослідження є інформаційні технологій для діагностики і оцінки стану ритмокардіосигналу для аналізу серцевого ритму у сучасних системах кардіодіагностики. У роботі обгрунтовано математичну модель ритмокардіосигналу із підвищеною роздільною здатністю у вигляді вектора стаціонарних та стаціонарно пов’язаних випадкових послідовностей. Досліджено структуру ймовірнісних характеристик цієї моделі для аналізу серцевого ритму у сучасних системах кардіодіагностики.

Ключові слова


вектор стаціонарних та стаціонарно-пов’язаних випадкових послідовностей; електрокардіосигнал; ритмокардіосигнал; серцевий ритм

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Baevsky R.M., Kirillov O.I. and Kletskin S.Z. (1984), Mathematical analysis of changes in heart rate during stress, Science, Moscow, 222 p.

(1999), “Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Working Group of the European Cardiology Society and the North American Society of Stimulation and Electrophysiology”, Bulletin of Arrhythmology, Issue 11, pp. 52-77.

Resurrection A.D. and Wentzel M.D. (1974), “Statistical analysis of cardiac rhythm and indicators of hemodynamics in physiological studies”, Problems of space biology, Moscow, p. 42.

Zarubin, F.E. (1998), “Heart rate variability: measurement standards, indicators, features of the method”, Bulletin of arrhythmology, Issue 10, pp. 25-30.

Kalakutsky, L.I. and Manelis E.S. (2001), Monitoring of heart rate variability parameters in critical state medicine, Engineering-Medical Center "New Devices", Samara Medicine, Pharmacy # 14.

Ragozin A.N. (2020), “Spectral analysis of heart rate variability on the plane of complex frequencies”, Ural Cardiology Journal, Vol. 1, pp. 18-25.

Ragozin A.N. and Kononov D.Yu. (1999), “Analysis of the spectral structure of multichannel physiological signals”, Digital radioelectronic systems, electronic journal, Issue 3, available to: http://www.prima.tu-chel.ac.ru/drs/

Ryabykina G.V. and Sobolev A.V. (1998), Heart rate variability, Starco, Moscow.

Lupenko, S., Lutsyk, N., Yasniy, O. and Sobaszek, Ł. (2018), “Statistical analysis of the human heart with increased informativeness” , Acta mechanica et automatica, vol. 12, pp. 311–315.

Lupenko, S., Lutsyk, N., Yasniy, O. and Zozulia A. (2019), “Modeling and Diagnostic Features in Computer Systems of Heart Rhythm Analysis with Increased Informativeness”, 2019 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), IEEE, pp. 121-124.




Copyright (c) 2020 Iaroslav Lytvynenko, Serhii Lupenko, Petro Onyskiv, Vasyl Trysnyuk, Andriy Zozulia