ДИАГНОСТИКА АРИТМИИ ПОМОЩЬЮ ЗВУКОВ СЕРДЦА И ЭКГ-СИГНАЛОВ
https://doi.org/10.15829/1560-4071-2014-1-ENG-35-41
Аннотация
Эта статья представляет новый метод выявления аритмии с использованием как звуков сердца, так и ЭКГ-сигналов. Эта автоматизированная классификация и анализ системы созданы для помощи кардиологам, чтобы установить диагноз быстрее и эффективнее. Большинство нарушений сердечных клапанов проявляется звуками, которые могут быть обнаружены с помощью анализа сигналов фонокардиограммы (PCG). Звуки сердца несут в себе информацию о механической деятельности сердечно-сосудистой системы. Процесс сегментации звуков сердца разделяет сигнал PCG на четыре части: S1 (первый звук сердца), систола, S2 (второй звук сердца) и диастола. Это можно рассматривать как один из важнейших этапов в авто-анализе PCG сигналов. Систолические и диастолические временные периоды звуковых сигналов сердца используются для обнаружения нарушения функции сердца. Они соответствуют ЭКГ-сигналам. Интервал между двумя последовательными пиковыми значениями R на ЭКГ сигнале рассматривается в качестве одного сердечного цикла. Один сердечный цикл состоит из S1, систолы, S2 и диастолы. Как на эхокардиограмме, так и на электрокардиограмме, сигналы анализируются для точной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.
Ключевые слова
Об авторе
V. Kalaivani
Associate Professor (SG), Department of Computer Science and Engineering (PG), National Engineering College, Kovilpatti, Tamilnadu, India
Список литературы
1. Dennis A, Michaels AD, Arand P, et al. Noninvasive Diagnosis of Pulmonary Hypertension Using Heart Sound Analysis, Elsevier Transactions on Computers in Biology and Medicine, 2010;40: 758-64.
2. Moukadem A, Dieterlen A, Hueber N, et al. A Robust Heart Sounds Segmentation Module Based on S-transform, Elsevier Transactions on Biomedical Signal Processing And Control, 2013; 8: 273-81.
3. Devi A, Mishal A. A Survey on Classifiers Used in Heart Valve Disease Detection, International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, 2013; 2 , Issue 1.
4. Safara F, Doraisamy S, Azman A, et al. Multi-level Basis Selection of Wavelet Packet decomposition Tree for Heart Sound Classification, Elsevier Transactions on Computers in Biology and Medicine, 2013; 43:1407-14.
5. Kovacs F, Horvath C, Balogh AT, et al. Extended Noninvasive Fetal Monitoring by Detailed Analysis of Data Measured with Phonocardiography, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2011; 58, 1: 64-70.
6. Sanei S, Ghodsi M, Hassani H. An Adaptive Singular Spectrum Analysis Approach to Murmur Detection from Heart Sounds, Elsevier Transactions on Medical Engineering and Physics, 2011; 33: 362-7.
7. Choi S, Youngkyun S, Park H-K. Selection of Wavelet Packet Measures for Insufficiency Murmur Identification, Elsevier Transactions on Expert Systems with Applications, 2011; 38: 4264-71.
8. Dong S, Fu F. Research and Application of Heart Sound Alignment and Descriptor, Elsevier Transactions on Computers in Biology and Medicine, 2013; 43: 211-8.
9. Jabbari S, Ghassemian H. Modeling of Heart Systolic Murmurs Based on Multivariate Matching Pursuit for Diagnosis of Valvular Disorders, Elsevier Transactions on Computers in Biology and Medicine, 2011; 41: 802-11.
10. Patidar S, Pachori RB. Segmentation of Cardiac Sound Signals by Removing Murmurs Using Constrained Tunable-Q Wavelet Transform, Elsevier Transactions on Biomedical Signal Processing And Control, 2013; 8: 559-67.
11. Kofman S, Bickel A, Eitan A, et al. Discovery of Multiple Level Heart Sound Morphological Variability Resulting from Changes in Physiological States, Elsevier Transactions on Biomedical Signal Processing and Control, 2012; 7: 315-24.
12. Zahorian SA, Zuckerwar AJ, Karnjanadecha M. Dual Transmission Model and Related Spectral Content of the Fetal Heart Sounds, Elsevier Transactions on Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2012; 108: 20-27.
13. Kao Wen-Chung and Wei Chih-Chao () ‘Automatic Phonocardiograph Signal Analysis for Detecting Heart Valve Disorders’, Elsevier Transactions on Expert Systems with Applications, 2011Vol.38, pp. 6458-6468.
14. Yan Z, Jiang Z, Miyamoto A, et al. The Moment Segmentation Analysis of Heart Sound Pattern, Elsevier Transactions on Computer Methods And Programs In Biomedicine, 2010; 98: 140-50.
15. Manikandana SM, Somanb KP. A novel method for detecting R-Peaks in electrocardiogram signal’, Elsevier Transactions on Biomedical Signal Processing and Control, 2012; 7: 118-28.
Рецензия
Для цитирования:
Kalaivani V. ДИАГНОСТИКА АРИТМИИ ПОМОЩЬЮ ЗВУКОВ СЕРДЦА И ЭКГ-СИГНАЛОВ. Российский кардиологический журнал. 2014;(1-ENG):35-41. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2014-1-ENG-35-41
For citation:
Kalaivani V. DIAGNOSIS OF ARRHYTHMIA DISEASES USING HEART SOUNDS AND ECG SIGNALS. Russian Journal of Cardiology. 2014;(1-ENG):35-41. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2014-1-ENG-35-41
Просмотров:
2853
Послать статью по эл. почте 