Development of the software product and device making cleaning of a signal of an electrocardiogram of external hindrances and pronouncement of the decision on the diagnosis of the patient is investigated. It is planned to investigate also other opportunities of realization of the device for the purpose of development and improvement of ways of definition of a state.
The discrete wavelet – transformation, additive hindrances, the electrocardiogram.
УДК 621.38:61
РАЗРАБОТКА ПРИБОРА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ И ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ПАЦИЕНТА
DEVELOPMENT OF THE DEVICE FOR MEASUREMENT OF THE ELECTROCARDIOGRAM AND AN ASSESSMENT OF A STATE OF HEALTH OF THE PATIENT
Крюков Д.Ю., студент
Курьян Ю.С., студент
Левенков К.О., студент
ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»
г. Воронеж, Россия
DOI: 10.12737/6142
Аннотация:Исследована разработка программного продукта и устройства, производящего очистку сигнала ЭКГ от внешних помех и вынесение решения о диагнозе пациента. Планируется исследовать и другие возможности реализации устройства с целью развития и улучшения способов определения состояния.
Summary: Development of the software product and device making cleaning of a signal of an electrocardiogram of external hindrances and pronouncement of the decision on the diagnosis of the patient is investigated. It is planned to investigate also other opportunities of realization of the device for the purpose of development and improvement of ways of definition of a state.
Ключевые слова: Дискретное вейвлет – преобразование, аддитивные помехи, электрокардиограмма.
Keywords: The discrete wavelet – transformation, additive hindrances, the electrocardiogram.
На сегодняшний день электрокардиограмма (ЭКГ) является одним из самых распространенных методов диагностики работы сердечно-сосудистой системы человека. Целью данной работы является создание устройства способного измерять электрокардиограмму (ЭКГ) и вынести заключение о работе сердца пациента. Одной из важнейших задач при анализе электрофизиологических сигналов является их очистка от шумов с минимальными потерями важной диагностической информации. В настоящее время для обработки сигналов существует множество методов, таких как спектральный анализ, фильтрация, аппроксимация в различных базисах, а также вейвлет-анализ и др.
1. Smolentsev N.K. Osnovy teorii veyvletov. Veyvlety v MATLAB. - M.: DMK Press, 2005. - 304 s., il.
2. Matveev B.V. Primenenie diskretnogo veyvlet preobrazovaniya dlya fil´tratsii zondiruyushchikh radiolokatsionnykh signalov ot additivnykh pomekh [Tekst] / B.V. Matveev, D.Yu. Kryukov, Yu.S. Kur´yan, K.O. Levenkov. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. -2014. -T.10. -№2. -S.44-47.
3. Rangayyan R. M. Analiz biomeditsinskikh signalov. Prakticheskiy podkhod/ Per. s angl. Pod red. A. P. Nemirko - M.: FIZMATLIT. 2007. - 440 s.
