Анциперов В.Е. / Antsiperov, V.E.
Институт радиотехники и электроники им В.А. Котельникова РАН / RUS Институт радиотехники и электроники им В.А. Котельникова РАН
Выпуск в базе РИНЦ
Анциперов В.Е. Многомасштабный корреляционный анализ для оценивания циклических составляющих вариабельности сердечного ритма // Физические основы приборостроения. 2018. Т. 7. № 4(30). С. 70–77. DOI: 10.25210/jfop-1804-070077
Antsiperov, V.E. Multiscale Correlation Analysis for Estimating the Cyclical Componentsof Heart Rate Variability // Physical Bases of Instrumentation. 2018. Vol. 7. No. 4(30). P. 70–77. DOI: 10.25210/jfop-1804-070077
Аннотация: Работа посвящен разработке «графических» методов анализа сигналов ЭКГ с целью характеризации поведения сердечного ритма в течение минутных — суточных интервалов времени. На таких интервалах вполне проявляются циклические свойства изменчивости сердечного ритма, соответствующие колебаниям из классов очень низких (VLF <0.04 Гц) и низких (LF <0.15 Гц) кардио-частот. Для оценивания параметров этих и других, обусловленных вариабельностью сердечного ритма параметров предложено использовать многомасштабное корреляционное представление сигналов. Последнее позволяет перейти к оцениванию параметров, связанных с периодичностью сигнала, из частотной во временную область. Для обоснования предлагаемых оценок разработана модель точечных процессов с ограниченным, циклическим последействием, на основе модели удалось получить аналитическую зависимость среднего многомасштабного корреляционного представления от параметров вариабельности ритма сигнала ЭКГ.
Abstract: The paper is devoted to the development of «graphical» methods for analyzing ECG signals for evaluation the of the heart rhythm dynamics during the minute — half-hour time intervals. At such intervals, the cyclical properties of heart rate variability, corresponding to slaw waves from the very low (VLF <0.04 Hz) up to low (LF <0.15 Hz) cardio frequencies are clearly manifested. To estimate the parameters of such heart rate waves, it is proposed to use a multiscale correlation analysis representation of the signals. The latter allows one to proceed to the estimation of the parameters related to the periodicity of the signal from the frequency to the time domain. To substantiate the proposed estimates, a model of cyclic renewal point processes has been developed. Based on the model, we succeed to obtain an analytical dependence of the average multiscale correlation representation on the parameters of the ECG signal rhythm variability for substantiate the graphical methods proposed.
Ключевые слова: мониторинг и анализ ЭКГ, вариабельность сердечного ритма (ВСР), геометрические методы анализа ВСР, компьютерная диагностика, точечные процессы, процессы с ограниченным последействием, многомасштабный корреляционный анализ (МКА), biomedical signals, ECG monitoring and analysis, heart rate variability (HRV), geometric methods of HRV analysis, computer diagnostics, point processes, cyclic renewal point processes, мониторинг и анализ ЭКГ