RU2746844C2 - Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ - Google Patents

Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ Download PDF

Info

Publication number
RU2746844C2
RU2746844C2 RU2017138858A RU2017138858A RU2746844C2 RU 2746844 C2 RU2746844 C2 RU 2746844C2 RU 2017138858 A RU2017138858 A RU 2017138858A RU 2017138858 A RU2017138858 A RU 2017138858A RU 2746844 C2 RU2746844 C2 RU 2746844C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
ecg
leads
segment
eigenvectors
Prior art date
Application number
RU2017138858A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2017138858A (ru
RU2017138858A3 (ru
Inventor
Валерий Викторович Исакевич
Даниил Валерьевич Исакевич
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Собственный вектор"
Валерий Викторович Исакевич
Даниил Валерьевич Исакевич
Балакирев Александр Николаевич
Черникова Валентина Николаевна
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Собственный вектор", Валерий Викторович Исакевич, Даниил Валерьевич Исакевич, Балакирев Александр Николаевич, Черникова Валентина Николаевна filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Собственный вектор"
Priority to RU2017138858A priority Critical patent/RU2746844C2/ru
Publication of RU2017138858A publication Critical patent/RU2017138858A/ru
Publication of RU2017138858A3 publication Critical patent/RU2017138858A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2746844C2 publication Critical patent/RU2746844C2/ru

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области кардиологии. Технический результат заключается в повышении степени сжатия ЭКГ. Предлагается способ сжатия и воспроизведения ЭКГ, реализуемый за счет того, что сигналы в отведениях имеют значительные взаимные корреляции и могут быть экономно представлены в базисе, учитывающем эти связи, что позволяет кратно повысить степень сжатия при хранении и обеспечить допустимую ошибку при восстановлении ЭКГ. 1 табл., 10 ил.

Description

Область техники
Изобретение «Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ» (ССВ ЭКГ) относится к кардиологии и представляет собой решение для хранения ЭКГ в сжатом виде, а также обеспечивает воспроизведение ЭКГ с минимальными ошибками. При использовании совместно с устройством хранения и анализа ЭКГ (УХА ЭКГ), отвечающим формуле полезной модели [1], ССВ ЭКГ позволяет для сравнительно длинных ЭКГ многократно повысить степень сжатия ЭКГ, что особенно важно при холтеровском мониторировании.
Figure 00000001
Уровень техники
В основе ССВ ЭКГ лежит обработка синхронных ансамблей (СА) PQRST-комплексов [2] исходной ЭКГ, в отведениях из которых формируется объединенный синхронный ансамбль отведений (ОСАО). СА каждого отдельного отведения формируется так же, как и в кардиоайгеноскопе [4] и УХА ЭКГ [1], которые рассматриваются в качестве аналога и прототипа, соответственно.
УХА ЭКГ использует ортонормированный базис (ОНБ) [5] собственных векторов (СВ) ковариационной матрицы (КМ) [5], позволяющий наилучшим образом представлять PQRST-комплекс на конечном интервале анализа (КИА) [6].
Технический результат в предлагаемом решении достигается, прежде всего, за счет использования при сжатии ЭКГ меньшего числа собственных векторов, чем в прототипе, что позволяет в разы увеличить степень сжатия ЭКГ и повысить точность воспроизведения ЭКГ - за счет того, что собственные векторы, построенные с использованием КМ для ОСАО, учитывают корреляционные связи между отведениями ЭКГ.
На фиг. 1 и фиг. 2 приведены конструкции УХА ЭКГ (прототип) и кардиоайгеноскопа (аналог), соответственно.
В состав УХА ЭКГ входят:
- блок авторизации и доступа 1;
- блок задания режимов работы, контроля сжатия, хранения и выборки 2;
- кардиоайгено скоп 3.
В кардиоайгеноскоп (фиг. 2) входят:
- блок формирования ансамбля кардиоосцилляций 4;
- блок вычислителя матрицы смешанных моментов 5;
- блок вычислителя собственных векторов и собственных значений 6;
- блок восстановления кардиосигнала и анализа признаков 7.
Кардиоайгеноскоп [4] обрабатывает последовательные сегменты оцифрованной ЭКГ, в которую, укладывается несколько десятков PQRST-комплексов, имеющих заданную длительность N дискретов. Сигнал PQRST-комплекса на j-ом КИА задается последовательностью дискретных отсчетов, записанных в матрицу-столбец Xj=[S1,j; S2,j; …; SN,j] так, что R-пики ЭКГ привязаны к определенному заранее заданному дискретному моменту времени на КИА. Размер КИА N выбирается заведомо большим длительности PQRST-комплекса. Из столбцов Xj,
Figure 00000002
формируется матрица синхронного ансамбля
Figure 00000003
с размером N×R, где R - число элементов СА (число PQRST-комплексов в обрабатываемом сегменте ЭКГ). Все эти операции выполняются в блоке формирования ансамбля кардиоосцилляций 4.
На основании матрицы ансамбля WN×R в блоке вычислителя матрицы смешанных моментов 5 определяется КМ СА, задаваемая соотношением
Figure 00000004
где (…)' означает транспонирование матрицы.
Для КМ (1) находятся собственные векторы (СВ) и собственные значения (СЗ), удовлетворяющие соотношению [5]
Figure 00000005
где ψi - собственный вектор (матрица-столбец),
λi - собственное значение (число).
Количество СВ и СЗ совпадает с размером КМ и равно N [5]. КМ симметрична и неотрицательно определена [5], то есть
Figure 00000006
. СВ КМ образуют ортонормированный базис (ОНБ) [5], следовательно,
Figure 00000007
если i≠j, а
Figure 00000008
.
Все R PQRST-комплексов, записанные в виде столбцов в матрицу WN×R, могут быть представлены в виде
Figure 00000009
где
ψN×N=[ψ1, …, ψN] - квадратная матрица, в которую в качестве столбцов записаны все СВ по порядку,
Figure 00000010
- матрица коэффициентов разложения элементов СА на КИА, j-ый столбец которой
Figure 00000011
Соотношения (3) и (4) дают точное представление PQRST-комплексов.
При сжатии достаточно использовать число СВ Z<N; обычно достаточно Z=4. В этом случае соотношения (3) и (4) упрощаются и имеют вид:
Figure 00000012
Figure 00000013
где
Figure 00000014
- аппроксимация WN×R,
αZ×R - матрица коэффициентов аппроксимации СА с использованием Z<N собственных векторов.
Информацию о СЗ, получаемых при решении задачи (2), удобно представлять в виде спектра собственных значений (ССЗ), под которым понимается [3, 5] упорядоченная по убыванию последовательность СЗ. Известно [3], что средняя энергия сигнала, наблюдаемого на интервале длительностью N, определяется соотношением
Figure 00000015
а каждое собственное значение λi равно вкладу в
Figure 00000016
средней энергии составляющей, соответствующей СВ ψi.
Нормированным спектром собственных значений (НССЗ) мы будем называть последовательность
Figure 00000017
где
Figure 00000018
- нормированное собственное значение (НСЗ),
N - размерность КМ (размер КИА).
Физический смысл НССЗ состоит в следующем. Каждое значение НССЗ - доля некоррелированной компоненты, соответствующей ψi, в
Figure 00000016
.
В большинстве случаев для представления без потери информации на КИА любого PQRST-комплекса достаточно четырех СВ и четырех коэффициентов разложения.
В [1] показано, что коэффициент сжатия при использовании УХА ЭКГ определяется соотношением
Figure 00000019
где
Figure 00000020
Figure 00000021
N - число дискретов в PQRST-комплексе СА,
R - количество числовых ячеек, необходимое для хранения положений R-зубцов (совпадает с числом элементов в СА),
Z - число СЗ, используемых при сжатии ЭКГ, обеспечивающее заданную точность, определяемую НССЗ ЭКГ.
ССВ ЭКГ позволяет многократно повысить степень сжатия ЭКГ по сравнению с прототипом - устройством хранения и анализа ЭКГ [1].
Раскрытие способа
Цель изобретения - за счет совместной обработки ЭКГ в нескольких отведениях повысить в разы степень сжатия ЭКГ по сравнению с прототипом (УХА ЭКГ).
Результат достигается благодаря тому, что для сжатия используются собственные векторы, получаемые для объединенной ковариационной матрицы, которая в свою очередь получается на основе ОСАО. Ниже будет показано, что это позволяет уменьшить число используемых собственных векторов в число раз, совпадающее с числом используемых отведений ЭКГ.
Пусть при снятии ЭКГ используется G отведений, и для каждого из них построена матрица синхронного ансамбля
Figure 00000022
. Построим из этих матриц блочную матрицу ОСАО, удовлетворяющую соотношению
Figure 00000023
в которую в качестве блоков друг под другом записываются матрицы СА. Для матрицы ОСАО строится объединенная КМ, аналогично (1)
Figure 00000024
Для ковариационной матрицы (11) определяются собственные векторы, собственные значения и НССЗ по соотношениям, аналогичным (2) и (6):
Figure 00000025
где
Figure 00000026
- собственный вектор объединенной КМ (матрица-столбец),
Figure 00000027
- собственное значение объединенной КМ (число).
Нормированный спектр собственных значений для объединенной КМ определяется соотношением, аналогичным (6)
Figure 00000028
Остановимся на техническом результате и причинно-следственных связях, определяющих его достижение.
На фиг. 3-6 показаны НССЗ, рассчитанные с использованием соотношения (6) для прототипа и соотношения (10) - для предлагаемого способа. Как следует из фиг. 3а), фиг. 4а), фиг. 5а) и фиг. 6а), НССЗ для прототипа и предлагаемого способа достаточно близки.
На фиг. 3б), фиг. 4б), фиг. 5б) и фиг. 6б) приведены зависимости относительной ошибки при восстановлении ЭКГ от числа используемых СВ. Эти зависимости вычисляются для прототипа и предлагаемого способа по формулам:
Figure 00000029
Figure 00000030
Как следует из графиков фиг. 3б) и фиг. 4б), число СВ, необходимых для восстановления ЭКГ с относительной ошибкой 1-5%, для прототипа и предлагаемого способа отличаются незначительно.
Для предлагаемого способа число цифровых ячеек, необходимое для хранения сжатой ЭКГ (по G отведениям), определится формулой
Figure 00000031
где слагаемые:
Z⋅N⋅G - число числовых ячеек, необходимых для хранения Z СВ для ОСАО, каждый из которых имеет N⋅G отсчетов,
Z - число числовых ячеек, необходимых для хранения СЗ КМ ОСАО,
Z⋅R - число числовых ячеек, необходимых для хранения коэффициентов разложения элементов ОСАО по СВ ОСАО,
R - число числовых ячеек, необходимых для хранения значений RR-интервалов,
1 - ячейка для хранения числа используемых СВ ОСАО.
В соответствии с (9) и (16) выигрыш ССВ ЭКГ по отношении к УХА ЭКГ при хранении в сжатом виде ЭКГ в G отведениях при одном и том же числе используемых СВ определится отношением
Figure 00000032
На фиг. 9 и фиг. 10 приведены зависимости коэффициента эффективности (17) от числа PQRST-циклов, сжимаемых с использованием предлагаемого решения и прототипа. Кривые получены для равного числа используемых СВ и при равной частоте дискретизации.
Как видно из графиков фиг. 9 и фиг. 10, при двенадцати отведениях и при относительно коротких записях (сотни PQRST-циклов) коэффициент сжатия ССВ ЭКГ превышает коэффициент сжатия прототипа в 4-5 раз для случая низкой частоты дискретизации ЭКГ (порядка 20 Гц). Как следует из фиг. 7 и фиг. 8, и при такой низкой частоте дискретизации СВ ОСАО сохраняют все качественные признаки исследуемой ЭКГ. Это позволяет считать, что такой режим работы ССВ ЭКГ может иметь практическое значение.
При использовании трех отведений (холтеровское мониторирование) уже для записи из трех-четырех тысяч PQRST-циклов (время записи порядка 1 часа) коэффициент сжатия ССВ ЭКГ практически втрое превышает коэффициент сжатия прототипа, что позволяет его эффективно использовать ССВ ЭКГ при холтеровском мониторировании.
Способ реализуют следующей последовательностью шагов:
- на первом шаге сжатия нумеруют отведения ЭКГ; далее определяют положения R-зубцов (в отведении с наиболее выраженными R-зубцами) и нумеруют R-зубцы по порядку их следования; после чего формируют в каждом из отведений сегменты ЭКГ такие, что они содержат заданное число отсчетов слева и заданное число отсчетов справа от соответствующего сегменту R-зубца; каждому сформированному сегменту присваивают два номера, первый из которых совпадает с номером отведения, а второй - с номером R-зубца;
- на втором шаге сжатия из каждого сегмента удаляют полиномиальный тренд, который строят с использованием заданного числа начальных и заданного числа конечных отсчетов сегмента;
- на третьем шаге сжатия формируют матрицы синхронных ансамблей отведений; число матриц синхронных ансамблей отведений берут равным числу используемых отведений; в каждую из формируемых матриц синхронных ансамблей отведений в качестве строк записывают сегменты, полученные на втором шаге сжатия, имеющие первый номер, совпадающий с номером отведения, а второй номер, совпадающий с номером строки формируемой матрицы синхронного ансамбля отведения;
- на четвертом шаге сжатия из матриц синхронных ансамблей отведений, полученных на третьем шаге сжатия, формируют матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений, для чего к матрице синхронного ансамбля первого отведения последовательно справа присоединяют следующие по порядку номеров отведений матрицы синхронных ансамблей отведений;
- на пятом шаге сжатия вычисляют ковариационную матрицу объединенного синхронного ансамбля, для чего матрично перемножают транспонированную матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений на матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений;
- на шестом шаге сжатия вычисляют собственные векторы и собственные значения ковариационной матрицы объединенного синхронного ансамбля; собственные значения ковариационной матрицы объединенного синхронного ансамбля нумеруют в порядке их убывания; номера собственных векторов меняют в соответствии с номерами их собственных значений;
- на седьмом шаге сжатия вычисляют нормированный спектр собственных значений, для чего делят собственные значения, взятые в порядке возрастания их номеров, на сумму всех собственных значений; вычисляют функцию относительной ошибки восстановления ЭКГ, для чего в качестве аргумента функции используют номер собственного значения, а значение функции получают путем вычитания из единицы всех собственных значений, номер которых не превышает аргумента вычисляемой функции;
- на восьмом шаге сжатия задают допустимую относительную ошибку восстановления ЭКГ и определяют число собственных векторов, которое обеспечивает непревышение заданной допустимой относительной ошибки восстановления ЭКГ, для чего определяют число необходимых собственных векторов, равное минимальному значению аргумента функции относительной ошибки восстановления ЭКГ, при котором значение функции не превышает заданной допустимой относительной ошибки восстановления ЭКГ; далее формируют матрицу собственных векторов, в которую записывают построчно собственные векторы в порядке возрастания их номеров, вплоть до номера, равного числу необходимых собственных векторов;
- на девятом шаге сжатия вычисляют матрицу скалярных произведений, для чего матрично перемножают матрицу собственных векторов на транспонированную матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений;
- на десятом шаге сжатия запоминают для хранения в сжатом виде: число отведений, число отсчетов сжимаемой ЭКГ, положения R-зубцов, число отсчетов в сегменте слева и справа от R-зубца, число отсчетов в сегменте, матрицу собственных векторов, матрицу скалярных произведений.
Воспроизводят сжатую ЭКГ следующей последовательностью шагов:
- на первом шаге воспроизведения вычисляют матрицу воспроизведения объединенного синхронного ансамбля отведений, для чего матрично перемножают транспонированную хранимую матрицу скалярных произведений на хранимую матрицу собственных векторов;
- на втором шаге воспроизведения формируют матрицу воспроизведения ЭКГ, имеющую число строк, совпадающее с числом отведений, и число столбцов, совпадающее с числом отсчетов исходной ЭКГ; матрица воспроизведения ЭКГ заполняется нулевыми значениями;
- на третьем шаге воспроизведения производят разделение строк матрицы воспроизведения объединенного синхронного ансамбля отведений на отдельные примыкающие друг к другу сегменты, число отсчетов в которых совпадает с хранимым числом отсчетов сегмента; каждому сегменту присваивают два номера, первый из которых совпадает с номером отведения, а второй совпадает с номером сегмента по порядку следования в строке матрицы;
- на четвертом шаге воспроизведения в каждой строке матрицы воспроизведения ЭКГ на основе хранимых значений положений R-зубцов и числа отсчетов слева и справа от R-зубцов производят разметку границ сегментов и размещают в этих границах сегменты матрицы воспроизведения объединенного синхронного ансамбля отведений так, что первый номер сегмента совпадает с номером строки матрицы воспроизведения ЭКГ, а второй номер сегмента совпадает с номером R-зубца по порядку.
Описание чертежей
Фиг. 1. Устройство хранения и анализа ЭКГ [1]:
1 - блок авторизации и доступа;
2 - блок задания режимов работы, контроля сжатия, хранения и выборки;
3 - кардиоайгеноскоп.
Фиг. 2. Конструкция кардиоайгено скопа [4]:
4 - блок формирования ансамбля кардиоосцилляций;
5 - блок вычислителя матрицы смешанных моментов;
6 - блок вычислителя собственных векторов и собственных значений;
7 - блок восстановления кардиосигнала и анализа признаков.
Фиг. 3. Нормированные спектры собственных значений - а) и относительные погрешности восстановления ЭКГ в зависимости от числа используемых СВ - б) для УХА ЭКГ (пунктирные линии) и предлагаемого способа (сплошные линии). Результаты получены для пациента №155 (группа «Здоров» из [7]) в случае использования:
- УХА ЭКГ для сжатия ЭКГ в первом отведении,
- предлагаемого способа для сжатия всех 12 отведений.
Частота дискретизации 100 Гц.
Фиг. 4. Нормированные спектры собственных хначений - а) и относительные погрешности восстановления ЭКГ в зависимости от числа используемых СВ - б) для УХА ЭКГ (пунктирные линии) и предлагаемого способа (сплошные линии). Результаты получены для пациента №157 (группа «Аритмический синдром» из [7]) в случае использования:
- УХА ЭКГ для сжатия ЭКГ в первом отведении,
- предлагаемого способа для сжатия всех 12 отведений.
Частота дискретизации 100 Гц.
Фиг. 5. Нормированные спектры собственных хначений - а) и относительные погрешности восстановления ЭКГ в зависимости от числа используемых СВ - б) для УХА ЭКГ (пунктирные линии) и предлагаемого способа (сплошные линии). Результаты получены для пациента №155 (группа «Здоров» из [7]) в случае использования:
- УХА ЭКГ для сжатия ЭКГ в первом отведении,
- предлагаемого способа для сжатия всех 12 отведений.
Частота дискретизации 20 Гц.
Фиг. 6. Нормированные спектры собственных хначений - а) и относительные погрешности восстановления ЭКГ в зависимости от числа используемых СВ - б) для УХА ЭКГ (пунктирные линии) и предлагаемого способа (сплошные линии). Результаты получены для пациента №157 (группа «Аритмический синдром» из [7]) в случае использования:
- УХА ЭКГ для сжатия ЭКГ в первом отведении,
- предлагаемого способа для сжатия всех 12 отведений.
Частота дискретизации 20 Гц.
Фиг. 7. Первые собственные векторы, полученные с использованием предлагаемого способа для ЭКГ (12 отведений) пациентов №155 (группа «Здоров» из [7] - а) и №157 (группа «Аритмический синдром» из [7]) - б). Кружочками показаны границы, соответствующие границам PQRST-циклов в отведениях I, II, III, aVR, aVL, aVF, V1, V2, V3, V4, V5, V6, соответственно.
Частота дискретизации 100 Гц.
Фиг. 8. Первые собственные векторы, полученные с использованием предлагаемого способа для ЭКГ (12 отведений) пациентов №155 (группа «Здоров» из [7]) -а) и №157 (группа «Аритмический синдром» из [7]) - б). Кружочками показаны границы, соответствующие границам PQRST-циклов в отведениях I, II, III, aVR, aVL, aVF, V1, V2, V3,V4, V5, V6, соответственно.
Частота дискретизации 20 Гц.
Фиг. 9. Зависимость коэффициента эффективности (17) от числа элементов в синхронном ансамбле при использовании четырех собственных векторов.
Фиг. 10. Зависимость коэффициента эффективности (17) от числа элементов в синхронном ансамбле при использовании восьми собственных векторов.
Осуществление способа
Способ реализуют в виде программного или программно-аппаратного комплекса.
Список литературы
1. Исакевич В.В., Исакевич Д.В. Устройство хранения и анализа ЭКГ. Полезная модель №162110 RU.
2. Струтынский А.В. Электрокардиограмма: анализ и интерпретация / А.В. Струтынский. - 15-е изд. - М.: МЕДпресс-информ, 2013. - 244 с.: илл.
3. Исакевич В.В., Исакевич Д.В., Грунская Л.В. Анализатор собственных векторов и компонент сигнала. Полезная модель №116242 RU.
4. Исакевич В.В., Исакевич Д.В., Батин А.С. Кардиоайгеноскоп. Полезная модель №128470 RU.
5. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). М.: Наука, 831 с.
6. Исакевич Д.В., Исакевич В.В. Кардиоайгеноскоп - новая полезная модель обработки ЭКГ. - М. Издательство Перо, 2014. - 138 с. ISBN 978-5-00086-280-3.
7. The РТВ Diagnostic ECG Database - The PTB Diagnostic ECG Database - http://www.physionet.org/physiobankydatabase/ptbdb/

Claims (1)

  1. Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ, отличающийся тем, что сжимают ЭКГ в нескольких отведениях следующей последовательностью шагов: на первом шаге сжатия нумеруют отведения ЭКГ; определяют положения R-зубцов и нумеруют R-зубцы по порядку их следования; формируют в каждом из отведений сегменты ЭКГ такие, что они содержат заданное число отсчетов слева и заданное число отсчетов справа от соответствующего сегменту R-зубца; каждому сформированному сегменту присваивают два номера, первый из которых совпадает с номером отведения, а второй совпадает с номером R-зубца; на втором шаге сжатия из каждого сегмента удаляют полиномиальный тренд, который строят с использованием заданного числа начальных и заданного числа конечных отсчетов сегмента; на третьем шаге сжатия формируют матрицы синхронных ансамблей отведений; число матриц синхронных ансамблей отведений берут равным числу используемых отведений; в каждую из формируемых матриц синхронных ансамблей отведений в качестве строк записывают сегменты, полученные на втором шаге сжатия, имеющие первый номер, совпадающий с номером отведения, а второй номер, совпадающий с номером строки формируемой матрицы синхронного ансамбля отведения; на четвертом шаге сжатия из матриц синхронных ансамблей отведений, полученных на третьем шаге сжатия, формируют матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений, для чего к матрице синхронного ансамбля первого отведения последовательно справа присоединяют следующие по порядку номеров отведений матрицы синхронных ансамблей отведений; на пятом шаге сжатия вычисляют ковариационную матрицу объединенного синхронного ансамбля, для чего матрично перемножают транспонированную матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений на матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений; на шестом шаге сжатия вычисляют собственные векторы и собственные значения ковариационной матрицы объединенного синхронного ансамбля; собственные значения ковариационной матрицы объединенного синхронного ансамбля нумеруют в порядке их убывания; номера собственных векторов меняют в соответствии с номерами их собственных значений; на седьмом шаге сжатия вычисляют нормированный спектр собственных значений, для чего делят собственные значения, взятые в порядке возрастания их номеров, на сумму всех собственных значений; вычисляют функцию относительной ошибки восстановления ЭКГ, для чего в качестве аргумента функции используют номер собственного значения, а значение функции получают путем вычитания из единицы всех собственных значений, номер которых не превышает аргумента вычисляемой функции; на восьмом шаге сжатия задают допустимую относительную ошибку восстановления ЭКГ и определяют число собственных векторов, которое обеспечивает непревышение заданной допустимой относительной ошибки восстановления ЭКГ, для чего определяют число необходимых собственных векторов, равное минимальному значению аргумента функции относительной ошибки восстановления ЭКГ, при котором значение функции не превышает заданной допустимой относительной ошибки восстановления ЭКГ; далее формируют матрицу собственных векторов, в которую записывают построчно собственные векторы в порядке возрастания их номеров, вплоть до номера, равного числу необходимых собственных векторов; на девятом шаге сжатия вычисляют матрицу скалярных произведений, для чего матрично перемножают матрицу собственных векторов на транспонированную матрицу объединенного синхронного ансамбля отведений; на десятом шаге сжатия запоминают для хранения в сжатом виде: число отведений, число отсчетов сжимаемой ЭКГ, положения R-зубцов, число отсчетов в сегменте слева и справа от R-зубца, число отсчетов в сегменте, матрицу собственных векторов, матрицу скалярных произведений; воспроизводят сжатую ЭКГ следующей последовательностью шагов: на первом шаге воспроизведения вычисляют матрицу воспроизведения объединенного синхронного ансамбля отведений, для чего матрично перемножают транспонированную хранимую матрицу скалярных произведений на хранимую матрицу собственных векторов; на втором шаге воспроизведения формируют матрицу воспроизведения ЭКГ, имеющую число строк, совпадающее с числом отведений, и число столбцов, совпадающее с числом отсчетов исходной ЭКГ; матрица воспроизведения ЭКГ заполняется нулевыми значениями; на третьем шаге воспроизведения производят разделение строк матрицы воспроизведения объединенного синхронного ансамбля отведений на отдельные примыкающие друг к другу сегменты, число отсчетов в которых совпадает с хранимым числом отсчетов сегмента; каждому сегменту присваивают два номера, первый из которых совпадает с номером отведения, а второй совпадает с номером сегмента по порядку следования в строке матрицы; на четвертом шаге воспроизведения в каждой строке матрицы воспроизведения ЭКГ на основе хранимых значений положений R-зубцов и числа отсчетов слева и справа от R-зубцов производят разметку границ сегментов и размещают в этих границах сегменты матрицы воспроизведения объединенного синхронного ансамбля отведений так, что первый номер сегмента совпадает с номером строки матрицы воспроизведения ЭКГ, а второй номер сегмента совпадает с номером R-зубца по порядку.
RU2017138858A 2017-11-08 2017-11-08 Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ RU2746844C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017138858A RU2746844C2 (ru) 2017-11-08 2017-11-08 Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017138858A RU2746844C2 (ru) 2017-11-08 2017-11-08 Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017138858A RU2017138858A (ru) 2019-05-08
RU2017138858A3 RU2017138858A3 (ru) 2021-02-17
RU2746844C2 true RU2746844C2 (ru) 2021-04-21

Family

ID=66430125

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017138858A RU2746844C2 (ru) 2017-11-08 2017-11-08 Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2746844C2 (ru)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030083581A1 (en) * 2001-10-25 2003-05-01 Taha Basel H. Method and apparatus for dynamically selecting an electrocardiogram compression process based on computerized analysis of cardiac rhythm and contour
RU128470U1 (ru) * 2012-08-09 2013-05-27 ООО "БизнесСофтСервис" Кардиоайгеноскоп
US20130243105A1 (en) * 2012-03-16 2013-09-19 National Cheng Kung University Electrocardiogram signal compression and de-compression system
RU162110U1 (ru) * 2015-07-23 2016-05-27 ООО "Собственный вектор" Устройство хранения и анализа экг
US20160150989A1 (en) * 2013-09-25 2016-06-02 Bardy Diagnostics, Inc. Method For Efficiently Encoding And Compressing ECG Data Optimized For Use In An Ambulatory ECG Monitor

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030083581A1 (en) * 2001-10-25 2003-05-01 Taha Basel H. Method and apparatus for dynamically selecting an electrocardiogram compression process based on computerized analysis of cardiac rhythm and contour
US20130243105A1 (en) * 2012-03-16 2013-09-19 National Cheng Kung University Electrocardiogram signal compression and de-compression system
RU128470U1 (ru) * 2012-08-09 2013-05-27 ООО "БизнесСофтСервис" Кардиоайгеноскоп
US20160150989A1 (en) * 2013-09-25 2016-06-02 Bardy Diagnostics, Inc. Method For Efficiently Encoding And Compressing ECG Data Optimized For Use In An Ambulatory ECG Monitor
RU162110U1 (ru) * 2015-07-23 2016-05-27 ООО "Собственный вектор" Устройство хранения и анализа экг

Also Published As

Publication number Publication date
RU2017138858A (ru) 2019-05-08
RU2017138858A3 (ru) 2021-02-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Manikandan et al. Wavelet-based electrocardiogram signal compression methods and their performances: A prospective review
Sharma et al. Multichannel ECG data compression based on multiscale principal component analysis
Schreiber et al. Nonlinear noise reduction for electrocardiograms
Castells et al. Spatiotemporal blind source separation approach to atrial activity estimation in atrial tachyarrhythmias
US4616659A (en) Heart rate detection utilizing autoregressive analysis
RU162110U1 (ru) Устройство хранения и анализа экг
Lin et al. Multichannel EEG compression based on ICA and SPIHT
Su et al. Recovery of the fetal electrocardiogram for morphological analysis from two trans-abdominal channels via optimal shrinkage
Young et al. Computer analysis of electrocardiograms using a linear regression technique
RU2746844C2 (ru) Способ сжатия и воспроизведения ЭКГ
Xiao et al. Online MECG compression based on incremental tensor decomposition for wearable devices
Isa et al. 3D SPIHT for multi-lead ECG compression
Brandon et al. A hardware trigger for temporal indexing of the electrocardiographic signal
Kabir et al. ECG signal compression using data extraction and truncated singular value decomposition
Chandra et al. A computationally efficient approach for ECG signal denoising and data compression
Avonds et al. Simultaneous greedy analysis pursuit for compressive sensing of multi-channel ECG signals
CN113854985A (zh) 一种用于血压预测的机器学习模型样本获取的方法及装置
RU177224U1 (ru) Высокоточный одноканальный кардиоайгеноскоп с внутренней синхронизацией
Paredes et al. Atrial Activity Detection through a Sparse Decomposition Technique
RU177963U1 (ru) Высокоточный одноканальный кардиоайгеноскоп с внешней синхронизацией
CN113855007A (zh) 一种用于血糖预测的机器学习模型样本获取的方法及装置
Yan et al. Electrocardiogram analysis based on the karhunen-loeve transform
RU180637U1 (ru) Векторкардиограф
de Sousa ECG compression and QRS detection: An IoT approach
Fernández et al. Detection of cardiac arrhythmias through singular spectrum analysis of a time-distorted EGM signal