Методы и средства контроля электрокардиоаппаратуры и качества электрокардиографических сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат наук Козюра, Алексей Вячеславович

• Козюра, Алексей Вячеславович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Козюра, Алексей Вячеславович

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Анализ текущего состояния предметной области исследования. Постановка цели и задач исследования

1.1 Проблемы, связанные с использованием электрокардиографических сигналов неудовлетворительного качества и причины их возникновения

1.2 Качество электрокардиографического сигнала

1.3 Нормативная и законодательная база контроля электрокардиоап-паратуры

1.4 Факторы, влияющие на качество электрокардиографического сигнала

1.4.1 Природа и параметры электрокардиографического сигнала

1.4.2 Анализ факторов, влияющих на качество электрокардиографического сигнала

1.5 Методы контроля качества электрокардиографического сигнала

1.5.1 Обзор существующих методов контроля качества электрокардиографического сигнала

1.5.2 Обзор известных решений по контролю качества электрокардиографического сигнала в серийно выпускаемой электрокардиографической технике

1.5.3 Метрики качества электрокардиографических сигналов

1.6 Обобщенная структура метода контроля качества электрокардиографического сигнала

1.7 Требования к методу контроля качества электрокардиографических сигналов

1.8 Цели и задачи исследования

1.9 Выводы по первой главе

2 Метрики качества электрокардиографических сигналов

2.1 Базы данных электрокардиографических сигналов

2.2 Шкала порядков качества электрокардиографического сигнала

2.3 Эмпирическая модовая декомпозиция

2.4 Математические модели имитации электрокардиографических сигналов и шумов

2.5 Зависимости параметров эмпирических мод электрокардиографических сигналов от соотношения сигнал/шум

2.6 Метрики качества электрокардиографических сигналов, характеризующие шумы и артефакты в сигнале

2.7 Набор метрик качества электрокардиографических сигналов

2.8 Алгоритм расчета положения Я-зубцов на базе эмпирической мо-довой декомпозиции

2.9 Алгоритм определения инверсии электродов отведений

2.10 Экспертная оценка качества электрокардиографических сигналов

2.11 Выводы по второй главе

3 Алгоритм и метод контроля качества электрокардиографических сигналов

3.1 Структура средства контроля качества электрокардиографических сигналов

3.2 Классификатор качества электрокардиографического сигнала

3.2.1 Требования к методу классификации

3.2.2 Исследования точности различных методов машинного обучения для классификации качества электрокардиографических сигналов

3.3 Алгоритм контроля качества электрокардиографического сигнала

3.4 Апробация метода контроля качества ЭКС

3.5 Возможные области применения метода контроля качества электрокардиографического сигнала

3.6 Выводы по третьей главе

4 Метод и программно-аппаратный комплекс контроля электрокар-диоаппаратуры

4.1 Требования к методу и инструментальным средствам контроля электрокардиоаппаратуры

4.2 Алгоритм контроля и поверки электрокардиоаппаратуры

4.3 Программно-аппаратный комплекс контроля электрокардиоаппаратуры

4.4 Генератор тестовых сигналов

4.5 Алгоритм определения границ линий сигнала на бумажном носителе

4.6 Программное обеспечение автоматизации контроля и поверки электрокардиоаппаратуры

4.7 Апробация макета программно-аппаратного комплекса

4.8 Выводы по четвертой главе

Заключение

Список литературы

Приложение А Зависимости параметров эмпирических мод модельных электрокардиографических сигналов от соотношения сигнал/шум

Приложение Б Экспертные оценки

Приложение В Справки об экспертных оценках

Приложение Г Акт апробации в БУЗ Орловской области ОДКБ

Приложение Д Акты внедрения результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства контроля электрокардиоаппаратуры и качества электрокардиографических сигналов»

ВВЕДЕНИЕ

Электрокардиография (ЭКГ) является наиболее распространённым, простым и эффективным методом диагностики заболеваний сердца, которые согласно статистике Всемирной организации здравоохранения являются основной причиной смертности населения. При этом правильность постановки диагноза и, соответственно, назначаемого плана лечения во многом определяется качеством электрокардиографического сигнала (ЭКС), используемого в зависимости от применяемой аппаратуры, либо специалистом в виде записи на ленте, либо электронным средством анализа и принятия решений в виде соответствующего электронного сигнала.

Качество ЭКС зависит от ряда объективных и субъективных факторов, к числу которых относятся реальные метрологические характеристики используемой аппаратуры, электромагнитные наводки, ошибки выполняющего исследования специалиста, например инверсия электродов, подвижность пациента в процессе получения сигнала и т.п. При этом ЭКС может содержать различные артефакты, которые затрудняют его интерпретацию и приводят к ошибкам в принятии решений. В этой связи количество врачебных ошибок, связанных с интерпретацией артефактов как заболеваний, и процент сигналов с неудовлетворительным качеством, содержащихся в архивах лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) и использующихся для диагностики, остаётся на постоянном относительно высоком уровне (по разным оценкам до 5 % регистрируемых ЭКС имеют неудовлетворительное качество).

Проблема особенно актуальна для получающих всё большее распространение телеметрической электрокардиографии (в том числе самодиагностики), суточного и прикроватного мониторинга, при проведении которых квалифицированный специалист не имеет возможности визуально контролировать качество регистрируемых сигналов в течение всего времени исследований, а используемые системы поддержки принятия решения и автоматической интерпретации являются чувствительными к наличию шума и артефактов и формируют ложные заключения на основе анализа сигналов неудовлетворительного качества. При этом использование аналоговых и цифровых фильтров для борьбы с помехами может не только удалить из сигнала шумовые, но и исказить информативные составляющие вплоть до имитации патологических изменений.

Таким образом, необходимо обеспечить условия применения для диагностики и принятия решений только ЭКС, достоверно характеризующих объект

исследования и не содержащих недопустимых артефактов. Это может быть достигнуто решением двух проблем, первая из которых заключается в периодическом контроле метрологических характеристик электрокардиоаппаратуры (ЭКП) в рамках ЛПУ и ее поверке, а вторая - в реализации контроля качества ЭКС при проведении диагностики.

Существенный вклад в развитие метрологического обеспечения ЭКП внесли: А. Ф. Троеглазов, И. А. Латфуллин, М. А. Сидорова, С. Zywetiz, P. Corabian, W. Alraun, G. I. Petrova и др., в развитие методов обработки и контроля качества ЭКС: А. П. Немирко, А. Н. Калиниченко, А. А. Кузнецов, Т. В. Истомина, Л. Ю. Кривоногов, О. В. Мельник, G. D. Clifford, R. G. Mark, L. Y. Di Marco, A. Murray, G. B. Moody, P. Augustyaniak и др.

Анализ состояния вопроса по первой проблеме показал, что периодический контроль метрологических характеристик электрокардиоаппаратуры, являющейся средствами измерений, регламентируется законодательно и проводится один раз в год при ее поверке. Процедура поверки, согласно утвержденным методикам, является весьма трудоемкой (до 3,0-4,5 ч на прибор), предполагает использование примитивных средств измерения (измерительная лупа и линейка) и высокую квалификацию персонала. Поэтому текущий контроль состояния ЭКП в рамках ЛПУ в межповерочные интервалы времени практически не проводится.

Из анализа второй проблемы установлено, что индивидуальная вариабельность, нелинейная и нестационарная природа ЭКС, большое количество причин возникновения артефактов приводят к тому, что даже опытным врачам сложно однозначно отделить информативные составляющие от шумовых. Поэтому существующие инструментальные методы контроля качества ЭКС обладают ограниченной достоверностью и обеспечивают точность распознавания неудовлетворительных сигналов не выше 93 %, что является недостаточным. При этом большинство из методов предполагают бинарную классификацию сигналов (годен/негоден), что не всегда удобно для специалистов, не учитывают влияния нарушений ритма и не контролируют правильность расположения электродов.

Таким образом, задачи разработки достоверного метода контроля качества ЭКС, использующего расширенную шкалу порядков и учитывающего влияние нарушений ритма и корректности расположения электродов отведений, и автоматизации контроля метрологических характеристик и поверки ЭКП являются весьма актуальными. Решению этих задач посвящена настоящая работа.

Объект исследования: контроль метрологических характеристик электрокардиоаппаратуры и качества электрокардиографических сигналов.

Предмет исследования: методы, алгоритмы и средства автоматизации контроля метрологических характеристик электрокардиоаппаратуры и контроля качества электрокардиографических сигналов.

Область исследований: диссертация соответствует п. 1 «Научное обоснование новых и усовершенствование существующих методов аналитического и неразрушающего контроля природной среды, веществ, материалов и изделий» и п. 6 «Разработка алгоритмического и программно-технического обеспечения процессов обработки информативных сигналов и представление результатов в приборах и средствах контроля, автоматизация приборов контроля» паспорта специальности 05.11.13 «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий».

Цель работы: снижение трудоемкости и автоматизация контроля и поверки электрокардиоаппаратуры, повышение достоверности контроля качества электрокардиографических сигналов.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1) анализ шумов, артефактов, причин их возникновения и методических ошибок, влияющих на качество ЭКС;

2) анализ и классификация существующих методов контроля качества ЭКС, обоснование требований и разработка структуры метода контроля;

3) разработка порядковой шкалы классов качества ЭКС. Формирование множества сигналов в соответствии с принятой шкалой для проведения теоретических и экспериментальных исследований;

4) разработка оценок (метрик качества), связывающих параметры ЭКС с характеристиками шумов и артефактов, присутствующих в сигнале, а также методических ошибок, допущенных в процессе регистрации сигналов;

5) выбор и обоснование параметров оптимального классификатора качества ЭКС, использующего разработанные метрики качества;

6) разработка алгоритма контроля качества ЭКС и структуры устройства, реализующего метод контроля;

7) экспериментальное подтверждение эффективности и точности контроля;

8) разработка алгоритма и программно-аппаратных средств контроля метрологических характеристик и поверки ЭКП.

Методы исследования. Исследования базируются на методах цифровой обработки сигналов, эмпирической модовой декомпозиции, машинного обучения и математической статистики. В процессе работы использовались программные пакеты статистического анализа: Я 3.0.2, Ы81ш1ю 0.97; машинного обуче-

ния: RapidMiner 5.3. Разработка специализированного программного обеспечения произведена с использованием технологий Microsoft .Net Framework, WPF и MWM Light.

Теоретические и экспериментальные исследования выполнены на общедоступных и апробированных множествах сигналов из архива PhysioNet, полученных в медицинских учреждениях с использованием сертифицированного оборудования для электрокардиографических исследований и с соблюдением этических норм.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) установлены зависимости параметров эмпирических мод модельных электрокардиографических сигналов от соотношения сигнал/шум, позволяющие формировать метрики качества ЭКС;

2) предложен и обоснован набор метрик качества ЭКС, основанный на параметрах эмпирической модовой декомпозиции, отличающийся возможностью учета наличия шумов, артефактов, нарушений сердечного ритма и некорректного положения электродов отведений;

3) разработан алгоритм контроля качества ЭКС с классификатором на базе композиции деревьев принятия решений, отличающийся использованием предложенного набора метрик, реализацией четырехбалльной шкалы порядков, учетом нарушений сердечного ритма и корректности положения электродов отведений;

4) разработан алгоритм контроля метрологических характеристик и поверки электрокардиоаппаратуры, основанный на утвержденной методике поверки, отличающийся автоматизацией измерений линейных размеров записанного на носитель тестового сигнала.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

1) разработанный набор метрик качества позволяет оценить параметры присутствующих в ЭКС шумов и артефактов, а также допущенных методических ошибок;

2) разработанный метод контроля качества ЭКС повышает достоверность определения сигналов неудовлетворительного качества и позволяет увеличить эффективность проведения электрокардиографической диагностики, в частности, в задачах телеметрии, суточного и прикроватного мониторинга;

3) разработанный программно-аппаратный комплекс автоматизирует рутинные операции определения метрологических характеристик ЭКП, обеспечивая существенное сокращение временных затрат на проведение поверки и снижение требований к квалификации персонала, что, наряду с повышением эффектов-

ности поверочных работ, создает условия организации текущего периодического контроля технического состояния ЭКП в лечебно-профилактических учреждениях в период межповерочного интервала.

Положения, выносимые на защиту:

1) набор метрик качества ЭКС, характеризующий наличие шумов, артефактов, нарушений ритма и некорректного положения электродов отведений;

2) метод контроля качества ЭКС, включающий предложенные и обоснованные метрики качества, классификатор по четырех-бальной шкале на базе композиции деревьев принятия решений и разработанный алгоритм контроля;

3) метод и программно-аппаратный комплекс контроля ЭКП.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы

прошли апробацию на следующих конференциях, семинарах и форумах: XVII-XXII международные научно-технические семинары «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (г. Алушта, 2008-2013 гг.); всероссийская научная школа по биомедицинской инженерии «БМИ-2009» (г. Санкт-Петербург, 2009 г.); международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП)» (г. Орел, 2010 г.); XIV международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» (г. Харьков, 2010 г.); международный форум «Innovact 2010» в рамках конкурса «European Hopefuls for Innovation» (Франция, г. Реймс, 2010 г.); 3-я международная научно-техническая конференция «Приборостроение - 2010» (г. Минск, 2010 г.); 10-я международная научно-техническая конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии (ФРЭМЭ)» (г. Владимир, 2012 г.); 2-я международная научно-практическая конференция «Современные материалы, техника и технологии» (г. Курск, 2012 г.).

Реализация работы. Программно-аппаратный комплекс контроля технического состояния электрокардиоаппаратуры внедрен в ГУП Орловской области «Медтехника», а метод контроля качества ЭКС прошел апробацию в БУЗ Орловской области «Детская областная клиническая больница им. 3. И. Круглой». Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в учебный процесс в ФГБОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК».

Отдельные результаты работы использованы при выполнении проектов № 14229, № 17168 программы «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» («У.М.Н.И.К.») 2011-2013 гг. по теме № 7 «Система оперативного контроля технического состояния электрокардиографической техники».

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 20 работ, включая 6 статей в ведущих рецензируемых изданиях из перечня ВАК, 12 материалов и тезисов докладов, патент на полезную модель и свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, включающего 172 наименования и 5 приложений и изложена на 185 страницах машинописного текста. Работа содержит 72 рисунка и 21 таблицу.

1 АНАЛИЗ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ. ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Проблемы, связанные с использованием электрокардиографических сигналов неудовлетворительного качества и причины их возникновения

Во время электрокардиографических исследований почти всегда можно выявить эпизоды искажений ЭКС - артефакты [58]. Присутствие артефактов в сигнале может привести к диагностической ошибке, составлению неверного плана лечения и необоснованным терапевтическим процедурам, таким как назначение лекарственных препаратов или имплантация электрокардиостимулятора [96].

В [97] показано, что ложная интерпретация артефакта как заболевания - достаточно частое явление среди специалистов различной квалификации. Так, например, ошибка в интерпретации артефакта как желудочковой тахикардии была допущена 186 из 490 врачей функциональной диагностики (38 %), 128 из 221 врачей-кардиологов (58 %) и 52 из 55 интернов (94 %). Данная проблема может возникнуть при движении пациента (например тремор различного происхождения) и при непостоянном контакте электрода с кожей пациента [45, 64, 149].

Проблема использования в клинической практике непригодных ЭКС не является новой. Так в [115] (1978 г.) проведены исследования, направленные на выявление количества сигналов неудовлетворительного качества, полученных в различных условиях: палаты интенсивной терапии и скорая помощь (группа А), отделения функциональной диагностики (группа Б) и удалённая телеметрическая диагностика (группа В). В каждой группе было представлено по 200 ЭКС. В результате получены следующие данные: 71 % сигналов группы А, 58,5 % - группы Б и 44,5 % - группы В были признаны непригодными для использования в диагностических целях. Несмотря на существенный прогресс в развитии микроэлектроники, алгоритмов цифровой обработки сигналов и стандартизации в области ЭКГ вопросы контроля качества ЭКС остаются по-прежнему актуальными.

По разным оценкам ежегодно до 5 % ЭКС во всём мире регистрируется с неудовлетворительным качеством [110] (2011 г.). Индивидуальная вариабельность, нелинейная и нестационарная природа ЭКС, а также большое количество причин возникновения артефактов приводят к тому, что даже опытным врачам-кардиологам сложно отделить информативные составляющие от шумовых.

Наличие артефактов в ЭКС зависит от субъективных факторов (методические ошибки персонала, индивидуальные особенности пациента) и от объектив-

ных факторов: метрологические характеристики используемой аппаратуры и наличие в ней дефектов, электромагнитные наводки [3].

Артефакты, связанные с некорректным использованием или дефектами фильтров, встроенных в ЭКП, могут привести к искажению информативных составляющих и формы ЭКС вплоть до имитации патологических изменений (например элевации сегмента БТ [50] - одного из главных диагностических признаков инфаркта миокарда), и затрудняет корректный анализ морфологии и постановку правильного диагноза. В [94] показано, что из 256 проанализированных сигналов только 25 % удовлетворяли требованиям стандарта Американской ассоциации сердца (АНА), предъявляемым к динамическому диапазону сигналов [95]. В остальных сигналах были определены артефакты, связанные с уменьшением динамического диапазона. В 96 % несоответствующих сигналов верхняя граница была снижена до 40 Гц вместо необходимых 100 Гц. В 62 % несоответствующих сигналов установлено некорректное применение фильтра верхних частот.

О наличии скрытых дефектов в используемой ЭКП могут свидетельствовать данные ФБУ «Орловский ЦСМ», в соответствии с которыми в 2012 году из 327 электрокардиографов, прошедших поверку, 36 приборов (11 %), а за неполный 2013 год из 282 - 31 (10,9 %) были признаны не годными к применению. Данный факт говорит о несвоевременном выявлении непригодных приборов в связи с отсутствием эффективных средств контроля метрологических характеристик.

По данным [134] (2008 г) около 4 % электрокардиографических исследований проводятся при некорректном расположении электродов на груди пациента, при этом частота возникновения подобных ошибок увеличивается в условиях неотложной медицины (палаты интенсивной терапии) [135]. Например в исследованиях, проведенных в [76] показано, что из 11432 сигналов из архива госпиталя при Лундском университете (Швеция), полученных в период с 1992 по 1993 годы, 114 сигналов были неудовлетворительного качества и содержали артефакты, а в 112 были перепутаны электроды отведений при регистрации. Таким образом порядка 2 % сигналов были непригодны для постановки диагноза, в тоже время как они были использованы в лечебном процессе. Согласно исследованиям [131] выявлено, что правильное расположение грудных электродов VI и У2 смогли указать 90 % из 10 техников, 49 % из 37 медсестер, 31 % из 52 электрофизиологов и 16 % из 20 врачей-кардиологов. Перепутывание электродов левой и правой руки одна из наиболее частых ошибок, которая может привести к неправильной интерпретации изменений сегмента БТ, локализации инфаркта или блокады сердца.

Эта ошибка может привести к постановке неверного первоначального диагноза и увеличить время до назначения правильного лечения [51, 134].

Помимо методических ошибок и дефектов оборудования, артефакты, присутствующие в сигнале, могут быть также вызваны различным оборудованием, например, электрохирургическими или терапевтическими приборами, использующимися в ЛПУ, в том числе совместно с электрокардиоаппаратурой [125, 154].

От качества ЭКС зависит эффективность работы не только специалиста, но и программного обеспечения автоматической интерпретации и поддержки принятия решения врача [16]. В качестве примера на рисунке 1.1 представлен случай, когда работа алгоритма предназначенного для определения длительности и амплитуды интервала С)Т [104]. Подавляющее большинство алгоритмов обработки ЭКС являются зависимыми от наличия шума и артефактов, например, алгоритмы определения положения рЯ8-комплексов [66, 101,148] или определения фибрилляции желудочков [40, 69].

1 1 1 1

1 1 < Волна 1 1'

1 \ ' 1 ' 1

—-1 к / У"'

А

1 ■ ■-У--— Г" I1 ,1 -

1 т 1' 1

< -

*

тН 1

--—1- Инт{ 1 рв т < !Т

1 1 1 1

1 ■ (

!

1 II

1

Мь 1,4 > У)к< ||Ц|| 1

Iм ' '|т тт1 ДО {Щ

' Г' 1 Г "

1 ► ? 1

Ин 1 т грв ал 1Т

а) б)

Рисунок 1.1- Иллюстрация проблемы определения интервала С)Т на зашумленном участке электрокардиографического сигнала [104]: а) пригодный сигнал; б) определение длительности и амплитуды интервала С)Т затруднено из-за наличия в сигнале высокочастотной помехи

Наиболее актуальными являются проблемы, связанные с применением сигналов неудовлетворительного качества в условиях телеметрической электрокардиографии [133], суточного [109] и прикроватного электрокардиографического мониторинга [90]. Особенностями данных приборов является широкое использование систем автоматической интерпретации ЭКС и то, что специалист, имеющий достаточную квалификацию, не может постоянно визуально контролировать качество регистрируемых сигналов [166].

Например в [133] приведены данные по оценке качества сигналов, полученных в рамках телемедицинских исследований, когда пациент самостоятельно регистрировал одноканальную ЭКГ: из 4751 сигналов 875 (18,4 %) не содержали фрагментов пригодных для анализа.

Отечественными исследователями был проведен анализ врачебных ошибок по данным суточного мониторинга [38], по результатам которого было выявлено, что из 528 сигналов в 66 (15,4 %) случаях отмечено невыявление аритмий из-за отсутствия оценки участков сигнала, которые были ошибочно отнесены средствами автоматической интерпретации в класс артефактов. Неверный программный подсчет частоты сердечных сокращений из-за наличия артефактов отмечен в 7 (1,5 %) случаях. Таким образом, методические ошибки в проанализированных врачебных заключениях зачастую связаны с особенностями работы алгоритмов автоматической интерпретации сигнала.

Неверная интерпретация артефактов сигнала встроенным программным обеспечением прикроватных мониторов с функцией контроля ЭКГ становится причиной порядка 43 % ложных тревог [39, 102, 154], которые существенно повышают нагрузку на медицинский персонал и могут стать причиной ошибок в работе автоматических дефибрилляторов [151].

Из всего сказанного выше становится очевидным тот факт, что для снижения количества ошибок необходимо обеспечить условия для использования в диагностике только тех ЭКС, которые достоверно характеризуют объект исследования и не содержат недопустимых артефактов. Достичь этого, по мнению автора, можно за счет решения двух проблем: периодический контроль метрологических характеристик ЭКП в рамках ЛПУ и её поверка; контроль качества ЭКС во время проведения диагностических процедур, особенно в задачах телемедицинской электрокардиографии, суточного и прикроватного мониторинга. На исследование этих проблем направлена настоящая работа.

1.2 Качество электрокардиографического сигнала

По мнению автора, впервые наиболее полно вопрос качества электрокардиографических сигналов был систематизирован и исследован в рамках программы «Оптимальная электрокардиография» [144] (фактически данные работы явились основой для формирования общепринятых руководств по стандартизации и интерпретации электрокардиограмм [95]). Здесь исследователи системно рассматривают качество электрокардиографических исследований и вводят термин

«качество сигнала» (tracing quality), под которым понимают корректность идентификационных данных и клинической информации, связанных с данной электрокардиограммой, а также «техническое качество сигнала» (technical tracing quality), под которым понимают корректность установки электродов отведений, стабильность базовой линии, наличие артефактов мышечного тремора и электромагнитных наводок от сетей электропитания, правильность работы системы печати, статические и динамические погрешности прибора. Для контроля технического качества сигнала в названной работе предлагается использовать пять критериев, которые позволяют оценить сигнал с позиции наличия артефактов и ошибок по пятибалльной шкале по каждому параметру.

При этом важно отметить, что по данным критериям в случае, если артефакты не влияют на возможность обнаружения ST-T волн, сигнал считается приемлемым. В случае, если средняя оценка по обозначенным критериям больше или равна 3, то сигнал может быть интерпретирован без затруднений. Однако ни в зарубежных, ни в отечественных рекомендациях по стандартизации и интерпретации электрокардиограмм описанные в [144] критерии не используются.

По результатам проведенного обзора литературных источников можно сказать, что зарубежные авторы достаточно широко используют термин «техническое качество сигнала» в своих исследованиях [41,65,72,115]. Отечественные авторы используют такие термины, как «отношение сигнал/шум» [15], «сигнально-помеховая обстановка» или «помеховая обстановка» [9, 17, 37].

Однако в [58] указано, что использование для оценки качества сигналов общепринятой меры - отношение сигнал/шум, является нерациональным. Это связано с тем, что однозначно разделить шумовые и информативные составляющие электрокардиографического сигнала не представляется возможным из-за того, что одновременно в сигнале могут проявляться различные виды шумов и артефактов, которые могут быть как кратковременными, так и непредсказуемо продолжительными. При этом стандартные меры мощности шума предполагают стационарность в динамике и частотном распределении шума.

На данный момент времени автором не найдено нормативной документации (рекомендации или стандартов), в которых были бы установлены критерии качества электрокардиографических сигналов. В данной работе термин «качество сигнала» используется автором, в понимании «техническое качество сигна-лa»-(-teehniealtraeing-quality)пpивeдeннoгoв[144]______

1.3 Нормативная и законодательная база контроля электрокардиоаппаратуры

Качество электрокардиографических исследований обеспечивается за счет стандартизации и контроля метрологических характеристик используемой аппаратуры, а также стандартизации методов проведения диагностических процедур и разработки рекомендаций по интерпретации ЭКС.

В России на данный момент действует ряд национальных стандартов, регламентирующих технические требования и порядок испытаний электрокардиографической техники, используемой в клинической практике (таблица 1.1). С точки зрения контроля метрологических характеристик и поверки, наибольший интерес представляют стандарты ГОСТ IEC 60601-2-51-2011 и ГОСТ Р 50267.47-2004.

ГОСТ IEC 60601-2-51-2011 регламентирует требования к точности рабочих характеристик и процедуры испытания регистрирующих и анализирующих одно-канальных и многоканальных электрокардиографов. В частности, в данном стандарте определены требования к условиям проведения испытаний и их порядок для проверки воспроизведения калибровочного напряжения, точности установки чувствительности, уровня шумов, динамических характеристик, параметров регистрации на бумажный носитель и точности работы систем автоматических измерений и интерпретации ЭКС. Стандарт предусматривает использование для испытаний сигналов синусоидальной, треугольной и прямоугольной форм, сигналов имитирующих помехи, а также специализированных калибровочных и аналитических ЭКС из базы данных «Общие стандарты Количественной Электрокардиографии» (CSE). Калибровочные ЭКС специально разработаны для испытаний аппаратных характеристик ЭКП, поэтому их форма аналогична ЭКС, регистрируемых во всех каналах прибора. Аналитические ЭКС разработаны для более реалистичной проверки алгоритмов анализа и обладают формами, аналогичными формам стандартных ЭКС, регистрируемых на всех отведениях. Следует отметить тот факт, что автором не обнаружено серийно выпускаемых в Российской Федерации генераторов, позволяющих воспроизводить сигналы, регламентированные в данном стандарте.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Козюра, Алексей Вячеславович, 2013 год

Список литературы

1. Азгалъдов Г. Г. Теория и практика оценки качества товаров. - Москва : Экономика, 1982. - С. 265.

2. Букингем М. Шумы в электронных приборах и системах. - Москва : МИР, 1986.-С. 399.

3. Васютина А. В., Городин А. С., Козюра А. В. Актуальные вопросы оценки качества сигнала электрокардиографических исследований // Современные материалы, техника и технология: материалы 2-й Междунар. научн.-практич. конф (25 декабря 2012 г.) - ЮЗГУ, 2012. - С. 84-87.

4. Городин А. С., Козюра А. В. Контроль качества электрокардиографического сигнала в задачах телемедицинского мониторинга // Современные технологии в задачах управления и автоматики и обработки информации: Сборник трудов XXII Междунар. научн.-техн. семинара, 18-24 сентября 2013 г., Алушта. - Москва : Изд-во МГУПИ, 2013. - С. 158-159.

5. Диатест. Прецизионный генератор сигналов для поверки электрокардиографов. -URL: http://www.radshel.ru/show.php?dev=19.

6. ДИАТЕСТ-4. Прецизионный генератор сигналов для поверки миографов, реографов, электрокардиографов, энцефалографов. - URL: http://www. rudshel.ru/show.php?dev=87.

7. Егоров Б. А., Козюра А. В., Яковенко М. В. Автоматизация метрологической поверки электрокардиоаппаратуры // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Труды XVII Междунар. научн.-техн. семинара. Алушта, сентябрь 2008 г. - СПб. : ГУ-АП, 2008. - С. 74.

8. Егоров Б. А. [и др.] Перспективы автоматизации метрологической поверки электрокардиоаппаратуры // Известия ОрелГТУ.. - 2008. - 4-2/272 (550). -С. 69-77.

9. Истомин Б. А. Систематизация методов анализа ЭКГ с учетом помеху-остойчивости // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы». - 2010. - Т. 8, № 109. -С. 86-91.

10. Козюра А. В. Автоматизированная система метрологической поверки электрокардиоаппаратуры //14 Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке». Сб. материалов форума. - Харьков : ХНУРЭ, 2010. - С. 254.

11. Козюра А. В. Оценка диагностической значимости электрокардиографического сигнала // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 10-й межд. научн.-техн. конференции. Книга 1. - Владимир, 2012. -С. 152-156.

12. Козюра А. В. Разработка метода оценки качества электрокардиографического сигнала // Биотехносфера. - 2012. - 3-4 (21-22). - С. 98-102.

13. Козюра А. В., Подмастерьев К В. Алгоритм распознавания границ линий сигнала на электрокардиографической ленте // Медицинские приборы и технологии: межвузовский сборник научных трудов под. ред. д-ра мед. наук А.З. Гусейнова и д-ра техн. наук В.В. Савельева. - Тула : Изд-во Тул-ГУ, 2009.-С. 91-94.

14. Козюра А. В., Подмастерьев К В. Информационная система контроля технического состояния электрокардиоаппаратуры // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Труды XIX Междунар. научн.-техн. семинара. (Сентябрь 2010 г., Алушта). -Москва : Издательский дом МЭИ, 2010. - С. 235-236.

15. Красичков А. С. [и др.] Оценка отношения сигнал/помеха при обработке электрокардиосгинала // Биотехносфера. - 2012. - 3-4 (21-22). -С. 116-118.

16. Кривоногое Л. Ю., Егоров М. С. Подавление высокочастотных помех в электрокардиосигналах на основе усеченной эмпирической модовой декомпозиции // Материалы IV Межрегиональной научной конференции "Актуальные проблемы медицинской науки и образования" / под ред. А. Митрошин, С. Геращенко. - Пенза, 2013. - С. 485^491.

17. Кривоногое Л. Ю., Тычков А. Ю. Подавление помех в электрокардиосигналах на основе разложения по эмпирическим модам // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы». - 2010. - Т. 8, № 109. - С. 127-132.

18. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. - Второе изд. - Москва : ООО "Бином-Пресс", 2006. - С. 656.

19. Макаров Л. М. Национальные российские рекомендации по применению методики холтеровского мониторирования в клинической практике: тех. отч. - 2013.

20. Мерков А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. - Москва : Едиториал УРСС, 2011. - С. 256. - ISBN 978-5-35401337-1.

21. Орлов А. И. Эконометрика: учебник для вузов. - Ростов на Дону : Феникс, 2009. - С. 276.

22. Оценка классификатора (точность, полнота, F-мера). - 2012. - URL: http: //bazhenov.me/blog/2012/07/21/classification-performance-evaluation.html.

23. Подмастерьев К. В., Козюра А. В. Автоматизированная система диагностики электрокардиоаппаратуры // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Труды XVIII Между-нар. научн.-техн. семинара. Сентябрь 2009 г. - Москва : МИЭРА, 2009. -С. 192.

24. Подмастерьев К. В., Козюра А. В. Генератор тестовых сигналов для поверки и сертификационных испытаний электрокардиоаппаратуры // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. — 2010. — Т. 1/279 (592. - С. 82-87.

25. Подмастерьев К. В., Козюра А. В. Информационная система метрологической поверки и сертификационных испытаний электрокардиоаппаратуры // Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП 2010: материалы IV-й Междунар. науч.-техн. конф., г. Орел, 22-23 апреля 2010 г. - Орел : ОрелГТУ, 2010. - С. 114-119.

26. Подмастерьев К В., Козюра А. В. К вопросу контроля качества электрокардиографического сигнала // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2012. - 1 (291). - С. 82-87.

27. Подмастерьев К. В., Козюра А. В. Метрологическое обеспечение электрокардиографических исследований // Приборостроение 2010: Материалы 3-й междунар. научн.-техн. конференции. - Минск : БИТУ, 2010. -С. 185-186.

28. Подмастерьев К. В., Козюра А. В. Проблемы метрологического обеспечения электрокардиографической техники и возможные пути их решения // Биотехносфера. - 2010. - 1 (7). - С. 33-38.

29. Подмастерьев К. В., Козюра А. В. Система оперативного контроля технического состояния электрокардиоаппаратуры // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: тез. докладов XX Межд. научн.-техн. семинара (г. Алушта, 18-24 сентября 2011 г.) -Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. - С. 113-114.

30. Подмастерьев К В. [и др.] Метрологическое обеспечение биомедицинских приборов и технологий для функциональной диагностики // Биотехносфера. - 2012. - 5-6 (23-24). - С. 92-96.

31. Попечителев Е. 77., Кореневский 77. А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. Учебное пособие. - Москва : Высшая школа, 2002. - С. 471. - ISBN 5-06-004054-2.

32. Программно-аппаратный комплекс контроля состояния электрокардиоап-паратуры [Текст]: пат. 86300 Рос. Федерация : МПК G 01 D 21/00 / Б.А. Егоров, A.B. Козюра, К.В. Подмастерьев, М.В. Яковенко; заявитель и патентообладатель гос. образовательное учреждение высш. проф. образования «Орловский государственный технический университет» (ОрелГТУ). - № 2009113788/22 ; заявл. 13.04.09 ; опубл. 27.08.09, Бюл. № 24. -2с.: ил.

33. РангайянР. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. -Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2007. - С. 440. - ISBN 978-5-9221-0730-3.

34. Ромашкина Г. Ф., Татарова Г. Г. Коээфициент конкордации в анализе социологических данных // Социология. - 2005. - Т. 20. - С. 131-158.

35. Саттон Р. С., Барто Э. Г. Обучение с подкреплением. - Бином. Лаб. -Москва, 2012. - С. 400. - ISBN 978-5-94774-351-7.

36. Свидетельство о государственное регистрации программы для ЭВМ № 2009613815. Программа для автоматизации метрологической поверки электрокардиоаппаратуры / Подмастерьев К.В., Егоров Б.А., Козюра A.B., Яковенко М.В. - заявка № 2009612260; Зарегистр. в Реестре программ для ЭВМ 16.07.09.

37. Тычков А. Ю., Кривоногое Л. Ю., Чураков 77. 77. Автоматизированная система обработки и анализа электрокардиосигналов в условиях интенсивных помех различного вида // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2011. - Т. 1, № 17. - С. 117-125.

38. Шубик 70. В. [и др.] Качество врачебных заключений по данным суточного мониторирования ЭКГ // Вестник аритмологии. - 2007. - № 49. - С. 5-10.

39. Aboukhalil А. [и др.] Reducing false alarm rates for critical arrhythmias using the arterial blood pressure waveform // Journal of biomedical informatics. -2008. - Июнь. - Т. 41, № 3. - С. 442^51. - ISSN 1532-0480.-DOI: 10.1016/ j.jbi.2008.03.003. - URL: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender. fcgi?artid=2504518%5C&tool=pmcentrez%5C&rendertype=abstract.

40. Alcaraz R. [и др.] Noise Effect Analysis in the Non-Invasive Organization Estimation of Atrial Fibrillation // Computers in Cardiology. - 2009. - Т. 1, № 2. - C. 805-808.

41. Allen J., Murray A. Assessing ECG signal quality on a coronary care unit // Physiological measurement. - 1996. - Нояб. - Т. 17, № 4. - С. 249-258. -ISSN 0967-3334. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8953623.

42. Arzeno N. M, Deng Z.-D., Poon C.-S. Analysis of first-derivative based QRS detection algorithms // IEEE transactions on bio-medical engineering. - 2008. -Февр. - Т. 55,2 Pt 1. - С. 478^84. - ISSN 1558-2531. - DOI: 10.1109/TBME. 2007.912658. - URL: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi? artid=2532677%5C&tool=pmcentrez%5C&rendertype:=abstract.

43. Augustyniak P. Diagnostic Quality-Derived Patient-Oriented Optimization of ECG Interpretation // Information Technologies in Biomedicine. - Springer Berlin Heidelberg, 2008. - Гл. III. C. 243-250. - ISBN 978-3-540-68167-0. -DOI: 10.1007/978-3-540-68168-7\_27.

44. Baranchuk А. [и др.] Electrocardiography pitfalls and artifacts: the 10 commandments // Critical care nurse. - 2009. - Февр. - Т. 29, № 1. -С. 67-73. - ISSN 0279-5442. - DOI: 10.4037/ccn2009607. - URL: http: //www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19182282.

45. Bhatia L., Turner D. R. Parkinson's tremor mimicking ventricular tachycardia // Age and ageing. - 2005. - Июль. - Т. 34, № 4. - С. 410-411. - ISSN 00020729. - DOI: 10.1093/ageing/afi097. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/15955765.

46. Bishop С. M. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). - Secaucus, NJ, USA : Springer-Verlag New York, Inc., 2006. -C. 749.-ISBN 0387310738.

47. Bond R. R. [и др.] A review of ECG storage formats // International journal of medical informatics. - 2011. - Окт. - Т. 80, № 10. - С. 681-697. - ISSN 1872-8243. - DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2011.06.008. - URL: http://www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/21775198.

48. Boulakia M. [и др.] Mathematical modeling of electrocardiograms: a numerical study 11 Annals of biomedical engineering. - 2010. - Март. - Т. 38, № 3. -С. 1071-1097. - ISSN 1573-9686.-DOI: 10.1007/sl0439-009-9873-0.-URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20033779.

49. Breuel Т., Shafait F. AutoMLP. Simple, Effective, Fully Automated Learning Rate and Size Adjustment. - 2013. - URL: http://snowbird.djvuzone.org/2010/ abstracts/ 163.pdf.

50. Burri H., Sunthorn H., Shah D. Simulation of anteroseptal myocardial infarction by electrocardiographic filters. // Journal of electrocardiology. -

2006. - Hionb. - T. 39, № 3. - C. 253-258. - ISSN 1532-8430. - DOI: 10. 1016/j.jelectrocard.2005.11.001. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/16777511.

51. Butler J. [h flp.] Incorrectly aligned fly leads inside the ECG machine causing 'ischaemic' changes // International journal of clinical practice. - 2002. -Mag. - T. 56, № 4. - C. 298-299. - ISSN 1368-5031. - URL: http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12074214.

52. Castiglioni P. [h Ap.] Cepstral Based Approach for Online Quantification of ECG Quality in Freely Moving Subjects // Computing in Cardiology. - 2011. -№ 38. - C. 625-628.

53. Chan T. ., Shen J. Image Processing and Analysis: Variational, PDE, Wavelet, and Stochastic Methods. - Society for Industrial, Applied Mathematics, 2005. -C. 423. - ISBN 9780898715897.

54. Chen Y., Yang H. Self-organized neural network for the quality control of 12-lead ECG signals. // Physiological measurement. - 2012. - CeHT. - T. 33, № 9. -C. 1399-1418.-ISSN 1361-6579. - DOI: 10.1088/0967-3334/33/9/1399.-URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22902675.

55. Chi en Chang J.-R., Tai C.-c. Accurate programmable electrocardiogram generator using a dynamical model implemented on a microcontroller // Review of Scientific Instruments. - 2006. - T. 77, № 7. - C. 075104. - ISSN 00346748. - DOI: 10.1063/1.2221508. - URL: http://link.aip.org/link/ RSINAK/v77/i7/p075104/s 1 %5C&Agg=doi.

56. Chronaki C. E. [h flp.] OpenECG : a European Project to Promote the SCP-ECG Standard , a Further Step towards Interoperability in Electrocardiography Danish Center for Health Telematics , Odense , Denmark Clinical Physiology Institute of CNR , Pisa , Italy Interoperability stand // Computers in Cardiology. - 2002. - № 29. - C. 285-288.

57. Chudacek V. [h /jp.] Simple Scoring System for ECG Quality Assessment on Android Platform // Computing in Cardiology. - 2011. - №> 38. - C. 449^151.

58. Clifford G. D., Francisco A., McSharry P. Advanced Methods And Tools for ECG Data Analysis.- Artech House, 2006. -C. 384. - ISBN 978-1580539661.

59. Clifford G. D. [h Ap.] Signal Quality Indices and Data Fusion for Determining Acceptability of Electrocardiograms Collected in Noisy Ambulatory Environments // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38. - C. 285-288.

60. Clifford G. D. [h flp.] Signal quality indices and data fusion for determining clinical acceptability of electrocardiograms // Physiological measurement. -

2012. - CeHT. - T. 33, № 9. - C. 1419-1433. - ISSN 1361-6579. - DOI: 10.1088/0967-3334/33/9/1419. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/22902749.

61. Das M. K., Ari S., Priyadharsini S. On an algorithm for detection of QRS complexes in noisy electrocardiogram signal. - 2011. - DOI: 10 . 1109 / INDCON.2011.6139345.

62. Ettinger M. J. B. V. [h flp.] An Open Source ECG Toolkit with DICOM The ECG toolkit // Computers in Cardiology. - 2008. - № 35. - C. 441-444.

63. Everss E., Rey U., Carlos J. Quality Evaluation and Effect of Time Synchronization on the Digital Recovery of Intracardiac Electrograms // Computers in Cardiology. - 2009. - T. 36. - C. 801-804.

64. Falk R. H., Knowlton A. A. Atypical ventricular tachycardia or motion artifact? // The American journal of cardiology. - 1987. - Anp. - T. 59, № 8. - C. 924. - ISSN 0002-9149. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ 3825957.

65. Farrell R. M., Young B. J. Effect of Lead Quality on Computerized ECG Interpretation // Computers in Cardiology. - 2004. - № 31. - C. 173-176.

66. Friesen G. M. [h flp.] A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms // IEEE transactions on bio-medical engineering. - 1990. -£hb. - T. 37, № 1. - C. 85-98. - ISSN 0018-9294. - DOI: 10.1109/10.43620. -URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2303275.

67. García-Niebla J. [h ¿jp.] Technical mistakes during the acquisition of the electrocardiogram // Annals of noninvasive electrocardiology : the official journal of the International Society for Holter and Noninvasive Electrocardiology, Inc. - 2009. - Okt. - T. 14, № 4. - C. 389-403. - ISSN 1542-474X. - DOI: 10.1111 /j. 1542-474X.2009 .00328 .x. - URL: http : //www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19804517.

68. Gritzali F, Frangakis G., Papakonstantinou G. Noise estimation in ECG signals // Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. - IEEE, 1988. - 152-153 vol. 1. - ISBN 0-7803-0785-2. - DOI: 10.1109/IEMBS. 1988.94453. - URL: http: //ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=94453.

69. Guglin M. E., Thatai D. Common errors in computer electrocardiogram interpretation // International journal of cardiology. - 2006. - ühb. - T. 106, № 2. - C. 232-237. - ISSN 0167-5273. - DOI: 10.1016/j.ijcard.2005.02.007. -URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gOv/pubmed/l 6321696.

70. Hadj Slimane Z.-E., Nait-Ali A. QRS complex detection using Empirical Mode Decomposition // Digital Signal Processing. - 2010. - Июль. - Т. 20, № 4. -С. 1221-1228.-ISSN 10512004. -DOI: 10.1016/j.dsp.2009.10.017. - URL: http://linkinghub.elsevier.eom/retrieve/pii/S 105120040900195X.

71. Hancock E. W. [и др.] AHA/ACCF/HRS recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part V: electrocardiogram changes associated with cardiac chamber hypertrophy: a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography // Circulation. - 2009. - Март. - Т. 119, № 10. -e251-61. - ISSN 1524-4539. - DOI: 10.1161 / CIRCULATIONAHA. 108. 191097. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19228820.

72. Hayn D., Jammerbund В., Schreier G. ECG Quality Assessment for Patient Empowerment in mHealth Applications // Computing in Cardiology. - 2011. -№ 38. - C. 353-356.

73. Hayn D., Jammerbund 5., Schreier G. QRS detection based ECG quality assessment // Physiological measurement. - 2012. - Сент. - Т. 33, № 9. -С. 1449-1461.-ISSN 1361-6579.-DOI: 10.1088/0967-3334/33/9/1449.-URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22902864.

74. He X., Goubran R., Liu X. Ensemble Empirical Mode Decomposition and adaptive filtering for ECG signal enhancement // Medical Measurements and Applications Proceedings MeMeA. - 2012. - C. 1-5. - ISBN 9781467308823. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs%5C_all.jsp? arnumber=6226649.

75. He X., Goubran R. A., Liu X. P. Signal enhancement of wearable ECG monitoring sensors based on Ensemble Empirical Mode Decomposition // 2011 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications. -Department of Systems, Computer Engineering, Carleton University, Ottawa, Canada. IEEE, 2011. - C. 433^36. - ISBN 9781424493371. - DOI: 10.1109/ MeMeA.2011.5966752. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=5966752.

76. Hede'n В. [и др.] Artificial neural networks for recognition of electrocardiographic lead reversal // The American Journal of Cardiology. -1995. - Май. - Т. 75, № 14. - С. 929-933. - ISSN 00029149. - DOI: 10.1016/S0002-9149(99)80689-4. - URL: http://linkinghub.elsevier.com/ retrieve/pii/S0002914999806894.

77. Ho T. [h aP-] Physionet Challenge 2011 : Improving the Quality of Electrocardiography Data Collected Using Real Time QRS-Complex and T-Wave Detection.

78. Hofreiter P., Trnka M. Institute of Information Engineering , Automation , and Mathematics The Empirical Mode Decomposition in Real-Time // 18th International Conference on Process Control Hotel Titris, Tatranska Lomnica, Slovakia, June 14-17. - 2011. - C. 284-289. - ISBN 9788022735179.

79. Hong Y.-Y., Bao Y.-Q. FPGA Implementation for Real-Time Empirical Mode Decomposition // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. -2012. - Rek. - T. 61, № 12. - C. 3175-3184. - ISSN 0018-9456. - DOI: 10. 1109/TIM.2012.2211460. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=6307856.

80. Huang N. E. [h ^p.] A confidence limit for the empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis // Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. - 2003. - CeHT. - T. 459, № 2037. - C. 2317-2345. - ISSN 1364-5021. - DOI: 10.1098/rspa.2003.1123. -URL: http://rspa.r0yals0cietypublishing.0rg/cgi/d0i/l 0.1098/rspa.2003.1123.

81. Huang N. E. [h zip.] The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. -1998. - MapT. - T. 454, № 1971. - C. 903-995. - ISSN 1364-5021. - DOI: 10.1098/rspa. 1998.0193. - URL: http://rspa.royalsocietypublishing.org/cgi/ doi/10.1098/rspa. 1998.0193.

82. Huptych M., Republic C. Data Driven Approach to ECG Signal Quality Assessment using Multistep SVM Classification // Computing in Cardiology. -2011. -№ 38. - C. 453-455.

83. Jayaraman S., Damodaran V. An Improved Method for ECG Morphological Features Extraction from Scanned ECG Records // ipcbee.com. - 2012. - T. 29. - C. 64-68. - URL: http://www.ipcbee.com/vol29/12-ICBBT2012-H021.pdf.

84. Jekova I. [h flp.] Recognition of Diagnostically Useful ECG Recordings: Alert for Corrupted or Interchanged Leads // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38.-C. 429^32.

85. Jekova I. [h ^p.] Threshold-based system for noise detection in multilead ECG recordings. // Physiological measurement. - 2012. - CeHT. - T. 33, № 9. -

С. 1463-1477. - ISSN 1361-6579. - DOI: 10.1088/0967-3334/33/9/1463,-URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22902891.

86. Johannesen L., Galeotti L. Automatic ECG quality scoring methodology: mimicking human annotators // Physiological measurement. - 2012. - Сент. -Т. 33, № 9.-С. 1479-1489. - ISSN 1361-6579. - DOI: 10.1088/0967-3334/ 33/9/1479. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22902927.

87. Kabir M. A., Shahnaz C. Denoising of ECG signals based on noise reduction algorithms in EMD and wavelet domains // Biomedical Signal Processing and Control. - 2012. - Сент. - Т. 7, № 5. - С. 481-489. - ISSN 17468094. - DOI: 10.1016/j.bspc.2011.11.003. - URL: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/ pii/S 1746809411001157.

88. Kalkstein N. [и др.] Using Machine Learning to Detect Problems in ECG Data Collection Method and results // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38. -C. 437-440.

89. Karagiannis A., Constantinou P. A prediction model for the number of intrinsic mode functions in biomedical signals: The case of electrocardiogram // Biomedical Signal Processing and Control. - 2011. - Июль. - Т. 6, № 3. -С. 231-243. - ISSN 17468094.-DOI: 10.1016/j.bspc.2011.02.005.-URL: http: //dx. doi. org/10.1016/j .bspc. 2011.02.005 %20http: //linkinghub. elsevier. com/retrieve/pii/S 1746809411000103.

90. Kasturiwale H. P., Deshmukh C. N. Quality Assessment of ICA for ECG Signal Analysis // 2009 Second International Conference on Emerging Trends in Engineering & Technology. - IEEE, 2009. - C. 73-75. - ISBN 978-1-42445250-7. - DOI: 10.1109/ICETET.2009.187. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/ lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=5395066.

91. Kendall M. G., Smith В. B. The Problem of m Rankings // The Annals of Mathematical Statistics. - 1939. - Сент. - Т. 10, № 3. - С. 275-287. - ISSN 0003-4851. - DOI: 10.1214/aoms/l 177732186. - URL: http://projecteuclid. org/euclid.aoms/1177732186.

92. Kim D., Kim К. O., Oh H.-S. Extending the scope of empirical mode decomposition by smoothing // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. - 2012. - T. 2012, № 1. - C. 168. - ISSN 1687-6180. - DOI: 10.1186/1687-6180-2012-168,- URL: http://asp.eurasipjournals.com/content.

93. Kim D., Oh H.-S. EMD: A Package for Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum // The R Journal. - 2009. - № 1. - C. 40-46.

94. Kligfield P., Okin P. M. Prevalence and clinical implications of improper filter settings in routine electrocardiography // The American journal of cardiology. -2007.-MapT.-T. 99, №5.-C. 711-713.-ISSN 0002-9149.-DOI: 10.1016/ j.amjcard.2006.09.123. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ 17317378.

95. Kligfield P. [h Ap.] Recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part I: the electrocardiogram and its technology a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias Committee, Council on Clin // Journal of the American College of Cardiology. - 2007. - MapT. - T. 49, № 10. - C. 1109-27. - ISSN 1558-3597.-DOI: 10.1016/j.jacc.2007.01.024. - URL: http://www.ncbi.nlm. nih.gov/pubmed/17349896.

96. Knight B. P. [h #p.] Clinical consequences of electrocardiographic artifact mimicking ventricular tachycardia // The New England journal of medicine. -1999. - Okt. - T. 341, № 17. - C. 1270-1274. - ISSN 0028-4793. - DOI: 10.1056/NEJM199910213411704. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/10528037.

97. Knight B. P. [h Ap.] Physician interpretation of electrocardiographic artifact that mimics ventricular tachycardia // The American journal of medicine. - 2001. -Anp. - T. 110, № 5. - C. 335-338. - ISSN 0002-9343. - URL: http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11286946.

98. KumarGarg D. [h Ap.] ECG Paper Records Digitization through Image Processing Techniques // International Journal of Computer Applications. -2012. - HIOHB. - T. 48, № 13.-C. 35-38.-ISSN 09758887. - DOI: 10.5120/ 7411 - 0485. - URL: http : / /research. ijcaonline. org/volume48/ number 13 / pxc3880485.pdf.

99. Langley P. [h AP-] An Algorithm for Assessment of Quality of ECGs Acquired via Mobile Telephones // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38. -C. 281-284.

100. Larose D. T. Discovering knowledge in data. An introduction to Data Mining. -New Jersey : John Wiley, Sons, Inc, 2005. - C. 233.

101. Last T. [h AP-] Evaluation of multi-component Electrocardiogram beat detection algorithms: Implications of three different noise artifacts // Computers in Cardiology. - IEEE, ceHT. 2007. - C. 521-524. - ISBN 978-1-4244-2533-4. -DOI: 10.1109/CIC.2007.4745537. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/ epic03/wrapper.htm?arnumber=4745537.

102. Lawless S. Т. Crying wolf: false alarms in a pediatric intensive care unit // Critical care medicine. - 1994. - Июнь. - Т. 22, № 6. - С. 981-985. - ISSN 0090-3493. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8205831.

103. Lee M.-H. [и др.] Hardware Implementation of EMD Using DSP and FPGA for Online Signal Processing // IEEE Transactions on Industrial Electronics. -2011. - Июнь. - Т. 58, № 6. - С. 2473-2481. - ISSN 0278-0046. - DOI: 10. 1109/TIE.2010.2060454. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=5518428.

104. L'Hostis P. Establishing Metrics for ECG Recording Quality: The Role of the ECG Warehouse. - URL: http://www.biotrial.com/upload/image/PCMG%5C_ Establishing%20Metrics%5C_%5C_ECG%5C_Article.pdf.

105. Li Q., Mark R. G., Clifford G. D. Robust heart rate estimation from multiple asynchronous noisy sources using signal quality indices and a Kalman filter. // Physiological measurement. - 2008. - Янв. - Т. 29, № 1. - С. 15-32. - ISSN 0967-3334.-DOI: 10.1088/0967-3334/29/1/002.-URL: http://iopscience.iop. org/0967-3334/29/l/002%20http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender. fcgi?artid=2259026%5C&tool=pmcentrez%5C&rendertype=abstract.

106. Li X. [и др.] Analysis of depth of anesthesia with Hilbert-Huang spectral entropy // Clinical neurophysiology: official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology. - 2008. - Нояб. - Т. 119, № 11. -С. 2465-2475. - ISSN 1388-2457. - DOI: 10.1016/j.clinph.2008.08.006. -URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gOv/pubmed/l 8812265.

107. Li Y., Wang Q., Deng Q. Research on EMD and its application in biomedical signal processing // Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi Journal of biomedical engineering Shengwu yixue gongchengxue zazhi. - 2005. - T. 22, № 5. - C. 1058-1062.

108. Liu С. [и др.] Real-time Signal Quality Assessment for ECGs Collected Using Mobile Phones // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38. - C. 357-360.

109. Liu S.-H., Cheng D.-C., Lin C.-M. Arrhythmia identification wi til two-lead electrocardiograms using artificial neural networks and support vector machines for a portable ECG monitor system // Sensors (Basel, Switzerland). -2013,-Янв.-T. 13, № l.-C. 813-828.-ISSN 1424-8220.-DOI: 10.3390/ sl30100813. - URL: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi? artid=3574706%5C&tool=pmcentrez%5C&rendertype=abstract.

110. Маап А. С. [и др.] Assessment of Signal Quality and Electrode Placement in ECGs using a Reconstruction // Computers in Cardiology. - 2011. - № 38. -C.289-292.

111. Мак J.N. F., Ни Y., Luk K. D. K. An automated ECG-artifact removal method for trunk muscle surface EMG recordings // Medical engineering & physics. -2010. - Окт. - T. 32, № 8. - C. 840-848. - ISSN 1873-4030. - DOI: 10.1016/ j.medengphy.2010.05.007. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ 20561810.

112. Mason J. W. [и др.] Recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part II: Electrocardiography diagnostic statement list: a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias Committee, Council // Circulation. -2007. - Март. - Т. 115, № ю. - С. 1325-32. - ISSN 1524-4539. - DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA. 106.180201. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/17322456.

113. McSharry Р. E. [и др.] A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals // IEEE transactions on bio-medical engineering. -2003. - Март. - Т. 50, № 3. - С. 289-294. - ISSN 0018-9294. - DOI: 10. 1109/TBME.2003.808805. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ 12669985.

114. Al-mejrad A. S. A. Bio-Potential Signal Extraction from Multi-Channel Paper Recorded Charts // American Journal of Applied Sciences. - 2011. - Июнь. -Т. 8, № 6. - С. 520-524. - ISSN 1546-9239. - DOI: 10.3844/ajassp.2011.520. 524. - URL: http://www.thescipub.com/abstract/10.3844/ajassp.2011.520.524.

115. Milliken J. A., Henderson J. Assessment of the technical quality of electrocardiograms // Canadian Medical Association journal. - 1978. - Авг. -Т. 119, № 4. - С. 327-333. - ISSN 0008-4409. - URL: http : / / www . pubmedcentral. nih . gov / articlerender . fcgi ? artid = 1818330 % 5C & tool = pmcentrez%5C&rendertype=abstract.

116. Moody В. E. Rule-Based Methods for ECG Quality Control // Computing in Cardiology. -2011. -№ 38. - C. 361-363.

117. MS410 ECG Simulator. - 2013. - URL: http://www.ms-gmbh.de/en/ms410% 5C_start.htm.

118. Nemirko A., Kalinichenko A., Murashov P. Software Complex for the Recognition of Diagnostically Significant ECG Changes // Pattern Recognition

and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. -

2006. -T. 16, № l.-C. 9-11.

119. Nimunkar A. J., Tompkins W. J. R-peak detection and signal averaging for simulated stress ECG using EMD // Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference. -

2007.-ilHB.-T. 2007.-C. 1261-1264. - ISSN 1557-170X. - DOI: 10.1109/ IEMBS. 2007.4352526. - URL: http: //www. ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/ 18002192.

120. Noponen K. [h AP-] Electrocardiogram Quality Classification based on Robust Best Subsets Linear Prediction Error // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38.-C. 365-368.

121. Oh S. A new quality measure in electrocadriogram signal: Master of science / Oh Sungho. - University of Florida, 2004.

122. Omar M. O. A., Mohamed A. S. A. Application of the empirical mode decomposition to ECG and HRV signals for congestive heart failure classification // 2011 1st Middle East Conference on Biomedical Engineering. -Biomedical Engineering Department, Faculty of Engineering, Misr University for Science, Technology, MUST, 6th October, Egypt. IEEE, 4>eBp. 2011. -C. 392-395. - ISBN 978-1-4244-6998-7. - DOI: 10.1109/MECBME.2011. 5752148. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm? arnumber=5752148.

123. Pal S., Mitra M. QRS Complex detection using Empirical Mode Decomposition based windowing technique. -2010. - DOI: 10.1109/SPCOM.2010.5560523. -URL: http://linkinghub.elsevier.eom/retrieve/pii/S 105120040900195X.

124. Pal S., Mitra M. Empirical mode decomposition based ECG enhancement and QRS detection // Computers in Biology and Medicine. - 2012. - T. 42, № 1. -C. 83-92.-ISSN 18790534.-DOI: 10.1016/j.compbiomed.2011.10.012.-URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22119222.

125. Patel S. /., Souter M. J. Equipment-related electrocardiographic artifacts: causes, characteristics, consequences, and correction // Anesthesiology. -

2008. - JIhb. - T. 108, № 1. - C. 138-148. - ISSN 1528-1175. - DOI: 10. 1097/01.anes.0000296537.62905.25. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/18156892.

126. Paterni M., Belardinelli A. An automatic procedure to convert ECGs from graph paper to digital signals // Computers in Cardiology. - 2002. - № 29. -

C. 263-266. - URL: http : / / ieeexplore. ieee. org / xpls / abs % 5C _ all. jsp ? arnumber= 1166758.

127. Postnikova V. Analysis of approaches to formation of expert group membership focused on preparing and making decisions. // Science and Education of the Bauman MSTU. - 2012. - Man. - T. 12, № 5. - C. 333-346. - ISSN 19940408. - DOI: 10.7463/0512.0360720. - URL: http://technomag.edu. ru/en/doc/360728.html.

128. Pratt W. K. Digital image processing. - 3-e H3A- - New York, NY : John Wiley, Sons, Inc, 2001. - C. 735. - ISBN 0-471-22132-5.

129. ProSim 4. Vital Signs Simulator. - 2013. - URL: http://support.fluke.com/ biomedical/Download/Asset/3983499%5C_6150%5C_ENG%5C_E%5C_W. PDF.

130. Qian H. Fractional Brownian Motion and Fractional Gaussian Noise // Lecture Notes in Physics - New York then Berlin. - 2003. - C. 22-33.

131. Rajaganeshan R. [h flp.] Accuracy in ECG lead placement among technicians, nurses, general physicians and cardiologists. // International journal of clinical practice. - 2008. - Ahb. - T. 62, № 1. - C. 65-70. - ISSN 1368-5031. - DOI: 10.1111/j. 1742-1241.2007.01390..x. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/17764456.

132. Rautaharju P. M. [h Ap.] AHA/ACCF/HRS recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part IV: the ST segment, T and U waves, and the QT interval: a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias C // Circulation. - 2009. - MapT. - T. 119, № 10. - e241-50. - ISSN 1524-4539. -DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA. 108.191096. - URL: http://www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/19228821.

133. Redmond S. J. [h flp.] ECG quality measures in telecare monitoring. // Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. - 2008. - £hb. - T. 2008. - C. 2869-72. -ISSN 1557-170X. -DOI: 10.1109/IEMBS.2008.4649801. - URL: http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19163304.

134. Riddle W. Misleading. The clinical implications of misplaced ECG leads. // JEMS : a journal of emergency medical services. - 2008. - CeHT. - T. 33, № 9. - C. 56-62. - ISSN 0197-2510. - DOI: 10.1016/S0197-2510(08)70320-6. -URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18790357%20http://www.jems. com/article/patient- care/misleading- clinical- implicatio.

135. RudigerA. [h pp.] Electrocardiographic artifacts due to electrode misplacement and their frequency in different clinical settings // The American journal of emergency medicine. - 2007. - OeBp. - T. 25, № 2. - C. 174-8. - ISSN 07356757. - DOI: 10.1016/j.ajem.2006.06.018. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/17276807.

136. Sakkalis V. [h pp.] A Gateway between the SCP-ECG and the DICOM Supplement 30 Waveform Standard // Computers in Cardiology. - 2003. - № 30. - C. 25-28.

137. Sameni R. [h #p.] Multichannel ECG and Noise Modeling: Application to Maternal and Fetal ECG Signals // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. - 2007. - T. 2007, № 1. - C. 043407. - ISSN 1687-6180. - DOI: 10.1155/2007/43407. - URL: http://asp.eurasipjournals.eom/content/2007/l/ 043407.

138. Sánchez B. A., Lopetegi T., Romero I. Assessment of Different Methods to Estimate Electrocardiogram Signal Quality // Computing in Cardiology. -2011. -№ 38. -C. 609-612.

139. Saxena S. C., Kumar V., Giri V. K. Quality Assurance in Cardiac Disease Diagnostic using Computerised Feature Extraction of ECG Signal // IETE Technical Review Institution Of Electronics And Telecommunication Engineers India. - 2003. - T. 20, № 4. - C. 377-386. - ISSN 02564602. -URL: http://www. scopus.com/inward/record.url?eid=2- s2.0-0348224738% 5C&partnerID=40%5C&md5=288c 18ab5d3ab6129151 a 14441536087.

140. Schloegl A. [n pp.] Two-way converter between the HL7 aECG and SCP-ECG data formats using BioSig // 2007 Computers in Cardiology. - IEEE, ceHT. 2007. - C. 253-256. - ISBN 978-1-4244-2533-4. - DOI: 10.1109/CIC.2007. 4745469. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm? arnumber=4745469.

141. Schmitt N. Uses and abuses of coefficient alpha. // Psychological Assessment. -1996. - T. 8, № 4. - C. 350-353. - ISSN 1939-134X. - DOI: 10.1037/10403590.8.4.350. - URL: http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi= 10.1037/10403590.8.4.350.

142. Seiffert C. [h Ap.] RUSBoost: Improving classification performance when training data is skewed // 2008 19th International Conference on Pattern Recognition. - IEEE, pqk. 2008. - C. 1-4. - ISBN 978-1-4244-2174-9. - DOI: 10.1109/ICPR.2008.4761297. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs%

5C_all.jsp?arnumber=4761297%20http://ieeexplore. ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=4761297.

143. Sheffield L. T., Roitman D. /., Kansal S. A quantitative technical quality assay method for electrocardiograms // Journal of Electrocardiology. - 1978. - T. 11, № 3. - C. 277-283. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/690553.

144. Sheffield L. [h ,np.] Task force II: Quality of electrocardiographic records // The American Journal of Cardiology. - 1978. - 3Ihb. - T. 41, № 1. - C. 146-157. -ISSN 00029149. - DOI: 10.1016/0002-9149(78)90149-2. - URL: http:// linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/0002914978901492.

145. Shen T., Laio T. Image processing on ECG chart for ECG signal recovery // Computers in Cardiology, - 2009. - № 36. - C. 725-728. - URL: http: / / ieeexplore.ieee.org/xpls/abs%5C_all.jsp?arnumber=5445282.

146. Silva /., Moody G. B., Celi L. Improving the Quality of ECGs Collected Using Mobile Phones The PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2011 // Computing in Cardiology. - 2011. - № 38. - C. 273-276.

147. Silva M. [h £p.] System for Conformity Assessment of Electrocardiographs // 13th International Conference on Biomedical Engineering / no,q pefl. C. James. - Springer Berlin Heidelberg, 2009. - C. 1124-1127. - ISBN 978-3540-92840-9. - DOI: 10.1007/978-3-540-92841-6\_276.

148. Sivakumar R., Tamilselvi R., Abinaya S. Noise Analysis & QRS Detection in ECG Signals // 2012 International Conference on Computer Technology and Science (ICCTS 2012). T. 47. - 2012. - C. 141-146. - DOI: 10.7763/IPCSIT. 2012.V47.27.

149. Srikureja W., Darbar D., Reeder G. S. Tremor-Induced ECG Artifact Mimicking Ventricular Tachycardia // Circulation. - 2000. - CeHT. - T. 102, № 11.-C. 1337-1338.-ISSN 0009-7322.-DOI: 10.1161/01.CIR.102.11.1337.-URL: http://circ.ahajournals.Org/cgi/doi/10.l 161/01.CIR.102.11.1337.

150. Stare V. Could Determination of Equivalent Dipoles from 12 Lead ECG Help in Detection of Misplaced Electrodes.

151. Stewart J. A. Delayed defibrillation caused by unexpected ECG artifact. // Annals of emergency medicine. - 2008. - Hoa6. - T. 52, № 5. - C. 515-8. -ISSN 1097-6760. - DOI: 10.1016/j .annemergmed.2008 .02.008. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18387704.

152. Surawicz B. [h /ip.] AHA/ACCF/HRS recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part III: intraventricular conduction disturbances: a scientific statement from the American Heart Association

Electrocardiography and Arrhythmias Committee, // Circulation. - 2009. -Март. - Т. 119, № 10. - e235-40. - ISSN 1524-4539. - DOI: 10 . 1161 / CIRCULATIONAHA. 108.191095. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/19228822.

153. Syeda-Mahmood Т., Beymer D., Wang F. Shape-based matching of ECG recordings. // Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference. - 2007. - Янв. - Т. 2007. -С. 2012-8. - ISSN 1557-170X. - DOI: 10.1109/IEMBS.2007.4352714. -URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gOv/pubmed/l8002380.

154. Takla G. [и др.] The problem of artifacts in patient monitor data during surgery: a clinical and methodological review. // Anesthesia and analgesia. - 2006. -Нояб.-Т. 103, №5.-С. 1196-204.-ISSN 1526-7598. - DOI: 10.1213/01. ane.0000247964.47706.5d. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ 17056954.

155. Taouli S. A. Detection of QRS Complexes in ECG Signals Based on Empirical Mode Decomposition.

156. Tyagi S. Analysis of EMD Based QRS Detection Methods in Electrocardiogram (ECG) Signal // International journal of advanced research in computer science and software engineering. - 2013. - T. 3, № 3. - C. 304-307.

157. Vaglio M. [и др.] Use of ECG Quality Metrics in Clinical Trials // Computing in Cardiology. - 2010. - № 37. - C. 505-508.

158. Wagner G. S. [и др.] AHA/ACCF/HRS recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part VI: acute ischemia/infarction: a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias Committee, Council on Clin // Circulation. - 2009. - Март. - Т. 119, № 10. - e262-70. - ISSN 1524-4539. - DOI: 10 . 1161 / CIRCULATIONAHA . 108 . 191098. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gOv/pubmed/l 9228819.

159. Wallace R. В., Dansereau R. M, Goubran R. A. Methods for the detection of ECG characteristic points // International Symposium on Medical Measurements and Applications Proceedings. - IEEE, 2012. - C. 1-6. - ISBN 9781467308823. - DOI: 10.1109/MeMeA.2012.6226638. - URL: http:// ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?amumber=6226638.

160. Wang J. Y. A New Method for Evaluating ECG Signal Quality for Multi-Lead Arrhythmia Analysis // Computers in Cardiology. - 2002. - № 29. - C. 85-88.

161. Wang Y.-J., Song L.-X., Kang S.-Q. Arrhythmia Recognition Based on EMD and Support Vector Machines // 2010 4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering. - IEEE, июнь 2010. - С. \-4. -ISBN 978-1-4244-4712-1. - DOI: 10.1109/ICBBE.2010.5516574. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=5516574.

162. Wang L. [и др.] Hardware-accelerated Implementation of EMD Hardware and Software Co-design Evalution for HHT // 2010 3rd International conference on biomedical engineering and informatics. - 2010. - C. 912-915. - ISBN 9781424464982.

163. Wu Z, Huang N. E. Ensemble empirical mode decomposition for high frequency ECG noise reduction // Advances in Adaptive Data Analysis. -2009. -Т. 1, № l.-C. 193-201.-ISSN 1862278X. - DOI: 10.1515/BMT. 2010.030. - URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20813649.

164. Xia H. [и др.] Computer Algorithms for Evaluating the Quality of ECGs in Real Time Department of Mechanical, Aerospace , and Biomedical Engineering.

165. Xia H. [и др.] Matrix of regularity for improving the quality of ECGs. // Physiological measurement. - 2012. - Сент. - Т. 33, № 9. - С. 1535-1548. -ISSN 1361-6579. - DOI: 10.1088/0967-3334/33/9/1535. - URL: http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22903041.

166. Xie Y. Signal processing algorithms for telehealth signal validation and interpretation: дис. ... канд. / Xie Y. - The University of New South Wales, 2011.-C. 111.

167. Yeh J.-R. [и др.] Intrinsic mode analysis of human heartbeat time series // Annals of biomedical engineering. - 2010. - Апр. - T. 38, № 4. -C. 1337-1344. - ISSN 1573-9686. - DOI: 10.1007/sl0439-010-9939-z.-URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20119846.

168. Yip L.-a. Realtime Empirical Mode Decomposition for Intravascular Bubble Detection: дис. ... канд. / Yip Li-aung. - 2010.

169. Zaunseder S., Huhle R., Malberg H. CinC Challenge - Assessing the Usability of ECG by Ensemble Decision Trees // Computing in Cardiology. - 2011. -№ 38. - C. 277-280.

170. Zeng K., He M.-x. A simple boundary process technique for empirical mode decomposition // IEEE International IEEE International IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2004. IGARSS '04. Proceedings. 2004. T. 6. - IEEE, 2004. - C. 4258-4261. - ISBN 0-7803-8742-2. - DOI:

10.1109/IGARSS.2004.1370076. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/ epic03/wrapper.htm?arnumber= 1370076.

171. Zhao Z. [h Ap.] A human ECG identification system based on ensemble empirical mode decomposition. // Sensors (Basel, Switzerland). - 2013. -£hb. - T. 13, № 5. - C. 6832-64. - ISSN 1424-8220. - DOI: 10 . 3390/ sl30506832. - URL: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi? artid=3690084%5C&tool=pmcentrez%5C&rendertype=abstract.

172. Zhu W., Zhao H., Chen X. A new QRS detector based on empirical mode decomposition // IEEE 10th INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING PROCEEDINGS. - IEEE, okt. 2010. - C. 1-4. - ISBN 978-14244-5897-4. -DOI: 10.1109/ICOSP.2010.5656499. -URL: http://ieeexplore. ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=5656499.