РЕЗУЛЬТАТИ ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ОПРАЦЮВАННЯ ТА АНАЛІЗУ ЕЛЕКТРОКАРДІОСИГНАЛІВ З ВРАХУВАННЯМ ЇХ МОРФОЛОГІЧНИХ ТА РИТМІЧНИХ ОЗНАК

Анотація

У роботі представлено інформаційну технологію (ІТ) комплексного опрацювання та аналізу електрокардіографічних сигналів з урахуванням їх морфологічних та ритмічних характеристик на основі математичної моделі циклічного випадкового процесу для покращення виявлення серцевих патологій. Запропонована інформаційна технологія використовує модель циклічного випадкового процесу (ЦВП), яка природно враховує квазіперіодичну структуру ЕКГ-сигналів (ЕКС) зі змінним ритмом. Система реалізує послідовне та паралельне опрацювання через взаємопов’язані функціональні блоки: попередня обробка (усунення дрейфу базової лінії, фільтрація шумів), автоматична сегментація для визначення меж циклів, формування функції ритму з використанням кубічної сплайн-інтерполяції, перетворення циклічного сигналу із забезпеченням однакової кількості відліків на цикл та роздільна статистична обробка морфологічних і ритмічних ознак. Експериментальну верифікацію проведено на реальних ЕКС пацієнтів з діагностованою фібриляцією та тріпотінням передсердь.

Технологія успішно сегментувала ЕКС та кількісно оцінила амплітудну й часову варіабельність. Для фібриляції передсердь функція ритму продемонструвала значну варіабельність (діапазон 400-800 мс) з різкими переходами між сусідніми значеннями. Для тріпотіння передсердь функція ритму показала більшу стабільність (діапазон 150-230 мс) з плавнішими коливаннями. Статистичний аналіз виявив чіткі патерни морфологічної варіабельності зі значеннями дисперсії до 0,004 мВ² для фібриляції передсердь та 0,025 мВ² для тріпотіння передсердь. Ключова інновація полягає в одночасному, але роздільному аналізі морфологічних та ритмічних характеристик через врахування функції ритму, що забезпечує комплексну оцінку амплітудної варіабельності та динаміки від циклу до циклу в рамках єдиної моделі ЦВП. Розроблена технологія дозволяє автоматично диференціювати різні серцеві патології через незалежну класифікацію ритмічних та морфологічних аномалій, підтримуючи клінічне прийняття рішень у кардіодіагностиці та застосуваннях моніторингу в реальному часі.