Standard

ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ. / Чупов, Алексей Александрович; Жданов, Алексей Евгеньевич; Князев, Сергей Тихонович и др.
в: Ural Radio Engineering Journal, Том 5, № 4, 2021, стр. 337-352.

Результаты исследований: Вклад в журнал › Статья › Рецензирование

Harvard

Чупов, АА, Жданов, АЕ, Князев, СТ, Рахматуллов, ФК, Рахматуллов, РФ & Долганов, АЮ 2021, 'ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ', Ural Radio Engineering Journal, Том. 5, № 4, стр. 337-352. https://doi.org/10.15826/urej.2021.5.4.001

APA

Чупов, А. А., Жданов, А. Е., Князев, С. Т., Рахматуллов, Ф. К., Рахматуллов, Р. Ф., & Долганов, А. Ю. (2021). ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ. Ural Radio Engineering Journal, 5(4), 337-352. https://doi.org/10.15826/urej.2021.5.4.001

Vancouver

Чупов АА, Жданов АЕ, Князев СТ, Рахматуллов ФК, Рахматуллов РФ, Долганов АЮ. ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):337-352. doi: 10.15826/urej.2021.5.4.001

Author

Чупов, Алексей Александрович ; Жданов, Алексей Евгеньевич ; Князев, Сергей Тихонович и др. / ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ. в: Ural Radio Engineering Journal. 2021 ; Том 5, № 4. стр. 337-352.

BibTeX

@article{561a47cb577a49e6a749287436660c2f,
title = "ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ",
abstract = "Задача распознавания и классификации биомедицинских сигналов является комплексной задачей, относящейся к междисциплинарной области компьютерных наук и медицины. В рамках реализации проекта по разработке нового деффибрилляционного оборудования необходимо решить задачи анализа биомедицинских сигналов электрокардиограммы для получения диагностического решения с возможностью отнесения конкретного состояния к патологическому состоянию пациента. В настоящей статье представлен анализ сигналов электрокардиограммы, учитывающий технические аспекты анализа многокомпонентных сигналов, также описана диагностическая возможность вейвлет-анализа сигналов. Учитывая ограниченный инструментарий анализа сигнала электрокардиограммы с точки зрения набора параметрических данных, вейвлет-анализ позволяет значительно расширить анализ сигналов и перейти в частотно-временную область. Таким образом, использование различных базисных функций вейвлет-реобразования позволяет определить дополнительную диагностически значимую информацию, формализованную в параметрах, извлекаемых из вейвлет-скалограм.",
author = "Чупов, {Алексей Александрович} and Жданов, {Алексей Евгеньевич} and Князев, {Сергей Тихонович} and Рахматуллов, {Фагим Касымович} and Рахматуллов, {Руслан Фагимович} and Долганов, {Антон Юрьевич}",
year = "2021",
doi = "10.15826/urej.2021.5.4.001",
language = "Русский",
volume = "5",
pages = "337--352",
journal = "Ural Radio Engineering Journal",
issn = "2588-0454",
publisher = "Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования {"}Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина{"}",
number = "4",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭКГ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА: ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ

AU - Чупов, Алексей Александрович

AU - Жданов, Алексей Евгеньевич

AU - Князев, Сергей Тихонович

AU - Рахматуллов, Фагим Касымович

AU - Рахматуллов, Руслан Фагимович

AU - Долганов, Антон Юрьевич

PY - 2021

Y1 - 2021

N2 - Задача распознавания и классификации биомедицинских сигналов является комплексной задачей, относящейся к междисциплинарной области компьютерных наук и медицины. В рамках реализации проекта по разработке нового деффибрилляционного оборудования необходимо решить задачи анализа биомедицинских сигналов электрокардиограммы для получения диагностического решения с возможностью отнесения конкретного состояния к патологическому состоянию пациента. В настоящей статье представлен анализ сигналов электрокардиограммы, учитывающий технические аспекты анализа многокомпонентных сигналов, также описана диагностическая возможность вейвлет-анализа сигналов. Учитывая ограниченный инструментарий анализа сигнала электрокардиограммы с точки зрения набора параметрических данных, вейвлет-анализ позволяет значительно расширить анализ сигналов и перейти в частотно-временную область. Таким образом, использование различных базисных функций вейвлет-реобразования позволяет определить дополнительную диагностически значимую информацию, формализованную в параметрах, извлекаемых из вейвлет-скалограм.

AB - Задача распознавания и классификации биомедицинских сигналов является комплексной задачей, относящейся к междисциплинарной области компьютерных наук и медицины. В рамках реализации проекта по разработке нового деффибрилляционного оборудования необходимо решить задачи анализа биомедицинских сигналов электрокардиограммы для получения диагностического решения с возможностью отнесения конкретного состояния к патологическому состоянию пациента. В настоящей статье представлен анализ сигналов электрокардиограммы, учитывающий технические аспекты анализа многокомпонентных сигналов, также описана диагностическая возможность вейвлет-анализа сигналов. Учитывая ограниченный инструментарий анализа сигнала электрокардиограммы с точки зрения набора параметрических данных, вейвлет-анализ позволяет значительно расширить анализ сигналов и перейти в частотно-временную область. Таким образом, использование различных базисных функций вейвлет-реобразования позволяет определить дополнительную диагностически значимую информацию, формализованную в параметрах, извлекаемых из вейвлет-скалограм.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48087951

U2 - 10.15826/urej.2021.5.4.001

DO - 10.15826/urej.2021.5.4.001

M3 - Статья

VL - 5

SP - 337

EP - 352

JO - Ural Radio Engineering Journal

JF - Ural Radio Engineering Journal

SN - 2588-0454

IS - 4

ER -

ID: 29858545