METHODS OF STATISTICAL PROCESSING OF RITMOCARDIOSIGNAL WITH INCREASED DIVISION ON THE BASIS OF ITS MODEL IN THE VIEW OF STATIONARY INVENTION VECTOR
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.2.075Keywords:
methods of statistical estimation, probabilistic characteristics, vector of stationary and stationary-related random sequences, electrocardio signal, rhythm cardio signal, heart rateAbstract
The work is devoted to methods of statistical estimation of probabilistic characteristics of rhythmocardio signal with high resolution on the basis of its model in the form of a vector of stationary and stationary related random processes. The hypothesis about the normality of the law of distribution of components of the rhythmocardiogram with high resolution was confirmed. In real computer systems of cardiac rhythm analysis, a finite number of cycles of the electrocardio signal is always recorded, so this fact should be taken into account also in the statistical evaluation of the probabilistic characteristics of the rhythm cardio signal with high resolution. Namely, the statistical estimation of the probabilistic characteristics of a rhythmocardiogram with a high resolution is to obtain the implementation of statistical estimates, which can be taken to approximate the corresponding probabilistic characteristics of the studied rhythmocardiogram. To take into account the temporal dynamics of high-resolution rhythmocardiogram it is necessary to use mathematical apparatus of the theory of random processes, namely, to consider it as a vector of discrete random processes. The vector of diagnostic features in the systems of cardiac rhythm analysis based on the rhythmocardiograms with high resolution is substantiated. Conducted statistical experiments confirmed the hypothesis about the normality of the law of distribution of components of the vector rhythmocardiogram. The developed statistical methods can be used in the construction of specialized software in automated cardiodiagnostic complexes, in particular, rhythm analysis subsystemsDownloads
References
Баевский Р.М., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М.: Наука. 1984. 222 с.
Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования. Рабочая группа Европейского Кардиологического общества и Северо-Американского общества стимуляции и электрофизиологии // Вестник аритмологии. 1999. вып 11. С. 52-77.
Воскресенский А.Д., Вентцель М.Д. Статистический анализ сердечного ритма и показатели гемодинамики в физиологических исследованиях // Проблемы космической биологии. М., 1974. С. 42.
Зарубин Ф.Е. Вариабельность сердечного ритма: стандарты измерения, показатели, особенности метода. // Вестник аритмологии. 1998. Вып.10. С.25-30.
Калакутский Л.И., Манелис Э.С. Мониторинг параметров вариабельности сердечного ритма в медицине критических состояний. Инженерно-медицинский центр “Новые приборы”, Самарa Медицина, фармация No14, 2001.
Рагозин А.Н. Спектральный анализ вариабельности сердечного ритма на плоскости комплексных частот // Уральский кардиологический журнал (в печати).
Рагозин А.Н., Кононов Д.Ю. Анализ спектральной структуры многоканальных физиологических сигналов. // Цифровые радиоэлектронные системы (электронный журнал). 1999. вып. 3. (http://www.prima.tu-chel.ac.ru/drs/).
Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Вариабельность ритма сердца. М.: Стар’Ко, 1998.
S. Lupenko, N. Lutsyk, O. Yasniy and Ł. Sobaszek, “Statistical analysis of human heart with increased informativeness,” Аcta mechanica et automatica, vol. 12, 2018, pp. 311-315.
Serhii Lupenko, Nadiia Lutsyk, Oleh Yasniy, Andriy Zozulia The Modeling and Diagnostic Features in the Computer Systems of the Heart Rhythm Analysis with the Increased Informativeness. 2019 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). IEEE, 2019. pp. 121-124.
Лупенко С., Сверстюк А., Луцик Н., Стадник Н., Зозуля А. Умовний циклічний випадковий процес як математична модель коливних сигналів та процесів із подвійною стохастичністю. Поліграфія і видавнича справа. Printing and Publishing, No.1 (71) 2016. Львів, 2016. С. 147-159.
Лупенко С., Зозуля А., Сверстюк А., Стадник Н. Математичне моделювання та методи опрацювання сигналів серця на базі циклічних випадкових процесів та векторів. Sciences and Education a New Dimension. Natural and Technical Sciences, VI(20), ISSUE 172, July 2018. Budapest 2018. pp. 47-54.
