Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

1 1
1
2588 KB

Законы преобразования в применении к кардиологии не могут быть получены сразу на длительное количество циклов, поскольку сердце является достаточно капризным «механизмом». Признаки тахикардии или брадикардии могут проявиться неожиданно под действием самых различных факторов. Поэтому для предвычисления момента физического времени t для подачи стробирующего сигнала на систему регистрации согласно закону t = t (τ) на каждом цикле проводится коррекция по принципу «предсказание-уточнение» с учетом результатов измерения параметров кардиограммы (прежде всего позиций зубцов) на нескольких предыдущих циклах. Это неизбежно накладывает особые требования к качеству регистрируемой электрокардиограммы. Обычные электрокардиографы имеют чувствительность по уровню 20 мм, 10 мм, 5 мм / 1 мВ и достаточно узкий частотный диапазон от 0,05 Гц до 40-100/150 Гц в обычных электрокардиографах и от 0,05 до 250 Гц в электрокардиографах высокого разрешения, что не позволяет точно определить значения амплитудно-временных параметров зубцов электрокардиограммы.

На базе кафедры Информационно-измерительной техники Института неразрушающего контроля Национального исследовательского Томского политехнического университета разработан аппаратно-программный комплекс позволяющий увидеть и описать микропотенциалы на зубцах электрокардиограммы, как по уровню, так и по времени. Использование модели электрической активности сердца позволяет определить «электрический портрет» сердца пациента в течении кардиоцикла, что дает возможность извлечения диагностических признаков при анализе косвенных параметров, определяемых на основе моделирования электрических процессов в сердце и выходных данных с электрокардиографа на наносенсорах. Безусловно, успешное внедрение нового методологического подхода к диагностике состояния ССС пациента требует глубоких фундаментальных и прикладных исследований широкого класса математических методов анализа и обработки кардиографической информации, моделирования и визуализации состояния ССС, а также клинического подтверждения.