МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ ТА ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ СИНТЕЗУ ШТУЧНИХ ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМ : МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИНТЕЗА ИСКУССТВЕННЫХ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ

Краткое описание

Національна академія наук України
Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України
Міжнародний науково-навчальний центр
інформаційних технологій та систем

На правах рукопису

БЕКЛЕР ТЕТЯНА ЮРІЇВНА

УДК 612.172.4+519.876.5

МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ ТА ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ
СИНТЕЗУ ШТУЧНИХ ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМ

05.13.09 медична і біологічна інформатика та кібернетика

Дисертація на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук

Науковий керівник
Файнзільберг Леонід Соломонович,
доктор технічних наук, доцент

Київ 2012
2

ЗМІСТ

ВСТУП.. 4
1 СУЧАСНІ ПІДХОДИ ДО ТЕСТУВАННЯ ЦИФРОВИХ
ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАФІВ ІЗ ВБУДОВАНИМИ АЛГОРИТМАМИ
ОБРОБКИ ТА АНАЛІЗУ СИГНАЛУ.

11
1.1
1.2

1.3
1.4
Загальні зауваження.
Тестування електрокардіографів на основі реальних
електрокардіограм....
Тестування електрокардіографів на основі штучних сигналів
Існуючі підходи до математичного моделювання штучних
електрокардіограм ...
11

17
22

25
1.5 Висновки до розділу та постановка завдання дослідження. 37
2 МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ ГЕНЕРАЦІЇ ШТУЧНИХ
ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМ.

39
2.1

2.2
2.3
Механізм породження штучної електрокардіограми реалістичної
форми............................
Аналітичний розв’язок системи диференційних рівнянь.
Базова математична модель штучної електрокардіограми......

39
42
45
2.4 Модифікації базової моделі. 58
2.4.1
2.4.2
2.4.3
2.4.4
Моделювання дихальної аритмії.
Моделювання електрокардіограм з нетиповими циклами
Моделювання альтернації зубця
T
.
Моделювання турбулентності серцевого ритму
58
60
61
68
2.5 Висновки до розділу. 71
3 ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ТЕСТУВАННЯ ЦИФРОВИХ
ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАФІВ

73
3.1

3.2
Метод тестування алгоритмів обробки електрокардіограм та
перевірки характеристик цифрових електрокардіографів...
UML-діаграми програмної реалізації математичних моделей........

73
75
3
3.3

3.4
Реалізація програмного забезпечення в програмно-технічному
комплексі для перевірки цифрових електрокардіографів
Висновки до розділу

94
98
4 МОДЕЛЬНІ ЕКСПЕРИМЕНТИ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНИХ
ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМ.

100
4.1
4.2

4.3

4.4

4.5
Перевірка адекватності математичних моделей........
Перевірка точності визначення діагностичних ознак
електрокардіограм цифровим електрокардіографом .......
Дослідження відтворюваності характеристик цифрового
електрокардіографа..
Дослідження взаємозв’язку діагностичних ознак
електрокардіограми у часовій області та на фазовій площині.
Висновки до розділу.
100

109

117

123
130
ВИСНОВКИ. 132
ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ....... 135
Додаток А. Перелік основних модулів програмного забезпечення....... 156
Додаток Б. Акти впровадження. 150
Додаток В. Копія свідоцтва про реєстрацію авторського права на твір 163

4

ВСТУП

Актуальність теми. Електрокардіографія вже більше ста років
залишається найбільш поширеним методом діагностики в кардіології. Стрімкий
розвиток та інтелектуалізація інформаційних технологій в останні десятиліття
сприяють серйозним перетворенням в даній галузі та призводять до
ускладнення як самого електрокардіографічного обладнання так і до появи та
розвитку сучасних телемедичних [1 3] та ГРІД-систем [4].
Широкого застосування набули цифрові електрокардіографи, які не тільки
реєструють електрокардіограму (ЕКГ), а також реалізують комп’ютерні
алгоритми автоматичного вимірювання, аналізу та інтерпретації амплітудно-часових параметрів інформативних фрагментів ЕКГ, що несуть важливу
діагностичну інформацію про стан серцево-судинної системи.
У той же час, на думку клініцистів, сучасні алгоритми обробки, аналізу та
інтерпретації ЕКГ все ще не забезпечують необхідну достовірність результатів
діагностики. Тому фахівці шукають нові нетривіальні підходи до їх побудови.
Один із таких підходів, що підтвердив свою ефективність у клінічних умовах
[5], заснований на аналізі ЕКГ у фазовому просторі координат.
Відомо, що всі засоби вимірювальної техніки при виробництві та
подальшій експлуатації підлягають первинному сертифікаційному контролю,
періодичній та позачерговій метрологічній перевірці. При створенні алгоритмів
аналізу та інтерпретації ЕКГ також необхідне їх ретельне тестування для оцінки
достовірності розпізнавання інформативних фрагментів, точності вимірювання
діагностичних ознак, зосереджених на цих фрагментах, а також ряду інших
показників.
Сучасні системи перевірки медичних вимірювальних приладів повинні не
лише формувати еталонні тестові сигнали стандартної форми, що забезпечують
перевірку метрологічних характеристик виробу, та відтворювати реальні ЕКГ у
відповідності до прийнятих стандартів, але й генерувати штучні ЕКГ із
заданими амплітудно-часовими параметрами інформативних фрагментів, що
5
імітують найрізноманітніші форми біологічного сигналу, в тому числі й ті, що
достатньо рідко зустрічаються в реальному житті. Тільки при такій всебічній
перевірці можна гарантувати надійність подальших діагностичних рішень.
Відомо, що реальні ЕКГ характеризуються складністю форм, відсутністю
чітких меж між їх окремими фрагментами [6], змінами форми однотипних
фрагментів від циклу до циклу [7, 8]. Крім того, в реальних умовах форма
інформативних фрагментів спотворюється різного роду внутрішніми та
зовнішніми збуреннями, які далеко не завжди можуть бути зведені лише до
адитивної завади. Все це ускладнює завдання побудови адекватних моделей
породження штучних ЕКГ.
Математичне моделювання штучних ЕКГ забезпечується двома шляхами:
 моделюванням фізіологічних процесів, що протікають у серцево-судинній системі та імітують електричну активність серця в нормальному та
патологічних станах;
 моделюванням лише форми ЕКГ із заданими характеристиками, що
відповідає реальним ЕКГ в нормальному та паталогічних станах.
Моделюванням діяльності фізіологічних процесів у серцево-судинній
системі для дослідження та прогнозування закономірностей її функціонування
займається ряд зарубіжних та вітчизняних авторів (Баум О.В., Хаімзон І.І.,
Амосов М.М., Ліщук В.А., Grodins F.S., Mukkamala R., Григорян Р.Д. та ін.).
Деякі з таких моделей передбачають породження сигналу електричної
активності серця, але такі сигнали мають досить спрощену форму і тому їх
використання в якості тестових сигналів не забезпечує всебічної перевірки та
тестування сучасних алгоритмів обробки ЕКГ.
Розробленню та дослідженню математичних моделей сигналів електричної
активності серця присвячені роботи Драґана Я.П., Яворського Б.І., Лупенка
С.А., Вайсмана М.В., Ладяєва Д.А., Білоцерківського О.М., Нікіфорова П.Л.,
Абрамова М.В., Піпіна В.В., Марценюка В.П, Файнзільберга Л.С., McSharry
P.E. та ін. Розроблені моделі також не забезпечують можливість генерації
необхідного різноманіття форм тестових сигналів, в тому числі таких, що
6
імітують реальні ЕКГ, які рідко зустрічаються в медичній практиці та
спостерігаються в умовах внутрішніх та зовнішніх спотворень. Крім того,
моделювання деяких патологій вимагає значних модифікацій моделей або їх
суттєвого ускладнення, що обмежує їх область використання.
Тому розроблення математичних моделей синтезу штучних ЕКГ
реалістичної форми, що спостерігаються в умовах внутрішніх та зовнішніх
спотворень, а також програмних засобів для інтеграції їх у програмно-технічному комплексі, спрямованому на забезпечення тестування алгоритмів
обробки та аналізу ЕКГ, є актуальним науково-практичним завданням.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами і темами.
Дисертаційна робота виконувалась в рамках наступних проектів Міжнародного
науково-навчального центру інформаційних технологій та систем Національної
академії наук і Міністерства освіти і науки України:
науково-дослідної роботи «Розроблення інтелектуальних
багатоцільових засобів обробки біологічних сигналів складної форми,
створення на їх базі інформаційних технологій та електронних виробів
широкого застосування та здійснення заходів для їх впровадження» (номер
державної реєстрації 0110U004135, 2010 р.);
науково-технічного (інноваційного) проекту, що виконувався згідно
Розпорядження Президії Національної академії наук України № 129 від
25.02.2011 р.: «Розробити, провести метрологічну сертифікацію та впровадити
програмно-технічний комплекс генерації штучних сигналів складної форми для
інформаційної підтримки серійного виробництва приладу ФАЗАГРАФ
®
»
(номер державної реєстрації 0111U002724, 2011 р.).
Мета дослідження. Метою роботи є підвищення якості тестування
алгоритмів обробки та аналізу ЕКГ, вбудованих у цифрові електрокардіографи,
шляхом використання математичних моделей та програмних засобів генерації
штучних ЕКГ із заданими амплітудно-часовими характеристиками
інформативних фрагментів.
Для досягнення вказаної мети розв’язуються наступні задачі:
7
1. Аналіз існуючих підходів до тестування цифрових електрокардіографів
та математичних моделей генерації штучних ЕКГ.
2. Розроблення оригінальних математичних моделей генерації штучних
ЕКГ реалістичної форми, які спостерігаються в умовах внутрішніх та зовнішніх
спотворень.
3. Розроблення методу тестування алгоритмів обробки ЕКГ та перевірки
характеристик цифрових електрокардіографів, заснованого на використанні
запропонованих моделей.
4. Розроблення програмних засобів та інтеграція їх у програмно-технічному комплексі для відтворення реальних та синтезу штучних сигналів.
5. Проведення модельних експериментів за допомогою створеного
комплексу для підтвердження адекватності та ефективності моделей та засобів.
Об’єкт дослідження: сигнал, який несе інформацію про електричну
активність серця (електрокардіограма).
Предмет дослідження: математичні моделі та програмні засоби синтезу
штучних ЕКГ для тестування алгоритмів, вбудованих у цифрові
електрокардіографи.
Методи дослідження. При розробці математичних моделей використано
апарат математичного аналізу та поняття теорії ймовірностей. Методи розробки
програмного забезпечення базуються на використанні універсальної мови
моделювання UML та об’єктно-орієнтованої мови програмування Borland
Delphi. Аналіз результатів експериментів проводився з використанням методів
математичної статистики.
Наукова новизна отриманих результатів:
вперше розроблено базову математичну модель генерації штучних ЕКГ
в аналітичному вигляді, яка, на відміну від існуючих, передбачає генерацію
сигналу в умовах внутрішніх та зовнішніх спотворень, та за рахунок зміни
амплітудно-часових параметрів дозволяє породжувати сигнали електричної
8
активності серця реалістичної форми, які відповідають нормальному та
патологічним станам серцево-судинної системи;
вперше розроблено комплекс математичних моделей генерації ефектів
альтернації зубця Т різних типів (за амплітудою, тривалістю та симетрією) та
турбулентності серцевого ритму, який побудовано на основі модифікації
базової моделі шляхом введення додаткових параметрів для врахування
характерних особливостей досліджуваних явищ, та дозволяє проводити
перевірку точності та достовірності алгоритмів аналізу цих предикторів
раптової серцевої смерті;
набули подальшого розвитку математичні моделі генерації ЕКГ з
ектопічними циклами (екстрасистолами), артефактами та дихальною аритмією,
засновані на модифікації структури базової моделі та введенні додаткових
елементів;
вдосконалено метод тестування алгоритмів обробки ЕКГ та перевірки
характеристик цифрових електрокардіографів, заснований на використанні
штучних ЕКГ в якості тестових сигналів, який дозволяє оцінити точність
визначення діагностичних ознак шляхом порівняння параметрів, автоматично
обчислених електрокардіографом, що тестується, із заданими параметрами
штучного еталонного кардіоциклу, за яким породжується тестовий сигнал;
вперше на основі запропонованих моделей генерації штучних ЕКГ
побудовано статистичні залежності між традиційними діагностичними
ознаками ЕКГ у часовій області та оригінальними діагностичними ознаками
ЕКГ у фазовому просторі координат, що забезпечує розвиток нетрадиційних
алгоритмів обробки сигналів електричної активності серця.
Практичне значення отриманих результатів. Розроблені математичні
моделі та програмні засоби дозволили побудувати програмно-технічний
комплекс, який забезпечує тестування вбудованих алгоритмів обробки та
аналізу ЕКГ, перевірки відповідності характеристик цифрових
електрокардіографів, проведення досліджень нових нетривіальних алгоритмів
інтерпретації ЕКГ.
9
Результати роботи апробовані та впроваджені в наступних організаціях:
ПАТ «Науково-виробничий комплекс «Київський завод автоматики ім.
Г.І. Петровського» для забезпечення інформаційної підтримки серійного
виробництва приладу ФАЗАГРАФ
®
;
АТЗТ «Сольвейг» для використання в процесі розробки та тестування
медичного обладнання із вбудованими алгоритмами обробки даних.
Впровадження дозволило підвищити якість функціональних можливостей
розроблюваних алгоритмів оцінювання точності визначення рівня альтернації
зубця
T
та оцінювання точності визначення параметрів турбулентності
серцевого ритму.
Запропоновані математичні моделі можуть бути використані для
проведення наукових досліджень в галузі комп’ютерних технологій обробки
сигналів у біології та медицині, а також в якості навчальних матеріалів при
проведенні курсу «Електрокардіографія».
За темою дисертації отримано авторське свідоцтво на комп’ютерну
програму генерації штучних ЕКГ із заданими амплітудно-часовими ознаками.
Особистий внесок здобувача. В роботах, опублікованих у співавторстві,
дисертанту належить: дослідження сучасних підходів до побудови
математичних моделей штучних ЕКГ [9]; отримання аналітичного виразу
математичної моделі генерації еталонного циклу штучної ЕКГ та послідовності
циклів в умовах внутрішніх та зовнішніх спотворень [10]; розроблення методу
тестування алгоритмів обробки ЕКГ та перевірки характеристик цифрових
електрокардіографів, перевірка точності визначення діагностичних ознак ЕКГ
та дослідження відтворюваності характеристик приладів ФАЗАГРАФ
®
[11];
аналіз сучасних підходів до перевірки цифрових електрокардіографів,
проектування програмних засобів та програмно-технічного комплексу [12];
розроблення математичної моделі породження штучної ЕКГ з альтернацією
зубця
T
[13]; дослідження параметрів, властивостей та обмежень існуючої
математичної моделі породження штучних ЕКГ [14]; механізм породження
штучної ЕКГ [15]; дослідження параметрів запропонованої математичної
10
моделі [16], [17]; дослідження зв’язку оригінальних діагностичних ознак
фазового портрету ЕКГ та традиційних діагностичних ознак ЕКГ,
представленої в часовій області [18], [19]; моделювання турбулентності
серцевого ритму, дослідження адекватності запропонованих моделей [20].
Апробація результатів роботи. Основні результати дисертації
представлені на шостій, сьомій та восьмій науково-практичних конференціях з
міжнародною участю «Системи підтримки прийняття рішень» (Київ, 2010-2012); одинадцятій конференції з біоніки, біокібернетики та прикладної
біофізики (Київ, 2010); першій Міжнародній науково-технічній конференції
«Обчислювальний інтелект (результати, проблеми, перспективи)» (Черкаси,
2011); одинадцятій Міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми
інформатики та моделювання» (Ялта, 2011); одинадцятій Всеукраїнській
Міжнародній конференції з оброблення сигналів і зображень та розпізнавання
образів «УрОбраз’2012» (Київ, 2012); двох щорічних науково-технічних
школах-семінарах «Біологічна і медична інформатика та кібернетика» (Жукін,
2010, 2011).
Публікації. Основні результати роботи викладено у 6 наукових фахових
виданнях ДАК України та 9 працях конференцій.
Структура та об’єм роботи. Дисертація складається зі вступу, чотирьох
розділів, висновків, переліку посилань зі 178 найменувань та трьох додатків.
Основна частина займає 126 с. друкованого тексту, ілюстрована 101 рисунком
та 10 таблицями. Загальний об’єм дисертаційної роботи складає 164 с

Список литературы

ВИСНОВКИ
Сукупність отриманих в дисертації результатів дозволяє розв’язати
актуальне науково-практичне завдання побудови математичних моделей та
програмних засобів для підвищення якості тестування алгоритмів обробки ЕКГ
та перевірки характеристик цифрових електрокардіографів.
Адекватність розроблених моделей та ефективність програмних засобів
підтверджена модельними експериментами та впровадженнями.
1. Розроблена базова математична модель, яка заснована на незалежних
випадкових спотвореннях параметрів окремих фрагментів еталонного циклу,
що породжується за аналітичним виразом, дозволяє генерувати штучні ЕКГ, які
за формою співпадають з реальними сигналами, що спостерігаються в умовах
внутрішніх та зовнішніх спотворень.
2. Показано, що запропонована модель дозволяє генерувати штучні ЕКГ
із заданими амплітудно-часовими характеристиками інформативних фрагментів
еталонного циклу, а на основі модифікацій базової моделі можуть бути
згенеровані сигнали з екстрасистолами, артефактами, альтернацією зубця Т та
іншими кардіологічними ознаками та особливостями.
3. Вдосконалений метод перевірки цифрових електрокардіографів, який
інтегрує існуючі підходи до тестування та передбачає подання на вхід
електрокардіографа реальних та модельних сигналів із заздалегідь заданими
характеристиками, дозволяє тестувати нові алгоритми оцінювання
діагностичних ознак ЕКГ, що відповідають нормальному та патологічним
станам серцево-судинної системи, зокрема, ступеню симетрії зубця
T
.
4. На основі UML-діаграм розроблено програмні засоби, що реалізують
запропоновані математичні моделі генерації штучних ЕКГ з урахуванням
обмежень на допустиму структуру морфології серцевих циклів та інтегровані у
програмно-технічний комплекс, який забезпечує генерацію і відтворення в
аналоговому вигляді штучних тестових сигналів та забезпечує тестування
алгоритмів обробки ЕКГ, вбудованих у цифрові електрокардіографи, а також
проведення наукових досліджень.
133
5. Модельні експерименти підтвердили, що запропоновані математичні
моделі дозволяють породжувати штучні ЕКГ, візуальна оцінка яких є
ідентичною до інтерпретації реальних записів, а відхилення значень основних
діагностичних ознак знаходяться в межах, які дозволяють провести достовірну
інтерпретацію сигналу. Зокрема, при реконструкції циклу з від’ємним зубцем
T
, розходження форми реального та модельного сегмента
ST
знаходилось в
межах 8 мкВ (менше ніж 1 % діапазону зміни сигналу) при депресії сегмента
ST
, рівній
125,0
мВ (рис.4.11).
6. За допомогою розроблених математичних моделей та програмних
засобів підтверджено, що портативні цифрові електрокардіографи
ФАЗАГРАФ
®
, виготовлені в умовах промислового підприємства, забезпечують
необхідну точність оцінювання основних діагностичних ознак ЕКГ, а саме
середня відносна похибка оцінювання ЧСС дорівнює 0,73 %;
середня відносна похибка оцінки зміщення сегмента ST за усередненим
циклом склала 3,1 %;
середня відносна похибка оцінки ступеню симетризації зубця Т
дорівнює 2,64 %;
максимальне відносне стандартне відхилення при вимірюванні
характеристик тестового сигналу різними приладами не перевищувало 0,9 %, а
при багаторазовій обробці сигналу одним приладом 0,64 %.
7. Експериментально підтверджено, що для забезпечення якісної оцінки
показників варіабельності серцевого ритму алгоритмами, реалізованими в
приладах ФАЗАГРАФ
®
, доцільно обробляти сигнал довжиною не менше 100
циклів. При такій умові похибка оцінки показника
SDNN
не перевищувала 7 %
на сигналах зі спотворенням ЧСС в межах від 10 до 40 % та спотвореннями
амплітудно-часових параметрів окремих фрагментів кардіоциклів в межах від
10 % до 30 %.
8. За допомогою розроблених математичних моделей та відповідних
програмних засобів встановлено статистичні залежності між діагностичними
ознаками ЕКГ в часовій області та оригінальними ознаками ЕКГ на фазовій
134
площині, зокрема між кутом орієнтації усередненої фазової траєкторії
W
та
амплітудами зубців
Q
та
S
(рис. 4.26, залежність (4.3)), параметром
розсіювання точок фазових траєкторій
D
та обмеженням
0
R
на рівень
випадкових спотворень зубця
R
(рис. 4.28, залежність (4.4)), параметром
симетрії фрагменту реполяризації усередненої фазової траєкторії
T
та
параметрами
)1(
Tb
і
)2(
Tb
, що описують форму зубця
T
у часовій області (рис.
4.30, залежність (4.5)).

135

ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ
1. Майорников И.Г. Телемедицинский комплекс для кардиологии.
Принципы реализации системы. Примеры и перспективы / И.Г. Майорников,
В.П. Ткаченко // Медична техніка. 2008. № 2 (3). С. 19-23.
2. Штунд Й. Новые технологи в телекардиологии / Й. Штунд //
Клиническая информатика и телемедицина. 2004. № 1. С. 13-14.
3. Файнзильберг Л.С. Технология построения телемедицинской системы
на основе генеративной модели порождения искусственной ЭКГ
реалистической формы / Л.С. Файнзильберг // Клиническая информатика и
телемедицина. 2012. Т.8. Вып. 9. С. 79-83.
4. Вишневский В.В. Медицинская ГРИД-система на базе
электрокардиограмм: новый инструмент для клинической кардиологии и
популяционных исследований / В.В. Вишневский, И.А. Чайковский,
Г.Д. Киржнер, Л.М. Ена, Н.А. Дордиенко, Ю.А. Фролов, В.Е. Васильев //
Международный научно-практический журнал «Кардиологи: от науки к
практике». 2012. № 2. С. 108-116.
5. Файнзильберг Л.С. ФАЗАГРАФ
®
эффективная информационная
технология обработки ЭКГ в задаче скрининга ишемической болезни сердца /
Л.С. Файнзильберг // Клиническая информатика и телемедицина. 2010. Т.6.
Вып.7. С. 22-30.
6. Валужис А.К. Статистический алгоритм структурного анализа
электрокардиосигнала / А.К. Валужис, А.П. Рашимас // Кибернетика. 1979.
№ 3. С. 91-95.
7. Goldberger A.L. Fractal mechanisms in the electrophysiology of the heart /
A.L. Goldberger // IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 1992.
No 11. P. 47-52.
8. Генкин А.А. Новая информационная технология анализа медицинских
данных / А.А. Генкин. СПБ: Политехника, 1999. 192 с.
136
9. Файнзильберг Л.С. Применение математического моделирования в
исследовании нового метода медицинской диагностики / Л.С. Файнзильберг,
Т.Ю. Беклер // Вестник Национального технического университета
«Харьковский политехнический институт». Тематический выпуск:
Информатика и моделирование. 2011. № 36. С. 183-188.
10. Файнзильберг Л.С. Математическая модель порождения
искусственной электрокардиограммы с заданными амплитудно-временными
характеристиками информативных фрагментов / Л.С. Файнзильберг, Т.Ю.
Беклер, Г.А. Глушаускене // Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики». 2011. № 5. С. 61-72.
11. Файнзільберг Л.С. Програмно-технічний комплекс для генерації
штучних електрокардіограм реалістичної форми / Л.С. Файнзільберг, Т.Ю.
Беклер // Науковопрактичний журнал «Наука та інновації». 2012. Т. 8. №
4. С. 89-98.
12. Беклер Т.Ю. Информационная технология тестирования цифровых
электрокардиографов с встроенными алгоритмами обработки данных / Т.Ю.
Беклер, Л.С. Файнзильберг // Управляющие системы и машины. 2012. № 4.
C. 31-41.
13. Файнзильберг Л.С. Моделирование альтернации зубца
T
на
искусственной электрокардиограмме в условиях внутренних и внешних
возмущений / Л.С. Файнзильберг, Т.Ю. Беклер // Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики». 2012. № 4.
С. 116-128.
14. Файнзильберг Л.С. Математическая модель порождения
искусственной электрокардиограммы и ее применение в программируемом
имитаторе сигналов сложной формы / Л.С. Файнзильберг, Т.Ю. Беклер, Г.А.
Глушаускене // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика:
збірник доповідей науково-практичної конференції з міжнародною участю. 
Київ: ІПММС НАНУ, 2010. С. 133-136.
137
15. Файнзильберг Л.С. Генеративная модель порождения искусственной
ЭКГ / Л.С. Файнзильберг, Т.Ю. Беклер // Біологічна і медична інформатика та
кібернетика. Матеріали щорічної науково-технічної школи-семінару (16-18
червня 2010 р., Жукін). Київ: МНУЦ ІТІС, 2010. С. 82-84.
16. Файнзильберг Л.С. Вычислительный алгоритм порождения
искусственных ЭКГ с заданными амплитудно-временными характеристиками /
Л.С. Файнзильберг, Т.Ю. Беклер // Вычислительный интеллект (результаты,
проблемы, перспективы). Материалы 1-й Международной научно-технической
конференции (10-13 мая 2011 г., Черкассы). Черкассы: Маклаут, 2011. С.
418-419.
17. Беклер Т.Ю. Определение параметров модели для генерации цикла
искусственной электрокардиограммы / Т.Ю. Беклер, Л.С. Файнзильберг //
Матеріали XI конференції з біоніки, біокібернетики та прикладної біофізики (4-6 листопада 2010 р., Київ). Київ: НТТУ «КПІ», 2010. С. 9.
18. Беклер Т.Ю. Исследование диагностических признаков фазового
портрета ЭКГ на основе модели порождения искусственного сигнала / Т.Ю.
Беклер, Л.С. Файнзильберг // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і
практика: збірник доповідей науково-практичної конференції з міжнародною
участю.  Київ: ІПММС НАНУ, 2011. С. 76-79.
19. Файнзильберг Л.С. Применение математического моделирования в
исследовании нового метода медицинской діагностики / Л.С. Файнзильберг,
Т.Ю. Беклер // Материалы одиннадцатой международной конференции
«Проблемы информатики и моделирования» (26-30 сентября 2011 г., Харьков).
Харьков: НТУ «ХПИ». 2011. С. 75-76.
20. Fainzilberg L.S. A mathematical model for generating artificial realistic-form electrocardiogram with internal and external distortions // L.S. Fainzilberg,
T.Ju. Bekler // The Eleventh All-Ukrainian International Conference on Signal/Image
Processing and Pattern Recognition (UkrPbraz’2012, October 15-19, Кyiv). Кyiv:
IRTC ITS, 2012. P. 11-14.
138
21. Дощицын В.Л. Клинический анализ электрокардиограммы / В.Л.
Дощицын. − М.: Медицина, 1982. − 203 с.
22. Мурашко В.В. Электрокардиография / В.В. Мурашко,
А.В. Струтынский. М.: Медицина, 1991. 288 с.
23. Richter D.W. Cardiorespiratory control / D.W. Richter, K.M. Spyer //
Central regulation of autonomic function. N.Y.: Oxford University Press, 1990. P.
189-207.
24. Taylor E.W. Central control of the cardiovascular and respiratory systems
and their interactions in vertebrates / E.W. Taylor, D. Jordan, J.H. Coote //
Physiological Reviews. 1999. 79. Р. 885-916.
25. Кушаковский М.С. Аритмии сердца / М.С. Кушаковский. [2-е изд.].
СПб: ИКФ «Фолиант», 2001. 640 с.
26. Bigger T.J. Identification of patients at high risk of sudden cardiac death /
T.J. Bigger // American Journal of Cardiology. 1984. Vol. 54. Р. 3D-8D.
27. Дабровски А. Суточное мониториование ЭКГ // А. Дабровски, Б.
Дабровски, Р. Пиотрович. М.: Медпрактика, 2000. 208 с.
28. Артефакты и ошибки при трактовке ХМ [Електронний ресурс] //
Бібліотека «Здоров’я України». Режим доступу:
http://www.dovidnyk.org/img/dir/23/1353.pdf. Назва з екрану.
29. Zipes D.P. Sudden Cardiac death / D.P. Zipes, H.J. Wellens // Circulation.
1998. Vol. 98. P. 2334-2351.
30. Внезапная сердечная смерть [Електронний ресурс] // Електронний
довідник з медицини. Режим доступу: http://lekmed.ru/bolezni/bolezni-serdechno-sosudistoy-sistemy/vnezapnaya-serdechnaya-smert.html. Назва з
екрану
31. Liew R. Electrocardiogram-based predictors of sudden cardiac death in
patients with coronary artery disease / R. Liew // Clinical Cardiology. 2011. Vol.
34. Issue 8. P. 466-473.
139
32. Rosenbaum D.S. Electrical alternans and vulnerability to ventricular
arrhythmias / D.S. Rosenbaum, L.E. Jackson, J.M. Smith // New England Journal of
Medicine. 1994. No. 330. P. 235-241.
33. Sakabe K. Comparison of T-wave alternans and QT interval dispersion to
predict ventricular tachyarrhythmia in patients with dilated cardiomyopathy and
without antiarrhythmic drugs: a prospective study / K. Sakabe, T. Ikeda, T. Sakata //
Japanese Heart Journal. 2001. Vol. 42. No. 4. P. 451-457.
34. Bloomfield D.M. Microvolt T-wave alternans distinguishes between
patients likely and patients not likely to benefit from implanted cardiac defibrillator
therapy / D.M. Bloomfield, R.S. Steinman // Circulation. 2004. No. 110. P.
1885-1889.
35. Predescu D. Microvolt T wave alternans (MTWA) a new non-invasive
predictor of sudden cardiac death / D. Predescu, P. Mitrut, A. Giuca // Romanian
Journal of Internal Medicine. 2004. Vol. 42. No. 3. P. 647-656.
36. Калинин Л.А. Диагностические возможности тестов с физической
нагрузкой при синдроме удлиненного интервала Q-T / Л.А. Калинин, Л.Н.
Макаров, С.Н. Чупрова // Вестник аритмологии. 2001. № 23. С. 28-31.
37. Momiyama Y. Exercise-induced T-wave alternans as a marker of high risk
in patients with hypertrophic cardiomyopathy / Y. Momiyama, J.E.K. Hartikainen, H.
Nagayoshi // Japanese Circulation Journal. 1997. No. 61. P. 650-656.
38. Hennersdorf M.G. Wave alternans and ventricular arrhythmias in arterial
hypertension / M.G. Hennersdorf, V. Niebch, C.T. Perings // Hypertension. 2001.
No. 37. P. 199-204.
39. Adachi K. Determinant of microvolt-level T-wave alternans in patients
with dilated cardiomyopathy / K. Adachi, Y. Ohnishi, T. Shima, K. Yamashiro,
A. Takei, N. Tamura, M. Yokoyama // Journal of the American College
of Cardiology. 1999. No. 34. P. 374-380.
40. Gold M.R. A comparison of T-wave alternans, signal averaged
electrocardiography, and programmed ventricular stimulation for arrhythmia risk
stratification / M.R. Gold, D.M. Bloomfield, K.P. Anderson, N.E. El-Sherif, D.J.
140
Wilbur, W.J. Groh, N.A.M. Estes, E.S. Kaufman, M.L. Greenberg, D.S. Rosenbaum
// Journal of the American College of Cardiology. 2000. No. 36. P. 2247-2253.
41. Ikeda T. Combined assessment of T-wave alternans and late potentials used
to predict arrhythmic events after myocardial infarction / T. Ikeda, T. Sakata, M.
Takami, N. Kondo, N. Tezuka, T. Nakae, M. Noro, Y. Enjoji, R. Abe, K. Sugi, T.
Yamaguchi // Journal of the American College of Cardiology. 2000. No. 35. P.
722730.
42. Мельник О.В. Метод выявления альтернации T-зубца
электрокардиосигнала / О.В. Мельник // Биомедицинская радиоэлектроника.
2008. № 7. С. 56-59.
43. Nearing B.D. Modified moving average analysis of T-wave alternans to
predict vetricular fibrilation with high accuracy / B.D. Nearing, R.L. Verrier //
Journal of Applied Physiology. 2002. Vol. 92. P. 541-549.
44. Мельник О.В. Метод выделения ST-сегмента электрокардиосигнала в
режиме реального времени / О.В. Мельник, А.А. Михеев // Биомедицинские
технологии и радиоэлектроника. 2006. № 7. С. 28-31.
45. Nearing B.D. New median beat analysis method for T-wave alternans
detection in standard treadmill testing of patients with stable coronary disease / B.D.
Nearing, P.H. Stone, G. MacCallum, M.E. Clark, C. Karam, R.L. Verrier //
Pacing and Clinical Electrophysiology. 2000. Vol. 23. P. 593.
46. Verrier R.L. Median beat analysis of T-wave alternans to predict
arrhythmic death after myocardial infarction: results from the Autonomic Tone and
Reflexes after Myocardial Infarction Study / R.L. Verrier, B.D. Nearing, M.T.
LaRovere, G. Pinna, M.A. Mittleman, J.T. Bigger, P.J. Schwartz // Circulation.
2000. No. 102. P. II-713.
47. Burattini L. Аutomatic detection of microvolt T-wave alnernats in Holter
recording: Effect of baseline wandering / L. Burattini, W. Wojciech Zareba, R.
Burattini // Biomedical Signal Processing and Control. 2006. Vol. 1. Issue 2.
P. 162-168.
141
48. Microvolt T-wave Alternans. Physiology [Електронний ресурс]. Режим
доступу: http://www.cambridgeheart.com/mtwa/physiology. Назва з екрану.
49. Цветникова А.А. Турбулентность сердечного ритма: методические
аспекты / А.А. Цветникова [и др.]. С.-Пб.: Инкарт, 2008. 32 с.
50. Шляхто Е.В. Турбулентность сердечного ритма в оценке риска
внезапной сердечной смерти / Е.В. Шляхто, Э.Р. Бернгардт, Е.В. Пармон, А.А.
Цветникова // Вестник аритмологии. 2004. № 38. С. 49-55.
51. Халфен Э.Ш. Клиническое значение исследования скоростных
показателей зубца Т ЭКГ / Э.Ш. Халфен, Л.С. Сулковская // Кардиология.
1986. № 6. С. 60-62.
52. Власов В.В. Введение в доказательную медицину / В.В. Власов. М.:
Медиа-Сфера, 2001. 392 с.
53. Мінцер О.П. Доказова медицина / О.П. Мінцер // Ваше здоров’я.
2005. 7-13 січня. С. 10.
54. Подмастерьев К.В. Генератор тестовых сигналов для поверки и
сертификационных испытаний электрокардиоаппаратуры / К.В. Подмастерьев,
А.В. Козюра // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и
технологии. 2010. № 1/279 (592). С. 82-87.
55. Подмастерьев К.Д. Проблемы метрологического обеспечения
электрокардиографической техники и пути их решения / К.Д. Подмастерьев,
К.В. Кузюра // Биотехносфера. 2010. № 1. С. 34-39.
56. Augustyniak P. Testing quality of the algorithms for automated
electrocardiogram Analysis / P. Augustyniak, D. Miszczak // 10-th Congress of the
Polish Society of Medical Physics (Sept. 15-18 1995, Krakow). Krakow, 1995. Р.
73-75.
57. American Heart Association ECG Database DVD [Електронний ресурс].
USA. 1985. Режим доступу: http:// www.ecri.org/Products/Pages/
AHA_ECG_DVD.aspx?sub=Management%20Tools,%20Guidelines,%20Standards,
%20and%20Nomenclature. Назва з екрану.
142
58. Moody G.B. The MIT-BIH Arrhythmia Database on CD-ROM and
software for use with it / G.B. Moody, R.G. Mark. Los Alamitos, Calif: IEEE
Computer society Press, 1991. Р. 185-188.
59. Moody G.B. The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database / G.B.
Moody, R.G. Mark // IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2001. № 20
(3). Р. 45-50.
60. Moody G.B. A noise stress test for arrhythmia detectors / G.B. Moody,
W.E. Muldrow, R.G. Mark // Computers in Cardiology. 1984. № 11. Р. 381-384.
61. Nolle F.M. A new concept in computerized arrhythmia monitoring systems
/ F.M. Nolle, F.K. Badura, J. M. Catlett, R.W. Bowser // Computers in Cardiology.
1986. № 13. Р. 515-518.
62. Taddei A. An annotated database aimed at performance evaluation of
algorithms for ST-T change analysis / A. Taddei, A. Biagini, G. Distante, C.
Marchesi, M.G. Mazzei, P. Pisani, N. Roggero, C. Zeelenberg // Computers in
Cardiology. 1989. № 16. Р. 117-120.
63. Taddei A. The European ST-T Database: standard for evaluating systems
for the analysis of ST-T changes in ambulatory electrocardiography / A. Taddei, G.
Distante, M. Emdin, P. Pisani, G.B. Moody, C. Zeelenberg, C. Marchesi // European
Heart Journal. 1992. № 13. P. 1164-1172.
64. Jager F. Long-Term ST Database for Development and Evaluation of
Ischemia Detectors / F. Jager, A. Taddei, G.B. Moody, M. Emdin, G. Antolic, R.
Dorn, A. Smrdel, C. Marchesi, R.G. Mark, B. Glavic // Computers in Cardiology.
1998. Р. 301-304.
65. Jager F. Long-term ST database: a reference for the development and
evaluation of automated ischaemia detectors and for the study of the dynamics of
myocardial ischaemia / F. Jager, A. Taddei, G.B. Moody, M. Emdin, G. Antolic, R.
Dorn, A. Smrdel, C. Marchesi, R.G. Mark // Medical & Biological Engineering &
Computing. 2003. № 41 (2). P. 172-183.
143
66. Welch J.P. The Massachusetts General Hospital-Marquette Foundation
Hemodynamic and Electrocardiographic Database Comprehensive collection of
critical care waveforms / J.P. Welch, P.J. Ford, R.S. Teplick, R.M. Rubsamen //
Joural Clinical Monitoring. 1991. № 7 (1). P. 96-97.
67. Cardiac monitors, heart rate meters, and alarms (ANSI/AAMI EC13:2002)
// VA: Association for the Advancement of Medical Instrumentation. Arlington.
2002. 44 p. (American National Standard).
68. Bousseljot R. Der EKG-Signaldatenbank CARDIODAT der PTB über das
Internet / R. Bousseljot, D. Kreiseler, A. Schnabel // Nutzung Biomedizinische
Technik. 1995. № 40. S. 317.
69. Goldberger A.L. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components
of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals / A.L. Goldberger,
L.N. Amaral, L. Glass, J.M. Hausdorff, P.C. Ivanov, R.G. Mark, J.E. Mietus, G.B.
Moody, C-K. Peng, H.E. Stanley // American Heart Assosiation [Електронний
ресурс]. USA. 2000. Режим доступу: http://circ.ahajournals.org/
cgi/content/full/101/23/e215. Назва з екрану.
70. Baim D.S. Survival of patients with severe congestive heart failure treated
with oral milrinone / D.S. Baim, W.S. Colucci, E.S. Monrad, H.S. Smith, R.F.
Wright, A. Lanoue, D.F. Gauthier, B.J. Ransil, W. Grossman, E. Braunwald //
Journal of American College of Cardiology. 1986. № 7 (3). P. 661-670.
71. Moody G.B. The PhysioNet / Computers in Cardiology Challenge 2008: T-Wave Alternans / G.B. Moody // Computers in Cardiology. 2008. № 35. Р. 505-508.
72. Moody G.B. Predicting the Onset of Paroxysmal Atrial Fibrillation / G.B.
Moody, A.L. Goldberger, S. McClennen, S.P. Swiryn. The Computers in Cardiology
Challenge 2001 // Computers in Cardiology. 2001. № 28. Р. 113-116.
73. Thomsen C.E. Collecting EEG signals in the IMPROVE Data Library /
C.E. Thomsen, J. Gade, K. Nieminen, R.M. Langford, I.R. Ghosh, K. Jensen, M. van
Gils, A. Rosenfalck, P. Prior, S. White // IEEE Engineering in Medicine and Biology
Magazine. 1997. № 6. P. 33-40.
144
74. The Ann Arbor Electrogram Libraries [Електронный ресурс]. Режим
доступу: http://electrogram.com/. Назва з екрану.
75. Moody G.B. PhysioNet: a Web-based resource for the study of physiologic
signals / G.B. Moody, R.G. Mark, A.L. Goldberger // IEEE Engineering in Medicine
and Biology Magazine. 2001. № 20 (3). P. 70-75.
76. Ruha A. A real-time microprocessor QRS detector system with a 1-ms
timing accuracy for the measurement of ambulatory HRV / A. Ruha, S. Nissila //
IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1997. № 44 (3). Р. 159-167.
77. Clifford G.D. An Artificial Multi-Channel Model for Generating Abnormal
Electrocardiographic Rhythms / G.D. Clifford, R. Sameni // Computers in
Cardiology: IEEE Computer Society Press. September 2008. P. 773-776.
78. Testing and reporting performance results of cardiac rhythm and ST
segment measurement algorithms ANSI/AAMI (EC-57: 1998) // Association for the
Advancement of Medical Insrtrumentation. Arlington. 2008. 43 p. (American
National Standard)
79. Medical electrical equipment part 2-51: particular requirements for
safety, including essential performance, of recording and analysing single channel
and multichannel electrocardiographs IEC 60601-2-51 // International
Electrotechnical Commission. Germany. 2003. 83 p.
80. Изделия медицинские электрические. Часть 2-51. Частные требования
безопасности с учетом основных функциональных характеристик к
регистрирующим и анализирующим одноканальным и многоканальным
электрокардиографам. ГОСТ Р МЭК 60601-2-51-2008. М.: Стандартинформ,
2009. 66с.
81. Нижаметдинов Р.А. Некоторые пути испытаний ЭКГ-анализаторов,
основанные на базе нормированных тестовых сигналов с соответствующими
амплитудными параметрами и медицинскими признаками / Р.А.
Нижаметдинов, И.З.Гуревич // Medical Progress thraugh Technology. Kluwer
Academic Publishers Printed in the Netherlands. 1991. № 19. Р. 17-15.
145
82. Генератор функциональный «Диатест». Руководство пользователя.
ВКФУ.468789.108РЭ [Електронний ресурс] // ЗАО «РУДНЕВ-ШИЛЯЕВ». М,
2006. 31с. Режим доступу: http://www.rudshel.ru/show.php?dev=19. Назва з
екрану.
83. Генератор сигналов специальной формы многофункциональный
НейроТест. Паспорт [Електронний ресурс] // Медицинские компьютерные
системы. М, 2007. 16 с. Режим доступу:
http://www.mks.ru/support/Manuals/. Назва з екрану.
84. ECG Simulator FC 12D. User instructions [Електронний ресурс] //
SERVICIENCIA. Spain, 2002 12с. Режим доступу:
http://www.serviciencia.es/fc12-In.htm. Назва з екрану.
85. Phantom 320 ECG Simulator. Instruction manual [Електронний ресурс] //
Müller & Sebastiani Elektronik GmbH. Germany, 2004. 28 c. Режим доступу:
http://www.ms-gmbh.de/downloads/phantom_manual.pdf. Назва з екрану.
86. SECULIFE PS TECH ECG Simulator. Operating Instructions
[Електронний ресурс] // Gossen Metrawatt. Nuremberg, Germany, 2009. — 32с.
Режим доступу: http://elizpribor.ru/product_files/15219.pdf. Назва з екрану.
87. ECG Simulator / Calibrator ST 16 [Електронний ресурс] // ST-Electromedicina. Barselona, Spain. Режим доступу:
http://www.stelec.com/internacional/English/simul/st-16.htm. Назва з екрану.
88. TechPatient CARDIO version 3.2.Operator’s manual. [Електронний
ресурс] // He Instrument. Argentina, 2011. 9 с. Режим доступу:
http://www.heinstruments.com/ecg-simulator.htm. Назва з екрану.
89. PS420 Multiparameter Simulator. Users Manual [Електронний ресурс] //
Fluke Biomedical. USA, 2007. 42 c. Режим доступу:
http://assets.fluke.com/manuals/ps420___umeng0100.pdf. Назва з екрану.
90. Patient simulator MiniSim 1000 Basic [Електронний ресурс] // Netech
Corporation. NY, USA. Режим доступу:
http://www.netech.org/test.asp?cid=9&pid=70. Назва з екрану.
146
91. Dale EHS 12 [Електронний ресурс] // Dela. USA. Режим доступу:
http://www.ultramedic.com/products/PaitientSimulators/DALEEHS12.htm. Назва
з екрану.
92. MS400 Multi-parameter Patient Simulator [Електронний ресурс] //
Qinhuangdao CONTEC Medical Systems Co., Ltd. China. Режим доступу:
http://www.contecmed.com/main/Default.asp. Назва з екрану.
93. Подмастерьев К.В. Информационная система метрологической
поверки и сертификационных испытаний электрокардиоаппартуры / К.В.
Подмастерьев, А.В. Козюра // Информационные технологии в науке,
образовании и производстве. 2010. Том 5. С. 114-118.
94. Онопчук Ю.Н. Методы математического моделирования и управления
в теоретических исследованиях и решениях прикладних задач спортивной
медицины и физиологии / Ю.Н. Онопчук, А.Г. Мисюра // Спортивная
медицина. 2008. № 1. С. 181-188.
95. Математическое моделирование медицинских и биологических
систем. Сборник научных трудов / под ред. В.Д. Мазурова, А.И. Смирнова.
Свердловск: УрО АН СССР, 1988. 101 с.
96. Амосов Н.М. Теоретические исследования физиологических
систем:математическое моделирование / Амосов Н.М. Київ: Наукова думка,
1977. 244 с.
97. Григорян Р.Д. Компьютерное моделирование физиологических
процессов обеспечения деятельности человека: концепция и перспективы / Р.Д.
Григорян // Проблеми програмування. 2003. N 1. С. 57-67.
98. Мархасин В.С. Математическое моделирование в физиологии / В.С.
Мархасин, Л.Б. Кацнельсон, А.С. Москвин, О.Э. Соловьева // Российский
физиологический журнал. 2010. № 9. С. 96-105.
99. Петров И.Б. Математическое моделирование в медицине и биологии
на основе моделей механики сплошных сред / И.Б. Петров // ТРУДЫ МФТИ.
Том 1. 2009. № 1. С. 5-16.
147
100. Рязанов Г.А. Опыты и моделирование при изучении
электромагнитного поля / Г.А. Рязанов. М.: Наука, 1966. 208 с.
101. Математические модели квази-одномерной гемодинамики:
[методическое пособие] / В.Б. Кошелев [та ін.]. М.: МАКС Пресс, 2010.
114 с.
102. Ejaz T. The high zero-flow pressure phenomenon in coronary circulation: a
simulation study / T. Ejaz, T. Takemae, Y. Kosugi, M. Hongo // Frontiers of Medical
& Biological Engineering. 2002. № 11 (4). P. 335-40.
103. Mukkamala R. A cardiovascular simulator for research user’s manual and
software guide / R. Mukkamala. Cambridge, 2004. 54 p.
104. Korakianitis T. A concentrated parameter model of the human
cardiovascular system including heart valve dynamics and atrioventricular interaction
/ T. Korakianitis, Y. Shi // Medical Engineering & Physics. 2006. Vol. 28. № 7.
P. 613-628.
105. Григорян Р.Д. Программный имитатор сердечно-сосудистой системы
человека на основе ее математической модели / Р.Д. Григорян, П.Н. Лиссов //
Проблеми програмування. 2004. № 4. С. 100-111.
106. Grodins F.S. Integrative cardio-vascular physiology / F.S. Grodins // Quart.
rev. Physiol. 1959. Vol. 34. P. 93-116.
107. Прошин А.П. Математическое моделирование системы
кровообращения и его практические применения / А.П. Прошин, Ю.В.
Солодянников // Автоматика и телемеханика. 2006. Т. 67. № 2. C. 174-188.
108. Мосткова Е.В. Математическая модель сердца / Е.В. Мосткова //
Клиническая физиология кровообращения. 2006. № 4. С. 26.
109. Холодов А.С. Некоторые динамические модели внешнего дыхания и
кровообращения с учетом их связности и переноса веществ / А.С. Холодов; под
ред. О. М. Белоцерковского. М.: Наука, 2001. 300 с. (Компьютерные
модели и прогресс медицины).
148
110. Хаимзон И.И. Электрофизиологичексая модель сердца (виртуальное
сердце) / И.И. Хаимзон, Е.П. Бондарчук // Клиническая информатика и
телемедицина. 2011. Т. 7. вып. 8. С. 10-15.
111. Abram S.R. Quantitative Circulatory Physiology: an integrative
mathematical model of human physiology for medical education / S.R. Abram, B.L.
Hodnett, R.L. Summers, T.G. Coleman, R.L. Hester // Advanced in physiology
education. 2007. Jun. 31(2). P. 202-10.
112. Bassingthwaighte J.B. The Cardiac Physiome: perspectives for the future /
J.B. Bassingthwaighte, D. Noble, P.J. Hunter // Experimental Physiology. 2009.
Vol. 94 (5). P. 597-605.
113. BioUml [Електронний ресурс] // Institute of Systems Biology. Режим
доступу: http://www.biouml.org/index.shtml. Назва з екрану.
114. Cellml [Електронний ресурс] // Auckland Bioengineering Institute.
Режим доступу: http://www.cellml.org/. Назва з екрану.
115. Теоретические основы электрокардиологии / под ред. К.В.Нельсона,
Д.Б. Гезеловица.; пер. с англ. Л.И. Титамира. М.: «Медицина». 1979. 200 с.
116. Чернов А.З. Электрокардиографический атлас / А.З. Чернов, М.И.
Кечкер. М.: «Медицина». 1979. 150 с.
117. Минкин Р.Б. Электрокардиография и фонокардиография / Р.Б.
Минкин, Ю.Д. Павлов. М.: «Медицина». 1988. 178 с.
118. Клиническая оценка отведений в электрокардиографии / В.Г.
Селивоненко [и др.]. Киев: Здоров’я. 1984. 138 c.
119. Моделирование и автоматический анализ ЭКГ / под ред. И.Ш.
Пинскера. М: Наука. 1973. 203 с.
120. Баум О.В. Сравнительный анализ погрешностей двух методов
измерений мультипольных составляющих электрического генератора сердца /
О.В. Баум, В.И. Волошин, О.Д. Кочеткова, Л.А. Попов // Измерительная
техника. 1992. № 6. С. 55-58.
149
121. Якунин Г.А. Монозарядная модель эквивалентного электрического
генератора сердца / Г.А. Якунин // Вестник АлтГТУ им. И.И. Ползунова.
1998. №1. С. 17-25.
122. Баум, О. В. Биофизические модели электрической активности сердца /
О.В. Баум, В.И. Волошин, Л.А. Попов // Биофизика. 2006. Т.51. Вып.67.
С. 1069-1086.
123. Вайсман М.В. Алгоритм синтеза имитационных
электрокардиосигналов для испытания цифровых электрокардиографов / М.В.
Вайсман // Электроника. 2000. № 4. C. 21-24.
124. Ладяев Д.А. Моделирование ЭКГ-сигнала / Д.А. Ладяев, С.А. Федосин
// Информационные технологии моделирования и управления. 2006. № 6
(31). С. 702-709.
125. Белоцерковский О.М. Способ кодирования данных ЭКГ в модели
контурного и динамического анализа ЭКГ / О.М. Белоцерковский, А.В.
Виноградов, Э.Э. Галатян и др. М.: Наука, 2005. С. 241-255. (Компьютер и
мозг. Новые технологии).
126. Karthik R. ECG simulation using matlab. Principle of Fourier Series / R.
Karthik // College of Engineering, Аnna University. Chennai. 13 p.
127. Савостин А.А. Динамическая модель имитации биоэлектрической
активности сердца / А.А. Савостин // «Вестник Восточно-Казахстанского
государственного технического универ