DOI:

Опис-посилання

ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 8, Issue 9, 2012, Pages 89-98

Автор(и)

Л. С. Файнзільберг

Установа(ви)

Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, Київ

Назва статті

Технологія побудови телемедичної системи на основі генеративної моделі породження штучної ЕКГ реалістичної форми

Анотація (резюме)

Запропоновано технологію побудови телемедичної системи дистанційного оброблення ЕКГ, яка заснована на оцінюванні та передачі вектора оптимальних параметрів моделі породження циклу штучної ЕКГ реалістичної форми. Технологія забезпечує підвищення ефективності протоколу передачі даних та їх зберігання. Показано можливості використання запропонованої технології для верифікації користувача на основі порівняння вектора параметрів переданої ЕКГ з "еталонами", збереженими в базі даних.

Ключові слова

телемедична система, генеративних модель, параметри ЕКГ, верифікація користувача

Список літератури

1. Боюн В. П., Лущик У. Б., Малиновський Л. Б., Новицький В. В. Гемодинамічна лабораторія "МакроМікроПоток" для комплексного дослідження та ефективної корекції судинної системи людського організму, Наука та інновації. 2010. Т. 6. № 1. с. 45–58.

2. Шкель О. В., Коновалюк С. П. Домашняя телемедицинская система мониторинга состояния сердечно-сосудистой системы, Український журнал телемедицини та медичної телематики. Т. 5. №2. 2007. с. 181–184.

3. Майорников И. Г., Ткаченко В. П. Телеметрический комплекс для кардиологии. Принципы реализации системы. Примеры и перспективы, Медична техніка. 2008. № 2 (3). с.19–23.

4. Шлунд Й. Новые технологии в телекардиологии, Клиническая информатика и телемедицина. 2004. № 1. с.13–14.

5. Martin A., Romero C., Borja K. et al. Remote cardiac telemetry for mediumrisk patients is life-saving, Abstr. The annual congress of the European society of cardiology (Munich, 28 August–1 September 2004). Munich, 2004. p. 1568.

6. Шульгин В. И. Сжатие ЭКГ сигналов в системе холтеровского мониторирования CardioSens, Вестник национального технического университета "ХПИ". 2002. № 3. с. 16–25.

7. Москаленко В. Ф., Гирина О. Н., Каминский А. В., Киржнер Г. Д. Реформа или создание системы медицинского документооборота? Медична техніка. 2008. № 2 (3). с.16–18.

8. McSharry, Clifford G., Tarasenko L., Smith L. A. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals, IEEE Transaction on Biomedical Engineering. 2003. vol. 50 (3). p. 289–294.

9. Fainzilberg L. S., Bekler T. Yu., Glushauskene G. A. Mathematical Model for Generation of Artificial Electrocardiogram with Given Amplitude-Time Characteristics of Informative Fragments, Journal of Automation and Information Sciences. 2011. vol. 43. Issue 9. p. 20–33.

10. Абрамов М. В. Аппроксимации экспонентами временного кардиологического ряда на основе ЭКГ, Вестник кибернетики. Изд-во ИПОС СО РАН. 2010. № 9. с.85–91.

11. Fainzilberg L. S., Bekler T. Yu. T-Wave Alternats Modeling on Artificial Electrocardiogram with Internal and External Perturbation, Journal of Automation and Information Sciences. 2012. vol. 44. Issue 7. p. 1–14.

12. MIT-BIHArhythmia Database. http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/

13. Беклер Т. Ю, Файнзильберг Л. С. Информационная технология тестирования цифровых электрокардиографов с встроенными алгоритмами обработки данных, Управляющие системы и машины. 2012. № 4. с. 31–41.

14. Fainzilberg L. S., Potapova T. P. Computer Analysis and Recognition of Cognitive Phase Space ElectroСardio Graphic Image, Proceeding of the 6th International Conference On Computer analysis of Images and Patterns (CAIP'95). – Prague (Czech Republic). 1995. p. 668–673.

15. Biel L., Pettersson O., Philipson L., Wide P. ECG analysis: a new approach in human identification, IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement. 2001. no. 50 (3). p. 808–812.

16. Wtibbeler G., Stavridis M., Kreiseler D., Bousseljot R. D., Elster C. Verification of humans using the Electrocardiogram, Pattern Recognition Letters. 2007. vol. 28. Issue 10. p. 1172–1175.

17. Chiu C. C., Chuang C., Hsu C. A novel personal identity verification approach using a discrete wavelet transform of the ECG signal, International Conference on Multimedia and Ubiquitous Engineering. 2008. p. 201–206.

18. Boumbarov O., Velchev Y., Sokolov S. ECG personal identification in subspaces using radial basis neural networks, IEEE Int. Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems. 2009. p. 446–451.

19. Odinaka I., Lai P.-H., Kaplan A., O'Sullivan J., Sirevaag E., Kristjansson S., Sheffield A., Rohrbaugh J. ECG biometrics: A robust short-time frequency analysis. IEEE International Workshop on Information Forensics and Security. 2010. p. 1–6.

20. Ting C. M., Salleh S. H. ECG based personal identification using extended kalman filter, 10th International Conference on Information Sciences Signal Processing and their Applications. 2010. p. 774–777.

21. Hegde Ch., Prannu H. R., Sagar D. S., Shenoy P. D., Venuopal K. R., Patnaik L. M. Human Authentication Based on ECG Waves Using Radon Transform. Security Tachnology, Disaster Recovery and Bisiness Continuity, Communications in Computer and Information Science. 2010. vol. 122. p. 197–206.

22. Poree Fabienne, Gallix A., Carrault G. Biometric Identification of Individuals based on the ECG. Which Conditions? Computing in Cardiology. 2011. vol. 38. p. 761–764.

23. Noureddine Belgacem, Amine Nait-Ali, Rйgis Fournier, Fethi Bereksi-Reguig. ECG based Human Authentication using Wavelets and Random Forests, International Journal on Cryptography and Information Security (IJCIS). 2012. vol. 2. no. 2. p. 1–11.

24. Singh Y. N., Singh S. K. Evaluation of Electrocardiogram for Biometric Authentication, Journal of Information Security. 2012. vol. 3. p. 39–48.

25. Файнзильберг Л. С. Информационные технологии обработки сигналов сложной формы. Теория и практика. Наукова Думка, 2008. 330 с.

Повнотекстова версія http://kit-journal.com.ua/uk/viewer_uk.html?doc/2012_9/89-98_Fainzilberg_9.pdf