Использование прямых и реципрокных признаков для автоматического определения локализации инфаркта миокарда

JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 4 - P. 45-50

УДК: 612.172.4 DOI: 10.12737/article_5a38fla026f718.29198411

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРЯМЫХ И РЕЦИПРОКНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЛОКАЛИЗАЦИИ ИНФАРКТА МИОКАРДА

Н.С.ШИЛОВ

Пензенский государственный университет, ул. Красная, 40, Пенза, 440026, Россия

Аннотация. Использование прямых и реципрокных признаков для автоматического определения локализации инфаркта миокарда при анализе электрокардиосигналов позволяет повысить достоверность автоматических заключений и, в конечном счёте, способствует повышению качества диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Статья посвящена особенностям амплитудно-временного метода анализа электрокардиосигналов, выявлению при этом прямых и реципрокных признаков инфаркта миокарда и на основании этих признаков определении локализации инфаркта миокарда.

Ключевые слова: электрокардиосигнал, амплитудно-временной анализ электрокардиосигнала, прямые и реципрокные признаки инфаркта миокарда.

THE USE OF DIRECT AND RECIPROCAL SIGNS FOR AUTOMATIC DETERMINATION OF LOCALIZATION OF THE MYOCARDIAL INFARCTION

N.S. SHILOV

Penza State University, Krasnaya str., 40, Penza, 440026, Russia

Abstract. The use of direct and reciprocal signs for the automatic determination of the localization of myocardial infarction in the analysis of ECG signal allows increasing the reliability of automatic conclusions and, ultimately, contributes to the improvement of the quality of diagnosis and treatment of cardiovascular diseases. The article is devoted to the features of the amplitude-time method for analyzing ECG signal, the detection of direct and reciprocal signs of myocardial infarction and on the basis of these signs determining the localization of myocardial infarction.

Key words: ECG signal, amplitude-time analysis of ECG signal, direct and reciprocal signs of myocardial infarction.

Введение. Профилактика и своевременная диагностика - основные пути снижения смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. Актуальность диагностики инфаркта миокарда (ИМ) не вызывает сомнений, так как он «лидирует» среди причин внезапной смерти, «молодеет» и, поэтому, продолжает оставаться одной из главных проблем отечественного здравоохранения. Обеспечение пациентов из группы риска портативными кардиоанализаторами [1,14,15,21] позволит своевременно диагностировать ИМ. Электрокардиографическим данным принадлежит главная роль в диагностике ИМ, определении его локализации и размеров. Основная задача электрокардиографической диагностики ИМ - не пропустить патологическое состояние сердца [18].

В настоящее время при анализе электрокардиосигнала (ЭКС) в стандартных отведениях преобладает статистический подход, заклю-

чающийся в сравнении зарегистрированного ЭКС в стандартных отведениях с имеющимися ЭКС из «эталонной базы данных» [4]. Функционирование всех известных ЭКС-анализаторов основано на допущении о вероятности попадании искомого элемента ЭКС в заданный интервал по времени и амплитуде. Действительно, постулат «двух одинаковых ЭКС не бывает» подразумевает наличие доверительного интервала, в котором располагаются значения информационных параметров (ИП) элементов ЭКС. Критерием принадлежности ЭКС к определенному типу заболевания является попадание в доверительный интервал значений ИП элементов ЭКС. Существуют «эталонные базы данных» ЭКС, (Миннесотский и Гарвардский коды [22,23]), база ЭКГ РОХМиНЭ [1], которые представляет собой общепризнанную классификацию ИП элементов ЭКС в амплитудно-временной области, основанную на обширных

статистических исследованиях вариабельности ЭКС. Критерии «эталонных баз данных» ЭК& порядка 109000 ИП элементов ЭКС служат объективным показателем оценки соответствующих количественных значений длительностей и амплитуд зубцов и интервалов ЭКС. Однако надо учитывать, что сами доверительные интервалы и функции распределения [(х) для ЭКС демонстрируют статистическую неустойчивость (эффект Еськова-Зинченко) [19,20,26].

Основные задачи в области анализа ЭКС. Автоматический анализ ЭКС направлен на обработку и выявление диагностических признаков в ЭКС. Известны способы автоматического анализа ЭКС [3,13]. Выделяют прямые и реципрокные ЭКГ признаки ИМ.

Прямые признаки - это те, которые устройство регистрирует под электродом. Реципрокные (обратные) изменения противоположны прямым признакам и характеризуют некроз (повреждение) на обратной стенке желудочка.

Общепринятыми ЭКГ-признаками ИМ являются [5,6]:

1. Отсутствие зубца Я в отведениях, расположенных над областью инфаркта.

2. Появление патологического зубца О в отведениях, расположенных над областью инфаркта.

3. Подъем сегмента Б-Т выше изолинии в отведениях, расположенных над областью инфаркта.

4. Смещение сегмента 5- Т ниже изолинии в отведениях, противоположных области инфаркта.

5. Отрицательный зубец Т в отведениях, расположенных над областью инфаркта.

Из перечисленных пяти признаков ИМ первый, второй, третий и пятый являются прямыми признаками ИМ, а четвёртый - реципрок-ным. Именно наличие реципрокности является отличительной особенностью ИМ от другой патологии. Реципрокные изменения - это «зеркальные» (относительно изолинии) изменения ЭКС на противоположной стенке левого желудочка. Здесь важно учитывать направление электрода на ЭКС. За «ноль» электрода принимается центр сердца (середина межжелудочковой перегородки), поэтому одна стенка полости сердца лежит на положительном направлении, а противоположная ей - на отрицательном направлении. В этом случае:

- для зубца О реципрокным изменением будет увеличение зубца Я, и наоборот;

- если сегмент БТ смещается выше изолинии, то реципрокным изменением будет смещение ЯГниже изолинии, и наоборот;

- для высокого положительного «коронарного» зубца Т реципрокным изменением будет отрицательный зубец Т, и наоборот.

Статья посвящена использованию прямых и реципрокных признаков для определения локализации ИМ.

Алгоритм диагностики. Процесс диагностики формально можно представить в виде системы целевых функций:

р(Н;\Н0)+Р(Н'0\Н,)-

max:

min.

где Р(Я:<|Я) - условная вероятность события Н', вычисленная в предположении, что событие Я произошло, Но - гипотеза об отсутствии диагностируемого заболевания, Hi- гипотеза о наличии диагностируемого заболевания, Н0 -решение об отсутствии диагностируемого заболевания, Я/- решение о наличии диагностируемого заболевания.

Использование разных методов анализа прямых и реципрокных признаков ИМ дает более полное представление о состоянии сердечно-сосудистой системы (ССС) пациента, удовлетворяет критерию (1) и повышает вероятность (Р) правильного выявления наличия заболевания у больного человека.

В качестве удобного инструмента представления классификации - правильный/неправильный диагноз служит таблица сопряженности 2x2 [8], в клетках которой проставляются наблюдаемые частоты (количество экземпляров) выполнения двух вариантов решения (диагнозу, поставленному некоторым правилом - больной/здоровый в столбцах таблицы) в двух сравниваемых классах (строки табл. 1), соответствующих истинному наличию или отсутствию соответствующих заболеваний. Табл. 1 сопряженности 2x2 имеет вид:

Таблица 1

Таблица сопряженности 2»2

Диагноз Наличие44*^ болезни Уч- Болен

есть заболевание а Ъ

Нет заболевания с d

Чувствительность 8ет=а/(а+Ь) - доля больных, которые признаны больными в результате применения метода диагностики, от общего количества больных, проверенных с помощью данного метода диагностики. Специфичность 8рес=с1/(с+с1) - доля здоровых, которые признаны здоровыми в результате применения метода диагностики, от общего количества здоровых, проверенных с помощью данного метода диагностики [8,9]. К сожалению, современный уровень науки и технологии пока не позволяет создать диагностические электрокардиографические методы, обладающие 100% чувствительностью. На рис. 1 приведена схема алгоритма амплитудно-временного анализа ЭКС для диагностики ИМ [10].

Рис. 1. Схема алгоритма амплитудно-временного анализа ЭКС для диагностики инфаркта миокарда

Работа алгоритма амплитудно-временного анализа (ABA) ЭКС для диагностики ИМ осуществляется следующим образом: предварительно обработанный ЭКС [3,21] на этапе определения информационных параметров (ИП) представляет собой совокупность последовательно

расположенных во времени кодовых отсчетов сигналов отведений. Согласно стандарту частота дискретизации ЭКС должна составлять не менее 500 Гц [15]. Изолинией на ЭКС считается отрезок прямой, соединяющей окончание зубца Г и начало зубца Р. Метод ABA ЭКС заключается в выявлении периодов его возрастания, убывания, постоянства, фиксировании точек перелома, значений амплитуды в этих точках и определении продолжительности интервалов возрастания, убывания или постоянства и последующем определении ИП ЭКС по заданным критериям.

Значение амплитуды первого отсчёта принимается за базисное, затем значение амплитуды следующего отсчета сигнала сравнивается с базисным значением, и если оно оказывается больше базисного, то сигнал возрастает, если меньше, то убывает, если равно, то это говорит о постоянстве сигнала во времени. Затем базисным элементом становится значение амплитуды текущего отсчета a(t¡), оно сравнивается со значением амплитуды следующего отсчета a(ti+i), и т.д. по формуле:

Да = a

При этом подсчитывается продолжительность интервалов возрастания, убывания, или постоянства ЭКС. В случае изменения знака приращения амплитуды Да фиксируются следующие данные: тип отрезка ЭКС (возрастающий, убывающий, постоянный); продолжительность этого отрезка ЭКС; общую продолжительность ЭКС от момента начала первого отсчета до окончания анализируемого отрезка ЭКС; значение амплитуды в точке перелома. По окончании анализируемого интервала процедура анализа повторяется для следующего интервала. Таким образом, осуществляется «разбиение» кардиоцикла на интервалы: выявляются интервалы его возрастания, убывания, постоянства; фиксируются точки перелома, значение амплитуды в этих точках; определяется продолжительность интервалов возрастания, убывания или постоянства.

Затем осуществляется сравнение выявленных амплитудно-временных параметров ЭКС с ЭКС признаками ИМ в амплитудно-временной области с использованием данных, приведенных в табл. 2. В табл. 2 приведена информация о локализации ИМ по данным ЭКС [6]:

Таблица 2

Локализация ИМ Отведения, где оЭнарт/живают признаки ИМ

Прямые признаки: патологический Q

Инфаркт миокарда передней стенки ЛЖ

Пер еднеперегородочный VI - V3

Пер едвеверхупюч ны й V3, V4

Переднебоковой I. aVL. V5. V6

Пер еднеб аз альный (высокий передний) V24-V2Ó и.;шш V34-V36

Распространенный передний L aVL: VI - V6 III a VF. П

Инфаркт миокарда задней стенки ЛЖ

3 аднедиафрагмальный (нижний) III aVF: Л

Заднейаз альный V7 - V9 VI - V3

Заднебоковой V5, Vâ, in.aVF

Анализ ЭКС выполняется в представленной ниже последовательности:

- определяются параметры следующих элементов ЭКС: «зубец Я», «зубец О», «интервал БТ», «зубец Г»;

- при наличии патологии у элемента ЭКС, определяемой путем сравнения с данными табл. 1, выполняется сравнение параметров элемента ЭКС с приведенными выше признаками ИМ;

- по данным, представленным в табл. 3, производится уточнение местонахождение ИМ.

В соответствии с табл. 3 построены решающие правила для восьми диагнозов:

Передний и переднеперегородочный ИМ ^ = ^&7^&^^^&aFД&aVF&aFL&Vl&V2&VЗ&V4&F5&F6 Переднебазальный ИМ

^ = ^&Л&^^^&aFД&aV'F&aV'L&V'l&V'2&FЗ&F4&F5&F6 Передний распространенный ИМ Fз = 1&11&111&ШП&аУР&аУЬ&У1&У2&УЗ&У4&У5&У6 Боковой ИМ

^ = 1&11Ш&аУП&ШР&аУЬ&У1&У2&УЗ&У4&У5&У6 Боковой базальный ИМ

^ = Г&Г1&11181ШП&Ш¥&аУЬ&У1&У2&УЗ&Щ&У5&Щ Заднедиафрагмальный (нижний) ИМ ^ = 1&11&111&ШП&аУР&аУЬ&У1&У2&УЗ&У4&У5&У6 Циркулярный ИМ

^ = Г&П&Ш &аУП&аУР&Ш,&У1&У2&УЗ&У4&У5&У6 Заднебазальный ИМ

^ = Г&ПШ&Ш^&Ш^81Ша&У1&У2&УЗ&Щ&У5&У6 здесь символами I, 77, 777, а7Л, аУР, аУЬ, VI, У2, УЗ, 74, У5, ¥б обозначены данные с выходов блоков, выявляющих здоровые ЭКС.

Анализ рис. 1 показывает, что в результате работы алгоритма амплитудно-временного анализа ЭКС для диагностики ИМ возможны два суждения:

1. Подозрение на ИМ;

2. Признаков ИМ не обнаружено.

Определенные диагностические трудности при регистрации ЭКС в двенадцати стандартных отведениях возникают при заднебазаль-ном инфаркте миокарда. Для данной локализации инфаркта характерно появление лишь ре-ципрокных изменений: высокого зубца Я, возможно зубца Т в отведениях Уг и V?, депрессии сегмента БТ в отведениях I, VУ2, У3. На рисунке 2 приведены ЭКС при заднедиафрагмальном (нижнем) ИМ. Прямые признаки видны в II, III и аУР-отведениях, реципрокные - в отведениях УгУ4.

Рис. 2. ЭКС при заднедиафрагмальном (нижнем) инфаркте миокарда

Таким образом, реципрокные изменения на ЭКС при заднебазальном (заднем) инфаркте являются единственными, по которым можно заподозрить инфаркт.

Необходимо отметить, что специфичность и чувствительность метода ABA ЭКС являются далеко не абсолютными. Ошибки электрокардиографической диагностики ИМ, к сожалению, возможны. При диагностике ИМ могут возникать трудности, связанные с анализом начальной части желудочкового комплекса, отражающей деполяризацию желудочков (комплекс ORS), и трудности трактовки изменений конечной части желудочкового комплекса -элементов реполяризации желудочков (интервал ST и зубец Т).

Заключение. Автоматический анализ ЭКС и выявление прямых и реципрокных признаков инфаркта миокарда помогает врачу эффективнее поставить диагноз. Разработанные решающие правила для составления диагностического заключения на основе построения выходных логических функций позволяют определить локализацию ИМ.

JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 4 - P. 45-50

Литература

1. База данных РОХМИНЭ / www.rohmine. org/baza-dannykh-rokhmine

2. Бодин О.H., Иванчуков А.Г., Полосин В.Г., Петровский М.А. Концепция диагностики состояния сердца в условиях свободной двигательной активности // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6.

3. Бодин О.Н., Иванчуков А.Г., Полосин В.Г., Рахматуллов Ф.К. Коррекция дрейфа изолинии при цифровой обработке электрокардиосигнала // Медицинская техника. 2016. № 2. С. 33-36.

4. Гельфанд И.М., Розенфельд Б.И., Шифрин М.А. Очерки о совместной работе математиков и врачей / Под ред. Гиндикина С.Г. Изд. 2-е, испр. и доп. М. : Едиториал УРСС, 2005. 320 с.

5. Зудбинов Ю.И. Азбука ЭКГ. Изд. 4-е, испр. и доп., Ростов н/Д: Феникс, 2003. 240 с.

6. Инфаркт миокарда / Электронное справочное пособие для врача скорой медицинской помощи. URL: www.med2000.ru/cito/cor.htm.

7. Кардиология в таблицах и схемах. М. Фрид, С. Грайнс (ред.) / Пер. с англ. под ред. канд. мед. наук М.А. Осипова и канд. мед. наук H.H. Алипова. М.: Практика, 1996. 728 с.

8. Котов Ю.Б. Новые математические подходы к задачам медицинской диагностики. М.: Едиториал УРСС, 2004. 328 с.

9. Масяго A.B. Чувствительность и специфичность качественных методов диагностики. // Информационный бюллетень "Новости "Вектор-Бест". 1997. № 1(3).

10. Норма в медицинской практике. Справочное пособие. М.: МЕДпресс, 2001.144 с.

11. Бодин О.Н., Зайцева O.A., Логинов Д.С., Моисеев А.Е. Патент РФ №2383295. Способ обработки электрокардиосигнала для диагностики инфаркта миокарда // Заявл. 08.09.2008, Опубл. 10.03.2010, Бюл. № 7.

12. Бодин О.Н., Зайцева O.A., Логинов Д.С., Кривоногое Л.Ю., Рахматуллов Ф.К. Патент 2410023 РФ. Способ выделения ORS комплекса электрокардиосигнала. Опубл. 27.01.2011. Бюлл. №3.

13. Бодин О.Н., Кривоногов Л.Ю., Рахматуллов Ф.К. Патент 2567271 РФ Способ экспресс-оценки электрической стабильности сердца. Опубл. 10.11.2015. Бюл. №31.

14. Петровский М.А., Бодин О.Н., Кривоногов Л.Ю., Иванчуков А.Г. Портативный ЭКГ-датчик компьютерной диагностической системы «Кар-

References

Baza dannykh ROKhMINE / www.rohmine. org/baza-dannykh-rokhmine

Bodin ON, Ivanchukov AG, Polosin VG, Petrovs-kiy MA. Kontseptsiya diagnostiki sostoyaniya serdtsa v usloviyakh svobodnoy dvigatel'noy aktivnosti [The concept of diagnosing the condition of the heart in conditions of free motor activity]. Sovremennye prob-lemy nauki i obrazovaniya. 2014;6. Russian. Bodin ON, Ivanchukov AG, Polosin VG, Rakhmatullov FK. Korrektsiya dreyfa izolinii pri tsifrovoy obrabotke elektrokardiosignala [Correction of drift of an isoline during digital processing of an electrocardiac signal]. Meditsinskaya tekhnika. 2016;2:33-6. Russian. Gel'fand IM, Rozenfel'd BI, Shifrin MA. Ocherki o sovmestnoy rabote matematikov i vrachey [Essays on the joint work of mathematicians and doctors]. Pod red. Gindikina S.G. Izd. 2-e, ispr. i dop. Moscow: Editorial URSS; 2005. Russian. Zudbinov Yul. Azbuka EKG [ABC of the ECG], Izd. 4e, ispr. i dop., Rostov n/D: Feniks; 2003. Russian. Myocardial infarction / An electronic reference book for an emergency doctor. URL: www.med2000.ru/cito/cor.htm.

Kardiologiya v tablitsakh i skhemakh [Cardiology in Tables and Schemes. M. Frid, S. Grayns (red.) / Per. s angl. pod red. kand. med. nauk M.A. Osipova i kand. med. nauk N.N. Alipova. Moscow: Praktika; 1996. Russian.

Kotov YuB. Novye matematicheskie podkhody k zada-cham meditsinskoy diagnostiki [New mathematical approaches to the problems of medical diagnostics]. Moscow: Editorial URSS; 2004. Russian. Masyago AV. Chuvstvitel'nost' i spetsifichnost' ka-chestvennykh metodov diagnostiki [Sensitivity and specificity of qualitative diagnostic methods]. Infor-matsionnyy byulleten' "Novosti "Vektor-Best". 1997; 1(3). Russian.

Norma v meditsinskoy praktike. Spravochnoe poso-bie [Norm in medical practice. Reference information]. Moscow: MEDpress; 2001. Russian. Bodin ON, Zaitseva OA, Loginov DS, Moiseyev AE. Patent of the Russian Federation No. 2383295. A method for processing an electrocardiogram for the diagnosis of myocardial infarction. Declared. 08.09.2008, Opobl. 10.03.2010, Bui. № 7. Russian. Bodin ON, Zaitseva OA, Loginov DS, Krivonogov LYu, Rakhmatullov FK. Patent 2410023 of the Russian Federation. Method for allocation of ORS complex of electrocardiogram. Opubl. 01/27/2011. Bull. No. 3. Russian.

Bodin HE, Krivonogov LY, Rakhmatullov FC. Patent 2567271 RF Method of rapid assessment of electrical stability of the heart. Opubl. 11/10/2015. Bui. No. 31. Russian.

Petrovskiy MA, Bodin ON, Krivonogov LYu, Ivanchukov AG. Portativnyy EKG-datchik komp'yuternoy di-agnosticheskoy sistemy «Kardiovid» [Portable ECG-sensor of the computer diagnostic system "Cardioid"].

JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 4 - P. 45-50

диовид» // Современные проблемы науки и образования (электронный научный журнал). 2014. № 4; URL: www.science-education.ru/118-14104

15. Плотников А.В., Прилуцкий Д.А., Селищев С.В. Стандарт SCP-ECG для обмена цифровыми ЭКС // Тезисы докладов Международной конференции по биомедицинскому приборостроению "Биомедприбор-98" - Москва, ВНИИМП РАМН. 68 октября 1998. С. 213-215.

16. Уайт П.Д. Ключи к диагностике и лечению болезней сердца. М.: Медицинская литература, 2002. 192 с.

17. Ambulatory cardiac monitoring: Avoiding maturity through technological advancement // Market engineering research. Frost & Sullivan, Meriland. 2008. Vol. 9. P. 325

18. Clifford G.D., Azuaje F., McSharr P.E. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. Artech House, 2006.

19. Eskov V.M., Filatova O.E., Eskov V.V., Gavrilen-koT.V. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochastics and Chaos-Self-Organization // Biophysics. 2017. Vol. 62, No. 5. P. 809-820.

20. Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Eskov V.M., Vochmi-na Yu.V. Phenomenon of statistical instability of the third type systems - complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62, No. 11. P. 1611-1616.

21. Kuzmin A., Safronov M., Bodin O., Petrovsky M., Sergeenkov A. Mobile heart monitoring system prototype based on the Texas instruments hardware: Energy efficiency and J-point detection // International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems. 2016. Vol. 7, No. 1. P. 64-84.

22. Moody G.B. The MIT-BIH Arrhythmia Database. // Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, August, 1992.

23. Prineas R.J., Crow R.S., Blackburn H. The Minnesota Code Manual of Electrocardiographic Findings. Standards and Procedures for Measurement and Classification. Boston-Bristol-London, 1982.

24. Slater D.K., Hlatky M.A., Mark D.B. Outcome in suspected acute myocardial infarction with normal or minimally abnormal admission electrocardiographic findings. // Amer. J. Cardiol. 1987. Vol. 60. P. 766770.

25. Wichman R., Astola J., Heinonen P., Neuvo Y. FIR-Median Hibrid Filter with Excellent Transient Response in Noisy Conditions // IEEE Trans Acoust. Speech Signal Process. 1990. Vol. 38, No. 12. P. 21082116.

26. Zilov V.G., Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V. Experimental confirmation of the effect of "Repetition without repetition" N.A. Bernstein // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 1. P. 4-8.

Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya (elek-tronnyy nauchnyy zhurnal). 2014;4. Russian. Available from: www.science-education.ru/118-14104 Plotnikov AV, Prilutsky DA, Selischev SV. Standard SCP-ECG for the exchange of digital EKS. Abstracts of the reports of the International Conference on Biomedical Instrument Making "Biomedpribor-98" -Moscow, VNIIMP RAMS. 6-8 October 1998. Russian.

Uayt PD. Klyuchi k diagnostike i lecheniyu bolezney serdtsa [Keys to the diagnosis and treatment of heart disease]. Moscow: Meditsinskaya literatura; 2002. Russian.

Ambulatory cardiac monitoring: Avoiding maturity through technological advancement. Market engineering research. Frost & Sullivan, Meriland. 2008;9:325

Clifford GD, Azuaje F, McSharr PE. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. Artech House; 2006.

Eskov VM, Filatova OE, Eskov W, Gavrilenko TV. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochastics and Chaos-Self-Organization. Biophysics. 2017;62(5):809-20.

Eskov W, Gavrilenko TV, Eskov VM, Vochmina YuV. Phenomenon of statistical instability of the third type systems - complexity. Technical Physics. 2017;62(ll):1611-6.

Kuzmin A, Safronov M, Bodin O, Petrovsky M, Sergeenkov A. Mobile heart monitoring system prototype based on the Texas instruments hardware: Energy efficiency and J-point detection. International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems. 2016;7(l):64-84.

Moody GB. The MIT-BIH Arrhythmia Database. Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology. August; 1992.

Prineas RJ, Crow RS, Blackburn H. The Minnesota Code Manual of Electrocardiographic Findings. Standards and Procedures for Measurement and Classification. Boston-Bristol-London; 1982. Slater DK, Hlatky MA, Mark DB. Outcome in suspected acute myocardial infarction with normal or minimally abnormal admission electrocardiographic findings. Amer. J. Cardiol. 1987;60:766-70.

Wichman R, Astola J, Heinonen P, Neuvo Y. FIR-Median Hibrid Filter with Excellent Transient Response in Noisy Conditions. IEEE Trans Acoust. Speech Signal Process. 1990;38(12):2108-16.

Zilov VG, Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov W. Experimental confirmation of the effect of "Repetition without repetition" N.A. Bernstein. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017; 1:4-8.