DOI
10.34229/KCA2522-9664.26.4.15
УДК 519.6:519.7
М.С. ЄФРЕМОВ
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна,
yefremov@knu.ua
А.В. ЛЯШКО
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна,
andrey_liashko@knu.ua
О.Б. СТЕЛЯ
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
Oleg.Stelya@gmail.com
Б.В. БАЦАК
Державна установа «Національний науковий центр «Інститут кардіології, клінічної
та регенеративної медицини імені академіка М.Д. Стражеска Національної академії
медичних наук України», Київ, Україна, dr.batsak@gmail.com
Ю.В. КРАК
Київський національний університет імені Тараса Шевченка; Інститут кібернетики
ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна, iurii.krak@knu.ua
ТОЧНЕ ВИЯВЛЕННЯ R-ЗУБЦІВ У ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМАХ:
КУСКОВО-ПОЛІНОМІАЛЬНЕ НАБЛИЖЕННЯ, ЗМЕНШЕННЯ
ВПЛИВУ ШУМІВ, АНАЛІЗ ПЕРШОЇ ПОХІДНОЇ
Анотація. Запропоновано обчислювально ефективну інформаційну технологію автоматичного
виявлення R-зубців у електрокардіосигналах, орієнтовану на застосування у портативних системах тривалого моніторингу.
Застосовано метод кусково-поліноміального наближення на основі поліномів Ерміта другого порядку для переходу
від дискретної послідовності відліків до неперервного аналітичного подання сигналу.
Це забезпечує неперервність не лише самої апроксимальної функції, а й її першої похідної, що дає змогу здійснювати їхнє аналітичне обчислення.
Такий підхід зменшує вплив шуму і гарантує точну локалізацію R-зубців навіть за умов значного дрейфу базової лінії та наявності артефактів руху.
Математичний апарат інтегровано в комплексну інформаційну технологію підтримки прийняття клінічних рішень, побудовану
на базі мікросервісної архітектури із використанням векторної візуалізації.
Результати тестування на відкритих даних MIT-BIH Arrhythmia Database продемонстрували високу ефективність методу:
середнє значення метрики F-score перевищує 99.1 %, а в окремих складних записах досягнуто точності 100 %.
Розроблена технологія є обчислювально малозатратною, що робить її придатною для використання у вбудованих
системах та пристроях інтернету речей кардіомоніторингу в режимі реального часу.
Ключові слова: електрокардіограма, R-зубці, кусково-поліноміальне наближення, поліноми Ерміта, аналітичне диференціювання, згладжування дискретного сигналу, інформаційні технології, підтримка прийняття рішень.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Pan J., Tompkins W.J. A real-Time QRS detection algorithm. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1985. Vol. BME-32, N 3. P. 230–236. https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532.
- Imtiaz M.N., Khan N. Pan-Tompkins++: A robust approach to detect R-peaks in ECG signals. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). Las Vegas, NV, USA. IEEE, 2022. P. 2905–2912. https://doi.org/10.1109/BIBM55620.2022.9995552.
- Zhai D., Bao X., Long X., Ru T., Zhou G. Precise detection and localization of R-peaks from ECG signals. Mathematical Biosciences and Engineering. 2023. Vol. 20, N 11. P. 19191–19201. https://doi.org/10.3934/mbe.2023848.
- Крак Ю.В., Стеля О.Б., Єфремов М.С., Ляшко А.В. Інформаційна технологія обробки даних електрокардіограм для знаходження R-піків. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2024. № 5. С. 44–52. https://doi.org/10.15407/dopovidi2024.05.044.
- Farrokhi S., Dargie W., Poellabauer C. Reliable peak detection and feature extraction for wireless electrocardiograms. Computers in Biology and Medicine. 2025. Vol. 185, N C. Article number 9. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.109478.
- Balta D., Akyemis E.M. Arrhythmia detection using Pan–Tompkins algorithm and hilbert transform with real-time ECG signals. 9th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science (ISITES2021) (15–17 October, 2021, Sakarya, Turkey). 2021. P. 307–315. https://doi.org/10.33793/acperpro.04.01.45.
- Nguyen T.-N., Nguyen T.-H., Ngo B.-V. R peak determination using a WDFR algorithm and adaptive threshold. Applied Computer Science. 2022. Vol. 18, N 3. Article number 12. https://doi.org/0.35784/acs-2022-18.
- Bensegueni S. A new method for electrocardiogram features extraction using slope change coefficients. International Journal of Electronics and Telecommunications. 2023. Vol 39, N 1. P. 33–39. https://doi.org/10.24425/ijet.2023.144328.
- Moody G.B., Mark R.G. The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database. EEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2001. Vol. 20, N 3. P. 43–50. https://doi.org/10.1109/51.932724.
- Yefremov M., Liashko A., Krak Iu., Stelia O. An efficient threshold method for detecting R-peaks in electrocardiogram. Radioelectronic and Computer Systems. 2026. N 1. P. 22–34. https://doi.org/10.32620/reks.2026.1.02.
- Testing and reporting performance results of cardiac rhythm and ST Segment measurement algorithms. Association for the Advancement of Medical Instrumentation (R2020) ANSI/AAMI EC57:2012, 2020. URL: https://webstore.ansi.org/standards/aami/ ansiaamiec572012r2020 (Дата звернення 12.02.2026).
- Bocharov M., Stasiuk V., Osyodlo V., Ryzhenko T., Malanin V., Chumachenko D., Chaikovsky I. Assessment of the activities physiological cost of the defense forces officers in Ukraine using miniature ECG device. Front. Cardiovasc. Med. 2023. Vol. 10. Article number 1239128. https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1239128.
- Yao X., Wei H. A modified dynamic time warping (MDTW) approach and innovative average non-self-match distance (ANSD) method for anomaly detection in ECG recordings. In: Recent Advances in AI-enabled Automated Medical Diagnosis. R. Jiang et al. (Eds.). CRC Press, 2022. P. 281–303. URL: https://eprints.whiterose.ac.uk/179843/.
- Hsieh F., Chen T.-L. A novel R-peak detection algorithm. IEEE Access. 2025. Vol. 13. P. 210351–210359. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3643153.
