Наносенсоры для повышения разрешающей способности аппаратуры для ЭКГ и ЭЭГ картирования
https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-185-122-128
Аннотация
Проблема большого числа больных сердечно-сосудистыми заболеваниями и заболеваниями головного мозга является актуальной во всем мире. Особенно остро стоит проблема смертности и последствий от этих болезней. Поэтому важным направлением в медицинском приборостроении является совершенствование и повышение информативности методов диагностики этих заболеваний. В Томском политехническом университете разработаны наносенсоры, позволяющие существенно повысить качество электрофизиологических измерений. Предложено применить разработанные наносенсоры для ЭКГ и ЭЭГ картирования.
При поддержке: Исследование выполнено в рамках Программы повышения конкурентоспособности ТПУ. Авторы благодарят за помощь и консультирование Максимова Ивана Вадимовича, профессора, д.м.н. НИИ кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр (НИМЦ).
Об авторах
А. И. Корниенко
Томский политехнический университет
Россия
Россия
Корниенко Александр Иванович - аспирант научно-производственной лаборатории «Медицинская инженерия» ТПУ.
Томск
AuthorID (РИНЦ) 1164449
AuthorID (SCOPUS) 24724450700
Д. К. Авдеева
Томский политехнический университет
Россия
Россия
Авдеева Диана Константиновна - доктор технических наук, профессор, заведующая научно-производственной лабораторией «Медицинская инженерия» ТПУ.
Томск
AuthorID (РИНЦ) 110323
AuthorID (SCOPUS) 6602380455
ResearcherID J-6958-2013
М. М. Южаков
Томский политехнический университет
Россия
Россия
Южаков Михаил Михайлович - кандидат технических наук, инженер научно-производственной лаборатории «Медицинская инженерия» ТПУ.
Томск
ResearcherID A-5048-2014
AuthorID (SCOPUS) 57189381645
AuthorID (РИНЦ) 727556
М. Л. Иванов
Томский политехнический университет
Россия
Россия
Иванов Максим Леонидович - кандидат технических наук, младший научный сотрудник научно-производственной лаборатории «Медицинская инженерия» ТПУ.
Томск
AuthorID (РИНЦ) 724459
AuthorID (SCOPUS) 56377173300
ResearcherID G-8445-2013
Н. В. Турушев
Томский политехнический университет
Россия
Россия
Турушев Никита Владимирович - кандидат технических наук, инженер научно-производственной лаборатории «Медицинская инженерия» ТПУ.
Томск
AuthorID (РИНЦ) 724203
AuthorID (SCOPUS) 56377261600
ResearcherID A-4767-2014
С. И. Еньшин
Томский политехнический университет
Россия
Россия
Еньшин Степан Игоревич - аспирант научно-производственной лаборатории «Медицинская инженерия» ТПУ.
Томск
AuthorID (SCOPUS) 57211792938
Список литературы
1. The top 10 causes of death // World Health Organization. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death (дата обращения: 10.09.2022).
2. Крюков Н. Н., Николаевский Е. Н., Поляков В. П. Ишемическая болезнь сердца (современные аспекты болезни, диагностики, лечения, профилактики, лечения, экспертизы): моногр. Самара, 2010. 651 с. ISBN 978-5-91082-10.
3. Кандыба Д. В. Инсульт // Российский семейный врач. 2016. Т. 20, № 3. С. 5–15. DOI: 10.17816/RFD201635-15.
4. Elgendi M. Fast QRS Detection with an Optimized Knowledge-Based Method: Evaluation on 11 Standard ECG Databases // PLoS One. 2013. Vol. 8 (9). e73557. DOI: 10.1371/journal.pone.0073557.
5. Martis R. J., Acharya U. R., Min L. C. ECG beat classification using PCA, LDA, ICA and Discrete Wavelet Transform // Biomedical Signal Processing and Control. 2013. Vol. 8 (5). P. 437–448. DOI: 10.1016/j.bspc.2013.01.005.
6. Rybalka S., Yuzhakov M., Ivanov M., Nguyen D. K., Kodermjatov R., Guo W., Maksimov I., Zimin Ilya. Methods and Approaches for Automatic Processing and Storage of High-Potential Electrocardiogram Registered by Hardware and Software Complex on Nanosensors // MATEC Web Conf. 2018. Vol. 155. P. 1008. DOI: 10.1051/matecconf/201815501008.
7. Lip Y. H. Risk of Arrhythmia and Sudden Death // Journal of the Royal Society of Medicine. 2002. Vol. 95. P. 108. DOI: 10.1177/014107680209500219.
8. Bear L. R., Cheng L. K., LeGrice I. J. [et al.]. Forward problem of electrocardiography // Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 2015. Vol. 8. P. 677–684. DOI: 10.1161/CIRCEP.114.001573.
9. Lux R. L., Smith C. R., Wyatt R. F. [et al.]. Limited lead selection for estimation of body surface potential maps in electrocardiography // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1978. Vol. 3. P. 270–276. DOI: 10.1109/TBME.1978.326332.
10. Gerstenfeld E. P., Sippens-Groenewegen A., Lux R. L. [et al.]. Derivation of an optimal lead set for measuring ectopic atrial activation from the pulmonary veins by using body surface mapping // Journal of Electrocardiology. 2000. Vol. 33 (1). P. 179–185. DOI: 10.1054/jelc.2000.20307.
11. Ferrer-Albero A., Godoy E. J., Lozano M. [et al.]. Non-invasive localization of atrial ectopic beats by using simulated body surface P-wave integral maps // PLoS One. 2017. Vol. 12 (7). e0181263. DOI: 10.1371/journal.pone.0181263.
12. Yoram R. Noninvasive Electrocardiographic Imaging of Arrhythmogenic Substrates in Humans // Circulation Research. 2013. Vol. 112 (7). P. 863–74. DOI: 10.1161/CIRCRESAHA.112.279315.
13. Ghosh S., Cooper D. H., Vijayakumar R. [et al.]. Early repolarization associated with sudden death: Insights from noninvasive electrocardiographic imaging // Heart Rhythm. 2010. Vol. 7 (4). P. 534. DOI: 10.1016/j.hrthm.2009.12.005.
14. Oster H. S., Taccardi B., Lux R. L. [et al.]. Electrocardiographic Imaging Electronic text // Circulation. 1998. Vol. 97. P. 1496–1507. DOI: 10.1161/01.CIR.97.15.1496.
15. Ramanathan C., Jia P., Ghanem R. [et al.]. Noninvasive Electrocardiographic Imaging (ECGI): Application of the Generalized Minimal Residual (GMRes) Method // Annals of Biomedical Engineering. 2003. Vol. 31. P. 981–994. DOI: 10.1114/1.1588655.
16. Ghanem R. N. Noninvasive electrocardiographic imaging of arrhythmogenesis: insights from modeling and human studies // Journal of Electrocardiology. 2007. Vol. 40. P. 169–173. DOI: 10.1016/j.jelectrocard.2007.06.014.
17. Rajagopal A., Radzicki V., Lee H. [et al.]. Nonlinear electrocardiographic imaging using polynomial approximation networks // APL Bioengineering. 2018. Vol. 2 (4). 46101. DOI: 10.1063/1.5038046.
18. Trobec R. Computer analysis of multichannel ECG // Computers in Biology and Medicine. 2003. Vol. 33. P. 215–226. DOI: 10.1016/S0010-4825(02)00088-4.
19. Артюхина Е. А., Яшков М. В., Ревишвили А. Ш. Неинвазивное электрофизиологическое картирование сердца: от разработок к практике // ПКиК. 2020. № 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neinvazivnoe-elektrofiziologicheskoe-kartirovanie-serdtsa-ot-razrabotok-k-praktike (дата обращения: 28.02.2021).
20. Бокерия Л. А., Ревишвили А. Ш., Калинин В. В., Ляджина О. С., Фетисова Е. А., Симонян Г. Ю. Неинвазивное эндокардиальное картирование желудочков сердца на основе решения обратной задачи электрокардиографии // Вестник аритмологии. 2009. № 57. С. 24–28.
21. Бокерия Л. А., Ревишвили А. Ш., Калинин А. В. Программно-аппаратный комплекс для неинвазивного электрофизиологического исследования сердца на основе решения обратной задачи электрокардиографии // Медицинская техника. 2008. № 6. С. 1–7.
22. MacLeod R. S., Brooks D. H. Recent progress in inverse problem in electrocardiology // IEEE Eng. in Med. Bio. Mag. 1998. Vol. 17 (1). P. 78–83. DOI: 10.1109/51.646224.
23. Voth E. J. The inverse problem of electrocardiography: industrial solutions and simulations // JBEM. 2005. Vol. 7 (2). P. 191–194.
24. Asirvatham S., Packer D. L. Validation of non-contact mapping to localize the site of simulated pulmonary vein ectopic foci // Circulation. 2000. Vol. 102. P. 441–446.
25. Schilling R. J., Kadish A. H., Peters N. S. [et al.]. Endocardial mapping of atrial fibrillation in the human right atrium using a non-contact catheter // European Heart Journal. 2000. Vol. 21. P. 550–564. DOI: 10.1053/euhj.1999.1851.
26. Franzone P. C., Taccardi B., Viganotti C. An approach to inverse calculation of epicardial potentials from body surface maps // Adv. Cardiol. 1978. Vol. 21. P. 50–54.
27. Van Dam P. M., Oostendorp T. F., Linnenbank A. C., van Oosterom A. Non-Invasive Imaging of Cardiac Activation and Recovery // Ann. Biomed. Eng. 2009. Vol. 37. P. 1739–1756. DOI: 10.1007/s10439-009-9747-5.
28. Cluitmans M. J. M., Peeters R. L. M., Westra R. L., Volders P.G.A. Noninvasive reconstruction of cardiac electrical activity: update on current methods, applications and challenges // Netherlands Hear. J. 2015. Vol. 23. P. 301–311. DOI: 10.1007/s12471-015-0690-9.
29. Yao B., Yang H. Spatiotemporal regularization for inverse ECG modeling // IISE Trans. Healthc. Syst. Eng. 2011. Vol. 11. P. 11–23. DOI: 10.1080/24725579.2020.1823531.
30. Sundnes J., Lines G. T., Cai X. [et al.]. Computing the Electrical Activity in the Heart // Monographs in Computational Science and Engineering. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006. 332 р. ISBN 10 3-540-33432-7.
31. Mirams G. R., Arthurs C. J., Bernabeu M. O., Bordas R. [et al.]. Chaste: An open source C++ library for computational physiology and biology // PLoS Comput. Biol. 2013. Vol. 9 (3). e1002970. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002970.
32. Pitt-Francis J., Pathmanathan P., Bernabeu M. O., Bordas R. [et al.]. Chaste: a test-driven approach to software development for biological modelling // Comput. Phys. Commun. 2009. Vol. 180 (12). P. 2452–2471. DOI: 10.1016/j.cpc.2009.07.019.
33. Mihalef V., Mansi T., Rapaka S., Passerini T. Implementation of a patient-specific cardiac model // Artificial Intelligence for Computational Modeling of the Heart. 2020. P. 43–94. DOI: 10.1016/B978-0-12-817594-1.00012-7.
34. Сорокин А. Б., Баландина О. В., Полевая С. А. [и др.]. Связь спектральных характеристик ЭЭГ с тяжестью аутистических проявлений // Современные технологии в медицине. 2019. C. 84–89. DOI: 10.17691/stm2019.11.1.10.
35. Поликанова И. С., Сергеев А. В. Влиятельная длительной когнитивной нагрузки на параметры ЭЭГ // Национальный Психологический Журнал. 2014. № 1. С. 86–94.
36. Nagata K., Mizukami M., Araki G. [et al.]. Topographic electroencephalographic study of cerebral infarction using computed mapping of the EEG // Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 1982. Vol. 2 (1). P. 79–88. DOI: 10.1038/jcbfm.1982.9.
37. Гараев В. Р., Скоромец А. П., Любименко В. А. [и др.]. Амплитудно-интегрированная электроэнцефалография в неонатологии // Педиатрия. Журнал им. Г. Н. Сперанского. 2008. Т. 87, № 1. C. 10.
38. Majkowski J. Long-term treatment of amyotrophic lateral sclerosis with phthalazinol // Advances in second messenger and phosphoprotein research. 1992. Vol. 25. P. 409–416. DOI: 10.1001/archneur.1980.00500540098023.
39. Бокерия Л. А., Филатов А. Г. Картирование аритмий // Анналы аритмологии. 2012. Т. 9. № 1. С. 5–13. EDN: PBLUWF.
40. Zhikhareva G. V., Kramm M. N. Reconstruction of current sources of the heart in the inverse ECG problem. Algorithms and their analysis: monograph. Saarbrьcken: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Germany, 2012. 156 p. ISBN 978-3-8473-3278-7.
41. Титомир Л. И. Электрический генератор сердца. Москва: Наука, 1980. 371 с.
42. Mishchenko K V., Avdeeva D. K., Yukhin Y. M., Titkov A. I., Logutenko O. A. Preparation of electroconductive aluminum-silicon oxide ceramic sensors modified with silver and bismuth nanoparticles // European Journal of Nanomedicine. 2016. Vol. 8. P. 195–202. DOI: 10.1515/ejnm-2016-0019.
43. Avdeeva D. K., Maksimov I. V., Ivanov M. L., Yuzhakov M. M., Turushev N. V., Rybalka S. A., Batalov R. E., Guo W., Filippova E. B. Results of measurements of the cardiac micropotential energies in the amplitude-time intervals recorded by the nanosensor-based hardware and software complex // Measurement. 2020. № 173. 108600. DOI: 10.1016/j.measurement.2020.108600.
44. Avdeeva D. K., Guo W., Nguyen D. Q., Yuzhakov M. M., Ivanov M. L., Turushev N. V., Maksimov I. V., Balakhonova M. V. Results of recording electrophysiological signals by nanosensors during tests on volunteers // Sensor Review. 2020. Vol. 40 (3). P. 335–346. 108600. DOI: 10.1108/SR-12-2019-0323.
45. Avdeeva D. K., Ivanov M. L., Yuzhakov M. M., Turushev N. V., Kodermyatov R. E., Maksimov I. V., Zimin I. A. Novel high-resolution nanosensor-based measuring equipment for ECG recording // Measurement. 2019. Vol. 146. P. 215–229. DOI: 10.1016/j.measurement.2019.06.023.
46. Avdeeva D. K., Yuzhakov M. M., Ivanov M. L., Turushev N. V., Maksimov I. V., Kodermyatov R. E., Mazikov S. V., Guo W., Zimin I. A. Advanced features of ECG mapping // Journal of Physics: Conference Series. 2019. № 1327. 012027. DOI: 10.1088/1742-6596/1327/1/012027.
47. Avdeeva D. K., Maksimov I., Guo W., Ivanov M., Turushev N., Yuzhakov M., Enshin S., Mazikov S., Marchenko E., Balakhonova M. New Approaches to Stratification of Patients by the Level of Sudden Cardiac Death Risk Using the Data on Energies of Cardiac Micropotentials Obtained by Nanosensor-Based Hardware and Software Complex // Progress in Material Science and Engineering. Studies in Systems, Decision and Control. 2021. Vol. 351. P. 217–236. DOI: 10.1007/978-3-030-68103-6_20.
48. Avdeeva D. K., Maksimov I. V., Ivanov M. L., Yuzhakov M. M., Turushev N. V., Rybalka S. A., Batalov R. E., Guo W., Filippova E. B. Results of measurements of the cardiac micropotential energies in the amplitude-time intervals recorded by the nanosensor-based hardware and software complex // Measurement. 2020. 108600. DOI: 10.1016/j.measurement.2020.108600.
Рецензия
Для цитирования:
Корниенко АИ, Авдеева ДК, Южаков ММ, Иванов МЛ, Турушев НВ, Еньшин СИ. Наносенсоры для повышения разрешающей способности аппаратуры для ЭКГ и ЭЭГ картирования. Омский научный вестник. 2023;(1):122-128. https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-185-122-128
For citation:
Korniyenko AI, Avdeyeva DK, Yuzhakov MM, Ivanov ML, Turushev NV, Enshin SI. Increasing the resolution of ECG and EEG mapping equipment using nanosensors. Omsk Scientific Bulletin. 2023;(1):122-128. (In Russ.) https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-185-122-128
Просмотров:
14
JATS XML
Послать статью по эл. почте 