Abstract
Continuous and steady running of health status remote monitoring systems is essential not to omit episodes of acute exacerbation of chronic disease. Running time of such systems is largely determined by performance capabilities of the patient's wearable system elements. To ensure its long-term operation and efficient performance, the monitoring system must have multilayered structure with the elements realizing recording and picking off biomedical signals, signal processing and analysis, estimation of patient current condition, dynamics of the disease and its prognosis. For this purpose, it is necessary to use smart monitoring algorithms. A specific feature of such algorithms is change of the number of channels used for biomedical signal recording and processing according to the change of patient’s condition. To detect the exacerbation first symptoms by means of the patient's wearable computer, additional channels are activated for recording biomedical signals used to evaluate the expanded complex of diagnostically significant parameters of the disease and their integration when specifying the patient's condition. The system and intelligent monitoring algorithm is tested with the use of heart rate remote control and atrial fibrillation episode detection system. The testing results of the developed system and algorithm are discussed.
Highlights
Running time of such systems is largely determined by performance capabilities of the patient's wearable system elements
change of the number of channels used for biomedical signal recording and processing according to the change
additional channels are activated for recording biomedical signals used to evaluate the expanded complex
Summary
НКП должны использовать такие алгоритмы съема и регистрации биомедицинских сигналов, обработки и анализа данных, которые используют минимальные вычислительные, аппаратные и энергетические ресурсы при состоянии пациента, соответствующем физиологической норме. В условиях непрерывного длительного мониторинга состояния здоровья пациента для повышения точности и достоверности выявления заболевания необходимо использовать дополнительные каналы съема и регистрации биомедицинских сигналов и комплексирование диагностически значимых показателей в решающих правилах диагностики заболевания [15]. Для выявления эпизодов ФП при мониторинге сердечного ритма пациента вне лечебного учреждения необходимо осуществлять съем и регистрацию электрокардиографического (ЭКГ) сигнала грудных отведений, оценивать комплекс показателей деятельности сердца: ЧСС, вариабельность сердечного ритма (ВСР), вариабельность TQ-сегмента (интервал времени от начала T-волны до конца Q-волны ЭКГ), амплитуду P-волн (P-волна ЭКГ), мощность f-волн (волны спонтанных сокращений миокарда предсердий) и характеристики ее доминантной частоты, выявлять эпизоды трепетания предсердий (ТП) и экстрасистолии [6]–[7]. Когда состояние его здоровья соответствует состоянию физиологической нормы, используется ограниченное количество каналов регистрации биомедицинских сигналов и оценка ограниченного количества диагностически значимых показателей НКП. Увеличение продолжительности скользящего окна позволяет повысить точность диагностики ФП, но приводит к пропускам коротких эпизодов ФП
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
