Journal of Communications Technology and ElectronicsJournal of Communications Technology and ElectronicsРадиотехника и электроника0033-84943034-5901The Russian Academy of Sciences69201110.7868/S3034590125070068ПРИМЕНЕНИЕ РАДИОТЕХНИКИ И ЭЛЕКТРОНИКИ В БИОЛОГИИ И МЕДИЦИНЕResearch ArticleSliding Analysis of Remote Photoplethismography Signal Outliers Duration for Heart Rate EstimationСкользящий анализ длительности выбросов сигнала неконтактной фотоплетизмографии для оценки частоты сердечных сокращенийLabunetsL. V.ЛабунецЛ. В.labunets@bmstu.ruRyakhinaM. Y.РяхинаМ. Ю.Bauman Moscow State Technical University (National Research University)Московский государственный технический университет им. Н.Э. БауманаRussian New UniversityРоссийский новый университет15072025707VOL 70, NO7 (2025)ТОМ 70, №7 (2025)67268204102025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://innoscience.ru/0033-8494/article/view/692011

A method for studying the heart rate variability is proposed based on the analysis of the dynamics of instantaneous periods of the pulse wave measured by remote photoplethysmography. Logically related stages of evaluation directly from measured data of quadrature components and outliers durations of biomedical signals above threshold levels are analyzed. Modern methods of intellectual analysis of nonstationary time series are used to obtain implementations of a family of adaptive estimates of periods and instantaneous frequencies of the fundamental heartbeat tone.

Предложена методика исследования вариабельности частоты сердечных сокращений испытуемых на основе анализа динамики мгновенных периодов пульсовой волны, измеренной методом неконтактной фотоплетизмографии. Проанализированы логически связанные этапы оценивания непосредственно по измеренным данным квадратурных составляющих и длительностей выбросов биомедицинских сигналов над пороговыми уровнями. Современными методами интеллектуального анализа нестационарных временных рядов получены реализации семейства адаптивных оценок периодов и мгновенных частот основного тона сердечных сокращений.

remote photoplethysmographypulse wavequadrature componentsinstantaneous period and phaseheart ratenonstationary time seriesdigital spectral analysisoutliers durationsнеконтактная фотоплетизмографияпульсовая волнаквадратурные составляющиемгновенные период и фазачастота сердечных сокращенийнестационарный временной рядцифровой спектральный анализдлительности выбросовAkishin A.D., Nikolaev A.P., Pisareva A.V. // J. Phys.: Conf.Ser. 2021. V. 2096. № 1. P. 012187.Омпоков В.Д. Частотно-временной анализ пульсовых сигналов с помощью преобразования Гильберта-Хуанга // Дисс. … канд. физ.-мат. наук. Улан-Уде: Ин-т физ. материаловедения СО РАН, 2019. 106 с.Анищенко Л.Н., Лобанова В.С., Давыдова И.А. и др. // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 5. С. 47.Баранов А.А., Намазова-Баранова Л.С., Смирнов И.В. и др. // Вестн. РАМН. 2016. Т. 71. № 2. С. 160.Pandey S. C. // 2016 Int.Сonf. on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System. Paralakhemundi. 03–05 Oct. N.Y.: IEEE, 2016. P. 972.Greenes R.A. Clinical Decision Support. The Road to Broad Adoption. 2nd Edition. Amsterdam, Boston: Elsevier Academic Press, 2014.Borzov A., Kasikin A., Labunets L., Ryakhina M. // Proc. II nd Scientific and Practical Conf. «Information Technologies and Intelligent Decision-Making Systems» (ITIDMS-II- 2021) Moscow. 20Jan./Eds. by A. S. Kryukovsky, A. A. Gibadullin. Aachen: CEUR Workshop Proc, 2021. V. 2843. P. 034. http://ceur-ws.org/Vol-2843.Лабунец Л.В., Борзов А.Б., Макарова Н.Ю. // РЭ. 2022. Т. 67. № 2. С. 185.Лабунец Л.В., Ряхина М.Ю. // Медицинская техника. 2023. № 4. С. 25.Лабунец Л.В., Ряхина М.Ю. // РЭ. 2024. Т. 69. № 4. С. 385.Wang W., den Brinker A.C., Stuijk S., de Haan G. // IEEE Trans. 2016. V. BE-64. № 7. Р. 1479.Unakafov A.M. // Biomedical Physics & Engineering Express. 2018. № 4. Р. 045001.Hoffman W.F.C., Lakens D. Public Benchmark Dataset for Testing rPPG Algorithm Performance. Delft: 4TU.Centre for Research Data.Harris F.J. // Proc. IEEE. 1978. V. 66. № 1. P. 51.Thomson D.J. // Proce.IEEE. 1982. V. 70. № 9. P. 1055.Golyandina N., Nekrutkin V., Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. L.: Chapman and Hall/CRC. 2001.Forsythe G.E., Malcolm M.A., Moler C.B. Computer Methods for Mathematical Computations // Englewood Cliffs: Prentice-Hall. 1977.Fritsch F.N., Carlson R.E. // SIAM J. Numerical Analysis. 1980. V. 17. P. 238.Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. Справочное издание/ Под ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика. 1985.Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. N.Y.: John Wiley&Sons Inc. 1992.Labunets L.V., Ryakhina M.Yu. // Proc. 2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT) Yekaterinburg. 13–15 May. N.Y.: IEEE, 2024. P. 59.