Разработана автоматизированная система детектирования волн Осборна, которая отличается чувствительностью 94,63% и точностью классификации 94,58% волн типов «notch» и «slur» в составе кардиосигнала. Применены метод квазисогласованной вейвлет-фильтрации и метод главных компонент для выделения и формирования векторов-признаков, являющихся входными данными классификатора. В качестве классификатора использована нейронная сеть прямого распространения ошибки с топологией многослойного персептрона. Для обучения, тестирования и проверки нейронной сети использованы выборки сигналов, построенные на основе данных открытой базы медицинских сигналов PhysioNet. В работе использованы 12-канальные электрокардиограммы 60-ти здоровых пациентов в возрасте 17–87 лет, на основе которых сформирована база данных из 14 832 сигналов (9888 сигналов с волной Осборна двух типов и 4944 без патологии). Предложенный подход обеспечил точность классификации, превышающую точность известных методов.