Теория и методы анализа сердечного ритма и распознавания аритмий в медицинских диагностических системах

• Автор: Манило, Людмила Алексеевна
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 333 с. : ил.

Глава 1. Автоматизация анализа сердечного ритма и распознавания

аритмий

1.1. Системы автоматизации электрокардиографических исследований

1.2. Методы обработки электрокардиосигнала и диагностики сердечных аритмий

1.3. Анализ вариабельности сердечного ритма во временной

области

1.4. Спектральный анализ вариабельности сердечного ритма

1.5. Постановка задач исследования

Глава 2. Спектральный анализ сердечного ритма на базе моделирования

функции вегетативного управления

2.1. Основные электрофизиологические механизмы управления водителем ритма

2.2. Математическая модель управления водителем сердечного
ритма
2.3. Классификация методов описания последовательности сердечных сокращений
2.4. Методы преобразования дискретной последовательности кардиоциклов в непрерывный сигнал
2.5. Воспроизведение функции водителя сердечного ритма
2.6. Исследования методов обработки последовательности сердечных сокращений на модельных сигналах
2.6.1. Оценка эффективности спектральных описаний
2.6.2. Алгоритмическое обеспечение исследований
2.6.3. Спектральный анализ модельных сигналов
2.7. Экспериментальные исследования методов воспроизведения
функции водителя сердечного ритма на реальных сигналах
2.7.1. Постановка эксперимента
2.7.2. Анализ частотных свойств функции водителя сердечного ритма
Выводы
Глава 3. Методы автоматического распознавания опасных аритмий
3.1. Опасные аритмии и методы их распознавания
3.2. Формирование спектральных признаков при классификации сигналов в частотной области
3.3. Классификация сигналов с использованием линейных решающих функций
3.4. Преобразование пространства спектральных признаков с использованием весовых функций
3.5. Эффективность методов автоматического распознавания опасных аритмий
Выводы
Глава 4. Методы автоматической диагностики мерцательной аритмии
4.1. Физиологические особенности фибрилляции предсердий и
методы ее анализа
4.2. Параметры авторегрессионной модели случайных процессов в задаче распознавания мерцательной аритмии
4.3. Идентификация биосигналов с использованием оценок условной энтропии
4.4. Аппроксимация энтропии Колмогорова при анализе хаотических процессов на конечных выборках
4.5. Построение и исследование эффективности решающих функций
4.6. Автоматическая классификация типов мерцательной
аритмии
Выводы
Глава 5. Кусочно-полиномиальная интерполяция при автоматическом
анализе электрокардиосигнала
5.1. Обработка электрокардиографических данных на основе интерполяции
5.2. Способы построения непрерывной кривой по точкам с помощью сплайн-функций
5.3. Построение корректирующей функции по базису из В- сплайнов
5.4. Интерполяция на базе кубических сплайнов дефекта
5.5. Исследование качества интерполяции кубическими сплайнами в задаче коррекции дрейфа изолинии электрокардиосигнала
5.5.1. Методика проведения экспериментов
5.5.2. Коррекция дрейфа изолинии на базе кубических сплайнов дефекта
5.5.3. Исследование методов коррекции на модели низкочастотной помехи
5.5.4. Результаты экспериментов с использованием модельных и реальных электрокардиосигналов
Выводы
Глава 6. Создание новых компонентов программно-алгоритмического
обеспечения компьютерных систем диагностики и наблюдения
6.1. Практическая реализация программно-алгоритмических комплексов автоматического анализа ЭКГ
6.2. Пакет прикладных программ «ШТМОМ»
6.3. Методика работы с пакетом программ анализа сердечного ритма
6.4. Система мониторного контроля ЭКГ «ШТМ(Ж-4»
6.5. Пакет прикладных программ «КардиоКит»
Выводы
Заключение
Список литературы
Список сокращений и аббревиатур

Рис. 1.5. Классификация ритмограмм по частотному составу [74]: а) III7, б) Цр, в) УЫ7 - компоненты, г) ригидный ритм
902391489148534823902353534823239148914823912348