Методы и алгоритмы гибридной обработки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов

• Автор: Истомина, Елена Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 218 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ
1.1 ОБЗОР АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА
1.1.1 Анализ принципов алгоритмического обнаружения информативных компонент квазистационарных информационных процессов.
1.1.2 Систематизация методов обнаружения информативных компонент квазистационарных информационных процессов.
1.2 ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.
1.2.1 Характеристика непрерывного вейвлетпреобразования для анализа морфологических признаков квазистационарных информационных процессов .

1.2.2 Характеристика дискретноортогонального вейвлетпреобразования.

1.2.3 Применение вейвлетпреобразования для анализа морфологических признаков квазистационарных информационных процессов.

1.3 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПОДД ЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

1.3.1 Анализ средств системы поддержки принятия решений

1.3.2 Анализ существующих методов поддержки принятия решений.
1.3.3 Систематизация методов поддержки принятия решений
1.3.4 Анализ особенностей СППР медицинского назначения.
1.4 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ, ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ СЪЕМЕ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА
1.4.1 Особенности электрокардиограммы как квазистационарного сигнала
1.4.2 Описание помех, возникающих при анализе электрокардиосигнала.
1.4.3 Способы подавления электрических помех.
вывода ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ПРОБЛЕМНООРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СПИР МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ ПО МОРФОЛОГЧЕСКИМ ПРИЗНАКАМ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.
2.1 ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА
2.1.1 Систематизация методов исследования морфологических признаков квазистационарных информационных процессов биологического типа.
2.1.2 Систематизация опорных моделей для анализа морфологических признаков квазистационарных информационных процессов биологического типа.,.
2.2 ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА. .
2.2.1 Разработка плана научных исследований в рамках гибридного метода обработки морфологических,признаков электрокардиосигнала.
2.2.2 Основные этапыпроцесса обработки электрокардиосигнала
2.2.3 Выбор схемы применения гибридного метода обработки морфологических признаков электрокардиосигнала.
2.3 КРИТЕРИИ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ
ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА,.
2.3.1 Разработка системы критериев сравнительной оценки различных методов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала.
2.3.2 Математическое описание критериев сравнительной оценки различных методов.вейвлетанализа морфологических признаков
2.4 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПОРНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА
2.4.1 Система морфологических признаков формы импульсовэлектрокардиосигнала
2.4.2 Разработка системы опорных моделей морфологических признаков.ритма электрокардиосигнала. .
2.5 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ВЫБОРА НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНЫХ МОНОМЕТОДОВ В СОСТАВЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА .
2.5.1 Разработка методики экспериментальных исследований для определения наиболее эффективных методованализа морфологических признаков электрокардиосигнала в составе гибридного метода обработки .
2.5.2 Разработка методики определения весовых коэффициентов наиболее
эффективных монометодов.анализа морфологических признаков
электрокардиосигнала в,составе гибридного метода обработки.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ . .
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ
КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТАНАЛИЗ А
3.1 МЕТОДИКЛ.ОПРЕДЕЛЕНИЯ.ОПТИМА ЛЬНОЕО.ВЕЙВ ЛЕТгБАЗИС А .
ДЛЯ АНАЛИЗА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ
ЭЛЕКТРОКАРДИОСИ1НА ЛА
3.2.ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ
ТЕСТИРОВАНИЯ.
3.2.1 Разработка опорных моделей тестовых сигналов для анализа
морфологических, признаковэлектрокардиосигнала.
.2 Разработка мод елей реальных импульсов электрокардиосигнала, .
соответствующих опорным структурам . 1 ГЗу
г . . Г. з
3.2.3 Разработка модели автоматической генерации патологий, соответствующих базисным моделям.
3.2.4 Разработка тестовых моделей реальных импульсов электрокардиосигнала, зашумленных искусственными помехами различного вида
3.2.5 Разработка тестовых моделей реальных импульсов электрокардиосигнала с естественными помехами различного вида на основе международных
аннотированных баз электрокардиографических данных.
3.3 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ВЫБОРА ВЕЙВЛЕТБАЗИСА
3.3.1 Построение модели для выбора типа вейвлетбазиса и количества уровней разложения.
3.3.2 Построение модели для качественной оценки эффективности вейвлетанализа с автоматической подстройкой.
3.3.3 Построение модели для количественной оценки эффективности вейвлетанализа с автоматической подстройкой.
3.4 РАЗРАБОТКА РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА АНАЛИЗА ФОРМЫ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.
3.4.1 Определение вида вейвлетов для идентификации формы импульсов электрокардиосигнала
3.4.2 Разработка решающего правила анализа для идентификации формы импульсов электрокардиосигнала.
3.5 РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ IIМОДЕЛИ ВЕЙВЛЕТАНАЛИЗА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.
3.5.1 Разработка iiмодели для анализа морфологических признаков электрокардиосигнапа в
3.5.2 Результаты исследования iiмодели вейвлетанализа
морфологических признаков формы электрокардиосигнапа.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА, ТЕСТИРОВАНИЕ И АПРОБАЦИЯ ПРОБЛЕМНООРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР ТЕХНИЧЕСКОГО И МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ.
4.1 РАЗРАБОТКА ОБОБЩЕННОЙ СТРУКТУРЫ ПРОБЛЕМНООРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ ДЛЯ КАРДИОДИАГНОСТИКИ.
4.1.1 Разработка и описание обобщенной структуры проблемноориентированной интеллектуальной СППР медицинского назначения для кардиодиагностики
4.1.2 Разработка и исследование блока сопряжения проблемноориентированной интеллектуальной СППР медицинского назначения для жардиодиагностики.
4.2 РАЗРАБОТКА ПРОБЛЕМНООРИЕНТИРОВАННОЙ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР ТЕХНИЧЕСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ
ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОНОМЕТОДОВ АНАЛИЗА
МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА В
СОСТАВЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ
4.2.1 Разработка алгоритма и программного обеспечения для оценки
эффективности работы методов обработки морфологических признаков
электрокардиосигнапа
4.2.2 Описание работы проблемноориентированной интеллектуальной СППР технического назначения
4.3 РАЗРАБОТКА РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА И АЛГОРИТМА ВЕСОВОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЭ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ ДЛЯ ПРОБЛЕМНООРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ.
4.3.1 Разработка решающего правила весового обнаружения информативных элементов электрокардиосигнала на основе гибридного метода обработки.
4.3.2 Разработка алгоритма весового обнаружения информативных элементов электрокардиосигнала на основе гибридного метода обработки.
4.4 РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИАГНОСТИКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.
4.4.1 Критерии эффективности диагностики морфологических признаков
электрокардиосигнала.
4.4.2 Результаты тестирования монометодов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала в составе гибридного метода обработки
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Объем диссертации 0 страниц текста рисунков и таблиц. Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю работы д. Павловой Наталии Владимировне. Современный этап развития науки и техники характеризуется активным внедрением методологии системного анализа и синтеза в самые различные области их практического применения, и прежде всего в социальную сферу, например, для решения задач повышения эффективности диагностики и лечения заболеваний. Состояние нормы и патологии практически для всех биологических объектов можно описать с помощью квазистационарных информационных процессов, в которых можно выделить несколько квазистационарных периодов в зависимости от структурной сложности каждого из этих процессов. Информативная составляющая КИП БТ формируется на основе выделения их морфологических, признаков и их анализа в условиях помех различного вида. Таким образом, медицинская диагностика в широком смысле представляет собой процесс отведения, съема и преобразования КИП БТ, а также извлечения из них диагностически значимой информации и отображения ее в форме, удобной для наблюдателя. Одним из наиболее достоверных способов отведения КИП БТ является электродиагностика, которая активно применяется в здравоохранении вследствие высокой информативности и относительной безопасности для пациентов. До недавнего времени развитие электродиагностики ЭД шло по пути совершенствования специализированных методов и средств, предназначенных для анализа отдельных сигналов, в частности, таких как ЭКС, электроэнцефалограмма ЭЭГ, электрогастрограмма ЭГЭГ, электропневмограмма ЭПГ и электромиограмма ЭМГ и тд. Практически все биоэлектрические сигналы БЭС по их свойствам можно отнести к квазистационарным сигналам сложной формы. Несмотря на это, необходимо уделить внимание развитию методов их совместного анализа, основанных на методологии системного подхода, что, несомненно, является актуальным и позволит повысить диагностическую эффективность в целом. ЭКГ и ЭГЭГ. Поэтому необходимо создание новых методов повышения качества медицинской диагностики, основанных на применении системного подхода. Морфологические признаки сигнала характеризуют его свойства, позволяющие формализованно описать существенные отличия различными классами нормы и патологии и разработать алгоритмы их автоматического анализа. Квазистационарные информационные процессы широко распространены в биологии и медицине. К ним можно отнести сигналы, в которых присутствуют явные или скрытые ритмы, повторения отдельных элементов, однако без полного их соответствия. Наиболее сложным из известных КИП БТ является ЭКС, поэтому актуальность исследования возможностей повышения эффективности алгоритмов и систем кардиодиагностики является актуальной задачей. Анализ ЭКС требует системного подхода, так как на результаты диагностики влияют другие КИП БТ, в частности, КИП миографического, дыхательного и гастроэнтерологического типа. Существенные помехи могут бьггь вызваны внешними стимулирующими сигналами , поэтому учет их влияния также требует системного подхода к исследованиям. Анализ принципов . Алгоритмы анализа КИП БТ невозможно рассматривать в отрыве от обязательных этапов диагностики, поэтому остановимся на них подробнее. Структурный подход подразумевает рассмотрение процесса диагностики с позиций ее технической реализации. Рассмотрим структуру, которая обобщенно описывает любую систему для диагностики КИП БТ на основе системного подхода рисунок 1. В ее состав включены стандартные блоки, такие как блок аналоговой обработки, блок сопряжения, блок цифровой обработки и блок принятия решений и визуализации. При традиционном схемотехническом подходе блок цифровой обработки обязательно включает блок анализа формы и блок анализа ритма КИП БТ, которые работают параллельно во времени. В такой интерпретации блок принятия решений обычно представляет собой схему логического анализа. Рисунок 1. С точки зрения программновычислительного подхода к анализу КИП БТ предпочтительно алгоритмическое представление процесса диагностики. КИП БТ.