Автоматизированная система для классификации ишемической болезни сердца по электрокардиосигналам

• Автор: Жилина, Кира Викторовна
• Шифр специальности: 05.13.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 164 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ. ГЛАВА 1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА ИБС. Электрокардиографические методы диагностики ИБС. ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА ИБС. Анализ ЭКС на основе методов фильтрации Б. Логана. Синтез решающих правил по временным рядам многоканального бинаризатора. Способ классификации ИБС на основе ДЧП на динамических опорных областях. Выводы по главе. ГЛАВА 3. ПРОГРАММНОТЕХНИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ИБС. Подсистема сбора данных. Разработка алгоритмов реализации бинаризатора. ИБС. Процедуры обучения и распознавания патологий. Выводы по главе. ГЛАВА 4. Исследование решающих правил при диагностике ИБС на основе дискриминантных функций. Исследование решающих правил на основе ДЧП. Исследование автоматизированной системы принятия решений при динамических границах между классами. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК. Приложения

обработки при необходимости корректируется уход изолинии.

Этап селекции кардиоциклов позволяет исключить из процесса накопления комплексы, морфология которых не соответствует остальным. Для обеспечения высокого уровня надежности этого блока в рамках Европейского проекта была создана опорная база данных, с помощью которой можно определить мощность любой программы сегментации ЭКГ. В блоке Измерение определяются качественные параметры формы волны, количественные временные и амплитудные параметры комплексов. В блоке анализа осуществляется анализ ритма по секундному наблюдению сигнала ЭКГ. Программа определяет, на сколько ритм равномерен или неравномерен, определяется ли он синусовым узлом или другим центром возбуждения например, атриовентрикулярным узлом, определяет тип экстрасистолы. Блок диагностики интерпретирует результаты, полученные в блоке измерения. Метод дерева решений связывает один или несколько параметров ЭКГ с диагностическим выводом. Для этого используется булева алгебра или таблицы решения. Алгоритмы дерева решений используются преимущественно при анализе ритма или для диагностики блокад точек. Преимущества такого метода состоят в том, что конечное решение нетрудно получить на основе имеющихся критериев. Недостатком является факт, что вероятность одновременного выполнения последовательного включения пороговых критериев тем менее, чем более количество вопросов, входящих в конечное решение. Как правило, распределения параметров перекрываются. Поэтому каждое отдельное решение с определенной вероятностью должно быть ложно положительным или ложно отрицательным. При мультивариантной классификации по параметрам определяется функция разделения.