Алгоритмы и комплексы программ мониторно-компьютерных систем для анализа морфологии и ритма электрокардиограмм

• Автор: Коробейников, Александр Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.18, 05.11.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 170 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Глава 1. ОБЗОР СРЕДСТВ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИИ

1.1. Сущность метода электрокардиографии

1.2. Кардиологическая техника

1.4. Методики обработки кардиограмм

1.4.1. Общепринятые методики

1.4.2. Перспективные направления

1.5. Постановка цели и задач исследований

Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ

2.1. Математическая модель кардиограммы

2.2. Структура алгоритмов
2.3. Предварительная обработка
2.3.1. Оцифровка сигнала
2.3.2. Фильтрация сигнала
2.3.3. Сжатие сигнала
2.4. Разбиение на кардиоциклы
2.4.1. Выбор метода распознавания Жкомплексов
2.4.2. Распознавание на основе цифровой фильтрации
2.4.3. Классификация 7,5комплексов
2.4.4. Расчет частоты сердечных сокращений
2.5. Анализ морфологии
2.5.1. Получение усредненного кардиоцикла
2.5.2. Выбор метода анализа морфологии
2.5.3. Волновое преобразование кардиоцикла
2.5.4. Анализ морфологии на основе распознавания образов
2.5.5. Нечеткая логика в распознавании образов
2.5.6. Обучение системы распознавания
2.5.6.1. Разметка образцов
2.5.6.2. Вычисление параметров образцов
2.5.6.3. Разбиение на классы
2.5.6.4. Получение нечетких характеристик
2.5.7. Применение системы распознавания
2.5.7.1. Вычисление параметров образцов
2.5.7.2. Нечеткий вывод
2.5.8. Расчет временных и амплитудных параметров
2.6. Анализ ритма
2.6.1. Анализ аритмий
2.6.1.1. Кодирование ритма
2.6.1.2. Распознавание аритмий
2.6.1.3. Распознавание аритмий опасных для жизни
2.6.2. Анализ вариабельности ритма
2.6.2.1. Анализ коротких участков и суточного ритма
2.6.2.2. Построение ритмограммы
2.6.2.3. Статистический анализ ритмограммы
2.6.2.4. Корреляционный анализ ритмограммы
2.6.2.5. Спектральный анализ ритмограммы
Глава 3. АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА МОНИТОРНОЙ СИСТЕМЫ
3.1. Регистратор ЭКГ
3.2. Портативный компьютер
3.3. Автономный монитор
3.4. Стационарный монитор
3.5 Станция наблюдения
3.6. Структура мониторной системы
Глава 4. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА МОНИТОРНОЙ СИСТЕМЫ
4.1. Автономный монитор .
4.2. Стационарный монитор
4.3. Станция наблюдения
4.4. Стационарный монитор, станция наблюдения i
4.5. Суточный монитор i
4.6. База данных i
4.7. Тестирование алгоритмов i
4.8. Синтез сигнала кардиограммы
Глава 5. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
5.1. Опыт эксплуатации мониторной системы
5.2. Результаты апробации суточного монитора
5.3. Оценка алгоритма анализа морфологии
Заключение
Литература


Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, ); VI Всероссийской с участием стран СНГ конференции «Методы и средства обработки сложной графической информации» (Нижний Новгород, ), Научно-технических конференциях ИжГТУ (Ижевск, -); IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, , ); Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, ); Российской научно-технической конференции «Высокопроизводительные вычисления и технологии (ВВТ-)» (Ижевск, ); международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта - Гурзуф, ). Публикации. Результаты работы отражены в 9 научных трудах, в том числе в: 4 статьях в научно-технических сборниках, 4 статьях в центральной печати, 1 статье в трудах российской научно-технической конференции. Структура объем работы. Диссертация содержит введение, 5 глав и заключение, изложенные на 0 с. В работу включены рис. Введение содержит объект, предмет и методы исследования, обоснование актуальности темы, формулируются цели и задачи работы и основные положения, выносимые на защиту. В первой главе проведен обзор современного положения: обзор аппаратных средств кардиологической техники различных типов, обзор стандартных и перспективных методик анализа сигнала ЭКГ. Выполнен анализ существующих методик обработки ЭКГ с целью выбора для исследования наиболее важных из них. Поставлены цели и задачи исследования. Вторая глава является основной главой, содержит обоснование методов построения алгоритмов анализа ЭКГ и предложены разработанные алгоритмы анализа ЭКГ. Глава содержит 4 основных части, посвященные предварительной обработке, разбиению на кардиоциклы, анализу ритма (аритмии и ритмография) и анализу морфологий. В части посвященной предварительной обработке обоснован выбор параметров дискретизации при аналогово-цифровом преобразовании сигнала ЭКГ, описание предложенных методов фильтрации и сжатия сигнала ЭКГ. В части, посвященной разбиению на кардиоциклы, предлагается разработанный алгоритм выделения (М^-комплексов на основе метода цифровой фильтрации, проверки их достоверности на основе функции корреляции и их классификации. Часть, посвященная анализу ритма, состоит из предложенных методов анализа аритмий и анализа вариабельности ритма Выявление аритмий базируется на лингвистическом кодировании структуры ЭКГ на основе типе ЯЯ-интервалов (по длительности) и типе (Ж? КОМШ1ексов (по форме). Затем производится анализ полученного кода лингвистическими методами, поиск и интерпретация нарушений ритма. Приводится описание методов ритмографии во временной (статистические, геометрические, корреляционные методы) и частотной (спектральные методы: разложение в ряд Фурье, волновое преобразование) областях. Исследуются и методы графического представления данных ритмографии. В части, посвященной анализу морфологии, предлагается разработанная методика и алгоритм распознавания характерных сегментов кардиоцикла. Описана процедура усреднения форм кардиоцикла. Предлагается использование результатов волновое преобразования формы усредненного кардиоцшсла для дальнейшей обработки. Далее описан собственно алгоритм распознавания образов разработанный для выделения сегментов кардиоцикла. Он состоит из этапов обучения и применения системы распознавания. Приведено обоснование использование аппарата нечеткой логики для системы распознавания. При обучении используются размеченные вручную образцы кардиоциклов, на основании которых вычисляются статистические параметры сегментов, производится автоматическая классификация образцов сегментов на основании Декартового расстояния, и вычисляются нечеткие характеристики для параметров каждого класса (получение разделяющих гиперповерхностей). При применении системы распознавания используется база знаний морфологии полученная при обучении (нечеткие характеристики классов) и представленный для распознавания сигнал кардиоцикла. Далее описано вычисление статистических параметров для всех возможных вариантов положения сегментов. Параметры полученных вариантов оцениваются аппаратом нечеткой логики и в итоге определяются координаты и класс сегмента, максимально соответствующие базе знаний морфологии. В третьей главе описаны различные аппаратные средства мониторной системы, которых были применены или на которых планируется применять разработанные алгоритмы анализа ЭКГ.