Модели и алгоритмы спектрального анализа обработки кардиологических временных рядов

• Автор: Сергейчик, Оксана Ивановна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Тюмень
• Количество страниц: 110 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Современные методы диагностики сердечнососудистых заболеваний

1.2. Временные методы анализа кардиологических рядов.

1.3. Частотные методы исследований временных кардиологических рядов.

ГЛАВА 2. ВРЕМЕННЫЕ КАРДИОЛОГИЧЕСКИЕ РЯДЫ.

2.1. Основные понятия

2.2. Временные кардиологические ряды на основе электрокардиограммы

2.3. Временные кардиологические ряды на основе частоты сердечных сокращений.

2.4 Временные кардиологические ряды на основе артериального
давления.
ГЛАВА 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ
ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВРЕМЕННЫХ КАРДИОЛОГИЧЕСКИХ РЯДОВ
3.1. Зависимость частотных характеристик временного кардиологического ряда на основе электрокардиограммы от изменений сегмента БТ
3.2. Исследование возможностей фильтрации временных кардиологических рядов.
3.2.1. Выбор порогового фильтра для повышения информативности временных кардиологических рядов.
3.2.2. Выбор полосового фильтра для исследования влияния изменений сегмента БТ на спектральные характеристики временного кардиологического ряда на основе электрокардиограммы
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Предложен алгоритм спектрального анализа временного кардиологического ряда повышенной точности путем сравнения спектров временного ряда больного со спектром нормального (идеализированного) временного ряда. Предложенные алгоритмы спектрального анализа временных кардиологических рядов на основе ЭКГ, артериального давления (АД), частоты сердечных сокращений (ЧСС) позволяют врачу-исследователю более уверенно проводить диагностику целого ряда нарушений деятельности сердца. Кроме того, для исследования временных кардиологических рядов определены параметры цифровых фильтров, обеспечивающие значительную помехоустойчивость всех последующих этапов анализа за счет улучшения отношения сигнал/шум без значимых искажений формы полезного сигнала. Созданный банк данных ЭКГ, АД, ЧСС, в том числе данных пациентов с северных территорий области, имеет самостоятельное значение, так как позволяет проводить моделирование и исследование эффективности других алгоритмов анализа кардиологических рядов. Анализ и обобщение существующих подходов для моделирования временных кардиологических рядов. Разработка методики построения статистически достоверного временного кардиологического ряда на основе идеализированной нормальной электрокардиограммы, в том числе в отведениях. Разработка алгоритмов и методики для определения параметров спектральных характеристик временных кардиологических рядов на основе рядов электрокардиограммы, артериального давления, частоты сердечных сокращений. Разработка программного обеспечения, выбор фильтров и проведение вычислительных экспериментов для подтверждения работоспособности и надежности полученных в работе моделей, алгоритмов и методик. Результаты исследования внедрены в клиническую практику филиала ГУ НИИ кардиологии ТНЦ СО РАМН «Тюменский кардиологический центр». Полученные в работе данные используются в научной работе и учебном процессе на кафедре терапии ГОУ ВПО Тюменской медицинской академии Росздрава. Материалы диссертационной работы были представлены на -й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Кострома, ), научной конференции «Диагностика и лечение нарушений сердечного ритма» (Тюмень, ), -й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Кострома, ), семинарах в ТюмГУ, ИПОС СО РАН, филиале ГУ НИИ кардиологии ТНЦ СО РАМН «Тюменский кардиологический центр». Основное содержание работы отражено в публикациях. Диссертация состоит из введения, трех глав, списка литературы, приложения. Работа изложена на 0 страницах, включая рисунков и И таблиц. Список литературы насчитывает 9 наименований. ГЛАВА 1. Профилактика, ранняя и своевременная диагностика ишемической болезни сердца - важная клиническая, социальная и экономическая задача, от успешного решения которой зависит сохранение здоровья людей, увеличение продолжительности их активной жизни [5,8,,,,,,1,3]. Практика показывает, что реализация медицинских рекомендаций позволяет повысить производительность труда работающих, уменьшить заболеваемость с временной утратой трудоспособности, травматизм, снизить текучесть кадров и в конечном итоге увеличить эффективность использования трудовых ресурсов [,,,,,,,,,,2]. Применение современных информационных технологий способствует расширению диагностических возможностей неинвазивных экономичных инструментальных методов, таких как электрокардиография, суточное мониторирование электрокардиограммы и давления, а также реализации более сложных, точных и надежных методов обработки сигналов в реальном масштабе времени [,,,,,,,6,7,7,2]. В связи с этим поиск, разработка и всесторонние исследования новых математических методов и алгоритмов автоматического анализа различных кардиосигналов для оперативной диагностики ишемической болезни сердца в процессе диагностических тестов представляет собой актуальную задачу. Диагноз ишемической болезни сердца, даже при наличии бесспорной клинической картины, в настоящее время требует дополнительных доказательств. По степени их выраженности или отсутствию определяют в последующем тактику лечения больного и прогноз заболевания.