Нейронні мережі для розпізнавання образів пізніх потенціалів передсердь
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Розвиток інформаційних технологій дає можливість удосконалити засоби і методи діагностики серцево-судинної системи. До нових методів електрокардіографії відноситься метод електрокардіографії високого розрізнення (ЕКГ ВР), який дозволяє виявити низькоамплітудні складові електрокардіосигналу - пізні потенціали (ПП), невидимі на стандартній ЕКГ.
У роботі запропоновано комплексний метод обробки ЕКГ ВР для класифікації електрокардіограм на наявність пізніх потенціалів передсердь, які є маркерами передсердних аритмій. Метод заснований на застосуванні комбінації алгоритму нейронних мереж і класичних методів аналізу кардіосигналів: часового, спектрального та вейвлет-аналізу.
Також розглянуто методи формування діагностичних ознак за допомогою класичних методів аналізу кардіосигналів для побудови навчальних вибірок для нейронних мереж.
У роботі виконана оцінка та аналіз результатів класифікації електрокардіосигналів за відсутністю і наявністю патологій.
Бібл.9, рис.8.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
Abakumov V.G., Rybin O.I., Svatosh J. (2001), “Biomedical signals. Genesis, treatment, monitoring”. Nora-print. P.526. (Rus)
Akhmed N., Rao K.R., Fomenko N.B. (1980), “Orthogonal transformation of digital signals pro-cessing”. Moskva, Svyaz. P. 248. (Rus)
Bokeriya A.L., Golukhova E.Z., Ivanickyi A.V. (2002), “High resolution electrocardiography / Function-al diagnostics in cardiology”. Vol.1, Moskva, NCSSH Bakuleva RAMN. P. 427. (Rus)
Ivanov G.G., Grachev S.V., Syrkin A.L. (2003), “High resolution electrocardiography”. Moskva, Triada-X. P. 304. (Rus)
Ivanov G.G. (1999), “HR ECG”. http:// www.ecg.ru/books/
Ivanushkina N.G., Fesechko V.O. (2007), “Technologies in high resolution electrocardiography”. Kyiv, NTUU “KPI”. P. 116. (Rus)
Ivanko K.O., Ivanushkina N.G. (2010), “A comprehensive method for atrial late potentials detection”. Naukovi visti, Vol.6. pp. 11-18. (Rus)
Rezishvili A.S., Bokeriya L.A., Golykhova E.Z., Ivanickyi A.V. (2002), “Classification and mechanisms of arrhythmias / Functional diagnostics in cardiology”. Moskva, NCSSH Bakuleva RAMN, Vol. 1. P. 427. (Rus)
Tu J.T., Gonsales R.K. (1978), “Principles of Pattern Recognition”. Moskva, Mir. P. 411. (Rus)
