Вибір меж для шкал медико-біологічних сигналів в алгоритмах їх розпізнавання
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Робота спрямована на вдосконалення процедур розпізнавання медико-біологічних сигналів в системах, що навчаються з учителем, в напрямку підвищення рівня правильності рішень, які приймаються.
Запропоновано шість модифікацій розпізнавальних алгоритмів з поданням сигналів в нормованих шкалах їх змін, в яких реалізовані спільний і роздільний варіанти вибору меж цих шкал на навчальних вибірках сигналів різних класів. Побудовано процедури порівняння сигналів з еталонами і прийняття рішень з підгонкою еталонів під сигнали і без неї.
Модифікації розпізнавальних процедур реалізовані і досліджені в середовищі MATLAB®. Підтверджена їх працездатність.Спроможність розробок підтверджена розрахунками на контрольних вибірках в тестовому прикладі. Виявлено підвищення значень статистичних оцінок чутливості, специфічності і загальної валідності рішень з розпізнавання сигналів при переході до нормованих шкалам змін їх значень в порівнянні з варіантом використання звичайних шкал значень для опису процесів, що спостерігаються.
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
A. A. Genkin, New informational technology of medical data analysis (OMIS software package), Saint Petersburg: Politekhnika, 1999, p. 191, ISBN: 5-7325-0326-9.
V. A. Djuk and V. L. Jemanujel', Information technology in biomedical studies, Saint Petersburg: Piter, 2003, p. 528, ISBN: 5947235013.
M. U. Antomonov, Mathematical processing and analysis of biomedical data, Moscow: Nauka, 2005, p. 558, ISBN: 966-7865-70-3.
V. I. Vasil'ev, Recognition systems. Reference book, Kiev: Naukova Dumka, 1983, p. 421.
O. Mincer, Y. Voronenko and V. Vlasov, Information technology in health and practical medicine: Educ. textbook, Kiev: Vyshcha shkola, 2003, p. 350, ISBN: 966-642-160-7.
N. I. Yabluchanskij and A. V. Marty`nenko, Heart rate variability. To help the practitioner, Khar`kov, 2010, p. 131.
V. A. Gel`man, Medical informatics, Saint Petersburg: Piter, 2001, p. 480, ISBN: 5-272-00312-8.
R. M. Baevskij, Prediction of conditions on the verge of normalcy and pathology, Moscow: Mediczina, 1979, p. 295, ISBN: 978-5-458-39258-7.
R. M. Baevskij, O. I. Kirillov and S. Z. Kleczkin, Mathematical analysis of changes in heart rate during stress, Moscow: Nauka, 1984, p. 220.
R. M. Baevskij and R. E. Moty`lyanskaya, Heart rhythm in athletes, Moskow: Fizkul'tura i sport, 1986, p. 142.
A. A. Korostelev, N. F. Klyuev, Y. A. Mel'nik, A. A. Vegetyagin, V. A. Gubin and V. E. Dulevich, Theoretical foundations of radar: textbook for universities, Moskow: Sov. radio, 1978, p. 608.
A. P. Shulyak and Shachykov A. D., "Criteria and procedures for estimation the informativity and feature selection in biomedical signals for their recognition," «Visnyk NTUU KPI» Seriya – Radiotekhnika. Radioaparatobuduvannya, no. 66, p. 86, 2016, DOI: 10.20535/RADAP.2016.66.79-86.
A. D. Shachykov and A. P. Shulyak, "Analysis of the Biomedical Signals’ of the Problem of Recognition," in 2014 IEEE XXXIV International Scientific Conference Electronics and Nanotechnology (ELNANO), Kyiv, 2014, DOI: 10.1109/ELNANO.2014.6873982.
A. D. Shachykov and A. P. Shulyak, "Decomposition of Biomedical Signals on Mutually Orthogonal Components in the Diagnosis of Diseases," in 2014 IEEE XXXIV International Scientific Conference Electronics and Nanotechnology (ELNANO), Kyiv, 2014, DOI: 10.1109/ELNANO.2014.6873914.
A. Shulyak and A. Shachykov, "Working off the analysis principles of cyclic biomedical signals’ structure for their detection, recognition and classification," Bulletin of National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute". Series Instrument Making, no. 49(1), 2015, DOI: 10.20535/1970.49(1).2015.47101.
A. D. Shachykov and A. P. Shulyak, "About the Impact of Informative Features Selection in the Mutually Orthogonal Decompositions of Biomedical Signals for their Recognition," in 2016 IEEE 36th International Conference ELECTRONICS and NANOTECHNOLOGY (ELNANO), Kyiv, 2016, DOI: 10.1109/ELNANO.2016.7493054.
A. D. Shachykov, V. A. Shelofast and O. P. Shulyak, "Modifications of the procedures for feature selection of cyclic biomedical signals for their recognition," Bulletin of NTUU "KPI". Series Instrument Making, no. 53(1), 2017, DOI: 10.20535/1970.53(1).2017.106810.
A. Shulyak and Shachykov A.D., "Features of using the shape characteristics of biomedical signals during their recognition," Bulletin of NTUU "KPI". Series Instrument Making, no. 51(1), 2016, DOI: 10.20535/1970.51(1).2016.78217.
I. D. Mandel, Cluster analysis, Moskow: Finance and Statistics, 1988, p. 176.
A. Kotov and N. Krasilnikov, Data clustering, 2006.
B. Duran and P. Odell, Cluster analysis, Moskow: Statistics, 1977, p. 128.
"PhysioNet. St.-Petersburg Institute of Cardiological Technics 12-lead Arrhythmia Database," 2008. [Online]. Available: https://physionet.org/content/incartdb/1.0.0/.
V. Potemkin, Introduction to MATLAB, Moskow: Dialog-MIFI, 2000.
V. P. D'yakonov, MATLAB. Complete tutorial, Moskow: DMK Press, 2012, p. 768, ISBN: 978-5-94074-652-2.
A. B. Sergienko, Digital signal processing, Saint Petersburg: Piter, 2002, p. 608, ISBN: 5-318-00666-3.
