Моделювання сигналу сатурації артеріальної крові киснем
Основний зміст сторінки статті
Анотація
В роботі запропоновано новий метод моделювання сигналу сатурації артеріальної крові киснем (SpO2) на основі використання генератора псевдовипадкових чисел, який дозволяє врахувати амплітудні властивості та часовий розподіл тривалостей сигналу. За допомогою запропонованого методу можливо створювати моделі сигналу будь якої довжини. Проведено експеримент з моделювання реальних сигналів сатурації артеріальної крові киснем. В результаті порівняння основних характеристик сигналу та моделей отримано коефіцієнт кореляції гістограм по амплітуді 0.998, а середнє значення коефіцієнту кореляції гістограм часових проміжків 0.978.
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
Lotti, G. Closed-loop Control Mechanical Ventilation / Gorgio A. Lotti, R.D. Branson, N.R. MacIntyre // Respiratory Care Clinics Of North America, Volume 7, Number 3, 2001 – 522 p.
Tobin, M.J. Principles and practice of mechanical ventilation / M.J. Tobin. – McGraw-Hill, Inc., 2006. – 1436 p.
Ennett C. Predicting Respiratory Instability in the ICU / Colleen M. Ennett, K.P. Lee, Larry J. Eshelman, Brian Gross, Larry Nielsen, Joseph J. Frassica, Mohammed Saeed // 30th Annual International IEEE EMBS Conference Vancouver, British Columbia, Canada, August 20-24, 2008 P. – 2848-2851
Jaffe M. Continuous Monitoring of Respiratory Flow and CO2 / Michael B. Jaffe, Joseph A. Orr // IEEE Engineering In Medicine And Biology Magazine. – 2010. – P. 44 – 52.
Сатишур, О.Е. Механическая вентиляция легких / О.Е. Сатишур. – М. : Мед. лит., 2006. – 352 с.
Шурыгин И. А. Мониторинг дыхания: пульсоксиметрия, капнография, оксиметрия.— СПб.: "Невский Диалект"; М.: "Издательство БИНОМ", 2000.- 301 с.: ил.
Шурыгин, И. А. Мониторинг дыхания в анестезиологии и интенсивной терапии / И. А. Шурыгин. – Спб. : «Издательство «Диа- лект»., 2003. – 416 с.: ил.
Алиев Т.И. Основы моделирования дискретных систем /Т.И. Алиев. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – 363 с.
Кобяков А. Методы статистического моделирования в радиотехнике: учеб. пособ. / А. Кобяков, Петров Ю.В. – СПб, «Военмех» 2003 – 37 с.
Goldberger AL, Amaral LAN, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PCh, Mark RG, Mietus JE, Moody GB, Peng CK, Stanley HE. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23):e215-e220 [Circulation Electronic Pages; http://circ.ahajournals.org/cgi/content/full/101/2 3/e215]; 2000 (June 13). PMID: 10851218; doi: 10.1161/01.CIR.101.23.e215
Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных ра- ботников. / А. И. Кобзарь. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 816 с.
