viagra super force

+7(495) 123-XXXX  г. Москва

Выпуски журналов

  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал

М.А. Корешков,  (Аспирант, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Москва)

Н.В. Крапухина,  (К.т.н., профессор, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Москва)

Серия «Естественные и Технические науки» # ФЕВРАЛЬ  2017

ЭКГ
В статье излагается метод определения наличия либо отсутствия заболевания сердца по ЭКГ с помощью методов фрактальной геометрии. Разработан алгоритм и построен программный комплекс для вычисления спектра размерностей Ренье для каждого из отведений ЭКГ, позволяющий определить наличие сердечного заболевания.

Ключевые слова: ЭКГ, фрактальная геометрия, спектр размерностей Реньи.

 

ВВЕДЕНИЕ

По данным медицинской статистики более 17 миллионов человек в мире умирают от сердечно-сосудистых заболеваний. Это число в несколько раз превышает смертность от дорожно-транспортных происшествий. Более 85% от общего числа медицинских функциональных исследований занимают исследования сердечно-сосудистой системы. Несмотря на активное развитие новой высокоразрешающий аппаратуры, одной из важных проблем является разработка методов, позволяющих получить наиболее полную информацию об электро-физиологических свойствах сердца. Именно поэтому в наши дни актуальны поиск, разработка и исследование  более сложных, точных и надежных компьютерных алгоритмов обработки временных кардиологических рядов.

Одним из наиболее распространенных инструментов диагностики работы сердечно-сосудистой системы является электро-кардиография (ЭКГ). С помощью электрокардиографии можно получить как оценку работы сердечно-сосудистой системы, так и всего организма в целом. Автоматический анализ ЭКГ является сложной технической задачей ввиду физиологического происхождения сигнала. В свою очередь физиологическое происхождение сигнала ЭКГ приводит к тому, что сигнал является детерминированным, нестационарным и изменчивым. Одним из методов анализа нестационарных процессов является фрактальная геометрия.

На сегодняшний день результаты ЭКГ анализируют с помощью спектрального анализа [3,4], вейвлетов [5,6] и нейронных сетей [7,8]. Несмотря на все преимущества описанных выше методов, они обладают рядом недостатков в основном потому, что основаны на стационарности и периодичности кардиосигналов. Так же на точность диагностики значительно влияет выбор точки отсчёта и длительность исходного кардиосигнала.  Наиболее ярко данные недостатки проявляются в критических состояниях, когда для диагностики более информативны изменения в сердечном ритме, нежели чем усредненные оценки.

В данной работе рассматривается возможность анализа ЭКГ с использованием методов фрактальной геометрии. Б. Мандельброт определял фрактал как «структуру, состоящую из частей, которые в каком-то смысле подобны целому». Фракталом называется математическое множество, обладающие свойством однородности в различных шкалах измерения.[1] Структура нервной системы, дыхательных путей и кровеносных сосудов так же имеют фрактальные свойства. Наиболее полно столь сложные структуры можно описать с помощью мультифракталов [2], для определения которых, в отличие от регулярных фракталов, недостаточно введения всего лишь одной величины, его фрактальной размерности , а необходим целый спектр таких размерностей, число которых, вообще говоря, бесконечно. Причина этого заключается в том, что наряду с чисто геометрическими характеристиками, определяемыми величиной , такие фракталы обладают и некоторыми статистическими свойствами.[2]

При параметризации мультифрактальных структур в сложных системах в настоящее время используют спектр обобщенных размерностей Реньи [9,10]. С их помощью можно оценить структурную, информационную и динамическую неоднородность фрактала, что в свою очередь может быть полезным при анализе ЭКГ.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Основной целью данной работы является построение математического, алгоритмического и программного обеспечения для исследования ЭКГ методами фрактальной геометрии.

Исходные данные представляют собой файлы в графическом формате, содержащие ЭКГ, снятые в 12 стандартных отведениях, а также сведения о пациенте и диагнозе.

Для выполнения данной цели необходимо:

  • Разработать программное обеспечение, вычисляющее спектр размерностей Реньи.
  • Провести эксперименты на реальных данных.
АЛГОРИТМ

Для того что бы вычислить значения спектра Реньи для каждого из отведений ЭКГ требуется:

Читать полный текст статьи …


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Федер Е. Фракталы. // Пер. с англ.-М.: Мир,1991.-254с. (Jens Feder, Plenum Press, NewYork, 1988)
2. С.В. Божокин, Д.А. Паршин. Фракталы и мультифракталы. // М: Бином.2001
3. Омельченко В.П., Демидова А.А., Караханян К.С. Применение методов нелинейной динамики для оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы при различных функциональных пробах // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 8 (109). С. 139-143.
4. Серебряков П.В., Мелентъев А.В., Демина И.Д. Клинико-диагностическое значение вариабельности сердечного ритма у работников, подвергающихся воздействию шумовибрационного фактора // Медицина труда и промышленная экология. 2010. № 7. С. 1-6
5. Коломейцева А.В., Мишугова Г.В., Мул А.П., Рябых Г. Ю. Применение вейвлет-преобразования и метода Прони для идентификации биогенных сигналов // Вестник Донского государственного технического университета. 2010. Т. 10. № 4 (47). С. 455-465.
6. Пигаль А.С., Пигаль П.Б. Применение вейвлет-преобразования для анализа кардиосигналов: предварительные результаты исследования // Здоровье для всех. 2014. № 1. С. 914.
7. Кривцов А.Ю., Новикова Н.М. Использование математического аппарата нейронных сетей для обработки графических сигналов ЭКГ // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации. 2012 с. 114-116
8. Зо Зо Тун, Филист С.А.Искусственная нейронная сеть на основе радиальных базисных функций для классификации кардиоциклов электрокардиосигналов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 8 (109). С. 80-85.
9. Рогов А.А., Спиридонов К.Н. Применение спектра фрактальных размерностей Реньи как инварианта графического изображения // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2008. № 2. С. 30-43.
10. Светова Н.Ю. Относительные размерности Реньи // Проблемы анализа. 2012. № 19. С. 015-023.
 



© 
М.А. Корешков, Н.В. Крапухина, Журнал "Современная наука: актуальные проблемы теории и практики".
 

 

 

 
SCROLL TO TOP

 Rambler's Top100 @Mail.ru