Настоящая работа предлагает концепцию интеллектуального анализа динамических данных в приложении к исследованию сердечных ритмов по диагностике электрокардиограммы: нормальный ритм, предсердная и желудочковая экстрасистолии, блокада левой и правой ножки пучка Гиса. В основе методологии лежит гибридизация подходов: численная оценка мультифрактальных и спектральных характеристик, а также использование машинного обучения для классификации сигналов. Исходные данные представлены сложными нестационарными временными рядами, прошедшими детектирование QRS-комплекса методом Пана-Томпкинса, вейвлет-фильтрацию и нормализацию. Целевые методы мультифрактального флуктуационного анализа, Фурье- и вейвлет-преобразования реализованы в виде программных модулей в ППП Matlab. Показана чувствительность методов к выявлению скрытых свойств сигналов ЭКГ и диагностическая способность к выявлению типа ритма. Установлены спектральные и мультифрактальные характеристики сердечных ритмов и аритмий. Модели машинного обучения SVM и KNN обучены и применены с использованием средств языка программирования Python, с вычисленной точностью 95.9% и 97.7%.
Идентификаторы и классификаторы
На современном этапе биомедицинские сигналы, которым в формальном описании соответствуют нестационарные временные ряды, позволяют характеризовать динамику состояния широкого спектра живых систем. Как правило, под сложным динамическим временным рядом понимают последовательность значений некоторого функционального показателя, явным образом зависящего от изменения времени. В этом случае как минимум одна вероятностная характеристика существенно меняется в конкретном временном интервале. В медицинской сфере, отвечающей за функциональную диагностику различных патологий, достаточно известными биомедицинскими сигналами считают данные, которые регистрируют деятельность мозга и сердца: электроэнцефалограмма, электромиограмма, фонокардиограмма, электрокардиограмма и др.
Список литературы
1. Кубланов В.С., Борисов В.И., Долганов А.Ю. Анализ биомедицинских сигналов в среде MATLAB: учебное пособие. - Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2016. - 120 с. EDN: WYTEKP
2. Chang K.-C., Hsieh P.-H., W, M.-Y., Wang Y.-C, et al. Usefulness of multi-labelling artificial intelligence in detecting rhythm disorders and acute ST-elevation myocardial infarction on 12-lead electrocardiogram // European Heart Journal - Digital Health. - 2021. - V. 2. - I. 2. - P. 299-310. EDN: YUTFLW
3. Kiani K., Maghsoudi K. Classification of 7 arrhythmias from ECG using fractal dimensions // Journal of Bioinformatics and Systems Biology. - 2019. - V. 2(3). - P. 53-65.
4. Старченкова К.С., Манило Л.А. Мультифрактальный анализ вариабельности сердечного ритма для задач диагностики аритмий // Мягкие вычисления и измерения: материалы XXVI Международной конференции, СПб, 24-26 мая 2023 года. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” им. В.И. Ульянова, 2023. - С. 419-422.
5. Евдокимова В.В., Афанасьева Е.Ю., Масловская А.Г. Система фрактальной диагностики скейлинговых и спектральных характеристик сигналов аускультации легких // Информатика и системы управления. - 2023. - № 3(77). - С. 48-62. EDN: OFIGJD
6. Евдокимова В.В., Афанасов Л.С., Масловская А.Г. Спектральные и фрактальные характеристики дыхательных шумов // Вестник Амурского государственного университета. Серия “Естественные и экономические науки”. - 2023. - № 101. - С. 18-29. EDN: RBCYQM
7. Масловская А.Г., Афанасов Л.С. Алгоритмы мультифрактального вейвлет-анализа в задачах спецификации растровых изображений самоподобных структур // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2020. - Т. 53. - С. 61 - 70. EDN: AHGCTR
8. Афанасов Л.С., Масловская А.Г. Применение методов частотно-временного и мультифрактального анализа для исследования динамических характеристик солнечной активности // Вестник Амурского государственного университета. Серия “Естественные и экономические науки”. - 2019. - № 87. - С. 29-33. EDN: HIXJXX
9. Fengying M., Jingyao Z., Wie C., Wie L., et al. An automatic system for atrial fibrillation by using a CNN-LSTM model // Hindawi. Discrete Dynamics in Nature Society. - 2020. - V. 3. - P. 1-9.
10. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 440 с. EDN: MVSVOD
11. Brent Mitchell L. Specific Cardiac Arrhythmias // MDS Manual. Professional Version. - 2023. - URL: https://www.msdmanuals.com/professional/cardiovascular-disorders/specific-cardiac-arrhythmias (дата обращения: 28.03.2024).
12. Goldberger A, Amaral A, Glass L, Hausdorff J, et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals // Circulation. - 2000. - V. 101 (23). - P. 215-220.
13. Kantelhardt J.W., Zschiegner, S.A., Koscielny-Bunde, E., Bunde, A. et al. Multifractal Detrended Fluctuation Analysis of Non-stationary Time Series // Department of Physics and Gonda-Goldschmied Medical Diagnostics Research Center. - 2002. - P. 14.
14. Олемской А. И. Синергетике сложных систем: Феноменология и статистическая теория. - М.: Красандр, 2009 - 384 с.
15. Kantelhardt J.W. Fractal and Multifractal Time Series. Institute of Physics. - Martin-Luther-University, 2008. - P. 59.
16. Cervantes-De la Torre F., González-Trejo J.I., Real-Ramírez C.A., Hoyos-Reyes L.F. Fractal dimension algorithms and their application to time series associated with natural phenomena // Journal of Physics: Conference Series 475. - 2013. - P. 012002(12).
17. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук, 1996. - Т. 166, № 11. - С. 1145-1170.
18. Hooman S.Complete Pan Tompkins Implementation ECG QRS detector // MATLAB Central File Exchange. - URL: https://www.mathworks.com/matlabcentral /fileexchange/45840-complete-pan-tompkins-implementation-ecg-qrs-detector (дата обращения: 14.02.2024)
Выпуск
Другие статьи выпуска
Предложена методика декомпозиции области значений двухмерных спектральных признаков данных дистанционного зондирования пожара лесной территории по значениям составляющих их коэффициентов корреляции. Основу методики составляет анализ произведения нормированных значений спектральных признаков и его непараметрической оценки плотности вероятности. Особенность используемого показателя и вводимые пользователем пороги на его значения позволяют осуществить декомпозицию исходных статистических данных и картирование получаемых результатов. В отличие от методов автоматической классификации предлагаемый подход обладает более высокой вычислительной эффективностью, что необходимо при обработке больших объемов статистических данных. Рассматриваются результаты применения методики при обработке данных дистанционного зондирования на территорию лесного пожара.
Рассмотрены некоторые подходы к решению проблемы оптимального планирования эксплуатации технических устройств и систем, базирующиеся на идеях функционально-параметрического направления теории надежности и теории принятия решений в условиях неопределенности. Предложены формальные постановки некоторых модификаций задачи управления эксплуатацией и исследован один из возможных методов решения задачи снижения рисков возникновения чрезвычайных (аварийных) ситуаций.
В работе исследовано важное свойство метода наименьших модулей (англ. least absolute deviation, LAD) при разработке линейной регрессионной зависимости, в соответствии с которым число нулевых ошибок аппроксимации равно числу оцениваемых параметров модели. Предложен алгоритмический способ наделения этим свойством других методов оценивания параметров путем ввода в рассмотрение булевых переменных и формирования некоторых ограничений на ошибки при оптимизации соответствующих функций потерь. Реализация разработанной вычислительной схемы продемонстрирована на формировании задачи линейно-булева программирования для метода антиробастного оценивания параметров. Рассмотрен численный пример, связанный с построением модели добычи газа на опытно-промышленной установке УПГ-102 Ковыктинского газоконденсатного месторождения . В качестве независимых переменных при этом задействованы: приход водометанольного раствора, рабочее давление сепараторов С101 и С102б.
Рассмотрена наиболее эффективная линейная динамическая модель процессов упругой электронной поляризации конденсированных материалов. Представлены результаты компьютерного моделирования оптических спектров некоторых кристаллических оксидов, а так же образцов высокотемпературных стекол, выплавляемых на их основе.
Проведено исследование временного ряда заболеваемости болезнями органов пищеварения в Приморском крае по данным Росстата. С помощью метода Хольта-Винтерса построен краткосрочный прогноз, показывающий рост заболеваемости в крае болезнями органов пищеварения.
В статье рассматривается обзор существующих типов цифровых изображений с целью выявления наиболее подходящего формата для конфиденциальной передачи данных с помощью средств стеганографии. Численным моделированием с помощью алгоритмов стегоанализа показаны преимущества отдельных форматов. Даны рекомендации по выбору формата изображения для эффективной передачи информации в зависимости от поставленной цели.
Статья описывает создание анимационного ролика об осаде Албазинского острога. В процессе работы проведена детальная реконструкция ландшафта и острога, а также созданы модели казаков и китайцев. Архивные документы, археологические раскопки и топографические планы помогли точно воссоздать внешний облик и атмосферу событий. Трехмерное моделирование обеспечивают реализм и историческую достоверность ролика.
Цель исследования - диагностика наличия агрессивности и экстремистской направленности личности у индивида, реализованная с помощью двух авторских методик («Нонкоммуникативность» и «Комплекс воина»), разработанных сотрудниками Омского государственного технического университета. Тематика статьи актуальна, так как создание различных инструментов изучения общественных отношений и их моделирование востребованы и способствуют пониманию усилий власти, направленных на стабилизацию социальной системы в целом. Анализ данных показал прирост в 2023 г. значений показателей, характеризующих наличие у испытуемых агрессивности и экстремистской направленности личности, провоцирующих риск экстремистских проявлений в жизни индивида. Результаты исследования являются основой для составления программ профилактики угрозы экстремизма, которая провоцируется обострением социальной напряженности в нашем обществе и в мире.
В работе рассматривается технология компьютерной реконструкции и анимации внешнего облика дючерской девушки XVII века. В первой части исследования представлены результаты компьютерной реконструкции внешнего облика девушки по черепу, полученные в ходе антропологического исследования краниологическим методом М.М. Герасимова Вторая часть описывает методику реконструкции одежды того времени с помощью современных технологий.
Проведено моделирование схода снежных лавин методом динамики частиц. Метод позволяет регулировать массу сходящего снега, угол наклона и длину горного склона и, соответственно, определять расстояния выбега лавины, расстояния смещения зданий при ударе лавины. Моделирование осуществляли на языке программирования Java Script в среде Visual Studio Code. Получена временная зависимость динамики энергии и давления снежной массы на строение.
Оценка кардинальности (числа записей) играет ключевую роль в создании эффективных планов выполнения запросов в СУБД. В предыдущих работах был разработан выборочный метод EVACAR, который имеет преимущества по сравнению с существующими методами оценки кардинальности планов запросов. В статье приведены результаты дальнейшего усовершенствования метода EVACAR за счет автоматической оптимизации размеров блоков записей в выборке. Приведены результаты экспериментов, подтверждающие эффективность разработанного метода оптимизации. Выполнен анализ точности и скорости оценки кардинальности методом EVACAR после его усовершенствования.
Издательство
- Издательство
- ТОГУ
- Регион
- Россия, Хабаровск
- Почтовый адрес
- 680035, Россия, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136
- Юр. адрес
- 680035, Россия, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136
- ФИО
- Марфин Юрий Сергеевич (Ректор)
- E-mail адрес
- mail@togudv.ru
- Контактный телефон
- +7 (421) 2979700
- Сайт
- https://togudv.ru