ISSN 1814-2400
Язык: ru

Статья: КОНЦЕПЦИЯ ГИБРИДНОГО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА СЕРДЕЧНЫХ РИТМОВ: ПРИМЕНЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ МЕТОДОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

Читать онлайн

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%.

Ключевые фразы: электрокардиограмма, СЕРДЕЧНЫЙ РИТМ, мультифрактальный флуктуационный анализ, фурье-преобразование, вейвлет-преобразование, svm, KNN
Автор (ы): Евдокимова Виктория Вадимовна
Соавтор (ы): Колесников Семён Витальевич, Афанасов Леонид Сергеевич, Масловская Анна Геннадьевна
Журнал: ИНФОРМАТИКА И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
519.1. Комбинаторный анализ. Теория графов
Для цитирования:
ЕВДОКИМОВА В. В., КОЛЕСНИКОВ С. В., АФАНАСОВ Л. С., МАСЛОВСКАЯ А. Г. КОНЦЕПЦИЯ ГИБРИДНОГО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА СЕРДЕЧНЫХ РИТМОВ: ПРИМЕНЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ МЕТОДОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // ИНФОРМАТИКА И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2024. № 3 (81)
Текстовый фрагмент статьи