Розпізнавання образів низькоамплітудних компонент електрокардіосигналів
DSpace at NTB NTUU KPI
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Розпізнавання образів низькоамплітудних компонент електрокардіосигналів
|
|
| Creator |
Іванько, Катерина Олегівна
|
|
| Description |
Дисертація на здобуття вченого ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.11.17 — Біологічні та медичні прилади і системи. — Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут", Україна, Київ, 2012. Дисертація присвячена розробці і дослідженню методів і засобів ранньої неінвазивної діагностики електричної нестабільності міокада та спрямована на вдосконалення методичного та алгоритмічного забезпечення систем електрокардіографії високого розрізнення (ЕКГ ВР) з метою виявлення провісників передсердних тахіаритмій – пізніх потенціалів передсердь (ППП). У роботі розроблено комплексний метод виявлення ППП на основі створення власних підпросторів вейвлет-образів електрокардіосигналів, що дозволяє проводити дослідження тонкої структури кардіосигналів системами електрокардіографії високого розрізнення (ЕКГ ВР). Запропоновано формування діагностичних ознак ППП при спільному використанні вейвлет- перетворення і розкладання в координатному базисі власних векторів. На основі використання розробленого методу вдосконалено засади розпізнавання образів ППП, що дає можливість віднести електрокардіосигнал, який досліджується, до одного з двох класів "норма – ППП відсутні" або "патологія – ППП присутні" при мінімізації розмірності образів. На основі системи ЕКГ ВР розроблено узагальнений алгоритм автоматизованого розпізнавання образів ППП і реалізовано експериментальний зразок підсистеми ранньої діагностики електричної нестабільності міокарда. Проведено клінічні дослідження з використанням експериментального зразка підсистеми, які продемонстрували високу прогностичну цінність при виявленні пацієнтів з ППП. Отримало розвиток моделювання циркуляції імпульсу збудження в міокарді за механізмом re-entry з урахуванням патологічних змін електрофізіологічних параметрів кардіоміоцитів, що дозволяє на рівні окремих клітин міокарда досліджувати механізми розвитку аритмій Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.11.17 — Биологические и медицинские приборы и системы. — Национальный технический университет Украины “Киевский политехнический институт”, Украина, Киев, 2012. Диссертация посвящена разработке и исследованию методов ранней неинвазивной диагностики электрической нестабильности миокарда и направлена на усовершенствование методического и алгоритмического обеспечения систем электрокардиографии высокого 20 разрешения (ЭКГ ВР) с целью выявления низкоамплитудных составляющих электрокардиосигнала, в частности поздних потенциалов предсердий (ППП), являющихся маркерами электрофизиологических нарушений миокарда, приводящих к таким наджелудочковым аритмиям как фибрилляция предсердий и пароксизмальная предсердная тахикардия. В работе получило развитие моделирование циркуляции импульса возбуждения в миокарде путём создания одномерной кольцевой модели петли re-entry в виде замкнутого контура с негомогенным распределением электрофизиологических параметров кардиомиоцитов, что позволяет на уровне отдельных клеток миокарда исследовать механизмы, лежащие в основе развития аритмий. Получены различные пространственно-временные паттерны распространения потенциала действия по замкнутой петле миокардиальной ткани, зависящие от размера петли, длин участков с отличающимися электрофизиологическими параметрами, а также соотношений параметров кардиомиоцитов на разных участках замкнутого пути. Разработанная модель даёт возможность определять граничные условия, при которых возникает циркуляция импульса возбуждения, приводящая к срыву сердечного ритма. Предложенные подходы к построению моделей поздних потенциалов предсердий позволяют задавать различную форму и амплитуду потенциалов замедленной деполяризации в составе электрокардиосигнала, что предоставляет возможность при модельных исследованиях учитывать индивидуальное проявление ППП для различных пациентов. Разработан комплексный метод анализа электрокардиосигналов для выявления ППП на основе создания собственных подпространств вейвлет-образов ЭКГ, позволяющий проводить исследование тонкой структуры кардиосигналов системами электрокардиографии высокого разрешения. Предложена методика формирования диагностических признаков ППП при совместном использовании вейвлет-преобразования и разложения в координатном базисе собственных векторов, что позволяет совместить подавление низких частот и выделение уровня вейвлет-преобразования, содержащего признаки ППП, с разделением высокочастотных составляющих на диагностически полезный сигнал и шум. При этом, процедура выделения математических признаков при распознавании образов ППП основана на определении собственных значений и собственных векторов ковариационной матрицы наборов вейвлет- коэффициентов первого уровня детализации, полученных при дискретном вейвлет-разложении каждого Р зубца в ансамбле реализаций ЭКГ. Применение предлагаемого комплексного метода позволило выделить всплески ППП из шума и определить область их локализации. Разработан алгоритм построения новых материнских вейвлет-функций для непрерывного вейвлет-преобразования, адаптированных к задаче выявления поздних потенциалов предсердий в системах ЭКГ ВР, что позволило получить на 35-45 % большие значения вейвлет-коэффициетов и вычисляемых по ним параметров по сравнению с использованием стандартных вейвлет-функций. На основе использования разработанного комплексного метода анализа электрокардиосигналов усовершенствованы принципы распознавания образов ППП, что даёт возможность отнести исследуемый электрокардиосигнал к одному из двух классов “норма – ППП отсутствуют” или “патология – ППП присутствуют” при минимизации размерности образов. Найдена байесовская квадратичная дискриминантная функция, являющаяся границей двух непересекающихся областей в двумерном пространстве признаков. 21 Разработан обобщенный алгоритм автоматизированного распознавания образов ППП в электрокардиосигнале. В составе системы ЭКГ ВР реализован экспериментальный образец подсистемы ранней диагностики электрической нестабильности миокарда, что позволяет проводить распознавание образов поздних потенциалов предсердий в составе ЭКГ и принимать диагностическое решение о возможности развития нарушений ритма сердца. В разработанной подсистеме диагностики предусмотрены графические интерфейсы пользователя для визуализации обрабатываемых данных, дискретного и непрерывного вейвлет-преобразования, анализа ЭКГ в собственных подпространствах, комплексного метода анализа электрокардиосигналов для выявления ППП. Проведенные клинические исследования с использованием экспериментального образца подсистемы ранней диагностики электрической нестабильности миокарда продемонстрировали высокую предсказывающую ценность при выявлении пациентов с наличием поздних потенциалов предсердий – предвестников предсердных тахиаритмий. Диагностика выполнялась согласно разработанному комплексному методу выявления ППП в составе кардиосигнала на основе создания собственных подпространств вейвлет-образов ЭКГ. Проведенная апробация подтвердила теоретически обоснованные возможности разработанного метода. The thesis for candidate’s degree of technical sciences on speciality 05.11.17 — Biological and medical devices and systems. — National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, 2012. The thesis is devoted to the development of the methods for atrial arrhythmias early diagnostics and based on identification of low-amplitude components of electrocardiogram (ECG) – atrial late potentials (ALP) which are markers of atrial tachyarrhythmias development. The simulation of excitation wave circulation in the myocardium that caused by pathological changes of cardiac myocytes’ electrophysiological parameters is developed. The mechanisms underlying arrhythmias development are investigated. The proposed model makes it possible to determine the boundary conditions under which the circulation of the excitation wave occurs and leads to the heart rhythm disorders. To detect ALP activity a complex method for ECG signals analysis is proposed. The proposed method combines algorithms of wavelet transform and decomposition in a basis of eigenvectors. In order to distinguish between 2 classes "norm − no ALP" and "pathology − ALP are present" with the feature vector dimension reducing the principles of ALP pattern recognition are developed using the proposed complex method. On the basis of the high resolution ECG system an algorithm of automated ALP pattern recognition is developed and implemented in a subsystem for electrical myocardium instability early diagnostics. Clinical research demonstrated a high predictive value of classifier for identifying the patients with the atrial late potentials in ECG. |
|
| Publisher |
Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут"
|
|
| Date |
2012-04-17T10:18:00Z
2012-04-17T10:18:00Z 2012 |
|
| Type |
Thesis
|
|
| Identifier |
http://library.kpi.ua:8080/handle/123456789/1677
|
|
| Language |
uk
|
|