Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36249| Назва: | Метод контролю параметрів варіабельного кардіосигналу у системах Ґолтерівського моніторингу |
| Інші назви: | Method of control of parameters of variable cardio signal in Holter monitoring systems |
| Автори: | Петлюк, Олена Вячеславівна Petluk, Olena |
| Бібліографічний опис: | Петлюк О. В. Метод контролю параметрів варіабельного кардіосигналу у системах Ґолтерівського моніторингу : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“ / О. В. Петлюк. — Тернопіль : ТНТУ, 2021. — 82 с. |
| Дата публікації: | 14-гру-2021 |
| Дата подання: | 14-гру-2021 |
| Дата внесення: | 14-гру-2021 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних систем |
| Науковий керівник: | Яворська, Євгенія Богданівна |
| Члени комітету: | Дедів, Ірина Юріївна |
| УДК: | 303.01 303.447 612.3 612.3 |
| Теми: | 163 біомедична інженерія кардіосигнал варіабельність нелінійна динаміка метод критерій верифікація cardiosignal variability nonlinear dynamics method criterion verification |
| Діапазон сторінок: | 82 |
| Короткий огляд (реферат): | У кваліфікаційній роботі магістра досліджено питання контролю параметрів варіабельного кардіосигналу у системах Голтерівського моніторингу з використанням методів нелінійної динаміки Застосування методів нелінійної динаміки фізіологічних сигналів (ритми серця) дозволило виявити закономірності у фізіологічних ритмах здорової людини та визначити закономірності зміни динамічної складності при різних порушеннях чи функціональних станах організму людини. Виконаний порівняльний аналіз змін форми атракторів і показників отриманих за допомогою методів нелінійної динаміки в задачах розпізнавання миготливої аритмії дозволив довести, що зміни в значеннях отриманих показників і мультифрактальних параметрів, можуть бути використані для автоматичного розпізнавання фізіологічного стану організму. Завдяки використанню дисперсійного критерію F зроблено оцінку можливостей використання кожного методу нелінійної динаміки для розпізнавання фізіологічного стану організму. За результатами аналізу отриманих значень F критерію було розроблено систему оцінки хаотичних властивостей сигналів, завдяки якій можливе вирішення поставлених задач. Показано, що у методу ПфП спостерігається більша специфічність, ніж у нелінійних методів, а нелінійні показники мають найбільшу чутливість. Таким чином, об'єднання графічного методу та нелінійних показників збільшує точність розпізнавання. |
| Опис: | In the qualification work of the master the question of control of parameters of a variable cardiac signal in systems of Holter monitoring with use of methods of nonlinear dynamics is investigated. The application of methods of nonlinear dynamics of physiological signals (heart rhythms) allowed to identify patterns in the physiological rhythms of a healthy person and to determine patterns of changes in dynamic complexity in various disorders or functional states of the human body. A comparative analysis of changes in the shape of attractors and indicators obtained by nonlinear dynamics in the recognition of atrial fibrillation proved that changes in the values of the obtained indicators and multifractal parameters can be used to automatically recognize the physiological state of the organism. Thanks to the use of the variance criterion F, the possibilities of using each method of nonlinear dynamics to recognize the physiological state of the organism are evaluated. Based on the results of the analysis of the obtained values of the F criterion, a system for estimating the chaotic properties of signals was developed, thanks to which it is possible to solve the set problems. It is shown that the PfP method has greater specificity than nonlinear methods, and nonlinear indicators have the greatest sensitivity. Thus, combining the graphical method and nonlinear indicators increases the accuracy of recognition. |
| Зміст: | ВСТУП .. 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА .. 9 1.1 Електрокардіографія. Загальні відомості 9 1.2 Методи комп'ютерного аналізу дослідження біосигналів … 13 1.3 Висновки до розділу 1…… 16 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА .18 2.1 Нелінійні методи аналізу динамічної системи … 18 2.2 Визначення розмірності простору вкладення, m . 22 2.3 Розрахунок старшого показника Ляпунова .. 27 2.4 Розрахунок ентропії динамічної системи . 28 2.5 Аналіз морфологічних ознак псевдофазового портрета . 28 2.6 Показник Херста (R/S метод) ………………………………………… 32 2.7 Мультифрактальний флуктуаційний аналіз … 33 2.8 Висновки до розділу 2 … 35 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА ….. 36 3.1 Нелінійний аналіз у задачі розпізнавання миготливої аритмії (МА) на фоні частої екстрасистолії (ЧЕ) та синусового ритму (СР) ………… 36 3.2 Оцінка впливу довжини вибірки на розпізнавання миготливої аритмії ………… 57 3.3 Висновки до розділу 3 …. 61 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ … 63 4.1 Охорона праці .. 63 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 64 4.3 Висновки до розділу 4 .. 67 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 68 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 71 ДОДАТКИ 77 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36249 |
| Власник авторського права: | © Петлюк Олена Вячеславівна, 2021 |
| Перелік літератури: | 1. Яворська Є.Б. Математичні моделі та методи опрацювання ритмокардіосигналів для визначення характеристик серцевої ритміки з прогнозованою вірогідністю : дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 / Євгенія Богданівна Яворська. — Тернопіль : ТНТУ, 2009. — 154 с. 2. Аль-Хулейди Н.А. Система обработки и нейросетевого анализа биоэлектрических сигналов для решения задач медицинской диагностики: дис. … канд. техн. наук. – Владимир, 2014. – 150 с. 3.Уваров В.М. Методы и алгоритмы системного анализа диагностических моделей вариабельности сердечного ритма для управления процессом обучения кардиологов решений: дис. … канд. техн. наук. – Белгород, 2005. – 154 с. 4. Исаков Р.В, Юрлова Е.В. Методы автоматизации образного анализа гистограмм ритма сердца// «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» Доклады 9-й межд. науч.-техн. конф., Владимир, 2010, c.165-167. 5. Heart rate variability. Standarts of measurement, physiologicalinterpretation, and clinical use. Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology (Membership of the Task Force listed in the Appendix) // Europ Heart J. — 1996. — Vol.17. — P. 354-381.. 6. Пятакович Ф.А., Макконен К.Ф., Дударева С.Л., Л.В. Хливненко. Роль авторегрессионных, нечетких, нелинейных моделей и алгоритмов «нейрокомпьютинга» в разработке телемедицинской системы прогнозирования исходов мерцательной аритмии. БГУ и ВГУ УДК 616. 137. 81-003.96-07. 7. Рябыкина Г.В. Вариабельность ритма сердца: монография / Г.В. Рябыкина, А.В. Соболев; “Стар’Ко”. — М.: “Стар’Ко”, 1998. — 200 с. 8. Рябыкина Г.В. Вариабельность ритма сердца: монография / Г.В. Рябыкина, А.В. Соболев; “Стар’Ко”. — М.: “Стар’Ко”, 1998. — 200 с. 9. Борисова О.С. ЭЭГ-анализ хаотической динамики мозговой активности: Тез. 11-го Международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке». Харьков, 2007. 72 10. К.С. Хачатрян, Л.А. Манило, «Анализ псевдофазового портрета в задаче распознавания сердечного ритма» Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2016, сборник трудов конференции. Издательство «Саратовский источник», г. Саратов, 2016, стр. 113-115. 11. Хачатрян К.С., «Распознавание сердечного ритма на основе анализа псевдофазового портрета» Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. БИОМЕДСИСТЕМЫ – 2016, сборник трудов конференции. Издательство «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань, 2016, стр. 306-308. 12. K. Khachatryan, L. Manilo and A. Anisimov, “The method of analysis pseudo-phase portrait in the problem of recognition of biomedical signals”, 2017 20th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), St. Petersburg, 2017, pp. 146- 153. 13. Баевский Р.М. Анализ вариабельности сердечного ритма с помощью комплекса “Варикард” и проблема распознавания функциональных состояний. Хронобиологические аспекты артериальной гипертензии в практике врачебнолётной экспертизы / Р.М. Баевский, Ю.Н. Семёнов, А.Г. Черникова; Медицина. — М.: Медицина, 2000. — С. 167 –178. 14. Баевский P.M., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.B. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем // Вестник аритмологии. – 2001. – № 24. – С. 65-86. 15. Конюхов В.Н. Построение нейронных классификаторов для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по параметрам кардиореспираторного взаимодействия // Биотехносфера. – 2010. – № 3 (9). – С. 16-19. 16. Берёзный Ефим Абрамович, Рубин Александр Михайлович, Утехина Галина Анатольевна. Практическая кардиоритмография. 3-е издание, переработанное и дополненное. Научно-производственное предприятие «Нео», 2005. -140 с.; ил 17.Ахромеева Т.С., Малинецкий Г.Г. О странном аттракторе в одной задаче синергетики. // Вычислительная математика и математическая физика. – 1987. - Т.27, № 2. - С. 202-217. 73 18.Брагинский М.Я., Добрынина И.Ю., Добрынин Ю.В., Еськов В.М., Пикулина С.Ю. Новый метод идентификации параметров аттракторов патологических состояний организма человека на Севере РФ. // Сибирский медицинский журнал – 2006. – № 6.– С. 26-29. 19.Еськов В.М., Зилов В.Г., Хадарцев А.А. Новые направления в клинической кибернетике с позиций теории хаоса и синергетики. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2006 – Т.5, №3 – С. 613 – 616. 20.M Costa, AL Goldberger, C-K Peng. Multiscale Entropy to Distinguish Physiologic and Synthetic RR Time Series - Computers in Cardiology 2002;29:137−140. 21. Ахромеева Т.С., Малинецкий Г.Г. Периодические режимы в нелинейных диссипативных системах вблизи точки бифуркации. // Вычислительная математика и математическая физика. – 1985. - Т.25, № 9. - С. 1314-1326. 22. Анищенко В.С. Сложные колебания в простых системах. – М. Саратов, ООО «Офорт», 1996 – 286с. 23. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. - М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 256 с. 24. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нелинейная динамика и хаос. Основные понятия. - М.: Эдиториал УРСС, 2006.-237 с. 25. Мун Ф. Хаотические колебания - М.: Мир, 1990. Л.В. 26. Braun C. et.al. Demonstration of nonlinear components in heart rate variability of healthy persons //Am.J.Physiol.-1998.- 275. - P.H1577-H1584. 27. Dori G., Fishman S.H., Ben-Haim S.A. The correlation dimension of rat hearts in an experimentally controlled environment //Chaos - 2000. - 10(1) - P.257-267. 28. Esler M., Schwarz R., Alvarenga M. Mental stress is a cause of cardiovascular deseases: from skepticism to certainty // Stress and Healt.- 2008. - 24 - P. 175-180. 29. Garfinkel A., Spano M.L., Ditto W.L., Weiss J.N. Controlling Cardiac Chaos// Science - 1992. - 257(28) - P.1230-1234. 30. Gray R.A., Jalife J., Panfilov A.V. et al. Mechanisms of Cardiac Fibrillation// Science - 1995. - 270(17) - P. 1222-1223. 74 31. Gusetty S, Signorini M.G., Coglianati C., Mezetti S., Porta A., Cerutti S., Malliani A. Non linear dynamics and chaotic indices in heart rate variability of normal subjects and heart-transplated patients// Cardiovasc. Res. -1996. - 31 (3) - P. 441-449. 32. Kaplan D.T. and Cohen R.J. Searching for Chaos in Fibrillation. Mathematical approaches to cardiac arrhythmias - New York: Academic Press, 1990 - P.367-374. 33. Mironyuk O. Yu. Loskutov A. Yu. Detection of Cardiac Pathologies Using Dimensional Characteristics of RR Intervals in Electrocardiograms// Biophysics – 2006. - 51(1) - P.115 34. Skinner J.E., Pratt C.M., Vybiral T.A. A reduction in the correlation dimension of heart beat intervals proceeds imminent ventricular fibrillation in human subjects// Amer.Heart J.- 1993. - 125 - P.731-743. 35. Goldberger A.L., Peng C.K., Lipsitz L.A. What is physiologic complexity and how does it change with aging and disease. Neurobiol Aging 2002;23:23.26. 36. Хачатрян К.С., Манило Л.А., «Метод анализа псевдофазового портрета в задаче распознавания биомедицинских сигналов». Биотехносфера вып.№5/47/2016, Санкт-Петербург, АО «Издательство «Политехника», 2016. 37. Хачатрян К.С., Манило Л.А., «Метод анализа псевдофазового портрета в задаче распознавания биомедицинских сигналов». Биотехносфера вып.№5/47/2016, Санкт-Петербург, АО «Издательство «Политехника», 2016. 38. K. Khachatryan, L. Manilo and A. Anisimov, “The method of analysis pseudo-phase portrait in the problem of recognition of biomedical signals”,2017 20th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), St. Petersburg, 2017, pp. 146- 153. 39. Яворська Є. Властивості кореляційної функції дихальної варіабельності ритміки серця / Є. Яворська // Вісник ТДТУ. — 2005. — №1. — Т.10. — C. 134- 144. 40. Кириченко Л.О. Сравнительный мультифрактальный анализ временных рядов методами детрендированного флуктуационного анализа и максимумов модулей вейвлет-преобразования. / Л.О. Кириченко. — Всеукр. межвед. науч.- 75 техн. сб. АСУ и приборы автоматики. — Х.: Изд-во ХНУРЭ, 2011, — Вып. 157. — C. 66–77. 41. Антипов О.И., Неганов В.А. Применение метода нормированного размаха Херста к анализу стохастических временных рядов в импульсных стабилизаторах напряжения // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. – 2009. – Т. 12. – № 3 – С. 78-85. 42. Антипов О.И. Показатель Херста биоэлектрических сигналов / О.И. Антипов, М.Ю. Нагорная // Инфокоммуникационные технологии. – 2011. – №1 (9). – С. 75-77. 43. Антипов О.И., Нагорная М.Ю., Осипов О.В.Программный комплекс для фрактального анализа биофизических параметров организма // Физика и технические приложения волновых процессов: тез. докладов IX Международная научно-техническая конференция,11-17 сент., 2010., г. Челябинск, 2010. – С. 216- 217. 44. Антипов О.И. Нагорная М.Ю. Актуальность применения фрактальный мер к биоэлектрическим сигналам // Физика и технические приложения волновых процессов: тез. докладов IX Международная научно-техническая конференция,11- 17 сент., 2010., г. Челябинск, 2010. – С. 243. 45. Kantelhardt J.W. Fractal and Multifractal Time Series. – 2008. http://arxiv.org/abs/0804.0747 46. Кириченко Л. О. Исследование выборочных характеристик, полученных методом мультифрактального флуктуационного анализа // Вісник НТУУ «КПІ».Інформатика, управління та обчислювальнатехніка: зб. наук. пр. – 2011. – № 54. – С.101–111 47. Кубланов, В.С. К88 Анализ биомедицинских сигналов в среде MATLAB : учебное пособие / В.С. Кубланов, В.И. Борисов, А.Ю. Долганов.— Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2016. – 120 с. 48. К.С. Старченкова, Л.А. Манило «Оценка размерности вложения аттракторов ритмограмм для разных видов сердечных аритмий» 74-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио, 76 сборник трудов конференции. Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2019, стр. 349- 352. 49. K. Khachatryan and L. Manilo, “Estimation of informational contents of morphological features of pseudo-phase portrait of rhythmograms on the basis of cluster analysis”, 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, Russia, 2018, pp. 120-123. 50. К.С Хачатрян «Оценка информативности морфологических признаков псевдофазового портрета» материалы XIII Международного конгресса «КАРДИОСТИМ» - 2018, 15-17 февраля 2018 г., ParkInnbyRadisson «Прибалтийская», г. Санкт-Петербург. 51. Хачатрян К.С., Манило Л.А., «Способы оценки информативности признаков при формировании морфологического описания псевдофазового портрета ритмограмм». Биотехносфера вып.№2(56)/2018, Санкт-Петербург, АО «Издательство «Политехника», 2018. 52. Себестиан Г. С. Процессы принятия решений при распознавании образов., 65. 53. Тарловский, Фомин. Статистическая теория распознавания образов. 54. Тарасенко Ф.П. Введение в курс теории информации. - Томск: ТГУ, 1963. 55. Кочкуров С. А. Разработка и исследование аппаратно – программных средств оценки информативности параметров сигналов. М.,1997 56. Старченкова К.С., Манило Л.А., «Оценка энтропии ритмограмм для разных видов сердечных аритмий» Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. БИОМЕДСИСТЕМЫ – 2019, сборник трудов конференции. Издательство «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань, 2019, стр. 206-209. 57. К.С. Старченкова Показатель Хёрста в анализе ритмограмм сердечного ритма [Текст]/ К.С. Старченкова// АО «Издательство «Политехника». Биотехносфера. – 2019. – №6. – С.37-40. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 163 — біомедична інженерія |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| dyplom_Petluk_O_2021.pdf | 3,93 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
| Авторська довідка (Петлюк О.В.).doc | 40 kB | Microsoft Word | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора