Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36234
Назва: Методи аналізу варіабельної серцевої ритміки у комп’ютерних кардіологічних системах
Інші назви: Methods of analysis of variable heart rhythm in computer cardiac systems
Автори: Осецька, Руслана Юріївна
Osetska, Ruslana
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Бібліографічний опис: Осецька Р. Ю. Методи аналізу варіабельної серцевої ритміки у комп’ютерних кардіологічних системах : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“ / Р. Ю. Осецька. — Тернопіль: ТНТУ, 2021. — 60 с.
Дата публікації: 13-гру-2021
Дата подання: 13-гру-2021
Дата внесення: 13-гру-2021
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних систем
Науковий керівник: Яворська, Євгенія Богданівна
Члени комітету: Дунець, Василь Любомирович
УДК: 303.01
303.447
612.17
Теми: 163
біомедична інженерія
електрокардіограма
варіабельність
програмний комплекс
варіабельність серцевого ритму
electrocardiography
variability
software complex
heart rate variability
Короткий огляд (реферат): У кваліфікаційній роботі магістра досліджено основні аспекти формування та запису електрокардіограм, проаналізовано методи аналізу варіабельності серцевого ритму на тривалих записах ЕКГ, а також розроблено експериментальний програмний комплекс аналізу та інтерпретації електрокардіограм. Розроблений додаток повинен задовольняти вимоги до сучасних програмних комплексів аналізу та інтерпретації ЕКГ. Пропонований програмний комплекс повинен складатися з модуля, що забезпечує виділення та корекцію інформативних ознак електрокардіосигналу у діалоговому режимі, модуля автоматичної розмітки кардіоциклів, а також модуля аналізу варіабельності серцевого ритму холтерівських записів ЕКГ. В результаті досліджень уможливлено підвищення точності постановки діагнозу та скорочення часу, який витрачається лікарем на аналіз електрокардіограм.
In the master’s qualification work the main aspects of formation and recording of electrocardiograms are investigated, methods of analysis of heart rate variability on long ECG recordings are analyzed, and also the experimental software complex of the analysis and interpretation of electrocardiograms is developed. The developed application must meet the requirements of modern software systems for analysis and interpretation of ECG. The proposed software should consist of a module that provides selection and correction of informative features of the electrocardiogram in the dialog mode, a module for automatic marking of cardiocycles, as well as a module for analyzing the heart rate variability of Holter ECG recordings. As a result of research it is possible to increase the accuracy of diagnosis and reduce the time spent by the doctor on the analysis of electrocardiograms.
Опис: Кваліфікаційна робота виконана на кафедрі біотехнічних систем, Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Зміст: ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1 Аналіз технічного завдання 9 1.2 Актуальність проблеми 9 1.3 Електрокардіографія 10 1.4 Огляд відомих рішень та вибір напряму дослідження 13 1.5 Аналіз серцевого ритму 15 1.6 Висновки до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 24 2.1 Попередня обробка електрокардіограм 24 2.2. Метод обробки тривалих записів електрокардіосигналів 27 2.3. Кластеризації QRS- комплексів 30 2.4 Метод обробки результатів роботи програмного забезпечення 35 2.5 Висновки до розділу 2 38 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 39 3.1. Програмна реалізація 39 3.2. Використання програмного комплексу 43 3.3. Вибір програм для обробки результатів 44 3.4. Обробка результатів 45 3.5 Висновки до розділу 3 46 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 48 4.1 Охорона праці 48 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 50 4.3 Висновки до розділу 4 51 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 52 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 54 ДОДАТКИ 56
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36234
Власник авторського права: © Осецька Р.Ю., 2021
Перелік літератури: 1. Всемирная организация здравоохранения [Електронний ресурс] // URL: http://www.who.int/ru .
2. Med Univer [Електронний ресурс] // URL: http://meduniver.com/Medical/Therapy/118.html
3. KARDIOGRAPHYRU [Електронний ресурс] // URL: http://cardiography.ru .
4. SCHILLER ECG Measurement and Interpretation Software for Children and Adult ECGs [Електронний ресурс] // URL: http://www.schiller.ch/ru/ru .
5. Fukuda Denshi Resting ECG Software [Електронний ресурс] // URL: http://www.fukuda.com ..
6. Marquette 12SL ECG analysis program [Електронний ресурс] // URL: http://www3.gehealthcare.co/Marquette_12SL_ECG_Analysis .
8. Диагностический комплекс “Валента” [Електронний ресурс] // URL: http://valenta.spb.ru/kompleks-funktsionalnoy-diagnostiki/diagnosticheskaya-sistema .
9. Программное обеспечение “Холтер ДМС” [Електронний ресурс] // URL: http://dms-holter.ru .
10. Дубровин В.И., Твердохлеб Ю.В., Харченко В.В. Автоматизированная система анализа и интерпретации ЭКГ // Радиоэлектроника, информатика, управление. – 2014. C. 150 – 157.
11. Соболев А.В. Методы анализа вариабельности сердечного ритма на длительных промежутках времени // Медпрактика – М. – 2009. С. 172.
12. Соболев А.В., Рябыкина Г.В. Холтеровское и бифункциональное мониторирование ЭКГ и артериального давления // Медпрактика - М 2010 С. 320. 13. Bauer A., Kantelhardt J., Barthel P., Schneider R. Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study // Lancet. – 2006. P. 1674 – 1681. 14. Дроздов Д.В. Влияние фильтрации на диагностические свойства биосигналов // Функциональная диагностика. – 2011. С. 75 – 78. 15. Авдеева Д.К., Казаков В.Ю., Наталинова Н.М., Иванов М.Л. Результаты моделирования воздействия фильтра высокой частоты и фильтра низкой частоты на качество регистрации микропотенциалов на электрокардиограмме // Науковедение. – 2013. С. 1 – 15.
16. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход // М.: ФИЗМАТЛИТ. – 2007. С. 440.
17. 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.
18. Кластерний аналіз [Електронний ресурс] // URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/ . 19. Приходько А.С., Хмелевой С.В. Использование метода кластеризации 𝑘𝑘 – средних для оптимизации отображения пространственных данных // Информационные системы и технологии. – 2012. С. 289 – 294. 20. Штучний інтелект [Електронний ресурс] // URL: https://studfile.net/preview/14518133/ . 21. Чапланов А.П., Чапланова Е.Б. Кластеризация объектов с помощью алгоритма DBSCAN // Системы обработки информации. – 2006. С. 82 – 85. 22. Рублева Г.В. Математическая статистика: статистические критерии проверки гипотез // Издательство Тюменского государственного университета. – 2014. С. 50. 23. Медицинская статистика: t – критерий Стьюдента [Електронний ресурс] // URL: http://medstatistic.ru/index.php . 24. Критерій узгодженості Колмогорова — Смирнова [Електронний ресурс] // URL: https://uk.wikipedia.org/wiki .
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:163 — біомедична інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
dyplom_Osetska_R_2021.pdf1,28 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська довідка (Осецька Р.Ю.).doc45 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора