Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39612
Назва: Метод та алгоритм обробки ЕКГ-сигналу в умовах невизначеності
Інші назви: Method and algorithm for processing the ECG signal under uncertainty
Автори: Каплунова, Анастасія Сергіївна
Kaplunova, Anastasia
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Бібліографічний опис: Каплунова А.С. Метод та алгоритм обробки ЕКГ-сигналу в умовах невизначеності: кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „163 — біомедична інженерія“ / А.С. Каплунова. — Тернопіль: ТНТУ, 2022. — 54 с.
Дата публікації: 20-гру-2022
Дата подання: гру-2022
Дата внесення: 27-гру-2022
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
Yavorska, Evheniya
Члени комітету: Дедів, Ірина Юріївна
УДК: 303.01
303.447
612.17
Теми: 163
біомедична інженерія
екг сигнал
раптова серцева смерть
умови невизначеності
метод гільберта-хуанга
ecg signal
sudden cardiac death
conditions of uncertainty
Hilbert-huang method
Кількість сторінок: 54
Короткий огляд (реферат): У кваліфікаційній роботі магістра досліджено питання однієї з проблем сучасної кардіології – ризик раптової серцевої смерті. Для вирішення цієї проблеми необхідно удосконалити апартно-програмну частину портативних систем реєстрації та обробки електрокардіосигналу шляхом удосконалення методів та засобів обробки ЕКС з врахванням умов невизначеності. В роботі запропоновано алгоритм аналізу часових параметрів ЕКС, за допомогою якого можна встановити початок реполяризації шлуночків для систем автоматизованої діагностики стану серця, який полягає в тому, що над сигналом проводиться операція згладжування артефактних сплесків, виділяються границі кардіоциклу і здійснюється пошук початку сегменту в заданому інтервалі. Алгоритм обробки електрокардіографічної інформації дозволить діагностувати небезпечні для життя серцеві стани в умовах невизначеності і тим самим знизити ризик раптової серцевої смерті.
One of the problems of modern cardiology - the risk of sudden cardiac death - was investigated in the master's thesis. In order to solve this problem, it is necessary to improve the hardware and software part of portable electrocardiogram signal recording and processing systems by improving the methods and means of processing ECS, taking into account the conditions of uncertainty. The paper proposes an algorithm for the analysis of time parameters of ECS, with the help of which the beginning of ventricular repolarization can be established for systems of automated diagnosis of the state of the heart, which consists in the fact that the operation of smoothing artifactual bursts is performed on the signal, the boundaries of the cardiocycle are distinguished and the beginning of the segment is searched for in the given interval. The electrocardiographic information processing algorithm will make it possible to diagnose life-threatening heart conditions in conditions of uncertainty and thereby reduce the risk of sudden cardiac death.
Зміст: ВСТУП РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 1.1 Огляд електрокардіографів 1.2 Види електрокардіографів 1.3 Висновки до розділу 1 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 2.1 Застосування теорії Гільберта-Хуанга 2.2 Висновки до розділу 2 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 3.1Опис алгоритму 3.2 Методика виявлення реполяризації шлуночків 3.3 Висновки до розділу 3 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 4.1 Охорона праці 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 4.3 Висновки до розділу 4 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ДОДАТКИ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39612
Власник авторського права: © Каплунова Анастасія Сергіївна, 2022
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. 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.
4. 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.
5. Braun C. et.al. Demonstration of nonlinear components in heart rate variability of healthy persons //Am.J.Physiol.-1998.- 275. - P.H1577-H1584.
6. 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.
7. 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.
8. Garfinkel A., Spano M.L., Ditto W.L., Weiss J.N. Controlling Cardiac Chaos// Science - 1992. - 257(28) - P.1230-1234.
9. Gray R.A., Jalife J., Panfilov A.V. et al. Mechanisms of Cardiac Fibrillation// Science - 1995. - 270(17) - P. 1222-1223.
10. 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.
11. 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.
12. Mironyuk O. Yu. Loskutov A. Yu. Detection of Cardiac Pathologies Using Dimensional Characteristics of RR Intervals in Electrocardiograms// Biophysics – 2006. - 51(1) - P.115
13. 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.
14. 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.
15. Яворська Є. Властивості кореляційної функції дихальної варіабельності ритміки серця / Є. Яворська // Вісник ТДТУ. — 2005. — №1. — Т.10. — C. 134- 144.
16. Kantelhardt J.W. Fractal and Multifractal Time Series. – 2008. http://arxiv.org/abs/0804.0747
17. Abreu E., Mitra S.K. A Signal-Dependent Rank Ordered Mean (SD-ROM) Filter-A New Approach For Removal Of Im-pulses From Highly Corrupted Images. ICASSP-95. 1995. Vol. 4. Pp. 2371-2374.
18. Ambulatory cardiac monitoring: Avoiding maturity through technological advancement. – Market engineering research. Frost & Sullivan, Meriland. 2008. 9. P. 325
19. Яворська Є.Б., Каплунова А.С. Алгоритм плодавлення завад в електрокардіосигналах // Матеріали XІ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів «АКТУАЛЬНІ ЗАДАЧІ СУЧАСНИХ ТЕХНОЛОГІЙ» (м. Тернопіль, 7-8 грудня 2022 р.).— C. 135.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:163 — біомедична інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Авторська довідка (Каплунова А.С.).doc44 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити
КРМ_Kaplunova.pdf806,19 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


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

Інструменти адміністратора