Palun kasuta seda identifikaatorit viitamiseks ja linkimiseks:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44853| Pealkiri: | Аналіз методів статистичного опрацювання сигналів в медицині |
| Teised pealkirjad: | Research of statistical processing methods of biomedical signals |
| Autor: | Кузьмич, Олександр Петрович Kuzmych, Oleksandr Petrovich |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Кузьмич О. П. Аналіз методів статистичного опрацювання сигналів в медицині.: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 – комп’ютерні науки“ / О.П. Кузьмич. – Тернопіль: ТНТУ, 2024. – 87 с. |
| Ilmumisaasta: | 30-mai-2024 |
| Submitted date: | 15-mai-2024 |
| Date of entry: | 3-juu-2024 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Дуда, Олексій Михайлович |
| Committee members: | Жаровський, Руслан Олегович |
| UDC: | 004.04 |
| Märksõnad: | сегментація segmentation функція ритму rhythm function період period статистична обробка statistical processing кардіосигнал cardiosignal електрокардіосигнал electrocardiographic математична модель mathematical model стохастичні математичні моделі stochastic mathematical models циклічний випадковий процес cyclic random process |
| Kokkuvõte: | Кваліфікаційна робота присв’ячена аналізу методів статистичної обробки та розробці програми для проведення статистичного опрацювання циклічних медичних сигналів. В першому розділі проведено аналіз предметної області та сформульована актуальність теми кваліфікаційної роботи. Було проаналізовано типові циклічні сигнали в медицині. Крім цього розглянуті проблеми їх опрацювання, завади які присутні в медичних сигналах. В другому розділі було проведено огляд математичних моделей сигналів в медицині на прикладі кардіосигналів для задачі проведення статистичного опраювання. Запропонован використовувати дві математичні моделі, а саме стохастичний періодичний випадковий процес (враховує період повторення сигналу) та циклічний випадковий процес дозволяє врахувати як змінний ритм так і постійний (функцію ритму та період). В третьому розділі проведено аналіз методів статистичного опрацювання на базі двох обгрунтованих математичних моделей. Порведені експерименти по статистичному опрацюванню деіяких кардіосигналів. Розроблено програмне забезпечення яке дозволяє проводити статистичне опрацювання кардіосигналів. У Четвертому розділі кваліфікаційної роботи описано основні питання охорони праці і безпеки в надзвичайних ситуаціях. The qualification work is dedicated to the analysis of statistical processing methods and the development of a program for statistical processing of cyclic medical signals. In the first section, an analysis of the subject area was carried out and the relevance of the topic of the qualification work was formulated. Typical cyclic signals in medicine were analyzed. In addition, the problems of their processing, interferences that are present in medical signals are considered. In the second chapter, an overview of mathematical models of signals in medicine was carried out using the example of cardiac signals for the task of statistical framing. It is proposed to use two mathematical models, namely stochastic periodic random process (takes into account the signal repetition period) and cyclic random process allows to take into account both variable rhythm and constant (rhythm function and period). In the third section, an analysis of statistical processing methods is carried out on the basis of two substantiated mathematical models. Experiments on the statistical processing of some cardiac signals have been conducted. Software has been developed that allows statistical processing of cardiac signals. The Fourth Section of the qualification work describes the main issues of labor protection and safety in emergency situations. |
| Content: | ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ В НАПРЯМКУ ОПРАЦЮВАННЯ МЕДИЧНИХ СИГНАЛІВ ДЛЯ ЗАДАЧ ЇХ СТАТИСТЧИНОГО ОПРАЦЮВАННЯ 12 1.1 Циклічні сигнали в медицині 12 1.1.1 Магнітокардіосигнал (МКС) 13 1.1.2 Сфігмокардіосигнал (СКС) 14 1.1.3 Електрокардіосигнал (ЕКС) 14 1.1.4 Апекскардіосигнал (АПС) 15 1.2 Проблеми, які виникають під час опрацювання сигналів в медицині 15 1.3 Завади які присутні в медичних сигналах 16 1.4 Висновок до першого розділу 17 2 МЕТОДИ СТАТИСТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ТА МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ МЕДИЧНИХ СИГНАЛІВ 18 2.1 Методи статистичного опрацювання сигналів в мидицині 18 2.2 Класифікація математичних моделей 19 2.2.1 Детерміновані математичні моделі 20 2.2.2 Математична модель у вигляді періодичної функції 21 2.2.3 Математична модель у вигляді коефіцієнтів розкладу 22 2.2.4 Стохастичні математичні моделі 22 2.2.5 Математична модель у вигляді вектора випадкових величин 23 2.2.6 Математичні моделі (адитивна, мультиплікативна, адитивно-мультиплікативна) 24 2.2.7 Математична модель у вигляді ПКВП 25 2.2.8 Математична модель у вигляді стохастично-періодичного випадкового процесу 25 2.2.9 Математична модель лінійної періодичної випадкової функції 26 2.2.10 Математична модель у вигляді циклічного випадкового процесу 27 2.3 Висновок до другого розділу 29 3 МЕТОДИ СТАТИСТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ КРДІОСИГНАЛІВ 30 3.1 Методи статистичного опрацювання кардіосигналів 30 3.2 Статистична обробка з врахуванням періоду 32 3.3 Типові методи сегментації кардіосигналів 33 3.4 Методи статистичної обробки на базі циклічного випадкового процесу 34 3.5 Результати статистичного опрацювання 35 3.6 Висновок до третього розділу 44 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 45 4.1 Джерела іонізуючого, електромагнітного та віброакустичного випромінювання 45 4.2 Безпека життєдіяльності. Мета та завдання 50 4.3 Висновок до четвертого розділу 54 ВИСНОВКИ 55 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 56 ДОДАТКИ |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44853 |
| Copyright owner: | © Кузьмич Олександр Петрович, 2024 |
| References (Ukraine): | 1. Burch G.E. De Pasquale B.A History of electrocardiolgraphy, Year Book Medical publ. Chicago, 1964. 2. Р.Р. Вербіцький, О.П. Кузьмич, Я.В. Литвиненко. Методи опрацювання біомедичних сигналів в задачах телемедицини. // Тези доповідей XI науково-технічної конференції «Інформаційні моделі, системи та технології». 2023. – С. 25. 3. Марченко Б.Г. Лінійні періодичні процеси // Пр. Ін.-ту електродинаміки НАН України. Електротехніка, 1999.-165-182с. 4. Бабак В.П., Хандецький В.С., Шрюфер Е. Обробка сигналів: Підручник. - К.: Либідь, 1996.-392 с. 5. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер. с англ. / Под ред. А.М. Трахтмана.-М.: Сов. Радио, 1980.-224с. 6. Д.Б. Гезеловиц. К теории электрокардиограмы. ТИИЭР, №6, 1989.-34-56с. 7. Макфи, Бол. Исследования в области электрокардиографии и магнитокардиографии. ТИИЭР, №3, 1971.-53-97с. 8. Абакумов В. Г., Геранін В. О., Рибін О. І., Сватош Й. Синєкоп Ю. С. Біомедичні сигнали та їх обробка. – К.: ТОО “ВЕК+”, 1997. –349с. 9. Литвиненко Я.В., Лупенко С.А., Щербак Л.М. Моделювання та обробка циклічних сигналів серця на ЕОМ. // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.- Хмельницький: Вид.-во “Навчальна книга”. – 2000. №3, -132-139с. 10. Литвиненко Я., Щербак Л. Система комп’ютерних програм для автоматизованої обробки та моделювання кардіосигналів // Тези доповідей п’ятої наук.-техн. конф. ТДТУ ”Прогресивні матеріали, технології та обладнання в машино- і приладобудуванні”. Тернопіль. – 2001. – 16. 11. Осухівська Г.М. Обгрунтування вибору фільтру для статистичного аналізу тональних сигналів. Вісник Тернопільського державного технічного університету. 1997. Т. 2, № 2. С. 57-62. 12. Литвиненко Я., Лупенко С., Щербак Л. Статистичний метод визначення зонної структури електрокардіосигналу в автоматизованих діагностичних системах. Вісник Тернопільського державного технічного університету. Тернопіль, 2005. Т. 10, № 3. С. 165-175. 13. Литвиненко Я., Щербак Л. Система комп’ютерних прогам для автоматизованої обробки та моделювання кардіосигналів. Тези доповідей п’ятої наук. конф. ТДТУ. Тернопіль. 2001. С. 16. 14. Лупенко C. А., Литвиненко Я. В., Сверстюк А. С. Статистичний сумісний аналіз кардіосигналів на основі вектора циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів. Електроніка та системи управління. Національний авіаційний університет. Київ, 2008. № 4 (18). С. 22-29. 15. Лупенко С., Литвиненко Я., Сверстюк А. Сумісна статистична обробка синхронно зареєстрованих кардіосигналів на базі їх моделі у вигляді циклічних ритмічно пов’язаних випадкових процесів. Матеріали дванадцятої наукової конференції Тернопільського державного технічного університету імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, 14-15 травня 2008 р. Тернопіль, 2008. С. 111. 16. Литвиненко Я.В. Моделювання та методи визначення зонної часової структури електрокардіосигналу в автоматизованих діагностичних системах: автореф. дис. … канд. техн. наук: 01.05.02. Тернопільський державний технічний університет імені Івана Пулюя. Тернопіль, 2006. 20 с. 17. Долобчян З. Л. Основы клинической электрофизиологии и биофизики сердца. Введение к клинической электромеханокардиологии. – М.: Медицина, 1968. – 475с. 18. Драган Я. Енергетична теорія лінійних моделей стохастичних сигналів. – Львів.: Центр стратегічних досліджень еко-біо-технічних систем, 1997. – XVI+33с. 19. Бендат Дж., Пирсал А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-540с. 20. Харин Ю. С., Степанова М. Д. Практикум на ЭВМ по математической статистике. –Минск: Изд-во Минск. ун-та, 1987. –304с. 21. Xue Q., Hu Y.H., Tompkins W.J. Neural-network-based adaptive matched filtering for QRS detection. IEEE Trans. Biomed. Eng., 1992. Vol. 39(4). pp. 317-329. 22. Xunde Dong, Cong Wang, Wenjie Si. ECG beat classification via deterministic learning, Neurocomputing, Vol. 240, 2017. P. 1-12, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.056. 23. Yakovlev V.G., Vorob'yov S.A. Estimation of model parameters of random processes with instantly changing properties. Preprints of the Second IFAC Symposium on Stochastic control. Vilnius, USSR, 1986. Part 2. P. 224-228. 24. Zahn C.T. Graph-theoretical methods for detecting and describing gestalt clusters. IEEE Trans. Comput. 1971. Vol. 20. P. 68-86. 25. Zakynthinaki M.S., Stirling J.R., Stochastic optimization for modeling physiological time series: application to the heart rate response to exercise, Computer Physics Communications,Vol. 176, Issue 2, 2007. P. 98-108, https://doi.org/ 10.1016/j.cpc.2006.08.005. 26. I.V. Lytvynenko. Method of segmentation of determined cyclic signals for the problems related to their processing and modeling/ I.V. Lytvynenko / Scientific Journal of the ternopil national technical university. 2017, Vol. 88, No. 4, pp. 153-169. 27. I.V. Lytvynenko. The method of segmentation of stochastic cyclic signals for the problems of their processing and modeling/ I.V. Lytvynenko / Journal of Hydrocarbon Power Engineering, Oil and Gas Measurement and Testing. 2017, Vol. 4, No. 2, pp. 93-103. 28. I. Lytvynenko. Segmentation and Statistical Processing of Geometric and Spatial Data on Self-Organized Surface Relief of Statically Deformed Aluminum Alloy. // Iaroslav Lytvynenko, Pavlo Maruschak, Sergiy Lupenko, Sergey Panin // Applied Mechanics and Materials, 2015, Vol. 770, pp. 288-293. 29. I.V. Lytvynenko. Software for segmentation, statistical analysis and modeling of surface ordered structures // I.V. Lytvynenko, P.O. Maruschak, S.A. Lupenko, Yu. I. Hats, A. Menou, S.V. Panin // MECHANICS, RESOURCE AND DIAGNOSTICS OF MATERIALS AND STRUCTURES (MRDMS-2016): Proceedings of the 10th International Conference on Mechanics, Resource and Diagnostics of Materials and Structures. AIP Publishing, 2016, Vol. 1785, No.1, pp. 030012-1-030012-7. 30. I.V. Lytvynenko. Method of segmentation of determined cyclic signals for the problems related to their processing and modeling/ I.V. Lytvynenko / Scientific Journal of the ternopil national technical university. 2017, Vol. 88, No. 4, pp. 153-169. 31. I. Lytvynenko. Segmentation and Statistical Processing of Geometric and Spatial Data on Self-Organized Surface Relief of Statically Deformed Aluminum Alloy. // Iaroslav Lytvynenko, Pavlo Maruschak, Sergiy Lupenko, Sergey Panin // Applied Mechanics and Materials, 2015, Vol. 770, pp. 288-293. 32. I.V. Lytvynenko. Method of the quadratic interpolation of the discrete rhythm function of the cyclical signal with a defined segment structure / I.V. Lytvynenko / Scientific Journal of the ternopil national technical university. 2016, Vol. 84, No. 4, pp. 131-138. 33. S. Lupenko, A. Lupenko, I. Lytvynenko, V. Martsenyuk. Methods for Estimating the Discrete Rhythmic Structure of Cyclic Random Processes Using Adaptive Interpolation Conference on Computer Science and Information Technologies CSIT 2020: Advances in Intelligent Systems and Computing V pp 614-627 Conference paper. First Online: 23 December 2020. Part of the Advances in Intelligent Systems and Computing book series (AISC, volume 1293). 34. Method of Evaluation of Discrete Rhythm Structure of Cyclic Signals with the Help of Adaptive Interpolation Lytvynenko, I., Lupenko, S., Onyskiv, P. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020 - Proceedings, 2020, 1, pp. 155–158, 9321878 35. I.V. Lytvynenko. Software for segmentation, statistical analysis and modeling of surface ordered structures // I.V. Lytvynenko, P.O. Maruschak, S.A. Lupenko, Yu. I. Hats, A. Menou, S.V. Panin // MECHANICS, RESOURCE AND DIAGNOSTICS OF MATERIALS AND STRUCTURES (MRDMS-2016): Proceedings of the 10th International Conference on Mechanics, Resource and Diagnostics of Materials and Structures. AIP Publishing, 2016, Vol. 1785, No.1, pp. 030012-1-030012-7. 36. Software for statistical processing and modeling of a set of synchronously registered cardio signals of different physical nature Lupenko, S., Lytvynenko, I., Sverstiuk, A., Horkunenko, A., Shelestovskyi, B. CEUR Workshop Proceedings, 2021, 2864, pp. 194–205 37. Modeling and Methods of Statistical Processing of a Vector Rhytmocardiosignal I Lytvynenko, S Lupenko, P Onyskiv, A Zozulia The Open Bioinformatics Journal 14 (1) 73-86 38. I.V. Lytvynenko, P.O. Marushak, S.A. Lupenko, Yu.I. Hats, A.Menou. Software tools for the analysis of the self-organizing material surface after deformation for the problems of its sementation and statistical processing // Proc. of International Symposium Aircraft materials. ACMA 2016. (May 11-13). - 2016. - Morocco, Agadir. – P. 138-139. 39. Lupenko, S., Lytvynenko, I., Stadnyk, N. Method of Statistical Processing of Discrete Cycle Random Processes, by their Reduction to Isomorphic Periodic Random Sequences 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2020 - Proceedings, 2020, pp. 209-212, 9209004 40. Approaches to statistical processing of rhythmocardiosignal with increased resolution Lytvynenko, I., Lupenko, S., Kharchenko, V., Horkunenko, A., Zozulya, A. CEUR Workshop Proceedings, 2020, 2711, pp. 121-136 |
| Content type: | Master Thesis |
| Asub kollektsiooni(de)s: | 122 — комп’ютерні науки |
Failid selles objektis:
| Fail | Kirjeldus | Suurus | Formaat | |
|---|---|---|---|---|
| Mag_2024_SNnm_61_Кузьмич.pdf | 1,81 MB | Adobe PDF | Vaata/Ava |
Kõik teosed on Dspaces autoriõiguste kaitse all.
Admin vahendid