Введение к работе
Актуальность темы. Внедрение в исследовательскую практику многопараметрических измерительных комплексов на порядок увеличивает объем регистрируемой информации, при этом существенно усложняется анализ полученных данных. Особое место среди многопараметрических комплексов занимают приборы, позволяющие регистрировать данные большим количеством датчиков в течение некоторого времени. При использовании таких приборов появляется необходимость в методиках, позволяющих одновременно анализировать пространственное и временное распределение данных. Актуальным при этом является процесс автоматизации анализа и классификации огромного массива полученной информации.
Одной из сфер активного применения подобного рода комплексов является своевременная диагностика функциональных нарушений деятельности человеческого организма, особенно нарушений сердечно-сосудистой системы. Ограниченность традиционных методических возможностей делает необходимым поиск более чувствительных и информативных диагностических критериев. Одним из перспективных неинвазивных методов, позволяющих выявлять заболевания сердечно-сосудистой системы, в настоящее время является регистрация многоканальной электрокардиограммы (ЭКГ) (проведение поверхностного картирования электрического поля сердца человека). Применение многоканальной ЭКГ дает возможность проведения детального анализа временных и пространственных характеристик электрического поля сердца, зарегистрированного с помощью многочисленных датчиков, установленных на поверхности грудной клетки.
Анализ многоканальной ЭКГ представляет собой сложный процесс, основанный на личных знаниях и опыте медицинского персонала, проводящего исследование. Процесс анализа, как правило, представляет собой визуальное исследование изопотенциальных и других карт, построенных по полученным данным при помощи программного обеспечения, поставляемого с аппаратом
регистрации сигналов. Заключение врачей-кардиологов носит качественный характер и не всегда подтверждается количественными характеристиками.
Таким образом, разработка математических моделей и методик для выявления количественных индивидуальных характеристик многоканальной ЭКГ, с их последующей классификацией, а также создание автоматизированного диагностического комплекса является актуальной задачей.
Целью диссертационной работы является разработка математических моделей, методик и автоматизированного программного комплекса для обработки и классификации сигналов многоканальных электрокардиографических приборов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.
Определить оптимальный алгоритм для уменьшения размерности одно-канального сигнала. Разработать математические модели для сокращения размерности многоканального сигнала.
Разработать математические модели для классификации многоканального сигнала сокращенной размерности. Провести сравнительный анализ разработанных моделей и оценить их эффективность.
Разработать программное обеспечение для исследовательской части программного комплекса. С его помощью провести серию вычислительных экспериментов для определения оптимальных параметров и весовых коэффициентов разработанных моделей.
Разработать программное обеспечение для диагностического комплекса, позволяющее обрабатывать сигналы многоканального электрокардиографического прибора, определять их основные параметры и давать заключение об их принадлежности к той или иной группе сердечной патологии.
Объект исследования. В качестве объектов исследования выбраны цифровое представление многоканального сигнала, математические модели и алгоритмы обработки и классификации сигналов. Исследуемое представление сиг-
нала получено при проведении поверхностного ЭКГ картирования с использованием электрокардиографического прибора «Cardiag-112.2» (Чехия).
Достоверность основных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, обеспечивается сопоставлением их с данными, полученными в результате внутри сердечных медицинских исследований, использованием эффективных численных методов и применением современной вычислительной техники.
Методы и средства исследования. В диссертационной работе применялись методы математического, неиросетевого и компьютерного моделирований. Для оценки погрешности методов выделения индивидуальных характеристик использовались методы математической статистики. При разработке классификаторов применялись методы квадратичного программирования, нейросе-тевые методы.
Научная новизна представленной диссертационной работы состоит в следующем.
Разработаны математические модели сокращения размерности многоканальной ЭКГ, основанные на одноканальных сигналах сокращенной размерности и двойном преобразовании.
Показано преимущество использования обобщенного алгоритма Хебба для сокращения размерности многоканальной ЭКГ с точки зрения последующей классификации.
Разработана методика одновременного использования нескольких классификаторов.
Создан программный комплекс, предназначенный для выявления оптимального способа обработки данных и определения параметров, необходимых для классификации.
На защиту выносятся: 1. Математические модели сокращения размерности многоканального сигнала.
Математическая модель статистического классификатора SVDD (Support Vector Data Description) для анализа данных многоканальной ЭКГ сокращенной размерности.
Математическая модель классификатора на основе самоорганизующихся карт.
Совокупность методик для построения аппарата эффективной классификации и программное обеспечение для автоматизированного диагностического комплекса.
Практическая ценность работы. Разработанный диагностический и исследовательский комплекс внедрен в отделении неинвазивной аритмологии НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались: на XII ежегодной сессии НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН Всероссийской конференции молодых ученых (Москва, 2008, секция «Интеллектуальное обеспечение медицины»); на 2-м Российском конгрессе «Клиническая электрокардиология» (Суздаль, 2008); на XIII ежегодной сессии НЦССЧ им. А.Н. Бакулева РАМН Всероссийской конференции молодых ученых (Москва, 2009, секция «Интеллектуальное обеспечение медицины»); на 1-м Всероссийском симпозиуме «Вычислительная электрофизиология сердца - достижения и перспективы» в рамках 3-го Всероссийского Съезда аритмологов (Москва, 2009); на II Международной научно-практической конференции «Наука в современном мире» (Таганрог, 2010).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в том числе в журнале, рекомендованном ВАК РФ по данной специальности.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 95 наименований. Работа изложена на 128 страницах машинописного текста и содержит 19 рисунков.
Похожие диссертации на Математические модели обработки и классификации сигналов многоканальных электрокардиографических приборов
