Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. В настоящее время в диагностике и исследовании различных биомедицинских сигналов применяются разнообразные методы обработки и хранения поступающей информации. Эти методы связаны, с одной стороны, с математической обработкой измеряемых физических величин, а с другой стороны, с использованием методов искусственного интеллекта при формировании диагностических выводов по результатам проведенных измерений. Поэтому актуальной является задача построения диагностических систем, которые включали бы в себя на нижнем уровне спектр математических методов для предварительной обработки биосигналов, а на верхнем уровне -системы автоматического формирования вербальных заключений.
Наиболее массовой и важной методикой обследования биологического объекта на базе анализа биосигналов является анализ электрокардиограммы, что обуславливает первостепенность задач увеличения информативности ЭКГ и ускорения процесса анализа.
Параллельно с этим важно облегчить труд врача при проведении рутинных методик, связанных с измерением параметров и идентификацией феноменов ЭКГ.
Работы в данной области начались с момента широкого внедрения компьютеров в процесс обработки данных. Пионерские работы в этом направлении провел Pipberger, разработавший одну из первых систем автоматизированного анализа ЭКГ на основе неврачебных критериев. В нашей стране основополагающие работы были выполнены Баевским P.M., Жемайтите Д, Чирейкиным Л.В., Шурыгиным В.Я., Лабутиным В.К. и др.
Следует заметить, что число работ, посвященных этим важным вопросам постоянно растет. Разработка и применение математических методов относится не только к проблемам автоматизации получения медицинской информации, ее преобразования, хранения и анализа, но и к проблемам формирования и представления результатов исследования.
Для более точного анализа такой сложной системы, как сердечнососудистая, со многими контурами управления, постоянные времени которых меняются от долей секунды до нескольких часов, актуальной является задача непрерывного наблюдения и оценки деятельности анализируемого объекта в течении длительного времени. С целью уменьшения возможного психофизиологического влияния процесса обследования на пациента, его необходимо производить с возможно меньшим дискомфортом для обследуемого. Такие условия может обеспечить малогабаритный носимый кардиомонитор. Существующие кардиомониторы в качестве обработки осуществляют сжатие информации преимущественно апертур-ными методами. Более актуальной является задача анализа сигнала за достаточно короткие промежутки времени с возможностью оперативного
формирования словесных советующих заключений. Сложность данной задачи состоит в том, что вычислительные ресурсы аппаратных средств ограничены. В связи с этим актуальной является задача создания нового алгоритмического и аппаратного обеспечения носимых кардиомониторов.
Настоящая работа посвящена синтезу и исследованию методов и алгоритмов обработки биомедицинских сигналов, в частности, кардиосигна-ла и разработке варианта носимого кардиомонитора, использующего предложенную методику обработки. При этом ставится задача разработать методы и алгоритмы распознавания сигналов с выраженной детерминированной компонентой в квазиреальном масштабе времени при ограниченных вычислительных ресурсах, пригодные для работы в малогабаритных носимых кардиомониторах.
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ. Объектом исследования являются сигналы, снимаемые с биологических объектов, характеризующиеся квазидетерминированностью, образующие счетное множество форм патологии и нормы, наличием помех, перекрывающих спектр сигналов,.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ РАБОТЫ. Целью диссертационной работы является разработка алгоритмов, методов и средств обработки сигналов с формированием словесных заключений обобщающего характера. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
исследование методов цифровой обработки биосигналов;
выбор метода предварительной цифровой обработки с минимальными искажениями, учитывающий особенности ЭКГ-сигнала (ЭКС);
программное моделирование процесса обработки электрокардиологических сигналов предлагаемым методом;
исследование погрешностей метода, обусловленных дискретностью представления сигнала на этапе обработки;
исследование информационно-логических структур представления ЭКС и алгоритмов их обработки, с целью выбора наименее трудоемкого алгоритма;
разработка алгоритма анализа ЭКС в квазиреальном времени;
разработка структуры аппаратно-программных средств для обработки ЭКС с параллельной выдачей диагностических и советующих заключений;
оценка качества предлагаемых алгоритмов путем проведения статистического эксперимента на реальной базе ЭКС.
МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ заключается в комплексном подходе к разработке и реализации методов предварительной цифровой обработки сигналов, их структурного изображения с последующим двухсторонним синтаксическим анализом. Результатом анализа является цепочка вывода, заканчивающаяся постро'ением словесного заключения. Метод базируется на использовании совокупности методов теории цифровой обработки сигналов, теории информации, теории формальных грамматик и
языков, теории проектирования баз данных и знаний, теории распознавания образов.
