Введение
1 Объект и методы исследования 12
1.1 Структура кардиосигнала 12
1.2 Проблема ВСС 13
1.3 Постановка задачи 14
1.4 ЭКГ ВР 15
1.5 Существующие подходы ЭКГ ВР 18
2 Методика решения задачи 20
2.1 Формирование матрицы кардиосигналов 20
2.2 Метод главных компонент 21
2.3 Сингулярное разложение 22
2.3.1 Сингулярные числа 23
2.4 Определение набора главных компонент, обеспечивающего отделение шумовой
компоненты 24
2.5 Построение оператора, позволяющего определять кардиосигналы, несущие
информацию о редких событиях сердечной деятельности 27
2.5.1 Алгоритм определения кардиосигналов, несущих информацию о редких событиях
сердечной деятельности 28
2.6 Методика выделения из кардиосигнала низкочастотной, низкоамплитудной
компоненты 29
2.7 Частотный анализ выделенной низкочастотной, низкоамплитудной компоненты 31
2.8 Выбор и описание программной среды 32
2.8.1 Программная реализация алгоритма 32
3 Тестирование разработанного алгоритма 34
3.1 Подготовка исходных данных 34
3.2 Определение набора главных компонент 35
3.3 Определение кардиосигналов, несущих информацию о событиях редкой сердечной
деятельности 36
3.4 Выделение из кардиосигнала и последующее проведение частотного анализа
низкочастотной, низкоамплитудной компоненты 38
3.3 Анализ результатов тестирования 41
4 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 44
4.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных исследований с позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения 44
4.1.1 Оценка разработки по технологии QuaD 44
4.1.2 SWOT-анализ 46
4.2 Организация и планирование научно-исследовательских работ 48
4.2.1 Структура работ в рамках научного исследования 48
4.2.2 Определение трудоемкости выполнения работ 50
4.3 Бюджет проекта 53
4.3.1 Материальные затраты 54
4.3.2 Расчет основной заработной платы 55
4.3.3 Расчет дополнительной заработной платы 56
4.3.4 Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления) 56
4.3.5 Накладные расходы 57
4.3.6 Расчет общей себестоимости разработки 57
4.4 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой, бюджетной, социальной и
экономической эффективности исследования 58
5 Социальная ответственность 61
Аннотация 61
Введение 61
5.1 Профессиональная социальная безопасность 62
5.1.1 Анализ выявленных вредных факторов 63
5.1.1.1 Микроклимат 63
5.1.1.2 Освещённость рабочей зоны 64
5.1.1.3 Шум 67
5.1.1.4 Электромагнитные излучения и напряженность электромагнитного поля 68
5.1.2 Анализ выявленных опасных факторов 70
5.2 Экологическая безопасность 71
5.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 72
5.3.1 Анализ вероятных ЧС 72
5.3.2 Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка порядка действий
в случае возникновения ЧС 73
5.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 74
5.4.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства 74
5.4.2 Режим труда 78
5.4.3 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны 79
Заключение 83
Список используемых источников 85
Приложение А 87
Объектом исследования является кардиосигнал.
Цель работы – разработка алгоритма анализа главных компонент,
выделяемых из набора однородных кардиосигналов.
В процессе исследования проводилась теоретическое ознакомление с
подходами электрокардиографии высокого разрешения, методом главных
компонент, сингулярным разложением, разработка алгоритма и реализация в
пакете MathCAD.
В результате исследования разработан, реализован в пакете MathCAD и
протестирован алгоритм анализа главных компонент, выделяемых из набора
однородных кардиосигналов, сделаны выводы.
Основные конструктивные, технологические и техникоэксплуатационные характеристики: разработанный алгоритм позволяет
проводить обработку кардиозаписей и выделять информативную
составляющую.
Область применения: разработанный алгоритм применяется в задачах
обработки кардиозаписей.
Экономическая эффективность/значимость работы заключается в
быстром выделении информативной составляющей кардиозаписи,
потенциальной для диагностики аритмий сердечной деятельности.
В будущем планируется разработка тщательного анализа характеристик
информативной составляющей, усовершенствование алгоритма и его
тестирование на большом числе объектов.
Введение
Сердечно-сосудистые заболевания, в частности, внезапная сердечная
смерть (ВСС), являются основной причиной смертности в большинстве стран
мира. Изучение причин и факторов развития ВСС является серьезной проблемой
современной кардиологии.
Явлению ВСС предшествует развитие угрожающих жизни аритмий.
Поэтому актуальной проблемой исследований в области кардиологии является
качественная диагностика патологических состояний и опасных аритмий
сердечной деятельности на основе электрокардиограммы.
Целью данной работы является разработка алгоритма анализа
ортогональных компонент, выделяемых из набора однородных кардиосигналов.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
изучить подходы к обработке кардиосигнала, в частности,
разложение кардиосигнала на линейно независимые компоненты;
разработать способ отбора компонент, которые формируют
полезный сигнал;
разработать методику выделения из набора однородных
кардиосигналов тех кардиосигналов, которые предположительно несут
информацию о наличии нарушения ритма сердечной деятельности;
разработать методику обнаружения компоненты,
свидетельствующей о нарушениях сердечного ритма;
разработать методику анализа частотного состава обнаруженной
компоненты на основе дискретного преобразования Фурье;
разработать программное обеспечение реализации алгоритма;
провести тестовые и контрольные расчёты.
Объектом исследования является кардиосигнал, характеризующий
процесс заряда-разряда перикарда.
Предметом исследования являются линейно независимые компоненты,
выделяемые из кардиосигнала, методы их определения и анализа.11
Практическая новизна заключается в детальной разработке алгоритма
обработки кардиозаписей, основанной на разложении кардиосигнала на
линейно независимые компоненты.
Промежуточные результаты исследования были представлены на XIII
Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и
молодых ученых «Технологии Microsoft в теории и практике
программирования».
В процессе выполнения работы был разработан и реализован в
математическом пакете MathCAD алгоритм анализа главных компонент,
выделяемых из набора однородных кардиосигналов. Большое внимание в работе
уделялось изучению принципов и подходов ЭКГ ВР и особенностей
сингулярного разложения матрицы. Тестирование алгоритма проводилось на
кардиозаписях реальных пациентов.
В ходе разработки алгоритма были выполнены поставленные задачи и
достигнуты следующие результаты:
описан способ определения набора главных компонент,
необходимых для описания исходных данных без потери информативности с
оцениваемой точностью. В результате тестирования алгоритма на кардиозаписях
реальных пациентов было выяснено что число необходимых главных компонент
составляет не более четырех. Таким образом, можно сказать, что для
тестируемых объектов определена размерность пространства матрицы
кардиосигналов;
разработана методика выделения кардиосигналов, несущих
информацию о редких событиях сердечной деятельности. Тестирование
алгоритма показало, что число таких кардиосигналов составляет около 10% от
общего числа кардиосигналов кардиозаписи;
разработана методика обнаружения низкочастотной,
низкоамплитудной компоненты, имеющей большой потенциал с точки зрения
диагностики нарушений сердечного ритма, и проведения ее частотного анализа.
В результате тестирования алгоритма установлено, что форма, АЧХ и ФЧХ в
общем случае отличается у кардиосигналов с большой разницей в значении
нормы ортогональной компоненты.
Результаты тестирования могут быть применимы к кардиозаписям, на
которых проводилось, поскольку наличие иного диагноза у пациента может
привести к иным результатам. При дальнейших исследованиях требуется84
тестирование алгоритма на большем объеме материала, включающего
кардиозаписи пациентов с известными диагнозами и кардиозаписи людей без
выявленных сердечно-сосудистых заболеваний.
На данный момент можно сказать, что цель настоящего исследования,
заключавшаяся в разработке анализа главных компонент, выделяемых из набора
однородных кардиосигналов, достигнута.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
