Введение 13
Глава 1. Анализ предметной области 16
1.1 Электрокардиографии высокого разрешения 16
1.2 Электрокардиограмма 16
1.3 Постановка задачи 17
Глава 2. Математическая постановка задачи 19
2.1 Модель кардиосигнала 19
2.2 Методы обработки ЭКГ 19
Глава 3. Метод главных компонент 21
3.1 Описание метода главных компонент 21
3.2 Связь метода главных компонент с сингулярным разложением 22
Г лава 4. Разработка алгоритма решения задачи 24
Глава 5. Выбор и описание программной среды 27
5.1 Выбор программной среды 27
5.2. Программная реализация алгоритма 27
Глава 6. Реализация алгоритма 29
Глава 7. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 36
7.1 Продолжительность этапов работ 36
7.2 Расчет сметы затрат на выполнение проекта 38
7.3 Расчет затрат на электроэнергию 38
7.4 Расчет заработной платы 39
7.5 Расчет затрат на социальный налог 40
7.6 Расчет амортизационных расходов 41
7.7 Расчет прочих расходов
7.8 Расчет общей себестоимости разработки 42
7.9 Оценка научно-технического уровня НИР 42
Глава 8. Социальная ответственность 46
Аннотация 46
Введение 46
8.1 Производственная безопасность 47
8.1.1 Анализ выявленных вредных факторов 48
8.1.1.1 Шум на рабочем месте 48
8.1.1.2 Микроклимат 49
8.1.1.3 Электромагнитные излучения 50
8.1.1.4 Освещенность рабочей зоны 52
8.1.2 Анализ выявленных опасных факторов 53
8.1.2.1 Электрический ток 53
8.2 Экологическая безопасность 55
8.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 55
8.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 57
8.4.1 Требования эргономики 57
8.4.2 Режим труда 63
8.4.3 Специальные правовые нормы трудового законодательства 64
Заключение 69
Список публикаций 70
Список литературы 71
Приложение A (обязательное) 74

Купить

Объектом исследования является кардиосигнал, предметом являются
ортогональные составляющие кардиосигнала.
Цель работы: разработать методику применения метода главных
компонент к кардиосигналу.
В процессе исследования проводился анализ методов обработки
кардиозаписей и разработка методики для обработки кардиозаписей.
В результате исследования кардиосигнал был разделен на ортогональные
составляющие, удалена шумовая компоненты, выделена информативная часть.
Разработана методика для обработки кардиозаписи.
Область применения: медицинская среда
Экономическая эффективность/значимость работы заключается в
повышении эффективности электрокардиографических обследований с
помощью математической обработки, в научной значимости и актуальности
поставленной задачи.
В будущем планируется проводить исследование и улучшение
алгоритмов обработки кардиозаписей на основе метода главных компонент.

Введение
Электрокардиография (ЭКГ) является одним из ведущих методов
инструментального исследования сердечно-сосудистой системы, который
остается наиболее распространенным в силу своей доступности, простоты
использования и небольших денежных затрат. ЭКГ позволяет своевременно
диагностировать многие заболевания. В основе этой методики лежит
регистрация биопотенциалов, возникающих в сердце.[3]
Выделение информативных составляющих из зашумленного
кардиосигнала до сих пор является важной задачей при проведении
электрокардиологических исследований. При этом определение
информативных участков электрокардиосигнала (ЭКС), форма и временное
положение которых несут диагностическую информацию, может быть
выполнено с использованием современных методов цифровой обработки
сигналов[11].
Современное развитие компьютерных технологий дало возможн
ость проводить анализ ЭКГ-сигнала на качественно более высоком уровне,
что открыло новые возможности в диагностике кардиологической патологии.
Это особенно актуально при выявлении электрической нестабильности
миокарда, диагностике угрожающих для жизни нарушений ритма и риска
внезапной сердечной смерти[1].
В последнее время все большее развитие получает ЭКГ высокого
разрешения (ЭКГ ВР). ЭКГ ВР - это метод исследования, который позволяет с
помощью компьютерной обработки ЭКГ-сигнала регистрировать
низкоамплитудные, высокочастотные сигналы, невидимые на обычной ЭКГ.
Широкое применение в методе нашло выявление так
называемых поздних потенциалов желудочков (ППЖ) и поздних потенциалов
предсердий (ППП) с помощью специальной методики записи ЭКГ[4].14
Выделяют технические и физиологические помехи при записи ЭКГ.
Технические помехи (высокочастотные помехи) обычно связаны с
записывающей системой, наводками от сопутствующих сигналов и т.д.
Физиологические помехи (низкочастотные помехи) могут быть вызваны
кашлем или дыханием, движения рук или ног, также могут быть вызваны
плохим контактом электродов с кожей[1]. При этом физиологические помехи
не могут быть охарактеризованы какой-либо специфической формой волны или
спектральным составом и, как правило, являются динамическими и
нестационарными.
Ошибки электрокардиодиагностики часто приводят к тому, что
пациенту назначается неправильное лечение, также необходимо более точное
выявление факторов риска внезапной сердечной смерти. Из этого следует, что
задача уменьшения вероятности ошибки электрокардиодиагностики весьма
актуальна.[8]
Для выявления, извлечения и анализа различных компонентов
электрокардиограммы применяются различные методы обработки цифровых
сигналов. В данной работе будет рассмотрен метод главных компонент.
Объектом данного исследования является кардиосигнал, предметом –
ортогональные составляющие кардиосигнала.
Целью данного исследования является разработка методики применения
метода главных компонент, который позволяет подготовить кардиосигнал для
дальнейшей обработки, с целью выявления и удаления шумов из кардиозаписи.
Необходимо выделить ортогональные составляющие из зашумленной
кардиозаписи по методу главных компонент с последующим отбором тех,
которые формируют полезный сигнал.
В соответствии с данной целью в исследовании ставятся и решаются
следующие задачи:
• выделить отдельные кардиосигналы из ЭКГ;15
• согласовать кардиосигналы по R- пикам;
• составить матрицу, где каждый столбец – отдельный кардиосигнал;
• уточнить положение экстремумов R-зубцов путем аппроксимации;
• разложить матрицу по сингулярным числам;
• определить количество кардиосигналов для анализа кардиозаписи.
Купить