Тема: Разработка методики применения метода главных компонент к разложению кардиосигнала

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

В ходе выполнения бакалаврской работы была изучена литература по проблеме
обработки кардиозаписей, выяснена эффективность метода ЭКГ ВР для анализа и
диагностики кардиозаписей. Рассмотрены математические методы обработки ЭКГ ВР.
Изучены методы разложения сигналов, критерии разложения. Была разработана и
описана методика применения метода главных компонент для кардиосигналов.
Выявлена необходимость аппроксимации максимумов R-зубцов кардиоимпульсов, так
как аппроксимации существенно улучшила анализ кардиозаписи. Также определено
количество кардиосигналов, которое характеризует всю кардиозапись, но при этом
значительно меньше всей кардиозаписи.
В соответствии с целью в исследовании были решены следующие задачи:
 Разработана процедура нахождение максимумов R-пиков кардиозаписи;
 Разработана процедура аппроксимация найденных максимумов R-пиков;
 Разработан метод формирование матрицы кардиосигналов, в которой:
 Кардиоимпульсы упорядочивались относительно друг друга по
максимальному значению потенциала, которое соответствует R-зубцу
кардиоимпульса;
 В каждом кардиоимпульсе выделялась часть, необходимая для анализа.
Все кардиоимпульсы имеют одинаковое количество отсчетов;
 Применение процедуры сингулярного разложения к полученной матрице;
 Определение количества кардиосигналов для анализа.
Купить