Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
8 результатів
Результати пошуку
Документ Method of automatic determination of the heart’s electrical axis in cardiological decision support systems(Одеський національний політехнічний університет, 2021) Filatova, A. E.; Fahs, MohamadThe work is devoted to solving the scientific and practical problem of automating the heart’s electrical axis calculation to im-prove the quality of morphological analysis of biomedical signals with locally concentrated features in cardiological decision support systems, which in turn reduces the likelihood of medical errors. The work shows that existing methods for in the determining the electrical axis of the heart require morphological analysis of an electrocardiogram. The method is based on determining the integral signal in the frontal plane from all limb leads, taking into account the lead angle in the hexaxial reference system. In graphic form in polar coordinates, the integral electrocardiological signal is a figure, predominantly elongated along the axis, the direction’n of which corresponds to the heart’s electrical axis. The position of the heart’s electrical axis is calculated as the angle between the axis of standard lead I and the vector, the end of which is at the center of mass of the locus of the points the farthest away from the reference point. Cluster analysis is used to find the most distant points from the reference point. The proposed method for of calculating the heart’s electrical axis makes it possible not to carry out a preliminary morphological analysis of an electrocardiogram. To implement the method proposed in the article, a program was written in the Matlab language, which is connected as a dynamic link library to the cardiological decision support system “TREDEX telephone” operating as part of the medical diagnostic complex “TREDEX” manu-factured by “Company TREDEX” LLC, Kharkiv. Verification of the results was carried out using a database of electrocardiograms, which were recorded using a transtelephone digital 12-channel electrocardiological complex “Telecard”, which is part of the medical diagnostic complex “TREDEX”, and deciphered by cardiologists of the communal non-profit enterprise of the Kharkiv Regional Council “Center for Emergency Medical aid and disaster medicine”. Comparison of the results of calculating the heart’s electrical axis according to electrocardiograms by a doctor and automatically using the proposed method showed that in the overwhelming majority of cases the decisions made coincide. At the same time, cardiologists make mistakes, and errors are made during automatic calculation using the proposed method. The paper explains the reasons for these errors.Документ Mathematical model of rhythmocardiosignal in vector view of stationary and stationary-related case sequences(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Lytvynenko, Iaroslav; Lupenko, Serhii; Onyskiv, Petro; Trysnyuk, Vasyl; Zozulia, AndriyThe paper deals with the substantiation of the mathematical model of rhythmocardiogram with high resolution in the form of a vector of stationary and stationary related random processes. The structure of probabilistic characteristics of this model for analysis of cardiac rhythm in modern cardiodiagnostic systems is investigated. Analysis ofthe heart rhythm makes it possible to evaluate not only the state of the cardiovascular system, but also the state of the adaptive capacity of the whole human body. Most modern systems of automated heart rate analysis are based on statistical analysis by a rhythmocardiogram, which is an ordered set of durations of R-R intervals in a registered electrocardiogram. be able to explore its temporal dynamics. To take into account the temporal dynamics of the rhythmocardiogram with high resolution, it is necessary to use a mathematical apparatus of the theory of random sequences, namely, to consider it as a vector of discrete random sequences. The purpose of this work is to solve the scientific and practical task of creating a mathematical model of rhythmocardiogram with high resolution in the form of a vector of stationary and stationary related random processes. The object of the study is information technology for the diagnosis and assessment of the status of the rhythmocardiogram to analyze the heart rhythm in modern cardiac diagnostics systems. The mathematical model of rhythmocardiogram with high resolution in the form of a vector of stationary and stationary related random sequences is substantiated. The structure of probabilistic characteristics of this model for analysis of cardiac rhythm in modern cardiodiagnostic systems is investigated.Документ Development of alternative diagnostic feature system in the cardiology decision support systems(Технологический центр, 2016) Povoroznyuk, A. I.; Filatova, A. E.The trend towards an increase in the production of Ukrainian digital electrocardiographic telemetry systems such as transtelephonic digital 12-channel electrocardiograph complex "Telecard" identified the need to create intelligent automated cardiac decision support systems. The basis of these systems is the morphologic analysis of electrocardiograms, which represent biomedical signals with locally concentrated features. The system of alternative diagnostic features based on the method proposed by the authors of the morphological analysis of biomedical signals with locally concentrated features to provide additional graphical information in the diagnosis of one of the most common cardiac arrhythmias - ventricular arrhythmia is developed. Representation of the electrocardiogram in two-dimensional space of alternative features, as well as hodograph is proposed. Differences between the ECG-hodographs for normal ECG and ECG with different arrhythmias of right and left ventricles, as well as multifocal ventricular arrhythmia are analyzed. It was found that a graphical representation of an electrocardiogram in the alternative feature space allows the physician to visually perform the classification of different types of ventricular arrhythmia, which in combination with the classical analysis of ECG on the time axis increases the reliability of diagnostics.Документ Matlab модель генератора ЭКГ сигнала на основе частотного преобразования(НТУ "ХПИ", 2018) Шишкин, Михаил Анатольевич; Бутова, Ольга Анатольевна; Фетюхина, Людмила Викторовна; Ахиезер, Елена Борисовна; Дунаевская, Ольга ИгоревнаПредложен метод построения Matlab/Simulink модели генератора электрокардиографического сигнала на основе анализа частотного спектра и формирования соответствующих компонент, реализующих суперпозицию сигналов необходимых гармонических составляющих. Целью работы является синтез такого блока с изменяемыми параметрами, который бы мог использоваться в качестве источника сигнала при имитационном моделировании различных кардиологических систем. В ходе работы были получены решения, позволяющие генерировать кардиографический сигнал наиболее часто встречающихся патологий, моделировать вариабельность сердечного ритма и влияние наиболее распространённых помех.Документ Нечеткая система определения параметров QRS-комплекса ЭКГ в телемедицине(ИЦ "Политехпериодика", 2015) Шишкин, Михаил Анатольевич; Колесник, Константин ВасильевичОдной из проблем анализа электрокардиограмм является определение параметров QRS-комплекса. Особенно актуальным это становится в случае зашумленности кардиосигнала, что особенно часто происходит в условиях функционирования телемедицинских систем. В работе предлагается нечеткий (Fuzzy) алгоритм определения этих параметров, а также принципы его реализации.Документ Использование аппаратной платформы Arduino для оптимизации алгоритмов обмена телемедицинскими данными(Одесский национальный политехнический университет, 2016) Шишкин, Михаил Анатольевич; Колесник, Константин ВасильевичЗадача обмена телемедицинскими данными в условиях зашумленности сигнала и ограниченной полосы пропускания каналов связи требует использования усложненных алгоритмов обработки при условии сохранения информативных параметров полезного сигнала. Процесс оптимизации таких алгоритмов невозможен без практической их отработки. В этом случае достаточно эффективным является применение универсальных аппаратных платформ, предлагаемых разработчикам, в частности, фирмой Arduino.Документ Применение метода дисперсионного картирования для диагностики заболеваний сердца(НТУ "ХПИ", 2015) Мащенко, Татьяна Георгиевна; Сомхиева, Ольга Сергеевна; Железнякова, Анна ЮрьевнаВ статье рассмотрены вопросы использования метода дисперсионного картирования для оценки состояния сердечно-сосудистой системы человека. Многие заболевания в данной области на начальных этапах протекают практически бессимптомно, однако метод дисперсионного картирования позволяет диагностировать различные заболевания сердца на ранних стадиях их возникновения при догоспитальном контроле, а также проводить своевременное лечение этих заболеваний, особенно ишемической болезни сердца.Документ Методы и алгоритмы спектрально-корреляционной обработки кардиосигналов(НТУ "ХПИ", 2013) Ивашко, Андрей Владимирович; Лунин, Денис Александрович; Подлозная, Н. А.В статье рассмотрены алгоритмы цифрового спектрального анализа основанные на преобразовании Фурье. Проведен сравнительный анализметодов спектрального анализа цифровых сигналов. На основе эксперимента сделаны предложения, относительно выбора оптимального метода цифрового анализа