Моторина Светлана Валерьевна Разработка и исследование методов автоматической диагностики фибрилляции предсердий для систем мониторинга сердечного ритма

Краткое описание

Моторина Светлана Валерьевна Разработка и исследование методов автоматической диагностики фибрилляции предсердий для систем мониторинга сердечного ритма
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Моторина Светлана Валерьевна
Введение

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ В ОБЛАСТИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ФИБРИЛЛЯЦИИ ПРЕДСЕРДИЙ

1.1 Фибрилляция предсердий, методы диагностики фибрилляции предсердий

1.1.1 Фибрилляция предсердий

1.1.2 Методы диагностики фибрилляции предсердий, основанные на оценке нерегулярности RR-интервалов

1.1.3 Методы диагностики фибрилляции предсердий, основанные на оценке предсердной активности

1.1.4 Комбинированные методы диагностики фибрилляции предсердий

1.2 Современные проблемы в области автоматической диагностики фибрилляции предсердий

1.2.1 Выбор оптимальной длительности фрагмента ЭКГ для анализа

1.2.2 Снижение вычислительной сложности разрабатываемых методов

1.2.3 Повышение специфичности алгоритмов распознавания фибрилляции предсердий

1.3 Выводы

ГЛАВА 2 ВЫБОР И ФОРМИРОВАНИЕ НАБОРОВ ДАННЫХ

2.1 Обучающая выборка

2.2 Контрольные выборки

2.2.1 MIT-BIH Atrial Fibrillation Database

2.2.2 MIT-BIH Arrhythmia Database

2.3 Выводы

ГЛАВА 3 ФОРМАЛИЗАЦИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ФИБРИЛЛЯЦИИ ПРЕДСЕРДИЙ

3.1 Признаки фибрилляции предсердий на ЭКГ

3.2 Оценка регулярности сердечного ритма

3.2.1 Векторное представление последовательности кардиоинтервалов

3.2.2 Устранение дублирования информации при векторном представлении последовательности кардиоинтервалов

3.2.3 Определение пороговых величин для разработки признаков, характеризующих нерегулярность сердечного ритма

3.2.4 Признаки, характеризующие нерегулярность сердечного ритма

3.3 Оценка наличия Р-зубца

3.3.1 Определение границ Р-зубца на усредненном кардиокомплексе

3.3.2 Признаки, характеризующие процесс деполяризации предсердий

3.4 Оценка предсердной активности

3.4.1 Вейвлет-разложение сигнала ЭКГ

3.4.2 Признаки, характеризующие предсердную активность

3.5 Выбор оптимальной длительности анализируемого фрагмента

3.6 Выбор решающего правила для алгоритма распознавания фибрилляции предсердий

3.7 Выводы

ГЛАВА 4 НЕРОСЕТЕВОЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ФИБРИЛЛЯЦИИ ПРЕДСЕРДИЙ

4.1 Предварительная подготовка данных

4.2 Разработка модели нейронной сети

4.2.1 Выбор функции активации

4.2.2 Выбор функции потерь

4.2.3 Выбор алгоритма обучения

4.2.3 Выбор шага обучения

4.3 Настройка модели нейронной сети

4.3.1 Выбор гиперпараметров нейронной сети

4.3.2 Выбор количества эпох обучения

4.4 Оценка информативности признаков

4.5 Структура нейросетевого алгоритма

4.6 Оценка эффективности нейросетевого алгоритма

4.6 Оценка чувствительности нейросетевого алгоритма к помехам

4.7 Оценка производительности нейросетевого алгоритма

4.8 Выводы

Заключение

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Введение