автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и алгоритмы гибридной обработки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов

На правах рукописи Истомина Елена Владимировна

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ГИБРИДНОЙ ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск-2011

МАР 2011

4841509

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Московский авиационный институт (государственный технический университет)» на кафедре 303.

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Павлова Наталия Владимировна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Филист Сергей Алексеевич

кандидат технических наук Уварова Анна Георгиевна

Ведущая организация

ГОУ ВПО Тамбовский государственный технический университет

Защита диссертации состоится «7 » апреля 2011 года в 16 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, в аудитории Г-603.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Юго-Западный государственный университет, по адресу г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

Автореферат разослан « 5 » марта 2011 г.

Ученый секретарь с<эвета по защите докторских и кандидатских

диссертаций

Ф.А. Старков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современный этап развития общества характеризуется широким использованием теоретического и прикладного аппарата системного анализа практически во всех областях науки и техники, в том числе, при создании проблемно-ориентированных комплексов, обеспечивающих интеллектуальную поддержку принятия диагностических решений.

Исследования отечественных и зарубежных ученых в различных предметных областях, связанных с анализом, обработкой информации и управлением сверхсложными объектами, показывают необходимость развития методических основ и разработки интеллектуальных проблемно-ориентированных систем, обеспечивающих эффективную поддержку принятия решений при высоком уровне помех и других влияющих факторов. При этом вопросы повышения эффективности методов и алгоритмов обработки морфологических признаков (МП) квазистационарных информационных процессов (КИП) для решения задач анализа и управления состоянием объектов, в которых взаимодействуют человек и техническая система, не являются тривиальными и требуют развития теории и практики системного анализа, методов и средств управления и обработки информации.

С учетом сказанного, актуальность работы определяется необходимостью разработки и внедрения современных методов системного анализа, интеллектуального управления и информационных технологий в сферу анализа сложных процессов квазистационарного типа для обеспечения требуемого уровня качества диагностики анормальных состояний на основе повышения эффективности распознавания информативных морфологических признаков и совершенствования алгоритмов поддержки принятия решений в условиях априорной неопределенности.

Цель работы. Разработка методов, алгоритмов, критериев и программно-технических средств системного анализа и управления для создания проблемно-ориентированных интеллектуальных СППР с повышенной эффективностью принятия решений по классификации информативных элементов на основе гибридной оценки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов (на примере электрокардиосигнала).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- определить требования и разработать систему критериев для оценки эффективности различных методов анализа морфологических признаков КИП;

- разработать методику исследования различных методов анализа МП КИП для проведения их комплексного тестирования в условиях интенсивных помех;

- сформировать системы опорных моделей, отражающих морфологические признаки электрокардиосигнала (ЭКС) и создать гибридный метод их анализа;

- создать проблемно-ориентированную интеллектуальную (ПОИ) СППР технического назначения (ТН) и протестировать с ее помощью на моделях и реальных данных различные монометоды в составе гибридного метода обработки (ГМО);

- разработать решающие правила анализа МП ЭКС для создания ПОИ СППР медицинского назначения (МН) на основе ГМО, повышающей качество диагностики.

Методы исследований. Для решения поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, теории измерений, цифровой обработки ин-

формации, теории принятия решений, статистического анализа и математического моделирования. Для проверки и корректировки теоретических положений, имитационного моделирования решающих правил и синтеза практических разработок использовалась программная среда МАТЪАВ 7 БР1, инструмент виртуального проектирования интерфейсов ОиЮЕи пакет графического моделирования 81МиЬ1ЫК.

Область исследований. Содержание диссертации соответствует П4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации» паспорта номенклатуры специальностей научных работников (технические науки).

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- система функционально-технологических, обобщающих, динамических и метрологических критериев оценки эффективности методов анализа морфологических признаков КИП, обеспечивающих выполнение требования полноты анализа, отличающихся возможностью учета влияния интенсивности помех различного типа и позволяющих проводить сравнение монометодов с целью определения целесообразности их системного применения;

- гибридный метод обработки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов, использующий алгоритмы, работающие во временной и в частотной области, отличающийся введением весовых коэффициентов мономешдов, »по позволяет повысить эффективность (с точки зрения предложенной системы критериев) принимаемых решений в условиях интенсивных помех;

- алгоритм интеллектуальной поддержки выбора наиболее эффективных (в смысле предложенных критериев) монометодов анализа в составе гибридного метода обработки квазистационарных информационных процессов, отличающийся организацией многоступенчатого процесса исследований в условиях задания режимов ввода сигналов и помех, позволяющий создать ПОИ СППР технического назначения, повышающую эффективность работы разработчиков;

- система решающих правил, основанных на вейвлет-анализе морфологических признаков КИП, отличающихся высокой чувствительностью к информативным составляющим и позволяющих повысить эффективность обработки за счет сочетания анализа в частотной и временной области;

- система опорных моделей ЭКС, отличающаяся сбалансированностью классов и устойчивостью к их изменчивости, позволяющая обеспечить сокращение врачебного описания и удобная для построения решающих правил анализа;

- алгоритмическое и программное обеспечение для проблемно-ориентированной интеллектуальной СППР медицинского назначения, отличающейся применением метода гибридной обработки морфологических признаков электрокардио-сигнала и позволяющей повысить эффективность диагностики до 95 случаев из 100 в условиях интенсивных помех, что соответствует снижению погрешности в среднем на 10% по сравнению с уровнем погрешности, достигаемым лучшими анатогами.

Практическая значимость работы. Тематика работы соответствует разделам «Биоинформационные технологии», «Технологии биоинженерии» Перечня ьритических технологий РФ и «Живые системы» Перечня приоршетицх направлений науки и техники РФ.

Предложена система функционально-технологических, обобщающих, динамических и метрологических критериев оценки эффективности монометодов обработки МП ЭКС, позволяющая провести всесторонний сравнительный анализ с целью определения целесообразности их включения в состав гибридного метода, получены аналитические выражения для определения метрологических критериев д ля конвертируемых методов.

Применение предложенных в диссертации методик исследований и разработанной ПОИ СППР технического назначения позволяет проводить комплексное тестирование функциональных моделей конкретных проблемно-ориентированных интеллектуальных систем медицинского назначения, что повышает эффективность процесса их разработки.

Разработанные обобщенная структура и алгоритмическое обеспечение ПОИ СППР медицинского назначения, базирующиеся на предложенном гибридном методе обработки, позволяют повысить эффективность анализа МП ЭКС, что в целом способствует повышению качества лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы.

Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в практику в ООО «БИОСОФТ-М» (г. Зеленоград), а также в учебный процесс Московского авиационного института и Московского энергетического института. Экономическая и социальная значимость работы состоит в снижении риска внезапной смерти и периодов нетрудоспособности сердечно-сосудистых больных.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на: XI и XVI Международных конференциях «Новые информационные технологии в медицине, биологии и экологии ГГ+М&Ес» (Ялта-Гурзуф, 2003,2008); на V Международной конференции «Радиоэлектроника в медицинской диагностике» (Москва,2003); на VII Международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ 2006» (Владимир, 2006); на XXXIII и XXXIV Международных конференциях «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе ПИЗЕ» (Ялта-Гурзуф, 2006, 2008); на IV, V и VI Международных научно-практических конференциях «Инновационные технологии в экономике, информатике, медицине и образовании» (Пенза, 2007,..., 2009); на Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2007); на 10-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2008); на II, Ш и IV Всероссийских научно-технических конференциях «Информационные и управленческие технологии в медицине» (Пенза, 2008,..., 2010); на Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2008); на Международной научно-технической конференции «Измерения-2008» (Пенза, 2008); на 5-й Российско-Баварской конференции по биомедицинской инженерии (Мюнхен, 2009); на 11-й и 12-й научно-технических конференциях «МЕДТЕХ» (Черногория, 2009, Кипр, 2010); на XXIII Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (Пенза, 2009); на XVI Международном научно-техническом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (Алушта, 2007); на XI, XII, XIII и XIV Международных симпозиумах МАИ «Инженерные технологии в медицине» (Москва, 2005,..., 2008); на Международных симпозиумах «Надежность и качество» (Пенза, 2007,2008).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 26 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них 5 работ в журналах по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах [13,14,15,21,25] соискателем приведены результаты исследований и обоснован выбор перспективных направлений ЭКГ-анализа; в работе [5] сформированы тестовые последовательности ЭКС; в работах [6,7,9] обосновано и предложено применение вейвлет-базиса Хаара для морфологического анализа квазистационарных сигналов; в работах [10,13] разработана методика научных исследований; в работе [19] разработана система критериев для оценки эффективности различных методов анализа квазистационарных сигналов; в работах [4,26] разработана система решающих правил, основанная на вейвлет-анализе морфологических признаков алекгрокардиосигнала; в работах [20,22] предложен гибридный метод обработки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов; в работах [17,23,24] пред ложен алгоритм интеллектуальной поддержки выбора наиболее эффективных монометодов анализа в составе гибридного метода обработки МП ЭКС; в работах [2,11,12] предложен универсальный комплекс для контроля параметров биосигнала; в работах [8,16,18] предложено алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы поддержки принятия решений медицинского назначения.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения четырех глав заключения и библиографического списка включающего 122 наименования. Объем диссертации 200 страниц текста,86 рисунков и 12 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы исследования, определяются цели и задачи работы ее научная и практическая значимость.

В первой главе на основании обзора научно-технической литературы проанализированы и систематизированы современные методы и алгоритмы системного подхода к обработке квазистационарных процессов. Показана роль дискретного вейвлет-преобразования для анализа сложно-структурированных квазистационарных информационных процессов (КИП). Рассмотрены и систематизированы методы поддержки принятия решений, как наиболее перспективные выделены интенсиональные методы, основанные на предположении о классе решающей функции. Сделан вывод, что ПОИ СППР МН целесообразно строить на основе использования алгоритмов различного типа, работающих одновременно во временной и в частотной области принятия решений.

Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, разрабатываются основные теоретические положения работы. В качестве объекта исследования выбрано состояние сердечно-сосудистой системы человека, оценка которого требует применения методов и средств системного анализа, управления взаимодействием сложных биологических и технических объектов и обработки МП.

Анализ существующих методов и средств обработки КИП, показал, что известные подходы зачастую не учитывают их системной природы и не обеспечивают защиты от многих помех, их сопровождающих. Поэтому в главе решаются задачи системного анализа взаимозависимых КИП биологического типа (БТ), в том числе, формирование системы МП исследуемых КИП БТ, создание гибридного подхода, основанного на системной методологии, для построения ПОИ СППР МН, а также разработка системы критериев оценки эффективности диагностики.

На основе анализа известных систематизация методов обработки ЭКС, а также с учетом свойств базовых математических преобразований, преложена система-

тизация методов обработки КИП БТ по ключевым признакам. Сформулированы противоречия, не устранимые в рамках одного метода обработки информации, что требует реализации подхода, заключающегося в сочетании преимуществ ряда известных методов. Для их устранения предложен гибридный метод обработки КИП БТ и методика его реализации, которая содержит следующие этапы:

1) системный анализ процесса распознавания ЭКС;

2) разработка системы критериев диагностической эффективности и выбор методов, адекватно отвечающих требованиям для каждого из этапов;

3) формирование методики тестирования монометодов анализа МП ЭКС;

4) выбор наиболее эффективных и совершенствование монометодов анализа МП ЭКС, отвечающих сформулированным требованиям;

5) разработка алгоритма интеллектуального управления анализом МП ЭКС.

Разработана схема применения ГМО как основы для создания ПОИ СППР МН (рисунок 1). Структура включает контур интерактивного управления, обеспечивающий постоянную интерактивную связь с ЛПР (врачом). Для применения ГМО МП ЭКС необходима предварительная оценка достоверности используемых методов и включение в состав схемы элемента, осуществляющего масштабирование промежуточных решений с помощью весовых коэффициентов в соответствие с результатами этой оценки. В данной схеме все монометоды могут быть учтены с одинаковыми коэффициентами, или с весовыми коэффициентами, отражающими их реальную эффективность, определенную на предварительном этапе на основе аналитической проработки и экспериментальных исследований. Второй вариант позволяет рационально распределять и использовать аппаратно-программные затраты, что актуально при создании ПОИ СППР МН.

Поэтому была предложена система критериев оценки эффективности монометодов, позволяющая обоснованно выбрать их для включения в ГМО из всех существующих. Система критериев эффективности включает группы функционально-диагностических, обобщенных, метрологических и динамических критериев. Разработана методика оценки эффективности методов анализа МП ЭКС:

1) постановка задачи исследований;

2) определение условий экспериментальных исследований;

3) выбор типа, длительности и количества вариантов задания тестовых последовательностей и формирование программы тестирования;

4) выбор типа, длительности и количества вариантов задания помех и формирование программы усложнения сигнально-помеховой ситуации;

5) выбор варианта алгоритма предварительной фильтрации ЭКС;

6) выбор моделей алгоритмов анализа МП ЭКС;

7) выбор показателей критериев эффективности моделей алгоритмов и формирование программы их определения;

8) проведение исследований по сформированной программе;

9) анализ полученных результатов исследований монометодов;

10) принятие решения о значениях весовых коэффициентов монометодов;

11) коррекция модели ГМО с переменными весовыми коэффициентами;

12) экспериментальная проверка принятого решения.

Контур 1!И'ГС.Х1«Туа.1:>ИОГС управл«:!!«

Бдок ишосоао*

А

V

экс

? Метол 1

Метай)

) П]Х>МСЖуТ0

чгюе | решоше I

Никлую •гное

РСНК1ШС I

Метол М

| Промсжуго } решение М

Ксктур юпсриливксг« уприлекм

Блок За«*

прикяткд прдашид

тфгдмря адгерит-

ТГЛЪНОГО К-ТЬЯОГО

рвдгеиия шгаонуо Р«Ш«1ии £

гаки< уч«том

»«0* «явки*

МОНСМй- ЛИР и

тодз* бпг.а.-ш-

а состс яая»

ГМО

].......................................................ЛПР (врач) л

_________^

Рисунок 1. Схема применения ГМО как основы для создания ПОИ СППР МН

Для реализации ГМО были систематизированы признаки известных опорных моделей и модернизирована система опорных моделей формы на основе анализа данных о часто встречающихся структурах информативных элементов (ИЭ) (Р1 -Р6 в таблице 1): положительный ИЭ; двухполярный ИЭ с опережающим положительным зубцом; У-образный ИЭ; отрицательный С^ЯБ-комплекс; двухполярный ИЭ с опережающим отрицательным зубцом; У-образный отрицательный ИЭ. Предложена система опорных моделей ритма ЭКС на основе интерпретации огибающей ритмограммы, удобная для реализации алгоритмов для ПОИ СППР МН.

Для реализации предложенного ГМО определены монометоды обработки МП ЭКС, вклад которых в результаты анализа является наиболее весомым. Проведенные аналитические исследования позволили предположить, что методом, которому предлагается присвоить максимальный весовой коэффициент, является многомас-штабнотвременной анализ, основывающийся на вейвлет-разложении ЭКС.

Таблица 1

пт = 'Ь 21!»

В третьей главе изложены результаты исследований главного монометода в составе ГМО, основанного на вейвлет-анализе ЭКС. Проанализированы перспективы применения различных вейвлет-базисов для анализа МП ЭКС в контексте решения задачи достижения, на их основе, наименьшего отклонения исследуемого ЭКС от восстановленного с помощью конкретного базиса. Для этого проведены сравнительные исследования различных вейвлет-базисов на специально созданной тестовой базе сигналов и помех, и разработана методика проведения исследований.

Известные подходы к тестированию алгоритмов не являются надежными, так как не обеспечивают полноту и универсальность, особенно, с точки зрения формирования патологий и помех различного вида и разной интенсивности. Поэтому определен состав и размер тестового набора сигналов и предложена методика оценки диагностической эффективности алгоритмов, выделяющаяся проведением тестирования в условиях нарастающих помех различного типа. Анализ сертифицированных международных баз данных ЭКС показал, что наиболее полной является MIT-BIH Arrhythmia Database ресурса PhysioNet. Для реализации методики сформированы входные тестовые последовательности по классам (таблица 2):

- линейно аппроксимированные опорные структуры ЭКС без помех;

- реальные импульсы ЭКС, соответствующие опорным структурам;

- реальные импульсы ЭКС с искусственными помехами различного вида;

. ppam.ut.tp ш/т/льсы ЭКС с естественными помехами различного вида.

Таблица 2

Тип сигнала Натуральность сигнала Длительность запоен Количество Записей

Линейные модели (6 классов формы) Искусственный 100 - 200 мс б

ЭКГ т атласов (6 классов формы) Естественный 100 - 200 мс 60

Сигналы с выхода генератора (б классов формы) КказиестестЕелный 100 - 200 мс 30

ЭКГ из аннотированной базы (6 классов формы) Естественный 1-5 с 60

Тип помехи Натуральность помеха Длительность таппсв Количество Записей

Сетевая помеха Искусственная 1-5 с S

Сетевая помеха Естественная; 1-5 с 10

Миографическая помеха Естественная 1-5 с 10

Дрейф изолинии Искусственная 5 -10 с

Дрейф изолинии Естественная 5 -Юс 10

Дшсгателыше артефакты Естественна» 5 -10с 10

ИТОГО Более 30 с 206

Дополнительные классы формы ИЭ, отсутствующие в М1Т-В1Н, были получены из ЭКГ-атласов, а также с помощью платы интерфейса ввода-вывода. Структура тестовой базы позволяет сочетать различные варианты и уровни тестирования, что

обеспечивает ее универсальность. Создание тестовой базы позволило решить задачу выбора наиболее эффективного вейвлет-базиса и конкретных параметров алгоритма вейвлет-анализа МП ЭКС для ПОИ СППР МН.

Для выбора типа вейвлет-базиса и количества уровней разложения в пакете МАТЬ А В были разработаны ЗтиНпк-модели вейвлет-анализа ЭКС для качественной и количественной оценки. Первая использовалась для выбора базиса, а вторая -для определения количества уровней разложения.

Рисунок 2 иллюстрирует работу 81тиПпк-модели для качественной оценки. На верхних графиках показан входной тестовый электрокардиосигнал, ниже представлены восстановленный сигнал и погрешность преобразования для 4-х уровней разложения по вейвлет-базисам Коифлетса и Хаара. Модель позволяет оценить потери информации при использовании различных базисов и глубины разложения.

Визуально определялся вейвлет-базис, позволяющий устойчиво распознавать опорные модели при меньшем числе уровней разложения или при большей помехе в случае равной глубине разложения. Были исследованы вейвлет-базисы Хаара, До-беши, Симлета, Коифлетса, Биортогональном. По результатам качественной оценки предварительно выбраны функции Хаара и Коифлетса, обеспечивающие минимальные потери информации при сопоставимом качестве диагностики МП ЭКС.

111(11111 „¡11111111

■ 1 1 1 1 1 1 1 1 г „ ¡' 1 1 1 1А

я ■ - 1 1 1 1 I 1 ! 1 1 "111111111 I.......: " .....; ; 7, -■-■- -

."!■......:......... .........: -;..... - ■ .1 1 1 1 1 1... 1 1 1

Рисунок 2. Результаты разложения по вейвлет-базисам Коифлетса и Хаара Эти выводы подтверждены с помощью количественной оценки погрешности разложения, которая осуществлялась на базе предложенных метрологических критериев эффективности конвертируемых методов обработки ЭКС:

1) абсолютный: . . (1)

<7 = Шэщсо-^щ^эщт1

2) среднеквадратический: >(2)

¿(эксДО-^Д^Дэ-ссДО)) г= «-

3) Приведенный: эксыш . (3) Критерии позволяют учесть информативность и интенсивность ИЭ внутри

кардиоцикла за счет.весового суммирования вейвлет-коэффициентов (рисунок 3).

К-К пвг^реа.ч

Рисунок 3. Разбиение ЭКС на информативные элементы С учетом весовых коэффициентов щ, формулу (1) преобразуем к виду:

а/1 иг

Ьщ = 2 °>Р (экс1 С) ~ ^обр (^»р (экс1 (')))+ £»„Лэ;сс,(/)-^(^(экс,(0)) +

¡=N1

Л/4

+ I©ей(мсе, (/) - ^(И^(ЖС, (0)) + С) - Г*(/))) +

/=Л/2 ¡=N3

V 5 М

+ X (экс, (О - 1Уобр (И-; (экс, (0)) + £ в», (экс, (/) - »^(И^ (экс, (0)))

Л^ - количество отсчетов ЭКС на каждом из выделенных информативных интервалов, в частности,у = 1.«/, гдеУ=6, Л', = АI] / АI, где /II - шаг дискретизации, Л- общее число отсчетов в кардиоцикле, а М- общее количество отсчетов на всем интервале анализа ЭКС. То есть для /г-го кардиоцикла формула будет иметь вид:

. (5)

Приу=1 со принимает значение сор, при ]=2 со = со/да, при/=3 со = (Ыдщ, приу-4 СО = СУ/50, при7=5 СО = СУг, при7=6 СУ = Ш/да .

Формула оценки погрешности на всем интервале анализа имеет вид:

¿ж=ЁЕЁ^^О-^Д^Д^Д')))

/,=! >1 .'-I ; (6)

где Н - общее количество кардиоциклов за период исследования ЭКС.

Результаты оценки среднего абсолютного отклонения с учетом задержки между входным сигналом и результатом его восстановления и регулировки коэффициентов усиления для различных вейвлет-базисов представлены в таблице 3. Критерием эффективности вейвлет-базиса считалось минимальное отклонение между результатами прямого и обратного преобразования при условии четкого выделения характерных особенностей ИЭ. Результаты количественного анализа позволили подтвердить и уточнить выводы о преимуществе базиса Хаара, сделанные на основе исследований 81шиНпк-модели для качественного анализа ЭКС.

Таблица 3

ПорядокХфунщия Конфлетса, мВ Симдета, мВ Добеши. мВ Хаара. мВ

2 коэффициента ±250 ±700 ±300 ±200

3 коэффициента ± 150 ± 500 ±200 ± 100

4 коэффициента ±100 ±400 ±180 ±50

5 коэффициентов ± 180 ± 550 ±250 ±100

6 коэффициентов ± 200 ±600 ±300 ±150

7 коэффициентов ±250 ±550 ±300 ±250

8 коэффициентов ±350 ±750 ±350 ± 300

Таблица истинности вейвлет-анализа ЭКС разработана для первых 4-х коэффициентов разложения по функциям Хаара {\V0-W3) (таблица 4). Таблица 4

¥1 53 Г4 Р5 Рб

Г" " ' "' ".. V..... (;.....Г - „у ,,

у::: : с , ' : ■ ■ Л ' ..... '

ву- 0 1 1 0 0 1

1 0 0 1 1 0

1 0 1 0 1 0

»> 0 1 0 1 0 1

1 0 1 0 1 0

(Г- 0 1 0 1 0 1

0 1 1 0 0 1

1Уг I 0 0 1 1 0

По результатам анализа данных таблицы 4 было составлено оригинальное решающее правило анализа МП формы ИЭ ЭКС, представляющее собой алгоритм срабатывания пороговых элементов в логической схеме анализа:

Г Р1= (-1У0) & (+1У,) & (-\У3);

= (+1¥о)& (-IV,) & (+1У2);

< ^ = (+1Уо) & (+№,); (8)

« = (-\У0) & (-IV,); Р5 = (-Шй) & (+1¥,) & (-№}); V- Р6 = (+1У„) & (-IV,) & (+1¥3). Полученное решающее правило реализовано в структурной и функциональной схеме модели вейвлет-анализа ЭКС (рисунки 5 и 6), многоуровневое тестирование которой производилось в соответствии с предложенной методикой.

Рисунок 6. Структурная схема модели вейвлет-анализа МП ЭКС

Рисунок 6. Функциональная схема модели вейвлет-анализаМП ЭКС Получены стабильные результаты распознавания всех классов, что позволяет говорить о перспективности данного метода анализа (таблица 5). Исследования модели показали, что система опорных структур надежно обнаруживается для всех классов форм (Р1-Р6) вариантов ЭКС, взятых из сформированной тестовой базы данных. Проведенные исследования использованы в качестве теоретической и практической основы для создания конкурентоспособной ПОИ СППР МН.

Таблица 5

• ----~Кдасш формы Т2, % Г.*. % Р4, % Р5, % Р6, %

Опорные структуры 100 100 100 100 100 • 100

Реальные импульсы, соответствующие опорным структурам 89,8 89,8 88.7 88,7 87,6 87,6

Реальные импульсы, затушенные искусственными помехами 88.5 88.5 88.1 88,1 87,7 в?,7

Реальные импульсы, затушенные естественными помехами 86,1 86,2 85,6 85,5 84.1 84,3

В четвертой главе рассмотрены вопросы разработки, тестирования и апробации ПОИ СППР ТН и МЫ, предложены обобщенные структуры и разработаны алгоритмы их работы, проведены экспериментальные исследования.

Для проведения комплексной оценки эффективности и сравнительного анализа перспектив применения конкретных алгоритмов анализа МП ЭКС разработана ПОИ СППР ТН (рисунок 7), представляющая алгоритмическое и программное обеспечение для ввода тестовых и реальных данных и помех различного вида; многоуровневого тестирования алгоритмов; разработки и совершенствования критериев и методик оценки эффективности монометодов; обобщения результатов исследований.

Бл«к медмкромкнк »лгоригмов

Блок в»«и лямявд

Из ДОя

Сойл

Рглиюе«

Блок яр*»*рятельк«1

о8|>а5откн

« г

1_

.............'Т !............

гку и

«■Еплюанс^гн

Агпгткгудк?-е^^Нкгй ихииц-

Ргигоеый гтгзрго.:

ГкЗркаккй

ГЛБ'КЯТ-

эффП.ТИеИ'ХТИ

Блек- евмкн >ффект»окости

Рисунок 7. Обобщенная структура ПОИ СППР ТН

Внешний вид диалогового окна ПОИ СППР' ТН представлен на рисунке8. В блоке оценки эффективности алгоритмов анализа МП ЭКС реализована предложенная система критериев оценки эффективности. Динамические критерии при нарастающем уровне помех для различных монометодов приведены на рисунке 9. Применение данной системы критериев оценки эффективности позволило повысить достоверность результатов тестирования и обосновать выбор наиболее эффективных монометодов для применения в составе ГМО при создании ПОИ СППР КД.

I

------1. . -_!--1----!---.-^----1------- I ---

е.,- 1И0 ги» > ■ м№ МШ ' ш мс ¡т и»

Рисунок 8. Пример проведения экспертной оценки

Рисунок 9. Результаты МЯОС-анализа с нарастающей амплитудой помехи

С помощью предложенной базы тестовых сигналов проведена оценка эффективности монометодов анализа МП ЭКС. Для этого разработаны модели монометодов, входящих в состав ГМО. Тестирование производилось на выборке из 100 верифицированных образцов (таблица 6). По каждому классу формы определялось число правильно обнаруженных /-м методом ИЭ_/'-й формы из 100 (ЗЯБ-комплсксов

тестовой последовательности. Затем определялись уточненные коэффициенты для каждого из монометодов по следующей формуле:

Ки,-^-. (9)

)

где М-, - монометод анализа МП формы, Км - весовой коэффициент монометода, / -количество отобранных монометодов,у - количество форм. Таблица 6

Результаты анализа б-тк K.1ÏCCOE формы 110 100 входным тестовым сигналам Мономгтмы аналп» КС! 4ч>р: ! Гибридный метод анализа МП формы (XI)

Простой пороговый (порога по амплитуде в длительности QRS) он) Метод анализа отношения площади QRS к его длительности (М2) Метод анализа пронзвод • ной от ЭКС (по конечным приращивмм QRS) {М3> Метод анализа по вейвает-коэффи-цмеагам (М4)

Форма П 56 63 71 $5 95

Ферма F2 >/ 66 п 82 9»

ФермаВ Я 6Z 12 8? 95

Форма F4 55 64 IS 82 9?

Форма F5 53 65 п S6 «

Форма F6 64 74 SS 94

По результатам исследований уточнены весовые коэффициенты монометодов: 0,55, А^г=0,54, Кмз=0,73, Л^у=0,85. Анализ таблицы 6 подтверждает предположение о результативности сочетания методов и позволяет сделать вывод о повышении эффективности диагностики МП ЭКС за счет применения ГМО в среднем на 10%, то есть с 85 до ,95 нз 100 случаев.

Для практической реализации предложенного ГМО МП ЭКС разработано решающее правило и схема алгоритма интеллектуального управления (рисунок 10):

//[(m ■ (Ml = 0))п (и'2 • (M 2 = 0))n (W3 • (M 3 = 0))n(lf'4 ■ (M4 = 0)) < 1,4 then/fer QRS" if[(W\ (M\ = \))\S{W2-(M2 = l))U(lf 3 (W3 = l))\J(W4 (Ml = 1))< l,4j then Htî"QRS'

if [(IV3 • (Ш = 1) + IV A ■ (M4 = 1))U (№2 ■ (M 2 = 1) + IV i ■ (Л/4 - 1))U [IVI • (Ml = 1) + W-4 • (Ml = 1)) > 1,4], then "QHS" if\t)V2 ■ (M2 = 1) + W3 ■ (M3 = 1))U (IVI ■ (Ml = 1) + IV3-(M3 = 1))U(W1 ■ (Ml = 1) + W2 ■ (M2 = 1))< 1,4], thenttcT'QRS" ' J(W2-(M2*1) + IV3-(M3*=1) + IV4-(M4 = \))\J(WI-(M\*1) + IV2-(M2 = 1) + IV3-(M3 = 1)){J

= 1) + W1 <м 2 = ') + <м* = 0)U И-(Wl = 1) + IV3-(МЗ = I) + Wi ■ (M4 = 1)) > 1,4 J' if^)V\-(Ml =l))fl(W2 (M2 = = l))fl(^4-(W4 = 1))>1,4], lhenecTÎ"QRS"

(10)

Учет весовых коэффициентов производится по формуле:

и п m

Ы M j=\

lhen^c7i"QRS"

где - результаты анализа для формы ЭКС, =1 для нормы, =0 для патологии, -весовой коэффициент метода, Гц - промежуточная матрица форм, г - индекс метода, _/' - индекс формы, п - количество методов (всего 4), т - количество форм (всего 6).

Мф =Ргиор , (12)

где Иф - норма для формы ЭКС, ¥\р - информация об индивидуальной норме ЭКС, сопряженная с диагностируемым классом формы, поступающая от врача в интерактивном режиме работы СППР КД.

РФ=1~*Ф. (13)

где Рф - патология для формы ЭКС, которая может меняться от 1 до 5, так как нормой является один из шести классов формы.

( НАЧАЛО 1

♦

.»< /

"X

из *

'V

«У(г-«3 >1.4»*

оял» < ---------,

Рисунок 10. Схема алгоритма интеллектуального управления На основе предложенного ГМО разработана ПОИ СППР МН для КД, внедрение которой в медицинскую практику позволит повысить эффективность диагностики. Результаты тестирования модели системы представлены в таблице 7 в виде значений обобщенного критерия эффективности ОДЭ.

Особенностями данной разработки ПОИ СППР МН являются надежный анализ МП ЭКС в условиях высоких помех при свободной двигательной активности и использование интеллектуального алгоритма учета монометодов в составе ГМО.

Таким образом, в работе проведены исследования, которые создают теорети-' * ческую основу и практическую базу для создания конкурентоспособной на рынке медицинской техники ПОИ СППР МН для КД.

Таблица 7. Результаты тестирования различных алгоритмов для ПОИ СППР КД

Тесты на лк-ней-чы* Д«1Х Ткты на р«ад>-кь!х сигнала х б-та «лассо» формы Т«тм на гот-налах ю сэ-Тт: КПТ-ВМ Тесть: на сиг. налах ш сортированной оа гы с ттамехамя

Осцш диагносшческзя эффективность ОДЭ, ?» ОДЭ, и одэ.ч СДЭ,«.

Рмрьташтктярсяакя лтгсртл згшеа «г 59

Результат ткпфеыва кгоркпа явлю» МП {нкгеграииый) »1 73 68. «

tzrcpy.ni ЯНТЛЯ^а МЙ фортка '¿п-.г-З (д^ф^яакггьчьгй) 84 73

Результапатгспдгггаза атгсркшз аналкга !-'П фора! I» иегозу 4 98 8? 85

гарант пстроызвх «горша» яшнм МП по т'гкхчкп' ияет 100 »» 9" 95

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования. Предложенные в работе решения могут быть применены для распознавания МП других биосигналов и КИП сложной формы в смежных областях знаний.

В приложениях приведены акты внедрения результатов и листинги программ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1) Предложена система функционально-технологических, обобщающих, динамических и метрологических критериев оценки эффективности методов обработки МП КИП, позволяющих провести их сравнительный анализ с иртью определения целесообразности их включения в систему монометодов в рамках предложенного гибридного подхода. Получены аналитические выражения для определения метрологических критериев эффективности.

2) Разработан гибридный метод обработки квазистационарных информационных процессов, основанный на использовании монометодов, работающих во временной и в частотной области принятая решений, на базе которого целесообразно строить проблемно-ориентированные системы медицинского назначения.

3) Предложена методика исследований, сформированы требования к входной тестовой последовательности, создана верифицированная база сигналов и помех для комплексного тестирования конкретных проблемно-ориеншрованных интеллектуальных систем медицинского назначения и их функциональных моделей при различных помехах нарастающей амплтуды.

4) Разработаны системы опорных моделей формы и ритма, созданы функциональные модели для качественной и количественной оценки результатов выбора вейвлет-базиса для анализа МП ЭКС и проведены исследования, подтвердившие эффективность разработанного решающего правила анализа для монометод а на основе вейвлет-преобразования Хаара.

5) Создана и протестирована на основе предложенной методики проблемно-ориентированная СППР ТН, позволяющая повысил, эффективность разработки СППР МН на основе применения системного подхода к анализу квазипериодических сигналов сложной формы за счет интеграции методов обработки сигнала.

6) Синтезирована и исследована обобщенная структура ПОИ СППР МН, базирующаяся на предложенном гибридном методе, тестирование которой подтвердило повышение эффективности анализа МП ЭКС до 95 случаев из 100 в условиях интенсивных помех, что соответствует погрешности 5% по сравнению с значением 15%, достигаемым аналогами.

7) Полученные результаты внедрены в практику в ООО «БИОСОФТ-М» (г. Зеленоград), а также в учебный процесс Московского авиационного института и Московского энергетического института.

СПИСОК НАУЧНЫУ РАбОГ, ОЛУбЛИКОбЛННЬ/Х ПО ТЕНВАИССЕРТАЧИИ

1. Истомина, Е.В. Технические основы биомедицинских исследовании [Текст] / Б.В. Дворя-шин, Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, В.Л. Скачков // Методическое пособие. I Москва: «Издательский дом МЭИ», 2007.- 47 с(& А К).

2. Истомина, Е.В. Совершенствование процесса цифровой обработки ЭКС [Текст] / Т.В. Ис- . томина, Е.В. Истомина, A.A. Лавреев // Инженерные технологии в медицине: материалы XIV Международного симпозиумаим.А.Г.Горшкова./ Москва: Изд-воМАИ, 2008. - C.105/8AKJ.

3. Истомина, Е.В. Нейросетевой многомасштабный анализ электрокардиосигнала [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, A.A. Лавреев // Цифровая обработка сигналов и ее применение: трудыЮ-й Международной конференции. / Москва, 2008. - C.32-35¿6/UO.

4. Истомина, Е.В. Универсальный ИВК для контроля параметров биосигналов и управления тестовыми воздействиями на биообъект [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: материалы Международной научно-технической конференции. / Пенза: Изд-во ПГУ, 2008. - С. 175-177(7J£KJ.

5. Истомина, Е.В. Систематизация методов прш&тия диагностических решений [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, A.B. Киреев // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе "IT+SE' 08": материалы XXXIV Международной конференции и дискуссионного научного клуба. / Украина, Ялта-Гурзуф: Изд-во Запорожского национального университета, 2008. -С.200-20.

6. Истомина, Е.В. Обеспечение надежности медицинских приборов и систем [Текст] / Т.В. . Истомина, Е.В. Истомина, A.A. Лавреев, Е.П. Попечителев // Надежность и качество-2008: труды Международного симпозиума в 2-х томах под ред. Н.К.Юркова. / Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2008. - С.91-93.

7. Истомина, Е.В. Критерий сравнительной оценки методов цифровой обработки ЭКС [Текст] / Е.В. Истомина // Инновационные технологии в экономике, информатике и медицине: материалы V Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов. / Пенза: ПГТА, 2008. - С. 126-129.

8. Истомина, Е.В. Гибридный подход к обработке результатов электрокардиоизмерений [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина // Измерения-2008. Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации: труды Международной научно-технической конференции. / Пенза: ИИЦ ПГУ, 2008. - С.66-68.

9. Истомина, Е.В. Применение метода ДЭМ для анализа опасных аритмий [Текст] / Е.В. Истомина // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии: материалы III Всероссийской научно-технической конференции. / Пенза: НОУ ПДЗ, 2009.- C.S2-54.

10. Istomina, E.V. Hybrid algorithm of ECG-processing [Текст] / T.V. Istomina, E.V. Istomina// 5th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering. / Munich, 2009. - July 1-4. - P.233-234.

11. Истомина, Е.В. Многомасштабный ЭКГ-анализ опасных аритмий сердца [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина // МЕДТЕХ-2009. Медико-технические технологии на страже здоровья: материалы 11-й научно-технической конференции. Сборник трудов 19-26 сентября 2009г., Черногория. / Москва: НИИ РЛ МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - С.36-38.

12. Истомина, Е.В. Вейвлет-анализ морфологических признаков электрокардиосигнала [Текст] / Е.В. Истомина // Инновационные технологии в экономике, информатике и медицине:. материалы VI Межрегиональной научно-практической конференции студентов и аспирантов. / Пенза: ПГТА, 2009. - С.30-32.

13. Истомина, Е.В. Решающее правило и алгоритм весового обнаружения информативных импульсов ЭКС [Текст] / Е.В. Истомина//Информационные и управленческие технологии в медоцине и экологии: сборник статей IV Всероссийской научно-технической конференции. / Пенза: ПДЗ, 2010. - С.53-56.

14. Истомина, Е.В. Технические основы биомедицинских исследований [Текст] / Б.В. Дво-ряшин, Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, В.Л. Скачков // Методическое пособие. / Москва: «Издательский дом МЭИ», 2007,- 47 с.

15. Истомина, Е.В. Совершенствование процесса цифровой обработки ЭКС [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, A.A. Лавреев // Инженерные технологии в медицине: материалы XIV Международного симпозиума им.А.Г.Горшкова./ Москва: Изд-во МАИ, 2008. - С. 105.

16. Истомина, E.B. Нейросетевой многомасштабный анализ электрокардиосигнала [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, A.A. Лавреев // Цифровая обработка сигналов и ее применение: трудыЮ-й Международной конференции. / Москва, 2008. - С.32-35.

17. Истомина, Е.В. Универсальный ИВК для контроля параметров биосигналов и управления тестовыми воздействиями на биообъект [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: материалы Международной научно-технической конференции. /Пенза: Изд-во ПГУ, 2008. - С. 175-177.

18.Истомина, Е.В. Систематизация методов принятия диагностических решений [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, A.B. Киреев // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе "IT+SE' 08": материалы XXXIV Международной конференции и дискуссионного научного клуба / Украина, Ялта-Гурзуф: Изд-во Запорожского национального университета, 2008. - С.200-202.

19. Истомина, Е.В. Обеспечение надежности медицинских приборов и систем [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина, A.A. Лавреев, Е.П. Попечителев // Надежность и качество-2008: труды Международного симпозиума в 2-х томах иод ред. Н.К.Юркова. / Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2008. - С.91-93.

20. Истомина, Е.В. Критерий сравнительной оценки методов цифровой обработки ЭКС [Текст] / Е.В. Истомина // Инновационные технологии в экономике, информатике и медицине: материалы V Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов. / Пенза: ПГТА, 2008. - С. 126-129.

21. Истомина, Е.В. Гибридный подход к обработке результатов электрокардиоизмерений [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина // Измерения-2008. Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации: труды Международной научно-технической конференции. / Пенза: ИИЦ ПГУ, 2008. - С.66-68.

22. Истомина, Е.В. Применение метода ДЭМ для анализа опасных аритмий [Текст] / Е.В. Истомина // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии: материалы III Всероссийской научно-технической конференции. / Пенза: НОУ ПДЗ, 2009,- С.52-54.

23. Istomina, E.V. Hybrid algorithm of ECG-processing [Текст] / T.V. Istomina, E.V. Istomina // 5th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering. / Munich, 2009. - July 1-4. - P.233-234.

24. Истомина, Е.В. Многомасштабный ЭКГ-анализ опасных аритмий сердца [Текст] / Т.В. Истомина, Е.В. Истомина // МЕДТЕХ-2009. Медико-технические технологии на страже здоровья: материалы 11-й научно-технической конференции. Сборник трудов 19-26 сентября 2009г., Черногория. / Москва: НИИ РЛ МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - С.36-38.

25. Истомина, Е.В. Вейвлет-анализ морфологических признаков электрокардиосигнала [Текст] / Е.В. Истомина // Инновационные технологии в экономике, информатике и медицине: материалы VI Межрегиональной научно-практической конференции студентов и аспирантов. / Пенза: ПГТА, 2009. - С.30-32.

26. Истомина, Е.В. Решающее правило и алгоритм весового обнаружения информативных импульсов ЭКС [Текст] / Е.В. Истомина // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии: сборник статей IV Всероссийской научно-технической конференции. / Пенза: ПДЗ, 2010. -С.53-56.

Подписано в печать 4 марта 2011 г. Формат 60x84 1/16. Печатных листов 1,1. Тираж 100 экз. Заказ 16. Юго-Западный государственный университет, 305040, Курск, ул. 50 лег Октября, 94.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.

1.1 ОБЗОР АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА.

1.1.1 Анализ принципов алгоритмического обнаружения информативных компонент квазистационарных информационных процессов.

1.1.2 Систематизация методов обнаружения информативных компонент квазистационарных информационных процессов.

1.2 ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.

1.2.1 Характеристика непрерывного вейвлет-преобразования для анализа морфологических признаков квазистационарных информационных процессов

1.2.2 Характеристика дискретно-ортогонального вейвлет-преобразования.

1.2.3 Применение вейвлет-преобразования для анализа морфологических признаков квазистационарных информационных процессов.

1.3 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.3.1 Анализ средств системы поддержки принятия решений.

1.3.2 Анализ существующих методов поддержки принятия решений.

1.3.3 Систематизация методов поддержки принятия решений.

1.3.4 Анализ особенностей СППР медицинского назначения.

1.4 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ, ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ СЪЕМЕ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА.

1.4.1 Особенности электрокардиограммы как квазистационарного сигнала.

1.4.2 Описание помех, возникающих при анализе электрокардиосигнала.

1.4.3 Способы подавления электрических помех.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.

ГЛАВА 2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ПРОБЛЕМНО

ОРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ ПО МОРФОЛОГЧЕСКИМ ПРИЗНАКАМ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.;.

2.1 ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ

ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА.

2.1.1 Систематизация методов исследования морфологических признаков квазистационарных информационных процессов биологического типа.

2.1.2 Систематизация опорных моделей1 для анализа морфологических признаков- квазистационарных информационных процессов биологического типа.:.,.;.

2.2 ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ'БИОЛОГИЧЕСКОГО-ТИПА-.

2.2.1 Разработка плана; научных исследований в рамках гибридного метода обработки морфрлогических;Признаков1Электрокардиосигнала..76.!

2.2.2 Основные этапышроцесса обработки электрокардиосигнала1. И.

2.2.3 Выбор схемы применения гибридного метода обработки морфологических признаков электрокардиосигнала. J. 802.3 КРИТЕРИИ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ МЕТОДОВ? ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ

ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

2.3.1 Разработка* системы критериев сравнительной оценки различных методов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала.

2.3.2 Математическое описание, критериев сравнительной оценки различных методов вейвлет-анализа морфологических признаков.

2.4 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПОРНЫХ МОДЕЛЕЙ

ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

2.4.1 Система морфологических признаков формы импульсов электрокардиосигнала ...".—.

2.4.2 Разработка, системы опорных моделей морфологических признаков.ритма электрокардиосигнала.-.-. ¡.

2.5 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ВЫБОРА НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНЫХ МОНОМЕТОДОВ В СОСТАВЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ НРИ31IAKOB ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

2.5.1 Разработка методики экспериментальных исследований для определения наиболее эффективных методов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала в составе гибридного метода; o6pá6oTKH.

2.5.2 Разработка методики определения весовых коэффициентов наиболее эффективных монометодов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала в.составе гибридного метода обработки.

ВЫВОДЫШО ГЛАВЕ

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ БИОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА. 3. Г. МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЕО.ВЕЙВЛЕТ-БАЗИСА

ДЛЯ АНАЛИЗА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ

ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА. ■.

3.2 ФОРМИРОВА11ИЕ БАЗЫ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ.

3.2.1 Разработка опорных моделей тестовых сигналов для анализа морфологических, признаков-электрокардиосигнала.:.

3.2.2 Разработка моделей реальных импульсов электрокардиосигнала, соответствующих опорным структурам.—.

3.2.3 Разработка модели автоматической генерации патологий, соответствующих базисным моделям.

3.2.4 Разработка тестовых моделей реальных импульсов электрокардиосигнала, зашумленных искусственными помехами различного вида.

3.2.5 Разработка тестовых моделей реальных импульсов электрокардиосигнала с естественными помехами различного вида на основе международных аннотированных баз электрокардиографических данных.

3.3 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ВЫБОРА ВЕЙВJIET-БАЗИСА.

3.3.1 Построение модели для выбора типа вейвлет-базиса и количества уровней разложения.

3.3.2 Построение модели для качественной оценки эффективности вейвлет-анализа с автоматической подстройкой.

3.3.3 Построение модели для количественной оценки эффективности вейвлет-анализа с автоматической подстройкой.

3.4 РАЗРАБОТКА РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА АНАЛИЗА ФОРМЫ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

3.4.1 Определение вида вейвлетов для идентификации формы импульсов электрокардиосигнала.

3.4.2 Разработка решающего правила анализа для идентификации формы импульсов электрокардиосигнала.

3.5 РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ SIMULINK-МОДЕЛИ ВЕЙВ ЛЕТ-АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

3.5.1 Разработка Simulink-модели для анализа морфологических признаков электрокардиосигнала в MATLAB.

3.5.2 Результаты исследования Simulink-модели вейвлет-анализа морфологических признаков формы электрокардиосигнала.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА, ТЕСТИРОВАНИЕ И АПРОБАЦИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР ТЕХНИЧЕСКОГО И МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ.

4.1 РАЗРАБОТКА ОБОБЩЕННОЙ СТРУКТУРЫ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ ДЛЯ КАРДИОДИАГНОСТИКИ.

4.1.1 Разработка и описание обобщенной структуры проблемно-ориентированной интеллектуальной СППР медицинского назначения для кардиодиагностики.

4.1.2 Разработка и исследование блока сопряжения проблемно-ориентированной интеллектуальной СППР медицинского назначения для -кардиодиагностики.

4.2 РАЗРАБОТКА ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР ТЕХНИЧЕСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ

ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОНОМЕТОДОВ АНАЛИЗА

МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА В

СОСТАВЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ.

4.2.1 Разработка алгоритма и программного обеспечения для оценки эффективности работы методов обработки морфологических признаков электрокардиосигнала.

4.2.2 Описание работы проблемно-ориентированной интеллектуальной СППР технического назначения.

4.3 РАЗРАБОТКА РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА И АЛГОРИТМА ВЕСОВОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЭ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ ДЛЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СППР МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ.

4.3.1 Разработка решающего правила весового обнаружения информативных элементов электрокардиосигнала на основе гибридного метода обработки.

4.3.2 Разработка алгоритма весового обнаружения информативных элементов электрокардиосигнала на основе гибридного метода обработки.

4.4 РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИАГНОСТИКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА.

4.4.1 Критерии эффективности диагностики морфологических признаков электрокардиосигнала.

4.4.2 Результаты тестирования монометодов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала в составе гибридного метода обработки.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.

АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ. Современный этап развития общества характеризуется широким использованием теоретического и прикладного аппарата системного анализа практически во всех областях науки и техники, в том числе, при создании проблемно-ориентированных комплексов, обеспечивающих интеллектуальную поддержку принятия диагностических решений.

Исследования отечественных и зарубежных ученых в различных предметных областях, связанных с анализом, обработкой информации и управлением сверхсложными объектами, показывают необходимость развития методических основ и разработки интеллектуальных проблемно-ориентированных систем, обеспечивающих эффективную поддержку принятия решений при высоком уровне помех и других влияющих факторов [17, 52, 57]. При этом вопросы разработки и выбора наиболее эффективных методов и алгоритмов обработки морфологических признаков (МП) квазистационарных информационных процессов (КИП) для решения конкретных задач анализа и управления состоянием объектов, в которых взаимодействуют человек и техническая система, не являются тривиальными и требуют развития теории и практики системного анализа, методов и средств управления и обработки информации [53, 79, 80].

С учетом сказанного, актуальность работы определяется необходимостью разработки и внедрения современных методов системного анализа, интеллектуального управления и информационных технологий в сферу анализа сложных процессов квазистационарного типа для обеспечения требуемого уровня достоверности диагностики анормальных состояний на основе повышения эффективности распознавания информативных МП и совершенствования алгоритмов поддержки принятия решений в условиях априорной неопределенности [74, 75].

Повышение качества медицинского обслуживания населения России является задачей государственной важности [68]. Актуальность автоматизации такой жизненно-важной области медицины, как кардиология, не вызывает сомнений [65]. Без создания современных автоматизированных интеллектуальных систем для кардиодиагностики приоритетный национальный проект "Здоровье" полностью своих задач решить не сможет. Принятие национального проекта позволило увеличить расходы на компьютеризацию здравоохранения, при этом отдельной финансовой статьей в бюджете выделяются средства на программное обеспечение и техническое сопровождение. Одной из составляющих этой задачи является повышение эффективности борьбы с заболеваниями сердечнососудистой системы, смертность от которых в стране составляет более миллиона человек в год и занимает первое место во всем мире.

Успешное развитие кардиологии за последние тридцать лет во многом обусловлено разработкой и широким внедрением в клиническую практику новых методов исследования и диагностики патологий сердечно-сосудистой системы. На основании результатов электрокардиографических исследований можно судить об изменении во времени величины и направления электродвижущей силы возбужденных участков сердца [67], подтверждать или устанавливать медицинские диагнозы.

Исследования в данной области успешно ведутся учеными как в нашей стране (Зайченко, Манило, Немирко, Калиниченко, Калакутский, Кореневский, Михеев и др.), так и за рубежом (Акай, Балда, Гамильтон, Кадамба, Ли, Pao, Окада, Пан, Рангайян, Томпкинс и др.). Однако до настоящего времени окончательно не решена проблема повышения эффективности диагностирования патологий формы QRS-комплексов электрокардиосигнала (ЭКС), вероятность правильного распознавания классов которой должна достигать значения не менее 95%.

Современное математическое обеспечение и технологическая база позволяют во многом объединить перечисленные выше направления диагностики патологий по электрокардиограмме (ЭКГ). Развитие кибернетики выдвинуло новые тенденции, такие как развитие теоретических основ и практических решений в области проектирования системы поддержки принятия диагностических решений врача. Это, наряду с активно развивающейся теорией многомасштабного частотно-временного анализа, позволяет вывести на качественно новый уровень автоматизированные системы принятия решений во многих научных областях, в том числе и для ЭКГ-диагностики сердечно-сосудистых патологий.

Таким образом, в современной медицине активно внедряются системы поддержки принятия решений (СППР) различного назначения, однако, в кардиодиа-гностике (КД) данный процесс идет недостаточно интенсивно, что требует решения задачи создания в СППР для КД, отвечающей современным требованиям.

ЦЕЛЬ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ. Разработка методов, алгоритмов, критериев и программно-технических средств системного анализа и управления для создания проблемно-ориентированных интеллектуальных СППР с повышенной эффективностью принятия решений по классификации информативных элементов на основе гибридной оценки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов (на примере электрокардиосигнала).

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- сформировать системы опорных моделей, отражающих морфологические признаки электрокардиосигнала и создать гибридный метод их анализа;

- определить требования и разработать критерии для оценки эффективности различных методов анализа МП ЭКС;

- разработать методику исследования различных методов анализа МП ЭКС для проведения их комплексного тестирования в условиях интенсивных помех;

- создать проблемно-ориентированную интеллектуальную (ПОИ) СППР технического назначения (ТН) и протестировать с ее помощью на моделях ЭКС и реальных данных различные монометоды гибридного метода обработки (ГМО);

- разработать решающие правила анализа МП ЭКС для создания ПОИ СППР медицинского назначения (МН) на основе ГМО, повышающей качество диагностики.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ. Для решения поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, теории измерений, цифровой обработки информации, теории принятия решений, статистического анализа и математического моделирования. Для проверки и корректировки теоретических положений, имитационного моделирования решающих правил и синтеза практических разработок использовалась программная среда MATLAB 7 SP1, инструмент виртуального проектирования интерфейсов GUIDE и пакет графического моделирования SIMULINK.

Область исследований. Содержание диссертации соответствует П4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации» паспорта номенклатуры специальностей научных работников (технические науки).

НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- система функционально-технологических, обобщающих, динамических и метрологических критериев оценки эффективности методов анализа морфологических признаков ЭКС, обеспечивающих выполнение требования полноты анализа, отличающихся возможностью учета влияния интенсивности помех различного типа и позволяющих проводить сравнение монометодов с целью определения целесообразности их системного применения;

- гибридный метод обработки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов, использующий алгоритмы различного типа, работающие во временной и в частотной области, отличающийся применением взвешенного учета результатов монометодов и позволяющий повысить эффективность (с точки зрения предложенной системы критериев) принимаемых решений в условиях интенсивных помех;

- система опорных моделей ЭКС, отличающаяся сбалансированностью классов и устойчивостью к их изменчивости, позволяющая обеспечить сокращение врачебного описания и удобная для построения решающих правил анализа;

- алгоритм интеллектуальной поддержки выбора наиболее эффективных (в смысле предложенных критериев) монометодов анализа в составе гибридного метода обработки квазистационарных информационных процессов, отличающийся организацией многоступенчатого процесса исследований в условиях задания режимов ввода сигналов и помех, позволяющий создать ПОИ СППР технического назначения, повышающую эффективность работы разработчиков;

- система решающих правил, основанных на вейвлет-анализе морфологических признаков электрокардиосигнала, отличающихся высокой чувствительностью к информативным составляющим и позволяющих повысить эффективность обработки за счет сочетания анализа в частотной и временной области;

- алгоритмическое и программное обеспечение для проблемно-ориентированной интеллектуальной СППР медицинского назначения, отличающейся применением метода гибридной обработки морфологических признаков электрокардиосигнала и позволяющей повысить эффективность диагностики до 0,95 случаев из 100 в условиях интенсивных помех, что "соответствует снижению погрешности в среднем на 10% по сравнению с уровнем погрешности, достигаемым лучшими аналогами.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ:

1. Гибридный метод обработки квазистационарных информационных процессов биологического типа, основанный на использовании монометодов, работающих во временной и в частотной области принятия решений.

2. Система критериев оценки эффективности методов анализа морфологических признаков электрокардиосигнала и аналитические выражения для метрологических критериев.

3. Решающее правило и функциональная модель анализа МП ЭКС на основе вейвлет-преобразования Хаара.

4. Методика проведения тестирования разработанных алгоритмов, включающая постепенно усложняющиеся варианты сочетания естественных и искусственных сигналов и помех различного типа.

5. Алгоритм интеллектуального управления монометодами в составе ГМО МП ЭКС, основанный на учете их весовых коэффициентов.

6. Структуры ПОИ СППР ТН и МН для КД, позволяющие повысить эффективность анализа МП ЭКС не менее чем на 10 % по сравнению с аналогами.

Практическая значимость работы. Тематика диссертационной работы соответствует разделам «Биоинформационные технологии» и «Технологии биоинженерии» Перечня критических технологий РФ и разделу «Живые системы» Перечня приоритетных направлений науки, технологий и техники РФ.

Предложена система функционально-технологических, обобщающих, динамических и метрологических критериев оценки эффективности мономегодов обработки МП ЭКС, позволяющая провести всесторонний сравнительный анализ с целью определения целесообразности их включения в состав гибридного метода, получены аналитические выражения для определения метрологических критериев для конвертируемых методов.

Применение предложенных в диссертации методик исследований и разработанной ПОИ СППР ТН позволяет проводить комплексное тестирование функциональных моделей конкретных проблемно-ориентированных интеллектуальных систем медицинского назначения, что повышает эффективность процесса их разработки.

Разработанные обобщенная структура и алгоритмическое обеспечение проблемно-ориентированной интеллектуальной СППР МН, базирующиеся на предложенном гибридном подходе, позволяют повысить эффективность анализа МП ЭКС, что в целом способствует повышению качества лечения заболеваний сердечнососудистой системы.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на: XI и XVI Международных конференциях «Новые информационные технологии в медицине, биологии и экологии 1Т+М&Ес» (Ялта-Гурзуф, 2003, 2008); на V Международной конференции «Радиоэлектроника в медицинской диагностике» (Москва,2003); на VII Международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ 2006» (Владимир, 2006); на XXXIII и XXXIV Международных конференциях «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе 1Т+8Е» (Ялта-Гурзуф, 2006, 2008); на IV, V и VI Международных научно-практических конференциях «Инновационные технологии в экономике, информатике, медицине и образовании» (Пенза, 2007, 2009); на Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2007); на 10-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2008); на II, III и IV Всероссийских научно-технических конференциях «Информационные и управленческие технологии в медицине» (Пенза, 2008, 2010); на Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2008); на Международной научно-технической конференции «Измерения-2008» (Пенза, 2008); на 5-й Российско-Баварской конференции по биомедицинской инженерии (Мюнхен, 2009); на 11-й и 12-й научно-технических конференциях «МЕДТЕХ» (Черногория, 2009, Кипр, 2010); на XXIII Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (Пенза, 2009); на XVI Международном научно-техническом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (Алушта, 2007); на XI, XII, XIII и XIV Международных симпозиумах МАИ «Инженерные технологии в медицине» (Москва, 2005,., 2008); на Международных симпозиумах «Надежность и качество» (Пенза, 2007, 2008).

ПУБЛИКАЦИИ. По материалам диссертации опубликовано 26 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них 5 работ в журналах по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах [21,29,30,32,44,48] соискателем приведены результаты исследований и обоснован выбор перспективных направлений ЭКГ-анализа; в работе [49] сформировань1 тестовые последовательности ЭКС; в работах [18,19,22] обосновано и предложено применение вейвлет-базиса Хаара для морфологического анализа квазистационарных сигналов; в работах [23,28] разработана методика научных исследований; в работе [42] разработана система критериев для оценки эффективности различных методов анализа квазистационарных сигналов; в работах [37,51] разработана система решающих правил, основанная на вейвлет-анализе морфологических признаков элекгрокардиосигнала; в работах [43,45] предложен гибридный метод обработки морфологических признаков квазистационарных информационных процессов; в работах [40,46,47] предложен алгоритм интеллектуальной поддержки выбора наиболее эффективных монометодов анализа в составе гибридного метода обработки КИП; в работах [24,25,26] предложен универсальный ИВК для контроля параметров биосигнала; в работах [20,35,41] предложено алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы поддержки принятия решений медицинского назначения.

ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ. Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в практику в ООО «БИОСОФТ-М» (г. Зеленоград), а также в учебный процесс, Московского авиационного института и Московского энергетического института. Экономическая и социальная значимость работы состоит в снижении риска внезапной смерти и периодов нетрудоспособности сердечно-сосудистых больных.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ. Диссертация состоит из введения четырех глав заключения и библиографического списка включающего 122 наименований. Объем диссертации 200 страниц текста 86 рисунков и 12 таблиц.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть применены для распознавания МП других биосигналов и квазистационарных информационных процессов сложной формы в смежных областях знаний.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наиболее важные результаты, полученные в ходе выполнения работы, заключаются в следующем.

1) Предложен гибридный метод обработки квазистационарных информационных процессов, основанный на использовании монометодов, работающих во временной и в частотной области принятия решений, на базе которого целесообразно строить проблемно-ориентированные системы медицинского назначения.

2) Разработаны системы опорных моделей формы и ритма, созданы функциональные модели для качественной и количественной оценки результатов выбора вейвлет-базиса для анализа МП ЭКС и проведены исследования, подтвердившие эффективность разработанного решающего правила анализа для монометода на основе вейвлет-преобразования Хаара.

3) Предложена система функционально-технологических, обобщающих, динамических и метрологических критериев оценки эффективности методов обработки МП ЭКС, позволяющих провести их сравнительный анализ с целью определения целесообразности их включения в систему монометодов в рамках предложенного гибридного подхода. Также получены аналитические выражения для определения метрологических критериев.

4) Предложена методика исследований, сформированы требования к входной тестовой последовательности, создана верифицированная база сигналов и помех для комплексного тестирования конкретных проблемно-ориентированных интеллектуальных систем медицинского назначения и их функциональных моделей при различных помехах нарастающей амплитуды.

5) Создана и протестирована на основе.предложенной методики проблемно-ориентированная СППР ТН, позволяющая повысить эффективность разработки СППР МН на,основе применения системного подхода к анализу квазипериодических сигналов сложной формь1 за счет интеграции методов обработки сигнала.

6) Синтезирована и исследована обобщенная структура ПОИ СППР МН, базирующаяся на предложенном гибридном методе, тестирование которой подтвердило повышение эффективности анализа МП ЭКС до 95 случаев из 100 в условиях интенсивных помех, что соответствует погрешности 5% по сравнению со значением 15%, достигаемым аналогами.

7) Полученные результаты внедрены в практику в ООО «БИОСОФТ-М» (г. Зеленоград), а также в учебный процесс Московского авиационного института и Московского энергетического института.

Таким образом, в результате выполнения диссертационной работы решены задачи, имеющие существенное значение при создании и совершенствовании современных СППР КД с точки зрения повышения их диагностической эффективности за счет применения гибридизации методов анализа МП ЭКС.

1. Акимов П. С., Евстратов Ф. Ф., Захаров С. И. и др. Обнаружение радиосигналов. Под ред. А. А. Колосова. — М.: Радио и связь, 1989.

2. A.c. 1502008. Селектор QRS-комплексов ЭКС. / Т.В. Истомина, Л.Ю. Кривоногое и др. Опубл. В Б. И. 1989, М 31.

3. Барановский А.Л., Калиниченко А.И., Манто Л.А. и др. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Под ред. Барановского А.Л., Немирко А.П. —М.: Радио и связь, 1993.

4. Биотехнические системы: Теория и проектирование. Учебное пособие/В.М. Ахутин, Е.П. Попечителев, А.П. Немирко и др.; Под ред. В.М. Ахутина. Л.: Изд-eo ЛГУ, 1981. -220 с.

5. Биофизические характеристики тканей человека. Справочник /Березовский В.А., Колотилов H.H. — Киев: Наукова думка, 1990.

6. Вейвлет-анализатор ЭКГ-сигналов / Д.А. Ладяев; Мордовский госуниверситет им. Н.П. Огарева — М 2006612077; зарег. в Реестре программ для ЭВМ 15.06.2006г.

7. Взаимодействие естественных и искусстевенных полей и излучений с биологическими объектами: учеб. пособие для вузов / С.П. Вихров, Т.А. Холомина, Н.В. Гривенная. —М.: Изд-во Горячая линяя — Телеком, 2009 308с.

8. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник. М.: Радио и связь, 1985.- 312 с.

9. Гренандер У. Лекции по теории образов. М.: Мир, 1979.

10. Ю.Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Пер. с англ. — Ижевск, НИЦ регулярная и хаотическая динамика; 2001.

11. Документация к плате Advantech PCI-1710.12Дощицин В.Г. Клиническая диагностика сердечных аритмий. — М.: Медицина, 1983.

12. З.Дьяконов В.П. Вейвлеты от теории к практике. —М.: Солон-Р, 2002. 448 е.: ил.

13. В.Дьяконов, В.Круглое. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. Питер: 2001.

14. Жуковский В.Д. Медицинские электронные системы. — М.: Медицина, 1988.

15. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

16. Истомина Е.В., Можакова O.A., Истомина Т.В. УИВК на основе помехоустойчивого алгоритма распознавания импульсов ЭКС при ЭСС // Тезисы докладов V Международной конференции «Радиоэлектроника в медицинской диагностике». Москва, 2003. - С.74-77.

17. Истомина Е.В., Сидорова М.А., Истомина ТВ. Компьютерное моделирование работы сердечно-сосудистой системы // Труды XI Международного симпозиума МАИ «Инженерные технологии в медицине». -Москва: Изд-во МАИ, 2005. С. 173-174.

18. Истомина Е.В., Истомина Т.В., Лавреев A.A. Формирование входных тестовых последовательностей ЭКС // Труды Международной научно-технической конференции «МИС-2006». Таганрог: Изд-во ТГРУ, 2006. - С.86-87.

19. Истомина Е.В., Истомина Т.В., Лавреев A.A. Применение wavelet-анализа для обработки электрокардиосигнала // Труды XII Международного симпозиума МАИ «Инженерные технологии в медицине». Москва: Изд-во МАИ, 2006. - С. 170-172.

20. Истомина Е.В., Истомина Т.В. Исследование работы биоусилителя в среде SIMULINK // Труды XIII Международного симпозиума им. А.Г. Горшкова «Инженерные технологии в медицине». Москва: Изд-во МАИ, 2007. - С.46-48.

21. Истомина Е.В., Истомина Т.В. Идентификация информативных свойств электрокардиосигнала на основе многомасштабно-временного анализа // Технологии живых систем. Москва: Изд-во Радиотехника, 2007. - №4. -С.37-40.

22. Истомина Е.В., Дворяшин Б.В., Истомина Т.В., Скачков B.JI. Технические основы биомедицинских исследований // Методическое пособие. Москва: «Издательский дом МЭИ», 2007.- 47 с.

23. Истомина Е.В., Истомина Т.В. Формализованное описание процесса анализа БМИ // Труды IV Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в экономике, информатике, медицине и образовании». Пенза, 2007. - С. 141-143.

24. Истомина Е.В., Истомина Т.В. Совершенствование процесса обработки электрокардиосигнала // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии». -Пенза: Изд-во ПГТА, 2007. С. 155-156.

25. Истомина Е.В. ИВК для диагностики сердечных аритмий // Материалы XX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «БИОМЕДСИСТЕМЫ—2007». Рязань: Редакционно-издателъский центр РГРТУ, 2007. - С.65-68.

26. Истомина Е.В., Истомина Т.В., Лавреев A.A. Совершенствование процесса цифровой обработки ЭКС // Материалы XIV Международного симпозиума им.А.Г.Горшкова «Инженерные технологии в медицине». Москва: Изд-во МАИ, 2008. - С. 105.

27. Истомина Е.В., Истомина Т.В., Лавреев A.A. Нейросетевой многомасштабный анализ электрокардиосигнала // Труды10-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2008. - С.32-35.

28. Истомина Е.В., Моисеев В.Б., Бурлюкина Е.В., Павлов А.Ю. Рынок медицинской техники на примере КВЧ-аппарата «АИСТ» // Приложение к теоретическому и прикладному научно-техническому журналу

29. Мехатроника, Автоматизация, Управление «Мехатроника и информационные технологии в медицине». Москва: Изд-во "Новые технологии", 2008. -Ns3. - С. 13-15.

30. Истомина Е.В. Применение метода ДЭМ для анализа опасных аритмий // Материалы III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии». -Пенза: НОУ ПДЗ, 2009. С. 52-54.

31. Istomina Е. V., Istomina Т. V. Hybrid algorithm of ECG-processing // 5th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering. Munich, 2009. - July 1-4. -P.233-234.

32. Истомина Е.В., Шамин Е.А., Истомин Б.А., Лавреев A.A. Перспективные направления ЭКГ-анализа // Известия ЮФУ. Технические науки.

33. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы». Таганрог, 2009. - №9. - С. 89-93.

34. Истомина Т.В., Методы и средства обработки биоэлектрической информации 05.13.01. — Диссертация на соискание ученой степени д.т.н. — Пенза, 2002.

35. Истомина Т.В., Чувыкин Б.В., Щеголев В. Е. Применение wavelet — преобразования для задач обработки информации. — Пенза, изд-во ПГУ, 2000.

36. Истомина Т.В. Методы и средства медицинских измерений.- Пенза: Издательство ПГУ, 1998.

37. Истомина Т.В. и др. УИВК на основе помехоустойчивого алгоритма распознавания импульсов ЭКС при ЭСС. В кн. докл. V международн. конф. «Радиоэлектроника в медицинской диагностике».- М.: Радио и связь, 2003, с. 67.

38. Истомина Т.В. Распознавание информативных свойств биоэлектрических сигналов. //Датчики и системы, М°8, 2000.

39. Колтун В. М. Исследование, разработка и внедрение помехоустойчивых приборов динамического контроля параметров кардиоритма. —Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. — М, 1980.

40. Кореневский Н. А., Попечителев Е. П., Филист С. А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для диагностики и лечебных воздействий: Монография. — Курск, Курская городская типография, 1999.

41. Кравченко В.Ф., Попов А.Ю. Особенности применения цифровых фильтров при обработке ЭКГ человека. — Измерительная техника, 1994, №2.

42. Кривоногов Л.Ю. Методы и алгоритмы помехоустойчивой обработки электрокардиографической информации. Диссертация на соискание ученой степени к.т.н., Пенза, 2003.

43. Ладяев Д.А., Алгоритм обнаружения 0Я8-комплексов ЭКГ-сигналов на основе вейвлет-преобразования 05.13.18. — Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. Саранск, 2007.

44. Микрокомпьютерные медицинские системы: Проектирование и применения. /Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера: Пер. с анг. —М: Мир, 1991.

45. Микрокомпьютеры в физиологии: Пер. с англ. / Под ред. П. Фрейзера. — М.: Мир, 1990.

46. Неймарк Ю. И., Баталова 3. С., Васин Ю. Г., Брейдо М. Д. Распознавание образов и медицинская диагностика. М.: Наука, 1972.

47. Орлов В.П. Руководство по электрокардиографии. —М.: Медицина, 1984.

48. Пахаръков Г.Н., Попечителев Е.П. Принципы и методы обеспечения качества медико-технического оснащения здравоохранения: Учеб. пособие. — СПб.: изд-во СПб ГЭТУ «ЛЭТИ», 2003.

49. Попечителев Е.П., Романов С.В. Интерактивные методы обработки биомедицинской информации. — Л.: ЛЭТИ, 1983.

50. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем/ Смирнов Ю.М., Воробьев E.H., Потапов Е.С., Сюзев В.В.; Под. ред. Ю.М. Смирнова. —М.: Высшая школа, 1984.

51. Пупков К.А., Егупов Н.Д., Зверев В.Ю., Коньков В.Е., Милое Л.Т. и др. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления. Под. ред. Н.Д. Егупова. —М.: Издательство МЕТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.

52. Рангайян P.M. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / Пер. с англ. Под ред. А.П. Немирко. —М.: Физматлит, 2007. — 440 с.

53. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб. пособие для вузов/Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. — М.: Высш. шк., 2004 — 616с.

54. Сотник С.Л. Экспертные системы. — По материалам сайта http: //new asp, omskreg, ru.

55. Спицнадель В. H. Основы системного анализа: Учеб. пособие. — СПб.: «Изд. дом «Бизнесс-пресса», 2000 г. — 326 с.76. Справка программы MATLAB.

56. Старшов A.M., Смирнов ИВ. ЭКГ для профессионалов. Методика и техника электрокардиографического исследования. — М.: Познавательная книга плюс, 2004. 96 с.: ил.

57. Суворов A.B. Клиническая электрокардиография. — Н. Новгород: изд. НЕМА, 2004. 272 е.: ил.

58. Суворов Н.Б. Электрофизиологические методы диагностики состояния центральной нервной и сердечно-сосудистой систем человека: Учеб. Пособие. СПб.: Изд-во СПбЕЭТУ «ЛЭТИ», 2005.84 с.

59. Теория систем автоматического управления / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. С-Пб.: Изд-во Профессия, 2003. - 752 с.

60. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. — М.: Мир, 1977.

61. Хан М. Быстрый анализ ЭКГ. — М.: Бином, 1999. 286 е.: ил.

62. Харатъян Е.И. Математическая обработка сигналов в системе мониторирования электрокардиограмм.- М.: Радио и связь, 1997, с. 113.

63. Хаутон Гр. Расшифровка ЭКГ. — М.: Медицина, 2001. 304 е.: ил.

64. Хэгглин Р. Дифференциальная диагностика внутренних болезней. М. Фирма "Миклош", изд-во Инженер", 1993.

65. Хэмптон Д. Основы ЭКГ. —М.: Медицинская литература, 2006. 224 е.: ил.

66. Цифровая обработка сигналов /А.Б. Сергиенко — СПб.: Питер, 2002. — 608 с.

67. M.L. Ahlstrom and W.J. Tompkins, "Automated high-speed analysis of holier tapes with microcomputers," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 30, pp. 651-657, Oct. 1983.

68. M. Akay, Wavelet applications in Medicine, IEEE Spectrum, 1997, Vol 34, №5.

69. R.A. Balda, Trends in Computer-Processed Electrocardiograms. Amsterdam: North Holland, 1977, pp. 197-205.

70. Daubechies. Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets. — Comm. Pure. Apl. Math., vol. 41 (1998), pp. 909-996.

71. Daubechies. Recent Results in Wavelet Applications. — Proceedings of SPIE Aerosense Symposium, 1998, pp. 23—31.

72. Daubechies, The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis. -IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 36 (1990), pp. 961-1005.

73. P.S.Ivanov, M.S.Rosenblum and oth. Scaling Behaviour of Heartbeat Intervals Obtained by Wavelet Based Tame - Series Analysis. Nature, 1996, Vol 383, No 26.

74. J. Fraden and M.R. Neumann, "QRSwave detection, " Med. Biol. Eng. Comput., vol. 18, pp. 125-132, 1980

75. D. Gustafson, "Automated VCG interpretation studies using signal analysis techniques, " R-1044 Charles Stark Draper Lab., Cambridge, MA, 1977.

76. P.S. Hamilton and W.J. Tompkins, "Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH arrhythmiac database, " IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 33, pp. 1157-1165, 1986.

77. W.P. Holsinger, K.M. Kempner, and M.H. Miller, "A QRS preprocessor based on digital differentiation, " IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 18, pp. 121-217, May 1971.

78. S. Kadambe, R. Murray, and G.F. Boudreaux-Bartels, "Wavelet transform-based QRS complex detector, " IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 46, pp. 838-848, 1999.

79. Kemp B., Varri A., Rosa A. C., Nielsen Kim D., Gade J. «A simple format for exchange of digitized polygraphic recordings». Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 82 (1992): 391-393 pp.

80. L. Keselbrener, M. Keselbrener, and S. Akselrod, "Nonlinear high pass filter for R-wavedetection inECGsignal, "Med. Eng. Phys., vol. 19, no. 5,pp. 481-484, 1997.

81. J. Leski and E. Tkacz, "A new parallel concept for QRS complex detector, " in Proc. 14th Annu. Int. Conf. IEEE Engineering in Medicineand Biology Society, Part 2, Paris, France, 1992, pp. 555-556.

82. C. Li, C. Zheng, and C. Tai, "Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms, " IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 42, pp. 21-28, 1995.

83. A. Ligtenberg and M. Kunt, "A robust-digital QRS-detection algorithm for arrhythmia monitoring, " Comput. Biomed. Res., vol. 16, pp. 273-286, 1983.

84. P. Morizet-Mahoudeaux, C. Moreau, D. Moreau, and J.J. Quarante, "Simple microprocessor- based system for on-line ECG arrhythmia analysis, " Med. Biol. Eng. Comput., vol 19, no. 4, pp. 497-501, July 1981.

85. M.-E. Nygards and J. Hulting, "An automated system for ECG monitoring, " Comput. Biomed. Res., vol. 12, pp. 181-202, 1979.

86. M. Okada, "A digital filter for the QRS complex detection, " IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 26, pp. 700-703, Dec. 1979.

87. J. Pan and W.J. Tompkins, "A real-time QRS detection algorithm, " IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 32, pp. 230-236, 1985.

88. G. Papakonstantinou and F. Gritzali, "Syntactic filtering of ECG waveforms, " Comput. Biomed. Res., vol. 14, pp. 158-167, 1981.

89. Proceedings of the 4th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering. -Moscow.: MET, 2008. -378p.

90. K.D. Rao, "Dwt based detection ofR-peaks and data compression of ECG signals, "IETEJ. Res., vol. 43, no. 5, pp. 345-349, 1997.

91. E. Skordalakis, "Recognition of noisy peaks in ECG waveforms, " Comput. Biomed. Res., vol. 17, pp. 208-221, 1984.

92. Y. Sun, S. Suppappola, and T.A. Wrublewski, "Microcontroller-based real-time QRS detection, "Biomed. Instrum. Technol., vol. 26, no. 6, pp. 477-484, 1992.

93. S. Suppappola and Y. Sun, "Nonlinear transforms of ECG signals for digital QRS detection: A quantitative analysis, " IEEE Trans.Biomed. Eng., vol. 41, pp. 397400, 1994.

94. W. Sweldens. The Lifting Scheme: A new Philosophy in Biorthogonal Wavelet ' Constructions. In Wavelet Applications in Signal and Image Processing III. —

95. Proc. SPIE 2569, 1995, pp. 68-79.

96. B.C. Yu, S. Liu, M. Lee, C.Y. Chen, and B.N. Chiang, "A nonlinear digital filter for cardiac QRS complex detection, " J. Clin. Eng., vol. 10, pp. 193-201, 1985.