Аналіз електрокардіосигналів для виявлення ознак передсердних аритмій
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Об’єктом дослідження в дипломній роботі є електрокардіосигнали пацієнтів із передсердними аритміями. Предметом дослідження виступають методи цифрового аналізу ЕКГ-сигналів, що дозволяють виявляти ознаки передсердних аритмій, зокрема фібриляції передсердь.
Метою роботи є дослідження сучасних методів обробки та аналізу електрокардіосигналів для виявлення ознак фібриляції передсердь. Для досягнення цієї мети застосовано часові, спектральні, спектрально-часові та вейвлет-методи аналізу.
У процесі дослідження проведено аналіз сигналів з бази даних PTB-XL (AF Detection) із використанням чотирьох підходів: часового аналізу, спектрального аналізу, спектрально-часового підходу та вейвлет-перетворення. Виявлено ключові відмінності між сигналами з нормальним синусовим ритмом і тими, що свідчать про наявність фібриляції передсердь. Нормальні сигнали характеризуються стабільними RR-інтервалами, низькою варіабельністю частоти серцевих скорочень (ЧСС) та чітко вираженими зубцями P. У свою чергу, сигнали при фібриляції передсердь містять хаотичні f-хвилі, велику варіабельність RR-інтервалів та відсутність зубців P.
У межах роботи також було розроблено коефіцієнт варіабельності низькоамплітудних коливань, який продемонстрував ефективність у виявленні фібриляції передсердь. З метою автоматизації аналізу реалізовано відповідні програмні алгоритми мовою Python.
Наукова новизна роботи полягає у запропонованому комбінованому підході до аналізу ЕКГ-сигналів, який поєднує переваги часових, спектральних та вейвлет-методів. Крім того, запропоновано новий коефіцієнт, що дозволяє кількісно оцінити хаотичність сигналу та підвищити точність діагностики фібриляції передсердь.
Практичне значення результатів полягає в можливості використання розробленої методики для створення автоматизованих систем діагностики аритмій, а також її інтеграції у телемедичні платформи. Це може сприяти покращенню якості медичної допомоги та ефективності діагностичних процесів.
Опис
Ключові слова
ЕКГ, спектральний аналіз, машинне навчання, вейвлет-аналіз, фібриляція
Бібліографічний опис
Прахніцький, В. В. Аналіз електрокардіосигналів для виявлення ознак передсердних аритмій : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Прахніцький Всеволод Віталійович. – Київ, 2025. – 88 с.