Інтелектуальний аналіз аномалій ритмів електрокардіограм з використанням спеціалізованих баз знань
Вантажиться...
Дата
2019-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 124 с., 27 рис., 1 додаток, 24 табл., 81 джерел.
Актуальність. Дуже великою за масштабами проблемою, з приводу питання людського здоров'я, є невчасне визначення порушень, тобто виявлення їх не на початкових періодах, при яких достатньо всього лиш звернутися до лікаря та використати набагато простіший вид лікування хвороби аби уникнути проблеми зі станом здоров’ям, а в той період коли захворювання вже почало впливати на весь організм та на всю систему людських органів.
Актуальність задачі зумовлена потребою виявлення серцево - судинних захворювань у їх початковий період, щоб забезпечити просте, швидке та набагато діюче лікування пацієнта, а також забезпечити своєчасний контроль хронічних хвороб, що у свою чергу має покращити ступінь охорони здоров’я та зменшити витрати на непотрібні заходи для нього.
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Інтелектуальний аналіз аномалій ритмів електрокардіограм з використанням спеціалізованих баз знань».
Мета дослідження і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є покращення якості постановки діагнозів пацієнтам з серцево-судинними захворюваннями за рахунок розробки онлайн системи інтелектуального аналізу ритмів електрокардіограм для виявлення аномалій у роботі серцево-судинної системи.
Задачі дослідження:
– аналізу існуючих підходів та методів кластеризації ритмів ЕКГ;
– вибір оптимального алгоритму кластеризації даних у вигляді часових рядів;
– проектування власної системи виявлення аномалій у ритмах ЕКГ;
– проведення аналізу методів та підходів згортання даних;
– розробка власного програмного забезпечення аналізу ритмів ЕКГ та спеціалізованої бази даних до неї;
– експериментування базовані на основі реальних даних ритмів ЕКГ.
Об’єкт дослідження – процес інтелектуального аналізу даних та аномалій у ритмах ЕКГ.
Предмет дослідження – метод інтелектуального аналізу даних часових рядів за допомогою кластеризації та прогонки через нейронну мережу з навчанням без вчителя.
Методи дослідження, використані в роботі, засновані на методах кластерного аналізу, методу головних компонент, та нейронної мережі.
Наукова новизна одержаних результатів поникає у розробці онлайн системи аналізу ритмів електрокардіограм та виявлення аномалій в них. Розроблений підхід до обробки даних надає можливість проаналізувати вхідні дані у вигляді часових рядів, виявити аномалії в них, та передбачити можливі захворювання пацієнта. Підхід базується на поєднанні методів кластерного аналізу та методу головних компонент.
Публікації. Тезисні матеріали опубліковані у ІІІ всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2019). Опублікована стаття у міжнародній конференції «Розвиток науки в XXI столітті», 15 листопада 2019р, Харків.
Опис
Ключові слова
ЕКГ, RR-інтервали, аномалія, скатерограма, кластеризація, метод головних компонент, k-means, ECG, RR-intervals, anomaly, scattergram, clustering, principal component analysis, k-means
Бібліографічний опис
Григорович, В. В. Інтелектуальний аналіз аномалій ритмів електрокардіограм з використанням спеціалізованих баз знань : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Григорович Віталій Віталійович. - Київ, 2019. - 124 с.