Россия
This article describes the methods of information technologies enable the development of the original ECG data for further automated diagnosis
This article describes the methods of information technologies enable the development of the original ECG data for further automated diagnosis
I. Введение
Современные медицинские средства получения ЭКГ позволяют записывать их и сохранять в различных форматах, в том числе и в форматах *.jpg и *.bmp. Это в свою очередь расширяет возможности по разработке методик автоматизированного формирования диагноза. Данная работа посвящена исследованиям начальных этапов по разработки методик автоматизированного формирования диагноза сердечно - сосудистых заболеваний на основе преобразования графического формата ЭКГ в матричный вид.
II. Общетеоретический подход обработки графический файлов ЭКГ
На настоящий момент электрокардиография является методикой регистрации и исследования электрических полей, образующихся при работе сердца. Электрокардиография представляет собой относительно недорогой, но ценный метод электрофизиологической инструментальной диагностики в кардиологии.
Прямым результатом электрокардиографии является получение электрокардиограммы (ЭКГ), то есть графического представления разности потенциалов возникающих в результате работы сердца и проводящихся на поверхность тела. На ЭКГ отражается усреднение всех векторов потенциалов действия, возникающих в определённый момент работы сердца. Одним из принципиально новых применений вычислительной техники в медицине в настоящее время является расшифровка электрокардиограмм. В настоящее время существует несколько методов для анализа и расшифровки [1-5].
Компоненты ЭКГ и их нормальные величины приведены на рис. 1.
Рис. 1. Пример компонентов ЭКГ и их нормальных величин
1. Лавлинский, В. В. Основа метода распознавания графических файлов ЭКГ при оценке инфаркта миокарда [Текст] / А. Ю. Кривцов, В. В. Лавлинский // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2011. – Т. 7. – № 7. – С. 145-148.
2. Лавлинский, В. В. Непараметрический метод обработки сигналов ЭКГ с использованием математического аппарата нейронных сетей [Текст] / А. Ю. Кривцов, В. В. Лавлинский, Н. М. Новикова// XVIII Международная научно-техническая конференция Радиолокация, навигация, связь. – Том 1. – Воронеж : «САКВОЕЕ», 2012. – С. 384-393.
3. Лавлинский, В. В. Основа метода проектирования информационных объектов автоматизации для систем технологической подготовки производства на основе синтеза виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров [Текст] / В. В. Лавлинский, Е. Е. Обручникова, Ю. С. Сербулов // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2010. – Т. 6. – № 11. – С. 192-198.
4. Лавлинский, В. В. Программная реализация моделей для синтеза виртуальной реальности АСТПП для условий нечеткого представления контролируемых параметров при проектировании систем [Текст] / В. В. Лавлинский, Е. Е. Обручникова // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2009. – № 5. –С. 184-187.
5. Лавлинский, В. В. Применение автокорреляционных методов анализа сигналов с датчиков электроэнцефалограммы для разработки интеллектуального тренажёра по восстановлению опорно-двигательных навыков [Текст] / Д. В. Бибиков, В. В. Лавлинский // Моделирование систем и процессов. – 2012. – № 2. – С. 22-26.
