Медицинская Техника / Медицинская техника №3, 2011 / с. 18-26

Экспериментальный нейросетевой кардиоанализатор

Р.В. Исаков, М.А. Аль Мабрук, Л.Т. Сушкова

Аннотация

Проблема автоматизированного анализа электрокардиосигнала связана с необходимостью профилактической диагностики сердечно-сосудистой системы у большого числа людей с целью выделения группы риска. Для этой цели была применена методология нейронных сетей. В результате был разработан экспериментальный нейросетевой кардиоанализатор, построенный по модульной структуре. Данная система позволяет производить нейросетевой анализ электрокардиограммы и вариабельности ритма сердца.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Роман Владимирович Исаков, канд. техн. наук, доцент,
Аль Мабрук Мохаммад А., аспирант,
Людмила Тихоновна Сушкова, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра биомедицинской инженерии,
Владимирский государственный университет, г. Владимир,
e-mail: Isakov-RV@mail.ru

Список литературы

1. Poli R., Cagnoni S., Livi R. et al. A Neural Network Expert System for Diagnosing and Treating Hypertension // Computer. 1991. № 3. РP. 64-71.
2. Gindi G.R., Darken C.J., O’Brien K.M. et al. Neural network and conventional classifiers for fluorescence- guided laser angioplasty // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1991. Vol. 38. № 3. PР. 246-252.
3. Allen J., Murray A. Development of a neural network screening aid for diagnosing lower limb peripheral vascular disease from photoelectric plethysmography pulse waveforms // Physiol. Meas. 1993. Vol. 14. № 1. PР. 13-22.
4. Astion M.L., Wener M.H., Thomas R.G., Hunder G.G., Bloch D.A. Application of neural networks to the classification of giant cell arteritis // Arthritis Reum. 1994. Vol. 37. № 5. PР. 760-770.
5. Baxt W.G. A neural network trained to identify the presence of myocardial infarction bases some decisions on clinical associations that differ from accepted clinical teaching // Med. Decis. Making. 1994. Vol. 14. № 3. PР. 217-222.
6. Baxt W.G. Complexity, chaos and human physiology: the justification for non-linear neural computational analysis // Cancer Lett. 1994. Vol. 77. № 2-3. PP. 85-93.
7. Baxt W.G. Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction // Ann. Intern. Med. 1991. Vol. 115. № 11. PР. 843-848.
8. Baxt W.G. Analysis of the clinical variables driving decision in an artificial neural network trained to identify the presence of myocardial infarction // Ann. Emerg. Med. 1992. Vol. 21. № 12. РP. 1439-1444.
9. Guo Z., Durand L.G., Lee H.C. et al. Artificial neural networks in computer-assisted classification of heart sounds in patients with porcine bioprosthetic valves // Med. Biol. Eng. Comput. 1994. Vol. 32. № 3. РP. 311-316.
10. Barschdorff D., Ester S., Dorsel T et al. Phonographic diagnostic aid in heart defects using neural networks // Biomed. Tech. Berlin. 1990. Vol. 35. № 11. РP. 271-279.
11. Lee H.-L., Suzuki S., Adachi Y. et al. Fuzzy Theory in Traditional Chinese Pulse Diagnosis / Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks. Nagoya, Japan, October 25-29, 1993. Vol. 1. PP. 774-777.
12. Yang T.-F., Devine B., Macfarlane P.W. Combination of artificial neural networks and deterministic logic in the electrocardiogram diagnosis of inferior myocardial infarction // Eur. Heart J. 1994. Vol. 15. Abstr. Supplement XIIth World Congress Cardiology (2408). P. 449.
13. Hoher M., Kestler H.A., Palm G. et al. Neural network based QRS classification of the signal averaged electrocardiogram // Eur. Heart J. 1994. Vol. 15. Abstr. Supplement XIIth World Congress Cardiology (734). P. 114.
14. Nakajima H., Anbe J., Egoh Y. et al. Evaluation of neural network rate regulation system in dual activity sensor rate adaptive pacer // Eur. J. of Cardiac Pacing and Electrophysiol. Abstracts of 9th International Congress. Nice Acropolis – French, Rivera, June 15-18 (228), 1994. P. 54.
15. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-e издание / Пер. с анrл. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1104 с.
16. Исаков Р.В., Аль-Мабрук М.А., Лукьянова Ю.А., Сушкова Л.Т. Результаты исследования нейронных сетей в задачах распознавания патологических изменений электрической активности сердца // Биомедицинская радиоэлектроника. 2010. № 7. С. 9-13.
17. Исаков Р.В., Лукьянова Ю.А., Аль Мабрук М.А. Результаты исследования нейронных сетей в задачах распознавания патологий сердца / Доклады 9-й Межд. научн.-техн. конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии». Владимир, 2010. С. 250-254.
18. Исаков Р.В., Нашван А.А. Применение искусственных нейронных сетей для оценки вариабельности сердечного ритма / Доклады 9-й Межд. научн.-техн. конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии». Владимир, 2010. С. 162-165.
19. Исаков Р.В, Юрлова Е.В. Методы автоматизации образного анализа гистограмм ритма сердца / Доклады 9-й Межд. научн.-техн. конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии». Владимир, 2010. С. 165-167.