Архив номеров
Медицинская Техника / №3, 2016 / с. 18-22

Нейросетевой детектор искажений в электрокардиосигнале

                                

В.А. Аль-Хайдри, Р.В. Исаков, Л.Т. Сушкова


Аннотация

В статье приведены результаты исследования возможности применения искусственных нейронных сетей для обнаружения искажений в электрокардиосигнале. Созданы обучающие и тестовые базы данных. Предложена методика анализа обучающей выборки на основе метода К-средних. Исследовано влияние количества нейронов скрытого слоя на эффективность работы нейронной сети. Разработана методика оценки эффективности нейронных сетей на основе ROC-технологии. Разработана структура нейросетевого детектора искажений в электрокардиосигнале. Тестирование системы показало достаточно высокие результаты чувствительности и специфичности, равные 94,5 %, и среднее AUC = 0,97.


Сведения об авторах

Аль-Хайдри Валид Ахмед, аспирант,
Роман Владимирович Исаков, канд. техн. наук, доцент,
Людмила Тихоновна Сушкова, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра «Биомедицинские и электронные средства и технологии», Владимирский государственный университет, г. Владимир,
e-mail: fawaz_tariq@mail.ru

Список литературы

1. Всемирная организация здравоохранения / http:// www.who.int/mediacentre/factsheets/fs317/ru/.
2. Попечителев Е.П. Методы медико-биологических исследований. Системные аспекты / Уч. пособие. – Житомир: ЖИТИ, 1997. 186 с.
3. Городин А.С. Контроль качества электрокардиографического сигнала в условиях телемедицинского мониторинга / Автореферат дис. на соиск. квалиф. магистра-инженера. – Орел, 2014.
4. Maan A.C., van Zwet E.W., Man S., Oliveira-Martens S.M.M., Schalij M.J., Swenne C.A. Assessment of Signal Quality and Electrode Placement in ECGs Using a Reconstruction Matrix / / Computing in Cardiology. 2011. Vol. 38. PP. 289-292.
5. Козюра А.В. Оценка диагностической значимости электро- кардиографического сигнала / Труды Х Международной научной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии». Т. 1. С. 152-155. – Владимир, 2012.
6. Аль-Хайдри В.А., Исаков Р.В., Сушкова Л.Т. Обзор основных методов обнаружения артефактов в биомедицинских сигналах / ФРЭМЭ-2014. С. 379-382.
7. Josy Joy, Manimegalai P. Wavelet Based EMG Artifact Removal From ECG Signal // Journal of Engineering, Computers & Applied Sciences (JEC&AS). 2013. Vol. 2. № 8.
8. Geetha G., Geethalakshmi S.N. Scrutinizing different techniques for artifact removal from EEG signals // International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST). 2011. Vol. 3.
9. Heenam Yoon, Hanbyul Kim, Sungjun Kwon, Kwangsuk Park. An Automated Motion Artifact Removal Algorithm in Electrocardiogram Based on Independent Component Analysis / The Fifth International Conference on Health, Telemedicine, and Social Medicine. IARIA, 2013.
10. Аль Мабрук М. Аппаратно-программные средства и алгоритмы распознавания патологий сердца на основе персептронных сетей / Автореферат дис. на соиск. уч. степ. к.т.н. – Рязань, 2011.
11. Галушка В.В., Фатхи В.А. Формирование обучающей выборки при использовании искусственных нейронных сетей в задачах поиска ошибок баз данных // Инженерный вестник Дона. 2013. № 2 (25). Т. 25.
12. Батуркин С.А., Батуркина Е.Ю., Зименко В.А., Сигинов И.В. Статистические алгоритмы кластеризации данных в адаптивных обучающих системах // Вестник РГРТУ. 2010. № 1. Вып. 31.
13. Черезов С., Тюкачев Н.А. Обзор основных методов классификации и кластеризации данных // Вестник ВГУ. Серия «Системный анализ и информационные технологии». 2009. № 2. С. 25-29.
14. Аль-Хайдри В.А., Исаков Р.В., Сушкова Л.Т. Исследование влияния выбора функций активации на эффективность работы многослойного персептрона // Нейрокопмьютеры: разработка и применение. 2015. № 7. С. 60-66.
15. Аль-Хулейди Н.А., Исаков Р.В., Сушкова Л.Т. Результаты исследования нейронных сетей в задачах распознавания вариабельности сердечного ритма // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2012. № 6. С. 61-67.
16. Будченко А.А., Мазурова И.Ю., Илюхин В.И., Храпова Н.П. ROC-анализ результатов выявления антигенов возбудителей мелиоидоза и сапа твердофазным иммуноферментным методом / Материалы VII Международной научной конференции «Системный анализ в медицине» (САМ 2013) / Под общ. ред. В.П. Колосова. – Благовещенск, 2013. 167 с.