О.В. Мельник – д.т.н., профессор, кафедра информационно-измерительной и биомедицинской техники, Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина
E-mail: omela111@yandex.ru
С.В. Челебаев – к.т.н., доцент, кафедра автоматизированных систем управления, Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина
E-mail: sergeychelr@yandex.ru
Ю.А. Челебаева – аспирант, кафедра информационно-измерительной и биомедицинской техники, Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина
E-mail: chel-juliya@yandex.ru
Постановка проблемы. Задачей анализа сердечного ритма в режиме реального времени является обнаружение ранних аритмий с целью их лечения и предотвращения угрожающих жизни аритмий. Внедрение нейросетевой организации систем в основу построения устройств анализа кардиоритмограммы позволяет также существенно расширить их функциональные возможности, в том числе обучаемость нейросетевого устройства на выделение искомого информативного признака. Для упорядочивания процесса проектирования нейросетевой подсистемы обработки сигналов кардиоритмограммы необходимо разработать методику синтеза, регламентирующую основные этапы разработки подсистемы.
Цель – разработка методики синтеза нейросетевой подсистемы обработки сигналов кардиоритмограммы.
Результаты. Принята следующая постановка задачи построения подсистемы обработки сигналов кардиоритмограммы: необходимо создать совокупность нейросетевых структур обработки сигналов кардиоритмограммы при выполнении ограничений на допустимую погрешность и заданное время обработки, обеспечив минимизацию показателя затрат на его последующую аппаратную реализацию на программируемых логических интегральных схемах. Предложен укрупненный порядок проектирования подсистемы обработки сигналов кардиоритмограммы на основе нейросетевых технологий. Осуществлено представление основных типов нейронов в логическом базисе, выполнена их классификация. Применена методика синтеза для проектирования сети определения информативного признака постоянной бигеминии.
Практическая значимость. Разные аритмии могут существовать вместе, и разработанная методика позволяет обнаруживать это сочетание параллельно. Планируется дальнейшая комплексная интерпретация признаков. Данный подход к построению систем контроля сердечного ритма в режиме реального времени может быть использован как для мониторинга уже диагностированных сердечно-сосудистых заболеваний (особенно в палатах интенсивной терапии), так и для профилактики и ранней диагностики признаков аритмии у лиц с высоким миокардиальным риском.
- Березный Е.А., Рубин А.М., Утехина Г.А. Практическая кардиоритмография М.: Нео. 2005. 140 c.
- Мельник О.В., Челебаев С.В., Челебаева Ю.А. Анализ сердечного ритма в режиме реального времени на основе искусственных нейронных сетей // Биотехносфера. 2016. № 6. С. 33–39.
- Мельник О.В., Челебаев С.В., Челебаева Ю.А. Автоматизированный анализ сердечного ритма в режиме реального времени // Биомедицинская радиоэлектроника. 2017. № 7. С. 45–52.
- Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М.: ИПРЖР. 2001. 256 с.