А.А. Михеев1, Ю.А. Челебаева2, С.В. Челебаев3

1–3 ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина» (г. Рязань, Россия)

1 maa0312@yandex.ru, 2 chel-juliya@yandex.ru, 3 sergeychelr@yandex.ru

Постановка проблемы. В настоящее время имеется большая потребность в мобильных системах мониторинга, применяемых для выявления отклонений сердечного ритма у граждан, работающих или проживающих в труднодоступных районах. Из-за проблем с передачей данных из таких районов желательно весь процесс обработки информации осуществлять на объекте исследования. Но несмотря на ограниченность аппаратных затрат на реализацию подобных систем, необходимо обеспечивать высокую достоверность результатов мониторирования.

Цель. Разработать структурную схему мобильного устройства анализа сердечного ритма, осуществить выбор архитектуры нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации мобильного устройства, определить структуру нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации, выполнить обучение нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации, провести программное моделирование нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации, реализацию нейросетевой подсистемы преобразования и сегментации на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС).

Результаты. Разработана структурная схема мобильного устройства анализа сердечного ритма. Обоснован выбор архитектуры нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации мобильного устройства. Определена структура нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации. Выполнено обучение нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации. Осуществлено программное моделирование нейронной сети подсистемы преобразования и сегментации, подтверждающее высокую достоверность предложенной нейросетевой структуры. Произведена реализация нейросетевой подсистемы преобразования и сегментации на языке описания аппаратуры VHDL на базе ПЛИС.

Практическая значимость. Разработанная структурная схема мобильного устройства и нейросетевая структура подсистемы преобразования и сегментации могут быть использованы при реализации мобильных средств мониторирования сердечного ритма.

Михеев А.А., Челебаева Ю.А., Челебаев С.В. Разработка мобильных средств мониторирования сердечного ритма с использованием искусственных нейронных сетей // Биомедицинская радиоэлектроника. 2024. T. 27. № 4. С. 72-79. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202404-10

1. Клиническая аритмология / Под ред. проф. А.В. Ардашева. М.: МЕДПРАКТИКА-М. 2009. 1220 с.
2. Челебаев С.В., Челебаева Ю.А. Нейросетевые преобразователи частотно-временных параметров сигналов в цифровой код двух переменных на основе персептронных сетей // Успехи современной радиоэлектроники. 2014. № 10. С. 50–56.
3. Мельник О.В., Челебаев С.В., Челебаева Ю.А. Автоматизированный анализ сердечного ритма в режиме реального времени с использованием нейросетевых технологий // Биомедицинская радиоэлектроника. 2017. № 7. С. 45–51.
4. Челебаева Ю.А. Разработка нейросетевой модели определения признаков мерцательной аритмии для подсистемы обработки сигналов кардиоритмограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 4. С. 97–106.
5. Мельник О.В., Челебаев С.В., Челебаева Ю.А. Методика синтеза нейросетевой подсистемы обработки сигналов кардиоритмограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2019. Т. 22. № 4. С. 45–52.
6. Челебаева Ю.А., Мельник О.В., Челебаев С.В. Разработка правил нечеткого вывода для модели комплексной интерпретации признаков сигналов кардиоритмограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2022. Т. 25. № 4. С. 87–97.
7. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4: Учеб. пособие для вузов / Под ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2001. 256 с.
8. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика. 2002. 344 с.