Метод обработки биологических сигналов на основе вейвлет-анализа


Аннотация

В работе представлен подход к обработке трендов биологических сигналов на примере сигналов сатурации артериальной крови кислородом, в том числе и для решения проблем срабатывания тревожной сигнализации. Для решения поставленной задачи в данной работе был использован анализ на основе диадного ортогонального вейвлет-преобразования. Был проведен анализ чувствительности и специфичности метода для модельных сигналов, что имели паттерны сигналов на уровне 80, 85, 90, 95% SpO2, которые могут быть ошибочно обработаны системой подачи тривоги. В результате эксперимента было получено значение чувствительности метода 99% для 1-3 уровней разложения и значения специфичности 30% для материнской функции Хаара.

Библиографическое описание

 
ГОСТ 7.1:2006 Транслитерация (формат Harvard)
 
Бодiловський О. К. Метод обробки трендiв бiологiчних сигналiв на основi вейвлет аналiзу / О.К. Бодiловський, А.О. Попов // Вісник НТУУ «КПІ». Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування. – 2017. – № 69. – с. 66-71. Bodilovskyi, O. K., Popov, A. O. (2017) Method for signal processing of biological trends based on wavelet analysis. Visn. NTUU KPI, Ser. Radioteh. radioaparatobuduv., no. 69, pp. 66-71. (in Ukrainian)
 

Полный текст:


Литература


Перелік посилань

Sendelbach S. Alarm fatigue / S. Sendelbach // Nursing Clinics of North America. - 2012. - Vol. 47, No. 3. - P. 375–382.

Solet J. M. Managing alarm fatigue in cardiac care / J. M. Solet, P. R. Barach // Progress in Pediatric Cardiology. - 2012. - Vol. 33, No. 1. - P. 85–90.

Tanner T. The problem of alarm fatigue / T. Tanner // Nursing for Women’s Health. - 2013. - Vol. 17, No. 2. - P. 153–157.

Chambrin M.-C. Multicentric study of monitoring alarms in the adult intensive care unit (icu): a descriptive analysis / M.-C. Chambrin, P. Ravaux, D. Calvelo-Aros[et al.] // Intensive care medicine. - 1999. - Vol. 25, No. 12. - P. 1360–1366.

Adeli H. Analysis of eeg records in an epileptic patient using wavelet transform / H. Adeli, Z. Zhou, N. Dadmehr // Journal of Neuroscience Methods. - 2003. - Vol. 123, No. 1. - P. 69–87.

Popov A. Estimation of heart rate variability fluctuations by wavelet transform / A. Popov, Y. Karplyuk, V. Fesechko // International Journal of Electronics and Telecommunications. - 2011. - Vol. 57, No. 3. - P. 395–400.

Ruttimann U. E. Use of the wavelet transform to investigate differences in brain pet images between patient groups / U. E. Ruttimann, M. A. Unser, D. E. Rio, R. R. Rawlings // Proc. SPIE 2035, Mathematical Methods in Medical Imaging II - 1993.

Мустецов Н. П. Биотехнические электронные системы / Н. П. Мустецов. - Харьков: ХТУРЭ - 2001. - P. 166

References

Sendelbach S. (2012) Nursing Clinics of North America., Vol. 47, No. 3., P. 375–382.

Solet J. M. and Barach P. R. (2012) Progress in Pediatric Cardiology, 33.1 p. 153–157

Tanner T. (2013) Nursing for Women’s Health, InTech Publisher, 356 p. DOI: 10.5772/1971

Chambrin M., Ravaux P. and Calvelo-Aros D. (1999) Intensive Care Medicine, Vol. 25, Issue 12, pp 1360–1366 DOI: 10.1007/s001340051082

Adeli H., Zhou Z. and Dadmehr N. (2003) Journal of Neuroscience Methods, vol. 123 Issue 1. P. 69–87.

Popov A., Karplyuk Y. and Fesechko V. (2011) Int. J. Electron. Telecommun. , Vol. 57, 395–400

Ruttimann U.E., Unser M.A., Rio D.E. and Rawlings R.R. (1993) Proc. SPIE 2035, Mathematical Methods in Medical Imaging II., pp. 192–203 DOI:10.1117/12.146601

Mustetsov, N.P. (2001) Biotechnical electronical systems, Kharkov, 168 p.






Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.