Klasifikacinių sprendimų medžių panaudojimas realaus laiko EKG signalų kokybės įvertinimui

Technorama 2018

Autorius: Justinas Gasparovičius

Vadovas: Darius Jegelevičius

Aprašymas:

Prognozuojama, kad per ateinančius 6 metus planuojama parduoti nuo 10 iki 26 kartų daugiau išmaniųjų drabužių nei iki šiol. Vienas didžiausių tokių rūbų trūkumų yra surenkamų biomedicininės paskirties duomenų patikimumas ir vertė klinikiniu požiūriu. Dažniausiai registruojamas biomedicininės paskirties signalas yra elektrokardiograma. Nors ir rinkoje yra daug širdies ritmo registratorių, tačiau net ir klinikinėje aplinkoje naudojama įranga dažnai nesuteikia patikimų duomenų dėl personalo klaidų, elektrodų savybių ar aplinkos elektromagnetinio triukšmo. Tokie duomenys sukelia daug klaidingų aliarmų, kurie lėtina personalo atsaką, turi įtakos paciento atsigavimo greičiui ir bendrai gydymo kokybei. Siūlomas sprendimas padeda automatiškai atpažinti elektrokardiogramos kokybę bei įvertina ar duomenų epizodai gali būti toliau analizuojami kitų algoritmų. Algoritmas įgyvendinamas vien tik programinės įrangos lygyje ir gali būti pritaikomas bet kuriai šiuo metu naudojamai įrangai, įskaitant ir ypač mažų energetinių sąnaudų mikroprocesorinėms sistemoms. Sprendimas veikia su ypač blogos kokybės signalais, kaip laidžios tekstilės elektrodais, užregistruota elektrokardiograma fizinio aktyvumo epizodais. Algoritmui užtenka vieno elektrokardiografinio kanalo. Kokybės įvertinimo algoritmas remiasi mašininiu apmokymu pagrįstu klasifikaciniu sprendimų medžiu. Šis sprendimų medis yra hierarchinė kokybės kriterijų sistema, sukurta ir ištirta naudojant realius įrašus. Parinkti kokybės kriterijai pasižymi labai mažais skaičiavimo ir atminties resursų reikalavimais, todėl leidžia įrenginiams efektyviai naudoti baterijos energiją ir taip mažinti būsimus įrenginius. Sistema leidžia pasiekti 0.95 viršijantį jautrumą širdies ritmo aptikimui, naudojant apmokyme nematytus laidžia tekstile užregistruotus duomenis. Algoritmo sukūrimo ir panaudojimo metodika galėtų būti pritaikoma daugeliui biomedicininės paskirties signalų, kaip fotopletizmografija ar kraujo spaudimo registravimas. Algoritmo įdiegimas medicininės paskirties įrangoje ir išmaniuosiuose drabužiuose leistų užtikrinti duomenų patikimumą, sumažintų klaidingų aliarmų skaičių ir padėtų išvengti personalo ar vartotojo klaidų naudojant tokią įrangą.

Duration:
2016 - 2016

We are using cookies to provide statistics that help us give you the best experience of our site. You can find out more or switch them off if you prefer. However, by continuing to use the site without changing settings, you are agreeing to our use of cookies.
I agree