Розробка нового діагностичного знаку за результатами інтелектуального аналізу абдомінальних електроміограм

Abstract

Актуальність магістерської роботи полягає в дослідженні абдомінальних електроміограм для моніторингу процесу дихання пацієнтів уві сні та виявлення залежностей відповідно до стану пацієнта. Мета магістерської роботи: змоделювати та проаналізувати процес дихання уві сні та виявити залежності відповідно до стану пацієнта. Об’єкт дослідження магістерської роботи: методи моделювання та аналізу набору даних абдомінальних електроміограм. Предмет дослідження магістерської роботи: моделювання та аналіз набіру даних електроміограм м’язів живота для моніторингу процесу дихання та встановлення залежностей для точного діагнозу пацієнта. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: провести аналіз рішень, що існують для моделювання та аналізу набору даних абдомінальних електроміограм; за результатами аналітичного огляду літератури та патентної інформації визначити загальне компонування системи; визначити методи та моделі системи; реалізувати метод моделювання в одному з програмних пакетів Maple 2020; проаналізувати модель та здійснити перевірку отриманих результатів. Наукова новизна полягає в використанні методу експоненційного згладжування в обробці даних абдомінальних електроміограм (ЕМГ) для подальшого формування наборів даних ARFF (формат файлу зв’язку атрибутів) і застосування їх в класифікаторі Random Tree програмного пакету Weka 3-9-5. Цей класифікатор дозволяє візуалізувати його у формі «дерева рішень». Такий візуальний класифікатор-діагностик має бути практично зручним і доступним для медичних спеціалістів, які переважно не знайомі з методами Machine Learning. Практичне значення отриманих результатів: результати дослідження можуть допомогти спеціалістам точніше встановлювати діагноз пацієнтам з проблемами дихальної системи, серцево-судинної та інших захворювань, що викликають порушення дихання під час сну. Робота пройшла апробацію під час XXV Всеукраїнської науково-практичної конференції «Могилянські читання» (Миколаїв, 07–11 листопада 2022 р.). Публікації. Основні положення магістерської роботи опубліковані у збірнику матеріалів XXV Всеукраїнської науково-практичної конференції «Могилянські читання–2022». Пояснювальна записка магістерської роботи складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, переліку джерел посилання, додатків та спеціальної частини з охорони праці. У вступі визначається актуальність теми, наведені задачі, які заплановано вирішити для досягнення поставленої мети. У першому розділі проводиться аналіз сфери та огляд існуючих аналогів систем моніторингу позиціювання. У другому розділі розглянуто принципи роботи обладнання необхідного для збору абдомінальних ЕМГ та розглянуто необхідні методи для обробки отриманих електроміограм. У третьому розділі детально описуються використані методи, розглядаються принципи розрахунку викидів, оглядаються патерни дихання, описується повнохвильове випрямлення та згладжування ЕМГ методом рухомих медіан. В четвертому розділі відбувається тестування та аналіз обчислень. У висновках наводяться підсумки проведеної роботи та основні переваги розробленої системи перед аналогами. Thesis is laid out on 73 pages, it contains 4 sections, 30 illustrations, 2 tables, 32 sources in the list of links. The relevance of the master's work is reflected in the past abdominal electrograms for monitoring the process of the patient's breathing in the increase in the presence of the presence of deposits in the presence of a patient. Meta-master's work: to model and analyze the process of breathing, to increase sleep and to reveal it and to become a patient. The object of the follow-up of the master's work: methods of modeling and analysis of the data set of abdominal electromyograms. The subject of the master's work: modeling and analysis of collecting data from electromyograms of abdominal ulcer s for monitoring the process of indigestion and the establishment of deposits for an accurate diagnosis of the patient. To achieve the goal, it is necessary to complete the following tasks: to conduct an analysis of the solution, which is necessary for modeling and analysis of a set of these abdominal electromyograms; for the results of an analytical review of the literature and patent information to determine the overall layout of the system; designate the method and model of the system; implement the modeling method in one of the Maple 2020 software packages; to analyze the model and to re-verify the subtracted results. The scientific novelty of the field is in the analysis of the method of exponential smoothing in the analysis of the data of abdominal electrograms (EMG) for the further formation of the data set in ARFF (file format link attribute language) and the recording of them in the classifier Random Tree software package Weka 3-9-5. This classifier allows you to visualize yoga in the form of a “decision tree”. Such a visual classifier-diagnostic can be practical and accessible to medical specialists, although it is important not to know the methods of Machine learning . The practical significance of taking away the results: the results of the follow-up can help specialists more accurately establish a diagnosis for patients with problems of the dichal system, cardiovascular and other illnesses, which indicate a disruption of the breath during the hour of sleep. The robot was tested on the first hour of the XXV All-Ukrainian scientific and practical conference “Mohyla Readings” (Mykolaiv, 07–11 leaf fall, 2022). Publications . The main provisions of the master's work published in the collection of materials of the XXV All-Ukrainian scientific and practical conference "Mohyla Readings-2022". The explanatory note of the master's thesis consists of an introduction, four sections, conclusions, a list of reference sources, appendices and a special part on labor protection. In the introduction, the relevance of the topic is determined, the tasks that are planned to be solved in order to achieve the set goal are given. In the first section, an analysis of the field and an overview of existing analogues of positioning monitoring systems is carried out. In the second section, the principles of operation of the equipment necessary for the collection of abdominal EMGs are considered, and the necessary methods for processing the obtained electromyograms are considered. The third chapter describes in detail the methods used, considers the principles of emission calculation, reviews breathing patterns, describes full-wave rectification and smoothing of EMG by the method of moving medians. In the fourth section, testing and analysis of calculations takes place. The conclusions summarize the work carried out and the main advantages of the developed system over analogues.