Judrių žmonių širdies funkcionavimo ypatumų tyrimas, analizuojant širdies ritmogramų ir elektrokardiogramų atkarpų sekas
Narbutas, Edvinas |
iame magistriniame darbe buvo pasiūlytas metodas kaip racionaliai įgyvendinti judrių žmonių širdies funkcionavimo ypatumų, atsispindinčių širdies ritmogramų ir elektrokardiogramų atkarpų sekose stebėseną. Buvo tyrinėjami ir palyginami du elektrokardiogramos R dantelių atpažinimo algoritmai ir trumpalaikiai sutrikimai bei neaiškumai realiajame laike. Buvo sukurta daktarų verifikuota elektrokardiogramų duomenų bazė iš pasaulinio lygio duomenų bazės. Pasirinktos elektrokardiogramos sukurtai duomenų bazei buvo įvairios, įskaitant: sinusinį širdies ritmą, trumpalaikius sutrikimus ir neaiškias elektrokardiogramas. Buvo pasirinkta techninė įranga, kurią naudojome, kuriant programinę įrangą. Paruošta programinė įranga imitavo realų elektrokardiogramos signalą realiajame laike. Imituojant realaus laiko sistemą, programinė įranga naudojo pasirinktą R dantelio atpažinimo algoritmą. Su šiuo algoritmu buvo sudaroma ritmograma, trumpalaikių sutrikimų vizualizuojama elektrokardiograma ir buvo vizualizuotas mūsų pasiūlytas ritmogramų bei elektrokardiogramų stebėsenos metodas. Priimti sprendimai buvo patikrinti eksperimentais.
In this masters thesis we will suggest a method that rationally implements a monitoring solution for heart rate variability and electrocardiogram characteristic sequence analysis of active people. We analyze and compare two algorithms for R peak detection in electrocardiograms in real time and analyze a method for catching heart disorders using the heart variability graph. Create a database of verified electrocardiograms from a world class electrocardiogram database. The chosen electrocardiograms have a wide variety of characteristics, including: a sinus rhythm, various heart disorders and morphed electrocardiograms. We choose the computer technical specifications for creating the suggested software. The created software simulates a real electrocardiogram signal in real time. The simulated real time system uses the chosen method for detecting R peaks in electrocardiograms. With this chosen method we create a heart rate variability graph, detected heart disorders electrocardiogram graph and the suggested visualization method for monitoring heart characteristics sequences. The chosen solution is tested by a few experiments.