Кластеризація медико-біологічних сигналів в розпізнавальних системах, що навчаються з учителем

• Main Authors: Vitalii Vasyliovych Lahutin, Vladyslav Ihorovych Syrotenko, Andrii Dmytrovych Shachikov, Oleksandr Petrovych Shuliak
• Format: Article
• Language: English
• Published: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute 2019-12-01
• Series: Mìkrosistemi, Elektronìka ta Akustika
• Subjects: діагностичні системи; медико-біологічні сигнали; розпізнавальні процедури; навчання з учителем; кластеризація
• Online Access: http://elc.kpi.ua/article/view/196709

Розглядається розпізнавання медико-біологічних сигналів по характеристикам їх форми за допомогою алгоритмів, яких навчають з учителем, в системах діагностики пацієнтів. Класифікація сигналів вважається відомою, навчальні вибірки – доступними. Передбачається статистична оцінка вірності рішень про типи сигналів на контрольних вибірках за показниками чутливості, специфічності, загальною валідності. Розкриваються принцип і порядок вдосконалення взятої за основу базової процедури розпізнавання сигналів. Розробляється і досліджується програмний інструментарій для виявлення і реалізації можливих резервів у підвищенні вірності рішень за рахунок більш детального урахування характеру і особливостей імовірнісних розподілів сигналів в фазовому просторі. З цією метою окремо по класам сигналів додатково здійснюється кластеризації навчальних вибірок на локаціях їх скупчення. Формуються прив'язані до цих локацій сімейства кластерних еталонів і вони використовуються при визначенні типів сигналів, що надходять. Навчання розпізнаванню сигналів стає комбінованим. Вихідна їх класифікація, що несе певний медичний сенс, не порушується. Розробки і дослідження ілюструються прикладами розпізнавання трьох типів QRS-комплексів (N, A і V) в запису електрокардіограми пацієнта. Результативність застосування розробленого інструментарію перевіряється на конкретних навчальних і контрольних вибірках в порівнянні з показниками базового алгоритму.