Описание программного обеспечения

Программное обеспечение представляет собой набор утилит, объединенных общим интерфейсом пользователя, и позволяет реализовать различные методы оценки длительности кардиоинтервалов (КИ) по исходному ЭКС. Кардиоинтервалом называют временной интервал между двумя соседними R-зубцами ЭКС.     Внешний вид интерфейса приведен на рис 7.

 

Рис. 7. Внешний вид интерфейса

 

    В папке меню «Файл» реализована функция открытия файла данных, в папке «Обработка»- функции формирования смеси сигнал+шум, получения квазиоптимальной оценки, оценки максимального правдоподобия, байесовской оценки длительности КИ при квадратичной функции потерь. Также в папке меню «Обработка» предусмотрена функция сохранения полученных результатов.

Формирование необходимой аддитивной смеси сигнала и помехи осуществляется путем выбора параметров в секциях «Тип помехи» и «Амплитуда помехи». Амплитуда помехи задается в единицах младшего разряда. Так, если АЦП имеет 8 разрядов, то максимальное число, которое соответствует данной разрядности, равно «255». Следовательно, амплитуда помехи «50» соответствует 6 разрядам.

Суть данной работы заключается в следующем. Известно, что длительности КИ не являются постоянной величиной, а меняются в каждом сердечном цикле. Изменения длительности КИ носят случайный характер. Массив КИ, полученный за определенный промежуток времени, можно охарактеризовать набором статистических характеристик (математическим ожиданием, дисперсией, среднеквадратическим отклонением и т.д.). В свою очередь, различными исследованиями показано, что даже такие простые характеристики массива КИ могут быть использованы как диагностические показатели для оценки тяжести тех или иных заболеваний. Так, например, при развитии диабетической полинейропатии уменьшается дисперсия временного ряда КИ, что позволяет оценить стадию заболевания по значениям дисперсии.

С другой стороны, оценка длительности КИ также является случайной величиной, обладающей определенной дисперсией. Если длительность КИ и оценка этой длительности являются независимыми случайными величинами, то результирующая дисперсия полученного массива КИ будет равна сумме дисперсии массива КИ, обусловленной физиологическими причинами, и дисперсии оценки. Чем больше дисперсия оценки длительности КИ, тем менее достоверно значение диагностического показателя. Следовательно, для систем, анализирующих вариабельность ритма сердца, необходимы алгоритмы, минимизирующие дисперсию оценки длительности КИ.

 

ОПИСАНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

 

    Для исследования заданы три фрагмента записи электрокардиосигнала (ЭКС). Разные фрагменты ЭКС зарегистрированы у различных людей. Запись проводилась в специальной экранированной камере посредством прецизионного усилителя и вводилась в ПЭВМ с помощью 8разрядного АЦП с динамическим диапазоном -5 - +5 В. Частота дискретизации для ЭКС составляет 1000 Гц. Имена файлов данных ЭКС-ecg1.dat, ecg2.dat, ecg3.dat.

 

 

ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ

1. С помощью папки меню «Файл» открыть файл данных ecg1. В правом верхнем углу экрана должно появиться имя открытого файла.

2. Получить оценки длительностей КИ тремя методами: пороговым методом, методом максимального правдоподобия, байесовским методом. Вычислить дисперсию массива КИ в каждом случае.

3. Повторить п.2 для смеси сигнала ecg1 и белого шума для трех амплитуд помехи. Оценить для каждой смеси сигнал+шум отношение сигнал/шум.

4. Повторить п.2 для смеси сигнала ecg1 и гармонической помехи для трех амплитуд помехи. Оценить для каждой смеси сигнал+шум отношение сигнал/шум.

5. Повторить пункты 1-4 для файлов ecg2 и ecg3.

 

Примечание. Оценки длительностей КИ могут быть сохранены в виде файла для автоматизированного расчета дисперсии с помощью команды меню «Сохранить полученные результаты оценок». Сохранение осуществляется в формате слова, где нечетный прочитанный байт из файла представляет собой младший байт оценки длительности КИ, а четный- старший.

 

СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА

 

Отчет должен содержать:

n наименование и цель работы;

n графики зависимости дисперсии оценки от отношения сигнал/шум для трех файлов данных и трех методов оценки. Для каждого файла данных и типа помехи строится один график для трех методов;

n Выводы.

Все рисунки и графики должны иметь надписи, поясняющие, для каких данных и при каких условиях они получены, указание, какому именно методу оценки принадлежит та или иная зависимость, а также численные значения и единицы измерения на осях.

 

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. Приведите примеры решения задачи оценки в процедурах обработки медико-биологических сигналов.

2. Приведите в общем виде постановку задачи оценки параметров сигналов. Что является результатом решения задачи оценки?

3. Какими могут быть параметры сигнала, подлежащие оценке? В чем заключается различие между ними?

4.  Какие виды оценок существуют? В чем различие между ними?

5. Что является наиболее полной характеристикой оценки?

6. Каким образом и при каких ограничениях определяются понятия смещения и дисперсии оценки?

7. Что такое эффективная оценка?

8. Приведите неравенство Рао-Крамера. Что можно определить с помощью неравенства Рао-Крамера?

9. Перечислите желательные свойства точечной оценки параметра сигнала.

10. Что такое функция потерь? В чем ее физический смысл?

11. Как определяются простая, квадратичная, линейная по модулю и прямоугольная функции потерь?

12. Приведите выражения для условного и безусловного риска. Что характеризует условный и безусловный риски?

13. Что такое байесовский риск и байесовская оценка?

14. Выведите выражение для байесовской оценки для линейной по модулю функции потерь.Что в этом случае представляет собой байесовская оценка?

15. Выведите выражение для байесовской оценки дляквадратичной функции потерь.Что в этом случае представляет собой байесовская оценка?

16. В каких случаях байесовский подход неприменим? Какие оценки используют в этой ситуации?

17. В чем суть минимаксной оценки?

18. Каким образом определяется оценка максимального правдоподобия?

19. Какие преимущества имеет оценка максимального правдоподобия?

20. Приведите структурную схему устройства для получения оценки максимального правдоподобия параметра сигнала?

21. Выведите выражение для оценки максимального правдоподобия амплитуды детерминированного сигнала.

22. В чем причина использования казиоптимальных оценок сигнала? Приведите примеры квазиоптимальных оценок.

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983.

2. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. радио, 1978.