Анализ изображений скаттерграмм ритма сердца нейронными сетями

В настоящее время анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР) признан наиболее информативным неинвазивным методом количественной оценки функционального состояния организма. Распространенный метод изучения ВСР – корреляционная ритмография, которая основана на анализе скаттерграмм.

В данной работе рассматривается выбор оптимального варианта  автоматизированного анализа  скаттерграмм  по бинарному изображению  в искусственной  нейросети.

Было проведено исследование 395 записей кардиоинтервалограмм людей с различным функциональным состоянием. По этим данным были построены обучающая и тестовая базы данных для применения с нейронными  сетями.

Как было показано в работе [1], данные были разделены на три основные группы: нормокардию, тахокардию и брадикардию и каждая группа  дополнительно разделялась на подгруппы с нормой, аритмией,  выраженным стрессом, с  дыхательными  и  недыхательными  изменениями  ритма.

Далее создавались образы скаттерграмм  по бинарному  изображению (рис.1) с различным количеством пикселей в матрице (30*30, 60*60, 90*90, 120*120, 150*150).

Анализ изображений скаттерграмм ритма сердца нейронными сетями
Рисунок 1 – Исходная и бинарная скаттерграмма

На основе данной  процедуры  были  сформированы пять баз данных, содержащих 900, 3600, 8100, 14400 и  22500 пикселей  в бинарной матрице скаттерграмм. Для автоматизации анализа бинарных изображений скатерограммы использованы  искусственные  нейронные  сети.

В качестве критериев эффективности функционирования нейросети (НС) использовались чувствительность и специфичность.

Результат  исследования  нейронных сетей  в  задачах  анализа скаттерграммы показан  на  рисунке  2.

Анализ изображений скаттерграмм ритма сердца нейронными сетями
Рисунок 2 – Результаты тестирования нейронных сетей при анализе скаттерграммы по бинарному изображению

Из рис. 2 следует, что значения чувствительности и специфичности являются  высокими а именно, находится в интервалах 82-83% и 91-92%, соответственно, при количестве пикселей больше 60*60 (3600). Вычислительный эксперимент показывает, что при увеличении количества пикселей  до  22500  процесс  обучения  сильно  замедляется, в то время как значения чувствительности  и  специфичности  изменяются  незначительно.

Источники
1. Аль-Хулейди Н.А, Исаков Р.В, Применение искусственных нейронных сетей для оценки вариабельности сердечного ритма. 9-я Международная научно-техническая конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ’2010», Владимир, 162c.

(с) Роман Исаков, 2011

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *