электронный журнал открытого доступа Cardiometry - выпуск 14, май 2019
Очередной номер нашего журнала - не совсем обычный. Нами постоянно анализируется не только интерес читателей к журналу, но и то, как новая наука кардиометрия понимается рядовыми врачами и насколько они применяют её на практике. Бесспорно, математические основы гемодинамики очень тяжелы в понимании не только врачу, но даже подготовленному человеку.
Очередной номер нашего журнала - не совсем обычный. Нами постоянно анализируется не только интерес читателей к журналу, но и то, как новая наука кардиометрия понимается рядовыми врачами и насколько они применяют её на практике. Бесспорно, математические основы гемодинамики очень тяжелы в понимании не только врачу, но даже подготовленному человеку.
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Рис. 9. 3D модель разработанной системы обработки
ФКГ-сигнала
Рис. 6. Зарегистрированная (желтая) и обработанная (синяя)
фонокардиограмма митральной точки аускультации. По осям
ординат – амплитуда, абсцисс – время.
Рис. 7. Зарегистрированная (желтая) и обработанная (синяя)
фонокардиограмма трехстворчастой точки аускультации.
По осям ординат – амплитуда, абсцисс – время.
Рис. 8. Зарегистрированная (желтая) и обработанная (синяя)
фонокардиограмма точки Боткина-Эрба. По осям ординат
– амплитуда, абсцисс – время.
продемонстрировал высокую корреляцию, но при
r=0,83903 с вероятностью 0,95 также при статистической
значимости p<0,05. Весьма высокая
корреляция результата обработки r=0,96880 обусловлена
минимальными искажениями результатов
обработки ФКГ-сигнала и точностью идентификации
тонов кардиоцикла на фоне шумов.
Таким образом, анализ полученных качественных
и количественных результатов обработки
ФКГ-сигнала позволяет отметить, что разработанный
банк фильтров позволяет повысить точность
идентификации тонов кардиоцикла при наличии
шумов различной интенсивности. Данный
подход максимально устраняет шумы при минимальных
искажениях низкочастотных, среднечастотных
и высокочастотных тонов кардиоцикла,
что подтверждают качественные, количественные
и статистические результаты анализа обработки
сигнала относительно к [9].
Для обоснования практической значимости
разработанного банка фильтров для идентификации
тонов при обработке ФКГ-сигнала на рисунках
6–8 представлены графики визуализации
экспериментального исследования. Во время эксперимента
ФКГ-сигнал регистрировался с помощью
электронного стетоскопа и визуализировался
с помощью программы Proteus.
На основании полученных экспериментальных
результатов (рисунки 6-8) отметим, что разработанный
подход подтверждает идентификацию
тонов кардиоцикла при биомеханической
активности сердца исследуемого индивида. Как
показывают результаты экспериментального исследования,
разработанный подход не только позволяет
идентифицировать тоны тестового сигнала
при наличии шумов, но и экспериментально
зарегистрированного зашумленного ФКГ-сигнала.
Кроме того, визуализация тонов кардиоцикла
показывает, что у исследуемого отсутствуют аномалии,
и зарегистрированные тоны вполне совпадают
сердечному циклу сосудистой системы. На
62 | Выпуск 14, Май 2019