ПРИМЕНЕНИЕ ЭНТРОПИЙНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ МОНИТОРИНГА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СЕРДЦА 

Полосин Виталий Германович, кандидат технических наук, докторант, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет
(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), iit@pnzgu.ru
Бодин Олег Николаевич, доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет
(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), bodin_o@inbox.ru

53.089: 53.09(6): 519.2(33): 538.953(1)

Актуальность и цели. Развитие средств мониторингового контроля предоставляет новые возможности для разработки алгоритмов кардиодиагностики. В связи с тем что электрокардиосигнал имеет стохастическую природу, при построении систем мониторинга перспективны алгоритмы оценки неупорядоченности отсчетов кардиоцикла. При этом объединение информационных и статистических параметров распределений открывает новые возможности оценки параметров моделей стохастических процессов. Цель работы состоит в выявлении свойств меры энтропийно-параметрического потенциала и исследования возможности ее применения для получения дополнительной информации мониторинга электрофизиологических характеристик сердца.
Материалы и методы. Используются известные методы статистического и информационного анализа неупорядоченности отсчетов мониторинга электрофизиологических характеристик сердца.
Результаты. Предложена энтропийно-параметрическая мера неопределенности для диагностики состояния сердца и разработан алгоритм поиска формы функции, основанный на пересечении траектории разницы меры в пространствах информационной и эвклидовой мер. Разработан метод установления формы аппроксимирующей функции для выборки результатов мониторинга, основанный на сопоставлении разности эвклидовой меры и энтропийного потенциала (меры информационного пространства).
Выводы. Выявлено, что энтропийно-параметрический потенциал наиболее полно отражает информацию о нестабильности состояния сердца, содержащуюся в распределении отсчетов кардиосигнала.

Ключевые слова

мера, евклидово пространство, энтропия, энтропийнопараметрический потенциал, мониторинг, форма распределения, уровень нестабильности.

 Скачать статью в формате PDF

1. Федотов, А. А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга / А. А. Федотов, С. А. Акулов. – М. : Радио и связь, 2013. – 248 с.
2. Макаров, Л. М. Холтеровское мониторирование / Л. М. Макаров. – М. : Медпрактика, 2003. – 340 с.
3. Краус, М. Измерительные информационные системы / М. Краус, Э. Вошни. – М. : Мир, 1975. – 310 с.
4. Кавалеров, Г. И. Введение в информационную теорию измерений / Г. И. Кавалеров, С. М. Мандельштам. – М. : Энергия, 1974. – 376 с.
5. Шишкин, И. Ф. Теоретическая метрология. Ч. 1. Общая теория измерения / И. Ф. Шишкин. – СПб. : Питер, 2010. – 192 с.
6. Вегер, В. Информация об измеряемой величине как основа формирования функции плотности вероятности / В. Вегер // Измерительная техника. – № 9. – 2003. – С. 3–9.
7. Лазарев, В. Л. Энтропийный подход к организации мониторинга и управления / В. Л. Лазарев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2005. – № 6. – С. 61–68.
8. Hwang, T. Y. On new moment estimation of parameters of the gamma distribution using it’s characterization / T. Y. Hwang, P. H. Huang // Annals of the Institute of STATISTICS Mathematics. – 2002. – № 54. – Р. 840–847.
9. Рыжаков, В. В. Прогнозирование поведения сложных объектов на основе представлений нечетких ситуаций : учеб. пособие / В. В. Рыжаков, М. В. Рыжаков, К. В. Рыжаков. – М. : МФТИ, 2005. – 100 с.
10. Новицкий, П. В. Основы информационной теории измерительных устройств / П. В. Новицкий. – Л. : Энергия, 1968. – 248 с.
11. Вадзинский, Р. Н. Справочник по вероятностным распределениям / Р. Н. Вадзинский. – СПб. : Наука, 2001. – 296 с.
12. Полосин, В. Г. Анализ результатов измерения объемной активности радона с помощью распределения Вейбулла – Гнеденко / В. Г. Полосин, С. В. Тертычная // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки. – 2009. – № 1 (9). – С. 127–133.