ФУНКЦІОНАЛЬНА МОДЕЛЬ ЕЛЕКТРОКАРДІОЛОГІЧНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.2.085Ключові слова:
електрокардіологічне дослідження, функціональна модель, методологія IDEF0, кардіологічна система підтримки прийняття рішень, біомедичний сигналАнотація
Сучасна медицина характеризується різким зростанням кількості інформації, що переробляється при вирішенні традиційних лікарських завдань: від реєстрації біомедичної інформації до постановки діагнозу, визначення прогнозу, вибору та корекції тактики лікування за результатами діагнозу. Принциповою перевагою аналізу біомедичних даних за допомогою медичних інформаційних систем є можливість одномоментної оцінки багатьох параметрів з обробкою великих обсягів інформації, що не під силу ні людині, ні автоматичним аналізаторам, орієнтованим лише на обрані методи аналізу. Для підвищення ефективності електрокадріологічного дослідження було виконано системний аналіз процесу вироблення діагностичних рішень з метою виділення критичних елементів кардіологічної системи підтримки прийняття рішень, які можуть призвести до вироблення некоректних рішень або відмови від прийняття рішення. Метою дослідження є розробка функціональної моделі електрокадріологічного дослідження з використанням методології функціонального моделювання IDEF0. Результати. Запропановано функціональну модель електрокадріологічного дослідження у вигляді контекстної діаграми, її декомпозиції та декомпозиції робіт «Виконати реєстрацію та аналіз елктрпокардіограми» й «Виконати діагностики». Розроблена функціональна модель електрокадріологічного дослідження показала, що найвідповідальніші роботи виконуються особою, яка приймає рішення, за допомогою кардіологічної системи підтримки прийняття рішень. Крім того запропонована функціональна модель електрокадріологічного дослідження дозволила виділити різні режими роботи кардіологічної системи підтримки прийняття рішень (автоматичний, напівавтоматичний та ручний). Запропонована функціональна модель електрокадріологічного дослідження є основою розробки структури кардіологічної системи підтримки прийняття рішень.Завантаження
Посилання
Fainzillberg L. Development of telemedicine system for remote monitoring of heart activity based on fasegraphy method / L. Fainzillberg, T. Soroka // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2015. – Vol. 6, № 9(78). – P. 37–46.
Доан Д.Х. Обзор подходов к проблеме принятия решений в медицинских информационных системах в условиях неопределенности / Д.Х. Доан, А.В. Крошилин, С.В. Крошилина // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 12 (часть 1). – С. 26–30.
Кобринский Б.А. Системы поддержки принятия решений в здравоохранении и обучении / Б.А. Кобринский // Врач и информационные технологии. – 2010. – №2. – С. 39–45.
Халафян А.А. Анализ и синтез медицинских систем поддержки принятия решений на основе технологий статистического моделирования: автореф. дис. на соискание науч. степени док. техн. наук: спец. 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы)» / А.А. Халафян. – Краснодар, 2010. – 47 с.
Филатова А.Е. Проектирование интеллектуальных систем поддержки принятия решений в медицине на основе морфологического анализа биомедицинских сигналов и изображений / А.Е. Филатова // Матеріали 14-й міжнародної науково-практичної конференції «Проблеми інформатики та моделювання» (ПІМ 2014). – Харків – Ялта: НТУ «ХПІ», 2014. – С. 13.
Povoroznyuk A. Development of alternative diagnostic feature system in the cardiology decision support systems / A. Povoroznyuk, A. Filatova // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 3/9(81). – P. 39–44.
Povoroznyuk, A. I. The designing of nonlinear filter in the problem of structure identification of biomedical signals with locally concentrated properties / A. I. Povoroznyuk, A. E. Filatova // System studies and information technologies. – 2014. – № 1. – P. 69–80.
Файнзильберг Л.С. ФАЗАГРАФ® – эффективная информационная технология обработки ЭКГ в задаче скрининга ишемической болезни сердца / Файнзильберг Л.С. // Клиническая информатика и телемедицина. – 2010. – Т. 6. – Вып. 7. – С. 22-30.
Кристалинский Р.Е. Преобразования Фурье и Лапласа в системах компьютерной математики. Учебное пособие / Р.Е. Кристалинский, В.Р. Кристалинский. – М.: Горячая линия-Телеком, 2012. – 216 с.
Качмар В.О. Медичні інформаційні системи – стан розвитку в Україні / В.О. Качмар // Український журнал телемедицини та медичної телематики. – 2010. – Том 8, № 1. – С. 12–17.
Karimipoura, A. Real-time electrocardiogram P-QRS-T detection-delineation algorithm based on quality-supported analysis of characteristic templates / A. Karimipoura, M.R. Homaeinezhad // Computers in Biology and Medicine. – 2014. – Vol. 52. – P. 153–165.
Гонтаренко А.А. Адаптивная фильтрация сетевой помехи 50 Гц в системах регистрации электрокардиограмм / А.А. Гонтаренко, В.П. Корнев // Биомедицинские приборы и системы. – 2013. – №4. – С. 45–52.
A Novel Approach for Detecting QRS Complex of ECG signal / S.K. Salih, S.A. Aljunid, A. Yahya, K. Ghailan // International Journal of Computer Science Issues. – 2012. – Vol. 9 (6), № 3. – P. 205–215.
Povoroznyuk A.I. Formalisation of the problem of the matched morphological filtering of biomedical signals and images / A.I. Povoroznyuk, A.E. Filatova, L.M. Kozak, and other // Information Technology in Medical Diagnostics II - Proceedings of the International Scientific Internet Conference on Computer Graphics and Image Processing and 48th International Scientific and Practical Conference on Application of Lasers in Medicine and Biology, 2019. – P. 155-162.
