FUNCTIONAL MODEL OF THE ELECTROCARDIOLOGICAL STUDY
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.2.085Keywords:
electrocardiological study, functional model, methodology IDEF0, cardiological decision support system, biomedical signalAbstract
Modern medicine is characterized by a sharp increase in the amount of information processed when solving traditional medical problems: from recording biomedical information to making a diagnosis, determining a prognosis, and choosing and correcting treatment tactics based on the results of a diagnosis. The principal advantage of biomedical data analysis using medical information systems is the ability to simultaneously evaluate many parameters with the processing of large amounts of information, which is beyond the power of either a person or automatic analyzers focused only on selected analysis methods. To improve the efficiency of an electrocardiological study, a systems analysis of the process of making diagnostic decisions was performed in order to highlight the critical elements of the cardiological decision support system that can lead to the development of incorrect decisions or refusal to make a decision. The purpose of the study is to develop a functional model of an electrocardiological study using the IDEF0 functional modeling methodology. Results. A functional model of an electrocardiological study is developed in the form of a context diagram, its decomposition, and the decomposition of the activities «To perform registration and analysis of ECG» and «To perform diagnostics». The developed functional model of electrocardiological study has shown that the most important work is performed by the decision-maker with the help of a cardiological decision support system. In addition, the proposed functional model of electrocardiological study made it possible to identify various modes of operation of a cardiological decision support system (automatic, semi-automatic, and manual). The proposed functional model of electrocardiological research is the basis for developing the structure of a cardiological decision support system.Downloads
References
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.
