Clustering of the Parameters of Rhythmographic Analysis of Man’s Electrocardiogram

(1)

65 Copyright © 2014 by Academic Publishing House

Researcher

Published in the Russian Federation

European Journal of Medicine

Has been issued since 2013. ISSN: 2308-6513

E-ISSN: 2310-3434

Vol. 4, No. 2, pp. 65-71, 2014

DOI: 10.13187/issn.2308-6513

www.ejournal5.com

UDC 004.93 + 616.12-008.31

Clustering of the Parameters of Rhythmographic Analysis

of Man’s Electrocardiogram

1 _{Ekaterina A. Filippova} 2 _{Alexander V. Korobeynikov}

3 _{Denis V. Lozhkarev}

1 _{Izhevsk State Technical University named after MT Kalashnikov, Russian Federation}

E-mail: katty.filip @ gmail.com

2 _{Kamsky Institute of Humanities and engineering technologies, Russian Federation}

PhD, Associate Professor

3 _{Izhevsk State Technical University named after MT Kalashnikov, Russian Federation}

Abstract. The article considers the clustering of the parameters of man’s heart rate variability. The technique of parameters calculation and diagrams of rhythmographic analysis construction are presented. The algorithm of conceptual clustering Cobweb, modified for quantitative data, is used for parameters clustering. The results of the experiments prove the efficiency of the division of the learning range of electrocardiograms into the groups similar in terms of rhythmographic parameters. The practical application of the offered method as a part of the software support of electrocardiograms analysis will enable to provide operational evaluation of the rhythmographic nature of heart function in the course of screening examinations or in the emergency medicine for diagnosing and prediction.

Keywords: electrocardiogram; ECG; heart rate variability; rhythmography; clustering; Cobweb algorithm; emergency medicine.

й г д –

г д

[м]й

г з х з з д –

й

- й

й

г й мдй

(2)

66

х з

з й

Рис. м.

Рис. 2.

Рис. 3.

(3)

67

М а а а а В й х

г й одз г й пд г й рд [н]й

– з y

RRiз x i

tiз з

й

– RR- з

з – й

й

гLorenz plot) –

г д RR- н- з

RRi-1 RRi.

н х

г д й

й

х M0– г дз

г дц AM0 – г дз з

M0ц ∆X – гадз

RR- й

х – з

ц –

з х з

ц –

з х X AM ИВ   0 ; X M В   0 1 ; 0 0 M AM

А  . (1)

К а ац я а а В й

–

й

г д

й

й [о] –

з

г д з з з

з й

– з m

х А = { 1, ..., m}й

ρ( i, jдй

г дз з

з ρз й

i∈ А г д bi.

– з

з й

х й

г д з bi i й

й

гclustering problemд

й

з

(4)

68

А ы

И

Д ы А _ы - А ы К я ы ы

Рис. 6.

гnumeric taxonomy) –

й

з й

г n

д n- й

й й с

[4]. й

з

з з

– - й

Cobweb [р] з

й

– з

й

Cobweb

й

гcategory utility).

й

з з

з

й х



n =

k j i

k ij j ij j k ij

j=v )P(C |A =v )P(A =v |C )

P(A =

CU 1

. (2)

Ckз Aj

υij. P(Aj = υij | Ck) – з з з

Aj– υijз Ckй P(Ck | Aj

= υij) – з з Ck

Aj υijй P(Aj = υij) – з

й

з з

й

Cobweb з

(5)

69

[с]й

л

х пфз орз о

м

х фтз ппз о

х фуз ппз о

н

х нтз мфз н

3

х мнмз псз п

х млрз плз п

х ммуз пмз п

п

х уфз птз о

х фрз птз о

р

х упз осз о

Рис. 7.

й

мл й

гмдй з

Cobweb

й

й й

тй й у

й

м

о

м

(6)

70

н

о

Рис. 8.

й

х

мй й й й йх з мффойтлп й

нй й й

х й й

х лрймоймуз лрйммймсй з нллпймтл й

ой й й

кк IV з

« »й мо-мп нллу й

URL: www.ami.nstu.ru/~vms/lecture/data_mining/kurs_klaster.htm г 01.05.2014).

пй й йз й й

Cobweb кк з

х й й -

-й х з нлмой й ммл-115.

рй й й х

й 4- й йх з нллой усп й

сй й йз й й

Cobweb

кк х з

2013. № ой . 9-14.

References:

1. De Luna A. B. Rukovodstvo po klinicheskoj JeKG. M.: Medicina, 1993. 704 s.

2. Korobejnikov A. V. Algoritmy i kompleksy programm monitorno-komp'juternyh sistem dlja analiza morfologii i ritma jelektrokardiogramm: dissertacija kand. tehn. nauk: 05.13.18, 05.11.16. Izhevsk, 2004. 170 s.

3. Kosheleva V. A. Konceptual'naja klasterizacija kak metod izvlechenija znanij iz baz dannyh // IV mezhdunarodnaja nauchnaja konferencija studentov, aspirantov i molodyh uchenyh «Komp'juternyj monitoring i informacionnye tehnologii». 13-14 maja 2008g. URL: www.ami.nstu.ru/~vms/lecture/data_mining/kurs_klaster.htm (data obrashhenija 01.05.2014).

4. Filippova T. P., Korobejnikov A. V. Razrabotka metodov klasterizacii i klassifikacii na osnove algoritma Cobweb // Informacionnye tehnologii v nauke, promyshlennosti i obrazovanii: sb. tr. regional'noj nauchno-tehnicheskoj ochno-zaochnoj konferencii. Izhevsk: IzhGTU, 2013. S. 110-115.

5. Ljuger D. F. Iskusstvennyj intellekt: strategii i metody reshenija slozhnyh problem. 4-e izd. M.: Vil'jams, 2003. 864 s.

(7)

71

ллпйфо ж смсймн-008.31

1

2

3

1 й й з

E-mail: [email protected]

2 з

з

3 й й _,

й

Cobweb й

й

х ц ц ;