Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Класифікація віброартрографічних сигналів з використанням хвилькового перетворення і технологій машинного навчання(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-26) Хома, Ю. В.; Khoma, Yurii; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityВіброартрографія як метод медичної діагностики призначений для об'єктивного оцінювання суглобової функції, зокрема артрокінематики колінного суглобу і базується на аналізі сигналу віброакустичної емісії. Віброартрографія хоч і поступається за ефективністю таким методам, як рентгенографія і магніторезонансна томографія (МРТ), безумовно, є достатньо чутливим методом для оцінювання ступеня дисфункції колінних суглобів. Наведено результати досліджень щодо побудови системи комп’ютерного опрацювання віброартрографічних сигналів. ВАГ-сигнали мають нестаціонарний характер, тому для їх аналізу у цьому дослідженні застосовано дискретне хвилькове перетворення, яке уможливлює не лише вивчення частотного вмісту сигналу, але і його локалізацію щодо часу. Новизна запропонованого підходу полягає у застосуванні дискретного діадичного хвилькового перетворення для очищення біосигналу від впливу дрейфу ізолінії і випадкових шумів, а також використання деталізуючих компонент для формування діагностично значущих ознак. Аналіз скалограми 6-рівневого хвилькового розкладу дав змогу виділити смугу від 78 до 780 Гц, де зосереджена корисна діагностично значуща інформація. Реконструкція сигналу у вказаній смузі забезпечила усунення дестабілізуючих впливів дрейфу ізолінії та високочастотних шумів. За результатами хвилькового перетворення було вибрано такі прості дескриптори, як стандартне відхилення, мода і середнє значення модуля окремих компонент сигналу, що відповідають рівням розкладу. Для класифікації сигналів застосовано один із найпростіших методів машинного навчання – лінійну регресію. Досліджено показники якості класифікації для випадку двох і п’яти класів дисфункції колінного суглоба. У випадку двох класів отримано такі результати: точність на рівні 94 %, чутливість 100 % і специфічність 88 %. Для п'яти класів точність становить 83 %, чутливість та специфічність 89 % і 62 % відповідно. Для двох груп одержано високу точність і чутливість класифікатора, а для п’яти класів результати класифікації були посередні. При цьому найбільше перекриття дескрипторів спостерігається для сусідніх класів. Основним обмеженням у цьому дослідженні була мала кількість сигналів – по 26 для кожного з класів. Тривалість кожного запису 6 секунд за частоти дискретизації 10 кГц. Розподіл записів на окремі класи відбувався на основі інформації з відповідних МРТ-знімків кожного пацієнта.