Контакты
Авторам
Рекламодателям
Редколлегия
Подписка
Архив номеров
Медицинская Техника
/
Медицинская техника №1, 2021
/ с. 51-54
Выявление информативных признаков диабета на электрокардиосигнале методом нейросетевого анализа
Р.В. Исаков, А.А. Ананьева
Аннотация
Сахарный диабет (СД) входит в число самых распространенных в мире хронических заболеваний. Современный уровень диагностических средств, новейшие средства мониторинга гликемии могут значительно изменить ситуацию в отношении прогноза пациентов. В рассматриваемой работе предложен новый подход к диагностике диабета с использованием электрокардиографии (ЭКГ). Это стало возможным благодаря применению нейросетевого анализа базы данных ЭКГ и выявлению специфических изменений кардиоцикла, свойственных диабету
Вернуться к содержанию
Сведения об авторах
Роман Владимирович Исаков
, канд. техн. наук, доцент,
Анастасия Александровна Ананьева
, студент, кафедра «Биомедицинские и электронные средства и технологии», ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых», г. Владимир,
e-mail:
Isakov-RV@mail.ru
Список литературы
1. Официальный сайт Всемирной организации здравоохранения / https://www.who.int/ru (дата обращения 07.04.2020).
2. Official site of International Diabetes Federation / https:// www.idf.org/ (дата обращения 07.04.2020).
3. Rosenbloom A.L., Silverstein J.H., Amemiya S. et al. Type 2 diabetes in the child and adolescent // Pediatric Diabetes. 2008. Vol. 9. PP. 512-526.
4. Исаков Р.В., Ананьева А.А. Результаты поиска признаков диабетических изменений ЭКГ с применением нейросетевого анализа / Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Доклады 14-й Межд. научн. конф., г. Владимир. 1-3 июля 2020 г. Кн. 1. С. 149-153.
5. Тишенина Р.С. Современные лабораторные методы, принципы диагностики и контроля лечения сахарного диабета // Альманах клинической медицины. 2005. № 8-1. C. 293-301.
6. Tara А., Maran А., Pacini G. Non-invasive glucose monitoring: Assessment of technologies and devices according to quantitative criteria // Diabetes Research and Clinical Practice. 2007. Vol. 77. PP. 16-40.
7. Исаков Р.В. Технология анализа синапсов нейронной сети для исследования входных признаков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2020. № 3. С. 45-55.
8. Официальный сайт медицинского проекта CardioQVARK / www.cardioqvark.ru (дата обращения: 07.04.20).
9. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov’s Mapping Neural Network Existence Theorem / IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, 1987. Vol. 3. PP. 11-13.
10. Muller B., Reinhart J. Neural Networks: An introduction. – Springer-Verlag. Berlin Heidelberg, 1990. PP. 104-112.
11. Синьков А.В., Синькова Г.М. Анатомо-физиологические основы ЭКГ. – Иркутск: ИГМУ, 2015. 15 с.
12. Меньшикова И.Г., Рудь С.С. Основы клинической электрокардиографии /Уч. пособие. – Благовещенск, 2010. 112 с.