Розробка байесівської довірчої мережі для діагностики шлуночкових аритмій

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263050

Ключові слова:

умовна ймовірність, програмне забезпечення netica, шлуночкові екстрасистоли, байєсовська довірча мережа

Анотація

Шлуночкові екстрасистоли (ШЕ) вважаються найбільш небезпечним для життя людини видом порушень серцевого ритму, їх своєчасне виявлення, діагностика та профілактика є актуальними питаннями кардіології. Для забезпечення об'єктивності діагностики ШЕ необхідна обробка великого обсягу інформації, пов'язаної з результатами різних медичних досліджень, аналізів, анамнезу, супутніх захворювань та ін., поряд із тривалим моніторуванням холтерів ЕКГ. Для обробки такого великого обсягу інформації та постановки правильного діагнозу наразі актуальним є питання застосування медико-експертних систем (МЕС) до лікарів. В даний час перевага надається ЕС, що використовує ймовірнісні моделі, засновані на теоремі Байєса, оскільки в питаннях медичної діагностики існують невизначеності, пов'язані з тим, що одні й ті самі симптоми можуть бути пов'язані з різними захворюваннями. Метою даного дослідження є розробка та побудова байєсівської довірчої мережі (БДМ) для діагностики ШЕ. Вибір БДМ обґрунтований тим, що вони мають можливість об'єднання кількох видів інформації, а також можливість управління невизначеностями та роботи з неповною інформацією. Результатом застосування розробленої БСД є ймовірна оцінка діагнозу ЖЕ. Ця мережа була побудована у системі NETICA від Norsys Software Corp. Відмінною особливістю даної роботи є те, що при складанні таблиці умовних ймовірностей БДМ для діагностики ШЕ спільно з результатами ЕКГ та ехо-ЕКГ досліджень враховувалися дані про використаний вплив додаткових факторів, що відіграють роль у виникненні ШЕ, таких як індекс насичення киснем еритроцитів крові, зміна товщини інтима-медіа шару аортальної артерії та кількість ліпідних фракцій плазми крові.

Біографії авторів

Shafag Samadova, Azerbaijan State Oil and Industry University

Assistant Teacher

Department of Instrumentation Engineering

Akif Khidirov, Azerbaijan State Oil and Industry University

PhD

Department of Instrumentation Engineering

Sitara Suleymanova, Azerbaijan State Oil and Industry University

Assistant Teacher

Department of Instrumentation Engineering

Ruslan Mammadov, Azerbaijan State Oil and Industry University

Assistant Teacher

Department of Instrumentation Engineering

Посилання

  1. Greenes, R. A. (Ed.) (2007). Clinical decision support: the road ahead. Academic Press, 581. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-369377-8.X5000-4
  2. Gusev, A. V., Zarubina, T. V. (2017). Clinical Decisions Support in medical information systems of a medical organization. Physician and information technology, 2, 60–72. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/podderzhka-prinyatiya-vrachebnyh-resheniy-v-meditsinskih-informatsionnyh-sistemah-meditsinskoy-organizatsii
  3. Darwin, V. V., Egorov, A. A., Mikshina, V. S., Surovov, A. A. (2011). Intelligent information system for decision support of the surgeon on the choice of the way to complete the operation. Modern problems of science and education, 5, 1–10.
  4. Bidyuk, P. I., Terentiev, A. N. (2004). Construction and teaching methods of Bayesian networks. Bulletin of Informatics and Mathematics, 2, 139–154.
  5. Pearl, J. (1988). Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Morgan Kaufmann, 576.
  6. Jensen, F. V. (2001). Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer, 268. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3502-4
  7. Cowell, R. G., Dawid, P., Lauritzen, S. L., Spiegelhalter, D. J. (1999). Probabilistic Networks and Expert Systems. Statistics for Engineering and Information Science. Springer, 205.
  8. Kovalenko, V. N. (Ed.) (2008). Guide to cardiology. Kyiv: MORION, 1424.
  9. Xiang, Y., Lin, Z., Meng, J. (2018). Automatic QRS complex detection using two-level convolutional neural network. BioMedical Engineering OnLine, 17 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s12938-018-0441-4
  10. Luz, E. J. da S., Schwartz, W. R., Cámara-Chávez, G., Menotti, D. (2016). ECG-based heartbeat classification for arrhythmia detection: A survey. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 127, 144–164. doi: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2015.12.008
  11. ANSI/AAMI EC57:2012 (ANSI/AAMI EC 57:2012). Testing And Reporting Performance Results Of Cardiac Rhythm And ST Segment Measurement Algorithms. Available at: https://webstore.ansi.org/Standards/AAMI/ansiaamiec572012ec57
  12. Mondéjar-Guerra, V., Novo, J., Rouco, J., Penedo, M. G., Ortega, M. (2019). Heartbeat classification fusing temporal and morphological information of ECGs via ensemble of classifiers. Biomedical Signal Processing and Control, 47, 41–48. doi: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2018.08.007
  13. Khalaydzhi, A. K., Muchnik, I. B. (2021). Methods of classification of arrhythmias based on encoding sequences of RR-intervals of ECG signal. Proceedings of NSTU im. R.E. Alekseeva, 1 (132), 38–53. doi: https://doi.org/10.46960/1816-210x_2021_1_38
  14. Warrick, P., Homsi, M. N. (2017). Cardiac Arrhythmia Detection from ECG Combining Convolutional and Long Short-Term Memory Networks. Computing in Cardiology Conference (CinC). doi: https://doi.org/10.22489/cinc.2017.161-460
  15. Hou, B., Yang, J., Wang, P., Yan, R. (2020). LSTM-Based Auto-Encoder Model for ECG Arrhythmias Classification. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69 (4), 1232–1240. doi: https://doi.org/10.1109/tim.2019.2910342
  16. Escalona-Moran, M. A., Soriano, M. C., Fischer, I., Mirasso, C. R. (2015). Electrocardiogram Classification Using Reservoir Computing With Logistic Regression. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 19 (3), 892–898. doi: https://doi.org/10.1109/jbhi.2014.2332001
  17. Mironov, N. Y., Golitsyn, S. P. (2018). Review of New American Heart Association/American College of Cardiology/Heart Rhythm Society Guideline for Management of Patients With Ventricular Arrhythmias and the Prevention of Sudden Cardiac Death. Kardiologiia, 58 (11), 94–100. doi: https://doi.org/10.18087/cardio.2018.11.10201
  18. Conrady, S., Jouffe, L. (2015). Bayesian Networks & BayesiaLab - A Practical Introduction for Researchers. Bayesia. Available at: https://www.researchgate.net/publication/282362899_Bayesian_Networks_BayesiaLab_-_A_Practical_Introduction_for_Researchers
  19. AgenaRisk 7.0 User Manual. Available at: https://dokumen.tips/documents/agenarisk-70-user-manual.html?page=1
  20. Bayesian networks & Causal models. Available at: https://www.bayesserver.com/
  21. Netica API Programmer's Library (2010). Version 4.18 and Higher. Norsys Software Corp. Available at: https://www.norsys.com/downloads/NeticaAPIMan_C.pdf
  22. Building a Bayesian Network. Available at: https://www.hugin.com/wp-content/uploads/2016/05/Building-a-BN-Tutorial.pdf
  23. Naive Bayes Classifier. Available at: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Naive_Bayes_Classifier
  24. Mehraliyev, O. Sh., Garayev, G. Sh., Hasanov, I. A. (2009). Arrhythmias and some aspects of their pathogenesis. Health, 4, 196–199.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-08-31

Як цитувати

Samadova, S., Khidirov, A., Suleymanova, S., & Mammadov, R. (2022). Розробка байесівської довірчої мережі для діагностики шлуночкових аритмій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2(118), 16–24. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263050

Номер

Том 4 № 2(118) (2022): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Shafag Samadova, Akif Khidirov, Sitara Suleymanova, Ruslan Mammadov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.