Automatyczna klasyfikacja zespołów QRS

Podobne dokumenty
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

GEO-SYSTEM Sp. z o.o Warszawa, ul. Kubickiego 9/5, tel./fax ,

Instytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Ćwiczenie 3 Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha.


Detekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Badanie współczynników lepkości cieczy przy pomocy wiskozymetru rotacyjnego Rheotest 2.1

Współpraca FDS z arkuszem kalkulacyjnym

Część I. Pomiar drgań własnych pomieszczenia

Zastosowanie Informatyki w Medycynie

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

Analiza zależności liniowych

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

jako integralna część Regionalnego Systemu Informacji Przestrzennej (RSIP)

Ćwiczenie LP1. Jacek Grela, Łukasz Marciniak 22 listopada 2009

Pomorski Czarodziej 2016 Zadania. Kategoria C

Zakład Usług Informatycznych OTAGO

PL B1. ABB Sp. z o.o.,warszawa,pl BUP 26/01. Michał Orkisz,Kraków,PL Mirosław Bistroń,Jarosław,PL

Mechanizm generowania edeklaracji

1. ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA DODATEK C: OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR...

Klasyfikacja publikacji biomedycznych w konkursie JRS 2012 Data Mining Competition - Szkic koncepcji

MODUŁ POMOST PRZEWODNIK UŻYTKOWNIKA (WERSJA DLA SYSTEMU EKSPERT) 1. WSTĘP PRZYGOTOWANIE DO PRACY... 2

Systemy uczące się Lab 4

Przetwarzanie subskrypcji jest ustawione jako usługa systemowa i uruchamia się automatycznie w określonych odstępach czasowych.

Rejestratory Sił, Naprężeń.

SymSync integracja danych Opencart/Prestashop Symfonia Handel Instrukcja obsługi

Wybrane zmiany wprowadzone w pakiecie Oprogramowanie: SyriuszStd

Opracował: mgr inż. Marcin Olech

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

GNU GProf i GCov. przygotował: Krzysztof Jurczuk Politechnika Białostocka Wydział Informatyki Katedra Oprogramowania ul. Wiejska 45A Białystok

Program na zaliczenie: Odejmowanie widm

Program V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

Skrypt 23. Geometria analityczna. Opracowanie L7

Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad

Naszym zadaniem jest rozpatrzenie związków między wierszami macierzy reprezentującej poziomy ekspresji poszczególnych genów.

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY 7SP. V. Obliczenia procentowe. Uczeń: 1) przedstawia część wielkości jako procent tej wielkości;

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Porównywalne między latami wyniki egzaminacyjne (PWE)

POMIARY WIDEO W PROGRAMIE COACH 5

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie

MATEMATYKA Z PLUSEM DLA KLASY VII W KONTEKŚCIE WYMAGAŃ PODSTAWY PROGRAMOWEJ. programowej dla klas IV-VI. programowej dla klas IV-VI.

UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA

Układy sterowania robotów przemysłowych. Warstwa programowania trajektorii ruchu. Warstwa wyznaczania trajektorii ruchu.

Zapora ziemna analiza przepływu nieustalonego

Nowości. SEE Electrical Expert V4R3 Service Pack 5

Algorytm. a programowanie -

PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II. Uczeń umie: Świadomie stosować się do zasad regulaminów (P).

Przetwarzanie tekstu 2. Operacje na plikach tekstowych w systemie Linux

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

1.ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA...5 DODATEK C. OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR... 7

Księgowość Optivum. Jak wykonać eksport danych z programu Księgowość Optivum do SIO?

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

System wizyjny OMRON Xpectia FZx

Jak dodać własny szablon ramki w programie dibudka i dilustro

Ćwiczenie 22 Dynamiczne wczytywanie tekstu z pliku.txt

Zad. 1: Sterowanie mimika

Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Automatyki i Elektroniki

VinCent modyfikacje 1.32

Zastosowanie teorii detekcji sygnałów do analizy rzetelności systemu obserwacyjnego ARGOS Michał Modzelewski Jolanta Pisarek

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

INSTRUKCJA PROGRAMU DO REJESTRATORÓW SERII RTS-05 ORAZ RTC-06. wyposażonych w komunikację. Bluetooth lub USB PRZEDSIĘBIORSTWO PRODUKCYJNO HANDLOWE

1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb.

TP1 - TABELE PRZESTAWNE od A do Z

Ogranicz listę klasyfikacji budżetowych do powiązanych z danym kontem księgowym

Ułamki i działania 20 h

Rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych metodą elementów skończonych - wprowadzenie

KARTA PRZEDMIOTU. Techniki przetwarzania sygnałów, D1_3

Aplikacja pozwala wyliczyd numer rachunku NRB zarówno dla jednego jak i wielu kontrahentów.

asix4 Podręcznik użytkownika CtZxD400 - drajwer protokołu liczników energii serii ZxD400 f-my Landys & Gyr Podręcznik użytkownika

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Metody numeryczne Laboratorium 2

Układy i Systemy Elektromedyczne

Instrukcja obsługi DHL KONWERTER 1.6

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

Analiza Statystyczna

Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. (dla klas trzecich liceum i klas czwartych technikum)

Politechnika Poznańska Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Olimpiada O Diamentowy Indeks AGH 2017/18. Informatyka Etap III

Instrukcja korzystania z portalu Diagnoza Nowej Ery

System obsługi ubezpieczeń FORT

Układy VLSI Bramki 1.0

Integracja CTI rejestratorów TRX z systemami radiowymi KENWOOD NEXEDGE. Cyfrowe rejestratory rozmów seria KSRC. TRX Krzysztof Kryński

Ć W I C Z E N I A Z W Y K O R Z Y S T A N I E M E D Y T O R A T E K S T U. M i c r o s o f t

Skrypt 17. Podobieństwo figur. 1. Figury podobne skala podobieństwa. Obliczanie wymiarów wielokątów powiększonych bądź pomniejszonych.

Data Mining z wykorzystaniem programu Rapid Miner

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY KATEDRA TELEKOMUNIKACJI I APARATURY ELEKTRONICZNEJ. Numer ćwiczenia: 2. Laboratorium z przedmiotu: PODSTAWY TELEKOMUTACJI

Instrukcja użytkownika ARSoft-WZ3

Metody eksploracji danych w odkrywaniu wiedzy (MED) projekt, dokumentacja końcowa

Rozdział 4 KLASY, OBIEKTY, METODY

Opis Experta Na Andrzeja by MMD

Inteligentne wyszukiwanie nagrań w rejestratorach INTERNEC IP serii i7. Instrukcja konfiguracji i użytkowania. Spis treści

Płace Optivum. Jak wykonać eksport danych do SIO z programu Płace Optivum? Przygotowanie pliku dla SIO w programie Płace Optivum

Instrukcja obsługi programu:

Jak przygotować pliki gotowe do publikacji w sieci za pomocą DigitLabu?

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

Definicje. Algorytm to:

Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV

Optymalizacja systemów

Transkrypt:

Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostycznych Informatyka Stosowana V Automatyczna klasyfikacja zespołów QRS Anna Mleko Tomasz Kotliński AGH EAIiE 9

. Opis zadania Tematem projektu było zaprojektowanie i wykonanie programu, dokonującego automatycznej klasyfikacji zespołów QRS w zapisie sygnału EKG. Program pobiera dane w postaci sygnału EKG oraz adnotacji opisujących lokalizację zespołów QRS. Efektem działania programu jest wyznaczenie (dla każdego kanału) ilości istotnie różnych klas zespołów QRS oraz przyporządkowanie każdego zespołu do jednej z klas. Klasy powinny różnicować zespoły o różnym kształcie (a więc różnej morfologii). Wykonany program W celu wykonania powyższych zadań napisany został (w języku ANSI C) specjalny program. Źródła składają się z plików: (oraz odpowiednich plików nagłówkowych) - ekg.c (główny program) - ekgfiles.c (operacje wejścia/wyjścia na plikach) - ekgcoef.c (wyliczanie współczynników charakteryzujących zespoły QRS) - ekgclassify.c (klasyfikacja QRS) Skompilowany, wykonywalny program (ekg.exe) przyjmuje parametry: - liczbę będącą numerem badania (odpowiadającą oznaczeniom plików wejściowych) - liczbę oznaczającą czułość klasyfikatora (parametr opcjonalny w przypadku jego pominięcia przyjmowana jest domyślna czułość =,4) Pliki wejściowe, jak i wynikowe przechowywane są w katalogu signals Działanie programu określić można w punktach: a) wczytanie pliku z danymi (spróbkowany sygnał EKG) b) wczytanie pliku z adnotacjami (lokalizacja zespołów QRS) c) obliczenie współczynników kształtu dla każdego zespołu QRS d) klasyfikacja zespołów w przestrzeni współczynników e) zwrócenie w formie pliku tekstowego przyporządkowania zespołów do klas Omówione zostaną pokrótce powyższe punkty: Ad a) Program obsługuje dwa kanały EKG i takiego typu dane można mu dostarczać. Dane pochodzą z zasobów MIT-BIH, z bazy QT (http://www.physionet.org/physiobank/database/qtdb/). Plik z danymi powinien mieć nazwę xxx_sig.txt, gdzie xxx to numer konkretnego badania. Każda linia pliku odpowiada jednej chwili czasowej. W każdej linii znajdują się kolejno: czas (w sekundach), wartość próbki dla kanału I, wartość próbki dla kanału II. Pola te są oddzielone znakami tabulacji. Ad b) Adnotacje pochodzą również z bazy QT i są integralną częścią każdego zapisu badania. W opcjach bazy wybrana została opcja adnotacji pu, czyli automatycznie wyznaczone granice zespołów dla obydwu kanałów. Format adnotacji jest omówiony w opisie bazy. Plik z adnotacjami powinien mieć nazwę xxx_ann.txt

Ad c) Dla każdego zespołu QRS (fragment sygnału ograniczony adnotacjami początku i końca zespołu) wyliczane są 3 współczynniki, służące do reprezentacji zespołu. - Pole pod wykresem (za przyjmujemy wartość minimalną z danego zespołu) - Suma modułów różnic kolejnych wartości (próbek) w zespole - Iloraz kwadratu drugiego współczynnika i pola pod wykresem. Po policzeniu współczynników dla wszystkich zespołów są one tak normalizowane, aby średnia ich wartość wynosiła. Ad d) Algorytm klasyfikacji przebiega następująco: - Każdy zespół QRS reprezentowany jest przez 3 wartości, wyznaczające jego położenie w przestrzeni współczynników. - Pierwszy z zespołów uznawany jest za pierwszego (i jedynego na razie) przedstawiciela nowej (i jedynej na razie) grupy. Moda (środek) tej grupy pokrywa się z jego położeniem. - Każdy kolejny zespół analizowany jest pod kątem odległości (euklidesowej) do mody najbliższej grupy. - Jeżeli odległość ta jest mniejsza, niż zadany próg tolerancji, zespół ten jest uznawany za przedstawiciela tejże grupy, a jego doń włączenie powoduje korektę położenia mody grupy. - Jeżeli zespół leży w większym niż podany próg oddaleniu od wszystkich grup, tworzona jest nowa grupa, a zespół ten staje się jego modą i pierwszym przedstawicielem. - Operacja powtarza się do momentu przeanalizowania wszystkich zespołów QRS. - Wykonywana jest niezależnie dla każdego z kanałów. Ad e) Do plików xxx_c_groups.txt zapisywane są wyniki, przy czym c oznacza numer kanału. W pliku każda linia tekstu odpowiada zespołowi QRS. W każdej linii znajduje się tylko jedna dana numer grupy, do jakiej został przyporządkowany dany zespół. (grupy numerowane są od ) Dodatkowo, w pliku xxx_c_out.txt zapisywane są początki, końce, oraz punkty detekcji QRS dla danego kanału. Każda linia pliku odpowiada jednemu zespołowi i zawiera po kolei: numer próbki początku QRS, numer próbki punktu detekcji, numer punktu końca QRS. Plik ten jest pomocny przy wizualizacji danych przez opisany dalej skrypt 3. Rezultaty testów Ponieważ zarówno dane wejściowe, jak i zwracane wyniki są w formie tekstowej, konieczne było umożliwienie oceny wyników działania programu. W tym celu napisano skrypt programu Matlab, umożliwiający wizualizację danych na wykresach. Skrypt (ekg.m) wywoływany jest w programie Matlab komendą: ekg(xxx); gdzie xxx to numer badania i zarazem zestawu plików wejściowych i wyjściowych, jakie chcemy zwizualizować. W efekcie otrzymujemy zestaw 4 wykresów, pomocnych przy wizualnej ocenie działania klasyfikatora. Przedstawione wykresy pochodzą z analizy badania numer, jednego z 3 przykładowych, dołączonych do projektu.

a) Sygnał EKG dla I i II kanału z zaznaczonymi adnotacjami (z pliku xxx_c_out.txt) - - 3 4 5 6 - - - 3 4 5 6 - w powiększeniu widać oznaczone granice zespołó QRS: - - 3 4 5 6 7 - - 3 3 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8

b) Nałożone na siebie wykresy zespołów QRS dla obydwu kanałów. Można tu optycznie oszacować konieczną do wyróżnienia liczbę klas a następnie skonfrontować z wynikiem klasyfikacji. k a n a l. 6 k a n a l. 4. -. -. 4 -. 6 - -. 8 - - 3 4 5 6 -. 4 6 8 c) Zestaw wykresów nałożonych na siebie przedstawicieli poszczególnych klas, wyróżnionych przez program. - Dla I kanału: - 3-4 6-3

- Dla II kanału:. 4. 6 - - -. -.. 4. - 4 6-4 6 -. 4 4 6 -. 4 6. 6. 3. 4. - -.. -. 4 6-4 6-5 -. 3. - - - - 5-4 6 -. 5-4 Jak widać, program dość dobrze wyróżnił zespoły o odmiennym kształcie. Przy czym dla każdego kanału analiza była prowadzona osobno, stąd tylko 3 klasy w kanale I, oraz w II.