ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Real-Time QRS Detection and El...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Real-Time QRS Detection and Electrocardiogram Signal Compression Using Wavelet Based Subbands

العنوان بلغة أخرى: تحليل وضغط الموجات الكهربائية للقلب باستخدام التحليل التابعي المتحول للمويجات
المؤلف الرئيسي: البوسعيدية، آسيا بنت محمد بن سالم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: Khriji, Lazhar (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: مسقط
الصفحات: 1 - 210
رقم MD: 971084
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة دكتوراه
الجامعة: جامعة السلطان قابوس
الكلية: كلية الهندسة
الدولة: عمان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
تقنية المتابعة الصحية عن بعد | تحليل الموجات الكهربائية | التحليل التابعي المتحول للمويجات | ضغط الموجات الكهربائية | التقنيات الطبية الحديثة | أمراض القلب والشرايين | تكنولوجيا الأجهزة الطبية
رابط المحتوى:
صفحة العنوان     
المستخلص     
قائمة المحتويات     
24 صفحة الأولى     
1 الفصل     
2 الفصل     
3 الفصل     
4 الفصل     
5 الفصل     
6 الفصل     
الخاتمة     
المصادر والمراجع     
الملاحق     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: تعتبر تقنية "المتابعة الصحية عن بعد وعلى مدار الساعة" (Ubiquitous Health Monitoring) من التقنيات الطبية الحديثة لرصد وإرسال البيانات الطبية الحيوية الضرورية لمتابعة العديد من الحالات المرضية التي تتطلب متابعة مستمرة، كما أنها تعتبر إحدى التقنيات الواعدة للكشف والتنبؤ بأمراض القلب المزمنة عن طريق استشعار الموجات الكهربائية لضربات القلب (Electrocardiogram- ECG). وتعمل هذه التقنية على دمج أجهزة الاستشعار الطبية الذكية مع أجهزة الاتصال اللاسلكي والشبكة اللاسلكية مشكلة أنظمة تعرف بـ Wireless Body Area Network أو أنظمة WBAN، حيث تقوم هذه الأنظمة بإرسال البيانات الطبية الحيوية إلى مراكز الرعاية الصحية من خلال شبكات الاتصال اللاسلكي ليتم متابعتها وتحليلها من قبل الأشخاص ذوي الاختصاص. ولعل من أبرز سمات تقنية الـ WBAN إنها تتيح للمرضى العيش بحرية وممارسة أنشطة حياتهم الطبيعية، في حين أنها تساهم في تحسين جودة خدمات الرعاية الصحية وذلك من خلال تقليل فترة الإقامة في المستشفى وفتح المجال لاستقبال حالات أكثر خطورة، مما يقلل الضغط على غرف الطوارئ، ويخفف العبء على الكادر الطبي في المستشفيات، الأمر الذي من شأنه أن ينعكس إيجابا في خفض عدد الوفيات الناجمة عن التأخر في إجراء الفحوصات السريرية. تعد أمراض القلب الاسكيمية أو أمراض القلب التاجية (Coronary Heart Diseases-CHD) أحد أبرز أسباب الوفيات والإعاقة على مستوى العالم، الأمر الذي دفع إلى بروز العديد من الأعمال البحثية التي تهدف إلى تطوير أجهزة قلبية محمولة ودمجها بشبكات الاتصال اللاسلكي حتى يتسنى ارتدائها وحملها في كل مكان، وتسمى النظم الخاصة بهذا النوع من الأجهزةTelecardiology . وتسعى الأبحاث في هذا المجال إلى جعل هذه الأجهزة أكثر تطورا من خلال تطوير خوارزميات تعمل على نقل بيانات تخطيط القلب وتحليلها بشكل تلقائي ومستمر الأمر الذي يمكن أن يساهم في تطوير آليات للكشف عن بعض أمراض القلب في مراحل مبكرة. وهنا تبرز التحديات في عملية نقل البيانات بسبب الصغر في سعة عرض النطاق، ومحدودية طاقة البطاريات المحمولة، ومساحة تخزين البيانات، الأمر الذي يتطلب تطوير آليات تساهم في تقليل حجم البيانات المرسلة وذلك من خلال ضغطها وتشفيرها وتطوير خوارزميات ذات كفاءة عالية من حيث السرعة والثابتية. تساهم هذه الأطروحة في مجال تكنولوجيا أجهزة الرعاية الصحية الـ Telecardiology التي يمكن ارتداؤها وذلك بدراسة محوريين أساسيين: (١) استحداث خوارزمية جديدة لضغط موجات القلب و (٢) تطوير آلية للكشف عن موجة QRS أو R. أما خوارزمية الضغط المقترحة فقد تم تصميمها بحيث تتناسب مع التطبيقات التي تتطلب سرعة تحليل عالية في إطار سعة صغيره من الحزم المحمولة (Payload) وذلك لضمان انتقال سريع للبيانات. وتعتمد هذه الخوارزمية على ثلاثة خطوات أساسية وهي: (١) توزيع الحزم الفرعية للبيانات (Subband) عن طريق مويجات التحويل المنفصلة (Discrete Wavelet Transform-DWT) لقدرتها العالية على تحليل البيانات، (٢) الحد من الأخطاء المحتملة في البيانات التي أعيد بناؤها بعد عملية ضغطها بمنهج حفظ حقل البت (Bit-Field Preserving-BFP)، و (٣) الحد من التكرار في البيانات بطريقة ترميز التشغيل الطولي (Running-Length Encoding- RLE).

وقد أظهرت نتائج المحاكاة في الحاسب الآلي قدرة خوارزمية الضغط المقترحة على منافسة الخوارزميات المشابهة لها من حيث نسبة الضغط (Compression Ratio-CR)، ومتوسط مربع الخطأ (Percentage Root-Square Difference-PRD)، ونقاط الجودة (Quality Score-QS) أما بخصوص محدودية الحزم المحمولة أو البيانات الصغيرة، فقد تم تعديل خوارزمية الضغط بطريقة ديناميكية مبتكرة تقوم على أساس التحكم بحجم شرائح البيانات المضغوطة المستخدمة في ملء حزم البيانات المحمولة، مع مراعاة الحفاظ على جودة المعلومات التشخيصية في موجات القلب الكهربائية. وقد أظهرت نتائج المحاكاة في الحاسب الآلي مقدرة الخوارزمية المعدلة على زيادة كمية تخفيض الحزم (Reduction Packet) إلى 85.39%. أما الجزء الثاني من هذا البحث والمتعلق بتطوير آلية للكشف عن موجات R وهي أعلى الموجات في إشارة تخطيط القلب، فقد تم تطوير آلية تعتمد على ترشيح وفلترة موجات القلب ومن ثم وضع عتبة كشف متكيفة (Adaptive Thresholding) لتعطي نتائج كشف بسرعة ودقة عالية مع تحقيق التوازن المناسب بين مقياس الحساسية (Sensitivity-Se)، مقياس التنبؤ الموجب (Positive- Predictivity- +P)، ووقت المعالجة (Processing Time). وقد أظهرت نتائج المحاكاة أن الآلية المقترحة قادرة على تحقيق مقياس حساسية قيمته 99.63% وتنبؤ موجب قيمته 99.50%، في حين أن الوقت الذي استغرقته للكشف عن موجات R في تسجيلات لموجات قلب طولها ثلاثين دقيقة كان جيدا وقريبا جدا من الدراسات أخرى. تم التركز في الجزء الأخير من الأطروحة على تقييم تأثير خوارزمية الضغط على جودة الإشارة، والذي تم من خلال تقييم نتائج التصنيف التشخيصي لموجات القلب قبل وبعد الضغط باستخدام معدلات التغير في ضربات القلب(Heart Rate Variability -HRV) ذات المدى القصير التي يتم إنتاجها من موجات R. وقد أظهرت النتائج مقدرة معدلات التغير في ضربات القلب ذات المدى القصير على التفريق بين إيقاعات تخطيط القلب السليم والإيقاعات الغير منتظمة باستخدام مصنف ثنائي بسيط. وتم الحصول على أفضل تصنيف باستخدام نسبة الطاقة بين حزمتي LF/HF والتي حققت نسبة خصوصية (نسبة نجاح بتشخيص الحالات السليمة) مقدارها 91.67%، ومقياس حساسية (نسبة نجاح تشخيص الحالات المرضية) مقداره 100%، ودقة (نسبة نجاح كلية) مقدارها 94.87% في حالة عدم ضغط البيانات الرقمية، في حين أنها حققت خصوصية مقدارها 87.50%، وحساسية مقدارها 93.33%، ودقة مقدارها 89.74% عند ضغط البيانات الأمر الذي يدل على أن خوارزمية الضغط المقترحة لا تؤثر بشكل كبير على نتائج التصنيف الكلي.

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.