Return to search

T bangos kaitos analizė, naudojant modifikuotą slenkančio vidurkio metodą: įvairių laiko eilučių išlyginimo ir panašumo nustatymo būdų palyginimas / T wave alternans analysis using a modified moving average method: a comparison of various time series alignment and similarity detection techniques

Šiame darbe analizuotos įvairių laiko eilučių išlyginimo ir panašumo nustatymo metodų pritaikymo galimybės T bangų kaitos (TBK) analizėje, pagerinant Nearing ir Verrier pasiūlytą, modifikuoto slenkančio vidurkio metodą. Pasinaudojant TWA duomenų baze ir generuotais duomenimis surasti labiausiai TBK analizei tinkami išlyginimo ir panašumo vertinimo metodai. TBK, paskaičiuoto naudojant modifikuotą slenkančio vidurkio metodą papildytą TBK analizei tinkamiausiais laiko eilučių išlyginimo ir panašumo nustatymo metodais, tinkamumas širdies ligų diagnostikai patikrintas su duomenimis iš PTB duomenų bazės. Pasiremiant PTB duomenimis rastas galimas biomarkeris širdies ligų diagnostikoje, paskutinių dviejų TBK įverčių, gautų taikant MSVM su atviros pradžios ir pabaigos dinaminio laiko skalės kraipymo su asimetriniu judėjimo šablonu išlyginimą ir panašumą vertinant kaip absoliutinį skirtumą tarp maksimumo taškų, min-max kombinaciją. / T wave alternans (TWA) is a beat-to-beat change in the amplitude or shape of T wave. TWA is one of potential biomarkers for ventricular arrhythmias and can be a sign of serious heart disease. Because there is no gold standard in TWA measuring, modifications of existing methods and new solutions are possible. Modified moving average method, proposed by Nearing and Verrier, is one of mostly used in medical practise, but can give misleading results then T waves is not properly aligned or T wave length and morphology changes because of heart rate variability. It is known, that some ventricular arrhythmias can cause heart rate variability, so this type of error is unwanted, because online TWA measuring can become one of sudden ventricular arrhythmias predictors in the near future. In this work, variuos time series alignment and similarity detection techniques were used to improve TWA measuring and this measure capabilities in heart disease diagnostic were analized. TWA analysis with simulated and real data from ECG databases was performed and potentional biomarker was found by using biomarkers combining method, proposed by Liu, Liu and Halabi. 57.

Identiferoai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20140704_174029-56737
Date04 July 2014
CreatorsPuronaitė, Roma
ContributorsVaitkus, Pranas, Vilnius University
PublisherLithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University
Source SetsLithuanian ETD submission system
LanguageLithuanian
Detected LanguageUnknown
TypeMaster thesis
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20140704_174029-56737
RightsUnrestricted

Page generated in 0.002 seconds