Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2023, том 47, выпуск 5, страницы 832–840
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1345
(Mi co1185)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Recognition of biosignals with nonlinear properties by approximate entropy parameters

L. A. Manilo, A. P. Nemirko

Saint Petersburg Electrotechnical University "LETI"
Список литературы:
Аннотация: More and more attention is being paid to the development of methods for the objective analysis of biosignals for computer medical systems. The search for new non-standard methods is aimed at improving the reliability of diagnostics and expanding the areas of their practical application. In this paper, methods for recognizing biomedical signals by the degree of severity of their nonlinear components are considered. An approach based on the use of approximate entropy closely related to Kolmogorov entropy (K-entropy) is used. Its parameters can be used to detect dynamic irregularities associated with nonlinear properties of signals. The algorithm for calculating this characteristic is considered in detail. Based on model experiments, its main properties are analyzed. It is shown that the entropy of a finite sequence, calculated in accordance with a multistep procedure, can give an erroneous estimate of the degree of regularity of the signal. A procedure for correcting the approximate entropy is proposed, which expands the area of analysis of this function for estimating nonlinearity. It has been established that the transition to adjusted entropy makes it possible to increase the reliability of the detection of chaotic components. A set of entropy parameters is proposed for constructing recognition procedures. Examples of solving the problems of detecting atrial fibrillation by the parameters of the non-linearity of the rhythmogram, as well as assessing the depth of anesthesia by the electroencephalogram (EEG) are given. Experiments conducted on real recordings of electrocardiogram (ECG) and EEG signals have shown the high efficiency of the proposed algorithms. The proposed methods and algorithms can be used in the development of systems for monitor-ing ECG of cardiological patients, as well as monitoring the depth of anesthesia by EEG during surgical operations.
Ключевые слова: recognition of biosignals, nonlinear dynamics, approximate entropy, ECG and EEG analysis, atrial fibrillation, stages of anesthesia
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 23-21-00215
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-21-00215, https://rscf.ru/project/23-21-00215/.
Поступила в редакцию: 16.05.2023
Принята в печать: 16.05.2023
Тип публикации: Статья
Язык публикации: английский
Образец цитирования: L. A. Manilo, A. P. Nemirko, “Recognition of biosignals with nonlinear properties by approximate entropy parameters”, Компьютерная оптика, 47:5 (2023), 832–840
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ManNem23}
\by L.~A.~Manilo, A.~P.~Nemirko
\paper Recognition of biosignals with nonlinear properties by approximate entropy parameters
\jour Компьютерная оптика
\yr 2023
\vol 47
\issue 5
\pages 832--840
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co1185}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1345}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co1185
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v47/i5/p832
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:22
    PDF полного текста:10
    Список литературы:13
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024