Детальная информация

Название Двойное вейвлет-преобразование при анализе турбулентности сердечного ритма: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_02 «Биомеханика и медицинская инженерия» = Double wavelet transform in the analysis of heart rate turbulence
Авторы Цай Тимур Александрович
Научный руководитель Суслова Ирина Борисовна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2026
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика экстрасистолия ; вейвлет-преобразование ; локальная частота ; мгновенные спектральные характеристики ; extrasystole ; wavelet transform ; local frequency ; instantaneous spectral characteristics
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 01.03.03
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-3364
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\41286
Дата создания записи 31.07.2026

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет возможно после подготовки администраторами необходимых файлов

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Данная работа направлена на исследование спектральных характеристик сердечного ритма в различных частотных диапазонах вблизи экстрасистол, которое может быть использовано в диагностических целях. Объект исследования: сигналы тахограммы сердца, содержащие изолированные желудочковые экстрасистолы из базы MIT-BIH Arrhythmia Database. Задачи, которые были решены в ходе исследования: 1) Построение математической модели вариабельности сердечного ритма сердца как частотно модулированного сигнала на основе заданной последовательности RR-интервалов; 2) получение аналитического выражения для вычисления непрерывного вейвлет-преобразования (CWT) модельного сигнала; 3) определение локальной частоты сердечного ритма νmax(t); 4) повторное (двойное- DCWT)) вейвлет-преобразование νmax (t); 5) вычисление на основе DCWT спектральных интегралов в заданных частотных диапазонах µ = [VLF,LF,HF] для получения массива мгновенных частотных характеристик; 6) анализ поведения спектральных характеристик локальной частоты вблизи экстрасистол, которое может указывать на приближение появления экстра систолы, тип экстрасистолы, а также использоваться для классификации пациентов по их способности восстановления ритма после преждевременного сердечного сокращения. Анализ 6 записей ЭКГ пациентов позволяет сделать предположение, что приближение экстрасистолы может сопровождаться увеличением активности во всех спектральных диапазонах c определенным порядком этого роста. Для достижения данных результатов в работе были использованы/разработаны следующие информационные технологии, в том числе программное обеспечение, облачные сервисы, базы данных и прочие: языки программирования Python 3.11 и MATLABR2023b, база данных MIT-BIH Arrhythmia Database (PhysioNet).

This study aims to investigate spectral characteristics across various frequency ranges in the vicinity of extrasystoles, which may be used for diagnostic purposes. Subject of study: cardiac electrocardiogram signals containing isolated ventricular premature beats from the MIT-BIH Arrhythmia Database. The objectives achieved during the study: 1) Development of a mathematical model of heart rate variability as a frequency modulated signal based on a given sequence of RR-intervals; 2) deriving an analytical expression for computing the continuous wavelet transform (CWT) of a model signal; 3) determining the local heart rate νmax(t); 4) recursive (double—DCWT) wavelet transformation of νmax(t); 5) calculation, basedon DCWT, of spectral integrals in the specified frequency ranges µ =[VLF, LF, HF] to obtain an array of instantaneous spectral parameters; 6) analysis of the behaviour of local frequency spectral characteristics in the vicinity of premature beats, which may indicate the imminent occurrence of a premature beat, the type of premature beat, and may also be used to classify patients according to their ability to regain normal rhythm after a premature beat. The analysis of six patients’ ECG recordings suggests that the onset of an extrasystole may be accompanied by increased activity across all spectral bands, with a certain order of such increase. To achieve these results, the following information technologies were utilised or developed in this study, including software, cloud services, databases and others: the Python 3.11 and MATLAB R2023b programming languages, and the MIT-BIH Arrhythmia Database (PhysioNet).

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Загрузить
Интернет Анонимные пользователи
...