Неавтономное обнаружение выбросов и очистка сигналов мониторинга внутричерепного давления

• Дата: 2013
• Автори: Дроботько, Д.В., Шевченко, А.И., Дроботько, В.Ф., Качур, И.В.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
• Назва видання: Искусственный интеллект
• Теми: Обучающие и экспертные системы
• Онлайн доступ: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84981
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Неавтономное обнаружение выбросов и очистка сигналов мониторинга внутричерепного давления / Д.В. Дроботько, А.И. Шевченко, В.Ф. Дроботько, И.В. Качур // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 495–506. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.

Сигнал мониторинга внутричерепного давления (ВЧД), полученный в отделениях нейрореанимации, часто содержит большое количество шумов и выбросов. Эти артефакты не только непосредственно приводят к ложным тревогам в автоматических аварийных системах мониторинго-диагностических комплексов для управляемой терапии больных, но и сильно загрязняют особенности основного сигнала, что делает невозможным точное прогнозирование вторичных повреждений головного мозга, вызванных внутричерепной гипертензией. В статье предлагается эффективный онлайновый двухэтапный метод очистки физиологических сигналов, основанный на идентификаторе Хампеля и калмановской фильтрации. Вначале измеряемые ВЧД сигналы проходят предварительную обработку, в которой осуществляется идентификация структуры данных сигнала, оценивается уровень шума, и удаляются выбросы с помощью робастного фильтра Хампеля. Точки выбросов заменяются значением медианы в этих точках. Затем производится коррекция этих точек, удаление шума и оценка спектра сигнала на основе адаптивной авторегрессионной (AАR) модели с помощью фильтра Калмана и сопряженного с ним RTS (RauchTung-Striebel) сглаживающего фильтра. Настраиваемыми параметрами предлагаемого метода фильтрации являются полуширина скользящего окна, пороговая величина для обнаружения выбросов и порядок AАR модели.