Разработка метода и алгоритмов автоматического распознавания стадий сна и построения гипнограммы

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО И АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ СНА
1.1. Исторические предпосылки н сущность задачи исследовании сна.
1.2. Типы сигналов и характеристики регистрируемых физиологических показателей.
1.2.1. Электроэнцефалограмма
1.2.2. Движения глаз электроокулограмма, ЭОГ
1.2.3. Мышечная активность электромиограмма, ЭМГ
1.2.4. Электрокардиограмма
1.2.5. Дыхание
1.2.6. Кожногальваническая реакция.
1.2.7. Уровень содержания кислорода в крови
1.3. Оборудование, применяемое для проведения нолисомнографичсских исследований
1.3.1. Обшнс сведения.
1.3.2. Каналы ЭЭГ, ЭМГ, ЭОГ и ЭКГ.
1.3.3. Канал рекурсии дыхания.
1.3.4. Канал положения тела.
1.3.5. Диктофон.
1.3.6. Регистрация данных, временная разметка записи
1.3.7. Измерение амплитудновременных п спектральных параметров ЭЭГсигнала.
1.3.8. Программное обеспечение
1.4. Расчетные физиологические показа тели, применяемые для решения задачи
распознавания стадий сна
1.5. Классификация стадий сна согласно стандарту
1.5.1. Стадия бодрствования .
1.5.2. Первая стадия спа 1.
1.5.3. Вторая стадия сна 2.
1.5.4. Третья стадия сна 3.
1.5.5. Четвертая стадия спа 4
1.5.6. Стадия .
1.5.7. Сочетание стадии и других стадий сна.
1.5.8. Время движения.
1.5.9. ЭЭГактипации
1.5 Сводная таблица признаков стадий сна.
1.6. Выводы .
ГЛАВА 2 МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ СТАДИЙ СНА И ПОСТРОЕНИЯ ГИПНОГРАММЫ.
2.1. Анализ задачи классификации стадий сна и построения гнпногряммм
2.2. Обзор литературы по вопросам задачи распознавания стадий сна и построения гппиограммы
2.3. Общие принципы работы, классификация и базовые подходы, применяемые для
распознавания данных многопарамстрической диагностической системы
2.3.1. Использование методов кластерного анализа для решения задач классификации.
2.3.2. Применение корреляционного анализа для решения задач классификации
2.3.3. Нсйросетевой подход к решению задачи распознавания стадий сна.
2.4. Использование аппарата нечткой логики для решения задач классификации
2.5. Методы обработки данных, получаемых с помошыо многопарамстрической
диагностической системы
2.5.1. Методы математической обработки электроэнцефалограмм
2.5.2. Применение периодометрического анализа для исследования распределения значений размаха амплитуд сигналов ЭЭГ к поиска специфических графоэлементов
2.6. Выводы
ГЛАВА 3 РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СТАДИЙ СНА И ПОСТРОЕНИЯ ГИПНОГРАММЫ
3.1. Сущность предлагаемого метода автоматического распознавания стадий сна и
построения гппиограммы
3.2. Обучение и дообучение на статлетических данных
3. Распознавание стадии сна и верификация полученной гппиограммы.
3.4. Представление функций принадлежности с помошыо сплайнов
3.5. Задание стандартов построения гппиограммы с распознаванием
3.6. Полный алгоритм автоматического распознавания стадий сна н построения гиннограммы
3.7. Выводы
ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ МОДЕЛИ.
4.1. Структурная схема реализации алгоритма работы системы автоматического
распознавания стадий сна и построения гипнограммы
4.2Структурные схемы программы.
4.3. Особенности программной реализации.
4.3.1. Структура классов
4.3.2. Структуры данных.
4.3.3. Пользовательский интерфейс.
4.4. Реализация метода автоматического построения гипнограммы в состапе программноаппаратного диагностического комплекса Энцефалап 10.
4.5. Выводы . .
ГЛАВА 5 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
5.1. Методика проведения экспериментальных исследований
5.2. Распознавание по полному набору вторичных показателей
5.3. Распознавание с обучением но одному исследованию.
5.4. Распознавание по выборочному набору вторичных показателей
5.5. Исследование влияния логического вывода на достоверность распознавания
5.6. Исследование влияния способа оценки расстояния в пространстве признаков на
достоверность распознавания ..
5.7. Исследование влияния на достоверность распознавании индивидуальных особенностей
экспертов и состава выборки исходных статистических данных
5.8. Распознавание с использованием максимального набора вторичных показателей
5.9. Эксперименты сданными из базы i.
5.9.1. Общая информация
5.9.2. Обучение и распознавание на одном файле.
5.9.3. Исследование 0.
5.9.4. Исследование с0.
5.9.5. Исследование 0.
5.9.6. Исследование е0.
5.9.7. Исследование 0.
5.9.8. Исследование 0.
5.9.9. Исследование 7I.
5.9 Исследование 70.
5.9 Обучение на всех, распознавание всех
5.9 Обучение на всех, распознавание каждого.
5.9 Обучение на каждом, распознавание каждого.
5 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ