МЕТОДИ КЛАСИФІКАЦІЇ ЕЛЕКТРОКАРДІОСИГНАЛІВ ТА ЇХ МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ У ВИГЛЯДІ ЦИКЛІЧНОГО ДИСКРЕТНОГО ВИПАДКОВОГО ПРОЦЕСУ (Computer systems and information technologies, 2025)
У статті представлено вдосконалений підхід до моделювання електрокардіосигналів шляхом інтеграції амплітудно-часових характеристик для отримання нових інформативних ознак у кардіодіагностиці. На основі систематичного аналізу 426 наукових публікацій з бази даних Scopus (2014-2024 рр.) виявлено значну трансформацію методологічних підходів від класичного опрацювання сигналів до впровадження сучасних технологій штучного інтелекту. Географічний аналіз публікацій виявив лідерство Індії (78 публікацій), США (64 публікації) та Німеччини (37 публікацій) у дослідженнях цього напряму. Тематичний розподіл робіт охоплює комп'ютерні науки (23,3%), інженерію (22,4%), медицину (13,8%) та суміжні галузі, що підкреслює міждисциплінарний характер досліджень. Визначено основні напрями розвитку методів опрацювання електрокардіосигналів: вдосконалення алгоритмів фільтрації та попередньої обробки даних, розробка нових методів виділення інформативних ознак, створення гібридних систем класифікації. Особливу увагу приділено інтеграції методів машинного навчання з традиційними підходами до аналізу електрокардіосигналів. Дослідження показало, що хоча згорткові нейронні мережі демонструють високу точність класифікації (>95%) серцевих аритмій, залишається потреба в математичних моделях, які враховують як ритмічні, так і морфологічні особливості ЕКС. Запропонована модель циклічного дискретного випадкового процесу з функцією часового ритму, яка включає амплітудні значення характерних піків ЕКС (P, Q, R, S, T). Ця модель ефективно відображає притаманну сигналам ЕКС циклічність, враховуючи при цьому їх стохастичні варіації та відповідні амплітудні значення діагностичних піків. Модель розрізняє регулярні та нерегулярні серцеві ритми Експериментальна перевірка на ЕКС здорових людей та пацієнтів з екстрасистолією демонструє чутливість моделі до змін стану серцево-судинної системи. Функція часового ритму з урахуванням амплітуди демонструє чіткі патерни, які ефективно диференціюють нормальні та патологічні стани. Запропонований математичний апарат розширює аналітичний інструментарій для обробки ЕКС і забезпечує основу для розробки нових алгоритмів діагностики порушень серцевого ритму з підвищеною точністю.
Keywords: моделювання електрокардіосигналів; модель; аналіз; класифікація; діагностика; алгоритм; циклічний випадковий процес; амплітудно-часові характеристики; аналіз кардіосигналів; математичне моделювання; часова функція ритму; кардіодіагностика; морфологія піків ЕКС; стохастична обробка сигналів; виявлення серцево-судинних захворювань; розпізнавання образів; серцева аритмія; екстрасистолія; порушення серцевого ритму; біомедичний аналіз сигналів; класифікація сигналів; штучний інтелект (AI); система машинного навчання (MLS); соціальна мережа, згорткова нейронна мережа, сіамська нейронна мережа, відстань Левенштейна, модель Noisy Channel, нечіткий пошук