Anzeigen: Erhalten Sie die Zulassung zum 200-Level und studieren Sie einen beliebigen Kurs an einer Universität Ihrer Wahl. Niedrige Gebühren | Kein JAMB UTME. Rufen Sie 09038456231 an

Verbesserung der Genauigkeit der Kardiotokogrammanalyse mit dem Fuzzy Logic System

ADS! Diabetes dauerhafte Lösung! Nur noch 15 Packungen übrig. EILE!!!


Verbesserung der Genauigkeit der Kardiotokogrammanalyse mit dem Fuzzy Logic System.

ABSTRACT

Die kardiotokogrammbasierte Überwachung erfordert ein zuverlässiges Fuzzy-Logik-System, um das Auftreten unnötiger medizinischer Eingriffe und Verletzungen des Fötus während der Kinderarbeit aufgrund eines hohen Maßes an Unsicherheit und Ungenauigkeit zu verringern. Gegenwärtig basiert die elektronische Überwachung des Fetus fast ausschließlich auf dem Kardiotokogramm (CTG), bei dem das Muster der fetalen Herzfrequenz (FHR) zusammen mit der Kontraktion der Gebärmutter kontinuierlich angezeigt wird.

Trotz der weit verbreiteten Verwendung des Kardiotokogramms hat es nur eine begrenzte Bedeutung für das fetale Ergebnis, da das Kardiotokogramm allein nicht immer alle Informationen liefert, die zur Verbesserung des Ergebnisses der Kinderarbeit erforderlich sind. Das Kardiotokogrammgerät und das Fuzzy-System mit fünf Patienten wurden in der Analyse verwendet, um die Genauigkeit der fetalen Herzfrequenz (FHR) zu bestimmen. Neunundsiebzig (79) Regeln wurden in das System codiert, um das Fuzzy-Inferenzsystem anzutreiben.

Die Aggregation und Implikation dieser Regeln wird anhand von Oberflächendiagrammen erläutert, um die Regel zu bestimmen, die während des Optimierungsprozesses ausgelöst werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass das Kardiotokogrammgerät eine Genauigkeit von ± 0.039%, ± 0.043%, ± 0.047%, ± 0.048% ± 0.053% ergab, während das Fuzzy-Logiksystem eine Genauigkeit von ± 0.0147%, ± 0.0373, ± 0.0373% ergab. ± 0.0373% bzw. ± 0.0152%.

Der Vergleich dieser Ergebnisse bestätigte, dass das Fuzzy-Logik-System eine signifikante Methode zur Verbesserung der Kardiotokogramm-Analyse mit einem höheren Genauigkeitsgrad zwischen 0.6% und 3.8% bereitgestellt hat und das System weniger empfindlich gegenüber Rauschen oder Fehlern macht. Mit den erhaltenen Ergebnissen ist es offensichtlich, dass das Fuzzy-Logik-System verwendet werden kann, um die Effizienz des Klinikers bei der Erstellung einer genauen Diagnose zu verbessern.

INHALTSVERZEICHNIS

Titelseite …………… i
Genehmigungsseite ……. ii
Zertifizierung ………. iii
Erklärung .. iv
Widmung ……. v
Bestätigung …… .. vi
Abstrakt …. vii
Inhaltsverzeichnis… viii
Abbildungsverzeichnis… xiii
Liste der Tabellen… .. xvii
Liste der Platten… .. xix
Liste der Akronyme …… xx

KAPITEL 1: EINLEITUNG

1.1 Hintergrundinformationen ………. 1
1.2 Problemstellung… 3
1.3 Ziele und Aufgaben ……… 3
1.4 Bedeutung der Studie. 4
1.5 Studienumfang… .. 4
1.6 Überblick über die Abschlussarbeit…. 5

KAPITEL ZWEI: ÜBERPRÜFUNG DER LITERATUR

2.1 Kardiotokogramm (CTG)… .. 6
2.2 Überwachung des Kardiotokogramms (CTG) ……. 8
2.2.1 Unsicherheiten und Ungenauigkeiten bei der Analyse der fetalen Herzfrequenz und Kardiotokographie (CTG) ……… .. 8
2.2.2 Verbesserung der Kardiotokographie… 10
2.2.3 Unsicherheit in der realen Welt …… .. 11
2.2.3.1 Unsicherheitsquellen …… .. 11
2.2.3.2 Datenunsicherheit …… .. 12
2.2.3.3 Wissensunsicherheit ……… 12
2.2.3.4 Umgang mit Unsicherheiten in Expertensystemen ………… 12
2.2.4 Unsicherheit und Ungenauigkeit in der Managementarbeit …… .. 13
2.2.5 Stan Klinische Richtlinien für Maßnahmen bei einem reifen Fötus ³ 36 Wochen. 14
2.3 Überwachung des elektronischen fetalen Elektrokardiogramms (EKG) …… 15
2.3.1 QRS-Erkennung im Elektrokardiogramm ……… 16
2.3.1.1 Vorverarbeitung: Das Signalverbesserungsschema für die QRS-Erkennung ……. 17
2.3.1.2 Nichtlinearer Vorhersagefilter ……. 17
2.3.1.3 Lineares Filterdesign nach Approximation der kleinsten Quadrate. 19
2.3.1.4 Vergleich der Vorverarbeitungstechniken …… .. 21
2.4 Das Fuzzy-Logik-System. 22
2.4.1 Fuzzy-Set-Operatoren …………. 23
2.4.2 Fuzzy-Modelle für die Kardiotokogramm- und Elektrokardiogrammanalyse ……. 24
2.4.3 Fuzzy-Zustandsmodell zum zeitlichen Verwalten komplexer Muster. 26
2.4.4 Hinzufügen von Speicher ………… 27
2.4.5 Verwenden der Zustandsmaschine zum Hinzufügen von Speicher zu intelligenten Systemen …… 29
2.5 Überprüfung der verwandten Arbeiten… .. 32

KAPITEL DREI: METHODIK

3.1 Materialien …… 40
3.1.1 Datenerfassung ………… .. 40
3.1.2 Kardiotokogrammgerät… .40
3.1.3 Ultraschallgerät ………… 48
3.1.5 Schnittstelle zwischen mütterlicher Herzfrequenz (MHR) und fetaler Herzfrequenz (FHR)… 50
3.2 Methoden …… .. 55
3.3 Fetal Condition Matrix (FCM) ………… 56
3.4 Entwurf des Fuzzy-Modells für die CTG-Analyse ……… 57
3.4.1 Entwurf eines Fuzzy-Logik-basierten (FL-B) Systemmodells…. 59
4.2 Zugehörigkeitsfunktionen für die sprachlichen Variablen ……. 61
3.4.3 Fuzzy Inference System (FIS) Editor ………. 62
3.4.4 Editor für Mitgliedschaftsfunktionen (MF) …… .. 63
3.4.5 Ausgabemitgliedschaftsfunktion ………… 66
3.4.6 Regeleditor …………………………. 66
3.4.7 Regelbetrachter ……… 67

KAPITEL VIER: ERGEBNISSE UND DISKUSSION

4.1 Simulation der Ergebnisse ………. 74
4.1.1 Bestimmung der Optimierungsbedingung ………… 75
4.1.2 Analyse der Optimierungsbedingung …… .. 77
4.2 Ergebnisse der Kardiotokogrammmaschine… .. 77
4.3 Ergebnisse des Ultraschallgeräts …………. 78
4.3.1 Vergleich der Genauigkeit von Kardiotokogramm- und Ultraschallgeräten ……. 78
4.3.2 Bestimmung der Genauigkeit der Messwerte …… .. 79
4.3.3 Genauigkeit der gemessenen Werte mit einem Kardiotokogrammgerät und einem Fuzzy-Inferenzsystem …… 79
4.3.4 Bestimmung des Unsicherheitsgrades zwischen Kardiotokogrammmaschine und Fuzzy-Inferenzsystem. 80
4.3.5 Genauigkeit der Prüferwerte mit einem Kardiotokogrammgerät und einem Fuzzy-Inferenzsystem …… .. 81
4.3.6 Bestimmung des Unsicherheitsgrades der Werte des Prüfers
zwischen Cardiotocogram Machine und Fuzzy Inference System …………. .. 82
4.3.7 Vergleich der Primärdaten und Sekundärdaten…. 83
4.3.8 Grafische Darstellung sowohl der Primärdaten als auch der Sekundärdaten …… 84
4.4 Bestimmung des Flächendiagramms …………. 85
4.4.1 Analyse des Oberflächenplots… 89

KAPITEL FÜNF: SCHLUSSFOLGERUNG UND EMPFEHLUNG FÜR ZUKÜNFTIGE ARBEITEN. 91

5.1 Schlussfolgerung ………. 91
5.1.1 Fuzzy-Inferenzsystem für Kardiotokogrammgeräte… .. 91
5.2 Empfehlung für zukünftige Arbeiten ………… 92
5.2.1 Publikationsliste ………… 93
Referenzen

EINFÜHRUNG

Die Geburt ist eine kritische Zeit für den Fötus und die Mutter. Ein gutes Ergebnis der Kinderarbeit ist im Allgemeinen erwünscht, aber manchmal treten Probleme auf, die zu Verletzungen wie fetalen Hirnschäden, anderen Anomalien oder sogar zum Tod führen können. Die von EJ Quiligan [1] eingeführte elektronische Überwachung des Fetus sollte die Patientenversorgung verbessern, dies ist jedoch noch nicht geschehen.

Die gebräuchlichste Überwachungsmethode basiert auf einer kontinuierlichen Verfolgung des fetalen Herzfrequenzmusters und der Kontraktionen der Mutter, die als Kardiotokogramm (CTG) bezeichnet wird. Schwierigkeiten bei der Interpretation des Kardiotokogramms haben zu unnötigen medizinischen Eingriffen geführt, und ein Versäumnis, bei Bedarf einzugreifen, kann zu Verletzungen und Todesfällen führen.

Diese Probleme haben zur Entwicklung einer Reihe von Computersystemen geführt, die bei der Analyse und Interpretation von CTG-Daten helfen. Trotz der Entwicklungen über zwei Jahrzehnte gibt es jedoch keine signifikante Verbesserung der fetalen Ergebnisse. Der Fortschritt bei der computergestützten Kardiotokogrammanalyse wurde durch mehrere Faktoren behindert.

Es gibt inhärente Probleme der Ungenauigkeit und Unsicherheit in den klinischen Daten und den verwendeten Interpretationsmethoden. Die Lösungen für dieses Problem müssen noch in einem computergestützten Kardiotokogrammsystem behandelt werden. Das Kardiotokogramm enthält keine ausreichenden Informationen zur Beurteilung des fetalen Zustands.

Zusätzliche Informationen können durch eine ordnungsgemäße Analyse der Veränderungen des fetalen Elektrokardiogramms (EKG) erhalten werden, aber die Probleme der Unsicherheit und Ungenauigkeit bestehen auch bei der Analyse des fetalen Elektrokardiogramms [6].

REFERENZEN

EJ Quiligan, Die Klassifikation der fetalen Herzfrequenz: II A Überarbeitete Arbeitsklassifikation. Conn.Med. J, Vol. 31, S. 779-784, 1967.

JA Low, EJ Karchmar, L. Broekhoven, T. Leonard, MJ McGrath, SR Pancham und WN Piercy. Die Wahrscheinlichkeit einer fetalen metabolischen Azidose während der Wehen in einer Risikopopulation, bestimmt durch klinische Faktoren. American Journal Obstetrics Gynecology, 141: 941 & ndash; 951, 1981.

Amer-Wahlin, Hellsten C., Noren H., Hagberg H., Herbst A., Kjellmer I., Lilja H., Lindoff C., Mansson M., Martensson L., Olofsson P. ST-Analyse des fetalen Elektrokardiogramms zur intrapatalen Überwachung des Fetus: Eine schwedische randomisierte kontrollierte Studie. Lanzette. 18. August; 358 (9281): 534 & ndash; 8, 2001.

RDF Keith, S. Beckley, JM Garibaldi, JA Westgate, EC Ifeachor und KR Greene. Eine multizentrische Vergleichsstudie mit 17 Experten und einem intelligenten Computersystem zur Arbeitsverwaltung mithilfe des Kardiotokogramms. British Journal of Geburtshilfe und Gynäkologie, September, Vol. 102, S. 688-700, 1995.

SGoncalves H, Rocha AP, Ayres-de-Campos D und Bernades J. Interne versus externe intrapatum fetale Herzfrequenzüberwachung: Auswirkung auf lineare und nichtlineare Parameter. Physlol Meas, 2006; 27: 307-309.

Chanappa. Bhyri, Kalpana und KM Waghmere, Schätzung von EKG-Merkmalen unter Verwendung von Lab VIEW, Internationales Journal für Informatik und Kommunikationstechnologien, Vol. 2, No. 1, Nr. 2009, 320, PP. 324-XNUMX.

CSN-Team.

Geben sie ihre E-Mailadresse ein:

Zugestellt von TMLT NIGERIA

Treten Sie jetzt mehr als 3,500 Lesern online bei!


=> FOLGE UNS AUF Instagram | FACEBOOK & TWITTER FÜR AKTUELLE UPDATES

ADS: FALSCHE DIABETES IN NUR 60 TAGEN! - BESTELLE DEINEN HIER

COPYRIGHT WARNUNG! Die Inhalte dieser Website dürfen weder ganz noch teilweise ohne Genehmigung oder Bestätigung erneut veröffentlicht, vervielfältigt oder weitergegeben werden. Alle Inhalte sind durch DMCA geschützt.
Der Inhalt dieser Website wird mit guten Absichten gepostet. Wenn Sie Eigentümer dieses Inhalts sind und glauben, dass Ihr Urheberrecht verletzt oder verletzt wurde, kontaktieren Sie uns bitte unter [[E-Mail geschützt]], um eine Beschwerde einzureichen, und es werden unverzüglich Maßnahmen ergriffen.

Tags: , ,

Kommentarfunktion ist abgeschaltet.