Модели И Алгоритмы На Основе Искусственного Интеллекта Для Фрактального Анализа Систем Сердечно-Сосудистых Заболеваний

Abstract

Статья посвящена применению метода автоспектрального анализа с нерегулярной передискретизацией и метода мультифрактального анализа на основании поиска максимумов модулей вейвлет-коэффициентов к выявлению изменений в структуре паттернов электрической активности мозга человека при сердечно-сосудистой патологии, связанной с фибрилляцией предсердий постоянной формы по сравнению с паттернами здорового человека. Показаны возможность применения этих методов для определения количественной оценки различий в динамике последовательных значений в анализируемых паттернах, что может быть полезно для диагностики патологических изменений функционального состояния нервной системы при нарушениях ритма сердца.