Неавтономное обнаружение выбросов и очистка сигналов мониторинга внутричерепного давления - Дроботько, Д.В.; Шевченко, А.И.; Дроботько, В.Ф.; Качур, И.В. (Искусственный интеллект, 2013)
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.