Новітні інформаційні технології оперативного аналізу і моделювання як інструмент удосконалення діагностики хронобіологічних особливостей артеріальної гіпертензії

Колесник, Т.В. (2015) Новітні інформаційні технології оперативного аналізу і моделювання як інструмент удосконалення діагностики хронобіологічних особливостей артеріальної гіпертензії. Клиническая информация и Телемедицина, Т. 11 (Вып.12). pp. 91-97. ISSN 1812-7231

Text Колесник _КИТ.pdf Download (7MB)

Abstract

Запропонована інформаційна технологія дозволила за рахунок спільного використання поліноміальних сплайнів, Марковських процесів і штучних нейронних мереж принципово по-новому оцінювати варіабельність АТ з урахуванням її динамічних властивостей і визначати тяжкість перебігу АГ. Дана технологія оцінки результатів ДМАТ дає можливість на якісно новому рівні виявляти та аналізувати приховані закономірності хронобіологічних особливостей АТ, що значно розширює діагностичні можливості і дозволяє виділяти варіанти як щодо сприятливого, так і вкрай несприятливого перебігу захворювання. Introduction. The diagnostic potential of ambulatory blood pressure monitoring (ABPM) can be expanded through the introduction of advanced information technologies aimed directly at the systematic processing of monitoring data using modern mathematical methods of investigation of dynamic systems and the identification of new, more informative indicators. Objective. To evaluate the variability of blood pressure according to BPM with the dynamic properties of short-term fluctuations, and to determine the severity of the hypertension using the latest information technology. Material and methods. A SMAD 321 patients with essential hypertension (EH) II stage of the definition of the classic indicators of circadian blood pressure profile. ABPM results processed by a specially created information technology, based on the sharing of polynomial splines, Markov processes, and artificial neural networks. Results of the study. The suggested information technology allows by sharing polynomial splines, Markov processes, and artificial neural networks fundamentally new way to assess the variability in blood pressure because of its dynamic properties and to determine the severity of the GB. This technology evaluation of ABPM enables a whole new level to identify and analyze hidden patterns chronobiological features of AD, which significantly expands the diagnostic capabilities and allows you to select options as relatively favorable or extremely unfavorable course of the disease.

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	Артеріальна гіпертензія, добове моніторування артеріального тиску, варіабельність артеріального тиску, Марковські процеси, штучні нейронні мережі. Hypertension; Ambulatory blood pressure monitoring; Blood pressure variability; Markov’s processes; Artificial neural network.
Subjects:	Cardiology Information Technology
Divisions:	Departments > Department of Internal Medicine 3 (formerly - hospital therapy 2)
Depositing User:	Анастасия Жигар
Date Deposited:	27 Sep 2016 08:18
Last Modified:	27 Sep 2016 08:18
URI:	http://repo.dma.dp.ua/id/eprint/976

Actions (login required)

View Item