Wyznaczanie objętości wyrzutowej pneumatycznej pompy wspomagania serca siecią neuronową i transformatą falkową

• Autorzy: Grad L. , Sulej W. , Murawski K.

Warianty tytułu

EN

Stroke volume determination of Ventricular Assist Device by neural network and wavelet transform coefficients

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wyniki uzyskane w trakcie badań będących kontynuacją prac nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do określania relacji między widokiem membrany wiotkiej i objętością wyrzutową komory krwi mechanicznej, pozaustrojowej pompy wspomagania serca. Celem pracy było zbadanie możliwości zwiększenia dokładności obliczeń podczas wyznaczania objętości wyrzutowej przez sztuczną sieć neuronową. Badania koncentrowały się na technice ekstrakcji cech z obrazu. W ich trakcie użyto transformatę falkową. Otrzymane wyniki porównano z wynikami uzyskanymi uprzednio przez inne metody. Badania przeprowadzono na modelu pompy wspomagania serca, który był używany także w poprzednich doświadczeniach.

EN

The paper presents results obtained during research, which are the continuation of work on the use of artificial neural networks to determine the relationship between the view of membrane and the stroke volume of the blood chamber of the mechanical pneumatic prosthetic heart. The purpose of the research was to increase the accuracy of determination the stroke volume of the blood chamber. Therefore, the study was focused on the technique of the features extraction from the image. Received results were compared to the results obtained previously using other methods. Tests were conducted on the same model of mechanical prosthetic heart, which have been used in previous experiments.

Słowa kluczowe

PL

transformata falkowa; sztuczna sieć neuronowa; objętość wyrzutowa; pomiar optyczny

EN

wavelet transform; artificial neural network; stroke volume; optical measurement

• Wydawca: Instytut Teleinformatyki i Automatyki, Wydział Cybernetyki, Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Przegląd Teleinformatyczny
• Rocznik: 2017
• Tom: T. 5, Nr 4 (45)
• Strony: 53--65
• Opis fizyczny: bibliogr. 15 poz. fot., rys., wykr.

Twórcy

autor

Grad L.

• Instytut Teleinformatyki i Automatyki, WCY, WAT ul. Gen. W. Urbanowicza 2, 00-908 Warszawa 46

autor

Sulej W.

• Instytut Teleinformatyki i Automatyki, WCY, WAT ul. Gen. W. Urbanowicza 2, 00-908 Warszawa 46

autor

Murawski K.

• Instytut Teleinformatyki i Automatyki, WCY, WAT ul. Gen. W. Urbanowicza 2, 00-908 Warszawa 46

Bibliografia

• [1] GRAD L., MURAWSKI K., PUSTELNY T., Measuring the stroke volume of the pneumatic heart prosthesis using an artificial neural network. Proc. SPIE 10034, 11th Conference on Integrated Optics: Sensors, Sensing Structures, and Methods, 2016, pp. 7.1-7.4 (DOI: 10.1117/12.2243952).
• [2] GRAD L., MURAWSKI K., SULEJ W., Research to improve the accuracy of determining the stroke volume of an artificial ventricle using the wavelet transform. Proc. SPIE 10455, 12th Conference on Integrated Optics: Sensors, Sensing Structures, and Methods, 2017, pp. 9.1-9.4 (DOI: 10.1117/12.2280804).
• [3] GIBINSKI P., KONIECZNY G., MACIAK E., OPILSKI Z., PUSTELNY T., Acoustic device for measuring instantaneous blood volume in cardiac support chamber i.e. pneumatic heart assist driving chamber, has sensor supporting heart in openings, and audio amplifier connected with volume unit of blood-cell support. Patent Number(s): PL394074-A1, 2011.
• [4] KONIECZNY G., PUSTELNY T., Preliminary research of an optical sensor for measurements of the blood chamber volume in the POLVAD prosthesis. Acta Phys. Pol. A 122, 2012, pp. 962-965.
• [5] KONIECZNY G., PUSTELNY T., MARCZYŃSKI P., Optical sensor for measurements of the blood chamber volume in the POLVAD prosthesis - static measurements. Acta Phys. Pol. A, 124, 2013, pp. 479-482.
• [6] MURAWSKI K., PUSTELNY T., GRAD L., MURAWSKA M., Estimation of the blood volume in pneumatically controlled ventricular assist device by vision sensor and image processing technique. Proc. 21st International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2016, pp. 100-105 (DOI: 10.1109 /MMAR.2016.7575115).
• [7] MURAWSKI K., ARCIUCH A., PUSTELNY T., A new innovative depth from defocus method: identification of the impact of the marker size on the distance measurement result. Proc. SPIE 10034, 11th Conference on Integrated Optics: Sensors, Sensing Structures, and Methods, 2016, pp. 9.1-9.4 (DOI: 10.1117/12.2244130).
• [8] SULEJ W., GRAD L., MURAWSKI K., The technique of accuracy measurement of membrane shape mapping of an artificial ventricle. Proc. SPIE 10455, 12th Conference on Integrated Optics: Sensors, Sensing Structures, and Methods, 2017, pp. B.1-B.4 (DOI: 10.1117/12.2280806).
• [9] SULEJ W., MURAWSKI K., PUSTELNY T., Improvement of accuracy of the membrane shape mapping of the artificial ventricle by eliminating optical distortion. Proc. 22nd International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2017, pp. 820-825 (DOI: 10.1109/MMAR. 2017.8046934).
• [10] SULEJ W., MURAWSKI K., The membrane shape mapping of the artificial ventricle in the actual dimensions. 2017 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), Prague, 2017, pp. 675-680 (DOI: 10.15439/2017 F269).
• [11] OSSOWSKI S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. OWPW, Warszawa, 2013.
• [12] ŻURADA J., BARSKI M., JĘDRUCH W., Sztuczne sieci neuronowe: Podstawy teorii i zastosowania. PWN, Warszawa, 1996.
• [13] RUMELHART, D. E., HINTON, G. E, WILLIAMS, R. J., Learning representations by back-propagating errors. Nature 323 (6088), 1986, pp. 533-536.
• [14] KWIATKOWSKI W., Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów. BEL Studio, Warszawa, 2012.
• [15] DAUBECHIES I., Ten Lectures on Wavelets. SIAM, Philadelphia, 1992.