ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ ЕЛЕКТРОКАРДІОСИГНАЛІВ НА ОСНОВІ БАГАТОФАКТОРНОГО РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ ФУНКЦІЇ ЧАСОВОЇ ВАРІАБЕЛЬНОСТІ - Сверстюк, А. С.; Мосій, Л. Є. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
У дослідженні представлено розробку багатофакторної регресійної моделі, призначеної для автоматизованої ідентифікації кардіологічних станів шляхом аналізу статистичних параметрів часової мінливості електрокардіографічних даних. Розроблена модель базується на п’яти ключових статистичних індикаторах: середньому арифметичному, медіані, моді, середньоквадратичному відхиленні та ексцесі. Ці параметри ідентифіковано через послідовну процедуру регресійного відбору із загальної сукупності тринадцяти первинних характеристик за граничного рівня статистичної достовірності p < 0,05. Вагові параметри кожного індикатора визначено за допомогою оптимізації квадратичних відхилень. Домінантний вплив на результат діагностування чинить середнє арифметичне (коефіцієнт β = 153,952), натомість решта показників забезпечують уточнювальний ефект з від’ємними ваговими коефіцієнтами. Розроблена модель демонструє високу ефективність розрізнення трьох категорій серцевої активності: фізіологічної норми, аритмічних розладів типу передчасних серцевих скорочень та структурних порушень провідності міокарда (часткової блокади лівого пучка Гіса). Якість моделювання підтверджується коефіцієнтом детермінації R² = 0,97636 (з урахуванням корекції R² = 0,97577). Фізіологічний стан характеризується мінімальною дисперсією часових інтервалів (0,0003…0,00004 с²), натомість передчасні скорочення демонструють тисячократне збільшення цього показника (0,011…0,012 с²). Перевірка на експериментальному масиві даних з 204 записів серцевої активності засвідчила високу надійність системи (показник Фішера F = 1635,7, коли p < 0,001) та дотримання фундаментальних вимог регресійного моделювання. Дослідження похибок прогнозування виявило їх відповідність гаусівському розподілу та однорідність дисперсії, що підтверджує коректність розробленої системи. Запропонований підхід поєднує переваги класичних статистичних методів із запропонованим використанням функції часової варіабельності для комплексного аналізу морфологічних і ритмічних ознак кардіосигналів. Практичне значення дослідження полягає у створенні математичного інструментарію для автоматизованих систем діагностики серцево-судинних захворювань та систем підтримки прийняття клінічних рішень.