priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2025-68-5-427-437pribor-374Research ArticleПРИБОРЫ, СИСТЕМЫ И ИЗДЕЛИЯ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯDEVICES, SYSTEMS AND MEDICAL DEVICESПрименение плагина Multi-perspective Process Explorer программы Prom 6.11 для анализа кардиограммыUsing of the Multi-Perspective Process Explorer plugin of the ProM 6.11 program for cardiogram analysisДемушкинаК. М.DemushkinaK. M.

Ксения Михайловна Демушкина — аспирант, кафедра информационно-вычислительных систем

Пенза

Kseniya M. Demushkina — Post-Graduate Student, Department of Information and Computing Systems

Penza

riabova.ksenija@yandex.ruКузьминА. В.KuzminA. V.

Андрей Викторович Кузьмин — д-р техн наук, профессор, кафедра информационно-вычислительных систем

Пенза

Andrey V. Kuzmin — Dr. Sci.; Professor, Department of Information and Computing Systems

Penza

a.v.kuzmin@pnzgu.ruПензенский государственный университетPenza State University202509062025685427437Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20252025Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/374

Обсуждаются подходы к прогнозированию и диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы. Основным методом исследования является технология анализа процесса — process mining, наиболее эффективно реализованная во фреймворке ProM. Для анализа цифровых данных кардиограммы применяется плагин Multiperspective Process Explorer, который позволяет сопоставить эталонную модель с журналом событий и предоставляет инструменты для анализа полученных данных. В результате исследований получены модели процессов, отражающие отклонения от эталона, на основе которых пользователь может сделать вывод о длительности кардиоцикла, длительности каждого зубца и комплексов. Результаты исследования подтверждают целесообразность и эффективность использования плагина Multi-perspective Process Explorer для задачи анализа цифровых данных кардиосигнала.

Approaches to the prediction and diagnosis of diseases of the cardiovascular system are discussed. The main research method is process analysis technology — process mining, which is most effectively implemented in the ProM framework. To analyze digital cardiogram data, the Multi-perspective Process Explorer plugin is used, which allows one to compare a reference model with an event log and provides tools for analyzing the data obtained. As a result of the research, process models reflecting deviations from the standard have been obtained, on the basis of which the user can conclude about of the cycle duration, the duration of each peak and complexes. The results of the study confirm the expediency and effectiveness of using the Multi-perspective Process Explorer plugin for the task of analyzing digital cardiac signal data.

ProM 6.11технология анализа процессаprocess miningкардиосигналЭКГсердечно-сосудистая системаProM 6process analysisprocess miningcardiac signalsECGcardiovascular systemReferencesДемушкина К. М., Демушкин М. О., Кузьмин А. В. Обзор методов проектирования систем поддержки принятия врачебных решений // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2022. № 2(42). С. 75–89.Demushkina K.M., Demushkin M.O., Kuzmin A.V. Models, systems, networks in economics, technology, nature and society, 2022, no. 2(42), pp. 75–89. (in Russ.)Свид. о гос. рег. прогр. для ЭВМ № 2016618264 РФ. Программный комплекс поддержки принятия решений на основе нечеткой логики „Эксперт 5. Управление медицинскими материальными потоками с применением когнитивного анализа“ / С. В. Крошилина, А. В. Крошилин, А. Н. Пылькин, С. Ю. Жулева. Опубл. 26.07.2016.Certificate on the state registration of the computer programs 2016618264, Programmnyy kompleks podderzhki prinyatiya resheniy na osnove nechetkoy logiki "Ekspert 5. Upravleniya meditsinskimi material'nymi potokami s primeneniyem kognitivnogo analiza" ver. 5.02 (Software Package for Decision Support Based on Fuzzy Logic "Expert 5. Management of Medical Material Flows Using Cognitive Analysis" ver. 5.02), S.V. Kroshilina, A.V. Kroshilin, A.N. Pylkin, S.Yu. Zhuleva, Application no. 2016615697, Priority 02.06.2016, Published 26.07.2016. (in Russ.)Демушкина К. М., Кузьмин А. В. Анализ возможностей инструментов реализации технологии process mining // Изв. Самар. науч. центра РАН. 2023. Т. 25, № 4(114). С. 114–120.Demushkina К.M., Kuzmin A.V. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 2023, no. 4(25), pp. 114–120. (in Russ.)Официальный сайт ProM Tools [Электронный ресурс]: https://promtools.org/doku/prom611.html, 12.07.2023.https://promtools.org/doku/prom611.html. (in Russ.)Демушкина К. М. Исследование возможности построения дерева принятия решения при постановке диагноза с использованием ProM // Студент-Наука : Сб. трудов Всерос. науч.-практ. конф., Воронеж, 05–06 дек. 2022 г. Воронеж: ВГТУ, 2022. С. 106–108.Demushkina K.M. Student-Nauka (Student-Science), Collection of Works of the All-Russian Scientific and Practical Conference, Voronezh, December 5–6, 2022, рр. 106–108. (in Russ.)Демушкина К. М., Кузьмин А. В. Разработка плагина для работы с цифровыми данными ЭКГ в системе PROM 6.11 // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: Сб. статей по материалам X Всерос. науч.-практ. конф., Пенза, 15 марта 2023 г. Пенза: ПГУ, 2023. С. 167–170.Demushkina K.M., Kuzmin A.V. Informatsionnyye tekhnologii v nauke i obrazovanii. Problemy i perspektivy (Information technologies in science and education. Problems and prospects), Collection of Articles Based on the Materials of the X All-Russian Scientific and Practical Conference, Penza, March 15, 2023, рр. 167–170. (in Russ.)Богатов Н. М., Гук В. Ф. Сравнительный анализ методов распознавания электрокардиограмм // Современные наукоемкие технологии. 2006. № 1 [Электронный ресурс]: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=22342, 29.07.2024.Bogatov N.M., Guk V.F. Modern science-intensive technologies, 2006, no. 1, https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=22342. (in Russ.)Минина Е. Н. Физиологическая объективизация параметров эталонного кардиоцикла одноканальной ЭКГ с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Ученые записки Крым. фед. ун-та им. В. И. Вернадского. Биология. Химия. 2017. Т. 3 (69), № 4. С. 149–165.Minina E.N. Scientific notes of the Crimean Federal University named after V.I. Vernadsky. Biology. Chemistry, 2017, no. 4(3), pp. 149–165. (in Russ.)Yasmin F. Enhancement in Process Mining: Guideline for Process Owner and Process Analyst [Электронный ресурс]: https://essay.utwente.nl/77368/1/Yasmin_MA_EWI.pdf#:~:text=Multi-perspective%20Process%20Explorer%20is%20a,and%20the%20discovered%20Petri%20Net, 12.07.2024.Yasmin F.A. Enhancement in Process Mining: Guideline for Process Owner and Process Analyst, https://essay.utwente.nl/77368/1/Yasmin_MA_EWI.pdf#:~:text=Multi-perspective%20Process%20Explorer%20is%20a,and%20the%20discovered%20Petri%20Net.Yasmin F., Bemthuis R., Elhagaly M., Wijnhoven F., Bukhsh F. A Process Mining Starting Guideline for Process Analysts and Process Owners: A Practical Process Analytics Guide using ProM // DCI Tech. Report Ser. Univ. of Twente. 2020.Yasmin F., Bemthuis R., Elhagaly M., Wijnhoven F., Bukhsh F. A Process Mining Starting Guideline for Process Analysts and Process Owners: A Practical Process Analytics Guide using ProM, 2020, https://www.researchgate.net/publication/346224292_A_Process_Mining_Starting_Guideline_for_Process_Analysts_and_Process_Owners_A_Practical_Process_Analytics_Guide_using_ProM.Harper P. R. A framework for operational modelling of hospital resources // Health Care Management Science. 2002. Vol. 5. P. 165–173.Harper P.R. Health care management science, 2002, vol. 5, рр. 165–173.Mannhardt F., Blinde D. Analyzing the trajectories of patients with sepsis using process mining //RADAR+ EMISA 2017, Conf., Essen, Germany. CEUR-WS. org, 2017. P. 72–80.Mannhardt F., Blinde D. RADAR+ EMISA, 2017, рр. 72–80.Peiffer-Smadja N. et al. Challenges and issues about organizing a hospital to respond to the COVID-19 outbreak: experience from a French reference centre // Clinical Microbiology and Infection. 2020. Vol. 26, N 6. P. 669–672.Peiffer-Smadja N. et al. Clinical microbiology and infection, 2020, no. 6(26), pp. 669–672.Huang Z. et al. On local anomaly detection and analysis for clinical pathways // Artificial Intelligence in Medicine. 2015. Vol. 65, N 3. С. 167–177.Huang Z. et al. Artificial intelligence in medicine, 2015, no. 3(65), pp. 167–177.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.