АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕЛЕР НЕГІЗІНДЕ МЕДИЦИНАЛЫҚ ҚҰРЫЛҒЫЛАРДЫ ҚОЛДАНУ ПРОЦЕССІН ОҢТАЙЛАНДЫРУ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 62

Байлиев Е.Ж.

магистрант, Автоматтандыру жэне баскару, Гумарбек Дэукеев атындагы Алматы энергетика жэне коммуникация университетi (Алматы к., Казахстан)

Научный руководитель: Жусшбеков С.С.

т.г.к, профессор Алматы энергетика жэне коммуникация университет (Алматы к., Казакстан)

АКПАРАТТЬЩ ЖУЙЕЛЕР НЕГ1З1НДЕ

МЕДИЦИНАЛЬЩ К^РЫЛГЫЛАРДЫ КОЛДАНУ ПРОЦЕСС1Н ОЦТАЙЛАНДЫРУ

Аннотация: медициналыц аппараттардыц нэтижеш нацты api дэл кврсету1 вте взект1 болып табылады. Кез келген цурылгыга жумыс icmey барысында сыртцы факторлар эсер eтeдi. Бул аппараттан алынатын соцгы нэтижеге eдэуip эсер eтeдi. Медициналыц цурылгыларды цолдану процессы ацпараттыц ЖYйeлep нeгiзiндe оцтайландырга болады. Мацалада ЭКГ аппаратынан алынган нэтижеш Matlab квмeгiмeн зерттеу кeлтipiлгeн.

Ключевые слова: ЭКГ, МАТЛАБ, медициналыц жабдыцтар.

Электрокардиография (ЭКГ) жYрек-кан тамырлар жYЙесiн диагностикалаудьщ кец таралган мацызды эдютершщ бiрi болып табылады. Бул эдю коронарлык жеткшкшздштщ белгшерш, журек ыргагы мен етюзпшттнщ бузылуын, жYректiц эртYрлi белiктерiнiц гипертрофиясын аныктауга мYмкiндiк бередi.

1540

Электрокардиография (ЭКГ) - жYрек булшыкетшде козу кезшде пайда болатын электрлiк кубылыстарды графикалык турде тiркеу эдюг ЭКГ жYрек булшыкетшщ автоматизмiн, eткiзгiштiгiн, козгыштыгын жэне рефракторлыгын зерттеуге мYмкiндiк бередi.

ЭКГ сигналдары табигатынан туракты емес сипатта болады, оларга тэн эртYрлiлiк, езгерпштж, болжамсыздык жэне кедергiлер эсер етушщ кептеген тYрлерi кездеседi. Бул сигналдарды анализ жасаудыц елшеу, фильтрлеу жэне кысу сиякты бiрнеше тYрлерi бар. Накты ЭКГ сигналдары шудыц эртYрлi тYрлерiмен бурмалангандыгынан аталган эдiстермен анализ жасау киынга согады. Бул эдiстердi тексеру Yшiн накты ЭКГ-мен катар синтезделген ЭКГ коса карастыру кажет. Синтезделген ЭКГ сигналдарын колдану ЭКГ параметрлерш жэне эр тYрлi патологиялардыц диапазонын, сонымен катар сигналдарды ецдеудщ эртYрлi эдiстерiн имитациялауга мYмкiндiк бередг Эцделген сигналдарды накты ЭКГ сигналдарымен салыстырганда оныц каншалыкты eзгергендiгiн, шудыц эсерш жэне ЭКГ сигналдарыныц бурмалангандыгын багалауга мYмкiндiк бередi. Бул дэр^ерлерге салыстыруга жэне олардыц талаптарын канагаттандыратын багалауга мYмкiндiк бередi.

ЭКГ сигналы зерттеу кезiнде пайда болуы мYмкiн кедергiлерге ете сезiмтал, мысалы, пациент козгалысы, кобалжуы, электромагниттiк кедергi, булшыкет шуы жэне т. б. ЭКГ сигналын фильтрлеу аталган кедергiлердi жоюга, жYрек патологияларыныц болуы немесе болмауын дэлiрек аныктауга мYмкiндiк бередi.

ЭКГ сигналын фильтрлеу эр тYрлi жYрек патологияларына байланысы бар сигналдардыц амплитудасын, жишгш жэне узактыгын бeлiп карастыруга мYмкiндiк бередi.

Фильтрациясыз электрокардиосигналдан (ЭКС) накты акпарат алу ез кезегiнде белгш бiр киындыктар тудырады, бул пациенттердщ диагностикасы мен емiне эсер етуi мYмкiн.

1541

Сонымен катар, заманауи медицина жагдайларында пациенттерге ЭКГ мониторингшен етш, тек кана узак мерзiмдi сигналды талдау аркылы гана диагноз коюга болатын жагдайларда ЭКГ фильтрлеу ерекше езектiлiкке ие.

Осылайша, ЭКГ фильтрлеу тек жеке емделушшерге гана емес, жалпы жYрек-кан тамыр жуйелерш кец келемде зерттеулерде оныц мацыздылыгын керсетедi.

Бул макалада бiз MATLAB жYЙесiнде электрокардиограмма сигналын импорттауды жэне ецдеудi карастырамыз. Электрокардиограмма деректерi Excel файлында жазылады, сондыктан бiрiншi тапсырма Excel файлынан деректердi MATLAB жумыс кецiстiгiне импорттау болып табылады. Келес тапсырма жYктелген деректердi алдын ала ецдеу болып табылады. Бiз Yшiн электрокардиограмманыц пiшiнiн талдау, жеке тютер арасындагы кашыктыкты тYсiну жэне олардын, биiктiгiн багалау мацызды, бiрак бiз алган сигнал тYрi муны ютеуге толык мYмкiндiк бермейдi. Бастапкы деректер, ягни кардиограмманыц мэнi Excel файлында сакталады, бiз оны MATLAB-тан тыс аша аламыз, онын, бiрiншi баганында уакыт мэнi, екiншi баганында кернеу мэншщ езi екенiн керемiз.

1542

1 А В

0 -13

2 0.001 98.58191

3 0.002 113.25

4 0.003 61.35992

5 0.004 11

6 0.005 -64.0358

7 0.006 -76.6221

8 0.007 -52.6463

9 0.008 -13

10 0.009 17.14563

11 0.01 24.23431

12 0.011 9.326843

13 0.012 -15

14 0.013 -34.7507

15 0.014 -39.8506

16 0.015 -30.3278

17 0.016 -14

18 0.017 -2.0036

19 0.018 0.245117

20 0.019 -6.61359

21 0.02 -17

22 0.021 -25.6385

23 0.022 -28.0606

1 сурет. Ехсе1 файлындагы ЭКГ деректер^

Ендi оны импорттап кeрейiк. 1шрог1 Тоо1 курылгысынын, кeмегiмен бiз бул файлды МЛТЬЛБ жYЙесiнде аша аламыз. Ол бiзге Ехсе1 файлынан санды; деректердi МЛТЬЛБ-ка векторлар, багандар тYрiндегi импорттауга мумкшдш бередi.

1543

2 сурет. Excel файлын MATLAB-ка импорттау.

Осы сигналды визуализациялау жэне ецдеу Yшiн MATLAB-тын, Signal Analyzer куралын пайдаланамыз. Бiз сигналымызды уакыт доменiнде керсету, тYсiн реттеу жэне оган уакыт мэндерш беру Yшiн дэл осылай жYктеймiз.

1544

3 сурет. МЛТЬЛБ-тагы ЭКГ графип.

3 суретте керсетшген графиктен бiздщ сигналымыз бiршама тураксыз екенш керемiз, айталык, ол уакыт бойынша езгередi, ейткенi оныц теракты курамдас белiгi бар жэне ол жеке тютердщ амплитудаларын багалауга кедерп жасайды.

Бiз оны Smooth куралы аркылы онын, сигналын тегiстеу аркылы бакылай аламыз. Бiз орташа есеппен 10 секундты; кезецдi тацдаймыз жэне туракты курамдасымыздыц пiшiнi 4 суреттепдей керiнедi.

1545

4 сурет. MATLAB-тагы ЭКГ графип.

ЭКГ сигналдды фильтрлеп, оны бастапкы сигналмен салыстыру YMrn бастапкы сигналдын, кешiрмесiн аламыз жэне онын, графигiн баска тYCпен керсетемiз. Ендi алынган кешiрме сигналга 5 Гц-тен жогары спектрлiк курамдастарды етюзу Yшiн Highpass Filter куралын пайдалана аламыз. Бул туракты компоненттi жояды.

1546

4 сурет. Highpass Fi1ter-ден кешнп сигнал.

Yлкейткенде, бiз сигналымызда жогары жиiлiктi дiрiл бар екенш жаксы кeремiз, сондыктан Lowpass куралын, ягни темен жиiлiктi CYЗгiнi пайдаланып кeремiз.

5 сурет. Lowpass Fi1ter-ден кейiнгi сигнал.

1547

Керш отырганымыздай, нэтиже ендi элдекайда тепс. Бул жеке тютер арасындагы кашыктыкты багалауды айтарлыктай жецiлдетедi.

К^орытынды.

Макалада ЭКГ сигналдарды MATLAB кемепмен фильтрлеп, бастапкы фильтрленбеген сигналмен салыстырдык. Келтiрiлген мэлiметтердiц нэтижесшде фильтрациядан кейiнгi ЭКГ сигнал бастапкы сапасын жогалткан жок. Толкындардын, амплитудасы жэне диагностика жYргiзiлетiн интервалдардыц узактыгы айтарлыктай езгерген жок. Амплитудалар мен интервалдар узактыгы диагноз коюда Yлкен мацызга ие. Эцделген сигнал непзшде дурыс диагноз коюга болады. Ол бастапкы ЭКГ сигналды бурмаламай шу мен кедерпш фильтрледi.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Кубланов В.С., Борисов В.И., Долганов А.Ю. Анализ биомедицинских сигналов в среде MatLab. // Учебное пособие. 2019. № 3 (110). С. 138-144

2. Аксенов И.Б. Экспресс-диагностика динамических процессов. Методы создания аппаратных средств. Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2004. - 152 с

3. Баевский Р.М. Методические рекомендации: Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем // Вестник аритмологии. 2001. № 24. С. 65-87

4. Дьяконов В.П. MATLAB и SIMULINK для радиоинженеров. М.: ДМК-Пресс, 2011. 976 с.

1548