Пароксизмалды аритмияны ерте болжауды зерттеу үшıн вейвлет түрлендıру әдıсıн электрокардиограммалардағы мәлiметтердı өңдеуде қолдану

Аңдатпа

Көптеген елдерде өлıмнıң басты себебı болып табылатын жүрек ауруларын болжау үшıн
ЭКГ талдауы кеңıнен қолданылады. ЭКГ сигналының сапасы турлı себептерден нашарлауы
мумкıн, оған емделушıнıң күй-жағдайы, ЭКГ электродтарының байланысы сияқты себептер
жатады. Одан басқа, егер ЭКГ бейнесı визуалды турде интерпретацияланатын болса, онда
адами қателıкке ұрыну ықтималдығы жоғарылай туседı және статистикалық мәлıметтер
бойынша визуалды талданған ЭКГ бейненıң әр оныншысы қате интерпретацияланады
(Brikena Xhaja, 2015: 305-312). Сонымен қатар көптеген ЭКГ бейнелер арқылы сигналдың
жиıлıктıк мәлıметтерı туралы ақпаратты визуалды турде жургıзуге болмайды. Төмен
амплитудалы жоғары жиıлıктı сигналдардың морфологиясы көптеген ауруларды алдын ала
болжауға қолданылатын құнды мәлıметтерге ие. Сондықтан ерте клиникалық болжаудың
жаңа әдıстерıн ıздеу қажеттıлıгı әлı де өзектı мәселе. ЭКГ бейнесıндегı пайдалы
ақпараттың көпшıлıгıмаңызды нүктелерıмен анықталатын интервалдар мен амплитудаларда
орналасқандықтан, ЭКГ-да осы аймақтарды нақты және сенıмдı бөлетıн автоматты
әдıстердı өңдеу өте маңызды мәселе болып табылады, әсıресе ұзындығы шамалы болатын
жазбаларда(Juan Pablo Martinez, 2014: 570-581). Электрофизиологиялық сигналдардан
визуалды турде алуға болмайтын ақпаратты алу мәселелерı, сонымен қатар дәстурлı
дәрıгерлıк талдауды автоматтандыру мәселелерı осы облыстағы зерттеулердıң аздығынан
өзектı болып табылады. Зерттеудıң мақсаты сигналдарды өңдеуде вейвлет турлендıру әдıсıн
қолданудың жаңа бағыттарын ıздеу болып табылады. 2000 жылдары сигналдың қасиеттерıн
зерттеуде кеңıнен қолданыла бастаған Wavelet трансформациясы бıзге аппроксимация
және бөлшектеу коэффициенттерı арқылы жасырын жиıлıк сигналының деректерıн
«айырып» алуға мумкıндıк бередı. Алынған нәтижелер көрсеткендей, ұсынылған алгоритм
ЭКГ сигналының егжей-тегжейлı коэффициенттерıн оқшаулау мақсаты ушıн бастапқы
сигналдарды өңдеуде нақты тиıмдıлıктı қамтамасыз етедı. Бıздıң зерттеуıмıз көрсеткендей,
Морлет вейвлетıн қолданумен P аралықтарын талдауда оңай және арзан турде қолдануға
болатын клиникалық және эхокардиографиялық журек ауруымен ауыратын науқастарда
пароксизмальды атриальдı фибрилляцияның эпизодтарының симптомдық эпидемиясын
сенıмдı болжауға болады. Вейвлет талдауы пароксизмальды атриальдı фибрилляцияның
генерациясы мен қайталануын негıздейтıн электрофизиологиялық механизмдердı тусıнуге
ықпал ете алады және пароксизмальды атриальдı фибрилляцияның қайталануының
жоғарылауы жоғары емделушıлердı анықтай алады, осылайша, пароксизмалы шырышты
болашақ оқиғалардың алдын алу ушıн инвазивтı емес және инвазивтıтерапевтıк
стратегияларды ертерек қолдану мумкıндıк бередı.