(untitled) (Вестник КазНУ. Серия математика, механика, информатика, 2018)
являются основной причиной смертности в разных странах. Качество сигнала ЭКГ может быть затронут и ухудшен различными источниками, такими как состояние пациента, базовое блуждание, контакт электродов ЭКГ и другие. Кроме того, если ЭКГ контролируется визуально, вероятность получения человеческой ошибки высок, каждый 10-результат интерпретируется с ошибкой (Brikena Xhaja, 2015: 305-312). А также по многим ЭКГ снимкам просто не возможно провести визуальный анализ частотных данных сигнала. Морфология низкоамплитудных высокочастотных сигналов, так называемых Р волн, скрывает ценную информацию для раннего доклинического прогнозирования болезней. То есть необходимость поиска новых методов ранней доклинической диагностики все еще актуальна. Поскольку большая часть клинически полезной информации в ЭКГ обнаруживается в интервалах и амплитудах, определяемых ее значимыми точками (характерные пики и границы волн), разработка точных и надежных методов автоматического разграничения ЭКГ является предметом серьезной важности, особенно для анализа длинных записей (Juan Pablo Martinez, 2014: 570-581). Проблемы извлечения из электрофизиологического сигнала информации, которую невозможно получить при визуальном анализе записи, а также проблемы автоматизации традиционных алгоритмов врачебного анализа являются актуальными в связи с недостатком исследований в данной области. Целью исследования является поиск новых областей применения метода вейвлетного преобразования в обработке сигналов. Получившее широкое распространение в 2000 годах в исследовании свойств сигналов вейвлетное преобразование позволяет с помощью аппроксимирующих и детализирующих коэффициентов «разглядеть» скрытые частотно-временные данные сигнала. Полученные результаты показывают, что предлагаемый алгоритм обеспечивает реальную эффективность в обработке первичных сигналов для задачи выделения детализирующих коэффициентов ЭКГ сигнала. Наше исследование показывает, что вейвлет- анализ Морлета интервалов Р, который применять легко и недорого, может достоверно предсказать частоту симптоматических эпизодов пароксизмальной мерцательной аритмии у пациентов без клинически и эхокардиографически выраженной болезни сердца. Вейвлет анализ может способствовать нашему пониманию электрофизиологических механизмов, лежащих в основе генерации и рецидивов пароксизмальной мерцательной аритмии, и может позволить идентифицировать пациентов с высоким риском увеличения рецидивов пароксизмальной мерцательной аритмии, тем самым создавая перспективу раннего применения неинвазивных и инвазивных терапевтических стратегий для предотвращения будущих событий пароксизмальной мерцательной аритмии.