AP23485820 – Жүрек ауруларын диагностикалауда портативті кардиоанализатордың сигнал сапасын мен болжау дәлдігін арттыру
Мақсаты – ЭКГ сигналын интеллектуалды өңдеу негізінде күрделі жүрек ауруларын диагностикалау үшін авторлардың әзірлеген инвазивті емес кардиодиагностикалық жүйені жетілдіру.
Жобаның өзектілігі: Жобаның өзектілігі пациенттердің күнделікті өмір жағдайында жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалау әдістерін жетілдіру қажеттілігімен байланысты. Бұрын әзірленген инвазивті емес кардиологиялық жүйе клиникадан тыс жағдайда жүрек қызметін бақылауға мүмкіндік береді, алайда алынатын деректердің дәлдігі мен ақпараттылығын арттыруды талап етеді. Маңызды міндеттердің бірі – электрокардиосигналдарға әсер ететін кедергілерді азайту және сүзгілеу әдістерін жетілдіру арқылы нәтижелердің сенімділігін арттыру. Қазіргі медицинадағы үрдістер жасанды интеллект технологияларын енгізу арқылы күрделі жүрек ауруларын дәлірек анықтауға және миокард зақымдану орнын белгілеуге бағытталған. Әсіресе миокард инфарктісінің әртүрлі кезеңдері сияқты қиын анықталатын жағдайларды диагностикалау өзекті болып табылады. Бұл үшін тиімді нейрондық желі модельдерін әзірлеу, арнайы деректер базасын құру және оқыту алгоритмдерін жасау қажет. Осылайша, жоба жүрек-қан тамырлары ауруларын ерте анықтау мен диагностикалау сапасын арттыруға бағытталған, бұл өлім-жітімді азайту және халық денсаулығын жақсарту үшін маңызды.
Ғылыми жетекші: Техника ғылымдарының кандидаты, профессор, Өжікенов Қасымбек Әділбекұлы
Күтілетін және қол жеткізілген нәтижелер: Жобаны іске асыру барысында жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалау дәлдігін арттыруға бағытталған ЭКГ сигналдарын кедергіге төзімді өңдеудің жаңа әдістері мен алгоритмдері әзірленді. Кедергілердің негізгі көздеріне талдау жүргізіліп, соның негізінде адаптивті сүзгілер мен вейвлет-түрлендіруді қолданатын сүзгілеу алгоритмдері жасалды, бұл диагностикалық ақпаратты жоғалтпай сигнал сапасын едәуір жақсартуға мүмкіндік берді. ЭКГ сигналдарының ақпараттық маңызды учаскелерін автоматты түрде анықтайтын алгоритмдер әзірленді, оның ішінде R тісшелері мен QT және ST интервалдарын анықтау, бұл диагностикалық маңызды сегменттерді жоғары дәлдікпен және тұрақтылықпен анықтауды қамтамасыз етеді. Сонымен қатар, уақыттық және жиіліктік талдауға негізделген P, QRS және T компоненттеріне ЭКГ сигналдарын сегментациялау әдістері әзірленіп, сыналды, бұл жүрек ырғағын талдау сапасын арттырды. Кедергі деңгейін автоматты түрде бағалау алгоритмдері жасалып, олар шуды сандық тұрғыда анықтауға және сүзгі параметрлерін бейімдеуге мүмкіндік береді. Жүрек ақауларын, соның ішінде аритмия мен ишемияны жіктеуге арналған нейрондық желілер негізіндегі ЭКГ сигналдарын талдау әдісі әзірленіп, клиникалық деректерде жоғары тиімділігін көрсетті. Нейрондық желілер архитектурасы оңтайландырылып, қабаттар саны мен активация функциялары нақтыланды, сондай-ақ деректерді алдын ала өңдеу (нормализация және артефактілерді жою) енгізілді. Модель кеңейтілген клиникалық деректер базасында оқытылып, сезімталдықтың 90%-дан жоғары және ерекшеліктің 88%-дан жоғары көрсеткіштерін көрсетті. ЭКГ сигналдары негізінде миокард инфарктісінің локализациясын анықтауға арналған шешім қабылдау ережелері әзірленіп, зақымдану аймақтарын дәл анықтауға мүмкіндік берді. Алгоритмдер тәуелсіз деректер жиынтығында тексеріліп, олардың шуға және сигнал өзгергіштігіне тұрақтылығы дәлелденді. Нақты уақыт режимінде деректерді талдауға мүмкіндік беретін серверлік және клиенттік бөліктерден тұратын инвазивті емес кардиодиагностика жүйесі әзірленіп, енгізілді. Қазіргі заманғы веб-технологиялар мен REST архитектурасын пайдалана отырып, кардиосигналдарды өңдеу, сақтау және визуализациялау алгоритмдері жүзеге асырылды. Деректер базасы мен ағындық деректерді өңдеу алгоритмдері бар серверлік бөлік, сондай-ақ пайдаланушыға ыңғайлы бейімделген веб-интерфейсі бар клиенттік бөлік әзірленді. Жоба нәтижесінде практикалық қолдануға және әрі қарай дамытуға дайын функционалды жүйе құрылды. Зерттеу нәтижелері бойынша Қазақстан Республикасының портативті кардиодиагностикалық жүйесіне патент алуға өтінім дайындалып, ұсынылды.