AP23485820 – Повышение качества сигнала и точности прогнозирования портативного кардиоанализатора в диагностике заболеваний сердца

Цель – Усовершенствование ранее разработанной авторами неинвазивной системы кардиодиагностики для диагностики более сложные заболевания сердца на основе интеллектуальной обработки ЭКГ-сигнала.

Актуальность: Актуальность проекта обусловлена необходимостью совершенствования методов диагностики сердечно-сосудистых заболеваний в условиях повседневной активности пациентов. Ранее разработанная неинвазивная кардиологическая система позволяет проводить мониторинг состояния сердца вне клинической среды, однако требует дальнейшего повышения точности и информативности получаемых данных. Важной задачей является снижение влияния помех и улучшение методов фильтрации электрокардиосигналов для получения более достоверных результатов. Современные тенденции развития медицины предполагают активное внедрение технологий искусственного интеллекта для более точного выявления сложных патологий сердца и локализации повреждений миокарда. Особенно актуальным является выявление трудно диагностируемых состояний, таких как различные стадии инфаркта миокарда. Для этого требуется разработка эффективных нейросетевых моделей, создание специализированных баз данных и алгоритмов обучения. Таким образом, проект направлен на повышение качества диагностики и раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний, что имеет важное значение для снижения смертности и улучшения здоровья населения.

Научный руководитель: Кандидат технических наук, Профессор, Ожикенов Касымбек Адильбекович

Ожидаемые и достигнутые результаты: В ходе реализации проекта разработаны новые методы и алгоритмы помехоустойчивой обработки ЭКГ-сигналов, направленные на повышение точности диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Проведен анализ основных источников помех, на основе которого созданы алгоритмы фильтрации с использованием адаптивных фильтров и вейвлет-преобразования, что позволило значительно улучшить качество сигналов без потери диагностической информации. Разработаны алгоритмы автоматического обнаружения информативных участков ЭКГ, включая выделение R-зубцов и интервалов QT и ST, обеспечивающие высокую точность и стабильность идентификации диагностически значимых сегментов сигнала. Также разработаны и протестированы методы сегментации ЭКГ-сигналов на компоненты P, QRS и T с применением временного и частотного анализа, что повысило качество анализа сердечных ритмов. Созданы алгоритмы автоматической оценки уровня помех, позволяющие количественно определять шум и адаптировать параметры фильтрации. Разработан метод анализа ЭКГ-сигналов на основе нейронных сетей для классификации сердечных аномалий, включая аритмии и ишемию, показавший высокую эффективность при тестировании на клинических данных. Проведена оптимизация архитектуры нейронных сетей, включая выбор числа слоев и функций активации, а также внедрение процедур предварительной обработки данных, таких как нормализация и устранение артефактов. Модель обучена на расширенной клинической базе и продемонстрировала высокие показатели чувствительности более 90% и специфичности свыше 88%. Разработаны решающие правила для определения локализации инфаркта миокарда по ЭКГ-сигналам, позволяющие точно выявлять зоны поражения. Проведено тестирование алгоритмов на независимых выборках, подтвердившее их устойчивость к шумам и вариативности сигналов. Создана и внедрена неинвазивная система кардиодиагностики, включающая серверную и клиентскую части с возможностью анализа данных в режиме реального времени. Реализованы алгоритмы обработки, хранения и визуализации кардиосигналов с использованием современных веб-технологий и архитектуры REST. Разработана серверная часть с базой данных и алгоритмами обработки потоковых данных, а также клиентская часть с адаптивным веб-интерфейсом для удобного взаимодействия пользователя с системой. В результате проекта создана функциональная система, готовая к практическому применению и дальнейшему развитию. По итогам проведенных исследований подготовлена и подана заявка на получение патента Республики Казахстан на разработанную портативную кардиодиагностическую систему.