УДК 612.172.4
Н.Н.Керімбаев, Б.ƏӘ.Мəәдиева *
QRS-кешенін нөлді қиып өту санына негізделген алгоритм арқылы анықтау
(əәл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық универсиететі, Қазақстан, Алматы)
Мақалада QRS кешенін жəәне электрокардиограмма жайлы қысқаша түсіндірілген.
Электрокардиограмма арқылы жүректің өткізгіш жүйесін бақылауға болады. Мақала авторы QRS кешенін анықтау үшін неліктен нөлді қиып өтетін сандар негізіндегі алгоритмді қолданғанын түсіндірген. Мақалада нөлді қиып өту санына негізделген алгоритмнің іске асырылуы жайлы қамтылған. Алгоритмнің қадамдары сызба бейнелер мен формулалармен көрсетілген. Мақала тұжырымдамасында алгоритмнің нəәтижелігі мен тиімділігі жазылған.
Түйін сөздер: электрокардиограмма(ЭКГ), QRS кешені, нөлді қиып өту.
Данная статья кратко описывает комплекс QRS, а также процесс механизма электрокардиограммы. Благодаря электрокардиограмме можно контролировать проводящую систему сердца. Автор статьи для определения комплекса QRS использует алгоритм основанный на подсчете числа пересечений нуля. Статья базируется на осуществлении использования алгоритма основанный на подсчете числа пересечений нуля. Алгоритм показан при помощи графиков и формул. В заключении статьи, дан анализ основных результатов и эффективности данного алгоритма.
Ключевые слова: электрокардиограмма, QRS комплекс, пересечение нуля.
This article describes the complex QRS, and the process electrocardiogram mechanism. Thanks electrocardiogram can monitor of cardiac conduction system. Author of the article to determine the QRS uses an algorithm based on counting the number of zero crossings. Article is based on the implementation of the use of the algorithm is based on counting the number of zero crossings. The algorithm illustrated by means of graphs and formulas. In conclusion the article, gives the analysis of the main results and the effectiveness of the algorithm.
Key Words: Electrocardiography (ECG), QRS complex, zero crossings.
Кіріспе
Заманауи медициналық аппараттарды автоматтандыру шаралары жан-жақты зерттеліп, жетілдірілу үстінде. Мүмкіндігіне қарай медициналық аппараттарды компьютерге қосу арқылы да автоматтандыру үдерісі жүзеге асырылуда. Сондай жүйенің біреуі электрокардиограф. Адам ағзасындағы жүректің қызметі өзіндік ритммен басқарылатын электрлі импульстер шығарып, оны қабылдағыш жүйге жібереді[1]. Электрокардиограмма (ЭКГ) – бұл жүрек жұмысы кезінде электрлік импульстердің графикалық бейнесі. Электрокардиограмманы талдау арқылы аурудың дұрыс диагнозын алу үшін кедергіні анықтау мен оны жою өте маңызды іс болып табылады. Электрокардиограммаларды алу электрокардиографтың күшейтілген каналдарына байланысты. Электрокардиограмма тісшелер мен аралықтардан тұрады. P, Q, R, S, T - тісшелерімен ажыратылады. Р-тісшесі оң жəәне сол жақ жүрекшелердің қозуы кезіндегі электропотенциалдардың алгебралық суммасы. Q, R, S тісшелері қарыншалардың қозуының бастамасы, ал Т – реполяризация процесін көрсетеді. QRS кешенін анализдеу үшін бізге ЭКГ - нің басқа бөліктерінен QRS кешенін анықтап беретін алгоритм қажет. QRS кешенін анықтау үшін бір шама алгоритмдер бар, ƏӘрине
бұл сиппаттамалар басқа есептелінетін алгоритмдерге [3] қарағанда сапалы əәрі оңтайлы анықтаулар беріп отыр. Кестеде көстілген нəәтижелерде сезімталдылық K(n) амплитудасында b(n) жоғары жиілікті тізбекке тəәуелді. Дегенімен бұл амплитуда алгоритмнің көмегімен оңай басқарылады.
Қорытынды
QRS кешенін анықтауға алгоритм таңдағанда оның есептелу күрделігіне, жүзеге асыру күрделігіне жəәне алгоритм қаншалықты дұрыс QRS кешенін шудан айрып көрсете алуын қарастырған жөн. Зерттеу барысында тізшелерді дұрыс əәрі нақты анықтауға нөлді қиып өткен санға негізделген алгоритм талданды. Алгоритмнің басқа да есептеу əәдістерге қарағанда өнімділігі жоғары. Себебі қарапайым тəәсілдермен QRS кешенін аз уақытта анықтауға мүмкіндік берді.
Пайдаланылған əәдебиеттер
1. Зудбинов, Ю.И.Азбука ЭКГ. — третье издание. Стилистика текста [Текст]:учеб.
пособие/Ю.И.Зудбинов. — Ростов н/Д. 2003. — 160с. – ISBN 5-222-02964-6.
2. Kohler B.-U., Henning C., Orglmeister R. QRS detection using zero crossing counts // Progress in biomedical research. 2003. Vol. 8(3). P. 138–145.
3. Afonso VX, Tompkins WJ, Nguyen TQ, et al. ECG beat detection using filter banks. IEEE Trans Biomed Eng. 1999; p. 192-202.
4. Абрамов М.В. Аппроксимации экспонентами временного кардиологического ряда на основе ЭКГ // Вестник кибернетики. 2010. № 9. C. 85–91.
