М.Ф. Умаров1, М.К. Мирзоджанова2

1,2 Государственное образовательное учреждение «Худжандский государственный университет им. академика Бободжона Гафурова» (г. Худжанд, Республика Таджикистан)
1 umma54@rambler.ru, 2 missmmk@bk.ru

Постановка проблемы. В настоящее время актуальна проблема обработки больших медицинских данных. Большие данные (Big Data) – это гигантские массивы информации без структурированной системы, для сохранения и анализа которых классические средства непригодны. Разработка эффективных электронных измерительных приборов для регистрации основных биомедицинских сигналов – основа успешного применения новых технологий.

Цель. Провести обширный анализ применения больших данных в области медицины, повысить эффективность электронных измерительных преобразователей биомедицинских сигналов за счет совершенствования существующих преобразователей и моделирование электрических схем разных фильтров для реализации различных функций медицинских приборов.

Результаты. Исследована природа артефактов в биомедицинских сигналах и предложены пути решения проблемы с помощью фильтрации сигналов. Представлены методы устранения высокочастотных шумов и периодических артефактов, рассмотрены фильтрации во временных областях частотной области. Описан выбор подходящего фильтра. Предложен вариант решения проблемы помехоподавления – применение аппаратного комплекса, представляющего собой систему фильтров. Приведено сравнение технических характеристик, электрических схем данного комплекса с аналогами.

Практическая значимость. Предложенные в работе аппаратные комплексы могут применяться совместно с существующими измерительными приборами для диагностики, мониторинга оценки состояния различных пациентов для обеспечения правдивой информации о физиологических параметрах пациента.

Умаров М.Ф., Мирзоджанова М.К. Большие медицинские данные и повышение эффективности электронных измерительных приборов для регистрации различных биомедицинских сигналов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 3.
С. 48−59. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202503-06

1. Big data. Большие данные в медицине [Электронный ресурс]. URL: https: //medspecial.ru/news/1/28048/ (дата обращения: 13.06.2020).
2. Применение Big Data в медицине [Электронный ресурс]. URL: https: //news.rambler.ru/other/39885536/?utm_content=news_ media&utm_medium=read_more&utm_source=copylink (дата обращения: 07.07.2020).
3. Big Data в медицине, возможности и примеры применения [Электронный ресурс]. URL: https: //zen.yandex.ru/media/id/ 5ad352821410c33175a78d99/big-data-v-medicine-vozmojnosti-i-primery primeneniia-5ad483f6830905287b490bf0 (дата обращения: 06.07.2020).
4. Panch T., Mattie H., Celi L.A. The “inconvenient truth” about AI in healthcare. NPJ Digit Med. 2019. V. 2(1). Р. 1–3. DOI: 10.1038/s41746-019-0155-4.
5. New Paradigm in Healthcare Industry Using Big Data Analytics [Электронный ресурс]. Электронные данные. Режим доступа: https: // iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/1099/1/012054/pdf.
6. Batko K., Slezak A. The use of Big Data Analytics in healthcare. J. Big Data. 2022. V. 9(3). P. 24. DOI.org/10.1186/s40537-021-00553-4.
7. Панов А.И. Использование аналитики больших данных в здравоохранении // Экономика и качество систем связи. 2023. № 3. С. 21–29.
8. Умаров М.Ф., Корчажинская А.М. Повышение эффективности измерительных преобразователей биомедицинских сигналов // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. 2018. № 2(2). С. 45–47.
9. Соловьев А., Курдюков С. Современные решения для моделирования и проектирования МЭМС в среде CoventorMP // Электроника НТБ. 2021. № 3(204). С. 66–71. DOI: 10.22184/1992-4178.2021.204.3.66.71.
10. Федотов А.А., Акулов С.А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга. М.: Радио и связь. 2013. 250 с.
11. Кузьмин А.Г., Умаров М.Ф. Математическое обеспечение электронной аппаратуры для обработки биомедицинских сигналов // Вестник Череповецкого государственного университета. 2021. № 5(104). С. 7–21.
12. Ершова Е.С., Обухова А.С., Ершов Н.Ю. Использование цифровых технологий в сфере здравоохранения // Естественно-гуманитарные исследования (ЕГИ). 2024. № 3(53). C. 153–158.
13. Briganti G., Le Moine O.  Artificial intelligence in medicine: today and tomorrow. Frontiers in medicine. 2020. № 7(27). P. 1–6. DOI: 10.3389/fmed.2020.00027