С.С. Жусупбеков1, С.Г. Хан2

1,2 Алматинский университет энергетики и связи имени Г. Даукеева (г. Алматы, Республика Казахстан)
1 s.zhussupbekov@aues.kz, 2 s.khan@aues.kz

Постановка проблемы. Развитие информационных технологий обеспечивает высокое качество записи электрокардиоcигнала (ЭКС) – необходимое условие правильной интерпретации электрокардиограмм (ЭКГ). Однако в процессе регистрации ЭКГ приходится иметь дело с большим количеством разнообразных шумов и наводок, помех, накладывающихся на полезный сигнал ЭКГ, обусловленный дрейфом разности электродных потенциалов, напряжением поляризации, состоянием и обработкой кожи, свойством среды между кожей и электродом, самими электродами, качеством расходных материалов и т.д. Это и определяет для получения качественного ЭКС необходимость использования фильтрации сигналов, которая существенно улучшает качество ЭКГ и позволяет правильно интерпретировать ЭКГ-сигналы.

Цель. Повысить точность и надежность формирования диагностических заключений о состоянии сердечно-сосудистой системы человека на основе цифровой фильтрации ЭКС, реализующей эффективное подавление помех и позволяющей обеспечить оптимальные условия для последующих стадий обработки и анализа сигнала.

Результаты. Предложено использовать следующую последовательность процедур предварительной обработки ЭКС:

сглаживание электромагнитных или радиочастотных помех;

фильтрация нижних частот (подавление высокочастотных помех);

фильтрация верхних частот (подавление низкочастотных помех и снижение относительной амплитуды Т-зубцов ЭКГ).

Обоснован выбор параметров процедур предварительной цифровой фильтрации, обеспечивающих оптимальные условия для решения задач.

Практическая значимость. Предложенная и описанная в работе концепция цифровой фильтрации ЭКС в высокоуровневом интерпретируемом языке программирования MATLAB позволила определить методы и алгоритмы фильтрации ЭКС, выделить полезный сигнал из помех и искажений, а также определить погрешности, связанные с преобразованием информации и фильтрацией сигналов. Концепция предварительной цифровой фильтрации ЭКС обеспечивает эффективное подавление помех, позволяет поставить правильный диагноз и создает оптимальные условия для работы последующих стадий анализа сигнала.

Жусупбеков С.С., Хан С.Г. Исследование методов и разработка алгоритмов фильтрации ЭКГ-сигналов в MATLAB // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 5. С. 58−63. DOI: https://doi.org/10.18127/ j15604136-202505-12

1. Данилов С.Н., Кольтюков Н.А., Петров С.В., Чернышова Т.И. Прогнозирование квазигармонического сигнала в пространстве состояний // Вестник ТГТУ. 2016. Т. 22. № 3. С. 374–380. DOI: 10.17277/vestnik.2016.03.pp.374-380.
2. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. М.: Физматлит. 2019. 440 с.
3. Бодин О.Н., Кривоногов Л.Ю., Ломтев Е.А., Ожикенов К.А. Помехоустойчивая обработка электрокардиосигналов в системах неинвазивной кардиодиагностики: Монография. Алматы: ТОО «Издательство LEM». 2016. 216 с.
4. Черешнев В.О., Проскурин С.Г. Исследование частотных характеристик электрокардиограммы при помощи дискретного преобразования Фурье //Современные наукоемкие технологии. 2019. № 8. С. 89–93.
5. Кубланов В.С., Борисов В.И., Долганов А.Ю. Анализ биомедицинских сигналов в среде MatLab // Учебное пособие. 2019. № 3(110). С. 138–144.
6. Фролов А.В. и др. Цифровая обработка биомедицинских сигналов и изображений: Учеб. пособие. – Минск: БГУИР. 2016. 64 с.
7. Савостина Г.В., Риттер Д.В., Латыпов С.И. Анализ методов подавления высокочастотных искажений при электрокардиографических измерениях // Вестник Алматинского университета энергетики и связи. 2018. № 4(4) (43). С. 49–55.
8. Немирко А.П., Манило Л.А., Калиниченко А.Н. Математический анализ биомедицинских сигналов и данных. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2017. 248 с.
9. Аль-Барати Бакер Салех Обади. Методы и алгоритмы формирования ансамблей кардиоосцилляций для обработки, анализа и хранения ЭКГ: Дис. … канд. техн. наук. Владимир. 2017. 130 с.
10. Григорьев М.Г., Бабич Л.Н. Воздействие элементов фильтрации на биоэлектрический сигнал // Молодой ученый. 2015. № 10 (90). С. 169–174.