Математики СКФУ разработали цифровые технологии, которые помогут диагностировать сердечные заболевания 

Исследования

Ученые федерального университета разработали эффективную систему распознавания сердечно-сосудистых заболеваний по сигналам ЭКГ. Их подход показал более высокую точность, чем его аналоги в стране и даже мире.  

Благодаря новым технологиям проблемы с сердцем можно диагностировать на ранних стадиях, а значит, предупреждать сердечные катастрофы – миокарды и инсульты и спасать жизни людей. 

Работу вели сотрудники кафедры математического моделирования СКФУ: заведующий Павел Ляхов, научные сотрудники Ульяна Ляхова и Мария Киладзе. 

Ученые отмечают: сердечно-сосудистые заболевания – основная причина смерти в развитых странах, и число пациентов, наблюдающихся у кардиолога, с каждым днем растет.  

Руководитель проекта Павел Ляхов

Сейчас для выявления проблем с сердцем используется электрокардиограмма (ЭКГ), но врачи в среднем оценивают полученные данные с точностью около 65-70%. В остальных случаях информация истолковывается неверно, что может ударить по здоровью и жизни пациентов.  

Математики СКФУ предложили оригинальный подход с более высокой точностью определения мерцательной аритмии (фибрилляции предсердий), которая повышает риск ишемического инсульта. 

– Для более точной интерпретации сигналов мы используем предварительную цифровую обработку данных с помощью цифровых фильтров, спектрального анализа и некоторых других методов, –  

пояснил руководитель проекта Павел Ляхов. – Благодаря этому нам удалось существенно снизить шумы различной природы, искажающие сигнал электрокардиограммы.  

В результате мы смогли повысить точность интерпретации до 87,5%. У лучших зарубежных аналогов этот показатель достигает 79-83%. 

– Наш подход не требует специализированных технических средств, – отметила Ульяна Ляхова. – Решение может быть реализовано в виде специальной программы, которая на входе будет получать сигнал кардиограммы, а на выходе выдавать вердикт, нуждается ли человек в лечении или профилактике сердечно-сосудистых заболеваний.  

В перспективе мы хотим обобщить наш подход и применить его для обработки других биомедицинских сигналов, полученных с тела человека. Большой интерес для нас представляет и обработка мозговых сигналов по электроэнцефалограмме.  

Подобные исследования сейчас очень актуальны для разработки интерфейса «мозг-компьютер», который позволяет управлять компьютером с помощью мыслей без мышек и клавиатуры.