CC BY
22Мобильная компьютерная система для диагностики состояния органов желудочно-кишечного тракта на основе Bluetooth
технологий
Х.Н.Зайнидинов1, Ф.Ф. Ражабов1, Г.М. Ходжиматов2
Ташкентский университет информационных технологий имени Мухаммада ал-Хорезми 2Андижанскийгосударственный медицинский институт
Аннотация. Рассматривается реализация мобильной компьютерной системы для диагностики состояния органов желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) на основе Bluetooth тенологий, описывается ее алгоритмическое и программное обеспечение. Система предназначена для проведения компьютерной функциональной экспресс-диагностики состояния органов ЖКТ и отличается неинвазивностью методики обследований пациентов, оперативностью получения числовых значений медицинских показателей, мобильностью и невысокой стоимостью. Теоретическую основу алгоритмов исследования медленных гастроволн составляют современные методы обобщенного спектрального анализа нестационарных сигналов.
Ключевые слова: диагностика, биомедицинские технологии, информационные технологии, измерения, обработка сигналов
ВВЕДЕНИЕ
В последние годы в различных странах, в том числе в Узбекистане, интенсивно развиваются новые специализированные, компьютеризированные методы и средства обработки и исследований различных биомедицинских сигналов [1, 10, 17-19]. Разрабатываются и широко внедряются в клиническую практику новые информативные методы анализа данных. Компьютеры используются в медицине давно, и многие современные методы диагностики базируются на информационных технологиях (ИТ). Такие методы обследования, как УЗИ или компьютерная томография, вообще немыслимы без компьютера. Трудно сейчас найти область медицины, в которой компьютеры не применялись бы все более и более активно. Но применение компьютеров в медицине не ограничивается только диагностикой. Они все активнее начинают использоваться и при лечении различных заболеваний, начиная от составления оптимального плана лечения до управления различным медицинским оборудованием во время проведения процедур [1, 9, 10, 11, 19].
Для решения проблем диагностики состояния органов брюшной полости, широко применяются современные инструментальные средства, причем в последнее время значительно возрастает роль новых информационных технологий. Одним из главных проявлений мышечной активности органов желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) являются так называемые медленные перистальтические волны (МПВ) [1]. Колебания мышц преобразуются в биоэлектрические сигналы и © AUTOMATICS & SOFTWARE ENGINERY. 201 9, № 1 (27)
передаются на поверхность тела, где регистрируются специальными приборами электрогастрографами. Методы обработки сигналов на основе компьютеров дают возможность перейти от субъективного анализа кривых к оценкам числовых параметров, показывающим, в какой степени развивается заболевание того или иного органа, либо наоборот - насколько успешно идет лечение с течением времени.
Сегодня в мире медицинской промышленностью разработаны электронные приборы и системы для проведения электрогастрографии (ЭГГ), в частности, исследования моторной функции ЖКТ [2]. Многим системам такого назначения присущи инвазивность (т. е. внешнее воздействие на организм, вызывающее болезненные ощущения), высокая стоимость оборудования, недоступная для многих клиник. Перспективным направлением неинвазивной функциональной диагностики является селективная ЭГГ [3]. Принципы диагностирования острых заболеваний органов ЖКТ, требующих хирургического вмешательства, основаны на разделении частот МПВ, генерируемых органами. Сигналы биоэлектрической активности могут усиливаться одновременно по нескольким каналам, фильтроваться и преобразовываться периферийным оборудованием компьютера. Типовое значение доминантной частоты (ДЧ) электрических колебаний, поступающих от желудка, составляет 0,05 Гц для пациентов группы «норма». Для двенадцатиперстной кишки эта величина равна 0,2 Гц, для тонкой кишки - 0,15 Гц, для толстой - 0,1 Гц. При
обследовании больных пациентов наблюдаются отклонения от данных стандартных значений.
1. МОБИЛЬНАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ОРГАНОВ ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНОГО ТРАКТА
На современном этапе разработок систем медицинской информатики наибольшее развитие получили методы и средства электрокардиографии (ЭКГ) и электроэнцефалографии (ЭЭГ) на основе компьютерной техники. Вместе с тем в последние годы во многих странах мира значительные успехи наблюдаются в деле создания компьютерных диагностических систем для такой области медицины, как гастроэнтерология. Инвазивные методы обследования состояния органов брюшной полости, т.е. такие, которые связаны с введением датчиков внутрь организма (например, баллонография, гастроскопия, рН-метрия), что вызывает болезненные ощущения пациентов, уступают свое место неинвазивным методам. Последние во многом основаны на достижениях электрогастрографии (ЭГГ), т. е. на способах регистрации и последующем анализе динамики биопотенциалов, снимаемых с поверхности тела и доставляющих информацию о мышечной активности органов желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Необходимо дальнейшее совершенствование математического и программного обеспечения информационных систем для ЭГГ и улучшения характеристик соответствующей аппаратуры.
Методики, связанные с областью ЭГГ, применяются как при терапевтических, так и при хирургических лечениях заболеваний органов ЖКТ. Их преимущество заключается в том, что показатели состояния органов человека могут быть оценены количественно. Это особенно важно с точки зрения профилактики заболеваний населения, а также своевременного лечения обнаруженных нарушений деятельности органов ЖКТ.
Мобильная компьютерная ЭГГ система состоит из автономного портативного беспроводного (Bluetooth) измерительного прибора (модуля) и компьютера работающего под ОС MS Windows.
Автономное питание, беспроводность обеспечивает мобильность и высокое качество снимаемого полезного сигнала [14].
Опытный образец мобильного измерительного прибора, использующий принципы селективной ЭГГ, состоит из аналогового RC фильтра НЧ первого порядка, дифференциального усилителя, RC фильтра ВЧ первого порядка, микроконтроллера и bluetooth модуля (Рис. 1) для беспроводной связи с компьютером.
Внешний вид мобильного измерительного прибора для диагностики состояния органов
ЖКТ представлен на Рис. 2. В предлагаемом образце измерительный модуль позволяет измерить медленно изменяющиеся параметры элекгрогастрограммы в диапазоне частот от 0,05 Гц до 3 Гц при диапазоне входных напряжений + 250 мВ, что соответсвует требованию для приборов измерения биоэлектрических потенциалов человека [14]. Данная селекция сигнала электрогастрограммы обеспечивается в двух этапах. В первом этапе с помощью простых аналоговых RC цепочек ограничивается диапазон частот входного измеряемого сигнала в пределах 0.05-10 Гц, что обеспечивает защиту от сетевых наводок, импульсных помех и выполняет функции антиалайзингового фильтра (anti-aliasing filter) для правильной оцифровки. Во втором этапе с помощью цифровых фильтров обеспечивается необходимая селекция полезного сигнала. Полезный сигнал, выделенный с помощью инструментального дифференциального усилителя AD620 (от Analog Devices, динамический диапазон подавление сифазных помех более 100 дБ) и усиленный в 10 раз, подается на вход АЦП микроконтроллера MSP430/247 (от Texas Instruments). Выбор данного 16-разрядного микроконтроллера с RISC архитектурой продиктован развитой периферией и сверхнизким энергопотреблением для автономного (батарейного) питания осуществляемого литий-ионным аккумулятором (Li-ion) 3,7 В с емкостью 1000 мАч.
Результат аналого-цифрового преобразования определяется выражением [15]:
Nadc = 4095 Us / Ur,
где Us - усилений в 10 раз входной сигнал ЭГГ в приделах 0.2500 мВ; Ur - уровень опорного напряжения АЦП равный 2500 мВ встроенного генератора опорного напряжения; Nadc - число из 0000...0FFFh соответствующий текущему значению Us ЭЭГ.
Выборка сигнала ЭГГ осуществляется 100 раз в сукунду, что 5 раз больше минимальной частоты дискретизации по Найквисту (Котельникову) т. е. осушествлен оверсамлинг (oversampling). Это позволило применять простые способы цифровой фильтрации, например, казуальный скользащий усредняющий фильтр низких частот и медианный фильтр для уничтожения импульсных помех.
Казуальный скользащий усредняющий (сглаживающий) фильтр низких частот реализован по следующей формуле:
Y(n) = Nadc(n-2) + Nadc(n-1) + Nadc(n)] / 3,
где Nadc(n-2), Nadc(n-1), Nadc(n) - три последовательные выборки сигнала; Y(n) -текущий результат фильтрации сигнала (Рис.3).
Рис. 1. Функциональная схема мобильной компьютерной системы для диагностики состояния органов ЖКТ
Рис. 2. Внешний вид мобильного измерительного прибора для диагностики состояния органов ЖКТ
Рис. 3. Иллюстрация работы усредняющего цифрового фильтра
Передаточная функция такого фильтра имеет
вид
H (z) =
z~2 + z+ 1 3
Подставим
z = exP{2jV (n / Fs)},
где = о - циклическая частота; п - номер выборки; ^ - частота выборок в нашем случае
100 раз в секунду или 100 Гц.
Можно определить комплексную передаточную функцию этого фильтра:
K ( j 2 V) =
n n
1 + exp{-j 2 V (—)} + exp{-j 2 V (—)}
_F_
3
n
exp{-2 jV (—)}
F n n
---[exp{j2 V (—)} +1 + exp{-j 2V (—)}] =
3 F F,
n
exp{-2 jV (—)}
F n
---[1 + 2cos{2V (- )}].
3 F,
Отсюда АЧХ определяется комплексной функции (при n = 1)
как модуль
|K (j 2V )|= i[1 + 2cos{2V (-1-)}].
3 Fs
Алгоритм работы микроконтроллера организован на основе цикла привания от таймера в 200 раз в секунду. В каждом цикле проверяется состояние клавиатуры и других флажков. АЦП запускается ручном режиме в каждом цикле но в двухканальном режиме. В одном канале оцифровываются сигнал ЭГГ а в другом канале состояния зарядки акуммулятора.
Для мониторинга качества снимаемого сигнала исползуется цветной ЖКД (LCD) 128 х 64 пикселей, 3 бита на пиксель.
В качестве беспроводной связи использован Bluetooth-RS232(UART) мост HC-06 модуль, что является фактически радиоудлинителем порта,
все очень просто и легко интегрируется в существующие UART портов
микроконтроллеров. В нашем случае модуль USCI MSP430 установлен в режим UART [15] со скоростью 19200 бит в секунду (8N1). Отфильрованные цифровые выборки ЭГГ сигнала в двух байтах со скоростью 10 раз в секунду через UART порт микроконтроллера пересылается Bluetooth модулю HC-06 для беспроводной передачи данных хост компьютеру. Передаются с начало старящие 4 биты потом 8 младших битов 12 разрядного кода выборки сигнала. При этом в качестве старших 4 битов первого байта передаются всегда специальный синхронизирующий код -1010b. Таким образом, формат передаваемой кодовой последовательности: 1010хххх хххххххх.
Ч-1
первый байт
Краткая характеристика Bluetooth модуля HC-06:
- чип Bluetooth - BC417143 производства CSR company (Cambridge Silicon Radio);
- протокол связи -Bluetooth Specification v2.0+EDR;
- радиус действия - до 10 метров (уровень мощности 2);
- совместимость со всеми Bluetooth-адаптерами, которые поддерживают SPP;
- объем flash-памяти (для хранения прошивки и настроек) - 8 Мбит;
- частота радиосигнала - 2.40 .. 2.48 ГГц;
- хост-интерфейс - USB 1.1/2.0 или UART;
- энергопотребление - ток в течение связи составляет 30-40 мА. Среднее значение тока около 25 мА.
После установки связи потребляемый ток 8 мА Режим сна отсутствует. Модуль HC-06 выполнен на базе
микроконтроллера BC417143.
Bluetooth -модули могут иметь два режима работы - master (ведущий) и slave (ведомый), причём для модуля HC-06 определённый режим уже установлен на заводе-изготовителе и меняться не может (HC-06-S - slave). HC-06 помимо невозможности изменения режима работы, имеются всего несколько рабочих AT-команд: установка имени Bluetooth-модуля, пароля, скорости передачи данных и проверка номера версии.
2. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ГАСТРО-СИГНАЛОВ
Процессы в органах ЖКТ отличаются наиболее низкочастотным характером колебаний по сравнению с другими органами и нестационарностью. Широко распространенной при частотно-временном анализе гастро- и энтерограммявляется локально-стационарная математическая модель гастро-сигнала, базирующаяся на дискретном кратковременном
преобразовании Фурье (КПФ), которое, в частности, позволяет исследовать в определенных пределах изменения
спектральной плотности мощности и других характеристик сигналов во времени. Возможность более детальной обработки сигналов ЭГЭГ появляется с применением вейвлет-анализа, при котором базис пространства сигналов формируется путем смещений и масштабных преобразований некоторой осциллирующей функции, локализованной во времени и по частоте [7, 12].
Основными медицинскими показателями, рассчитываемыми в процессе обработки гастрограмм и энтерограмм, являются значения ДЧ в каждом из четырех каналов, пиковые значения сигналов, а также периоды затухания колебаний на величину 3 дБ. На Рис. 4 приведены отрезки графиков
электрогастрограмм здорового пациента (а) и пациента, больного острым перитонитом (б). На них наблюдается значительное различие в диапазонах амплитуд данных записей. Для того чтобы выявить информативные значения пиков колебаний сигналов, необходимо осуществлять записи в течение, по крайней мере, 15-20 минут.
На некоторых записях гастроэнтерограмм проявляются тренды, особенно четко выраженные у больных острым животом. Они могут быть описаны полиномиальными моделями невысоких порядков и определены методом наименьших квадратов [5], а затем удалены.
Спектрограммы, отображающие значения ДЧ и, возможно, боковых лепестков, определяются с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ). С целью расчета состоятельных оценок спектральной плотности производится деление записей сигналов на отрезки достаточно большой длительности, после чего оценки, вычисленные на отрезках, усредняются.
Сглаживание частотных характеристик гастро- и энтерограмм осуществляется на основе спектральных окон Хэннинга [5].
Рис. 4. Примеры электрогастрограмм
На Рис. 5. показаны графики спектральных плотностей электрогастрограмм. В данном примере значения ДЧ как у здорового, так и у больного пациента мало отличаются от номинала. Это объясняется тем, что источник острого заболевания находится в другом органе ЖКТ, а не в желудке. На спектрограмме больного пациента видны боковые составляющие.
В целом, по наблюдениям за несколькими десятками больных острым животом отклонения значений ДЧ от номинальных у них могут достигать 30%.
Мощным методом исследования
нестационарных процессов, к которым относятся гастроэнтерограммы, является вейвлет-анализ сигналов [6-8]. С его помощью может быть решена задача поиска распределений пиков гастроэнтерограмм вдоль
записей любой длительности. Известно, что основными параметрами вейвлет-
преобразования являются масштаб (величина, обратная частоте) и сдвиг базисной функции по временной оси. Значение вейвлет-коэффициента СШ на отрезке сигнала, включающем в себя ограниченное отсчетов вокруг текущего отсчета х(к), вычисляется по формуле
1
k+s
CW (M,s)=ж ?
X,W,-s
где М - масштаб вейвлет-преобразования, 5 - сдвиг базисной вейвлет-функции по отношению к текущему отсчету, V - вейвлет-функция, к - номер отсчета.
Вейвлет-преобразование выполнялось на основе базиса Хаара [6, 7]. На Рис. 4. приведены
графики зависимостей модулей вейвлет-коэффициентов от масштаба. Они показывают, что максимумы модулей наблюдаются при масштабах М, практически равных 1, т. е. при
длительностях «тестирующих» базисных функций Хаара, соответствующих периодов гастрограмм, равных 20 секундам (частота 0,05 Гц).
0,00 0,05 0,10 0,14 0,19 0,24
Частота В Гц
Рис. 3. Графики спектральных плотностей электрог астрограмм
Рис. 6. Зависимости коэффициентов в базисе Хаара
3. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Программное обеспечение системы (ПО) можно разделить на две части. Первую часть составляет подсистема ввода данных. Она разработана в среде Visual Studio на базе Microsoft Foundation Classes (MFC). Ее функцией является организация процессов записи данных гастрограмм и энтерограмм в локальную базу данных. В подсистеме реализована процедура визуализации процессов сбора данных.
Вторая часть ПО представляет собой пакет программ обработки данных и реализован на основе алгоритмического языка С#. Такой подход ускоряет обработку и позволяет не выводить на экран необязательные для конечного пользователя детали реализации. В данном случае под конечным пользователем подразумевается хирург-гастроэнтеролог.
Поясним кратко некоторые особенности функционирования программ.
Вначале выбираются данные для конкретного пациента и определенной даты обследования. Таких обследований может быть, по крайней мере, четыре: одно до операции и три после операции в течение 7-10 дней. Программа отображает графики гастрограмм и энтерограмм по четырем каналам. В правую часть экрана выводится текстовая информация для врача-хирурга, отображающая основные параметры состояния (значение пика МПВ, доминантная частота, время затухания волны) для каждого канала. Библиотека Qt обеспечивает эффективное построение графического интерфейса пользователя GUI (Graphic User Interface). Преимущество ее использования состоит в том, что программы могут легко переноситься от компьютера к компьютеру и использоваться в других операционных системах без модификации кода.
Из числа информативных статистических параметров, имеющих существенное значение для постановки диагноза, могут быть вычислены и построены в форме графиков распределения величин периодов затуханий волн и пиковых значений на периодах.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В описанной системе реализован новый неинвазивный метод функциональной диагностики, названный селективной электрогастрографией. Появляется возможность регистрировать и обрабатывать
гастроэнтерограммы, прослеживать явную зависимость между характером сокращений мускулатуры органов ЖКТ и формой регистрируемых биомедицинских сигналов.
Система вполнена в компактном, беспроводном портативном виде и может размещаться на передвижном медицинском столике, что обеспечивает проведение полного обследования непосредственно у постели больного с расстояния до 1 00 метров. Больной может лежать в палате, а компьютер может регистрировать сигнал в коридоре. Она позволяет оценивать состояние различных органов ЖКТ и успешно контролировать процесс проводимой терапии в дооперационном и послеоперационном периодах. Методика медицинских исследований охватывает такие формы заболеваний, как язвенная болезнь, острый аппендицит, острый перитонит, дивертикулит, кишечная непроходимость и др. Так как периоды МПВ достаточно велики (их диапазон составляет от 5 до 20 сек), то для записи достаточно большого числа волн время обследования пациента должно быть не менее 15-20 минут.
Применение МИИС в клиниках для обследования и лечения пациентов позволяет технологически максимально упростить и ускорить получение объективных оценок функционального состояния ЖКТ.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Артёменко Н.М. Распознавание состояний легких человека по издаваемому ими акустическому шуму. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2015. № 2 (15). с. 94-98.
[2] Артеменко М.В., Калугина Н.М. Диагностический анализ состояния биообъекта по хронометрическим параметрам регистрируемых сигналов. Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 4-2 (46). с. 30-35.
[3] Саблин О.А., Гриневич В.Б., Успенский Ю.П. и др. Функциональная диагностика в гастроэнтерологии. СПб.: Изд-во ВМА, 2002.
[4] Свиньин С.Ф. и др. Программно-инструментальный комплекс для функциональной диагностики в хирургической гастроэнтерологии.
Известия ВУЗов - Приборостроение. 2006. №11. С.71-74.
[5] Яковенко В.Н., Яковенко С.В., Селективный электроэнтерогастрограф. Патент РФ № 2023419. Бюлл. Открытия, изобретения № 22, 1994.
[6] Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. М.: Мир, 1982.
[7] Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера, 2006.
[8] Зайнидинов Х.Н. Методы и средства обработки сигналов в кусочно-полиномиальных базисах. Монография. Ташкент. Фан ва технология. 2014, 190 с.
[9] Zaynidinov H.N., Dannanjay Singh, Hoon Jae Lee. Piecewise-quadratic Harmut basis function and their application to problems in digital signal processing. International Journal of Communication Systems, John Wiley & Sons, Ltd. ,DOI: 10.1002/dac.1093, Jan. 2010. London, SCI-E. www.interscience.wiley.com
[10] Заварзин П.И., Ворновицкий Е.Г., Фельдштейн И.Г. Методы анализа временных рядов в задачах диагностики состояния ЖКТ. Ин-т матем. им. М.В.Келдыша. Препринт РАН № 30. М, 1997.
[11] Ивашкин В.Т., Лапина Т.Л. Лечение язвенной болезни: новый век - новые достижения - новые вопросы. Русский медицинский журнал. Болезни органов пищеварения. - 2002. - Т. 4. - № 1.
[12] Ступин В.А., Смирнова Г.О., Баглаенко М.В., Силуянов С.В., Закиров Д.Б. Периферическая электрогастроэнтерография в диагностике нарушений моторно-эвакуаторной функции желудочно-кишечного тракта. Лечащий врач. -2005. № 2.
[13] С. Малла. Вейвлеты в обработке сигналов. Москва. Мир. 2005 г.
[14] Ражабов Ф.Ф., Абдурашидова К.Т. Типовые решения при построений современных электрокардиографов. Ташкент. 2018. Весник ТУИТ 2(46) С 42-55.
[15] Семейство микроконтроллеров MSP430x2xx. Архитектура, программирование, разработка приложений. Пер. с англ. Евстифеева А. В. Москва.: Додэка_ХХ1, 2010 г.
[16] Zhmud V., Dimitrov L., Yadrishnikov O. Calculation of regulators for the problems of mechatronics by means of the numerical optimization method 20152014 12th International Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering, APEIE 2014 - Proceedings. 7040784, P. 739-744/
[17] Zhmud V.A., Dimitrov L.V., Ivoilov A. Yu. Precision Frequency Synthesizer. Automatics & Software Engireery. 2018. № 1 (23). P. 20-32. http://www.jurnal.nips.ru/sites/default/files/AaSI-1-2018-2.pdf.
[18] V. Zhmud, L. Dimitrov, J. Nosek The History of the Application of Incomplete Integration for the Control of Laser Systems. Automatics & Software Engireery. 2018. № 3 (25). P. 48-52. http://jurnal.nips.ru/sites/default/files/AaSI-3-2018-5.pdf
[19] Х.Н. Зайнидинов, Ф.Ф.Ражабов Методы и алгоритмы предварительной обработки биомедицинских сигналов/ Автоматика и программная инженерия, 2018, № 4(26), С 56-60. http://jurnal.nips.ru/sites/default/files/AaSI-4-2018-7.pdf
а
Kit
А
Л. M
Хакимжон Насиридинович
Зайнидинов - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой Информационных
технологий Ташкентского университета информационных технологий имени Мухаммада ал-Хорезми.
E-mail: tet2001 @rambler.ru
100200, Узбекистан, Ташкент, ул.
Амира Темура, 108
Фархат Фарманович Ражабов -
старший преподаватель кафедры Компьютерные системы
Ташкентского университета
информационных технологий имени Мухаммада ал-Хорезми.
E-mail: farkhad63@mail.ru
111
Гуломиддин Мингходжиевич Ходжиматов, доктор медицинских наук, профессор, проректор по науке и инновациям Андижанского государственного медицинского института.
E-mail: G Hodjimatov@mail.ru
100200, Узбекистан, Ташкент, ул. Амира Темура, 108
Статья получена 06.02.2019.
100200, Узбекистан, Ташкент, ул. Амира Темура, 108
Mobile Computer System for Diagnosing the State of the Organs of the Gastrointestinal
Tract Based on Bluetooth Technology
H.N. Zayniddinov, F.F. Rajabov, G. M. Hodjimatov Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad al-Khorezmi, Tashkent, Uzbekistan
Abstract. The implementation of a mobile computer system for diagnosing the state of the organs of the gastrointestinal tract (GIT) on the basis of Bluetooth tenologies is considered, its algorithmic and software is described. The system is designed for computer-aided express-diagnostics of the state of the gastrointestinal organs and is characterized by non-invasive methods of examining patients, efficiency in obtaining numerical values of medical indicators, mobility and low cost. The theoretical basis of algorithms for the study of slow gastrovoln are modern methods of generalized spectral analysis of non-stationary signals.
Key words: diagnostics, biomedical technologies, information technologies, measurements, signal processing
REFERENCES
[1] Artomenko N.M. Raspoznavaniye sostoyaniy legkikh cheloveka po izdavayemomu imi akusticheskomu shumu. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Upravleniye, vychislitel'naya tekhnika, informatika. Meditsinskoye priborostroyeniye. 2015. № 2 (15). s. 94-98.
[2] Artemenko M.V., Kalugina N.M. Diagnosticheskiy analiz sostoyaniya bioob"yekta po khronometricheskim parametram registriruyemykh signalov. Mezhdunarodnyy nauchno-issledovatel'skiy zhurnal. 2016. № 4-2 (46). s. 30-35.
[3] Sablin O.A., Grinevich V.B., Uspenskiy YU.P. i dr. Funktsional'naya diagnostika v gastroenterologii. SPb.: Izd-vo VMA, 2002.
[4] Svin'in S.F. i dr. Programmno-instrumental'nyy kompleks dlya funktsional'noy diagnostiki v khirurgicheskoy gastroenterologii. Izvestiya VUZov - Priborostroyeniye. 2006. №11. S.71-74.
[5] Yakovenko V.N., Yakovenko S.V., Selektivnyy elektroenterogastrograf. Patent RF № 2023419. Byull. Otkrytiya, izobreteniya № 22, 1994.
[6] Otnes R., Enokson L. Prikladnoy analiz vremennykh ryadov. M.: Mir, 1982.
[7] Blatter K. Veyvlet-analiz. Osnovy teorii. M.: Tekhnosfera, 2006.
[8] Zaynidinov KH.N. Metody i sredstva obrabotki signalov v kusochno-polinomial'nykh bazisakh.
Monografiya. Tashkent. Fan va tekhnologiya. 2014, 190 s.
[9] Zaynidinov H.N., Dannanjay Singh, Hoon Jae Lee. Piecewise-quadratic Harmut basis function and their application to problems in digital signal processing. International Journal of Communication Systems, John Wiley & Sons, Ltd. ,DOI: 10.1002/dac.1093, Jan. 2010. London, SCI-E. www.interscience.wiley.com
[10] Zavarzin P.I., Vornovitskiy Ye.G., Fel'dshteyn I.G. Metody analiza vremennykh ryadov v zadachakh diagnostiki sostoyaniya ZHKT. In-t matem. im. M.V.Keldysha. Preprint RAN № 30. M, 1997.
[11] Ivashkin V.T., Lapina T.L. Lecheniye yazvennoy bolezni: novyy vek - novyye dostizheniya - novyye voprosy. Russkiy meditsinskiy zhurnal. Bolezni organov pishchevareniya. - 2002. - T. 4. - № 1.
[12] Stupin V.A., Smirnova G.O., Baglayenko M.V., Siluyanov S.V., Zakirov D.B. Perifericheskaya elektrogastroenterografiya v diagnostike narusheniy motorno-evakuatornoy funktsii zheludochno-kishechnogo trakta. Lechashchiy vrach. - 2005. № 2.
[13] S. Malla. Veyvlety v obrabotke signalov. Moskva. Mir. 2005 g.
[14] Razhabov F.F., Abdurashidova K.T. Tipovyye resheniya pri postroyeniy sovremennykh elektrokardiografov. Tashkent. 2018. Vesnik TUIT 2(46) S 42-55.
[15] Semeystvo mikrokontrollerov MSP430x2xx. Arkhitektura, programmirovaniye, razrabotka prilozheniy. Per. s angl. Yevstifeyeva A. V. Moskva.: Dodeka_XXI, 2010 g.
[16] Zhmud V., Dimitrov L., Yadrishnikov O. Calculation of regulators for the problems of mechatronics by means of the numerical optimization method 20152014 12th International Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering, APEIE 2014 - Proceedings. 7040784, P. 739-744/
[17] Zhmud V.A., Dimitrov L.V., Ivoilov A. Yu. Precision Frequency Synthesizer. Automatics & Software Engireery. 2018. № 1 (23). P. 20-32. http://www.iurnal.nips.ru/sites/default/tiles/AaSI-1 -2018-2.pdf.
[18] V. Zhmud, L. Dimitrov, J. Nosek The History of the Application of Incomplete Integration for the Control of Laser Systems. Automatics & Software Engireery. 2018. № 3 (25). P. 48-52. http://iurnal.nips.ru/sites/default/files/AaSI-3-2018-5.pdf
[19] KH.N. Zaynidinov, F.F.Razhabov Metody i algoritmy predvaritel'noy obrabotki biomeditsinskikh signalov/ Avtomatika i programmnaya inzheneriya, 2018, № 4(26), S 56-60. http://iurnal.nips.ru/sites/default/files/AaSI-4-2018-7.pdf.
Hakimjon Nasriddinovich
Zayniddinov - Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Department of Information Technologies of the Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad
al-Khorezmi.
E-mail: tet2001 @rambler.ru
100200, Uzbekistan, Tashkent, st. Amir Temur, 108
Farkhat Farmanovich Rajabov -
Senior Lecturer, Computer Systems Department, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad al-Khorezmi.
E-mail: farkhad6 3@mail.ru
100200, Uzbekistan, Tashkent, st. Amir Temur, 108
Gulomiddin Minghodjievich
Hodjimatov - Doctor of Medical Sciences, Professor, Vice-Rector for Science and Innovations, Andijan State Medical Institute.
E-mail: G Hodjimatov@mail.ru
100200, Uzbekistan, Tashkent, st. Amir Temur, 108
The paper has been received 06.02.2019
