Дагестанская государственная медицинская академия,*Дагестанский Государственный Университет

В настоящее время вейвлет – преобразование является перспективным методом цифровой обработки сигналов, позволяющим получить масштабно – временную развертку сигналов. Применение вейвлет - преобразования к анализу медицинских сигналов дает возможность для поиска новых диагностических параметров.
Для анализа были выбраны 4 кардиограммы здоровых людей и 4 кардиограммы больных с диагнозом: инфаркт миокарда передней стенки левого желудочка, каждая в 12 отведениях (3 стандартных, 3 усиленных и 6 грудных). Измерения проводились с использованием компьютерного электрокардиографа фирмы
Нейрсофт. Аппарат позволял производить одновременную регистрацию кардиосигнала во всех 12 отведениях с частотой оцифровки 1000 Гц. Полученные результаты обрабатывались с помощью пакета программ Matlab 7.4. К сигналу применялось непрерывное вейвлет преобразование. В качестве анализирующего вейвлета был выбран вейвлет Морле. Для удобства сравнения вейвлет – спектров здорового и больного использовалось представление вейвлет коэффициентов в виде псевдотрехмерных поверхностей, которые рассматривались в одинаковых ракурсах.
Показано, что картины распределения коэффициентов вейвлет - преобразования нормальной и патологической ЭКГ существенно различаются. Наибольшие различия наблюдаются в первом стандартном и четвертом грудных отведениях. В этих отведениях при инфаркте на всех масштабах вейвлет – спектра относительные амплитуды спектральных компонент снижены по сравнению с нормой. Особенно сильно различия проявляются в области малых масштабов (высоких частот). При инфаркте в вейвлет - спектре ЭКГ практически отсутствуют высокочастотные компоненты, всегда наблюдающиеся в норме.