Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет

Постоянный URI для этого сообществаhttps://cris.qyzpu.kz/handle/123456789/1

Просмотр

Фильтры

2022 - 20232

Настройки

Автор: search.filters.author.Nurlan A. BayanbayТема: search.filters.subject.electrocardiogram

Результаты поиска

Показано: 1 - 2 из 2
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    Using The Machine Learning Method in Portable ECG Monitoring System to Identify Diagnostically Complex Heart Diseases
    (2023-06-29)
    Aidana K. Yerkebay
    ;
    Zhadyra N. Alimbayeva
    ;
    Chingiz A. Alimbayev
    ;
    Aiman K. Ozhikenova
    ;
    Nurlan A. Bayanbay
    Due to the high level of disability and death caused by heart diseases worldwide, the problem of combating cardiovascular diseases is becoming more and more important and relevant. In fact, one of the leading causes of death worldwide has long been cardiovascular disease, according to the World Health Organization. Among heart diseases, the most dangerous to life is myocardial infarction. In connection with the rapid morbidity, early diagnosis of this disease is one of the topical problems of modern public health care. At present, although there is a wide range of different statistical, math methods and computer tools for the processing of cardiological information, the task of increasing the accuracy of methods for the analysis of electrocardiograms and diagnostic tools in this field of study remained relevant. Taking into account the imperfect tools and systems for diagnosing heart diseases, as well as the human factor, the lack of a method that can help doctors to diagnose myocardial infarction early requires the development of new diagnostic information methods. This article presents a neural network analysis methodology for diagnosing myocardial infarction based on the joint analysis of direct and reverse signs of myocardial infarction from electrocardiographic information obtained from a portable cardiac analyzer.
    Цитирования (OpenAlex) 2Цитирования (OpenCitations) 1
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    ГЛИКЕМИЯ ДЕҢГЕЙІН АНЫҚТАУ ҮШІН ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛДАРДЫ ТАЛДАУ ЖӘНЕ ӨҢДЕУ
    (Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2022-12-01)
    Zhadyra N. Alimbayeva
    ;
    Zhansila Orynbay
    ;
    Айдана Еркебай
    ;
    Дильфуза Ахмедова
    ;
    Nurlan A. Bayanbay
    Қандағы глюкоза деңгейінің тұрақсыз болуы адамда қант диабеті, қатерлі ісік, бүйрек және жүрек ауруларын тудырады. Адам өмірі жүректің дұрыс жұмыс жасауымен, жүрек соғысының тұрақтылығымен тікелей байланысты. Ал жүрек қызметін тұрақты бақылау қатерлі аурулармен ауыратын адамдар үшін маңызды. Қандағы глюкоза деңгейі жүрек қызметінің бұзылуына әкелуіне байланысты глюкоза деңгейін тұрақты бақылап отыру қажет. Глюкоза деңгейін инвазивті түрде, саусаққа ине сұғу арқылы анықтау үздіксіз анықтауға мүмкіндік бермеуі, науқас үшін ауыр және инфекцияға ұшырату мүмкіндігінің болуына байланысты инвазивті емес анықтаудың тиімді әдісін жетілдіру маңызды. Бұл мақалада қандағы глюкозаның деңгейіне байланысты жүрек қызметінің өзгерістерін анықтау үшін инвазивті емес әдіс ЭКГ арқылы анықтау қолданылды. ЭКГ арқылы қандағы глюкоза деңгейін анықтауға байланысты әдістер мен зерттеулерге және нәтижелерге талдау жасалынды. Зерттеу барысында ЭКГ арқылы анықтау үшін 5 сау қатысушыға екі күн бойы эксперимент жүргізілді. Бірінші күні қатысушылар 75 г сусыз глюкоза ерітіндісін тұтынса, екінші күні қатысушылар сусыз глюкоза ерітіндісін тұтынған жоқ. Екі күн бойы жүргізілген зерттеулер нәтижесі бойынша сау адамдар сусыз глюкоза ерітіндісін тұтынған жағдайда қандағы глюкоза деңгейінің өзгеретіндігі және ЭКГ нәтижелеріне әсер ететіндігі анықталды. ЭКГ нәтижелері мен глюкометрмен алынған нәтижелердің ұқсастығы мен айырмашылығы салыстырмалы түрде зерттелді. Зерттеу нәтижесі бойынша қандағы глюкозаның деңгейіне байланысты өзгеріске ұшырайтын ЭКГ аралықтары анықталды.