Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері

Сипаттама: Биомедициналық сигналдарды өңдеудің әртүрлі әдістерін зерттеу, сонымен қатар қазіргі заманғы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жүйелерін пайдалана отырып, осы әдістерді жүзеге асыру. Мәліметтерді дискретті бейнелеу әдістері, цифрлық сүзгілеу негіздері, сандық спектрлік талдау әдістері қарастырылады. Биомедициналық сигналдардың әртүрлі кластарының мысалдары және оларды әртүрлі кезеңдерде өңдеу әдістері келтірілген: алдын ала өңдеу, цифрлық сүзгілеу, ақпараттық белгілерді алу, сигнал пішіндерін тану және жіктеу.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Инженерлік білім беруге кіріспе

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері	сағат
Дәрістер	30
Практикалық жұмыстар	30
Зертханалық жұмыстар
СӨЖО	30
СӨЖ	90
Қорытынды бақылау нысаны	емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• "Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері" оқу пәнін меңгерудің мақсаттары: студенттердің қолданыстағы математикалық әдістер мен әртүрлі физикалық сипаттағы эксперименттік ақпаратты талдау алгоритмдерін дұрыс пайдалану бойынша көзқарастар жүйесін қалыптастыру; биомедициналық сигналдарды автоматтандырылған бастапқы өңдеу үшін бағдарламалық алгоритмдік және математикалық қамтамасыз етуді құру; қолданыстағы медициналық аппараттар мен жүйелерді құруға және жетілдіруге медициналық-техникалық талаптарды әзірлеу. оларды сынаудың конструкциялары, бағдарламалары мен әдістемелері.

Міндет

• Пәннің міндеттері-қызметтің келесі бағыттары бойынша біліктер мен дағдыларды қалыптастыру: - биомедициналық сигналдардың жіктелуі және физикалық табиғаты; - биомедициналық сигналдарды талдау әдістерін таңдауды негіздеу; - сигналдарды талдау мен түрлендірудің заманауи әдістерін қолдана отырып, бастапқы өлшеу түрлендіргіштерінен алынған сигналдарды математикалық өңдеу; - сандық спектрлік талдау; - сандық сүзгілерді және сигналдарды өңдеудің функционалдық түйіндерін талдау; - бастапқы сигналдарды өңдеу және талдау құралдарына бұрмалаусыз беру; - медициналық-биологиялық ақпаратты автоматтандырылған талдаудың жалпы принциптері; - биомедициналық сигналдардың негізгі сипаттамаларын есептеу; - биологиялық объектілердің қасиеттерін техникалық байланыстардың параметрлерімен ұтымды үйлестіру.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Білуі керек: нәтижелерді өңдеудің негізгі түсініктері мен математикалық әдістерін; сызықтық алгебраны; аналитикалық геометрияны; дифференциалдық және интегралдық есептеулерді.; дифференциалдық теңдеулер; кешенді айнымалы функциялар теориясының негіздері; Ықтималдық теориясы және математикалық статистика; табиғаттың іргелі заңдары және механика, Термодинамика, электр және магнетизм саласындағы негізгі заңдар; қолданбалы механика заңдары; экология мәселелері және т. б.

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Меңгеруі керек: Математикалық талдау әдістерін, ықтималдық теориясын және математикалық статистиканы сигналдар мен деректерді өңдеу әдістерін зерттеу үшін қолдану; қозғалыстардың дифференциалдық теңдеулерін құрастыру; практикалық есептерді шешу үшін математикалық әдістерді, физикалық және химиялық заңдарды қолдану. Меңгеруі тиіс: Алгебралық жүйелер мен дифференциалдық теңдеулерді шешу, дифференциалдық және интегралдық есептеу, Аналитикалық геометрия әдістерін; Ықтималдықтар теориясы, Математикалық статистика, математикалық логика және функционалдық талдау әдістерін; физика, химия, экология және қолданбалы механика заңдарын практикалық қолдану дағдыларын.

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Хабарламалар мен сигналдар
• Анализ и синтез сигналов, описание сигналов
• Периодтық сигналдардың гармониялық талдауы
• Жеке импульстің спектрі
• Төртполюстіктердің қасиеттерін сипаттау
• Сигналдарды дискреттік өңдеу, цифрлық өңдеудің жалпыланған алгоритмі
• Жылдам Фурье түрлендіруі
• Сүзгілердің жіктелуі, сүзгілердің параметрлері
• Цифрлық сүзгілер
• Омытқы (огибающая) және фаза, Гильберт түрлендіруі
• Кездейсоқ сигналдарды өңдеуге байланысты математикалық мәселелер (шолу)
• Кездейсоқ процестердің модельдері
• Кездейсоқ сигналдардың параметрлерін бағалау
• Сандық деректерді талдау (қысқаша шолу)
• Деректерді талдаудың статистикалық әдістері

Негізгі әдебиет

• 1. Biomedical Signal Processing: A Modern Approach — Ganesh R. Naik, Wellington Pinheiro dos Santos (CRC Press, 2025) — современное издание по теории и практическим методам анализа биомедицинских сигналов, включая Фурье‑преобразования, волновые преобразования и машинное обучение.
• 2. Biomedical Signal Processing: A One Semester Course — Khalid Sayood (Springer, 2026) — учебник для односеместрового курса, охватывает основы обработки сигналов, фильтры, извлечение признаков и практические примеры.
• 3. Biomedical Signal and Image Processing with Artificial Intelligence — Paunwala et al. (Springer, 2023/2024) — книга по обработке биомедицинских сигналов и изображений с применением искусственного интеллекта (анализ сигналов + ИИ).
• 4. Biomedical Signal Processing for Healthcare Applications — Varun Bajaj, G.R. Sinha, Chinmay Chakraborty (CRC Press, 2022) — применение методов обработки сигналов для задач здравоохранения и диагностики.
• 5. Advances in Non‑Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning — Saeed Mian Qaisar и др. (Springer, 2023) — современные подходы, сенсоры, предобработка, извлечение признаков и глубокое обучение для анализа биосигналов.

Қосымша әдебиеттер

• 1. Основы теории обработки биомедицинских сигналов — С. В. Божокин, И. Б. Суслова — учебное пособие по методам обработки, статистике случайных процессов, спектральным преобразованиям и др. Москва 2006г
• 2. Обработка биомедицинских сигналов: Учебное пособие — содержит методы предварительной обработки, выделения информативных параметров, спектральный анализ ЭКГ и др.Рязань 2005г 64с
• 3. Солонина А.И., Улахович Д.А., Яковлев Л.А. Цифровые процессоры обработки сигналов фирмы Motorola.- Спб.: БХВ – Петербург, 2005
• 4. Прикладной анализ биомедицинских сигналов — методические указания к лабораторным работам по корреляционной фильтрации, ЭКГ‑сигналам, фильтрации и др.2016г