Применение вейвлет-преобразования для обработки и анализа медицинских данных пациентов с эпилепсией

Аннотация: Изучение вейвлетных характеристик сигнала помогает выявлять характерные закономерности в паттернах физиологических ритмов здорового человека и определять изменения в динамической сложности паттернов при возникновении различных патологических состояний. В работе показана возможность применения вейвлетных характеристик паттернов ЭЭГ (электроэнцефалогамма) для автоматического выявления эпилепти-формных разрядов. Предложен алгоритм сжатия медицинский изображений МРТ, ассоциированных с патологиями мозга, в основе которого лежит использование вейвлетов Хаара.

Ключевые слова: эпилепсия, сигнал ЭЭГ, вейвлет-анализ сигналов, вейвлет Хаара, сжатие снимков МРТ с патологией.

A.V. Medievsky, A.G. Zotin, K.V. Simonov, S.V. Kirillova, I.N. Praskova

Application of wavelet transform for processing and analysis of medical data of patients with epilepsy

Summary: The study of the wavelet characteristics of the signal helps to identify characteristic patterns in the patterns of physiological rhythms of a healthy person and to determine changes in the dynamic complexity of the patterns in the event of various pathological conditions. The paper shows the possibility of using the wavelet characteristics of EEG (electroencephalogram) patterns for automatic detection of epileptiform discharges. An algorithm for compressing MRI medical images associated with brain pathologies based on the use of Haar wavelets is proposed.

Keywords: epilepsy, EEG signal, wavelet analysis of signals, Haar wavelet, compression of MRI images with pathology.

DOI: 10.34219/2306-3645-2023-13-2-14-24