При этом может осуществляться весьма обширный круг операций — от простой дешифровки осциллограмм до корреляционного и спектрального анализов. Условимся понимать под «анализом» такой этап диагностического процесса, который связан с подготовкой собранной информации к математической или логической оценке, обеспечивающей в итоге диагноз. Так, электрокардиограмма прежде всего подвергается анализу: вычисляются различные временные и амплитудные показатели, «выделяются все особенности кривой, отличающие ее от известных нормальных типов. Получается ряд цифровых значений, которые затем оцениваются. Иногда отклонения на электрокардиограмме бывают выражены настолько явно (например, при типичном инфаркте миокарда), что не требуется длительного анализа. Диагноз ставится буквально с первого взгляда. В ряде случаев анализ бывает, однако, затруднен малой выразительностью отклонений. Здесь оказывается полезным математический метод, получивший значительное развитие особенно в последние годы. К числу таких методов относятся корреляционный, спектральный, вероятностный и другие виды анализов. Таким образом, можно выделить три метода анализа медицинских данных, в первую очередь различных кривых:

1. Определение абсолютных значений отдельных показателей регистрируемого процесса. В случае анализа осциллограмм—это определение амплитуды и продолжительности зубров; в рентгенографии — вычисление размеров сердца; в лабораторной диагностике — измерение удельного веса мочи или скорости реакции оседания эритроцитов.

2.Вычисление математических и статистических параметров изучаемого биологического явления. Статистические методы уже давно применяются в медицине и здравоохранении для оценки достаточности наблюдений или степени различия результатов измерений. В последнее время математика все глубже внедряется в практику физиологических исследований. Например, методы теории случайных процессов нужны для анализа разнообразных показателей кровообращения, дыхания, нервной деятельности.

Кратко расскажех о приложении теории случайных процессов к анализу сердечных ритмов. Предполагается, что длительность каждого сердечного цикла является случайной величиной и каждый последующий отличается от предыдущего. Вся совокупность сердечных циклов за определенный интервал может быть описана как случайный процесс параметрами функции распределения, автокорреляционной функции и спектром. Не вдаваясь в подробности вычисления указанных параметров, мы лишь укажем, что функция распределения показывает, какова вариативность сердечного ритма и как группируются временные интервалы — равномерно или с преобладанием интервалов £ определенной длительностью.

http://pannochka.net