Содержание к диссертации
Введение
1 Современное состояние информационно-измерительных систем в медицинской диагностике 12
1.1 Медицинская диагностика состояния ССС человека 14
1.2 Аналитический обзор информационных систем регистрации, обработки и анализа информации для оценки состояния сосудов 15
1.2.1 Системы передачи и хранения данных 16
1.2.2 Устройства съема биомедицинских сигналов 24
1.2.3 Системы регистрации и анализа сигналов 26
1.2.4 Идентификация диагностических параметров 30
1.2.4.1 Контурный анализ сигналов пульсовой волны 31
1.2.4.2 Методы статистического и спектрального анализа биомедицинских данных 32
1.2.4.3 Исследование зависимостей и снижение размерности 35
1.2.5 Модели и методы идентификации состояния сосудов 36
1.3. Основные требования к информационно-измерительной
системе для оценки состояния сосудов человека 38
1.4. Выводы по главе 41
2 Разработка ИИС для оценки состояния сосудов 43
2.1 Мониторинг состояния сложных биологических систем 45
2.2 Формализация оценки состояния сосудов с помощью ИИС 47
2.3 Параметрическая модель ИИС 49
2.4 Функционально-алгоритмическая структура системы 51
2.5 Синтез структуры ИИС и компонентов программно-аппаратного комплекса 54
2.6 Выводы по главе 61
3. Алгоритмическое и программное обеспечение ИИС 62
3.1 Применение интеллектуальных технологий при моделировании системы медицинской диагностики 62
3.2 Диагностические показатели состояния сосудов человека 64
3.3 Описание процесса получения диагностических параметров 67
3.3.1 Концептуальная модель процесса измерения 69
3.3.2 Дискретизация сигнала пульсовой волны 70
3.3.3 Обработка сигналов пульсовой волны с применением цифровой фильтрации .- 73
3.3.4 Анализ формы пульсовой волны 75
3.3.5 Алгоритмы обработки пульсовой волны 79
3.4 Распознавание и классификация состояний сосудов человека 82
3.5 Протокол сбора измерительной информации в режиме реального времени 89
3.6 Структура программной инструментальной оболочки 98
3.7 Подсистема хранения измерительной биомедицинской информации 100
3.8 Автоматизация диагностики состояния сосудов человека 105
3.9 Выводы по главе 107
4 Реализация и исследование ИИС для оценки состояния сосудов 108
4.1 Объектно-ориентированная интерпретация структуры программной инструментальной оболочки 108
4.2 Методика применения программно-аппаратного комплекса для регистрации пульсовой волны и расчета диагностических параметров 113
4.3 Оценка технологичности конструкции датчиков 116
4.4 Оценка погрешности измерений датчиков пульсовой волны 119
4.4.1 Методика исследования 121
4.4.2 Разработка экспериментальной установки и анализ результатов 123
4.5 Результаты сбора, обработки и анализа пульсовой волны с помощью ИИС 126
4.6 Оценка результатов классификации и перспективы развития системы 132
4.7 Выводы по главе 134
Заключение 136
Список использованной литературы 138
Приложения 150
Приложение А
- Аналитический обзор информационных систем регистрации, обработки и анализа информации для оценки состояния сосудов
- Формализация оценки состояния сосудов с помощью ИИС
- Описание процесса получения диагностических параметров
- Методика применения программно-аппаратного комплекса для регистрации пульсовой волны и расчета диагностических параметров
Введение к работе
Актуальность темы. К настоящему времени накоплен большой фактический материал по изучению, разработке и внедрению в медицинскую практику методов исследования гемодинамики, моделирования пульсового движения крови в сосудах и установления диагностических признаков состояния кровеносной системы человека (Asmar R., Бакусов Л.М., Затейщикова А.А., Педли Т., Регирер С.А. и др.). Возросший интерес к этому вопросу объясняется тем, что свойства эластичности сосудов играют большую роль в кровообращении. Однако по данным ВОЗ (2006 г.) во всем мире смертность от сердечно-сосудистых заболеваний занимает первое место (30% от всех заболеваний), по данным World Health Statistics (2008 г.) - 9,7% заболеваний сосудов, 12,2% заболеваний сердца. Высокие показатели заболеваемости сосудистой системы человека, поражение людей все более молодого возраста, делают эту проблему одной из важнейших в современном здравоохранении.
Для решения задач определения параметров сосудов и способов оценки их состояния применяют сфигмографический метод (Валтнерис А.Д., Власова СП., Савицкий Н.И. и др.), основанный на анализе графического изображения формы пульсовой волны (ПВ), и являющийся доминантным представителем доступных физиологических подходов. Данный метод реализуется с помощью стационарных комплексов для оценки состояния сосудов. Однако применяемые устройства имеют существенные ограничения и не в полной мере удовлетворяют потребностям практической медицины. Это вызвано низкой оперативностью исследований, высокой стоимостью оборудования, необходимостью высокой квалификации сотрудников, а также проведением обследований в условиях стационара, ограниченностью каналов снятия сигналов и другими факторами. Практика показывает, что главным ограничением, препятствующим корректной постановке диагностических заключений о состоянии сосудов, является то, что число измеряемых параметров фиксировано, и значительная часть информации о состоянии пациента при выявлении заболеваний учитывается не всегда.
Сложившаяся ситуация свидетельствует о развивающемся несоответствии между высоким уровнем заболеваемости и состоянием инструментальных средств для диагностики сосудов человека. Отсюда возникает потребность в исследованиях и разработках перспективных информационно-измерительных систем (ИИС), применение которых позволит увеличить число одновременно регистрируемых параметров, обеспечить передачу измерительной информации в режиме реального времени (РРВ), структурирование и хранение данных, а также оперативную обработку и анализ результатов измерений с использованием программного обеспечения ПЭВМ (Гусев В.Г., Мейзда Ф., Новопашенный Г.Н., Цапенко М.П., Цветков Э.И. и др.). Развитие таких ИИС позволит реализовать новые методы, повышающие эффективность диагностических процедур и обеспечивающие раннюю
диагностику, а также соответствовать своевременности, оперативности и достоверности оценки состояния сосудов.
Таким образом, разработка и исследование метода оценки состояния сосудов и ИИС, осуществляющей автоматизированную регистрацию ПВ, хранение, обработку результатов измерений и комплексный анализ биомедицинской измерительной информации (ИзИ), является актуальной научно-технической задачей.
Цель работы и задачи исследования. Целью работы является повышение оперативности процесса измерений и достоверности оценки характеристик состояния крупных сосудов человека на основе методов и ИИС регистрации и обработки информации о ПВ.
Для достижения цели исследования поставлены и решены следующие задачи:
Выполнен анализ существующих методов и технических средств оценки состояния сосудов человека;
Разработан оригинальный метод оценки состояния сосудов на основе измерения формы и скорости распространения ПВ (СРПВ), обеспечивающий повышение оперативности и достоверности обработки результатов измерений;
Предложена ИИС оценки характеристик состояния крупных сосудов человека, обладающая элементами новизны и реализующая предложенный метод оценки состояния сосудов по параметрам ПВ;
Разработан комплекс алгоритмов, программное и информационное обеспечение, реализующие процессы взаимодействия и функционирования компонентов ИИС;
Проведена экспериментальная проверка функциональных элементов и ИИС в целом по оценке точности характеристик параметров сосудов, а также выполнения классификационных процедур.
Методы исследования основаны на использовании аппарата теории ИИС, методов статистической обработки результатов измерений, информационных технологий, систем реального времени, объектно-ориентированного подхода при создании программ.
На защиту выносятся:
Метод оценки состояния сосудов на основе измерения формы и СРПВ, позволяющий повысить оперативность и достоверность диагностических процедур на основе комплексной обработки параметров ПВ, зарегистрированных в нескольких точках наблюдения.
Структура ИИС, реализующей предложенный метод оценки состояния сосудов по параметрам ПВ.
Комплекс алгоритмов, программное и информационное обеспечение ИИС для оценки состояния сосудов человека, обеспечивающие регистрацию ПВ в режиме реального времени и комплексную обработку результатов измерений.
Научная новизна результатов работы:
Предложен новый метод оценки состояния сосудов человека, отличающийся от известных одновременной регистрацией ПВ в различных точках наблюдения одного или разных сосудов с учетом информации о пациенте, суть которого заключается в формировании интегральной оценки состояния сосудов по параметрам формы сигнала ПВ и скорости ее распространения в различных точках поверхности тела человека.
Теоретически обоснована структура ИИС оценки состояния сосудов по параметрам ПВ, реализующая предложенный метод, обладающая элементами новизны, отличающаяся от известных модульной структурой, наличием модуля с произвольным числом каналов для измерения, модуля синхронизации, а также модуля накопления данных, модуля обработки результатов измерений и оценки параметров. Применение ИИС предложенной структуры позволяет повысить оперативность и достоверность оценки состояния сосудов. Новизна технического решения подтверждается патентом на изобретение № 2344753 от 27.01.2009 г.
Разработаны комплекс алгоритмов, программное и информационное обеспечение ИИС предложенной структуры, обеспечивающие реализацию и взаимодействие функциональных модулей системы, предоставляющие юзабельный интерфейс пользователю, а также возможность воспроизведения результатов измерений и расчета оценок параметров и дальнейшего развития самой ИИС.
Практическая значимость. Программное обеспечение и беспроводные датчики ПВ используются в деятельности Пермской государственной медицинской академии им. Вагнера в учебном процессе и исследованиях при формировании и накоплении знаний о процессах и механизмах возникновения и развития заболеваний сосудов, а также при разработке и обучении новым методикам диагностирования атеросклероза крупных артерий.
Полученные результаты могут быть использованы в медицинских исследовательских институтах для раскрытия ключевых факторов, определяющих необходимость развития методов заблаговременного обнаружения отклонений в работе сосудов, обнаружения начальной стадии развития заболевания и его патологических форм, формирования этапов лечения в зависимости от истории заболеваний. ИИС рекомендована к применению для скрининг-диагностики атеросклероза, пульсовой диагностики, может быть использована в больницах.
Компактность аппаратных средств и возможности тиражирования позволяют использовать ИИС вне стационарных обследований, т.е. в автомобилях скорой помощи, при персональном контроле состояния сосудов, для контроля здоровья персонала опасных производств и др. Система может применяться при массовых обследованиях населения, что предусматривает Федеральная целевая программа «Здоровье».
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных конференциях и семинарах, в том числе на XV Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых "Современные техника и технологии" (г. Томск, 2009), XI Международной конференции "Проблемы управления и моделирования в сложных системах" (г. Самара, 2009), Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи "Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации" (г. Ульяновск, 2009), Всероссийской научно-технической конференции "Энергетика. Инновационные направления в энергетике. CALS-технологии в энергетике" (г. Пермь, 2007), Всероссийской научно-практической конференции "Автоматизированные системы управления и информационные технологии" (г. Пермь, 2006), краевых научно-технических конференциях, научно-методических семинарах Пермской государственной медицинской академии им. Вагнера.
Основные практические результаты, полученные в настоящей работе экспонировались на следующих научных и инновационных выставках: XI Московский Международный Салон промышленной собственности "Архимед-2008" (г. Москва, 2008), I Всероссийский молодежный Конвент (г. Москва, 2008). Разработка "Информационная система диагностики атеросклероза сосудов человека" удостоена медали и диплома II степени на международной выставке "Архимед-2008", проходившей в рамках XI Московского Международного Салона промышленной собственности "Архимед" г. Москва, 2008 г. Разработка "Информационная система диагностики сосудов человека по пульсовой волне" включена в 100 лучших инноваций России по направлению "Информационно-телекоммуникационные системы" в рамках I Всероссийского инновационного Конвента, г. Москва, 2008 г.
Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 14 публикациях, в том числе 3 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК, 1 статья в сборнике научных трудов, 7 материалов конференций, 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ, 1 патент на изобретение.
Объём и структура работы. Работа изложена на 186 страницах, включает 62 иллюстрации и 13 таблиц, 148 наименования использованных литературных источников на 12 страницах, 3 приложения на 37 страницах.
Аналитический обзор информационных систем регистрации, обработки и анализа информации для оценки состояния сосудов
Разнообразие методов диагностирования объясняется тем, что число свойств, характеризующих каждый элемент или подсистему ССС, бесконечно. В связи с этим необходимо формировать вектор принципов, позволяющий отбирать наиболее важные ДП, на основе априорных знаний.
Анализ исследований в области информационных систем МД показал, что не существует комплексной классификации рассматриваемых систем в силу сложности задач контроля состояния ССС человека. Однако, рассматривая различные комбинации независимых ветвей построенного морфологического дерева, можно получить множество задач оценивания состояния сосудов и, соответственно, типов диагностических ИИС.
Характерной чертой преставления БМИ является ее вероятностная природа. В связи с этим, повышение качества диагностирования заболеваний может происходить за счёт увеличения объёмов одновременно оцениваемой БМИ (объёмов статистической выборки) и количества принимаемых во внимание ДП (тестов). Другим способом повышения качества диагностики становится увеличение качества сохраняемых в ИИС медицинских данных, которое стало возможным в контексте управления данными с помощью ИТ. Системы передачи и хранения данных являются одними из важнейших составных частей компьютеризированных систем МД. Классификация систем передачи и хранения данных в МД человека представлена на рисунке 3 в виде морфологического дерева средств управления данными.
На основании анализа литературных источников [5, 30, 98, 101, ПО и др.] установлено 5 различных областей применения систем передачи и хранения данных при диагностике ССС человека, рассмотрим их более подробно.
Персонализированное здравоохранение [30] включает две основные составляющие: систему персонального дистанционного мониторинга состояния пациента на основе портативных информационно-вычислительных систем и систему аналитической обработки информации, основанную» на виртуальном физиологическом образе человека1. Данный подход затруднителен для проведения массовых обследований в силу индивидуального анализа БМИ каждого пациента, а также сложности сбора и обработки больших объемов информации.
Для решения задачи массовых исследований предназначены активно-развивающиеся лабораторные информационные системы (ЛИС). ЛИС - является информационной управляющей системой, предназначенной для автоматизации деятельности диагностической лаборатории. ЛИС обеспечивает подключение лабораторного диагностического оборудования к одной или нескольким рабочим станциям или ПК. Основным недостатком данной системы является невозможность внесения изменений в процесс автоматизации МД. ЛИС закрыта для нового оборудования и методов, что не дает возможности учитывать сложности процесса оценки состояния сосудов и интегрировать новые инструментальные средства.
Область локальных медицинских информационных сетей (ЛМИС) предполагает объединение электронных записей о больных с архивами медицинских изображений, данными мониторинга с медицинских приборов, результатами работы автоматизированных лабораторий и следящих систем, наличие средств обмена информацией.
На основании анализа работ [98] выделим 5 уровней компьютеризации для ЛМИС:1. Автоматизированные медицинские записи (AMR). Уровень характеризуется тем, что только около 50 % информации о пациенте вносится в компьютерную систему. AMR охватывают регистрацию пациента, выписки, внутри больничные переводы, ввод диагностических сведений, назначения, проведение- операций, финансовые вопросы.2. Система компьютеризированной медицинской записи (CMRS). На этом уровне графическая информация с диагностических приборов, получаемая в виде распечаток и сканограмм индексируется, сканируется и запоминается в системах электронного хранения изображений.3. Система электронных медицинских записей (EMR). Уровень подразумевает наличие развитой инфраструктуры для ввода, обработки и хранения
Формализация оценки состояния сосудов с помощью ИИС
Сформулируем содержательное описание задачи оценивания состояния сосудов человека: известно исходное многопараметрическое состояние системы диагностики сосудов, заданное набором известных параметров, известен состав, допустимые варианты классов состояний сосудов, известны пространственно-временные, технические и технологические ограничения, связанные с процессом измерения ДП, известны результаты измерений и вычислений ДП, характеризующих состояние сосудов на заданном интервале времени. Известны количественные показатели и критерии, с помощью которых определяется качество оценивания сосудов человека. В этих условиях требуется для заданного момента времени найти наилучшую оценку исследуемого состояния сосудов человека.
Для формализации оценки состояния сосудов с помощью ИИС произведем ее теоретико-множественное описание. С учетом описанной содержательной модели оценки состояния сосудов выделим в качестве основных следующие множества ее элементов и структур: В = B JB - множество объектов, рассматриваемых при диагностике сосудов человека; при этом В = {Ви В2, ..., Вт} - множество наблюдаемых и исследуемых элементов, входящих в состав сосудистой системы человека; В = {В1,В2,...,В-} - множество компонентов ИИС МД, с которыми сосудистаясистема осуществляет взаимодействие (информационное, энергетическое, физическое);С = {Сі, С2, ..., С„} —множество каналов связи (технических средств), по которым осуществляется взаимодействие подсистем (объектов, элементов) в рамках ИИС МД сосудов;D = {Di, D2,..., At} - множество операций, выполняемых в ИИС и характеризующих взаимодействие с объектом В,;F = FuF - множество информационных ресурсов (сигналы, данные), используемых при диагностике сосудов; при этом F— {F\, F2, ..., Fi]- множест-во ресурсов, используемых на объекте В;, которые не сохраняются на носителях информации; F = {Fl,F2,...,F-l} - множество сохраняемых на носителяхинформации ресурсов;P = PKJP - множество потоков (энергетических, информационных), образующихся при оценке состояния сосудов; при этом Р= {Ри Р2, ..., Ри) - множество потоков, образующихся при функционировании объекта Д; Р = {Р1,Р2,...,Р-} множество потоков, образующихся при взаимодействии объектов В, и В.;ST= {ST[, ST2, ..., STr} - множество возможных структур диагностической системы, в качестве которых выделяются структуры математического, алгоритмического, программного, информационного обеспечения, а также технологическая (функциональная) и техническая структуры.
Опираясь на положения теории множеств представим обобщенную многопараметрическую многоструктурную модель оценки состояния сосудов, связывающую перечисленные множества друг с другом, в виде динамического альтернативного мультиграфа, включающего в себя множество измерительных ситуаций, допустимых состояний сосудов и критериев оценки результатов измерений:A = B,C,D, F, P,ST,VL,K,Z,G , где И = {Иь И2, ..., Ии} - множество измерительных ситуаций в моменты времени teT; К = {К\, Кг, ..., Kk] - множество критериев оценки результатов измерений; Z = {Zu Z2, ..., Zz} - множество исходных допустимых состояний сосудов; G = {G\, G2, ..., Gg} — множество методов, используемых для повышения эффективности диагностирования (метод оптимизации параметров процесса измерения, методы метрологического анализа).
Каждая многоструктурная модель А в момент времени t є Т задается в результате операции композиции соответствующих графов, описывающих каж-. дый тип структуры. Интерпретация задачи оценки состояния сосудов в этом случае сводится к поиску такой многоструктурной модели А , при которой обеспечивается реализация оптимальной (с точки зрения обобщенных критериев эффективности) структуры системы диагностирования и последовательности программ оценки состояния сосудов. Используемая модель оценки состояния сосудов человека позволяет оценить показатели эффективности функционирования системы; она оперирует свойствами объектов исследования, условиями и методами измерений, учитывая структуру ИИС, критерии оценки результатов измерения.
Конкретизируя многопараметрическую многоструктурную модель оценки состояния сосудов, получим параметрическую модель ИИС (рисунок 13). С помощью изменения параметров элементов модели и соотношений между элементами можно получить набор конкретизированных структур АИС и оценить различные ее конфигурации.
Входная информация включает в себя параметры X X = Т0(В), подразделяющиеся на следующие группы: - характеризующие предысторию исследуемого объекта В;- характеризующие актуальное состояние исследуемого объекта В;- вычисляемые (регистрируемые и измеряемые) параметры;невычисляемые параметры.
Выходные параметры 7- это свойства исследуемого объекта В, зависящие от входных параметров X, позволяющие идентифицировать состояние объекта S: Y = Т\(Х). Согласно [49, 102] сформулируем цель параметрической оценки состояния сосудов как получение определенных значений выходных параметров объекта исследования. Однако объект исследования является сложным, поэтому выходные параметры ИИС связаны с реальным состоянием сосудов сложным и неоднозначным способом: S - T2(Y). Поэтому возможность параметрического оценивания сосудистой системы человека, является проблематичной. При этом в предельном случае, когда связь выходных параметров и состояний сосудов имеет однозначный и детерминистский характер, диагностика состояния сводится к оценке по параметрам.
Используя теоретические основы идентификации состояния сосудов на основе методов классификации, сформулируем задачи анализа выходных параметров: - формирование классов состояний по выходным параметрам 7; - идентификация Тп состояния S на основе выбора класса из БД ЭС, наиболее близкого по выходным параметрам. Очевидно, что для решения задачи идентификации состояния сосудов необходимо последовательно выполнить следующие процедуры: - по заданному целевому состоянию сосудов S определить наиболее характерные для данного состояния выходные параметры 7 : 7 =Г2 ( ); - по определенному на предыдущем шаге набору выходных параметров 7 определить входные параметры X , с наибольшей эффективностью характеризующие состояние сосудов с этими выходными параметрами: Х =Т] (7 ). Таким образом, на основе полученной многоструктурной многопараметрической модели оценки состояния сосудов построена уточненная параметрическая модель ИИС. Детализированная параметрическая модель показывает состав и связи структурных компонентов ИИС для оценки состояния сосудов, описываемые параметрическим способом. На основании оценки параметрической модели конкретизированы функции ИИС для оценки состояния сосудов, включающие в себя автоматическую регистрацию БМС, измерение и вычисление ДП на основе ЦОС, обработку параметров и вычисление класса состояния сосудов исследуемого пациента, визуализацию и хранение информации. Выполнение каждой из этих функций рационально распределить между соответствующими подсистемами: сбора, обработки, оценки состояния и хранения данных. Данное разделение функционала обеспечивает автоматизированное управление измерениями и электронно-вычислительной обработкой информации за счет применяемого специализированного программно-аппаратного обеспечения, обладающего высокими техническими и эксплуатационными характеристиками (производительность, метрологическая обеспеченность, помехозащищенность, гибкость архитектуры и стандартизация технического и ПО), [75, 102, 103]. Программно-аппаратное обеспечение ИИС для оценки состояния выполняет следующие функции: многоканальное преобразование физических величин в электрические сигналы посредством датчиков и АЦП, предварительная обработка в РРВ, формирование массивов данных; вторичная обработка полученных массивов данных с помощью специализированных пакетов прикладных программ для решения вопросов идентификации состояния на основе измерений; формирование сигналов тестирования по результатам первичной и вторичной обработки входной информации, отображение входных сигналов в РРВ и результатов обработки на экране дисплея. С позиций теории АСУ [20], подсистемы сбора и обработки данных преобразуют входные параметры в выходные не случайным образом, а в соответствии со своей функциональной структурой. Аналитически это преобразование можно описать моделью, которая является выражением, связывающим выходные параметры с входными. Так как связь выходных и входных параметров имеет сложный и динамичный характер, который не может быть адекватно описан статической детерминистской аналитической моделью, то применение обучающейся с учителем подсистемы распознавания образов обеспечивает решение этой задачи, т.е. построение и адаптацию динамичной информационной модели оценки состояния сосудов.
Описание процесса получения диагностических параметров
В; работе: [42] сформулирован; метод измерениях СРПВ;, основанный на регистрации; временной, разницы между началом потока (&t_miri) или максимумом- амплитуды {&t_max) в двух разных точках Iі и 2 сосуда (рисунок 21). Следовательно,, значение СРПВ вычисляется как отношение полученной временной разницы к. внешне измеряемому расстоянию между двумя точками артерии. Данный метод является классическим и более адекватным, однако требует .развитого аппаратного обеспечения системы для регистрации сигналов ПВ в двух точках одновременно.
Существует и другой способ оценки СРПВ [77], суть которого заключается в одновременной записи 3KF ш СФР с артерий-.- и расчетам времени; распростра-ненияіїїВ на.контролируемом участке на;основаниш времени;запаздывания ПВ-каждошСФЕ от сигнала ЭК1Г (рисунок 22). (ЗРИВ в этом случае;рассчитывается согласно: v=-Ll_2 l\tx —12\,,где t\ и ґ2 -, время гзапаздывания ПВЇ от сигнала;ЭКЕ в точках Г №2; і-2- расстояние между точками-регистрации пульса.
Данный пдход имеет основное преимущество - снижение трудоемкости; снятия сигнала ПВ за: счет использования одного- канала регистрации СФГ, однако требует дополнительного регистратора ЭКГ. При этом1 с помощью данного метода; невозможен съем сигнала ПВ с нескольких точек одновременно; что не дает адекватной оценки СРПВ и затрудняет его применение для решения поставленной задачи.
Проведенный анализ показал, что целесообразно выделить в качестве основного:ДП - СРПВ, расчет которого должен осуществляться на основе анализа графиков ИВ;, одновременно зарегистрированных в нескольких точках. При этом в рамках разрабатываемой математической модели должна обеспечиваться возможность расчета других ДП на основе усредненной ПВ . Для определения величины СРПВ требуется как минимум два сигнала ПВ, тем не менее, существуют и другие показатели состояния сосудов, например индекс ригидности и индекс отражения [139, 142], определение которых может осуществляться на основании анализа одного сигнала формы ПВ за усредненный период сердечного ритма. Процесс получения ДП основывается на анализе ПВ; данные о которой передаются в виде ИзИ, поступающей с датчиков пакетами по мере измерения и передачи ее в тракт вычислений. Для синхронизации измерений в РРВ каждый пакет ИзИ необходимо снабжать временной меткой, которая, представляет собой абсолютное или относительное значение времени измерения соответствующего измеряемого. параметра или группы параметров, [123]. Пакет содержит в себе множество значений измеренных величин, характеризующих состояние сосудов. Концептуальная модель процесса измерения параметров ПВ в связи с этим предполагает наличие двух связанных между собой составляющих:, модель получения каждого пакета ИзИ и синхронизации процесса вычислений в соответствии с частотой поступления и объема данных; модель вычислений при анализе пакета ИзИ с целью получения ДП на основе значений признаков пакета.
Для математического описания процесса измерения сигналов ПВ в РРВ в рамках универсальной теории сходимости введем следующие обозначения: А -множество сигналов ПВ, регистрируемых в точках 0\ .. О/, Т - множество моментов времени расчета ДП Atj из множества X, содержащего искомые (оцениваемые), параметры состояния сосудов из пространства (X, т), объединяющего как измеряемое, так и вычисляемое пространства, [90]. Тогда процесс измерения сигналов ПВ графически можно представить в виде схемы, связывающей введенные структуры (рисунок 23).
Все значения измеряемых параметров передаются потоком. Причет каждое у-ое значение параметра- х, є Хт имеет метку t-4, которая всегда не меньше метки (/-1)-ого значения этого параметра: С учетом этого следует, что множество значений-некоторого параметра хх є Хтявляется«,линейно упорядоченным множеством.
Очевидно, что передаваемые для обработки пакеты ИзИ содержат измеряемые значения, которые имеют одинаковые временные метки внутри пакета. Таким образом, сопоставление некоторой временной метке / є Г соответствующего ей! временного сечения может быть .произведено посредством задания направленности процесса измерения:где xt = (xti, Xt2, Xtk, } - разбиение линейно-упорядоченного множества Хна временные сечения. Из рисунка 23 видно, что процесс анализа ИзИ, т.е. расчет ДП, также имеет направленность:где S - направленное множество состояний вычислительного процесса. Следует отметить, что при оценке состояния сосудов процессы получения ИзИ и вычисления ДП являются асинхронными.
Для задач обработки ИзИ требуется значительно меньше информации, чем ее поступает от датчиков ПВ в виде непрерывного аналогового сигнала. Рациональное выполнение дискретизации и квантования исходных данных дает возможность снизить затраты на хранение и обработку информации, [23, 79]. В соответствии с исследованием, представленным в работе [23], можно заключить, что использование цифровых сигналов ПВ позволяет применять методы кодирования информации с возможностью последующего обнаружения и исправления ошибок при передаче за счет унификации операций преобразования ИзИ на всех этапах ее обращения.
Под дискретизацией сигналов ПВ будем понимать преобразование функций непрерывных переменных в функции дискретных переменных, по которым исходные непрерывные функции могут быть восстановлены с заданной точностью, [14]. Роль дискретных отсчетов выполняют, в этом случае, квантованные значения сигнала ПВ в дискретной шкапе координат. Под квантованием будем понимать преобразование непрерывной по значениям величины в величину с дискретной шкалой значений из конечного множества разрешенных.
С математической точки зрения дискретизация аналоговых сигналов ПВ заключается в том, что непрерывность во времени аналоговой функции х(() заменяется последовательностью коротких импульсов, амплитудные значения которых с„ определяются с помощью весовых функций, либо непосредственно выборками (отсчетами) мгновенных значений сигнала ПВ х(/) в моменты времени /„. Запишем представление сигнала ПВ x(t) на интервале Т совокупностью дискретных значений с„ в виде: (сь с2,... , См) = A[x(t)], где А - оператор дискретизации. Тогда запись операции восстановления сигнала x(t) запишем в виде: x (t) = В[(с\, с2,..., cN)]. Выбор операторов А и В определяется требуемой точностью восстановления сигнала ПВ, что представляется нетривиальной задачей в связи со сложностью БМС ПВ.
В работе [14] показано, что существует более эффективный подход к математическому описанию дискретизации. В соответствии с этим подходом, сигнал ПВ A{t) заменяется совокупностью его мгновенных значений A{t„) в моменты времени tn. Роль весовых функций в этом случае выполняют гребневые (решетчатые) функции. Тогда шагом дискретизации будет являться отрезок времени At между соседними отсчетами. Дискретизацию сигнала ПВ целесообразно осуществлять с равномерной частотой F=l/At. Для этого необходимо, чтобы значение А/ было постоянно по всему диапазону преобразования сигнала ПВ. Правило выбора предельного шага при равномерной дискретизации сигнала ПВ с использованием модели сигнала с ограниченным спектром определим согласно теоремы В. А. Котельникова: непрерывная функция A{t), спектр которой ограничен частотой Fmax полностью определяется последовательностью своих значений в моменты времени, отстоящие друг от друга на интервал Af=l/(2Fmax).
Представим на временной шкале процесс дискретизации сигнала ПВ как результат умножения аналогового сигнала A(t) на периодическую последовательность импульсов s(nAf) (рисунок 24). Из рисунка видно, что результатом умножения аналогового сигнала ПВ (1) на последовательность импульсов (2) является выходной амплитудно-модулированный сигнал (3).
Методика применения программно-аппаратного комплекса для регистрации пульсовой волны и расчета диагностических параметров
Аппаратное обеспечение системы, включающее в себя беспроводные датчики ПВ и УСД, в соответствии с разработанной методикой, используется для снятия, преобразования и передачи сигнала с чувствительных элементов, расположенных на теле исследуемых пациентов. Управление процессом регистрации ПВ и расчет ДП осуществляется с помощью программной инструменталь »ной оболочки.
Методика применения ПАК для регистрации ПВ и расчета ДП заключатся в выполнении работ в следующем порядке:1. Добавление, удаление, просмотр, сортировка, редактирование, поиск информации по пациентам и исследованиям. Процедуры включают в себя стандартные операции для управления БД MySQL, подключенной с помощью инг терфейса ODBC. Для каждой операции используется соответствующая функциональная клавиша пользовательского интерфейса. Поля БД, содержащие модифицированные данные пациентов, исследований, медицинских учреждений, экспертов сохраняются автоматически при закрытии рабочего окна либо при нажатии на клавишу принудительного сохранения. При работе с БД измерений возможны следующие операции: удаление, просмотр, сортировка, поиск. Операция добавления производится автоматически в ходе регистрации ПВ.2. Мониторинг и регистрация ПВ. Данные операции проводятся для пациента и исследования, выбираемого в форме окна мониторинга. Операциями, предшествующими началу мониторинга, являются ввод расстояния между датчиками в миллиметрах и выбор исследуемой артерии из списка. При включении беспроводных датчиков, расположенных на точках регистрации, и активации в программе режима мониторинга производится визуализация на дисплее ПК сигналов ПВ в РРВ. Регистрация ПВ длительностью 10 секунд, включающая в себя сохранение измерений в БД, производится после нажатия на кнопку Запись в окне программы. По истечению времени процесс регистрации остановится, а данные с датчиков сохранятся в БД измерений.3. Предварительная обработка сигналов ПВ, входящих в состав исследования пациента, занесенного в БД. Для предварительной обработки сигналов используются следующие функции: установка границ справа/слева, перемещение верхнего/нижнего графика вверх/вниз, масштабирование, фильтрация. Ус 114 тановка границ слева/справа производится с помощью перемещения левой/правой линейки, при этом отображается линия отсечения двух графиков сигналов слева/справа.4. Установка контрольных точек. Имеется два режима установки контрольных точек: с помощью команды добавить максимум и в ручном режиме. В ручном режиме пользователь с помощью манипулятора мышь последовательно расставляет максимумы на двух графиках ПВ, при этом каждая новая точка автоматически пронумеровывается. В автоматическом режиме, максимумы устанавливаются в зависимости от задаваемого оператором уровня поиска. Оператор выбирает такое положение линейки поиска, при котором установлены корректно все максимумы. Однако если производилась расстановка максимумов в ручном режиме, то целесообразно дополнительно корректировать их положение с помощью клавиши коррекции максимумов в заданном диапазоне. Каждому максимуму соответствует ровно один минимум, поэтому минимумы добавляются в окне заданной ширины автоматически при нажатии на соответствующую кнопку. В случае если оператор наблюдает несоответствие расстановки контрольных точек, имеется возможность ручной корректировки экстремума. Результат выполнения предварительной обработки сигналов ПВ и установки контрольных точек показан на рисунке 46.
Использование разработанного/ комплекса регистрации ИВ. и расчета ДП осуществляется сотрудниками медицинской академии г. Перми в отделениях наблюдения за пациентами с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Методика применения комплекса достаточно проста, что позволяет оперативно подготовить и обучить медицинский персонал работе с ИИС для оценки состояния сосудов.
Электрическая схема датчика ИВ реализована на основе современных микроэлектронных компонентов. Для усиления сигнала с данного чувствительного элемента использован микромощный операционный усилитель ОР297. Для АЦП с указанными требованиями, а также управления выбран недорогой 8-ми разрядный МК ATmega8. В качестве источника питания используется малогабаритный NiMH аккумулятор GP. Для обеспечения требуемых параметров беспроводной передачи выбран радиомодем СЫрСоп СС2400 стандарта ISM. В результате выбора компонентов платформы беспроводных датчиков, создана печатная плата и произведен монтаж компонентов. В таблице 9 представлены параметры беспроводного датчика для регистрации ПВ , имеющего размеры 30 4x60 мм. Внешний вид беспроводного датчика и УСД приведен на рисунках 49, 50.
Технологичность конструкции является одной из важнейших характеристик изделия. Её можно оценить количественно и качественно. Качественная оценка характеризует технологичность конструкции датчика обобщённо на основании собственного опыта. Такая оценка доступна на всех этапах проектирования, когда осуществляется выбор лучшего конструкторского решения и не требуется определения степени технологичности сравниваемых вариантов. Качественная оценка в процессе проектирования предшествует количественной и определяет целесообразность её проведения. Количественная оценка осуществляется с помощью системы базовых показателей.
Большинство элементов датчика и УСД размещается на двухсторонней печатной плате, что имеет ряд преимуществ: снижение массы, габаритных размеров и повышения надёжности работы изделия. Также при использовании в конструкции модулей, печатной платы, может быть применена автоматизация монтажа и сборки за счёт применения автоматизированных процессов и групповых методов пайки, что повышает надёжность изделия и его стабильную работу. Унификация и стандартизация конструктивных и технологических решений, ведёт к повышению удобства ремонта и модернизации беспроводных датчиков ПВ. Из этого следует снижение трудоёмкости изготовления, материалоёмкости и себестоимости конструкции. Применение в конструкции изделия стандартных электрорадиоэлементов и интегральных микросхем обеспечивает их взаимозаменяемость, что упрощает процесс ремонта, а также упрощает монтаж и позволяет уменьшить габариты и потребляемую мощность схемы.
Проведена количественная оценка с помощью системы базовых показателей. Значения базовых показателей применены в пределах 0 kt 1. Принято, что увеличение показателя соответствует более высокой технологичности изделия. Предложено использовать следующие показатели:1. коэффициент использования микросхем и микросборок в изделии:где Ямс - общее количество микросхем использованных в изделии, шт.; Нэрэ -общее количество электрорадиоэлементов (ЭРЭ), шт. Кимс = у.„ = 0,106;2. коэффициент автоматизации и механизации монтажа изделия, Кш:где Нш - количество монтажных соединений, которые могут осуществляться механизированным или автоматизированным способом, шт.; Ни - общее количество монтажных соединений, шт. Кам = 1;3. коэффициент автоматизации и механизации подготовки ЭРЭ к монтажу,
