Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблема длительного мониторинга артериального давления у больных с артериальной гипертензией 13
1.1 Артериальная гипертензия и необходимость мониторинга артериального давления 13
1.2 Вариабельность артериального давления и проблема непрерывного мониторинга 17
1.3 Проблема метрологического обеспечения измерения артериального давления 22
1.4 Проблема информационного сопровождения пациента с артериальной гипертензией 27
1.5 Постановка целей и задач исследования 30
Глава 2. Разработка биотехнической системы для длительного мониторинга артериального давления 32
2.1 Комплекс показателей сердечно-сосудистой системы, влияющих на артериальное давление 32
2.2 Исследование взаимосвязи артериального давления и времени распространения пульсовой волны 40
2.3 Разработка метода безокклюзионного мониторинга артериального давления 47
2.4. Разработка обобщенной структуры интеллектуальной системы мониторинга артериального давления и прогнозирования гипертонического криза 55
2.5 Выводы по главе 67
Глава 3. Разработка методов и алгоритмов обработки медицинских сигналов при непрерывном мониторинге артериального давления 68
3.1 Анализ источников погрешности оценки артериального давления 68
3.2 Алгоритм расчета времени распространения пульсовой волны для носимого устройства 75
3.3 Разработка алгоритма выделения характерных точек сигнала пульсовой волны 82
3.4. Разработка алгоритма выделения R-зубцов ЭКГ сигнала 89
3.5. Применение нейронных сетей для анализа сигналов осциллометрического тонометра 93
3.6. Выводы по главе 102
Глава 4. Разработка системы и ее экспериментальная апробация 104
4.1 Разработка модуля синхронной регистрации сигналов электрокардиограммы и пульсовой волны 104
4.2 Анализ экспериментальных данных непрерывного мониторинга артериального давления с применением ортостатических проб 115
4.3 Экспериментальная апробация метода косвенной оценки артериального давления по времени распространения пульсовой волны 120
4.4. Выводы по главе 132
Заключение 134
Перечень условных обозначений 137
Благодарности 138
Список использованной литературы 139
- Проблема метрологического обеспечения измерения артериального давления
- Разработка обобщенной структуры интеллектуальной системы мониторинга артериального давления и прогнозирования гипертонического криза
- Применение нейронных сетей для анализа сигналов осциллометрического тонометра
- Экспериментальная апробация метода косвенной оценки артериального давления по времени распространения пульсовой волны
Введение к работе
Актуальность темы
Артериальная гипертензия (АГ) сегодня – самое распространенное заболевание сердечно-сосудистой системы во всём мире. На долю АГ приходится, по меньшей мере, 45% смертельных случаев, вызванных заболеваниями сердца, и 51% случаев смерти, вызванных инсультом. Несмотря на усилия специалистов, АГ в Российской Федерации остается одной из наиболее значимых медико-социальных проблем. Это обусловлено как широким распространением данного заболевания – около 40% взрослого населения РФ имеет повышенный уровень артериального давления, так и тем, что оно является основным фактором риска развития целого ряда заболеваний, приводящих к поражению органов-мишеней, таких как головной мозг, сердце и почки. Резкие колебания артериального давления (АД) могут привести к развитию гипертонического криза (ГК), при этом на состояние пациента большое влияние оказывает скорость изменения давления. Поэтому задача по разработке инструментальных средств и методов длительного непрерывного удаленного мониторинга АД в условиях повседневной жизнедеятельности становится крайне важной и востребованной.
Степень разработанности темы
В развитых странах АГ получает всё большее распространение, охватывая самые широкие слои населения, постоянно снижается возраст пациентов с диагностированным заболеванием. При этом последние исследования по данной проблеме показывают увеличение прогностической ценности домашнего измерения АД и его роли для диагностики и лечения гипертензии по сравнению с суточным мониторированием, которое проводится в лечебных учреждениях под контролем врачей. Процедура подобного измерения обычно включает самостоятельное измерение АД на протяжении суток с помощью стандартного автоматического тонометра, полученные показания АД при этом заносятся в дневник пациента вручную или с использованием специализированных приложений для смартфонов под руководством терапевта. Подобный подход вызывает очевидные затруднения – стандартные осциллометрические тонометры с применением компрессионной манжеты не позволяют проводить непрерывные измерения из-за влияния остаточной окклюзии, а большинство существующих инструментальных средств основаны на компрессионном воздействии. Большое количество ручных операций не позволяет проводить мониторинг в автоматизированном режиме и удаленно передавать полученные данные лечащему врачу. В зарубежных работах всё большее распространение получает способ неинвазивного безманжетного измерения АД на основе косвенных показателей центральной гемодинамики, в частности, времени распространения пульсовой волны (ВРПВ). Данный способ при разработке соответствующих методов и аппаратных средств способен решить проблемы, связанные с классическими осциллометрическими тонометрами и позволит создать системы непрерывного мониторинга АД и предупреждения возникновения критических состояний.
Цель исследования: разработка метода и системы тревожной сигнализации артериальной гипертензии на основе длительного непрерывного мониторинга артериального давления в условиях повседневной активности пользователя.
Объектом исследования является система длительного непрерывного мониторинга артериального давления.
Предметом исследования являются компоненты информационного, методического, инструментального и программно-алгоритмического обеспечение система длительного мониторинга артериального давления.
Задачи исследования
-
Выбор и обоснование метода косвенной оценки артериального давления, определение комплекса показателей, влияющих на артериальное давление.
-
Разработка модели взаимосвязи времени распространения пульсовой волны, артериального давления и частоты сердечных сокращений.
-
Разработка метода косвенной оценки артериального давления по ВПРВ.
-
Разработка структуры пространственно-распределенной системы мониторинга артериального давления и тревожной сигнализации гипертензии.
-
Разработка комплекса алгоритмов для обработки и анализа биологических сигналов носимого устройства пациента для косвенной оценки АД.
-
Проведение экспериментальной апробации разработанного метода и системы длительного мониторинга артериального давления.
Научная новизна исследования
-
Комплекс показателей и электродинамическая модель, раскрывающие взаимосвязь систолического артериального давления, времени распространения пульсовой волны и частоты сердечных сокращений. По результатам моделирования обоснована необходимость использования в системах длительного мониторинга АД на основе косвенной оценки по ВПРПВ этапа калибровки.
-
Метод косвенной безокклюзионной оценки артериального давления, заключающийся в синхронной регистрации сигналов электрокардиограммы и пульсовой волны, вычислении на их основе показателя времени распространения пульсовой волны и расчета поударных значений АД, позволяющий проводить длительный непрерывный мониторинг АД и обеспечивающий повышение точности косвенной оценки АД за счёт использования в алгоритме этапа калибровки и индивидуальной настройки системы.
-
Структура пространственно-распределенной системы длительного мониторинга артериального давления и тревожной сигнализации гипертензии, позволяющей проводить интеллектуальный мониторинг состояния здоровья пациента за счёт изменения режимов работы и характеристик носимого устройства пациента, а также алгоритмов обработки и анализа биомедицинской информации при отклонении показателей состояния здоровья пациента за пределы индивидуальной нормы.
Теоретическая и практическая значимость работы Теоретическая значимость результатов работы заключается в развитии методов длительного удаленного непрерывного мониторинга артериального
давления и теоретических основ построения систем для их реализации, уточнении комплекса показателей, описывающих регуляцию артериального давления, разработке математической модели, позволяющей изучить взаимосвязь АД со временем распространения пульсовой волны и частотой сердечных сокращений, получении новых знаний о безокклюзионных методах косвенной оценки АД для задач длительного удалённого мониторинга.
Практическая значимость результатов работы заключается в разработке алгоритмов работы системы удаленного мониторинга артериального давления и прогнозирования гипертонического криза, алгоритмов обработки и анализа биомедицинских сигналов, инструментального и программного обеспечения носимого устройства пациента для синхронной регистрации значимых биомедицинских показателей, экспериментальной апробации предложенных технических решений.
Методы исследования В работе использованы методы системного анализа, методы математического и схемотехнического моделирования, статистические методы, методы анализа и синтеза электронных устройств, методы объектно-ориентированного программирования.
Научные положения, выносимые на защиту Для разработки системы мониторинга артериального давления и сигнализации гипертонического криза, позволяющий проводить длительный непрерывный мониторинг артериального давления на основе его косвенной оценки по времени распространения пульсовой волны, необходимо:
- создание многоуровневой пространственно-распределённой системы
мониторинга артериального давления на базе носимого устройства пациента,
обеспечивающего надёжную регистрацию биомедицинских сигналов пациента;
- применение интеллектуального алгоритма косвенной оценки
артериального давления по времени распространения пульсовой волны;
- использование этапа периодической индивидуальной калибровки системы
с применением манжетного осциллометрического тонометра, позволяющей
повысить точность косвенной оценки артериального давления.
Апробация результатов работы
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях СПбНТОРЭС им. А.С.Попова (СПб, 2013 – 2017 гг.), конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (СПб, 2013–2017 гг.), Всероссийской молодежной школе-семинаре «Инновации и перспективы медицинских инновационных систем». (Таганрог, 2013 г.), Всероссийской молодежной научной конференции «Актуальные вопросы биомедицинской инженерии» (Саратов, 2013 г.), международном конкурсе TI’s Innovation Challenge: European Analog Design Contest 2014, XI международном конгрессе «Кардиостим». (СПб, 2014 г.), IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (СПб, 2014 г.), Х Российско-Германской конференции по биомедицинской инженерии (СПб, 2014 г.), XXVII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов
«БИОМЕДСИСТЕМЫ-2014 (Рязань, 2014 г.), научно-технической конференции «Инновации Северо-Запада» (СПб, 2014 г.), 11 международном междисциплинарном конгрессе «Нейронаука для медицины и психологии» (Судак, 2015 г.), III Научно-технической конференции с международным участием «Наука настоящего и будущего» для студентов, аспирантов и молодых ученых (СПб, 2015 г.), Четвёртой Международной междисциплинарной конференции «Современные проблемы системной регуляции физиологических функций» (Москва, 2015 г.), XII международном конгрессе «Кардиостим-2016», (СПб, 2016 г.), IV Научно-технической конференции с международным участием «Наука настоящего и будущего», (СПб, 2016 г.), 12-ой Международной научной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии – ФРЭМЭ’2016» (Владимир-Суздаль, 2016 г.), Международной конференции The 20th Conference of Open Innovations Association FRUCT (СПб, 2017 г.), IV Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (Тамбов, 2017 г.).
Внедрение результатов работы
Основные результаты работы получены в рамках следующих НИР и НИОКР:
-
Грант РФФИ № 16-07-00599 «Модели, методы и система интеллектуального телемедицинского мониторинга состояния здоровья человека и прогнозирования обострения заболеваний».
-
Научно-исследовательская работа «Теоретические основы построения биотехнических систем обработки и анализа биомедицинской информации и сигналов и поддержки принятия решений врача» (БЭС-122).
-
Научно-исследовательская работа «Проведение НИОКР и решение комплексных проблем по приоритетному направлению «Биомедицинские технологии» на базе профильной научно-образовательной платформы» (ПСР 2.1.6.2 БТС).
Разработанный в рамках исследования метод непрерывного мониторинга артериального давления внедрен в практику научных исследований отдела экологической физиологии ФГБНУ «Институт экспериментальной медицины» в рамках разработки аппаратно-программного комплекса, входящего в состав механургического стола для проведения ортостатических проб с целью изучения состояния центральной гемодинамики человека.
Результаты диссертационной работы внедрены и используются в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в учебном процессе при реализации магистерской образовательной программы «Биотехнические системы и технологии в протезировании и реабилитации» по направлению «Биотехнические системы и технологии», в практике научных исследований кафедры Биотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
Публикации По теме диссертации опубликовано 32 научные работы. Из них 6 статей опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 3 статьи – в научных
изданиях из базы данных Scopus, 1 патент РФ, 22 работы – в материалах международных и российских научно-технических конференций.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 110 наименований. Основное содержание диссертации изложено на 152 листах, содержит 36 рисунков и 5 таблиц.
Проблема метрологического обеспечения измерения артериального давления
Вопрос метрологического обеспечения приборов для измерения артериального давления до сих пор остаётся крайне сложным и неоднозначным [59]. Оценка погрешности измерения параметров АД затруднена из-за отсутствия адекватного метрологического обеспечения и существования множества противоречивых методик поверки автоматизированных устройств для измерения артериального давления [32], [50].
Существующие стандарты рекомендует сопоставительную методику определения погрешности измерения АД автоматизированными сфигмоманометрами. Методика оценки погрешности включает одновременное измерение параметров АД с помощью фонендоскопа по методу Короткова и исследуемого устройства с использованием единственной окклюзионной манжеты. Для уменьшения погрешности, связанной с субъективным восприятием тонов Короткова, используется фонендоскоп с разветвлёнными слуховыми трубками для получения независимых результатов от двух экспертов. Средняя величина результатов наблюдений используется при оценке точности поверяемого устройства. Также стандарты регламентируют необходимое количество измерений, среднее значение разницы величины АД, определённой по всем измерениям с помощью прибора и наблюдателями, среднеквадратичное отклонение результатов измерений. Европейские эксперты отмечают [70], что при выборе прибора для СМАД прежде всего необходимо обращать внимание не на используемый метод измерения АД, а на достигнутую точность прибора. При этом необходимо ориентироваться не на показатели, приводимые самими изготовителями (обычно это точность измерения в мм рт. ст.), а на результаты клинической верификации, выполняемой согласно критериям общепринятых международных протоколов и опубликованной в рецензируемом научном журнале. Практика использования аппаратуры для СМАД показала, что даже в самых совершенных моделях не полностью снят вопрос о возможных ошибках приборов при измерении давления. В настоящее время развиты три основных подхода, позволяющих минимизировать ошибки измерения:
1. Прибор должен быть изготовлен по технологии, гарантирующей его надежную и стабильную работу в пределах заявленного срока эксплуатации.
2. Как средство измерения он должен пройти контроль на работоспособность и точность. Последняя, как правило, определяет точность измерения давления в манжете в заявленных диапазонах температур и влажности и приводится в технических характеристиках прибора.
3. Тестирование методики измерения и алгоритма расчета АД в сравнении с верифицированным методом измерения АД по Короткову с привлечением подготовленных экспертов.
Тестирование прибора по первым двум позициям проводится в соответствии с национальными или международными стандартами и является обязательным элементом контроля перед началом его клинического применения. Одной из самых важных характеристик канала измерения неинвазивного давления является абсолютная погрешность, на величину которой существенное влияние оказывают аппаратная погрешность измерения статического давления и погрешность алгоритма определения систолического и диастолического давлений. Если обеспечение необходимой статической точности не представляет принципиальных трудностей ввиду доступности высокоточных компонентов и множества схемотехнических решений, то со вторым обстоятельством возникает проблема.
Инструментальная погрешность измерения в осциллометрических тонометрах сводится к минимуму благодаря применению современной элементной базы и соответствующих схемотехнических решений. Основным (и в данном случае единственным) измерительным элементом является датчик давления, обычно пьезорезистивного типа, который позволяет преобразовать изменение прилагаемого к датчику внешнего давления в электрический сигнал [54]. Стандартная схема датчика включает в себя измерительный мост, в одной из ветвей которого содержится пьезорезистивный элемент, схему температурной компенсации и блок предварительного усиления. Так, распространенный датчик MPXV5050 фирмы Freescale Semiconductor, разработанный специально для применения в устройствах для измерения АД, работает от питающего напряжения в 5 Вольт при потреблении тока не более 10мА, имеет погрешность преобразования ±2,5% и чувствительность 90 мВ/кПа, время отклика 1мс. Выходное напряжение данного датчика связано с прикладываемым давлением соответствующей формулой, что позволяет измерять давление без применения дополнительных блоков преобразования.
Для поверки измерительного канала существуют соответствующие приборы (например, установка для поверки каналов измерения давления и частоты пульса УПКД-3 производства ФГУП «ВНИИОФИ»), позволяющие обеспечивать режим поверки канала измерения давления, основанный на сравнении результатов одновременного измерения давления в компрессионной камере УПКД-2 и подключенных к ней поверяемых измерителей артериального давления. Дополнительный режим поверки канала частоты пульса основан на создании в измерительном тракте устройства для измерения АД, подключенного к УПКД-2, пульсаций давления, аналогичных возникающим в компрессионной манжете в процессе измерения АД с частотой, задаваемой УПКД-2, и сравнением ее с измеренной поверяемым устройством. В режиме автоматизированного контроля герметичности пневматической системы УПКД-2 измеряет скорость снижения давления в результате утечки воздуха в пневматической системе подключенного к ней поверяемого ИАД.
Таким образом, становится возможным поверить с высокой точностью только соответствие измеряемой датчиком давления величины реальному значению прикладываемого давления, без учета методики измерения реального артериального давления, а именно здесь и скрыты основные сложности. Погрешность измерения давления (по существующим в России требованиям ±3 мм рт.ст.), которая пользователями ошибочно принимается за погрешность измерения артериального давления, на самом деле является погрешностью измерения давления воздуха в манжете.
Самой сложной проблемой остается методическая погрешность измерения. В данном случае она будет складываться из многих составляющих, которые включают саму процедуру измерения, используемые инструментальные средства для регистрации сигналов, алгоритмы и методики расчета артериального давления по сигналам, полученным с датчика давления (при этом используемые методики не раскрываются производителями приборов и могут значительно различаться). Погрешность измерения артериального давления может также увеличиться вследствие психофизиологического состояния самого пациента во время сеанса измерения. Поэтому становится очевидным, что необходим еще один, третий тип контроля точности прибора, поскольку приведенные выше проверки не гарантируют эффективность используемого в приборе алгоритма определения АД. Поскольку технические средства проверки этой позиции появились только в последние десятилетия, в ряде стран были разработаны национальные стандарты, протоколы и рекомендации для клинической верификации точности автоматических измерителей АД.
Наиболее популярными среди производителей устройств для измерения АД являются протоколы AAMI/ANSI (США) и BHS (Великобритания). Протоколы отражают все стороны тестирования приборов, но их ключевым элементом является достаточно полное описание строгой процедуры сопоставления показаний прибора и истинного значения АД у испытуемого, полученного с помощью эталонного метода. В качестве последних обычно выступают инвазивно измеренное давление (оно не рекомендовано только в протоколе BHS) или давление, измеренное методом Короткова двумя экспертами.
Необходимо также отметить, что даже при самом высоком классе точности приборов по протоколу BHS 1993 — «А» допускается расхождение в показаниях прибора и данных экспертов более 15 мм рт. ст. в 5%, более 10 мм рт. ст. в 15% и более 5 мм рт. ст. в 40% измерений. Многие специалисты в области изучения артериальной гипертензии приходят к выводу, что даже приборы, прошедшие стандартные протоколы испытания на большой выборке пациентов, могут давать большую погрешность резу татов измерения на каждом конкретном человеке (вследствие индивидуальных особенностей организма), что приводит к необходимости перед применением каждого тонометра или монитора СМАД проверять его на конкретном пациенте. Это означает использование протокола верификации приборов при диагностике каждого пациента с использованием метода Короткова, что создает очевидные трудности и доступно только в крупных кардиологических центрах. В некоторых случаях заключение по результатам мониторирования кардинально зависит от степени надежности даже одного выпадающего из общего ряда результата измерения АД.
Таким образом, можно сделать вывод, что существующие протоколы поверки устройств для измерения артериального давления не гарантируют заявленной производителем точности измерения, и требуют индивидуальной поверки для каждого пациента в отдельности, при этом используемый метод Короткова требует высокой квалификации медицинского персонала для получения адекватных результатов измерения. Дополнительные функции, повышающие точность результатов измерения (дополнительный аускультативный канал измерения, режим подтверждающего повторного измерения, полное сохранение в памяти информативных сигналов осцилляций давления) включены в состав профессиональных устройств для проведения СМАД и недоступны для домашнего использования.
Разработка обобщенной структуры интеллектуальной системы мониторинга артериального давления и прогнозирования гипертонического криза
Для мониторинга АД человека и прогнозирования возникновения угрожающих состояний, таких как ГК, предлагаемая система должна решать комплекс задач, связанных с регистрацией сигналов, используемых для расчета показателей артериального давления и влияющих на его изменения параметров, обработку и анализ биомедицинской информации, оценку текущего состояния организма, выявление динамики изменения АД и прогнозирование возможных обострений [110]. Очевидно, что для решения данного комплекса задач система должна иметь многоуровневую пространственно-распределённую структуру, каждый уровень которой должен обеспечивать оптимальность решения конкретной задачи [61], [62].
Первым уровнем иерархической системы непрерывного мониторинга АД является носимое устройство пациента, обеспечивающее решение задачи объективной и достоверной регистрации комплекса биомедицинских сигналов и показателей деятельности систем организма, необходимых для расчета косвенных значений АД по ВРПВ и других, связанных с ним показателей (ЧСС, двигательная активность, температура тела, атмосферное давление и другие). Минимизация погрешностей регистрации АД достигается снижением влияния носимого устройства на функционирование систем организма и привычную для пациента жизнедеятельность (что является невозможным для окклюзионных систем мониторинга с использованием манжеты). Датчики и сенсоры носимого устройства пациента должны обеспечивать неинвазивную регистрацию необходимых медико-биологических показателей организма человека, быть биологически совместимыми, не влиять на пространственно-временное распределение регистрируемых биомедицинских сигналов. Для обеспечения надежной продолжительной регистрации биомедицинских сигналов носимое устройство должно обладать высокой автономностью работы, что обуславливает целесообразность использования полноценной обработки сигналов на следующем уровне системы. На уровне носимого устройства производится только предварительная обработка данных и первичная оценка текущего психофизиологического состояния человека.
Поскольку в основе работы системы мониторинга АД лежит показатель времени распространения пульсовой волны, для его вычисления носимое устройство пациента должно обеспечивать синхронную регистрацию сигналов пульсовой волны и электрокардиограммы по крайней мере с одного отведения [18]. Вариант регистрации двух ПВ не рассматривается ввиду технической сложности реализации подобной системы [106]. Основная проблема при данном подходе – способ крепления подобного устройства на теле человека. Совместить оба канала в одном устройстве представляется крайне сложной задачей, так как регистрация ЭКГ сигнала требует съема сигналов с двух удаленных друг от друга точек. Единственная существующая модель подобного устройства – браслет WMe 2 фирмы Rooti Labs позволяет проводить регистрацию ЭКГ, при этом один измерительный электрод встроен в браслет, второй расположен на его корпусе, что исключает возможность непрерывного мониторинга. Регистрация сигнала проводится только в течение нескольких десятков секунд, пока пользователь держит палец на втором электроде.
Исходя из вышеописанных соображений, структурная схема предлагаемого носимого устройства состоит из следующих основных частей [19]: грудного датчика, браслета на запястье и осциллометрического тонометра для коррекции результатов измерения АД (рис. 2.7). Сигналы со всех датчиков и тонометра через блок синхронизации и передачи данных по беспроводному каналу связи передаются на смартфон пользователя.
Грудной датчик предназначен для регистрации ЭКГ сигнала (для выделения опорных точек, в качестве которых используются R-зубцы) и ряда вспомогательных параметров (температура, частота дыхательных движений). Вторая часть устройства – браслет, закрепляемый на запястье, со встроенным оптическим датчиком пульсовой волны, работающем на отражение. Браслет принимает данные с грудного датчика для расчета текущих значений ВРПВ и передает итоговые данные на смартфон пользователя по беспроводному Bluetooth-каналу, где производится расчет текущего АД с учетом поправочных коэффициентов, получаемых при помощи осциллометрического тонометра [67].
Использование интеллектуальных алгоритмов регистрации и передачи биомедицинских сигналов на второй уровень системы (приемник биомедицинских сигналов) позволяет существенно снизить потребление энергии и увеличить длительность работы носимого устройства пациента. Интеллектуализация работы носимого устройства заключается в том, что при состоянии пациента, соответствующем состоянию индивидуальной нормы, задается фоновый режим работы. При этом режиме активным является только канал регистрации ЭКГ, с помощью которого оценивается текущая вариабельность сердечного ритма (ВСР), при превышении границ индивидуальной нормы подключаются дополнительные каналы регистрации биомедицинских сигналов носимого устройства и осуществляет изменение параметров регистрации биомедицинских сигналов с целью повышения точности и достоверности оценки текущего состояния пациента. Мощность передачи сигналов по беспроводному каналу от носимого устройства к приемнику должна быть ограничена уровнем десятков мВт, что является вполне достаточным для передачи информации на небольшие расстояния, так как приёмник сигналов (смартфон пациента) находится в непосредственной близости от носимого устройства пациента. Это способствует дополнительному увеличению автономности работы носимого устройства. Основной целевой функцией первого уровня системы является обеспечение максимальной точности и достоверности регистрации, первичной обработки и передачи сигналов в условиях продолжительной автономной работы.
Алгоритм работы носимого устройства включает следующие этапы:
1. Определение показателей индивидуальной нормы пациента по основным показателям: ЧСС, величина АД (повышенное, пониженное, в пределах нормы), ВРПВ. Этап настройки устройства проводится в состоянии покоя, длительность фоновой записи составляет 5-10- минут. Далее на основе полученных данных рассчитывается поправочный коэффициент, используемый при расчете АД по ВРПВ. Данный этап предполагает также ввод в смартфон пациента основных антропометрических показателей: рост, масса тела для расчета индекса массы тела.
2. Мониторинг уровня физической активности пациента с помощью встроенного в браслет датчик движения и ЧСС с нагрудного датчика. При низком уровне физической активности пациента все устройства системы работают в фоновом режиме (режим энергосбережения) и задается пониженная частота дискретизации сигналов. Работает опорный канал регистрации ЭКГ для оценки вариабельности сердечного ритма (ВСР) и выделения R-зубцов, канал регистрации ПВ включается периодически с заданными промежутками времени, дополнительные каналы регистрации ЭКГ, частоты дыхательных движений (ЧДД) и температуры выключены [9]. При этом программа обработки данных, установленная в смартфоне пациента, анализирует ЧСС, ЧП и ВРПВ. При превышении текущих уровней перечисленных показателей диапазона индивидуальный нормы система переключается в активный режим работы, производится коррекция результатов измерения с использованием осциллометрического тонометра.
Применение нейронных сетей для анализа сигналов осциллометрического тонометра
Как было показано выше, к осциллометрическим тонометрам, используемым для получения опорных значений САД на этапе калибровки системы мониторинга, предъявляются особые требования. Существующие решения не могут в должной степени удовлетворить этим требованиям, поэтому был разработан авторский алгоритм для анализа сигналов осциллометрического тонометра с применением нейронных сетей [49].
Сигнал давления с компрессионной манжеты, регистрируемый при помощи пьезорезистивного аналогового датчика давления, представляет собой сумму двух составляющих: постоянной (уровень давления в манжете) и переменной (пульсации волн давления в манжете). В ходе реализации рабочего макета устройства были получены сигналы в различных фазах накачки (компрессии и декомпрессии), приведенные на рисунке 3.12. Под цифрой 1 показан текущий уровень давления в манжете, под цифрой 2 – осцилляции АД.
После получения сигналов давления происходит цифровая обработка и определение параметров АД (САД и ДАД). В современных тонометрах, представленных на рынке, наиболее распространенным и практически единственным методом определения параметров АД по кривой осцилляций является алгоритм максимальной амплитуды. Суть данного алгоритма заключается в построении огибающей тахосциллограммы и нахождении с помощью постоянных порогов значения САД и ДАД. Начальным этапом реализации данного алгоритма является проведение цифровой обработки и предварительной фильтрации.
Предварительную обработку можно представить в виде следующий этапов.
1. Цифровая фильтрация БИХ-фильтром верхних частот (ФВЧ) Баттерворда второго порядка с частотой пропускания 0,5 Гц. При получении с прибора сигнала, который является суммой постоянной и переменной составляющих давления в манжете, для выделения сигнала осцилляций необходимо использовать КИХ-фильтр нижних частот Хэмминга 100 порядка с частотой среза 0,1 Гц. Данная величина вычислена эмпирически и является значительно меньше самой низкой частоты сигнала, отражающего пульсации давления в манжете. Таким образом, фильтруется весь сигнал давления, сигнал пульсаций получается путем вычитания из полученного фильтрованного сигнала.
2. Цифровая фильтрация сигнала осцилляций с помощью КИХ-фильтра нижних частот (ФНЧ). Сигнал осцилляций давления, получаемый с помощью макета, имеет высокочастотные шумовые составляющие. Для подавления такого шума сигнал осцилляций давления фильтруется КИХ-фильтром нижних частот Хэмминга 100 порядка с частотой среза 10 Гц. Данная величина выбирается эмпирически и превышает ожидаемую частоту информативной части сигнала пульсаций.
3. Удаление первых 1,5 с. При открытии/закрытии клапана и завершении/начале работы мотора при декомпрессии/компрессии начинают возникать переходные процессы, которые приводят к возникновению всплесков, существенно искажающих сигнал пульсаций давления, не несущих информативной составляющей. Поэтому первые 1,5 с сигнала осцилляций давления автоматически удаляются.
На рисунке 3.13 представлен сигнал до и после цифровой фильтрации.
На этом этапы предварительной обработки заканчиваются и определяются параметры давления. После проведения предварительной обработки сигнала реализуется алгоритм максимальной амплитуды (АМА), который включает в себя следующие этапы:
1. Определение локальных максимумов кривой пульсаций давления в манжете. Выделение точек локальных максимумов происходит с помощью нахождения производной исходного сигнала. Для чего фильтрованный сигнал осцилляций дифференцируется, фильтруется с помощью цифрового БИХ фильтра низких частот Баттерворда второго порядка с частотой среза, равной 5 Гц. Далее определяются пороговые значения путем умножения максимума кривой на 1/6. Локальные максимумы кривой осцилляций определяются только в том случае, когда производная равна нулю (между положительным и отрицательным пересечениями порога). После нахождения нулей на продифференцированной кривой осцилляций вычитается задержка, вносимая фильтрацией (0,05 с).
2. Построение огибающей функции (как кубический сплайн). Узлами интерполяции огибающей функции являются локальные максимумы, определенные с помощью дифференцирования сигнала осцилляций давления. По этим узлам строится огибающая функция, найденная как кубический сплайн. Так как узлы интерполяции неравномерно распределены во времени, то по коэффициентам сплайна строится огибающая функция с новой частотой дискретизации 1000 Гц. Дальнейший анализ производится для огибающей, равномерно дискретизованной во времени.
3. Определение глобального максимума огибающей кривой. Глобальный максимум огибающей функции на кривой пульсаций давления соответствует уровню среднего артериального давления (СД).
4. Умножение максимума на коэффициенты САД (КСАД) и ДАД (КДАД). Данные коэффициенты не являются постоянными и могут меняться от одного прибора к другому, поскольку определяются эмпирическим путем. В данном случае значения коэффициентов составили 0,4284 и 0,1836 для САД и ДАД соответственно.
5. Построение пороговых значений и определения точек пересечения огибающей с порогами, соответствующих САД и ДАД. Определения САД и ДАД по постоянному уровню давления.
Этапы данного алгоритма проиллюстрированы на сигнале, полученном в фазу декомпрессии, представленном на рисунке 3.14. Под цифрой 1 указан сигнал пульсаций АД (переменная составляющая), под цифрой 2 – продифференцированный сигнал пульсаций, 3 – огибающая функция, 4 – уровень давления в манжете (постоянная составляющая).
Известно, что с помощью АМА среднее значение АД может быть получено с достаточной точностью. Однако, данный алгоритм очень чувствителен к изменениям пульсаций АД, артериальных коэффициентов и форме огибающей функции, поэтому САД и ДАД быть определены с достаточной точностью только при нормальной форме огибающей функции. При различных заболеваниях сердечно-сосудистой системы у пациентов могут наблюдаться аритмии, изменения давления от одного удара к другому и нелинейная зависимость между параметрами АД и сигналом осцилляций. Так как домашний мониторинг АД назначается пациентам с нарушениями в работе сердечно-сосудистой системы, то необходимо найти альтернативные методы определения параметров АД по кривой осцилляций
Возможным методом определения параметров АД без применения АМА являются нейронные сети (НС). Их основным преимуществом при применении в физиологических системах является отсутствие явной математической модели, что позволяет применять их в нелинейных системах, не поддающихся простому моделированию. Однако при работе с НС следует избегать возникновения избыточности данных на входе цепи, так как это может привести к созданию неэффективной сети. Поэтому необходимо снизить количество значений входного массива данных. В данной работе уменьшения входных данных предлагается достичь с помощью выделения наиболее информативной части сигнала – локальных максимумов кривой осцилляций. Входными данными НС являются координаты локальных максимумов и соответствующее им значение давления в манжете. На выходе сети предполагается получить предсказанные значения артериального давления (САД и ДАД). Для тренировки сети, а также для оценки эффективности ее функционирования проводится измерение АД с левой руки пациента. Эти измерения производится при помощи тонометра Omron «Mit elite plus», работающего на фазе компрессии и дающего результат достаточной точности. Также для всех полученных сигналов параметры АД находятся не только с помощью НС, но и с помощью АМА, что дает возможность оценить преимущество применения первого и второго методов.
Разработанная система включает в себя несколько составных частей: начальным блоком является непосредственно сам пациент (его правая рука, на которую наложена манжета), далее с помощью автоматического осциллометрического тонометра регистрируется кривая пульсаций давления в манжете. Регистрируемые данные проходят предварительную обработку в программной среде MATLAB, где с помощью нейронной сети и АМА определяются значения артериального давления (САД, ДАД и СД), затем полученные значения сравниваются между собой. Для получения эталонных, или опорных, значений давления используется тонометр производства фирмы Omron элитного класса. Используемый тонометр обладает хорошей точностью и позволяет производить измерения на фазе компрессии. Значения АД, полученные с помощью дополнительного тонометра, необходимы для оценки эффективности реализованного программно-алгоритмического комплекса.
Экспериментальная апробация метода косвенной оценки артериального давления по времени распространения пульсовой волны
Для сбора экспериментальных данных была проведена серия сеансов записи данных по следующей методике для каждого испытуемого:
1. Предварительный этап подготовки к фоновой записи, когда испытуемый находится в состоянии покоя в течение 3-5 минут, для приведения кардиореспираторной системы испытуемого в состояние равновесия. Проводится измерение артериального давления испытуемого с помощью сертифицированного тонометра на обеих руках, в случае незначительного расхождения результатов дальнейшие измерения проводятся на левой руке, при разнице больше 10 мм. рт. ст. – на руке с большим давлением. Это важно для получения достоверных результатов исследований, для минимизации риска возникновения методической погрешности результатов измерения, особенно при регистрации опорных значений АД осциллометрическим методом для этапа калибровки устройства.
2. Далее следует этап синхронной регистрации сигналов ЭКГ и пульсовой с помощью разработанного макета, при этом одноразовые электроды для регистрации ЭКГ крепятся на грудь испытуемого, пульсоксиметрический датчик надевается запястье левой руки. Регистрация данных проводится в течение пяти минут для получения достоверной выборки, полученные данные сохраняются в файл формата Excel для дальнейшей цифровой обработки.
3. Сразу после окончания второго этапа проводится повторное измерение артериального давления с помощью автоматического тонометра, полученные данные (систолическое и диастолическое давление) записываются в итоговый файл. Длительность сеанса регистрации данных для одного испытуемого занимает порядка 10 минут.
Полученные данные с применением разработанных алгоритмов обрабатываются в программной среде MatLab: производится поиск характерных точек сигнала пульсовой волны, выделение R-зубцов ЭКГ сигнала, рассчитывается временная задержка между ними – время распространения пульсовой волны. Для дальнейшего расчета АД используется выборка из 60 значений ВРПВ, что примерно соответствует минутной записи сигнала, которые затем усредняются. Затем для каждого испытуемого рассчитывается начальная жесткость стенки артерии (используя измеренное значение артериального давления) – данная операция проводится только один раз и служит для калибровки, далее происходит расчет АД по измеренным значениям времени распространения пульсовой волны и идет сравнение с данными систолического давления, полученными с тонометра. Для каждого сеанса измерения мы получаем выборку из нескольких десятков значений систолического артериального давления, при этом даже соседние значения могут значительно различаться друг от друга. Для получения единственного значения АД, которое затем сравнивается с измеренным, все данные за сеанс усредняются.
В ходе проведения эксперимента было проведено обследование 15 испытуемых в возрасте от 20 до 28 лет без заболеваний сердечно-сосудистой системы. Количество сеансов регистрации данных для каждого испытуемого– не менее десяти. Как показывают полученные экспериментальные данные, расчет артериального давления по скорости распространения пульсовой волны дает сопоставимые результаты с данными, полученными от стандартного тонометра. Тем не менее, стоит учитывать, что полученная модель работает далеко не со всеми категориями пациентов – для некоторых получаемая погрешность слишком велика. В качестве причин подобного несоответствия могут выступать следующие факторы:
1. Низкий уровень кардиореспираторного взаимодействия – нарушение взаимодействия между дыхательной и сердечно-сосудистой системой ведет к сбою механизмов авторегуляции, нарушается связь между изменением артериального давления и скоростью распространения пульсовой волны.
Поэтому необходимо дополнительно оценивать адаптивные способности каждого испытуемого.
2. Нарушение сердечного ритма (экстрасистолия, аритмия и т.д.) – необходим дополнительный анализ вариабельности сердечного ритма. У людей с нарушением сердечного ритма модель также не будет работать.
3. Модель не учитывает влияния сердечного выброса (вследствие сложности получения данного параметра косвенными методами), который может вносить значительный вклад в изменение АД.
Для оценки взаимозависимости значений ЧСС и давления, рассчитанного по ВРПВ PРАСЧ использовались данные пятнадцати серий измерений, проведённых у пятнадцать условно здоровых испытуемых. Для всех данных были проведены следующие расчёты.
1) Определена абсолютная погрешность Delta P по формуле: Delta P = PИЗМ – PРАСЧ, где PИЗМ это давление, полученное при измерении тонометром.
2) Определена относительная погрешность Rel по формуле: Rel = (Delta / PИЗМ ) 100%,
3) Определены средние значения для всех показателей.
4) Найдены минимальные и максимальные значения показателей, и их разброс.
5) Рассчитано стандартное отклонение.
6) Определены нормализованные значения абсолютной погрешности измерения давления, рассчитанного по ВРПВ Delta P – Delta PНОРМ.
7) Определены нормализованные значения ЧСС – ЧССНОРМ.
8) Найден коэффициент корреляции KК между вариациями Delta PНОРМ и ЧССНОРМ. Коэффициент корреляции KК используется как мера оценки взаимозависимости средних значений ЧСС и давления, рассчитанного по ВРПВ.
Результаты проведённого исследования сведены в таблице 4.1. В исследовании приняли участие 15 здоровых испытуемых обоих полов без серьёзных нарушений в работе сердечно-сосудистой системы. Среднее значение абсолютной погрешности не превысило 15 мм. рт. ст., относительной – 9%. Примерно у одной трети испытуемых среднее значение абсолютной погрешности составило 1 мм. рт. ст. Максимальный разброс абсолютной погрешности не превышал 45 мм. рт. ст.
В таблице 4.2 представлены результаты измерений и расчёта для испытуемого 1. Отметим важнейшие показатели. Среднее значение абсолютной погрешности 4 на фоне АД, равного 119, её стандартное отклонение 8, минимальное значение -10, максимальное значение 26, разброс 35. Среднее значение относительной погрешности 5%, максимальное значение 18%. PИЗМ и PРАСЧ имеют примерно равные средние значения (рис. 4.7).
Уровень минимальных и максимальных значений PРАСЧ находится выше, чем у PИЗМ.
Далее проверяется гипотеза об обусловленности повышения погрешности периодическим увеличением ЧСС. Для этого определяется коэффициент корреляции KК между вариациями Delta PНОРМ и ЧССНОРМ. Нормализованные значения абсолютной погрешности измерения давления, рассчитанного по ВРПВ, Delta PНОРМ и нормализованные значения ЧСС – ЧССНОРМ представлены на рисунке 4.8. Из анализа этих соотношений можно сделать вывод о схожести кривых Delta PНОРМ и ЧССНОРМ: 6 из 7 пиков совпадают по фазе, количество переходов через ноль отличается на один и т.д. Средние значения Delta PНОРМ и ЧССНОРМ, их стандартные отклонения, минимальные и максимальные значения и разброс также практически совпадают (см. табл. 4.2). Этот вывод подтверждается значением коэффициент корреляции KК между вариациями Delta PНОРМ и ЧССНОРМ, KК = 0,22, что является значимой величиной.