Метод и система удаленного мониторинга апноэ сна Чан Чонг Хыу

Введение к работе

Актуальность темы

Апноэ сна (АС) остается одной из значимых медико-социальных проблем не только в Российской Федерации, но и во всем мире. В РФ около 7%, во Вьетнаме 5,2% населения, в США 12% взрослого населения страдают заболеванием АС различной формы и тяжести. АС является одним из основных факторов увеличения риска сердечно-сосудистых заболеваний, гипертонии, инфаркта, инсульта и внезапной смерти во сне. Диагностика АС в клинических условиях имеет недостатки из-за ограниченного числа сомнологических центров и трудоёмкостью проведения длительных исследований. Поэтому задача совершенствования инструментальных средств и методов мониторинга дыхательной системы пациентов для выявления АС вне лечебного учреждения становится актуальной по всему миру.

Степень разработанности темы

В последние время вопросам разработки систем и инструментальных средств удаленного мониторинга дыхательной системы, позволяющих выявлять эпизоды АС вне лечебного учреждения, стали уделять повышенное внимание. При разработке таких систем необходимо системно подходить к обоснованию и выбору показателей, значимых для диагностики АС, методов регистрации биомедицинских сигналов в процессе сна пациента, методов обработки и анализа биомедицинских сигналов и данных, которые позволили бы дифференцировать типы апноэ, к повышению точности, чувствительности и специфичности метода диагностики. К сожалению, сегодня отсутствуют работы, которые позволили бы обобщить опыт построения таких систем, предложить принципы построения систем выявления эпизодов АС при мониторинге системы дыхания пациента вне лечебного учреждения.

Для повышения точности и достоверности выявления эпизодов АС требуется анализ результатов длительных наблюдений дыхания пациента во время сна, изменения показателей деятельности сердечно-сосудистой системы, центральной нервной системы, системы дыхания. Изучение характера изменения таких показателей вне лечебного учреждения ограничивается используемым инструментальным обеспечением: отсутствует возможность использования в домашних условиях технических средств полисомнографии. В этой связи необходимо сформировать комплекс показателей биомедицинских сигналов (БМС) и диагностически значимых показателей (ДЗП), которые позволили бы выявлять

нарушения дыхания человека и различать типы нарушений по сигналам ЭКГ, дыхания, фотоплетизмограммы.

Перечисленные недостатки известных систем и средств, а также потребность в современных технических средствах, основанных на неинвазивных методах исследования, обуславливают потребность в разработке методов и технических средств удаленного мониторинга системы дыхания пациента, позволяющих детально изучить механизм развития АС.

Цель исследования: разработка метода и системы удаленного длительного непрерывного мониторинга состояния дыхательной системы и выявления эпизодов апноэ сна вне лечебного учреждения на основе оценки деятельности сердечно-сосудистой и дыхательной систем пациента.

Объектом исследования является система удаленного длительного непрерывного мониторинга вне лечебного учреждения состояния дыхания пациента и выявления эпизодов АС.

Предметами исследования являются компоненты информационного, методического и программно-алгоритмического обеспечения системы, удаленного непрерывного мониторинга.

Для достижения цели исследования сформулированы следующие задачи:

1. Обоснование и выбор БМС для диагностики АС на основе анализа деятельности сердечно-сосудистой и дыхательной систем пациента и формирование комплекса ДЗП для выявления эпизодов АС;

2. Разработка обобщенной структуры пространственно-распределенной системы удаленного мониторинга АС;

3. Разработка метода удаленного длительного непрерывного мониторинга состояния дыхательной системы пациента для выявления эпизодов АС;

4. Разработка комплекса алгоритмов обработки БМС и анализа данных с целью повышения точности выявления эпизодов АС и дифференциации их по типу;

5. Экспериментальная апробация разработанного метода и системы удаленного длительного непрерывного мониторинга состояния дыхательной системы и выявления эпизодов АС.

Научная новизна исследования

1. На основе модели патофизиологии АС обоснован выбор электрокардио-сигнала (ЭКС), сигнала пульсовой волны (СПВ) и сигналов дыхательных движений (СДД) для мониторинга вне лечебного учреждения состояния дыхания пациента. Сформирован комплекс ДЗП для выявления эпизодов АС и диффе-

ренциации их по типу. Это показатели: значение и дисперсия RR интервала, значение и дисперсия интервала дыхательных компонент (ДК), значение и дисперсия задержки времени t между R-зубцом ЭКС и точкой максимума СПВ, когерентность вариабельности сердечного ритма (ВСР) LF_BCP/HF_BCP, когерентность вариабельности ДК (ВДК) LF_mK/HF_mK, спектры сигнала дыханий.

2. Предложена обобщенная структура системы и алгоритм работы системы мониторинга дыхания пациента для выявления эпизодов АС вне лечебного учреждения, использующие интеллектуальный режим работы измерительных каналов и алгоритмы обработки БМС для оценки комплекса ДЗП с целью контроля текущего состояния пациента по сравнению с индивидуальной нормой.

3. Разработаны алгоритмы обработки БМС на основе вейвлет анализа для:

фильтрации БМС в режиме реального времени, позволяющий уменьшить искажение сигнала, увеличить отношение сигнал/помеха. Алгоритм основан на комплексировании пакетного алгоритма дискретного вейвлет-преобразования и алгоритма нерекурсивной фильтрации для универсального применения к различным сигналам;

обнаружения характерных точек ЭКС и СПВ в режиме реального времени на основе собственного непрерывного вейвлет-преобразования с учетом удаления краевых эффектов для оценки ДЗП. Алгоритмы позволяют повысить точность выявления R-зубца ЭКС и точки максимума СПВ путем использования пороговых значений, адаптирующихся с учетом изменения предыдущего цикла сигнала.

Разработанные алгоритмы обеспечивают повышение точности оценки ДЗП.

4. Алгоритм выявления эпизодов АС вне лечебного учреждения, основан
ный на оценке интегрального показателя, учитывающего комплекс временных
и частотных ДЗП, полученных на одноминутных фрагментах БМС. Алгоритм
позволяет повысить точность выявления и дифференциации эпизодов АС по
типу.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость результатов работы заключается в развитии методов удаленного непрерывного мониторинга состояния дыхания для выявления АС и теоретических основ построения систем, модели многоуровневой оценки кардио-респираторной деятельности, формировании комплекса ДЗП для выявления эпизодов АС, получении новых знаний о методах оценки АС и состояния дыхательной системы пациента на основе комплексировании показателей ЭКС, СПВ и СДД для их удаленного непрерывного мониторинга вне лечебного учреждения.

Практическая значимость результатов работы заключается в разработке индуктивного датчика дыхания для регистрации СДД во время сна пациента, разработке алгоритм on-line фильтрации БМС для универсального применения к различным сигналам, алгоритмов on-line обнаружения характерных точек ЭКС и СПВ на основе вейвлет-анализа, разработке алгоритма выявления эпизодов АС, экспериментальной апробации комплекса разработанных алгоритмов.

Методы исследования

В работе использованы методы системного анализа, статистические методы, метод опорных векторов, методы фильтрации биосигналов, методы обнаружения характерных точек биосигналов, методы вейвлет-анализа.

Научные положения, выносимые на защиту

При разработке системы удаленного непрерывного мониторинга состояния дыхания пациента для выявления эпизодов АС вне лечебного учреждения и детального изучения динамики ДЗП при эпизодах АС необходимо использовать:

многоуровневую пространственно-распределённую систему удаленного мониторинга АС на базе устройства пациента с каналами регистрации ЭКС, СПВ и СДД, которая обеспечивает выявление эпизодов АС, дифференциацию их по типу, а также сохранение значений ДЗП для выявленных эпизодов;

алгоритм on-line фильтрации БМС и алгоритмы on-line обнаружения характерных точек ЭКС и СПВ на основе вейвлет-анализа для оценки с высокой точностью комплекса временных и частотных ДЗП АС;

алгоритм выявления эпизодов АС и дифференциации их по типу по комплексу временных и частотных ДЗП, полученных на одноминутных фрагментах БМС.

Апробация результатов работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях: международной конференции 2018 IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (СПб., 2018г.); XII международной научной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир-Суздаль, 2016г.); XXI международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (СПб., 2018г.); III международной конференции «Человеческий фактор в сложных технических системах и средах» (СПб., 2018г.); Всероссийской школе-семинаре «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине» (Саратов, 2015г.); XII международном конгрессе «Кардиостим» (СПб, 2016г.); юбилейной XXX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские, экологиче-

ские системы и робототехнические комплексы» (Рязань, 2017г.); XII международном междисциплинарном конгрессе «Нейронаука для медицины и психологии» (Судак, 2016г.); V научно-практической конференции с международным участием «Наука настоящего и будущего» для студентов, аспирантов и молодых ученых (СПб., 2017г.); III и IV международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (Тамбов, 2016-2017гг.); юбилейной научной сессии «От трансляционных исследований - к инновациям в медицине», посвященной 35-летию ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России (СПб., 2015г.); научно-технической конференции СПбНТОРЭС им. А.С.Попова (СПб., 2015-2017гг.).

Внедрение результатов работы

Научные и практические результаты работы использовались при выполнении следующих гранта РФФИ № 16-07-00599 «Модели, методы и система интеллектуального телемедицинского мониторинга состояния здоровья человека и прогнозирования обострения заболеваний».

Разработанный в рамках исследования метод удаленного мониторинга АС используется в учебном процессе кафедры Биотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» по дисциплине «Реабилитационные системы и технологии».

Публикации

По теме диссертации опубликовано 25 научных работ. Из них 4 статьи опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 2 статьи – в научных изданиях из базы данных Scopus, 1 статья в прочих изданиях, получены 3 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ, 15 работ опубликовано в материалах международных и всероссийских научно-технических конференций.