Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Постановка задачи исследования 18
1.1. Аналитический обзор литературы 18
1.2. Биомеханика дыхания и сердцебиения человека 25
1.3. Диэлектрические свойства тканей человека 34
1.4. Выбор типа зондирующего сигнала 43
1.5. Основные медико-технические требования к разрабатываемой биотехнической системе радиолокационного мониторинга 45
1.6. Биотехническая система радиолокационного мониторинга 49
1.7. Результаты исследований и выводы по главе 1 56
Глава 2. Математическое моделирование взаимодействия электромагнитных волн радиочастотного диапазона с объектами биорадиолокации 58
2.1. Отражение ЭМВ от границы раздела двух сред 58
2.2. Отражение ЭМВ от слоистой структуры
2.3. Чувствительность коэффициента отражения ЭМВ от многослойной структуры к толщине, а также мнимой и действительной составляющим диэлектрической проницаемости слоев модели 65
2.4. Расчет вероятностных параметров для коэффициента отражения ЭМВ от поверхности слоистой структуры с использованием метода Монте-Карло 72
2.5. Математическое моделирование влияния частоты излучения на величину полезного сигнала при регистрации дыхания и сердцебиения радиолокационным методом 77
2.6. Результаты исследований и выводы по главе 2 з
Глава 3. Теоретические основы дистанционного измерения параметров дыхания, пульса и оценки двигательной активности при радиолокационном зондировании человека 84
3.1. Адаптивная фильтрация радиолокационных данных при наличии переотражений внутри помещения 84
3.1.1. Математическая модель процесса переотражения ЭМВ внутри помещения 85
3.1.2. Адаптивная фильтрация переотражений в случае неподвижной цели 87
3.1.3. Адаптивная фильтрация переотражений в случае подвижной цели 91
3.2. Алгоритмы разделения реализаций дыхания и сердцебиения
при радиолокационном зондировании человека 95
3.2.1. Разделение реализаций дыхания и сердцебиения при помощи ФВЧ Бесселя 96
3.2.2. Выделение сердцебиения при помощи режекторного фильтра 99
3.2.3. Применение алгоритма эмпирической модовой
декомпозиции для разделения сигналов дыхания и
пульса в принимаемом биорадиолокационном
сигнале 103
3.3. Результаты исследований и выводы по главе 3 107
Глава 4. Экспериментальные результаты дистанционного измерения параметров двигательной активности, дыхания и пульса биологического объекта при радиолокационном зондировании 109
4.1. Исследование адаптационных возможностей организма к физической нагрузке 111
4.1.1. Современные методы оценки функционального состояния человека 111 Стр.
4.1.2. Методика проведения экспериментов по оценке функционального состояния человека 113
4.1.3. Сравнение эффективности алгоритмов разделения сигналов дыхания и сердцебиения 1 4.1.4. Обработка экспериментальных данных 125
4.1.5. Анализ экспериментальных результатов
4.2. Исследование адаптационных возможностей организма к умственной нагрузке 133
4.3. Методика проведения экспериментов при исследовании влияния дыхательных тренажеров на паттерн дыхания 138
4.4. Исследование возможности регистрации паттерна дыхания в течение сна 141
4.5. Оценка параметров двигательной активности малых лабораторных животных 145
4.6. Результаты исследований и выводы по главе 4 152
Общие выводы 154
Список использованных источников
- Основные медико-технические требования к разрабатываемой биотехнической системе радиолокационного мониторинга
- Чувствительность коэффициента отражения ЭМВ от многослойной структуры к толщине, а также мнимой и действительной составляющим диэлектрической проницаемости слоев модели
- Адаптивная фильтрация переотражений в случае неподвижной цели
- Методика проведения экспериментов по оценке функционального состояния человека
Основные медико-технические требования к разрабатываемой биотехнической системе радиолокационного мониторинга
Биорадиолокация является интенсивно развивающимся направлением радиотехники. Использование радиолокаторов для обнаружения живых людей, находящихся за преградами, и дистанционное определение параметров их перемещений, дыхания и сердцебиения может найти применение в различных областях: медицине, спасательных операциях, противодействии терроризму и других. Наиболее широко для решения этих задач в настоящее время используются импульсные радиолокаторы со сверхширокополосным сигналом, а также локаторы с непрерывным излучением, в частности, со ступенчатым изменением частоты. Исследования в этой области в нашей стране и за рубежом направлены не только на создание новых типов аппаратуры, но и на решение ряда теоретических задач. Для достижения наилучших характеристик радиолокационных комплексов требуется разработка адекватных моделей радиолокационных сигналов, которые должны быть построены на физических моделях взаимодействия радиоволн с объектами, формирующими зондируемую сцену. Построение этих моделей позволит разработать алгоритмы оптимальной обработки сигнала, которые дадут возможность извлекать больше информации о зондируемом объекте (классификация целей), а также о характеристиках его движения. Эти модели могут быть использованы при составлении требований к аппаратным средствам радиолокаторов. Важно также определить наиболее перспективные направления приложения рассматриваемой технологии, так как не все из описываемых задач могут по тем или иным причинам иметь адекватное решение. Появление биорадиолокационных средств следующего поколения, с улучшенными потребительскими характеристиками и более совершенным математическим обеспечением, можно ожидать уже в ближайшие несколько лет.
При радиолокационном зондировании в слабопоглощающих и прозрачных средах традиционными объектами локации до недавнего времени являлись в основном неживые объекты (цели), что определялось спецификой использования радиолокационных устройств. Другим направлением радиолокации, бурно развивающимся в последние десятилетия, является подповерхностная радиолокация. Ее назначением является зондирование конденсированных сред, характеризующихся высоким поглощением и дисперсией электромагнитных волн [26, 27].
В последнее время в связи с удешевлением вычислительных ресурсов, необходимых для обработки сигнала, а также миниатюризацией СВЧ устройств наблюдается интерес к использованию радиолокаторов в задачах, когда отражающим объектом является тело человека в целом или отдельные его части и внутренние органы. Обнаружение людей за непрозрачными препятствиями (стенами домов, лиственным покровом) стало актуальным в последнее время в связи с возрастанием террористической угрозы и некоторыми другими специальными приложениями в военной области [28, 29]. В других случаях рассматривается возможность обнаружения и дистанционной диагностики неподвижных людей, в том числе за препятствием, по колебаниям их внутренних органов. Возможным использованием этого эффекта является обнаружение живых людей под завалами строительных конструкций, образовавшихся в результате природных или техногенных катастроф, и различные медицинские приложения в тех случаях, когда необходим дистанционный контроль за состоянием пациента.
Первопричиной наличия биометрической информации в отраженном радиосигнале являются сокращения сердца, сосудов, легких и других внутренних органов человека, а также артикуляция (одновременная работа активных произносительных органов: голосовых связок, языка, губ, небной занавески). Эти процессы носят квазипериодический характер и вызывают модуляцию отраженного радиолокационного сигнала. Можно выделить четыре группы биомеханических движений, которые отличаются как по частотному диапазону, так и по амплитуде. К ним относятся: сокращения сердечной мышцы (частоты в диапазоне 0,8 - 2,5 Гц, амплитуды колебаний на грудной клетке 0,1 мм); колебания грудной клетки человека при дыхании (частоты в диапазоне от 0,2 до 0,5 Гц, амплитуды колебаний грудной клетки в зависимости от типа дыхания от 0,5до 1,5 см [30]); движения голосового аппарата (частота основного тона колебаний голосовых связок около 100 Гц); движение других частей тела (рук, ног и т.д.)
Конкретные значения этих частот и амплитуд перемещений определяются физической активностью и состоянием испытуемого.
Большое количество возможных применений, широкий круг задач, требующих решения, приводят к спросу на технологии, основанные на радиолокации биообъектов. В настоящее время наблюдается интерес правительственных и частных организаций к биорадиолокации. В данном разделе приведены сведения, появившиеся в открытых источниках и касающиеся различных приложений биорадиолокации.
В описываемых зарубежных радиолокационных системах применяются различные методы модуляции радиолокационного сигнала: линейная частотная модуляция, ступенчатая модуляция, когда частота излучаемого сигнала изменяется по ступенчатому закону, импульсные системы, при которых длительность импульса может достигать 10 9 с или, может быть, даже короче. В простейшем случае биорадиолокатор может излучать непрерывный монохроматический сигнал.
Одно из первых сообщений, появившихся в открытой печати [31], касалось попыток использования радиолокатора Portaguard (Великобритания), предназначенного для обзора на открытой местности и обнаружения передвигающихся на ней людей, для целей антитеррористической борьбы, включая обнаружения людей внутри закрытых помещений. Данный локатор представлял собой простейший допплеровский монохроматический детектор.
Чувствительность коэффициента отражения ЭМВ от многослойной структуры к толщине, а также мнимой и действительной составляющим диэлектрической проницаемости слоев модели
Как известно, идея метода Монте-Карло состоит в следующем: вместо того чтобы описывать процесс с помощью аналитического аппарата, проводится розыгрыш случайного явления с помощью специально организованной процедуры, включающей в себя случайность и дающей случайный результат. Реализация случайного процесса каждый раз складывается по-разному, т. е. мы получаем различные исходы рассматриваемого процесса. Это множество реализаций можно использовать как некий искусственно полученный статистический материал, который может быть обработан обычными методами математической статистики. После такой обработки можно получить оценки вероятности события, математического ожидания и т. д.
Применим данный метод, чтобы получить вероятностные параметры для коэффициента отражения ЭМВ от поверхности слоистой структуры.
Примем, что разброс входных данных модели (диэлектрических свойств и толщин слоев) имеет равномерное распределение в диапазоне ±5 от заданных по умолчанию значений, взятых из литературных источников (см. таблицу 8). Гистограммы распределения для равномерного закона распределения: а) для величины действительной составляющей диэлектрической проницаемости одного из слоев модели, б) для соответствующего коэффициента отражения от поверхности слоистой структуры Величину выборки примем равной JV. В таблице 16 приведем результаты расчета вероятностных параметров для коэффициента отражения для различных значений параметров Nn 8.
Пример гистограмм распределения для величины действительной составляющей диэлектрической проницаемости одного из слоев модели и соответствующего ему распределения для величины коэффициента отражения от поверхности слоистой структуры приведен на рисунке 2.11.
Возможен иной способ задания разброса входных параметров, при котором они распределены по нормальному закону с задаваемыми средним значением и дисперсией. Примем средние значения входных параметров равными значениям, приведенным в таблице 8, а дисперсию будем принимать равной некоторой доле 8 от среднего значения соответствующего параметра: a = XrS. Величину выборки примем равной N. В таблице 17 приведем результаты расчета вероятностных параметров для коэффициента отражения для различных значений параметров N и 8. Для значений дисперсии 0,9 рассчитываемые средние значение коэффициента отражения и соответствующие им статистические параметры могут колебаться более чем на три порядка. Таким образом, можно сделать вывод, что рассчитываемым значениям можно доверять лишь для значений дисперсии входных параметров, не превышающих 0,5. о
Гистограммы распределения для нормального закона распределения: а) для величины действительной составляющей диэлектрической проницаемости одного из слоев модели, б) для соответствующего коэффициента отражения от поверхности слоистой структуры Для нормального закона распределения входных параметров пример гистограмм распределения для величины действительной составляющей диэлектрической проницаемости одного из слоев модели и соответствующего ему распределения для величины коэффициента отражения от поверхности слоистой структуры приведен на рисунке 2.12. Таблица 16. Вероятностные параметры для коэффициента отражения для различных значений параметров Nn 8 (равномерный закон распределения)
Равномерный 10 50 67 0,4310 0,4390 1,8 2,7 Нормальный 0,4618 0,4330 6,4 9,6 2.5. Математическое моделирование влияния частоты излучения на величину полезного сигнала при регистрации дыхания и сердцебиения радиолокационным методом При изучении влияния выбора частоты зондирующего сигнала на величину полезного эффекта при биорадиолокации возможен электродинамический подход, который заключается в определении изменений амплитуды и фазы рассеянного кожными покровами человека падающего электромагнитного поля. Эти изменения для простоты могут быть, например, оценены путем расчета отраженного поля для двух положений грудной клетки— при выдохе и вдохе при соответствующих значениях частоты излучения на краях и в центре интересующего диапазона частот.
В данном разделе рассматривается подход к вычислению абсолютных изменений комплексной амплитуды рассеянного поля при изменении частоты немодулированного зондирующего сигнала на основе численных методов вычислительной электродинамики. Оценки комплексной амплитуды полезного сигнала производятся на выходе простейшего биорадиолокатора с непрерывным немодулированным излучаемым сигналом для различных значений частоты зондирующего СВЧ сигнала в гигагерцовом диапазоне волн от 1,0 до 10,0 ГГц.
Математическое моделирование было проведено с использованием метода конечных разностей во временной области (КРВО), который позволяет осуществлять полное трехмерное моделирование уравнений Максвелла при решении разного рода задач рассеяния и дифракции.
Для сравнения разности фаз отраженной от поверхности биообъекта электромагнитной волны при наличии дыхания были созданы следующие модели.
В качестве модели, имитирующей грудную клетку в фазе выдоха, был использован цилиндр (обозначим его Ці) высотой 60 см и диаметром 60 см (рисунок 2.13а). Для имитации фазы вдоха к описанной выше модели был добавлен цилиндр (Цг), высотой 30 см и диаметром 60 см, причем его ось параллельна оси цилиндра Ці и смещена на 1 см вдоль оси z относительно оси Ці. Затем Ці и Цг были объединены в один объект (рисунок 2.136).
Так как модели имитируют перемещение поверхности грудной клетки для фаз вдоха и выдоха, то материал модели по своим диэлектрическим свойствам соответствовал коже человека для различных частот зондирующего сигнала. В таблице 19 приведены значения удельной проводимости и относительной диэлектрической проницаемости материала модели для частот зондирующего сигнала, на которых осуществлялось моделирование. Для некоторых частот литературные данные о диэлектрических свойствах кожи человека отсутствовали, поэтому они были получены путем линейной аппроксимации имеющихся в [68] данных. Был выбран линейный тип аппроксимации, так как для данного диапазона частот от 1 до 9ГТц зависимость диэлектрических свойств биологических тканей от частоты ЭМВ имеет линейный характер (рисунок 2.14).
Выбор размера сетки при решении дифференциальных уравнений в частных производных был обусловлен несколькими факторами. Во-первых, ячейка сетки должна быть достаточно небольшой, чтобы смещение отражающей поверхности на 1 см влияло на результаты расчета, во-вторых, для корректности результатов расчета на длину волны должно приходиться минимум использовать 10 ячеек, и ячейки при этом должны иметь кубическую форму. Был выбран размер ячейки 0,2x0,2x0,2см, что удовлетворяет всем вышеперечисленным условиям и позволяет зондирующий сигнал, имеющий частоту до 15 ГГц.
Адаптивная фильтрация переотражений в случае неподвижной цели
Для нормального закона возможные значения случайной величины лежат в диапазоне от -со до со, поэтому при расчетах оценок вероятностей крайний левый и крайний правый интервалы расширяются до -со и с» соответственно. Вычислить значения функции нормального распределения можно, воспользовавшись стандартными функциями табличного процессора или полиномом наилучшего приближения.
Сумма взвешенных квадратов отклонения 2=10,143. Число степеней свободы =6-1-2=3 (уклонения связаны линейным соотношением , кроме того, на уклонения наложены еще две связи, так как по выборке были определены два параметра распределения). Критическое значение 2(3;0,01) = 11,341.
Поскольку соблюдается условие х1 -Х2(к а) то полученный результат нельзя считать значимым, гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности подтверждена. Аналогичным образом было доказано, что выборки ЧСС для результатов биорадиолокационного мониторинга также распределены по нормальному закону с уровнем значимости а = 0,01. Оценка статистически значимых различий по (-критерию Стьюдента Для оценки эффективности алгоритмов выделения составляющей сердцебиения из данных биорадиолокации был использован ґ-критерий Стьюдента. Под этим названием объединен целый класса методов статистической проверки гипотез, основанных на сравнении с распределением Стьюдента. В случае с незначительно отличающимся размером выборки применяется упрощённая формула приближенных расчётов t - критерия:
В качестве рабочей гипотезы была рассмотрена следующая: статистически значимые различия между выборками отсутствуют. В качестве выборок использовались значения ЧСС, полученные контактным методом (РеоКардиоМонитор) и дистанционным (биорадиолокация), с использованием различных алгоритмов выделения сигнала сердцебиения. В таблице 24 приведены рассчитанные величины критерия Стьюдента.
Для доверительной вероятности р = 0,80 и числа степеней свободы к = 112 критическое значение коэффициента Стьюдента составляет t = 1,28. Следовательно, исходя из данных, приведенных в таблице 24, можем сделать следующий вывод: только применение алгоритма ЭМД без предварительного подавления дыхания приводит к наличию статистически значимых различий для ЧСС, полученной контактным и бесконтактным методом, т.к. величина критерия t в этом случае превышает / = 1,28.
Эффективность выделения сердцебиения из биорадиолокационного сигнала для оставшихся трех предложенных алгоритмов практически одинакова. Однако с точки зрения временных затрат оптимальным является алгоритм режекторной фильтрации. Именно он был в последующем использован для анализа экспериментальных данных, приведенных в данной главе работы.
При обработке данных биорадиолокации, как и любых других экспериментальных результатов, важно выбрать способ отображения информации, обладающий наибольшей наглядностью и информативностью. Правильно подобранный способ отображения результатов в значительной мере снижает нагрузку на оператора и сокращает время, затрачиваемое на обработку экспериментальных данных. Особенно актуальной является данная задача в случае анализа длительных реализаций, когда часть полезной информации может быть искажена или потеряна из-за неудачно выбранного способа отображения экспериментальных данных.
В настоящее время анализу частотных характеристик дыхания уделяется значительно меньше внимания сигнала дыхания при помощи современной диагностической дыхательной аппаратуры временным параметрам дыхания не уделяется достаточного внимания, так как врачей в большей степени интересуют объемные параметры. Чтобы доказать информативность временных параметров дыхания при исследовании адаптационных возможностей организма, при проведении экспериментов требовалось выбрать метод отображения информации, позволяющий наблюдать изменение мгновенной частоты дыхания человека в спокойном состоянии и после выполнения им физических нагрузок. В случае анализа записей сигналов дыхания и сердцебиения продолжительностью более нескольких минут наиболее информативным представлением данных сигналов, чем, например, анализу вариабельности сердечного ритма. При обработке может быть графическое отображение динамики изменения временных параметров дыхания и пульса.
Ниже приведем пример результатов обработки экспериментальных данных, полученных при радиолокационном зондировании испытуемого, возрастом 21 год, имеющего 1-й разряд по беговым лыжам (группа тренированных испытуемых).
Рисунки с 4.1 по 4.4 соответствуют первому этапу проведения эксперимента до выполнения испытуемым физической нагрузки. На рисунке 4.1 приведен сигнал радиолокатора, отраженный от поверхности грудной клетки человека. Очевидно, что по данному графическому представлению результатов можно судить о среднем интервале между дыханиями и о наличии временной вариабельности продолжительности вдоха-выдоха, но для выявления каких-либо закономерностей этой вариабельности
Методика проведения экспериментов по оценке функционального состояния человека
В настоящее время при апробации лекарственных препаратов и отравляющих веществ на лабораторных животных для оценки их реакции используются инвазивные методы измерения физиологических параметров, при этом оценка двигательной активности осуществляется исследователем визуально. Аналогично обстоит дело и с методами оценки поведенческих реакций животного. Для снижения нагрузки на оператора и автоматизации оценки двигательной активности могут быть использованы специально разработанные системы видеонаблюдения, такие как Ethovision [104]. Главным недостатком такого типа систем является достаточно большой объем записываемой информации, кроме того, дальнейший анализ получаемого видеосигнала требует использования весьма сложных алгоритмов обработки.
Существуют и другие устройства для автоматизированной оценки параметров двигательной активности лабораторных животных. Некоторые из них содержат вмонтированные в пол клетки датчики давления, позволяющие оценивать перемещение животного в клетке [105]. В других устройствах используются источники света и оптические сенсоры, вмонтированные в стены клетки [106]. Также для аналогичных целей предложено использовать электромагнитное излучение [107], при этом приемные и передающие антенны монтируют в пол и стены клетки. В работе [108] описано применение доплеровского радиолокатора для оценки двигательной активности крыс, при этом зондирование пространства клетки осуществляется «в надир», что не позволяет измерять перемещения животных, перпендикулярные оси антенн радиолокатора.
Общим недостатком всех перечисленных устройств является сложность изготовления клетки, в которую помещают животное при проведении эксперимента, а также то, что устройства рассчитаны на определенный вид животных, так как созданы с учетом его специфических морфометрических особенностей.
В силу изложенных выше причин в большинстве случаев на практике оценка двигательной активности животных производится исследователем визуально [109], что может влиять на качество получаемой информации.
Основным преимуществом радиолокационных датчиков является возможность непосредственной интегральной оценки двигательной активности крыс в автоматизированном режиме за длительный период, при этом объем файла данных настолько мал по сравнению с видеофайлом, что позволяет вести непрерывную запись в течение нескольких дней или более. В разработанной экспериментальной установке приемная и передающая антенны размешены на общем штативе, который располагается сбоку от клетки. Данный метод в отличие от устройств, описанных в [105-108], не требует использования клеток специальной конструкции; достаточно применения пластикового контейнера, в котором обычно содержат животных в лабораториях.
Автоматизированное распознавание различных типов движения животного (горизонтальная и вертикальная двигательная активность, умывание, покой) при помощи биорадиолокатора потребует разработки специальных алгоритмов, которые принципиально проще алгоритмов для обработки визуальной информации, так как основываются на амплитудных и частотных характеристиках регистрируемого радиолокационного сигнала. Это позволит в дальнейшем применять их для анализа данных экспериментов, проводимых с использованием метода «открытого поля», т.е. предоставления животному возможности свободного выбора пути и местонахождения в пространстве, огороженном стенками и по мере надобности усложняемом структурными компонентами — предметами, убежищами и т. п. [110]. Этот метод является основным при проведении зоопсихологических экспериментов.
В качестве биорадиолокатора в экспериментах по оценке двигательной активности и частоты дыхания крыс был использован многочастотный радар с квадратурным приемником «БиоРаскан», разработанный в Лаборатории дистанционного зондирования МГТУ им. Н.Э. Баумана. Хотя данный радиолокатор был разработан для дистанционного мониторинга параметров двигательной активности, дыхания и пульса человека, как показали - проведенные исследования, он также может быть использован для отслеживания движений малых лабораторных животных, что характеризует высокую чувствительность аппаратуры и методики.
Как видно из сравнения параметров радиолокатора и характерных размеров крыс, на их длине укладывается несколько длин волн, что обеспечивает достаточную величину эффективной поверхности рассеяния и уровень регистрируемого сигнала при зондировании с расстояния около метра. Однако, так как биорадиолокатор создавался для наблюдения за человеком, частота сердцебиения животного превышает верхнюю границу частотного диапазона регистрируемых радаром сигналов. Более высокие частоты фильтровались во избежание интерференции с промышленной частотой 50 Гц.
Как известно, в классической радиолокации плотность потока мощности (Рс) вблизи приемной антенны радиолокатора при совмещенных приемо-передающих антеннах обратно пропорциональна расстоянию до объекта локации (г) в четвертой степени [112]:
Следовательно, мощность сигнала, отраженного от животного и принимаемого биорадиолокатором, существенно зависит от расстояния между антенным блоком и животным. Например, для размера клетки 60x60x60 см и расстояния до локатора, равного от 1 до 1,5 м, мощность принимаемого сигнала для крайнего дальнего положения животного в клетке составит лишь 15 % от аналогичного параметра для крайнего ближнего положения. При этих условиях невозможна корректная оценка двигательной активности животных без точного измерения дальности до объекта.
