Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ процесса регистрации фотоплетизмограмм ... 12
1.1. Биофизические основы проявления пульсовой волны 12
1.2. Способы регистрации пульсовой волны .14
1.2.1. Механическая плетизмография и сфигмография 17
1.2.2. Электроплетизмография 18
1.2.3. Фотоплетизмография 25
1.3. Источники погрешностей при исследовании гемодинамики методом фотоплетизмографии 32
2. Основные теоретические положения представлення и описания в эвм измерительной информации, отображающей параметры фотоплетизмограммы 38
2.1. Основные способы задания сигналов в системах обработки информации (СОИ) 38
2.2. Описание цифрового сигнала через матрицу отношения [R] 49
3. Использование свойств относительного описания для анализа и классификации РФ для фотоплетизмограмм .. 59
3.1. Анализ и классификация фотоплетизмограмм по относительному описанию РФ 59
3.2. Использование относительного описания в задаче синтеза РФ 70
3.3. Алгоритмы обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов
4. Разработка и исследование автоматизированной измерительной системы для регистрации и обработки фотоплетизмограмм 92
4.1. Аппаратура для регистрации фотоплетизмограмм 92
4.2. Исследования по применению фото плетизмографии в медицине 108
4.3. Применение разработанной аппаратуры в ветеринарии (животноводстве) 115
Выводы и результаты .123
Список литературы 125
Приложение: Акт использования научных исследований 135
- Способы регистрации пульсовой волны
- Основные способы задания сигналов в системах обработки информации (СОИ)
- Анализ и классификация фотоплетизмограмм по относительному описанию РФ
- Аппаратура для регистрации фотоплетизмограмм
Введение к работе
Актуальность темы. Важнейшей системой, обеспечивающей жизнедеятельность организма, является сердечно-сосудистая система (ССС). Поэтому создание приборов оперативного контроля состояния ССС человека и животных является актуальной задачей. При этом следует отдавать предпочтение приборам, основанным на неинвазивных и бесконтактных методах измерения.
Оценка деятельности ССС осуществляется путем регистрации механических, акустических и биоэлектрических проявлений сердечной деятельности. Среди инструментальных методов, позволяющих объективно оценить состояние ССС, широкое применение нашли метод электрокардиографии (ЭКГ) и методы, основанные на регистрации пульсовой волны.
Пульсовой волной называют распространяющуюся по артериям волну повышенного давления, которая вызвана выбросом крови из левого желудочка в аорту при сокращении сердечной мышцы. Прирост давления в артериях приводит к их расширению. Во время расслабления сердца (диастола) растянутые во время систолы сосуды сжимаются, и кровь движется от сердца к периферии. Параметры пульсовой волны' отражают эластичность и тонус сосудов, артериальное давление и другие физиологические показатели сердечно-сосудистой системы организма.
Способы снятия и регистрации пульсовой волны можно разделить на прямые и косвенные. Прямые способы предполагают непосредственное воздействие пульсовой волны на чувствительный элемент прибора. К ним относятся разновидности катетерных способов регистрации пульсовой кривой. Эти способы позволяют получить наиболее достоверную информацию о характере пульсовой кривой, но они применимы лишь в крупных кровеносных сосудах.
Косвенные способы съема и регистрации пульсовой волны используют различные физические явления, сопровождающие пульсовую волну в сосудах. В числе широко применяемых для этих целей способов можно назвать еле- дующие: механический, эле'ктроиндукциошшй, пьезоэлектрический, емкостной, ультразвуковой, импедансный и фотоэлектрический.
Все методы, прямо или косвенно измеряющие колебания объема участка тела, относятся к методам плетизмографии. Плетизмография, в переводе с греческого, означает запись изменений объема. При этом результат исследования определяется как артериальным притоком, так и венозным оттоком.
Можно выделить три вида плетизмографии: механическая; электроплетизмография; фотоплетизмография.
Одним из аппаратурных методов контроля состояния сердечно-сосудистой системы является метод фотоплетизмографии (ФПГ), являющийся предметом рассмотрения в данной работе.
Первыми авторами, использовавшими метод ФПГ для измерения кровотока и объема крови в сосудах, были H.Molitor и PJ. Hanzlik с коллегами в 1936 году.
Фотоэлектрической плетизмографией называется регистрация изменений светопроницаемости органа или части тела, связанных с изменениями степени их кровенаполнения. Светопроницаемость различных частей тела определяется светопроницаемостью крови, заполняющей кровеносные сосуды.
Фотоплетизмография является одной из ветвей применения раздела физической оптики - денситометрии, которая изучает проникновение и поглощение света различными средами.
Параметры фотоплетизмограммы характеризуют пульсовую волну.
На характер пульсовой волны могут влиять следующие факторы:
Систолический выброс, целостность аортальных полулунных клапанов, скорость, с которой кровь поступает в исследуемый сегмент сосудистого русла.
Вязкость крови.
6 3. Внутреннее состояние сосудистой стенки (растяжимость, эластичность, тонус).
Таким образом, форма пульсовой волны отражает состояние гемодинамики человека и животных, в чем заключается диагностическая ценность метода фотоплетизмографии.
Достоинствами фотоплетизмографии являются удобство исследования сосудистых реакций на плоских участках тела, возможность снятия фотоплетиз-мограмм в условиях высокой влажности окружающей среды, отсутствие непосредственных электродных контактов с кожей, отсутствие электрических воздействий на исследуемый объект.
Однако при использовании метода фотоплетизмографии существенное влияние на качество получаемой диагностической информации оказывают различные мешающие (искусственные) факторы (артефакты), связанные с движением и дыханием человека, внешними электромагнитными полями, состоянием кожных покровов и др.
При регистрации фотоплетизмограммы влияние артефактов проявляется в искажении формы пульсовой кривой, что не позволяет проводить объективную диагностическую процедуру.
Уменьшение влияния артефактов на результаты измерений достигается за счет создания специальных условий, в которых проводятся измерения (затемнение, отсутствие электромагнитных полей, исключение движений обследуемого и др.).
При конструировании и разработке приборов для регистрации качественной фотоплетизмограммы необходимо: создание прибора с заданным частотным диапазоном и автоматизированной обработкой данных; разработка датчиков фотоплетизмографа, обеспечивающих снятие фо-топлетизмограмм с различных участков тела человека и животных;
7 - обеспечение условий съема фотоплетизмограмм, при которых значительно уменьшаются мешающие факторы (артефакты).
Однако решение указанных технических проблем не исключает появление артефактов, связанных с естественными движениями и колебаниями человека, в том числе, при стрессовых ситуациях. Кроме того, это ограничивает широкое применение методов фотоплетизмографии в различных диагностических задачах, как в медицине, так и в ветеринарии.
Небольшие габариты фотоплетизмографической аппаратуры с применением полупроводниковых излучателей, возможность регистрации пульсовых кривых с различных участков тела, работа в условиях повышенной влажности . кожных покровов, отсутствие электрических контактов с телом обследуемого и неинвазивность метода открывают большие перспективы развития метода фотоплетизмографии, как диагностического метода.
Таким образом, актуальна задача уменьшения влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм с использованием методов цифровой обработки сигналов, что позволит совместить задачу исключения аномальных результатов измерений с задачей экспресс - обработки параметров пульсовой кривой на фотоплетизмограмм е.
Анализ литературных источников показал, что зарубежные приборы с ис- . пользованием метода фотоплетизмографии не обладают свойствами, позволяющими уменьшить влияние артефактов с исключением аномальных результатов. Отечественные приборы, выпускаемые серийно, не имеют автоматизации обработки результатов измерений, а отдельные разработки используют методы цифровой обработки сигналов без учета влияния артефактов.
С другой стороны, имеется опыт цифровой обработки сигналов в технических системах, где при описании сигналов с датчиков ударных процессов используются: спектральное представление, методы нечеткой логики, относительное описание и др., например, работы Кондратьева В.В., Мучника И.Б., Алексеева В.А. и др. Однако, применение их в задачах автоматизации обработ-
8 ки фотоплетизмограмм требует дополнительного изучения и экспериментальных исследований. В данной работе изложены результаты одного из подходов решения указанных выше задач.
Объектом исследования являются: метод фотоплетизмографии; система автоматизации регистрации и обработки фотоплетизмограмм; артефакты, влияющие на качество регистрации фотоплетизмограмм; аномальные результаты исследований; относительное описание фотоплетизмограмм.
Предметом исследования являются: методы относительного- описания фотоплетизмограмм с целью их анализа и классификации; алгоритмы автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов измерений; определение диагностических показателей в виде параметров формы пульсовых кривых на фотоплетизмограмме; экспериментальные исследования разработанной системы в медицинских учреждениях; характеристики фото плетизмографа и структура его элементов.
Целью работы являлось исследование и разработка методов и алгоритмов устранения влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи: анализ артефактов, возникающих при регистрации фото плетизм о граммы и возможности ослабления их влияния при автоматизированной обработке результатов измерений; разработка и исследование методов описания и классификации фотоплетизмограмм с применением относительного описания цифровых сигналов; разработка алгоритмов автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов; - создание автоматизированной системы регистрации фотоплетизмо грамм; - экспериментальная апробация автоматизированной системы в лечебных и ветеринарных предприятиях.
Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследования.
Теоретические методы. При описании и классификации фотоплетизмограмм использованы теория отношений, методы цифровой обработки сигналов с использованием относительного описания. Для представления описаний использовалась теория графов и методы структурного анализа систем.
Экспериментальные методы. При оценке предложенных алгоритмов проводились эксперименты на разработанной аппаратуре в медицинских и ветеринарных учреждениях. Оценка достоверности исключения аномальных результатов проводились с участием медиков.
Достоверность и обоснованность. Достоверность теоретических разработок подтверждена испытаниями созданной системы автоматизации регистрации и обработки фотоплетизмограмм с хорошей воспроизводимостью результатов. Для сравнения "использовалась аппаратура для снятия фотоплетизмограмм, аттестованная в медицинских учреждениях.
На защиту выносятся: „ методика гомоморфного относительного описания фотоплетизмограмм; алгоритмы классификации фотоплетизмограмм по относительному описанию цифровых сигналов; алгоритм исключения аномальных результатов регистрации фотоплетизмограмм с использованием относительного описания; аппаратурные и программные решения создания автоматизированной системы регистрации и обработки фотоплетизмограмм; алгоритм автоматизированной экспресс-обработки фотоплетизмограмм; экспериментальная апробация алгоритмов и системы автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм в лечебных и ветеринарных учреждениях.
Научная новизна результатов диссертации определяется впервые проведенными системными исследованиями, направленными на разработку алгорит-
10 мов, программных и технических средств автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм, в которых; разработаны алгоритмы относительного описания фотоплетизмограмм с использованием матрицы отношения на множестве составляющих дискретного сигнала фотоплетизмограммы; впервые предложена методика анализа и классификации фотоплетизмограмм, представленных в виде относительного описания, с использованием гомоморфного эталона; разработан алгоритм исключения аномальных результатов из длинной реализации пульсовых кривых с использованием гомоморфного относительного описания дискретных сигналов; разработан алгоритм автоматизированной экспресс-обработки фотоплетизмограмм с усреднением пульсовых кривых на заданном интервале и с исключением аномальных результатов; установлено, что для каждого класса фотоплетизмограмм существует гомоморфный эталон, позволяющий выделить аномальные результаты измере- , ний; впервые показано в экспериментальных исследованиях, что возможно выделение ряда информативных признаков пульсовой кривой для использования их в качестве диагностических параметров;
Реализация работы в производственных условиях.
Разработанная система автоматизированной регистрации обработки фотоплетизмограмм, а также ее отдельные элементы прошли апробацию в:
Ижевской государственной медицинской академии;
Ижевской государственной сельскохозяйственной академии;
Физико-техническом институте УрО РАН; на ряде сельскохозяйственных предприятий Удмуртии; в клиниках Сирийской Арабской Республики.
II Апробация работы. Результаты работы докладывались на научно-технической конференции ИжГТУ «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2004 г.); семинарах Физико-технического института УрО РАН (Ижевск, 2002-2004 г.г.); семинаре кафедры «Лазерные системы» ИжГТУ (Ижевск, 2002 г.); НТК Laser sciences and applications (Syria, University of Aleppo, 2002 г.); XV НТК с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» (Гурзуф-Москва, 2003 г.); Всероссийской * НПК «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения», ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА» (Ижевск, 2005 г.); V Республиканской НПК «Проблемы и приоритеты в обеспечении качества жизни населения» (Ижевск, 2005 г.); III Российской конференции с международным участием «Новейшие технологические решения и оборудование» (Кисловодск, 2005 г.); заочной электронной конференции РАЕ «Приоритетные направления развития науки, технологий и техники» (Москва, 2005 г.); международной HTK"Environment and Sustainable Development" (Al-Baath University Campus, Horns, Syria, 2004 г.).
Публикации. Результаты работы отражены в 10 научных трудах: 8 статьях в сборниках и журналах, 1 тезисе доклада, 1 свидетельстве об официальной регистрации программы для ЭВМ в Федеральном институте промышленной собственности.
Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 135 с. машинописного текста. В работу-включены 49 рис., 2 табл., список литературы из 111 наименований и приложение, содержащее акт об использовании результатов работы.
Способы регистрации пульсовой волны
Понятие пульс (сфигмос) было введено в медицину Гиппократом, который описал главные разновидности формы пульсовой волны [1]. Графические методы исследования пульса были разработаны в середине 19 века, когда появились первые приборы, позволяющие производить графическую регистрацию пульсовой волны - сфигмографы (Vierordat (1855), Магеу (1890), Д.Н.Кошлакова (1864) и др.) [2]. Первые приборы были предназначены для регистрации артериального пульса. Однако пульсовая волна присуща не только артериальным
сосудам, но и венозным Friederick (1865), а также капиллярам Zweibach (1874) [2-5]. Запись изменений регионарного объема, суммирующая эти виды пульса, дает объемный импульс. Для каждого вида пульса разработаны метбды его регистрации.
Сфигмография - метод графической регистрации механических перемещений ограниченного участка артерии, возникающих под воздействием пульсовой волны. Флебография - метод графической регистрации изменений объёма вен. Плетизмография - метод графической регистрации изменений объема органа или участка тела, зависящих от степени кровенаполнения объектов измерения [2,3,5,6].
Рассмотрим распространение пульсовой волны на примере артерий большого круга кровообращения [3,1, 8]. Когда сердце изгоняет кровь в начальный участок аорты, давление в аорте повышается, стенка этого участка растягивается, и напряжение в ней возрастает. По мере снижения скорости изгнания крови давление в аорте начинает падать, и растянутая стенка возвращается к равновесному состоянию. Кровь по инерции продолжает двигаться вперед, хотя обусловивший ее движение градиент уменьшился. Последнее приводит к тому, что . стенка наиболее близкого к сердцу участка аорты «проскакивает» равновесное положение, и начинается ее колебательное движение. В это же время стенка следующего участка аорты оказывается растянутой. А так как этот участок аорты, вследствие упругих свойств, стремится вернуться в исходное состояние, вытесняемая из него кровь растягивает соседний участок стенки, который затем тоже возвращается назад, благодаря упругости и т.д. Таким образом, по артериальной системе распространяется возмущение в виде волны давления.
Этот процесс подобен распространению механической волны в натянутой струне или электрической волны в линии с распределенными параметрами. . Венный пульс, или, как его называют «отрицательный венный пульс»; в отли- чиє от артериального пульса, есть явление пассивного порядка. Обусловлен он периодически следующими, в зависимости от фаз сердечного цикла, задержкой или ускорением в продвижении кровяной струи по направлению к сердцу [9 "3 Пульсовая волна определяется механическим проявлением сердечной деятельности и перемещением крови. Следовательно, процессы, характеризующие механическое движение крови и сосудов, определяют пульсовые волны.
Явления, сопровождающие пульсовую волну, можно разделить на: - механические; - оптические; - электрические; - температурные. Механические эффекты: изменение давления крови внутри сосудов, коле- бания и деформация стенок сосудов, колебания и деформация участков тела и кожи, звуковые колебания, изменение плотности крови и т.п. Оптические эффекты: изменение прозрачности сосудов и «порций» крови в сосудах, приводящие к изменению степени поглощения света в определённых участках тела, оптические излучения в инфракрасной части спектра [12]. Электрические эффекты: изменение электрического сопротивления на участке тела, поляризация участков кожи и сосудов, электромагнитные излучения. Температурные эффекты: расширение артериальных сосудов приводит к притоку крови, повышая температуру данного органа, и наоборот. Поэтому изменение температуры кожи и слизистых оболочек, в некоторых случаях пропорционально изменению величины просвета сосудов [13-15]. Перечисленные эффекты по мощности их проявления различны. Например, оптические излучения, температурные эффекты, электромагнитные излучения затруднительно использовать в качестве параметров измерения и регистрации пульсовых волн, так как они весьма слабы и будут замаскированы более мощными эффектами живых тканей, а также внешними помехами. С другой стороны, такие эффекты как изменение оптической плотности, изменение электропроводности кожи и др. позволяют осуществить устойчивую регистрацию параметров, характеризующих состояние сердечно-сосудистой системы. Это обстоятельство наиболее важно для разработки методов и аппаратуры регистрации пульсовой волны при исследованиях гемодинамики, а также-при сложных функциональных пробах. Наибольшее применение находят следующие эффекты: изменение давления крови внутри сосудов, колебания и деформации участков тела и кожи, изменение электрического сопротивления на участках тела и изменение прозрачности участков тела. Способы снятия и регистрации пульсовой кривой можно разделить на прямые, косвенные и бесконтактные (рис. 1.1), где введены следующие обозначения: К- контактные способы, Б - бесконтактные. Прямые способы предполагают непосредственное воздействие пульсовой волны на чувствительный элемент прибора.
Основные способы задания сигналов в системах обработки информации (СОИ)
В предыдущих разделах уже отмечались преимущества метода ФПГ перед другими физическими методами исследования кровоснабжения биологических объектов: неинвазивность, простота методики применения, высокая точность и воспроизводимость измерений, быстродействие и надежность получаемых ре зультатов. Однако при его использовании существенное влияние на качество получаемой диагностической информации оказывают различные мешающие факторы (артефакты), связанные с движением и дыханием, внешними электромагнитными полями, состоянием кожных покровов и др.
Проблема устранения или, по крайней мере, ослабления влияния артефактов имеет большое значение для ФПГ. Причем эта проблема является весьма сложной в связи с тем, что источники возникновения артефактов очень разнообразны, а построение их моделей оказывается затруднительным,
Основные виды артефактов, влияющие на точность регистрации пульсовых кривых, имеют электрическую, оптическую и физиологическую природу [31].
Первая группа артефактов возникает в фотоплетизмографе в результате действия внешних электромагнитных полей, создаваемых питающей сетью промышленной частоты 50 Гц, за счет работы в помещении различных электрифицированных механизмов, физиотерапевтической аппаратурой и др. Если ограничить верхнюю частоту fB в спектре ФПГ сигнала значением около 20 Гц, то подавление такого рода помех можно осуществить путем частотной фильтрации сигналов с использованием аналоговых и цифровых фильтров нижних частот с высокой крутизной спада амплитудно-частотной характеристики, а также с помощью режекторных фильтров, настроенных на частоту сети 50 Гц. Кроме этого обязательно предусматривается тщательная экранировка датчика и аппаратуры. При этом необходимо учитывать следующее. С одной стороны при существенном ограничении верхней частоты в спектре ФПГ сигнала (до 10 Гц) влияние внешних полей уменьшается, а с другой стороны - теряется важная часть полезной информации, заключенной в высших гармониках снимаемого сигнала.
Вторая группа артефактов возникает при попадании света от посторонних источников излучения на фотоприемник датчика. Под действием этих помех уровень сигнала, снимаемого с фотоприемника, изменяется, искажая сигнал, обусловленный пульсациями кровотока в тканях.
Для подавления оптических помех требуется хорошая оптическая экранировка датчика, а также соответствующие способы его крепления на биологическом объекте. Однако в ряде случаев применение оптической экранировки нецелесообразно, поскольку за счет ее элементов нарушаются условия Съема ФПГ сигнала: затрудняется контроль правильности установки датчика, нарушаются процессы теплообмена и вентиляции поверхности биоткани.
Для существенного повышения помехоустойчивости измерительного тракта фотоплетизмографа используется импульсное питание источника излучения частотой несколько килогерц с последующим избирательным усилением преобразованного фотоприемником в электрический сигнал модулированного по амплитуде импульсного светового потока. В этом случае частотный спектр внешних фоновых засветок датчика, сетевых наводок, а также температурный дрейф элементов оптоэлектрошюй пары лежит за пределами полосы пропускания избирательного усилителя. Хорошие результаты особенно при усилении слабых фотосигналов дает и использование синхронного детектирования [36].
Еще один путь снижения влияния фоновых засветок - использование метода двухфазной коммутации светодиода датчика [37, 38]. В первой фазе свето-диод датчика включен, и фотоприемник воспринимает полезный сигнал и сигнал помехи, а во второй фазе светодиод выключен, и фотоприемник регистрирует только фоновую засветку датчика, содержащую оптические помехи. Напряжение фоновой засветки запоминается и вычитается из сигнала полученного в первой фазе работы светодиода. Таким образом, действие фоновой засветки датчика на полезный сигнал ослабляется. Частота коммутации светодиода выбирается в диапазоне сотен Гц - единиц кГц, что значительно выше частот возможных оптических засветок.
Третья группа артефактов оказывает наибольшее влияние на выходной сигнал фотоплетизмографа. К ним можно отнести влияние двигательных артефактов, в том числе и дыхания. Двигательные артефакты, которые порождаются непроизвольными движениями биологического объекта в рабочей зоне датчика, приводят к модуляции длины пути, проходимого светом через ткань и искажению формы сигналов, связанных с пульсациями кровотока. В некоторых условиях при снятии ФПГ практически невозможно ограничить движение, что в основном и порождает этот вид артефактов.
Пути снижения влияния таких артефактов - вырезание из спектра усиливаемого сигнала, например, с помощью режекторного фильтра гармонических составляющих, обусловленных артефактами, в окрестности центральной частоты спектра помехи, использование ограничения коэффициента усиления усилителя и чувствительности фото приемника во время действия артефакта за счет введения различных пороговых элементов, применение преобразования Фурье, если известна полоса частот, свойственная артефактам движения, а полезный сигнал ограничен диапазоном 0,25...4 Гц, выделение информативного сигнала из разности сигналов с двух датчиков, воспринимающих одну и ту же помеху, а также ряд других методов, описанных в литературе [35, 39, 40].
Кроме этого существуют источники погрешностей, обусловленные физиологическими факторами, которые связаны с индивидуальными оптическими свойствами биологических тканей: различной пигментацией кожного покрова, толщиной рогового слоя кожи на разных участках тела одного биологического объекта и у разных объектов, выделением сальных и потовых желез, наличием волосяного покрова, отличиями в спектральных характеристиках различных слоев кожи, не содержащих крови, и другими факторами [41]. В отдельную группу можно выделить стресс-факторы, которые в сильной степени искажают результаты измерений.
Далее, падающий на биологическую ткань световой поток от источника излучения, хотя и имеет малую мощность (единицы и десятки мВт), все же оказывает влияние на процессы, происходящие в ней (нагревание, фотохимические реакции и др.). Причем поглощение световой энергии в большинстве случаев избирательно, то есть зависит от спектрального состава падающего излучения [32]. Это обстоятельство также необходимо учитывать при разработке аппаратуры для ФПГ.
Сложность получения качественного ФПГ сигнала заключается в широком диапазоне интенсивностей световых потоков, падающих на фотоприемник, при относительно высоком уровне шумов, возникающих как за счет функционирования различных систем организма, например, дыхательной и вегетативной нервной системы, так и за счет влияния внешней среды (внешние помехи). При этом частотный спектр артефактов в ряде случаев близок к частотному спектру полезного сигнала. На рис. 1:9 а приведена реализация пульсового сигнала, искаженная артефактами, а на рис. 1.9 б - фотоплетизмограмма при отсутствии артефактов.
Анализ и классификация фотоплетизмограмм по относительному описанию РФ
Во-вторых, использование полных матриц инциденций графов предполагает процедуры полного перебора при идентификации графов, что практически плохо реализуется [70].
В большинстве задач идентификации РФ не требуется использовать полный набор соотношений между составляющими. Поэтому на практике достаточно выделить подграф исследуемого графа, который будет являться "гомоморфным" эталоном в процедуре идентификации. Например, используя диагональ матрицы [R]„ для РФ, изображенной на рис.3.2, можно выделить подграф, вычислительная процедура идентификации которого значительно упрощается (рис.3.2). Использование гомоморфного эталона позволяет также значительно сократить информационную избыточность относительного описания. Общую структуру алгоритма построения такого эталона можно представить в следующей последовательности: - анализ главной диагонали [R]„ в обучающей выборке; - анализ логических связей [R]„ в той же выборке; - выбор элементов [R]„ для построения гомоморфного эталона; - анализ выбранных элементов на логические связи; - построение эталона. Подобного рода алгоритмы реализуются как программно, так и аппаратно. Способы реализации их будут описаны ниже. При выборе полноты относительного описания необходимо учитывать свойство информационной избыточности относительного описания в сравнении с аналитическим видом описания исследуемого сигнала (в частности, в сравнении с заданием РФ). Избыточность описания РФ через матрицу отношениями определяется следующим образом. Пусть п составляющих РФ={уі}"=, представлены S-разрядным двоичным кодом. Тогда для относительного описания РФ требуется п /2 бит информации, в то время как точное описание РФ требует (nxS) бит (рис.3.3). При iij 2S избыточность относительного описания резко возрастает, однако не зависит от разрядности кодирования составляющих РФ. Но последнее качество имеет малую практическую ценность, поскольку реально закодированные составляющие РФ имеют не более двух десятков двоичных разрядов квантования. Введение избыточности описания предполагает увеличение надежности кодирования и передачи сообщений. При относительном описании дискретных сигналов надежность кодирования формы РФ увеличивается за счет использования свойств отношений. Например, в случае отношения порядка таким свойством является транзитивность: если y yj&y yj+i—»УІ УІ+Ь j i. Например, если в главной диагонали матрицы [R]M все элементы имеют одного же значение 0 или 1, то и остальные элементы матрицы имеют соответственно значение 0 или 1. В случае полного относительного описания РФ через матрицы отношения различного порядка объем информации J для передачи формы РФ еще более возрастает, то есть Учитывая последнее выражение, можно говорить об информации избыточности относительного описания РФ. При этом, чем «точнее», ближе к конкретному сигналу описание, тем быстрее растет информационная избыточность его. С другой стороны, чем шире класс сигналов для данного описания, тем менее оно избыточно. Эти свойства относительного описания РФ определяют его место среди других видов описания. Как было указано выше, важной стороной использования относительных описаний является возможность сокращения избыточности описания путем построения гомоморфного эталона [R]„. Гомоморфный эталон предполагает, как и при оптимальном кодировании, независимость отдельных составляющих его. Например, одним из простых вариантов построения такого эталона является выбор в качестве эталона элементов диагонали матрицы [R]„ Сокращение избыточности описания РФ можно произвести также и за счет использования новых более сложных отношений на множестве составляющих РФ или предварительного выбора наиболее информативных участков в качест 65 ве "составляющих" РФ. Во втором случае применяют различные методы адаптивной дискретизации или аппроксимации исходного сигнала. Например, аппроксимация исследуемого сигнала полиномами первого порядка позволяет построить матрицу отношения для двух параметров отдельных участков (ломаных прямых) сигнала: угла наклона участка и его длины. Оба параметра могут быть представлены в виде РФ, для которой остаются в силе указанные выше соображения. С позиции описания классов дискретных сигналов говорить об информационной избыточности не приходится. Это очевидно, так как в силу инвариантности к линейным преобразованиям относительное описание охватывает бесконечное количество РФ в случае бесконечно-мерной решетки для задания РФ. Указанные свойства относительного описания могут быть эффективно использованы не только для анализа, но и для классификации РФ. В работе Позина Н.В. [61] приведен алгоритм и блок-схема многослойного классификатора, использующего "ранжировку" компонент РФ. Такого же типа классификатор, возможно, построить и с использованием матрицы отношения. Блок-схема его приведена на рис.3.4 а. Основное отличие структуры данного классификатора от известного заключается в том, что включен блок построения матрицы отношения РФ. Поступающие на вход классификатора компоненты РФ ={x(i)} "=1 сравниваются в БПМо и для них строится [R]M, одновременно в блоках вычитания В], В2,..., Bj, ...,В(п-2) вычисляются первые, вторые и т.д. разности между отдельными компонентами РФ. Для них соответственно в блоках БМПі, БМПг, ...,БМПІ,..., БМП(П.2) строятся матрицы отношения [R]H, которые далее поступают в блоки классификации К(), Ki К2, ...,Kj, ... ,К(п-2), где полученная матрица [R]„ относится к какому-либо заданному классу. На рис.3.4 б показан одновходовый вариант многослойного классификатора.
Аппаратура для регистрации фотоплетизмограмм
В четвертой главе рассмотрены вопросы создания автоматизированной измерительной системы и ее апробации.
На базе предложенных алгоритмов разработана автоматизированная система для регистрации пульсовых кривых методом фотоплетизмографии [81, 82]. Структурная схема системы представлена на рис.4.1. Она состоит из фотоплетизмографа (ФПГ), содержащего датчик (D) в виде оптопары излучатель И - фотоприемник Ф, который крепится на биологическом объекте (БО) и усилитель фотосигнала (УФ), персонального компьютера (PC) типа Notebook и блока сопряжения (БС) на базе микроконтроллера для связи ФПГ с компьютером, а также специализированного программного обеспечения (СПО) для ввода и представления полученных данных на экране монитора и для экспресс-обработки зарегистрированной информации. Питание всей системы осуществляется от блока питания аккумуляторного (БПА).
Сигнал с датчика, установленного на обследуемом биологическом объекте, после усиления поступают на вход АЦП микроконтроллера, который с частотой дискретизации 1 кГц преобразует его в цифровой код и передает через порт связи в оперативную память PC.
Электрическая схема разработанной системы представлена на рис.4.2. Аналоговая часть схемы построена на операционных усилителях типа TL082 [83] фирмы Texas Instruments с полевыми транзисторами на входе. Особенностями данных операционных усилителей, определяющих их применение для усиления слабых фотосигналов, обусловленных сердечной деятельностью биологического объекта, являются высокое входное сопротивление до 1012 Ом и большой коэффициент усиления 200-Ю3, малый входной ток 30 пА, малые гармонические искажения 0,003%. В одном корпусе интегральной микросхемы содержится два операционных усилителя, что сокращает размеры печатной платы.
При облучении биологической ткани ИК излучением светодиода оптоэлектрического датчика часть светового потока поступает на фотодиод D и преобразуется в электрический сигнал, который усиливается в 10 раз входным операционным усилителем. Фотодиод работает в фотодиодном режиме (со смещением), что повышает чувствительность схемы [84].
Постоянная составляющая сигнала с фотодиода отфильтровывается разделительным конденсатором большой емкости (десятки микрофарад), способным пропускать без искажения нижние частоты в спектре пульсового сигнала. Конденсатор установлен на входе первого операционного усилителя Каскад на основе второго операционного усилителя также усиливает сигнал в 10 раз. Кроме этого с помощью переменного резистора «offset adjust» на входе этого усилителя можно смешать нулевой уровень фотоплетизмограммы (изолинию) для лучшего наблюдения кривой пульсового сигнала в диалоговом окне.Для дальнейшего усиления пульсового сигнала и формирования заданной . полосы пропускания измерительного канала в диапазоне 0,25...40 Гц служат две секции перестраиваемых универсальных фильтров второго порядка [85] (рис.4.3). Схема фильтра позволяет с помощью, подстроенных резисторов изменять частоту среза и коэффициент передачи независимо друг от друга. Режекторный фильтр на основе двойного Т-образного моста [85], настроенный на частоту сети 50 Гц, позволяет дополнительно снизить влияние сетевых наводок на регистрируемый ФПГ сигнал. Для согласования выходного сопротивления фильтра и входа микроконтроллера установлен повторитель напряжения на операционном усилителе. Питание фотоплетизмографа от аккумуляторов также снижает влияние промышленной сети на качество регистрируемых фотоплетизмограмм. Для оперативной сигнализации качества установки датчика и снимаемой фотоплетизмограммы в схему введен световой индикатор пульса, состоящий из повторителя напряжения на операционном усилителе, формирователя прямоугольных импульсов из сигнала пульсовой кривой и светодиода красного цвета свечения. Программа обеспечивает вычисление текущей частоты пульсового сигнала пациента «Heart Rate» и ее цифровую индикацию, расположенную в правой нижней части окна (см. рис.4.14).
Похожие диссертации на Автоматизированная регистрация и обработка фотоплетизмограмм с использованием относительного описания цифровых сигналов
