Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор литературы. Биологическая обратная связь. Компьютерные технологии биоуправления 8
1.1. Классификационные принципы технологий биоуправления 8
1.2. Клинические предпосылки использования нейротерапии 12
1.3. Технические средства предъявления пациенту сенсорной информации и сигналов биоуправления 116
1 .4. Технические вопросы ввода и обработки информации в биотехнических системах коррекции функционального состояния человека „,20
1.5. Биотехнические системы цветостимулящш 25
Выводы по первой главе 29
2. Информационная модель формирования микроструктурного паттерна вариабельности ритма сердца (hrv) и алгоритмы обработки электрофизиологической информации 31
2.1. Методологические приемы обработки межпульсового интервала, Двухконтурная модель управления ритмом сердца 31
2.2. Информационная модель управления ритмом сердца 40
2.3. Авторегрессионные модели. Коррелляционная ритмопрафия 52
Выводы по второй главе 56
3. Автоматический модуль ввода и обработки пульсометрических данных. Структура управляющей оболочки автоматизнрованной системы анализа информации 58
Выводы по третьей главе 74
4. Модели и алгоритмы медицинской компьютерной системы директивного биоуправления 75
4.1. Детерминированные модели трансформации нейродниамической активности мозга. Модели совместного воздействия метроиомизированного дыхания и цветостимуляции 75
4.2. Основные медико-технические требования, предъявляемые к разработке биотехнической системы классического БОС-тренинга и директивного биоуправления 88
4.3. Интерфейсы биотехнической системы в рамках автоматизированного рабочего места врача 98
Выводы по четвертой главе 103
5. Исследование информационной модели управления ритмом сердца на адекватность реальным физиологическим процессам 107
5.1. Использование модели резонансного дыхания и экзаменационного стресса для оценки парасимпатических н симпатических влияний на ритм сердца 107
Выводы по пятой главе 117
Список литературы 123
Приложения
- Классификационные принципы технологий биоуправления
- Методологические приемы обработки межпульсового интервала, Двухконтурная модель управления ритмом сердца
- Автоматический модуль ввода и обработки пульсометрических данных. Структура управляющей оболочки автоматизнрованной системы анализа информации
- Детерминированные модели трансформации нейродниамической активности мозга. Модели совместного воздействия метроиомизированного дыхания и цветостимуляции
Введение к работе
Актуальность темы. Возможности психофизиологической адаптации человека к новым условиям жизнедеятельности явно не поспевают за динамично развивающейся технологической сферой его реального существования. В результате чего в последние десятилетия отмечается рост большой группы заболеваний, обозначаемых такими понятиями, как психосоматические расстройства, болезни регуляции и др.
Для компенсации этих отклонений в практической медицине, как правило, используют большой арсенал медикаментозных средств.
Вместе с тем важно подчеркнуть, что существует и известная осторож-, ность, и все более усиливающийся скептицизм в отношении применения фармакологических препаратов не только среди пациентов, но и медицинских работников. Это обусловлено тем, что в ряде случаев симптомы заболевания не поддаются фармакологическому контролю, или назначение медикаментов неприемлемо из-за побочных эффектов.
Альтернативой лекарственному лечению являются, так называемые, БОС-технологии. Согласно определению Американской ассоциации прикладной психофизиологии и биологической обратной связи (ААРВ), «БОС является нефармакологическим методом лечения с использованием специальной аппаратуры для регистрации, усиления и «обратного возврата» пациенту физиологической информации. Основной задачей метода является обучение саморегуляции, обратная связь облегчает процесс обучения физиологическому контролю так же, как процесс обучения любому искусству Оборудование делает доступной для пациента информацию, в обычных условиях им не воспринимаемую» [12].
В отличие от преимущественно симптоматического характера фармакотерапии в рамках традиционной медицины, гпавной целью БОС-терапии является восстановление нормальной деятельности регуляторных систем организма, что приводит к устранению патологических симптомов и улучшению качества жизни.
Важно отметить, что при использовании рассмотренных принципов биоуправления испытуемый должен сам видоизменить свое состояние таким образом, чтобы оно соответствовало видимым им на мониторе параметрам обратной связи. Естественно такие приемы биоуправления приводят к большим затратам времени на поиск адекватного состояния, к тому же, не все испытуемые могут успешно его отыскать.
Второй подход немедикаментозного воздействия базируется на принудительном или направленном навязывании определенного частотной) спектра через оптический канал связи или посредством специальных электродов.
Известен способ саморегуляции с принудительным навязыванием определенного ритма в приборе «Релаксатор» [49]. Перед испытуемым на экране предъявляют световое пятно, которое циклически» с замедлением до ритмов спящего человека, расширяется и суживается.
Частотная фотостимуляция используется для безмедикаментозной коррекции функциональных состояний человека, с формированием, так называемых, артифициальных стабильных функциональных связей (АСФС) [51].
Последующая активация АСФС, с той же частотой, приводит к воспроизводимым комплексным эффектам, сопровождающимся клиническими и электрофизиологическими изменениями [76],
Однако, рассмотренные методы фотостимуляции лишь условно могут быть отнесены к хронобиологическим, поскольку используют из многочастотного реального кода лишь одну частоту и не синхронизированную с другими биоритмами пациента.
Известно, что паттерн электроэнцефалограммы (ЭЭГ) представляет собой сложный ритмический узор биоэлектрической активности головного мозга и является результатом взаимодействия его многочисленных регуляторных систем, обеспечивающих высший уровень интеграции и управления в организме. Следовательно, имея возможность модифицировать характер ритмической ак-
тивности головного мозга, можно получить доступ к рычагам, от которых зависит функционирование его регуляторных систем.
В 1994 году Ф.А. Пятакович, используя фундаментальные принципы хронобиологии, научно обосновал рекомендации по разработке биотехнических систем цветостимуляции, в которых параметры цветового воздействия по интенсивности могут быть автоматически согласованы с параметрами биологической обратной связи посредством датчиков пульса и дыхания [58]. Реализация, рассмотренных выше теоретических положений, была осуществлена в запатентованной биотехнической системе цветозвуко стимуляции [58,63], в которой предъявляемым объектом служили два овала, с циклически изменяемой цветовой последовательностью, закодированной в виде того или иного паттерна ЭЭГ.
За десятилетие с 1994 по 2004 годы под руководством профессора Ф.А. Пятаковича была проведена серия исследований, включавшая формирование медико-технических требований к разработке биотехнических систем цветостимуляции и оценку их клинической эффективности [24,65,59,104,22].
Так, известна биотехническая система цветостимуляции, где предъявляемым объектом служили четыре квадрата [92]. В отличие от рассмотренной ранее биотехнической системы автор использовал два квадрата в качестве сенсорной информации, закодированной в виде определенного паттерна ЭЭГ, а дополнительные два квадрата выполняли функцию синхронизации, поскольку на них подавали сигналы пульса и дыхания.
Получены положительные результаты использования биотехнических систем для целей коррекции центральных и периферических нарушений остроты зрения, работающих на светодиодной технике [41, 72],
Однако из электрофизиологии зрительного восприятия известно, что реальная картина мира анализируется в сетчатке, наружных коленчатых телах, в зрительной коре благодаря механизму пульсирующих пространственно-частотных полей. Поскольку светодиодная техника не позволяет сформировать предъявляемый объект в виде решеток, поэтому перед исследователями встал
вопрос разработки и реализации систем цветостимуляции с предъявлением светового объекта в виде решеток.
В 2000-2003 годах были рассмотрены принципы биоуправления и в системе цветоритмотерапии, где предъявляемым объектом служили цветовые решетки [24,94,95].
Проведенные, цитированными выше авторами, исследования продемонстрировали, что использование всех технологий биоуправляемой цветостиму-ляции обеспечивает на основе механизма резонансного захвата навязываемых частот, трансформацию паттерна ЭЭГ и как следствие модификацию функционального состояния пациента [24,96].
Однако подобные технологии воздействия не могут рассматриваться с позиций реабилитационной медицины, поскольку в них отсутствует элемент активного участия больного в процессе лечения.
Следовательно, разработка биотехнических систем директивного биоуправления, включающего воздействие при помощи цветостимуляции с мотивированным участием больного, является актуальным.
Работа диссертанта выполнялась в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН, а также с целевой программой «Здоровье» по профилактике и лечению заболеваний и развитию материально-технической базы здравоохранения Белгородской области.
Цель и задачи исследования Увеличение эффективности лечебного воздействия в системе классического электроэнцефалографического тренинга, основанного на биологической обратной связи, посредством синхронизации мет-рономизированного дыхания в сочетании с релаксирующеи цветостимуляциеи явилось целью исследования.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
разработать общую структуру моделей предъявления целевой функции, как объектов регулирования, в виде цветовых решеток, авторегрессионного облака пульса и скаттерграммы ЭЭГ;
создать модели трансформации нейродинамической активности мозга;
разработать модели метрономизированного дыхания человека;
сформировать алгоритмы синхронизации паттернов дыхания и цветости-муляции и управления интенсивностью воздействия для биотехнической системы компьютерной цветоритмотерапии;
разработать программное обеспечение для модуля директивного биоуправления.
Методы исследования основаны на использовании основных положений системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, методов для регистрации и анализа электрофизиологической информации, включающих электроэнцефалографию и ритмотестирование.
Научная новизна результатов исследования. В результате проведенного диссертационного исследования получены и выносятся на защиту следующие результаты, отличающиеся новизной:
способ хронобиологического кодирования видеоимпульсов, соответствующих определенным формулам воздействия, направленного на торможение нейродинамических процессов мозга и отличающегося соответствием паттернам релаксации ЭЭГ;
алгоритм биомодуляции видеосигнала, направленный на усиление эффективности воздействия и отличающейся биоциклическим характером изменения скважности видеоимпульсов, соответствующих паттерну ЭЭГ в форме веретена;
способ трансформации текущего паттерна ЭЭГ посредством резонансного дыхания, отличающийся формой предъявления целевой функции регулирования в виде скаттерограммы ЭЭГ;
структура биоуправления в компьютерной биотехнической системе цве-тотерапии, включающая датчики пульса, дыхания и программные модули, отличающаяся наличием принудительной синхронизации паттернов видеосигналов и паттернов дыхательного цикла.
Практическая значимость и результаты внедрения. Разработан и реализован программный модуль биотехнической системы директивного биоуправления.
Осуществлен принцип оптимизации цветового воздействия посредством динамических изменений предъявляемого объекта в форме цветовых решеток путем циклических колебаний коэффициента заполнения несущего сигнала: на вдохе коэффициент возрастает, на выдохе - падает.
Разработана технология реабилитационного лечебного воздействия посредством директивной цветостимуляции, активно подключающей резонансное дыхание пациента.
В результате проведенного директивного биоуправления у больных неврозами достигнута коррекция симпатико-адреналовои и неиродинамическои активности мозга, отмечено снижение показателей нейротизма и ситутативной тревожности пациентов.
Результаты работы внедрены в лечебную практику неврологического отделения Муниципальной городской больницы №1, гор. Белгорода, в учебный процесс и НИР кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий Белгородского государственного университета.
Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на Международной научно-практической конференции «Метромед-99» (29 июня -1 июля 1999 г., г. Санкт-Петербург), на 7-й Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии. Информационное обеспечение медицины и экологических исследований-2000» (г. Курск), на 2-й Российской научно-практической конференции: «Актуальные проблемы экологии, экспериментальной и клинической медицины» (26 - 27 апреля 2001 г., г. Орел),
на 4-й Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2001» (22 - 23 мая 2001 г., г. Курск), на Международной научной конференции «Экология и здоровье человека в XXI веке», посвященной 10-летию медицинского факультета УлГУ (4 — 6 октября 2001 г., г.Ульяновск), на II конференции молодых ученых России с международным участием «Фундаментальные науки и прогресс клинической медицины» (24 - 28 апреля 2001 г., г. Москва), на 3-м Международном конгрессе молодых ученых «Наука о человеке» (2002 г., г. Томск), на Международной научно-практической конференции «Измерительные информационные технологии и приборы в охране здоровья» (7-9 октября 2003 г., г. Санкт-Петербург), на Международной научно-практической конференции «Хрономедицина -практике» (18 -19 декабря 2003 г., г. Белгород).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 научных работ.
Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, приведенных в конце автореферата, лично автором рассмотрена структура алгоритма управления системой цветостимуляции посредством приложения Direct-draw [1]. Решена задача программного разделения общих аппаратных и программных ресурсов с другими приложениями, запущенными на данном компьютере [2].
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 139 страницах машинописи и состоит из введения, 5 глав, основных результатов работы, списка литературы (104 - отечественных и 38 - иностранных авторов) и приложения. Диссертация иллюстрирована таблицами (15), рисунками (42).
Классификационные принципы технологий биоуправления
Вопросы терминологии заслуживают специального обсуждения. Дело заключается в том, что в отечественной литературе используются такие разнообразные термины как «биологическая обратная связь», «биоадаптивное управление», «адаптивное биоуправление», «функциональное биоуправление», «биоадаптивная нейрореабилитация» [11, 97]. Пестрота и неудобоваримость терминологии еще больше усугубляются при необходимости обозначить клинические и неклинические варианты применения метода. Поэтому, во избежание терминологической разноголосицы и перегруженности, отдельные авторы [28] предлагают взять за основу понятие «биологическая обратная связь» - БОС - и использовать термин БОС-терапия (с возможной физиологической конкретизацией - БОС-ЭЭГ-терапия, БОС-КГР-терапия, БОС-бета/тета-терапия и т.д.) для клинических приложений и термин БОС-тренинг - для неклинических. Автор полагает, что такой подход удовлетворяет требованиям краткости и отражает суть и цели БОС-процедуры.
Для обозначения всего спектра терапевтических БОС-процедур некоторые исследователи используют термин «нейротерапия» или «нейробиоуправле-ние» [ 84 ].
Будучи формой прикладной психофизиологии, БОС-исследования организационно оформлены в виде Международного Общества Обратной связи и Прикладной Психофизиологии. По данной тематике выпускается 2 специализированных научных журнала, в США создан национальный Институт БОС-сертификации и лицензирования. О растущем доверии к БОС-технологиям в ортодоксально-медицинской среде говорит тот факт, что в настоящее время в США около 80% расходов на проведение БОС-терапии берут на себя страховые компании [123].
Имеющиеся на сегодняшний день групповые и многоцентровые данные свидетельствуют о том, что эффективное применение БОС-методов позволяет уменьшить медикаментозную нагрузку в 1.5-2, а то и в большее число раз при таких хронических болезнях, как гипертоническая болезнь, эпилепсия, синдром нарушения внимания и гиперактивность у детей и подростков, мигрень, бронхиальная астма и др., сократить численность длительно и часто болеющих более чем на 50%, а у более чем 60% больных неврозами, депрессивными и тревожными нарушениями и вовсе исключить лекарства в ходе лечения и восстановительного периода [11]. БОС-терапия, включенная в стандартную программу восстановительного лечения и реабилитации, объективно сокращает сроки выздоровления в 2-5 раз, а также значительно снижает число повторных обращений. Все это говорит не только о медицинской целесообразности, но и экономической обоснованности широкого внедрения БОС-технологий.
Метод биологической обратной связи (БОС), в английском варианте -biofeedback [130] возник в конце 50-х годов прошлого века [109]. Зарождению метода способствовал ряд научных открытий — а) работы N.Miller по выработке у животных висцеральных условных рефлексов (УР) оперантного типа; б) данные М.В. Sterman [139] о повышении порогов судорожной готовности после ус-ловнорефлекторного усиления сенсомоторного ритма в центральной извилине коры головного мозга как животных, так и человека; в) открытие J. Kamiya [120] способности испытуемых произвольно изменять параметры своей электроэнцефалограммы (ЭЭГ) при наличии обратной связи об их текущих значениях. 70-е годы в истории развития БОС-технологий отмечены были небывалым общественным интересом к так называемому альфа-обучению и альфа-состояниям, обусловленным усиленным альфа-ритмом в ЭЭГ человека.
Научным фундаментом для развития нового направления послужили такие направления, как общая и прикладная психофизиология, а также теория условных рефлексов (УР) инструментального (оперантного) типа. Вместе с тем, уже первым исследователям БОС-обучения стало ясно, что оперантный УР контроль биоэлектрической активности головного мозга и вегетативной нервной системы (ВНС) может иметь важное клиническое применение.
Суть БОС-метода состоит в «возврате» пациенту на экран компьютерного монитора или в аудио-форме текущих значений его физиологических показателей, определяемых клиническим протоколом. (Протокол - совокупность условий, регламентирующая проведение БОС-процедуры). В этом смысле все БОС-протоколы разделяются на две большие группы - во-первых, это направление, обозначаемое в англоязычной литературе понятием .«neurofeedback», в рамках которого осуществляется модификация различных параметров ЭЭГ головного мозга (амплитуды, мощности, когерентности и т.д. основных ритмов ЭЭГ - обозначается также термином «neurotherapy»), и другое направление, обозначаемое понятием «biofeedback», в рамках которого подвергаются изменению показатели вегетативной (симпатико-парасимпатической) активации (проводимость кожи, кардиограмма, частота сердечных сокращений, дыхание, электромиограм-ма, температура, фотоплетизмограмма и др.). По современным представлениям, регуляторные изменения в деятельности вегетативной нервной системы, обусловленные сильным и/или хроническим стрессом, представляют собой один из важнейших факторов возникновения большой группы заболеваний, обозначаемых такими понятиями, как психосоматические расстройства, болезни регуляции и др.
Согласно определению Американской ассоциации прикладной психофизиологии и биологической обратной связи (ААРВ), «БОС является нефармакологическим методом лечения с использованием специальной аппаратуры для регистрации, усиления и «обратного возврата» пациенту физиологической информации. Основной задачей метода является обучение саморегуляции, обратная связь облегчает процесс обучения физиологическому контролю так же, как процесс обучения любому искусству. Оборудование делает доступной для пациента информацию, в обычных условиях им не воспринимаемую» [138]. Основные атрибуты терапии — врач (тренер), пациент, оборудование.
Схематично БОС-процедура заключается в непрерывном мониторинге определенных электрофизиологических показателей и «подкреплением» с помощью мультимедийных, игровых и других приемов заданной области значений. Другими словами, БОС-интерфейс представляет для человека своего рода «физиологическое зеркало», в котором отражаются его внутренние процессы. Таким образом в течение курса БОС-сеансов возможно усилить или ослабить данный физиологический показатель, а значит, уровень тонической активации той регуляторной системы, чью активность данный показатель отражает. Например, обучение с помощью БОС-метода произвольно повышать температуру кончиков пальцев приводит к снижению симпатикотонии, а значит к снижению спазма периферических сосудов. Необходимым компонентом и условием проведения БОС-обучения является мотивация на достижение результата, умение формирования которой у испытуемого является важным элементом профессионализма БОС-терапевта.
Методологические приемы обработки межпульсового интервала, Двухконтурная модель управления ритмом сердца
Требования системного анализа, как известно, включают декомпозицию целей и функций, построение и исследование модели в предметной области.
В 1996 п Европейское кардиологическое общество и Североамериканское общество стимуляции и электрофизиологии ввели жесткие стандарты оценки вариабельности сердечного ритма (ВСР), суть которых сводится к определенному алгоритму обработки 5-минутных или суточных: записей ЭКГ [118,43]. Однако широкое применение евро-американских стандартов (ЕАС) пока не привело к ожидаемому прогрессу в установлении диагностической ценности ВСР [18]. По мнению Ю.Р.Шейх-Заде и соавт.[3] это может быть связано, с одной стороны, с ограничением альтернативных подходов к пониманию и оценке даіпюго явления, а с другой стороны с отсутствием адекватной модели управления сердечным ритмом.
Большинство известных моделей построено на гипотезе T.W, Engelmann [цит. по 93], согласно которой управление сердечным ритмом осуществляется с помощью сопряженных тонических влияний блуждающих (БН) и симпатических нервов (СН) на синоатриальный узел. При этом предполагается, что вагусные влияния носят более лабильный характер, отражением чего служит дыхательная аритмия [136], хорошо кореллирующая с HF-волнами (high frequency) при частотном анализе ЭКГ [118,52,105]. В то же время природа LF- и VLF-волн (low and very low requency) сердечного ритма до сих пор остается недостаточно ясной, несмотря на многочисленные попытки анализа и стандартизации этих показателей [119], И наконец, излагая нервную регуляцию сердца, авторы ЕАС отмечают залпооб-разный характер импупьсации в сердечных нервах [118 ], однако затем никак не используют эти данные для объяснения ВСР. Между тем, в экспериментальной меди цине уже давно установлено, что именно этот факт является ключевым звеном в понимании основных механизмов нервной регуляции сердечного ритма.
Прежде чем рассмотреть модель управления ритмом сердца уточним методологические аспекты обработки электрофизиологической информации, включая ввод межпульсовых интервалов и математическую обработку результатов.
Число анализируемых кардиоинтервалов или объем выборки для математической обработки его имеет большое значение [121]. Обычно в пульсометри-ческих исследованиях за генеральную совокупность принимают объем выборки в 100000 кардиоинтервалов» т.е. равной непрерывному 24-х часовому ряду значений. Выборочная совокупность, согласованная с этим рядом составляет 1/1000 генеральной совокупности. Такая базовая или основная выборка в 100 кардиоинтервалов отражает стационарный случайный процесс, обладающий эргодическими свойствами. Это означает, что любая статистическая характеристика этого случайного процесса, полученная по множеству реализаций, может быть рассчитана в одной единственной реализации путем усреднения по времени ряда измерений. С другой стороны, подобная ситуация отражает скрытую периодичность процесса [30,21]. Следовательно, базовая выборка позволяет получить информацию о наличии не только дыхательной периодики (волны), но и медленных волн с периодом 2-3 минут. Поскольку данные волны имеют отношение к степени активности вазомоторных центров, то по их характеристикам можно судить и о состоянии вазомоторных центров и о состоянии автономного контура регуляции сердечного ритма и о состоянии внутрисистемного уровня центрального контура управления.
Для решения поставленных задач нами выбрана длина регистрации и в 100 (резонансное дыхание) и 500 (построение авторегрессионного облака, оценка функции концентрации синусового узла) межпульсовых интервалов. При средней частоте пульса 65-75 ударов в минуту продолжительность регист рации 100 межпульсовых интервалов составляет 1,5 —2 минуты, а 500 кардио-интервалов - 5,0-8,5 минут.
Как известно в соответствии с требованиями Евро-Американских стандартов (ЕАС) ширина шага ранжирования должна составлять 7,8 мс (0,0078 с). В литературе такой подход подвергается совершенно обоснованной критике [3].
Для определения числа классов существуют известные в статистике формулы: 1). Стерджеса(8ипез,1926) і =ДХ/ 1+3,32 Ign 2)- или Брукса и Карузерса і = ДХ/ 5 lg п 3)л = ДХ/1,4461пп+3,35, здесь во всех формулах ДХ = RRmax - RR min.
Для числа наблюдений в сто межпульсовых интервалов шаг ранжирования вычисленный по формуле 2) и 3) равен 0Э05 секунды, а по формуле 1) -05065 секунды. Кроме отмеченных формул, существуют и другие рекомендации- Все они носят эмпирический характер и не должны применяться догматически.
В отечественной литературе используют вторую или третью формулы.
После ввода в ЭВМ измеряют подряд все 100 или 500 кардиоинтервалов, с последующей группировкой по классам через каждые 0305 секунд. При этом выделяют 25 диапазонов значений кардиоинтервалов от 0,32 до 1,52 сек- Исследуемый ряд всегда включает нормо- тахи- и брадикардию.
Подобная фиксация масштаба измерений для построения гистограммы межпульсовых интервалов (вариационной пульсограммьт- ВПГ) позволяет сравнивать данные, полученные в различных исследованиях.
Статистическая обработка ряда распределения [31] включала определение средней взвешенной величины х (RR) межпульсовых интервалов, среднего квадратического отклонения (сг-сигма) и средней ошибки средней взвешенной величины- Или в зарубежной литературе как SDNN - стандартное отклонение -квадратный корень из разброса нормальных кардиоинтервалов (NN).
Автоматический модуль ввода и обработки пульсометрических данных. Структура управляющей оболочки автоматизнрованной системы анализа информации
Прежде чем, перейти к рассмотрению структуры автоматизированной системы обработки данных, необходимо рассмотреть вопросы ввода и обработки электрофизиологической информации. Нами для ввода электрофизиологической информации в режиме on-line был использован автоматизированный модуль, который включает датчик пульса и дыхания, содержит информационный блок с хронодиагностическими алгоритмами, а также функциональную оболочку с базой данных [46,25,26,77,78].
1-датчик пульса, 2-компаратор фиксации сигнала пульса, 3-дифференциальный усилитель, 4-компаратор определения сигнала пульса, 5-датчик дыхания, 6-вентиль деления сигнала «вдох-выдох», 7-компаратор определения сигнала вдоха, 8-компаратор определения сигнала выдоха» 9- схема выходных вентилей, 10-схема формирования адреса порта ввода/вывода, 11 интерфейс шины данных и адреса IBM РС-АТ, 12 - интерфейс служебных сигналов IBM РС.АТ.
Сигнал с датчика пульса (1), выполненного на оптопаре, поступает на вход компаратора фиксации сигнала пульса (2). При наполнении капиллярного кровотока фоторезистор оптопары изменяет напряжение на входе компаратора (2)- Компаратор выдает сигнал на катод светодиода и выключает его. Сигнал с коллектора фоторезистора поступает на вход дифференциального усилителя (3) с высоким входным сопротивлением. Усиленный сигнал по амплитуде поступает на вход компаратора определения сигнала пульса (4), при срабатывании компаратора (4) логическая единица поступает на вход схемы выходных вентилей (5) и при поступлении разрешающего сигнала со схемы формирования адреса порта (10), передается на 7-ой бит шины данных интерфейса IBM РС.АТ (ID. Схема формирования адреса порта (10) получает адрес порта с шины адреса интерфейса IBM РС.АТ (11) и при наличии логической единицы на выходе разрешения чтения интерфейса служебных сигналов (12) выдает разрешающий сигнал на схему выходных вентилей (9).
Вся схема АЦП питается от напряжений -12V, +12V, +5V снимаемых с соответствующих контактов интерфейса служебных сигналов IBM РС.АТ (12).
Выходы шины адреса интерфейса IBM РС.АТ (11) и интерфейса служебных сигналов IBM РС.АТ (12) соединены со входами схемы формирования адреса порта (10). Сигнал разрешения чтения с выхода схемы формирования адреса порта (10) поступает на вход схемы выходных вентилей (9).Сигналы с выходов схемы выходных вентилей (9) поступают на шину данных интерфейса IBMPCAT(ll).
Большая распространенность и привычный интерфейс операционных систем (ОС) Microsoft Windows 95/98/МЕ для персональных компьютеров ставит задачу создания и переработки медицинских приложений для этих систем, И это, прежде всего, связано с тем, что в разрабатываемой нами системе ввода и обработки информации используется датчик пульса. Разнесение сигнала по времени в многозадачных ОС (какими и являются Windows 95/98/МЕ) принципиально отличается от подобной задачи для ОС DOS- А именно: программа должна разделять общие аппаратные и программные ресурсы с другими приложениями, запущенными на данном компьютере; время, которое программа владеет тем или иным разделяемым ресурсом должна определять операционная система.
В нашем случае рассматриваемые задачи были решены таким образом, что модуль обработки датчика пульса запускается в отдельном потоке с высоким приоритетом- Это обеспечивает периодический опрос датчика в строго определенные интервалы времени и сводит ошибку времени появления сигнала к минимальной (порядка 0,005 с.) Однако, такой подход не замедляет работу других программ, т.к- большую часть времени поток находится в приостановленном состоянии.
При запуске потока ему в качестве параметра передается адрес структуры, содержащей указатель на окно дальнейшей обработки данных, флаг останова процесса и количество необходимых межпульсовых интервалов.
Собственно межпульсовой интервал вычисляется внутри потока. Окну, чей указатель передан в качестве параметра, поток отсылает пользовательское сообщение (user-defined), которое содержит значение межпульсового интервала и его порядковый номер. Этим обеспечивается независимость работы датчика. Такой подход обеспечивает хорошее разнесение межпульсовых интервалов по времени и легкую переносимость кода в другие приложения.
Для оценки состояния ритма сердца нами была разработана специальная автоматизированная система с базой знаний позволяющей проводить анализ по следующим критериям: функция автоматизма; функция концентрации синусового узла; дифференциальный закон распределения; интегральный закон распределения; авторегрессионный закон распределения; апроксимация непараметрическими моделями неизвестного закона.
Результаты могут быть получены путем выбора критериев отбора посредством системы меню.
Главное меню содержит следующие пункты: ввод данных о больном, диагнозе, характере обследования, статистическая обработка результатов. Пункт обработки результатов содержит специальное окно в котором представлены графики и статистические параметры ряда распределения. При этом можно выбрать показатели линейных графиков, дифференциальных кривых и интегральных кривых распределения, а также авторегрессионного облака.
Имеется специальный пункт меню "отладка", позволяющий выбрать возможность просмотра всех межпульсовых матриц и произвести любые исправления.
Программа работает с базой данных состоящей из трех взаимосвязанных файлов PankyPdrtTn Pgr\ которые по умолчанию создаются на текущей директории или на любой другой по выбору. Возможно вычисление показателей математической статистики и определение критериев достоверности различий. Для вычисления достоверности различий сравнивают две статистические выборки. Для оценки достоверности различий использованы, как параметрические, так и непараметрические критерии. В качестве непараметрического критерия служил известный в статистике метод углового преобразования Фишера и критерий X Колмогорова-Смирнова.
Детерминированные модели трансформации нейродниамической активности мозга. Модели совместного воздействия метроиомизированного дыхания и цветостимуляции
Прежде чем перейти к рассмотрению конкретных моделей и алгоритмов биоуправления в рассматриваемой нами системе цветоритмостимуляции необходимо кратко определить существенные технологические черты подобного воздействия.
Поясним существо вопроса. В литературе нет четко определенного ответа на вопрос - что представляет собой восстановительное лечение и чем от него отличается процесс реабилитации, что их сближает и что отличает и т.д.
Медико-биологическая наука определяет, что существует единый обще-биологический структурно-функциональный восстановительный процесс, куда естественно входит и восстановительное лечение и процесс реабилитации.
Восстановительное лечение (медикаментозная терапия, ряд физиотерапевтических процедур, хирургическая коррекция, рефлексотерапия, массаж и т.д.), прежде всего, решает задачи максимально возможного восстановления (нормализации) внутреннего статуса, внутренней структуры нарушенной системы в смысле ее функциональных возможностей, как правило, без активного привлечения пациента.
Специальное решение ВОЗ (1980) постулирует, что реабилитационным следует признать тот процесс, когда в реализацию восстановительных лечебных мероприятий включен и сам пациент, который активно, сознательно и заинтересованно участвует в восстановлении нарушенных функций, используя результаты для своей социально-бытовой адаптации. Говоря конкретно, реабилитация пациента обязательно подразумевает его активное, сознательное и мотивированное участие в процессе лечения с одновременным или отсроченным решением элементов социально-бытового характера, социальной адаптации.
Таким образом, восстановительное лечение и реабилитация, являясь частью общебиологического процесса восстановления, отличаются друг от друга именно по степени участия пациента в лечебно-восстановительном мероприятии.
Поставленная задача модификации функционального состояния испытуемого основывалась на известных электро физиологических процессах, происходящих в затылочных долях мозга [88] в ходе анализа зрительной сенсорной информации. Предъявление информации через оптический канал связи посредством цветовых импульсов, закодированных в длительностях импульсов и пауз в соответствии с частотным диапазоном высокоадаптивных ЭЭГ, должно обеспечить трансформацию паттерна ЭЭГ, а следовательно и модификацию функционального состояния человека.
Общеизвестно, что ритмами ЭЭГ, несущими наибольшую информацию, являются Д, В, а и /J-ритмы. В данной работе диапазон Д-ритма (0,5 - 3 Гц) был разбит на 3 поддиапазона: 0,5 - 2,49 Гц (низкочастотный), 2,5 Гц (среднечастотный) и 3 Гц (высокочастотный). Диапазон 6-ритма (4 — 7 Гц) — на 2 поддиапазона: 6 Гц (низкочастотный) и 6 Гц (высокочастотный)- Диапазон а-ритма (8 - 13 Гц) условно был разбит на 3 поддиапазона; 8 - 9,9 Гц (низкочастотный), 10-11Гц (среднечастотный) и 12 - 13 Гц (высокочастотный). Частоты выше 13 Гц относились к бета-ритму.
Исходя из этого в качестве частот воздействия были выбраны: Д-ритм: 0,5; 2,5; 3 Гц. 0-ритм: 4; 6 Гц. а-ритм: 8; 10; 13 Гц. /3-ритм 13 Гц. Физиологические процессы, связанные с формированием ЭЭГ, могут быть описаны при помощи детерминированных моделей. Последние включают не только функциональные и логические связи, но также и повторяющиеся структурные зависимости, описываемые посредством графов, матриц или формул. Известно, что функциональное ядро паттерна ЭЭГ составляют взаимоотношения а- и 0-ритмов, формирующих 4 основных типа: Тета (нч) - Альфа (вч). Тета (нч) - Альфа (нч). Тета (вч) - Альфа (вч). Тета (вч) - Альфа (нч). Причем повторяющиеся свойство в организации структуры межкомпонентных взаимодействий ЭЭГ заключается в том, что разрушение устойчивого паттерна ЭЭГ происходит через ослабление, а формирование - нового через усиление взаимосвязей остальных ЭЭГ - компонентов с а-компонентом с привлечением некоторых маловероятных переходов.
На основании вышеизложенного были сформированы последовательности частот воздействия для режима релаксации (6а+Д9а). Причем, исходя из результатов, полученных при анализе основных ритмов ЭЭГ, были получены коэффициенты повторений частот воздействия (таблица 5).
Из представленных в таблице данных следует, что принцип построения модели релаксации включает паттерн ЭЭГ из чередования тета -альфа-дельта-тета-альфа активности с последовательностью импульсов желтого, зеленого, голубого света с периодами соответствующими четырем сочетаниям тета- и альфа- диапазонов в низкочастотной и высокочастотной зонах.
Принцип построения модели активации включает три паттерна ЭЭГ из бета-альфа и бета-тета-альфа активности с последовательностью импульсов фиолетового, голубого, фиолетового, зеленого и голубого, света с периодом соответствующим четырем сочетаниям тета - и альфа - диапазонов в высокочастотной и низкочастотной зонах.
Структурный базисный паттерн ЭЭГ= (4 волны бета - ритма + веретено из 10 волн альфа-ритма + 4 волны бета - ритма + 1 волна тета- ритма + веретено из 10 волн альфа-ритма) = Паттерн световых импульсов=(4 импульса фиолетового света +10 импульса голубого света + 4 импульса фиолетового света + I импульс зеленого света + 10 импульсов голубого света) = Временной паттерн световых ИМПУЛЬСОВ, состоящий из длительностей импульса и длительностей паузы - [4 (0,05+0,02) + 10 (0,08+0,02) + 4 (0,05+0,02) + 1 (0,21+0,02) +10 (0,08+0,02)]. Реальная модель активации включает четыре формулы в виде паттернов ра+р0а. Здесь также каждый паттерн формулы погружен в ритм межсистемных взаимоотношений с периодом 18-22 секунды и поэтому повторяется каждые 22 удара пульса после чего реализуется следующий паттерн формулы, {[(Рнч 4+ а в ЮУНРнч 4 +0НЧ »1 + а вч Ю )] 22} + {[(Р нч»4+ а нч 10)+(Р „, . 4 +Є нч #1 + Э „шЩ 22} + {[(Р нч .4+ а „ #10)+( р нч .4+Євч»2+ авч.10)].22} + {[(Рнч«4+анчМ0)+ (рнч !+«„ 1+аич ИО)] 22} Программа реализации режима интенсивной релаксации включает в себя 3 модели ("дремота", "сонные веретена", "глубокий сон"), каждая из которых включает в себя 4 формулы воздействия. Рассмотрим первую модель, включающей 4 формулы "дремоты", которую можно представить в следующем виде: {[(Є(вч) 3б + Д(вч)0) 18] + [(Є(ВЧ) 29 + Д(вч)»3)»18] + + [(6м 25 + А(нч) 2) 18] + [(Вм 20 + Д(нч) 2) 18] } Основная формула базируется на тета-ритме, задаваемом импульсами зеленого света и дельта-ритме, задаваемом импульсами желтого света. Реализация воздействия, равная в среднем 6,0 с для каждой формулы повторяется по 18 раз, после чего осуществляется переход к следующей формуле этой же модели- Следовательно, время реализации 18 повторов одной формулы составляет -108 с. Все четыре формулы могут быть реализованы за -432 с. (ок. 7,2 мин.) Модель "сонные веретена" также состоит из четырех основных формул: {[(Є(вч) 36 + а(сч) 25) 17] + [(9(и) 29 + а(сч) 22) 17] + + [(8(нч) 25 + а(сч) 15) 17] + [(Є(нч) 20 + а(ич) 10) 17]} Каждая из формул содержит по два элемента сочетанием светоимпульсов желтого и зеленого цвета с частотным диапазоном тета- и альфа-ритмов. Длительность периодов цветовых светоимпульсов от предыдущего элемента формулы к последующему элементу формулы увеличивается, что отражает в модели замедление частоты тета- и альфа-ритмов. При анализе ЭЭГ заметно, что а-ритм обычно формируется в пачки — несколько колебаний с частотой альфа-ритма. Причем, такие пачки имеют вид веретена - амплитуда ct-волн сначала плавно возрастает, достигая своего максимума, затем также плавно снижается.
В связи с этим было предусмотрено изменение варьирующей силы воздействия за счет изменения соотношения длительности предъявляемого цвета и длительности паузы при неизменной их сумме. Модель альфа-веретена рассчитывалась таким образом, чтобы скважность светоимпульсов сначала уменьшалась до пика веретена, а затем так же плавно увеличивалась до последнего све-тоимпульса.
