CC BY
12
МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ / MEDICINE
DOI: 10.18454/IRJ.2016.54.180 Алайцев И.К.1, Данилова Т.В.2, Мантуров А.О.3, Мареев Г.О.4, Мареев О.В.5
1ORCID: 0000-0003-4657-2701, Аспирант, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. 2ORCID: 0000-0003-1986-2244, Кандидат физико-математических наук, доцент, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. 3ORCID: 0000-0002-1341-171X, Кандидат физико-математических наук, доцент, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. 4Доктор медицинских наук, доцент, Саратовский государственный университет имени В.И.Разумовского 5 Доктор медицинских наук, профессор, Саратовский государственный университет имени В.И.Разумовского АЛГОРИТМ АПРИОРНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ СТОЛКНОВЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ С ТАКТИЛЬНОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ
Аннотация
Симуляционное обучение с применением средств виртуальной реальности является одним из современных образовательных подходов, в том числе, и в медицине. Важнейшим аспектом в образовании студентов хирургических специальностей является развитие у обучающихся практических навыков, в первую очередь - навыков использования различных хирургических инструментов. При этом на первый план выходят тактильные ощущения, поскольку именно они являются определяющими в работе хирурга. Текущий уровень развития вычислительной техники позволяет создавать системы виртуальной хирургии с тактильной обратной связью, способные воссоздавать не только визуальные, но и тактильные ощущения в ходе симуляции. Одной из ключевых задач, которые необходимо решить при реализации системы с тактильной обратной связью является обнаружение столкновений инструмента с моделируемым объектом. Применение априорного обнаружения столкновений позволяет значительно повысить качество и реализм симуляции. Работа посвящена описанию алгоритма, реализующего априорное обнаружение столкновений, который возможно применять в системах виртуальной реальности с тактильной обратной связью.
Ключевые слова: виртуальная реальность, тактильная обратная связь, симуляция, виртуальная хирургия, гаптик-устройства.
Alaytsev I.K.1, Danilova T.V.2, Manturov A.O.3, Mareev G.O.4, Mareev O.V.5
1ORCID: 0000-0003-4657-2701, Postgraduate student, Yuri Gagarin Saratov State Technical University 2ORCID: 0000-0003-1986-2244, PhD in Physics and Mathematics, Associate professor,
Yuri Gagarin Saratov State Technical University 3ORCID: 0000-0002-1341-171X, PhD in Physics and Mathematics, Associate professor, Yuri Gagarin Saratov State Technical University 4MD, Associate professor, Saratov State Medical University named after V. I. Razumovsky 5MD, Professor, Saratov State Medical University named after V. I. Razumovsky A PRIORY COLLISION DETECTION ALGORITHM FOR 3-DOF HAPTIC RENDERING
Abstract
Simulation systems application is a modern way for students training in surgery. Most of the existing approaches require specific consumables that are destroyed during training. Thus, the training becomes quite expensive while not providing standardization of training process and making it difficult to rate the quality of skills trained. Exploitation of virtual reality provides much better education standardization capabilities while eliminating the need for consumables and making it possible to semiautomatic rating of training results. Collision detection is one of the key components of any haptic rendering algorithm. Most of the existing approaches to haptic rendering are based on a posteriori collision detection. An exploitation of a priory collision detection may drastically increase quality of haptic rendering. This paper describes a priory collision detection algorithm that may be effectively used by 3-DOF haptic rendering implementations.
Keywords: virtual reality, haptic feedback, simulation, virtual surgery, haptic devices.
Одной из ключевых задач, которые необходимо решить при реализации системы с тактильной обратной связью является обнаружение столкновений инструмента с моделируемым объектом.
При разработке хирургических симуляторов с тактильной обратной связью применяются специализированные алгоритмы обнаружения столкновений [1][2]. Это обусловлено тем, что обнаружение столкновений, вычисление силы обратной связи и отправка результатов на устройство тактильного ввода-вывода должны происходить с частотой порядка 1000 Гц. Другой причиной разработки специализированных алгоритмов является тот факт, что данные в хирургических симуляторах, направленных на обучение обработки твёрдых объектов, например, костных структур, как правило представлены в виде массивов вокселей, а традиционные подходы к реализации обнаружения столкновений в большинстве случаев предполагают полигональное представление объектов.
Как правило, алгоритмы обнаружения столкновений реализуют апостериорное обнаружение столкновений, т.е. факт столкновения объектов обнаруживается уже после того, как столкновение произошло, и произошло пересечение объектов. Преимуществом апостериорного подхода к обнаружению столкновений является относительно низкая вычислительная сложность реализующих его алгоритмов.
Однако, данный подход не лишён недостатков. В частности, в случае взаимодействия тонких или быстро перемещающихся объектов возможно прохождение объектов друг сквозь друга. В случае применения апостериорного обнаружения столкновений в системах с тактильной обратной связью данная проблема может проявляться в
пронзании моделируемого объекта виртуальным инструментом, управляемым при помощи устройства тактильного ввода-вывода - гаптик-устройства. Это может приводить к значительному снижению реализма симуляции.
Типичная картина, наблюдаемая при применении апостериорного определения столкновений приведена на рис 1.: инструмент частично проник сквозь поверхность моделируемого объекта.
Обозначенных недостатков лишён априорный подход к обнаружению столкновений, при котором столкновения обнаруживаются до того, как произойдёт взаимное пересечение взаимодействующих объектов.
Авторами предлагается алгоритм, реализующий априорное обнаружение столкновений с использованием карт оккупации пространства вокселями моделируемого объекта и инструмента. Применение карт оккупации давно известно, однако применяется для апостериорного обнаружения столкновений, при котором факт столкновения фиксируется после того, как произойдёт взаимное проникновение объектов.
2
1
\
\
Рис. 1 - Апостериорное обнаружение столкновений: 1 - инструмент, 2 - поверхность моделируемого объекта
\ 4
\
N
\
■
£
1 Vя А
....
■ ю
Рис. 2 - Априорное обнаружение столкновений
Для реализации априорного обнаружения столкновений предлагается производить непрерывную трассировку перемещения инструмента в пространстве и проверку на столкновение с моделируемым объектом на каждом шаге трассировки. Такой подход позволяет не только гарантированно обнаружить столкновение, но и однозначно определить положение инструмента на поверхности объекта.
Под трассировкой в данном случае понимается построение траектории перемещения инструмента в пространстве, основываясь на данных, полученных с устройства ввода, геометрии инструмента и объекта. Трассировка производится таким образом, чтобы минимизировать расстояние между виртуальным инструментом и точкой, представляющей положение устройства ввода в виртуальном пространстве, и в то же время не допустить прохождения инструмента сквозь поверхность моделируемого объекта.
На каждой итерации обработки данных с гаптик-устройства производятся следующие действия (Рис 2):
1. Фиксируется начальное положение инструмента, определяемое, как положение инструмента в конце предыдущей итерации (точка А).
2. Фиксируется желаемое положение инструмента, определяемой, как положение контрольной точки гаптик-устройства в виртуальном пространстве (точка Б).
3. Производится поиск нового положения инструмента по следующему алгоритму:
a. Определяются направления, перемещение в которых приведёт к уменьшению расстояния между текущим положением инструмента и точкой Б. Потенциальные направления смещения помещаются в список и упорядочиваются в порядке увеличения расстояния между инструментом и точкой Б при смещении в этом направлении на один воксель.
b. Для каждого из выбранных направлений проверяется, что при смещении образа инструмента в этом направлении на один воксель не произойдёт проникновения инструмента в поверхность моделируемого объекта.
c. Если при смещении в выбранном направлении на один воксель происходит проникновение инструмента в поверхность моделируемого объекта, то выбирается следующее направление из списка.
Л Если при смещении в выбранном направлении на один воксель не происходит проникновения инструмента в поверхность моделируемого объекта, то фиксируется новое положение инструмента и осуществляется переход к шагу 3.
4. Если в процессе выбора направления смещение в любом из выбранных направлений приводит к проникновению инструмента в поверхность моделируемого объекта, то трассировка положения инструмента прекращается и найденное положение фиксируется, как положение инструмента на данной итерации (точка В).
5. Вычисление вектора силы обратной связи.
В случае применения данного алгоритма в составе системы с тактильной обратной связью после определения положения инструмента на поверхности моделируемого объекта возможно вычисление вектора силы обратной связи.
Использование предлагаемого способа требует представления моделируемого объекта и инструмента в виде массива вокселей - равномерно распределённых в пространстве кубов крайне малого объёма, для каждого из которых известны его координаты в пространстве и материал, заключённый в его объёме [3]. Построение таких массивов может быть произведено как предварительно, например, с использованием данных компьютерной томографии в случае хирургических симуляторов, так и происходить в реальном времени. При этом инструмент и объект представлены вокселями, причём разрешение воксельной сетки одинаково для инструмента и моделируемого объекта. Применение предлагаемого подхода позволяет выполнить аппроксимацию поверхностей инструмента и объекта наиболее оптимальным для произведения обнаружения столкновений способом.
За счёт априорного обнаружения столкновений обеспечивается гарантия невозможности пронзания моделируемого объекта виртуальным инструментом при приложении значительного усилия к устройству ввода. В случае, если сопротивление устройства ввода будет преодолено пользователем, виртуальный инструмент всё равно продолжит жёстко следовать по поверхности моделируемого объекта.
Было произведено сравнение описанного метода с аналогичными методами [1][2]. По результатам сравнения были выявлены следующие преимущества:
1. Пронзание объекта инструментом невозможно, в отличие от рассмотренных методов [1][2], где при быстром перемещении инструмента возможно пронзание поверхности объекта.
2. Описанный авторами способ гарантирует, что, независимо от сложности рельефа поверхности объекта и формы инструмента, столкновение будет обнаружено. Кроме того, в отличие от рассмотренных способов [1][2], сложная геометрия моделируемого объекта не сказывается негативно на ощущаемой пользователем жёсткости объекта, не возникает вероятности пронзания моделируемого объекта при взаимодействии с углублениями и каналами в нём.
3. При размещении инструмента в узких проходах и отверстиях не возникает вибраций, которые наблюдаются при использовании способов, реализующих апостериорное обнаружение столкновений [1][2], поскольку не происходит выталкивание инструмента - генерируемая сила обратной связи воздействует только на пользователя, смещение же инструмента невозможно, поскольку ограничено естественным образом. Это достигается благодаря применению априорного обнаружения столкновений: при попытке смещения объекта в направлении стенки канала при априорном обнаружении столкновений сразу фиксируется факт невозможности смещения инструмента, в результате чего виртуальный инструмент остаётся на месте, а на гаптик устройство подаётся команда на генерацию силы, достаточной для противодействия давлению, оказываемому пользователем. В случае применения апостериорного обнаружения столкновений в данном случае возникает ситуация, когда после каждой новой попытки смещения инструмента в направлении стенки канала происходит отталкивание инструмента и он сразу же пересекается с противоположной стенкой канала.
К недостаткам предложенного алгоритма можно отнести высокие требования к вычислительным ресурсам, которые обусловлены необходимостью отслеживать положение большого числа точек. Это ограничивает область применения алгоритма случаями, когда одно из взаимодействующих тел неподвижно, а перемещающееся тело имеет сравнительно малый размер.
В случае применения в системах с тактильной обратной связью в роли статичного объекта будет выступать какой-либо моделируемый объект, а перемещающийся объект малых размеров будет отображать перемещения рукояти гаптик-устройства. При этом важно, чтобы скорость движения рукояти гаптик-устройства не был слишком высока, иначе будет невозможно достичь необходимой частоты обработки данных ввода с устройства. Стоит отметить, что скорость перемещения рукояти устройства тактильного ввода-вывода, как правило, ограничена физиологическими возможностями человека и не должна достигать таких величин, при которых будет наблюдаться серьёзное падение частоты обработки.
Другим важным аспектом практической реализации описанного алгоритма является возможность распараллеливания вычислений. Алгоритм построен таким образом, чтобы достаточно легко было возможно применять SIMD-вычисления.
Список литературы / References
1. Morris, D. Haptics and Physical Simulation for Virtual Bone Surgery: PHD thesis / Morris Dan. - Stanford: Stanford University. 2006. - 213 c.
2. Petersik, A. [и др.] Method for the simulation of the haptic of an interaction of a guided object with a virtual three -dimensional object // US Patent. - 2013. - 10 с.
3. Мареев, Г.О. [и др.] Основные принципы создания виртуального воксельного мира и реализации тактильной обратной связи в хирургических симуляторах / Г.О. Мареев, И.К. Алайцев, И.Ю. Ермаков, Т.В. Данилова, А.О. Мантуров // Бюллетень медицинских Интернет-конференций. - 2016. - № 5 (6). - C. 768-771.
Список литературы на английском языке / References in English
1. Morris, D. Haptics and Physical Simulation for Virtual Bone Surgery: PHD thesis / Morris Dan. - Stanford: Stanford University. 2006. - 213 p.
2. Petersik, A. [et. al.] Method for the simulation of the haptic of an interaction of a guided object with a virtual three-dimensional object // US Patent. - 2013. - 10 p.
3. Mareev, G.O. [et. al.] Osnovnye printsipy sozdaniya virtual'nogo voksel'nogo mira i realizatsii taktil'noy obratnoy svyazi v khirurgicheskikh simulyatorakh [Basic principles of creation of voxelized virtual world in virtual surgery simulation systems] / G.O. Mareev, I.K. Alaytsev, I.Y. Ermakov, T.V.Danilova, A.O.Manturov // Byulleten' meditsinskikh Internet-konferentsiy [Bulletin of Medical Internet Conferences]. - 2016. - № 5 (6). - P. 768-771.
DOI: 10.18454/IRJ.2016.54.181 Алайцев И.К.1, Данилова Т.В.2, Мантуров А.О.3, Мареев Г.О.4, Мареев О.В.5
1ORCID: 0000-0003-4657-2701, аспирант, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. 2ORCID: 0000-0003-1986-2244, кандидат физико-математических наук, доцент, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. 3ORCID: 0000-0002-1341-171X, кандидат физико-математических наук, доцент, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.
4доктор медицинских наук, доцент, Саратовский государственный университет имени В.И.Разумовского
5доктор медицинских наук, профессор, Саратовский государственный университет имени В.И.Разумовского МОДЕЛЬ ОБРАБОТКИ ТВЁРДЫХ ТЕЛ БОРМАШИНОЙ ДЛЯ ХИРУРГИЧЕСКОГО СИМУЛЯТОРА
Аннотация
Симуляционное обучение с применением средств виртуальной реальности является одним из современных образовательных подходов, в том числе, и в медицине. Важнейшим аспектом в образовании студентов хирургических специальностей является развитие у обучающихся практических навыков, в первую очередь - навыков использования различных хирургических инструментов. При этом на первый план выходят тактильные ощущения, поскольку именно они являются определяющими в работе хирурга. Текущий уровень развития вычислительной техники позволяет создавать системы виртуальной хирургии с тактильной обратной связью, способные воссоздавать не только визуальные, но и тактильные ощущения в ходе симуляции. Одной из задач, решаемых при разработке хирургического симулятора с тактильной обратной связью, позволяющего производить обучение студентов работе с бормашиной, является имитация обработки твёрдых тел, например, костных структур, с удалением материала. В данной статье описана модель имитации удаления материала бормашиной, позволяющая учитывать скорость вращения бора, его форму и свойства поверхности. Описанная модель может быть программно реализована в рамках программного обеспечения симулятора и способна обеспечить высокий уровень реалистичности.
Ключевые слова: виртуальная реальность, моделирование, симуляция, виртуальная хирургия.
Alaytsev I.K.1, Danilova T.V.2, Manturov A.O.3, Mareev G.O.4, Mareev O.V.5
1ORCID: 0000-0003-4657-2701, postgraduate student, Yuri Gagarin Saratov State technical university
2ORCID: 0000-0003-1986-2244, PhD in Physics and mathematics, associate professor,
Yuri Gagarin Saratov State technical university
3ORCID: 0000-0002-1341-171x, PhD in Physics and mathematics, associate professor,
Yuri Gagarin Saratov State technical university
4MD, associate professor, Saratov state medical university named after v. I. Razumovsky
5MD, professor, Saratov state medical university named after v. I. Razumovsky SOLID BODY DRILLING IN VIRTUAL SURGERY SYSTEM
Abstract
Simulation systems application is a modern way for students training in surgery. Most of the existing approaches require specific consumables that are destroyed during training. Thus, the training becomes quite expensive while not providing standardization of training process and making it difficult to rate the quality of skills trained. Exploitation of virtual reality provides much better education standardization capabilities while eliminating the need for consumables and making it possible
to semiautomatic rating of training results. Solid body drilling is one of the processes that are simulated in virtual surgery system. The realism of such simulation greatly depends upon the mathematical model used to imitate material erasure. This paper describes a mathematical model that can be used for this kind of simulation and provides high realism.
Keywords: virtual reality, modeling, simulation, virtual surgery.
Одной из задач, решаемых при разработке хирургического симулятора с тактильной обратной связью [3], позволяющего производить обучение студентов работе с бормашиной, является имитация обработки твёрдых тел, например, костных структур, с удалением материала. От реалистичности применяемой модели имитации удаления напрямую зависит общее качество симуляции, а также уровень практических навыков студентов, проходящих обучение: в случае, если применяемая модель обработки костных структур позволяет нереалистичное поведение, то у обучающегося пропадает возможность планирования своих действий. При этом важно, чтобы при имитации работы с бормашиной учитывались не только свойства кости, но и параметры бора: качество, форма, размер, скорость вращения.
Существуют различные подходы к моделированию обработки твёрдых тел. В большинстве своём они развиваются в направлении моделирования работы с металлическими объектами. Наиболее популярный подход заключается в применении метода конечных элементов (мкэ). Однако, применение мкэ в рамках системы симуляции сопряжено со значительными трудностями: во-первых, данный метод крайне ресурсоёмок, а все вычисления в системах с обратной связью должны производиться с частотой порядка 1000 гц, во-вторых, физические свойства костной ткани мало изучены и значительно отличаются от таковых для металла. Таким образом, возникает необходимость в разработке модели, обеспечивающей достаточный уровень реалистичности и требующей достаточно малого, по сравнению с мкэ, объёма вычислений.
Авторами предлагается математическая модель вычисления материала, удаляемого при соприкосновении бора с моделируемым объектом, учитывающая качество бора, его геометрию, скорость вращения, а также свойства материала моделируемого объекта, пригодная для применения в хирургических симуляторах с тактильной обратной связью. Вычисление происходит в дискретной манере, т.е. При расчёте объёма удаляемого материала используется разбиение пространства на воксели.
скорость удаления материала зависит от линейной скорости перемещения резца в точке соприкосновения бора с поверхностью объекта. В свою очередь, линейная скорость резца в точке соприкосновения находится в прямой пропорциональной зависимости от радиуса бора в этой точке:
v = 2 nfR (1)
Где:
v - линейная скорость в точке,
f - частота вращения,
R - расстояние до оси вращения в точке соприкосновения резца с поверхность объекта.
В
.0
а) 6)
Рис. 1 - Продольные срезы боров
На рис. 1 а) схематически изображён сферический бор, на рис. 1 б) изображён бор в форме усечённого конуса. Для обоих вариантов применены одинаковые обозначения:
• О - ось вращения бора
• А - точка на поверхности бора, такая, что расстояние в точке а до оси вращения больше, чем в точке б;
• Б - точка на поверхности бора;
• В - точка на вершине бора. С учётом уравнения (1) имеем:
• Скорость удаления материала в точке а равна нулю, т.к. Линейная скорость данной точки равна нулю, поскольку она лежит на оси вращения;
• Скорость удаления материала в точке в больше, чем скорость удаления материала в точке б, т.к. Линейная скорость резца в точке в больше, чем в точке б, поскольку расстояние до оси вращения в точке в больше, чем в точке б.
Таким образом, объём удаляемого материала в каждой точке может быть вычислен по формуле:
V = 2 nfrii (2)
Где:
R¿ - расстояние до оси вращения бора в точке соприкосновения бора с поверхностью объекта;
Г - коэффициент, определяемый качеством бора;
М - коэффициент, определяемый свойствами материала, из которого состоит объект.
Кроме формы, важным фактором, влияющим на скорость удаления материала, является качество бора. Выделяют три основных типа боров:
• Грубые стальные сферические розеточные боров (steel rosen);
• Стальные боры с грубым напылением (gold diamond);
• Тонкие алмазные боры (diamond).
Каждый из них характеризуется различной скоростью удаления материала: быстрее всех удаляют материал розеточные боры, в то время, как алмазные боры производят удаление материала крайней медленно.
а) б)
Рис. 2 - Поперечные срезы боров
На рис. 2 изображены поперечные разрезы двух розеточных боров с различным числом режущих граней: бор а) имеет меньшее число режущих граней, в то время, как бор б) имеет большее число режущих граней. Режущие грани обозначены прямыми е: и е2 для обоих боров. Объём материала, удаляемый каждой гранью при совершении одного
52
оборота прямо пропорционален расстоянию между гранями, а значит обратно пропорционален их числу. Как можно видеть, объём vs, удаляемый каждой гранью бора а), больше, чем объём v6, удаляемый каждой гранью бора б).
Таким образом, возможно построение уравнения для у из уравнения (2):
у = h (nR2 — R2cos^-s in-^~), (3)
Где:
h - высота сегмента в точке касания: для упрощения вычислений бор аппроксимируется при помощи цилиндров (рис. 3);
R - радиус бора в точке касания;
Ne - число режущих граней.
Кроме того, предлагаемая математическая модель, позволяет учитывать качество бора. В рамках модели все боры представляются, как розеточные, с различным числом режущих граней. Из приведённых формул видно, что такое представление допустимо, т.к. Отражает картину, наблюдаемую в реальности:
• Розеточные боры в модели будут представляться, как розеточные боры с малым числом режущих граней, в результате чего скорость удаления материала ими будет максимальной;
• Алмазные боры будут представляться, как розеточные с большим числом режущих граней, в результате чего скорость удаления материала ими будет крайней мала.
Таким образом, с учётом уравнения (3), уравнение (2) примет вид:
, , 7Г 7Г
V = 2nfh(nR¡ — R¡ cos — s in—)u (4)
NE NE V '
Свойства материала, описываемые коэффициентом д, могут быть определены экспериментально, взяты из известных таблиц свойств материалов, либо данный коэффициент может быть подобран эмпирически.
Было произведено сравнение описанной модели удаления с описанными в [1][2]. В отличие от рассмотренных моделей, в которых скорость удаления материала в основном зависела от приложенной силы, в предлагаемой авторами модели общая скорость удаления материала зависит в первую очередь от свойств бора и скорости его вращения. Зависимость от силы давления присутствует, но эта зависимость второстепенна, т.к. Даже в случае чрезмерно большого давления скорость удаления материала всегда будет ограничена объёмом, определяемым на основе свойств бора. Сила давления лишь определяет, насколько глубоко возможно продвинуться при удалении максимально возможного объёма: при незначительном давлении углубление инструмента может остановиться до удаления максимально возможного объёма, в то время, как при значительном давлении произойдёт удаление максимально возможного объёма.
Недостатком описанной модели удаления является больший по сравнению с аналогами [1][2] объём необходимых вычислений. Решением данной проблемы является применение параллельных вычислений: поскольку вычисления производятся для каждого вокселя поверхности бора независимо от других, то возможно применение simd-вычислений. Кроме того, модель не является абсолютно математически и физически строгой. Однако, данная модель является достаточной для применения в хирургических симуляторах, где на первом месте находятся ощущения пользователя и общий ощущаемый реализм симуляции.
Список литературы / References
1. Morris, d. Haptics and physical simulation for virtual bone surgery: phd thesis / morris dan. - Stanford: Stanford university. 2006. - 213 c.
2. Petersik, a. [и др.] Method for the simulation of the haptic of an interaction of a guided object with a virtual three -dimensional object // us patent. - 2013. 10 с.
3. Алайцев, и.к. [и др.] Разработка программно-аппаратного коплекса оториноларингологического симулятора с тактильной обратной связью / и.к. алайцев, т.в. данилова, г.о. мареев, о.в. мареев // методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2015. - 2015. - c. 109-111.
Список литературы на английском языке / References in english
1. Morris, d. Haptics and physical simulation for virtual bone surgery: phd thesis / morris dan. - stanford: stanford university. 2006. - 213 p.
2. Petersik, a. [et. Al.] Method for the simulation of the haptic of an interaction of a guided object with a virtual three-dimensional object // us patent. - 2013. 10 p.
3. Alaytsev, i.k. [et. Al.] Razrabotka programmno-apparatnogo kopleksa otorinolaringologicheskogo simulyatora s taktil'noy obratnoy svyaz'yu [development of computer appliance of virtual surgey with haptic feedback] / i.k. alaytsev, t.v.danilova, a.o.manturov, g.o. mareev, o.v. mareev // metody komp'yuternoy diagnostiki v biologii i meditsine - 2015 [methods of computer aided diagnostics in medicine and biology 2015 conference proceedings]. - 2015. - p. 109-111. [in Russian]
DOI: 10.18454/IRJ.2016.54.013 Алтай Е.А.1, Шаяхметкызы Д.2, Кунесбеков Е.С.3, Алмухаметова М.С.4
1ORCID: 0000-0002-3736-0291, Аспирант, 2ORCID: 0000-0001-6089-6548, Магистрант, 3ORCID: 0000-0001-5774-9344, Магистрант, 4ORCID: 0000-0003-0033-3377, Магистрант, Санкт-Петербургский Национальный исследовательский университет информационных технологии,
механики и оптики АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛОВ
Аннотация
В статье рассмотрены вопросы обработки медицинских диагностических сигналов, повышающей достоверности для диагностики. Проведен анализ методов компенсации сетевой помехи электрокардиосигнала для выявления наиболее эффективного. Для повышения эффективности помехоустойчивой обработки электрокардиосигналов предложено применить цифровые фильтры нижних, высоких частот и режекторный фильтр. Основными направлениями является исследование блока фильтрации, позволяющей снизить помехи идентифицируемого электрокардиосигнала. Для оценки работоспособности данного метода использованы наборы реальных записей физиологических сигналов. Применимость данного метода подтверждена результатами моделирование в среде Matlab и статистическими параметрами.
Ключевые слова: фильтрация, сигнал/шум, электрокардиосигнал, статистика, дисперсия.
А^у Е.А.1, Shayakhmetkyzy D.2, Kunesbekov E.S.3, Almukhametova M.S.4
1ORCID: 0000-0002-3736-0291, Postgraduate student, 2ORCID: 0000-0001-6089-6548, Undergraduate student, 3ORCID: 0000-0001-5774-9344, Undergraduate student, 4ORCID: 0000-0003-0033-3377, Undergraduate student, St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics, Saint-Petersburg ANALYSIS AND PROCESSING ELECTROCARDIOSIGNALS
Abstract
In article questions ofprocessing of medical diagnostic signals, the raising reliability for diagnostics are considered. The analysis of methods of compensating of a network noise of an electrocardiosignal for detection of the most effective is carried out. It is offered to use digital filters of the lower, high frequencies and the rejection filter to increase in efficiency of noise proofprocessing of electrocardiosignals. The main direction is the research of the unit of the filtering allowing to lower noises of the identified electrocardiosignal. For assessment of operability of this method sets of real records ofphysiological signals are used. Applicability of this method is confirmed with results simulation in the environment of Matlab and statistical parameters.Keywords: filtering, signal/noise, electrocardiosignal, statistics, dispersion
Keywords: filtration, signal/noise, electrocardiosignal, statistics, variance.
В последние десятилетия активно развиваются технологии предварительной обработки биологических с игналов, позволяющие идентифицировать функциональное состояние организма (ФСО) человека на ранней стадии заболевания. В связи с разнообразием признаков и характеристик биологических сигналов посравнению с физическими сигналами выбор алгоритма для анализа биологического сигналаявляется непростой задачей. Как правило, биологические сигналы являются сигналами нестационарной природы. К настоящему времени проблема автоматической обработки и анализа электрокардиосигнала (ЭКС) сложилась в отдельное направление, разветвленное на множество более частных задач, связанных с различными применениями и аспектами исследования сердечно -сосудистой системы. Проблема выделения полезного сигнала на фоне целого комплекса помех и искажений является одной из основных при проведении современных электрокардиологических исследований. Наличие артефактов в электрокардиологическом сигнале (ЭКС) существенно затрудняет его анализ и выявление диагностических признаков. При решении данной задачи сложность заключается в выборе методов фильтрации для устранения определенного типа артефактов, а также критериев оптимизации используемых алгоритмов. Типичная ЭКГ нормального сердечного ритма (или сердечного цикла) включает Р - волну, комплекс QRS (желудочковый комплекс), Т - волну и U-волна как известна, видна в 50-75% электрокардиограмм [2]. Также следует отметить, на электрокардиосигнал влияет основные 4 виде помех, такие как: сетевая помеха, дрейф изолиний, артефакты движений электродов и мышечный тремор. При фильтрации сетевой помехи следует особо уделить внимание на то что, идентифицируемом кардиосигнале не должны проявляться уплощение вершины QRS комплекса и раздвоенность на вершине R пика.
К настоящему времени разработаны различные алгоритмы решения задачи (см.,например, [3-5]), но большинству из них присущ определенный недостаток - припрохождении через блок фильтра полезный сигнал теряет свою форму, увеличивается шум,что приводит к смещению основных компонентов кардиограммы и снижает точность идентификации кардиосигналов. С целью устранения указанного недостатка предлагается банк каскадно -соединенных фильтров. Целью исследование является исследование алгоритма помехоподавления и идентификации основных компонентов - зубцов, сегментов и интервалов кардиограммы.
Материалом для исследований служили реальные наборы записей электрокардиограммы, из баз данных Массачусетского технологического института MIT/BIH. Для помехоустойчивого анализа ЭКС авторами предлагается банк фильтров для помехоустойчивого анализа электрокардиосигналов. В традиционных методах обработки ЭКС применяются нелинейные алгоритмы помехоподавление с помощью КИХ, БИХ фильтров. По скольку из за сложностей структур и состовных компонентов на выходе фильтра точность идентификации кардиоцикла снижается и наблюдается уплощение вершин желудочкового комплекса QRS. В нашем случае обработка и идентификация сигнала происходит с помощью банка фильтров с определенными частотными диапазонами и заранее синтезированным сигналом. Банк фильтров состоит из каскадно соединенных низких, высоких и режекторных фильтров с обратной связью.
