CC BY
259
ванность датчиками), у2= 0,57 (основные режимы сканирования УЗС), у3= 0,05 (дополнительные функции), у4= 0,12 (качество изображения)
При решении подобных задач, как правило, участвует несколько экспертов. Т. Саати предлагает их «усреднять» на входе, создавая усредненные матрицы суждений через операцию «среднегеометрическое». Мы предлагаем проводить усреднение на выходе, предварительно проверив однородность экспертов (по критериям Фишера или Пирсона).
Аналогичным образом можно получить матрицы суждений о каждой из оцениваемых УЗС, по каждому из критериев. Часть суждений по-прежнему определяется из экспертного опроса, только с применением других лингвистических шкал. Другая часть суждений получается нормированием соответствующих технических параметров УЗС. Так, например, по критерию «качество изображения» мы могли бы получить от эксперта матрицу суждений табл. 4.
Таблица 4
Матрица суждений_________________________________
A Aloka SSD-5500 ProSound PHD Ultramark 9 HDI Shimadzu SDU-350
Aloka SSD-5500 ProSound PHD 1/1 3 5
Ultramark 9 HDI 1/3 1/1 3
Shimadzu SDU-350 1/5 1/3 1/1
Обобщенная оценка предпочтительности УЗС по всем критериям находится путем свертки значений предпочтительности по отдельным критериям с учетом найденных ранее рангов этих критериев. Простейшим вариантом такой свертки является взвешенная сумма.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и Связь, 1993.
2. Пахарьков Г.Н., Попечителев Е.П. Принципы и методы обеспечения качества медикотехнического оснащения здравоохранения: Учебное пособие. -СПб: Изд-во СПб ГЭТУ "ЛЭТИ", 2002. -120 с.
В.Н. Ананченко, А.В. Литвин, В.В. Головкин
АНАЛИЗ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА СРЕДСТВАМИ
MATLAB
При нормальном состоянии сердечно-сосудистой системы временные интервалы между двумя сокращениями сердечной мышцы изменяются случайным образом. Такая изменчивость названа вариабельностью сердечного ритма (ВСР).
Известно, что сократительная деятельность сердца регулируется двумя типами сигналов центральной нервной системы - симпатическими и парасимпатическими, действие которых должно быть сбалансировано [1].
В настоящее время разработаны различные методики анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), в том числе основанные на статистическом анализе динамических рядов кардиоинтервалов (RR-интервалов) [2].
К статистическим характеристикам динамических рядов RR-интервалов относятся: стандартное отклонение кардиоинтервалов (SDNN), квадратный корень из суммы квадратов разности величин последовательных пар RR-интервалов
(RMSSD), процент количества пар последовательных кардиоинтервалов в кардиограмме, отличающихся более чем на 50 мс (PNN50) и коэффициент вариации (CV) [3].
В настоящие время показатели ВСР широко используются в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний, при оценке функционального состояния сердечнососудистой системы.
Статистический анализ ВСР можно проводить, используя различные математические пакеты или разрабатывать специальные приложения. Для исследовательских работ предпочтение следует отдать математическим системам таким как электронные таблицы Excel, MATLAB, MATHCAD и др.
Из стандартных математических систем предпочтение следует отдать системе MATLAB, которая имеет все необходимые средства для полноценного решения задач анализа ВСР.
Для исследования ВСР на базе математической системы MATLAB был разработан опытный образец аппаратно-программного комплекса (АПК) и составлена прикладная программа на объектно-ориентированном языке программирования системы MATLAB, с использованием среды разработки приложений GUIDE.
Аппаратная часть комплекса состоит из компьютерного кардиографа с электродами отведения ЭКС, персональной ЭВМ и принтера.
Программная часть АПК включает в себя, кроме системного программного обеспечения, программу регистрации ЭКГ, выделения RR-интервалов, анализа ВСР.
С помощью АПК выполнялась запись ЭКС в стандартных отведениях: I, II, III, aVR, aVL, aVF. Оцифрованные ЭКС помощью специального драйвера последовательного порта поступала в оперативную память компьютера и использовалась для компьютерного анализа в системе MATLAB.
Учитывая, что полезный сигнал имеет иной (отличный от помех) частотный спектр, для устранения помех выделения R зубцов применялась фильтрация ЭКС с полосой пропускания в диапазоне частот полезного сигнала. Разработанная компьютерная программа автоматического определения RR-интервалов позволяет производить фильтрацию исходного сигнала и затем, задавшись определенным пороговым значением, определять положение точек экстремума на записи. Время между двумя последовательными точками экстремума принимается за RR-интервал и заносится в массив для дальнейшего анализа средствами MATLAB.
Программа позволяет выполнить построение графиков RR-интервалов, ритмо-грамм, гистограмм, скатерограмм. Определить необходимые статистические характеристики: среднее арифметическое значение RR-интервалов, стандартное отклонение кардиоинтервалов (SDNN), квадратный корень из суммы квадратов разности величин последовательных пар RR-интервалов (RMSSD), процент количества пар последовательных кардиоинтервалов в кардиограмме, отличающихся более чем на 50 мс (PNN50) и коэффициент вариации (CV).
Спектральный анализ длительности сердечных циклов производится по различным методикам: быстрое преобразование Фурье, MUSIC и др.
При анализа ВСР изучается закон распределения кардиоинтервалов как случайных величин, строится кривая распределения кардиоинтервалов - гистограмма и определяются ее основные характеристики, к ним относятся мода (Mo), амплитуда моды (AMo), вариационный размах (MxDMn).
Значение моды определялось по формуле [4].
M0 = х +_____________flMo - flMo-1___________Л
0 (f - f )ff - f ) ,
\J Mo J Mo-1/^VMo J Mo+1/
где х0 - нижняя граница модального интервала; fMo - частота в модальном интервале; fMo-i - частота в предыдущем интервале; fMo+i - частота в интервале, следующем за модальным; Д - величина интервала.
Стресс - индекс (SI), определяющий степень напряжения регуляторных систем организма, вычислялся по формуле SI = AMo 100 %/( 2-Mo-MxDMn).
Для выполнения статистического анализа RR-интервалов использовались встроенные статистические функции MATLAB.
Спектральный и корреляционный анализы выполнялись с помощью функций: fft - расчет параметров быстрого преобразования Фурье; pmusic - определение псевдоспектра, используя алгоритм MUSIC (Multiple Signal Classification); pyulear - определение спектральной мощности, используя авторегрессионный метод Юле Уора, xcorr - расчет значений автокорреляционной функции.
Для построения графиков и скатерограмм использовались графические функции plot, bar, hist. На рисунке показан фрагмент анализа ВСР.
Рис. Фрагмент анализа ВСР
Использование перечисленных методов анализа ВСР можно применять для оценки вегетативной регуляции сердечного ритма у практически здоровых и людей с различными сердечными заболеваниями, определения типа вегетативной регуляции, адаптационной деятельности организма, выделению групп риска по различным видам кардиопатологий, эффективности лечебных и профилактических мероприятий, прогнозирования функционального состояния организма.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Рыбкина Т.В., СоболевА.В. Вариабельность ритма сердца. - М.: СтарКо, 1998.
2. Семенов ЮН, Баевский РМ. Аппаратно-программный комплекс “Варикард” для анализа
вариабельности сердечного ритма и перспективы его развития // Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий. Международный симпозиум. - М:. 1999.
3. Зарубин Ф.Е. Вариабельность сердечного ритма: стандарты измерения, показатели, особенности метода // Вестник аритмологии. - 1998. Вып 10.
4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. -М.: Финансы и статистика, 2002.
О.Л. Ахремчик
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИБОРНОГО РЯДА РЕГУЛЯТОРОВ ТЕМПЕРАТУРЫ ДЛЯ БИОМЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Современные биомедицинские приборы и аппараты характеризуются широкой номенклатурой средств и систем управления режимами их работы. Использование технических средств различных производителей определяет значительные трудности при эксплуатации приборов, объединению их в программно-технические комплексы, а также при подготовке специалистов по техническому обслуживанию. В то же время имеется большой перечень аппаратов биомедицинского назначения, где применение специализированных технических средств недостаточно оправдано. В качестве примера следует рассматривать аппараты, в которых необходимо поддержание заданных температурно-влажностных режимов: медицинские стерилизаторы, сушильные шкафы, инкубаторы для новорожденных, аппараты искусственной вентиляции легких, оборудование для поддержания микроклимата в ожоговых отделениях. Рациональным в подобных биомедицинских системах является применение регулирующих приборов общепромышленного применения.
В статье представляются результаты исследования приборного ряда регуляторов температуры для медицинских стерилизаторов, позволяющие оценить процесс выбора обобщенных показателей общепромышленных приборов при проектировании систем управления аппаратами биомедицинского назначения и формирования модели регулятора, используемой при подготовке персонала, занимающегося эксплуатацией и обслуживанием стерилизаторов.
Современные медицинские стерилизаторы включают в свой состав систему управления, обеспечивающую контроль и поддержание в установленных пределах температуры и давления в стерилизационной камере, уровня воды в парогенераторе. Диапазон рабочих температур в зависимости от вида стерилизуемых материалов и режима стерилизации колеблется от 120 до 150 оС с точностью 1- 2 оС в зависимости от режима.
Формально рассмотрение регулятора температуры как составляющей стерилизатора (аппарата биомедицинского назначения) определяется:
Рг е Ар, (1)
где Рг - множество типов регулирующих приборов, Ар - множество типов стерилизаторов.
Обзор выпускаемых отечественными производителями (ООО "Автомедтехни-ка", г. Пенза, ОАО "Тюменский завод медицинского оборудования и инструментов" и др.) медицинских стерилизаторов показал, что системы управления строятся на различной элементной базе. Можно определить четыре вида элементной базы, используемой для построения систем управления стерилизаторами: релейная техника, электронные компоненты, специализированные микроЭВМ, общепромышленные регуляторы. Релейная техника и электронные регуляторы применяются в эксплуатируемых аппаратах и при проектировании современных медицинских стерилизаторов и систем управления ими не используются.
