Научная статья на тему 'Эквивалентные схемы замещения для описания физиологических объектов в джоульметрических томографических системах'

Эквивалентные схемы замещения для описания физиологических объектов в джоульметрических томографических системах Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
334
53
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Геращенко С. М., Янкина Н. Н., Митин А. А., Абубекирова В. С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Эквивалентные схемы замещения для описания физиологических объектов в джоульметрических томографических системах»

Геращенко С.М., Янкина Н.Н., Митин А.А., Абубекирова В.С. , Янкин Н.Н. ЭКВИВАЛЕНТНЫЕ СХЕМЫ ЗАМЕЩЕНИЯ ДЛЯ ОПИСАНИЯ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ В ДЖОУЛЬМЕТРИЧЕСКИХ ТОМОГРАФИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Исследование физиологических объектов представляет неизменный интерес с точки зрения визуализации внутренних органов с целью выявления патологических состояний в организме человека.

Известные в настоящее время и хорошо зарекомендовавшие себя методы ультразвуковых исследований, рентгенография, компьютерная томография ядерного магнитного резонанса завоевали прочное место в решении подобных задач. Каждый из перечисленных методов имеет свои преимущества и недостатки, однако, общими для них недостатками являются: вредное воздействие на состояние исследуемого

объекта и высокая стоимость оборудования.

В последнее время появились работы в области создания томографических систем, основанных на эклектических и электрохимических свойствах биологических объектов. В отличие от перечисленных выше методов в них, в качестве внешнего воздействия, используются электрические сигналы различной формы со значениями токов не вызывающими вредных последствий.

При реализации подобных систем приходится сталкиваться с рядом проблемам. Одна из них связана с разработкой методов и аппаратуры, которые обеспечивали бы формирование хорошо воспроизводимых признаков в процессе визуализации в реальном масштабе времени. Вторая проблема связана с созданием алгоритмов обработки сигнала, обеспечивающих процедуру визуализации в реальном масштабе времени.

Физиологические объекты, с точки зрения описания их признаками, являются достаточно сложными системами. Создание моделей адекватно описывающих их состояние, связано с исследованием нелинейных систем обладающих гистерезисом.

Известный в настоящее время импедансный метод в данном случае не удовлетворяет требованию по быстродействию и для создания систем с высокой разрешающей способностью требует существенных временных затрат при снятии импедансных диаграмм в широком спектре частот. С особыми трудностями приходится сталкиваться при исследовании импеданса в области инфранизких частот.

Например, для системы состоящей из 16 электродов при использовании импульсного модулированного сигнала 8 кГц, цикл измерения составляет 0.1 - 1 с. Задача сбора данных выливается в десятки часов [1 ].

Наиболее приемлемыми с точки зрения использования электрохимических методов для решения поставленных задач является джоульметрический декомпозиционный метод, реализуемый в гальваническом режиме [2].

Реализация системы сбора данных, основанной на 32 - х разрядной восьмислойной системе элек-

тродов требует 15 - 20 минут.

Для визуализации изображений внутренних органов наиболее целесообразно использовать системы распознавания образов тканей с присваиванием им определенной цветовой гаммы, основанные на нормировании изображений с помощью преобразования многомерного параметрического признакового пространства.

Использование для этого нейросетевых классификаторов с учетом процедур обучения позволяет производить реконструкцию многомерного признакового пространства и процедур аппроксимации сечений на различных уровнях, что создает предпосылки для адекватных в цветном изображении джоульметрических томограмм внутренних органов.

При реализации джоульметрического метода, основной является проблема получения многопараметрического признакового пространства, описывающего состояние исследуемой области в динамике.

Для решения задачи идентификации как линейных, так и нелинейных объектов, принципиально невозможно включить в модель, формирующую выходную переменную, все множество входных переменных и связей между ними. В рассмотрение обычно вводится конечное число наиболее важных, доминирующих переменных, для которых имеются средства съема информации в процессе функционирования объекта. Именно для этого небольшого числа переменных и строится модель связи с выходной переменной. Естественно,

что такая модель не может обеспечить однозначного соответствия между выходными и входными пере-

менными для всех возможных наборов переменных.

Отличительной чертой биологических объектов является наличие ответной реакции организма на внешнее воздействие. Эта реакция может быть представлена в виде системы (рис. 1), имеющей прямую и обратную связи, обозначенные соответственно передаточными функциями G'l и G'2 .

Оценка обратной связи G 2 представляют особый интерес, поскольку ответная реакция определяет состояние объекта и способность к восстановлению. Естественно предположить, что при формировании патологии в организме эти функции нарушаются. Описание реакции только линейными моделями вносит

существенные погрешности в процесс их оценки, поскольку биологические объекты в той или иной сте-

пени являются нелинейными системами.

Рис. 1. Система с обратной связью

Для нелинейных систем приведенная схема преобразуется в схему с одноконтурной структурой (рис. 2), которую можно представить в виде модели Заде [3] (рис. 3). В ней нелинейная динамическая модель получена путем разделения на две части: нелинейную статическую 01 и линейную динамическую

02 .

Рис. 2. Одноконтурная Рис. 3. Последовательная

структура структура

В рассмотренных моделях статические части можно представить эквивалентной схемой замещения электрохимического объекта. Для их описания предлагается общая эквивалентная схема замещения, показанная на рис. 4. Она представлена емкостями С0 и С , объемным сопротивлением электролита Я и сопротивлением реакции Я2 .

Яі

Я2

Рис. 4. Эквивалентная схема замещения электрохимических объектов

В этой схеме значения Я1г С1 и Я2 можно представить в виде отдельных звеньев (рис. 5, а), работающих в определенном диапазоне рабочих токов. Изменения во времени параметров включенных в нее элементов можно рассматривать как состояния среды в отдельно взятые моменты времени. Обобщенная эквивалентная схема замещения, принимаемая в качестве основной модели, может быть представлена в следующем виде (рис. 5, б):

ио щ —^2-

о---1 [

Ы2

І2

Я12 С Я21 > Я22 Яп1 Яп2

-0---0—| м И 1—0

“ С11 — С21 і і — =С„1

0 —О- 1 -О <

б

Рис. 5. Обобщенная схема замещения электрохимических объектов

При формировании эквивалентной схемы замещения электрохимического объекта приходится решать задачу подбора таких структур и параметров схемы замещения, которые при заданном законе изменения

входной величины и(т) позволяют получить заданный закон изменения во времени выходной величины

у(т) . Между элементами схемы замещения, соединенными определенным образом, и передаточными характеристиками существует непосредственная связь. Она устанавливается с помощью прямого и обратного преобразований Лапласа. На его основе можно производить анализ и синтез эквивалентных схем замещения [4].

Переходя к изображениям Лапласа входного и выходного сигналов и ( 5 )= ь ( (I)) и Г (5)= ь (у (I)) , получим передаточную функцию отдельного звена в следующем виде:

/ ч Г(5)

с (5 >= ий •

В качестве основных элементов эквивалентной схемы замещения принимаются линейные сосредоточенные, не зависящие от времени резисторы и конденсаторы.

Для синтеза эквивалентных схем замещения можно использовать метод узловых потенциалов. Согласно [41] уравнение для узловых потенциалов в матричной форме имеет следующий вид:

(1)

ГВ^В = 1В '

где Ув - диагональная матрица проводимостей ветвей; Ув , 1В

зей. Для цепи, приведенной на рис. 3.3.5, уравнения имеют вид

векторы напряжений и токов вет-

'І1 ' VI ' ■ І1 ■

^2 ^2 = 12

1 V _ [ _

Дополнительная матрица инциденций А

с учетом матрицы инциденций пассивных элементов

точников тока матрица инциденций Аj имеет вид

ад=[ а А ].

Согласно закону Кирхгофа, для токов получим

АД1 = 0 . (2)

Преобразуем уравнение (2) к виду

= 0

Ав = а^в ,

где «/5 - вектор известных источников тока. Используя выражение (3.3.1) для 1В , можно записать ЛГвГв = -а^в . (3)

Уравнения Кирхгофа для напряжений, в случае использования дополнительной матрицы инциденций, можно представить в виде

а

Я

11

и ис

или

V = А'д¥„ . (4)

Разделим в (3.3.4) матрицу Ад на блоки:

V ■ " At"

V _ 1

У„

(5)

Vj -Vb = AV ;

гДе vj

лі-

зектор напряжений на источниках. Перепишем (3.3.5) в следующем виде:

(6)

V,

--4К .

(7)

Напряжения на источниках токов можно найти из (7) V . Подставим (6) в (3):

после того, как определены узловые потенциа-

AYBA%

или

YV„ :

AjJB

■J„

Передаточные функции системы для отдельно взятых звеньев определяются как отношение изображения напряжения на ее входе к изображению тока, генерируемого источником в соответствующие моменты времени:

о„

.Vnif! 4 (s)

Обобщенную передаточную функцию системы, представленную несколькими звеньями, можно получить в виде группирования отдельно взятых подсистем, каждая из которых представлена отдельным входом тока заданного уровня. Выходы всех подсистем объединяются в один общий выход. Результирующая система имеет передаточную функцию, представленную по диагонали передаточными функциями подсистем:

Gn

Gi (s) 0

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

0

0

0

G

0 Gn (s)_

Приведенные зависимости позволяют производить оценку параметров эквивалентной схемы замещения датчика и синтезировать передаточную функцию для заданной эквивалентной схемы.

Рассмотренные эквивалентные схемы замещения электрохимических объектов при их реализации позволяет идентифицировать биологические объекты при описании их 50 - 80 признаками. Общее время на реализацию алгоритмов обработки данных на IBM с процессором Pentium - IV, получаемой в 32 - х

разрядной восьмислойной томографической системе не превышает 3 мин, что в конечном итоге позволяет реализовывать визуализацию внутренних органов в реальном масштабе времени с высокой разрешающей способностью.

Литература

1. А.В. Корженевский, В. Н. Корниенко, М. Ю. Культиасов, Ю. С. Культиасов, В. А. Черепенин.

Электроимпедансный компьютерный томограф для медицинских приложений // Приборы и техника эксперимента. - 1997. - №3. - с. 133 - 140.

2. Геращенко С. И. Джоульметрия и джоульметрические системы: теория и приложение:

- Пенза: Изд-во Пенз. Гос. Ун-та, 2000.

3. Дисперсионная идентификация / под редакцией Н. С. Райбмана. - М.: мат. лит, 1981.

4. Влах И. Машинные методы анализа и проектирования электронных схем Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1988. — 560 с.

монография. Наука, Гл. ред. физ. -

/ И. Влах, К. Синглах:

лы

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.