CC BY
122
УДК 616.8-009.24-039.3l
ОБРАБОТКА ВЫХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ АКСЕЛЕРОМЕТРА В МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ
© А.В. Горбунов, А.А. Трубиенко
Ключевые слова: диагностика; пароксизмальные состояния; акселерометр; судорожные пароксизмы; выходные параметры.
Актуальность обработки выходных параметров акселерометра обусловлена необходимостью изучения и диагностики пароксизмальных состояний среди детей и взрослых, судорожные пароксизмы требуют оценки двигательной активности. Целью данной работы явилась разработка способа быстрого анализа выходных параметров акселерометра, позволяющего оценивать двигательную активность человека во время пароксизмальных состояний.
Изучение двигательной активности человека во время сна [1-3] обусловлено высокой частотой распространенности и медико-социальной значимостью пароксизмальных состояний не только для больного и его родственников, но и для общества в целом. Для дифференциальной диагностики пароксизмальных состояний существует определенное (общепризнанное) разнообразие методов. Среди них позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) даже позволяет выявлять эпилептогенные очаги в отсутствие электроэнце-фалографических и структурных изменений головного мозга (ее используют в дифференциальной диагностике эпилептических и неэпилептических приступов с утратой сознания). Чувствительность и специфичность метода значительно возрастают при комбинированном применении ПЭТ с электроэнцефалографией (ЭЭГ). Актуальность обработки выходных параметров акселерометра обусловлена необходимостью изучения и диагностики пароксизмальных состояний среди детей и взрослых, судорожные пароксизмы требуют оценки двигательной активности.
Существует множество различных датчиков для диагностики и оценки двигательной активности, таких как гироскоп (датчик угловой скорости), датчик вибрации и акселерометр. Электронные гироскопы - преобразователи наклона и угловой скорости в электрический ток. Так же как и механические (ротационные), пьезокерамические электронные гироскопы служат для контроля положения и угловых скоростей с малым временем отклика (до 50 Гц) [4]. Датчик вибрации (виброметр) - прибор, позволяющий определять параметры вибрационных явлений. Наиболее часто виброметры используются для определения:
1) виброскорости;
2) виброускорения;
3) виброперемещения.
Если вибрирующий объект считать простым осциллятором, то виброметр позволяет получить сведения как о базовых параметрах его колебаний (частота и амплитуда), так и в некоторых случаях получить спектральную характеристику колебательного процесса. Акселерометр фиксирует смещение и положение пред-
мета в пространстве. Внутри сенсора находится небольшой шарик, расположенный в сфере из огромного количества пьезоэлектрических элементов. Смешение вызывает давление на определенные пьезоэлементы, возникает электрический ток, и по его силе и месту возникновения можно судить о силе и направлении движения. По конструктивному исполнению акселерометры подразделяются на одно-, двух- и трехкомпонентные. Соответственно, они позволяют измерять ускорение вдоль одной, двух и трех осей. Некоторые акселерометры также имеют встроенные системы сбора и обработки данных. Это позволяет создавать завершенные системы для измерения ускорения и вибрации со всеми необходимыми элементами.
Для исследования судорожных пароксизмов целесообразно использовать трехкомпонентный акселерометр, т. к. в данном случае будут преобладать движения колебательного характера, возникающие при этом ускорения можно измерить. Использование гироскопа, предназначенного для исследования вращательных движений, в данном случае не будет эффективным. Использование виброметра может быть осложнено тем, что в этом датчике существует определенный порог срабатывания, т. е. при малой частоте и амплитуде колебательных движений датчик не сработает.
Целью данной работы явилась разработка способа быстрого анализа выходных параметров акселерометра, позволяющего оценивать двигательную активность человека во время пароксизмальных состояний.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
При работе нами используются:
- цифровой акселерометр ADXL345;
- микроконтроллер Arduino Micro;
- персональный компьютер с операционной системой Windows XP\Vista\7.
Выбор акселерометра ADXL345 обусловлен целым рядом преимуществ перед другими датчиками ускорения:
l) датчик имеет высокое разрешение (3,9 мг/LSB), что позволяет фиксировать изменения в ускорении тела при смещении его менее чем на 1,0°;
7s
2) высокая степень защиты от электромагнитных помех;
3) способность работать в широком температурном диапазоне: -40 °С...+85 °С.
Выбор микроконтроллера АМшпо связан с его низкой стоимостью, простой и понятной средой программирования, а также с открытым исходным кодом [5].
Основными параметрами судорожной активности можно считать период (Т) и частоту колебаний (и). Из курса физики известно, что
1
Т = -, (1.0)
и = ? С1.1)
где п - количество колебаний; ґ - время, за которое эти колебания совершаются. Количество колебаний можно рассчитать, используя ускорения, измеренные акселерометром. За одно совершенное колебание можно считать двукратное выполнение следующего условия:
(1.2)
где а1, а2 - последовательно измеренные ускорения по одной оси датчика; Да - погрешность измерения ускорения. Наличие погрешности измерений - нормальное явление, обычно погрешность современных акселерометров достигает 0,2-0,5 %. Если акселерометр находится в состоянии покоя, то Да можно рассчитать по формуле:
Да = | а1 — а2 | .
(1.3)
На рис. 1 показан результат выполнения программы, которая проверяет условие (1.2) и последовательно выводит результат. Во время выполнения этой программы акселерометр находился в состоянии покоя, следовательно, условие (1.2) не выполняется, т. е.
| &1 — &2 — Дя I = 0.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
На основе вышесказанного авторами был предложен и реализован в подпрограмме для микроконтроллера метод обработки выходных параметров акселерометра. Метод позволяет рассчитывать такие важные параметры судорожных пароксизмов, как частота и период колебательных движений. При запуске подпрограмма автоматически рассчитывает Да по формуле (1.3), для этого акселерометр должен находиться в неподвижном состоянии. Далее проверяется условие (1.2) и подсчитывается число колебаний (п), после чего п подставляется в формулу (1.1) и происходит расчет частоты колебаний.
На рис. 2 показан результат выполнения данной подпрограммы.
Переменная и (рис. 2) принимает среднее значение частоты колебаний за промежуток времени в 10 с. Выводимые нулевые значения означают, что условие (1.2) не выполнено и датчик находился в состоянии покоя. Разработанная подпрограмма поможет различить виды эпилептической активности в дифференциальной диагностике двигательной активности человека. Анализируя частоту колебаний, время, за которое они совершаются, и период можно отличить большой припадок от малого, а также клонические судороги от тонических судорог [3].
ВЫВОДЫ
Таким образом, вышеизложенное позволяет сделать следующие выводы.
1. Предложенный авторский метод анализа и обработки выходных параметров акселерометра позволяет рассчитывать частоту, период и время совершения колебаний, возникающих во время судорожных пароксизмов.
2. Разработанную подпрограмму можно применить в различных ситуациях, требующих оценку двигательной активности, метод применим в дифференциальной диагностики тремора, а также в дифференциальной диагностике двигательной активности человека во время сна [3, 6].
а
Рис. 1. Проверка условия (1.2)
Рис. 2. Измерение частоты колебаний
ЛИТЕРАТУРА
1. Динамика показателей ЭЭГ в состояниях сна и бодрствования у взрослых пациентов с «неконтролируемой» локально-обусловленной эпилепсией // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2012. № 11. Вып. 1. С. 37-41.
2. Эпилептические припадки. иЕ.Ь: http://www.medical-enc.ru/
2б/ері1ер8у-1^Мт1 (дата обращения: 17.03.2013).
3. Горбунов А.В., Потлов А.Ю., Ахтямов А.Д., Трубиенко А.А. Дифференциальная диагностика двигательной активности человека во время сна на основе пульсоксиметрии и акселерометрии // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2013. Т. 18. Вып. 4. С. 1292-1294.
4. Кашкаров А.П. 500 схем для радиолюбителей. Электронные датчики. 2-е изд. СПб., 2008.
5. Что такое Ардуино? иЕ.Ь: http://www.arduino.ru/About (дата обращения: 05.11.2013).
6. Лихачев С.А., Ващилин В.В., Дик С.К Тремор: феноменология и способы регистрации // Медицинский журнал / Белорусский гос. мед. ун-т. 2010. № 2. С. 133-137.
Gorbunov A.V., Trubienko A.A. HANDLING OUTPUT PARAMETERS OF THE ACCELEROMETER IN THE BIOMEDICAL PRACTICE
The relevance of handling output parameters of accelerometer based on the need to examine and diagnose paroxysmal states among children and adults, convulsive paroxysms require assessment of motor activity. The aim of this work was the development of a rapid method for the analysis of output parameters of the accelerometer to measure human motor activity during the paroxysmal States.
Key words: diagnostics; paroxysmal states; accelerometer; convulsive paroxysms; the output parameters.
Поступила в редакцию 19 ноября 2013 г.
Горбунов Алексей Викторович, Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина, г. Тамбов, Российская Федерация, доктор медицинских наук, профессор кафедры глазных и нервных болезней, е-mail: alexey.gorbunov@mail.ru
Gorbunov Aleksay Viktorovich, Tambov State University named after G.R. Derzhavin, Tambov, Russian Federation, Doctor of Medicine, Professor of Eye and Nerve Diseases Department, е-mail: alexey.gorbunov@mail.ru
Трубиенко Артем Александрович, Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация, студент энергетического факультета, e-mail: sniper_elite@mail.ru
Trubienko Artyom Aleksandrovich, Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, Student of Energetic Faculty, e-mail: sniper_elite@mail.ru
