CC BY
83
УДК 612.014.421.8
С. Ю. Костенков, аспирант,
М. А. Сидорова, канд. техн. наук, доцент,
Пензенский государственный технологический университет
Особенности
имитационного моделирования электрофизиологических сигналов
Ключевые слова: имитационное моделирование, электрофизиологические сигналы, база данных, тестовые последовательности сигналов, пакет MATLAB.
Keywords: simulation modeling, electrophysiological signals, a database, test sequence signals, MATLAB package.
Рассматриваются особенности имитационного моделирования электрофизиологических сигналов (ЭФС). Для оценки работы алгоритмов распознавания и обработки различных ЭФС предлагается создать базу данных моделей тестовых последовательностей этих сигналов с использованием пакета MATLAB. Это позволит применять разработанный имитатор для тестирования и оценки работоспособности медицинских приборов регистрации и анализа параметров ЭФС, а также для сопровождения учебного процесса при подготовке специалистов медико-технического профиля.
Современная электрофизиология позволяет повысить качество диагностики патологических состояний пациентов. Анализ электрофизиологических сигналов как неинвазивный метод пользуется огромной популярностью в диагностических исследованиях. Наибольшей информативностью обладают сигналы сердца (ЭКГ), центральной нервной системы и головного мозга (ЭЭГ), мышечной активности (ЭМГ). Они же считаются наиболее сложными для анализа. Поэтому в диагностических приборах, системах и комплексах применяются сложные алгоритмы распознавания и обработки сигналов. Именно для оценки работы таких алгоритмов используются тестовые последовательности и синтезированные сигналы, эквивалентные электрофизиологическим. Качество оценки напрямую зависит от качества моделей ЭФС.
Модели, сформированные по стандартизованным математическим функциям [1], обладают преимуществом — имеют тестированные формы, что позволяет применять их при оценке работоспособности приборов регистрации и анализа ЭФС. Однако адекватность таких моделей реальному сигналу недостаточна для подробной и качественной оценки работы медицинской техники. Авторы считают, что модели, основанные на реальных ЭФС, позволят устранить
этот недостаток, а применение стандартных математических функций сохранит преимущество.
Для проведения этапа формирования моделей реальных сигналов и создания тестовых последовательностей необходимо решить несколько задач:
• выделить участки сигналов с одинаковыми морфологическими характеристиками и классифицировать их по «норме» и «патологиям»;
• провести нормирование сигналов по амплитуде и выявить изолинию сигнала;
• нормировать сигналы по частоте дискретизации;
• провести статистическую обработку и усреднить анализируемые сигналы, отбросив нехарактерные формы;
• сегментировать полученные статистические модели;
• применить специализированный математический аппарат для описания моделей;
• генерировать тестовые последовательности по математическим моделям.
Использовать оцифрованные сигналы ЭФС целесообразно из существующих баз и атласов сигналов. Для построения моделей электрокардиосигнала (ЭКС) авторы предлагают использовать рекомендованные в работе [2] базы данных.
При решении поставленных задач использовался пакет MATLAB, являющийся математической лабораторией инженера, что позволило упростить и автоматизировать процесс формирования сигнала и представить его в удобочитаемой форме.
Например, для формирования статистической модели ЭФС, представляющей модель электрокар-диосигнала в «норме», использовалась 103-я запись базы MIT-BIH. На рис. 1 мелким пунктиром приведена статистическая модель, полученная в процессе обработки и представляющая собой усредненную форму модели сигнала.
Такую статистическую модель довольно сложно математически описать целиком, следовательно,
биотехносфера
| № 3(333/2014
Материалы Russian-German conference on Biomedical Engineering
1,5
: 0,5
-0,5
-1
Р к
Модель:
--------- статистическая
---математическая
/
/
\
■v
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
t, c
Рис. 1 3
2
и
s
Модели электрокардиосигнала в «норме»
-1
-2
-3
QRS
Модель:
статистическая
математическая
/
T /
0,2
0,4
0,6
0,8
t, c
Рис. 2
Сегментирование опорной структуры модели электрокардиосигнала при желудочковой экстрасистолии
ее нужно разделить на участки, выделив основные сегменты ЭКС. На рис. 1 представлено девять полученных отрезков. Для сегментов, выделенных под фД-Э-комплекс, а также под P и T зубцы, были подобраны «опорные структуры». Остальные отрезки не были описаны.
В качестве «опорных структур» для описания отрезков использовались стандартные формы измерительных сигналов. Описание Д-зубца произведено математической формой косинусквадратного импульса, Т-зубца — колоколообразной, а зубцов Р, ф и 5 — формой гармонического сигнала (синус). Участок ЭКС, соответствующий 5Т-интервалу, не был представлен «опорной структурой», поэтому на графике выглядел в виде прямой.
При построении модели, соответствующей ЭКС при «патологии» (желудочковая экстрасистола), не представляется возможным выделить отдельные зубцы, а также достаточно сложно описать какой-либо одной формой импульса сложную форму по-
добного сигнала. На рис. 2 дано решение данной задачи — сегментирование электрокардиосигнала на несколько участков без выделения отдельных зубцов. Таким образом, фД5-комплекс может быть представлен двумя частями нижеприведенного уравнения:
X (t) =
3,505 *expI *
-1,060; t < 0,040,
t + 0,192\2
-1,060;
0,192 0,040 < t < 0,232,
1,850 * sinI —— t + 0,0141 - 0,570; 0,032
0,232 < t < 0,264,
-0,016* t - 1,290; 0,264 < t < 0,444,
-0,930 * exp f-1* ft + Q,010 )21- 1,220;
2 \ 0,165 ! 0,444 < t < 0,609, - 1,220; t > 0,609.
2
1
T
0
Р
S
0
1
0
0
№ 3(33)/2014 I
биотехносфера
В данном уравнении математической модели подставлены значения всех подобранных параметров и Х(^) представляет собой тестовую последовательность.
Для формирования моделей ЭКС других патологий процесс не претерпевает никаких изменений. Методика, предложенная авторами статьи, позволяет создавать тестовые последовательности и математические модели не только электрокардиосиг-нала в «норме» и при «патологиях», но и других видов ЭФС.
Генерация тестовых последовательностей по построенным математическим моделям осуществляется имитатором ЭКС, подобным описанному в работе [3], но с более широкими возможностями. Такой имитатор способен воспроизводить синтезированные по математическим моделям сигналы. Его можно использовать при проверке работоспособности электрокардиографических каналов медицинских устройств.
Для оценки работы алгоритмов распознавания и обработки других ЭФС необходимо расширить базу знаний имитатора, создав для этого базу данных моделей тестовых последовательностей этих сигналов.
Это позволит применять разработанный имитатор для тестирования и оценки работоспособности медицинских приборов регистрации и анализа параметров электрофизиологических сигналов, а также для нужд процесса обучения студентов медико-технических специальностей.
Литература
1. Костенков С. Ю., Сидорова М. А. Особенности математических моделей электрофизиологических сигналов // Известия вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2013. № 3. С. 19-25.
2. ГОСТ Р 50267.47-2004 (МЭК 60601-2-47-2001). Изделия медицинские электрические. Часть 2. Частные требования безопасности с учетом основных функциональных характеристик к амбулаторным электрокардиографическим системам. М.: Изд-во стандартов, 2004.
3. Костенков С. Ю. Особенности разработки программного имитатора электрофизиологических сигналов / С. Ю. Костенков, М. А. Сидорова / / XXI век: Итоги прошлого и проблемы настоящего. Технические науки. Информационные технологии. 2013. № 10 (14). С. 210-214.
УДК 615.841+615.814.1
В. Н. Баранов, д-р мед. наук, академик Лазерной академии наук РФ, профессор, А. С. Качалин, аспирант, М. С. Бочков, аспирант,
Тюменский государственный нефтегазовый университет
Разработка физиотерапевтического аппарата для лазерной акупунктуры
Ключевые слова: точка акупунктуры, лазерное излучение, эффективный режим, область кожи, теплопроводность, чувствительность к температурным раздражителям.
Keywords: рoint acupuncture, laser radiation, the effective mode area of skin, thermal conductivity, sensitivity to thermal irritant.
Проведен сравнительный анализ различных режимов прогревания точек акупунктуры (ТА) лазерным излучением и предложено новое устройство для реализации наиболее эффективного режима. Установлено, что области кожи, соответствующие локализации зоны акупунктуры, имеют более низкую теплопроводность и отличаются высокой чувствительностью к температурным раздражителям.
В настоящее время возрастают требования к лазерной терапии. Методики лечебного лазерного воздействия, заключающиеся в облучении биологических тканей при неподвижном положении излу-
чателя как в непрерывном модулированном, так и в импульсном и сканирующем режимах, недостаточно эффективны [1]. В последние годы в физиотерапии начали успешно применяться методики лазерного облучения точек акупунктуры (ТА). Известно [3, 5], что легкое раздражение нервных окончаний и активация нервной проводимости обеспечивается повышением температуры в тканях. Считается, что лазерное воздействие на зоны акупунктуры идентично древнему китайскому методу прогревания и прижигания полынными сигарами [3, 4]. В мок-сатерапии используются методики: неподвижного расположения горящей сигары над ТА; плоскостного сканирования — «поглаживания» сигарой ТА («утюжка»); «клюющего дзю», когда сигара ритми-
биотехносфера
| № 3(33)72014
