Научная статья на тему 'Разработка и создание портативного мобильного прибора в целях изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма'

Разработка и создание портативного мобильного прибора в целях изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

CC BY
119
27
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Биотехносфера
ВАК
Ключевые слова
МОНИТОРИНГ / MONITORING / ПАРАМЕТРЫ СОСТОЯНИЯ / АДАПТИВНЫЙ ПОРОГ / ADAPTIVE THRESHOLD / МОДЕЛЬ АДАПТАЦИИ / MODEL OF HUMAN ADAPTATION / STATE PARAMETERS

Аннотация научной статьи по медицинским технологиям, автор научной работы — Яфаров Александр Захарович, Криволапов Максим Сергеевич, Сенкевич Юрий Игоревич

Представлен опытный образец портативного переносного прибора индивидуального использования, реализующий разработанный метод изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма путем обнаружения нарушений адаптивных физиологических реакций. Мониторинг температуры, ритма сердца, дыхательной активности, кожно-гальванического сопротивления осуществляется с помощью датчиков, закрепленных на одежде. Границы нормы состояния человека рассчитываются на основании параметров, полученных за определенный период от текущего времени, что позволяет непрерывно корректировать границы текущей нормы.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по медицинским технологиям , автор научной работы — Яфаров Александр Захарович, Криволапов Максим Сергеевич, Сенкевич Юрий Игоревич

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

A portable mobile device design and development in order to study mechanisms of occurance of body state, dangerous to human health

There was presented a prototype of the portable device for individual use, which implements the developed method of studying the mechanisms of emergence of the body conditions, which are dangerous for human health by detecting violations of adaptive physiological responses. It monitors temperature, heart rate, respiratory activity, galvanic skin resistance with special wearable clothes with sensors. Limits of the person's condition norm are calculated based on parameters obtained for a certain past period from the current time, which allows to continuously adjust the limits of the current norm.

Текст научной работы на тему «Разработка и создание портативного мобильного прибора в целях изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма»

УДК: 615.47;616-7; 681.73

А. 3. Яфаров, М. С. Криволапое, Ю. И. Сенкевич

Разработка и создание портативного мобильного прибора в целях изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма

Ключевые слова: мониторинг, параметры состояния, адаптивный порог, модель адаптации. Keywords: monitoring, state parameters, adaptive threshold, model of human adaptation.

Представлен опытный образец портативного переносного прибора индивидуального использования, реализующий разработанный метод изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма путем обнаружения нарушений адаптивных физиологических реакций. Мониторинг температуры, ритма сердца, дыхательной активности, кожно-гальванического сопротивления осуществляется с помощью датчиков, закрепленных на одежде. Границы нормы состояния человека рассчитываются на основании параметров, полученных за определенный период от текущего времени, что позволяет непрерывно корректировать границы текущей нормы.

Предупреждение заболевания на ранних стадиях его возникновения является задачей профилактики, предопределяющей результат лечения. Как правило, болезнь обнаруживает сам человек в момент, когда симптомы заболевания превышают некоторый индивидуальный порог болевой чувствительности [1] и он ощущает физиологический или психический дискомфорт. В большинстве случаев болевой синдром возникает на стадиях клинического проявления заболевания, когда иммунная система организма начинает «давать сбои», а вовлеченные в процесс защиты организма от заболевания адаптационные процессы не могут стабилизировать возникшее функциональное отклонение и компенсировать затрачиваемые ресурсы поддержания организма в состоянии индивидуальной нормы. В то же время хорошо известен факт [2], что возникновение заболевания на начальных стадиях проявляется как системное нарушение и приводит к одновременной реакции защитных механизмов

организма человека задолго до проявления первых симптомов, осознаваемых человеком. Отсюда возникает предпосылка к решению проблемы ранней диагностики, указывающая на то, что решение данной проблемы следует искать на пути обнаружения первичных признаков системного нарушения функционирования организма. Существует определенная связь между таким нарушением и динамикой функционирования адаптационных механизмов регуляции жизнеобеспечивающих параметров организма — температуры тела, частоты сокращений сердца, дыхательной активности, кожно-гальвани-ческого сопротивления. Таким образом, реализация продолжительного наблюдения за изменением характеристик адаптационных процессов позволяет обнаружить первичные аномалии характеристик состояния организма. Например, выделение систематической тенденции значительных отклонений показателей состояния может свидетельствовать о системном нарушении, т. е. о возникновении пре-морбидного состояния. Экспериментальное подтверждение высказанной гипотезы позволило авторам построить электронное устройство экспресс-диагностики и предупреждения возникновения патологического состояния.

Наше исследование состояло из двух последовательных этапов: первый — поиск и осмысление современных подходов и инструментов изучения процессов адаптации к условиям меняющихся внешних условий обитания человека, что позволило разработать собственную методику оценки дезадаптации организма; второй — разработка и создание опытного образца прибора на основании модели, использующей оригинальные алгоритмы вычисления патологических отклонений от нормального процесса адаптации.

Клиническое учение выдающегося русского терапевта М. Я. Мудрова (1776-1831) хорошо ил-

люстрируется его знаменитым высказыванием: «Я намерен сообщить вам новую истину, которой многие не поверят и которую, может быть, не все из вас постигнут... Врачевание не состоит в лечении болезни... Врачевание состоит в лечении самого больного». И далее: «Каждый больной, по различии сложения своего, требует особого лечения, хотя болезнь одна и та же».

С нашей точки зрения, это высказывание следует трактовать как призыв к разработке методов и устройств, способных настраиваться под индивидуальные характеристики функционирования конкретного человека, что является ключом к созданию поколения самонастраивающихся приборов ранней диагностики заболеваний. Для этого необходимо развивать технологию создания парка портативных мобильных приборов, способных осуществлять непрерывный контроль и текущий анализ состояния здоровья по данным неинвазивных измерений показателей изменчивости функционального состояния (ФС) человека. В своем исследовании мы опирались на факт, что ФС как многогранная оценка состояния организма не может быть определена по показаниям отдельно выбранного измерителя физического поля человека, а должна оцениваться комплексом по возможности независимых, одновременно получаемых измерений различных показателей состояния организма. Некорректно ограничиваться формированием некоторой фиксированной совокупности индивидуальных показателей, описывающих функциональную норму состояния организма. Известно, что организм является чувствительной биосистемой и чутко реагирует на изменение внутренних параметров и внешних факторов среды обитания, в которую человек погружен в своей повседневной деятельности [1]. Это означает, что его функциональное состояние непрерывно изменяется под действием адаптационных механизмов организма. Поэтому обнаружение аномального поведения адаптационных процессов, которое может служить признаком заболевания, всегда будет проводиться на фоне других процессов гомеостаза. Таким образом, задача диагностики с технической точки зрения должна решаться как задача дифференцирования аномальных процессов от нормальных процессов адаптации.

Изложенное видение пути развития средств ранней диагностики, по нашему мнению, позволит получить пусть неполную, но все-таки оперативную и достаточную информацию для принятия диагностического решения в период преморбидного состояния.

В своей работе мы опирались на известное в биологии и физиологии представление о механизме го-меостаза, трактуемое как стремление организма сохранять параметры внутренней среды [2]. Получить информацию о деятельности этого механизма можно путем наблюдения динамики показателей ФС в изменяющихся условиях среды обитания человека. Такая динамика ФС известна как адаптация [3]. Наблюдая

длительное время за изменениями показателей адаптации, можно сформировать границы устойчивости организма как системы. Отсюда задача исследования трактуется как задача мониторинга характеристик ФС, ориентированного на прогнозирование и обнаружение возможных отклонений этих характеристик за границы нормы. Огромную роль в расширении возможности адаптации играют биологические ритмы. Приспособительные реакции человеческого организма (реакции адаптации) делят на быстрые (специфичные) и медленные (неспецифичные), врожденные (сформировавшиеся в процессе эволюции вида) и приобретенные (индивидуальные для каждого организма). Изучение материалов о физиологической адаптации, представленных признанными авторитетами отечественной науки [1, 4], с одной стороны, и базовых понятий теории автоматического управления (ТАУ) (например, [5]), с другой стороны, позволяет выявить сходство механизмов регулирования процессов адаптации организма человека и устойчивости технических систем. При этом рассмотрение процессов физиологической адаптации носит преимущественно описательный характер, без представления рассматриваемых процессов адаптации в виде технической или аналитической модели, что выявляет необходимость в формализации существующих сведений об адаптации организма человека через разработку модели адаптации на основе принципов построения технической модели автоматического регулирования. Для разработки модели адаптации были использованы фундаментальные описания подходов и моделей с позиций теории автоматического регулирования Я. 3. Цыпкина [6] и А. М. Молчанова [7], в которых авторы указывают на необходимость учета скорости реакции системы и взаимодействия внутренних механизмов, реагирующих на сильные факторы с различной скоростью и известных как быстрые (специфичные) и медленные (неспецифичные) процессы адаптации организма человека в физиологии и медицине.

Основываясь на сведениях о колебательном характере механизмов адаптации при одновременном действии процессов быстрой и медленной адаптации организма [7] человека и результатах исследования адаптации организма человека к условиям холода [8], мы предложили модель адаптации, представленную в виде структурной схемы автоматического регулирования (рис. 1). Модель включает два регулятора, отражающих действие медленной (регулятор 1) и быстрой (регулятор 2) адаптации. На схеме взаимодействие регуляторов иллюстрирует взаимодействие симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы, ответственных за механизмы медленной и быстрой адаптации организма [5].

Возмущающее воздействие на входе контура автоматического регулирования обозначено как х(£), а реакция на его выходе — как у(£). Для каждой конкретной системы организма в качестве данных величин выступают конкретные функциональные

Биотехнические системы

Регулятор 1

^ > ад) . у(^

11

Регулятор 2

ад

Рис. 1

Взаимодействие процессов двухуровневой (быстрой и медленной) адаптации организма человека

зависимости, связанные между собой. Например, для сердечно-сосудистой системы (ССС) в качестве х(Ь) может выступать функция изменения внешнего по отношению к организму давления, соответственно у(Ь) — реакция собственного артериального давления организма на подобное изменение. Каждый регулятор представляет собой колебательное звено

0(8) =

Т282 + 2Т т8

(1)

где к — коэффициент усиления; Т — постоянная времени, с; т — параметр затухания, 0 < т < 1 с.

Постоянная времени определяет инерционность объекта: чем она больше, тем медленнее изменяется выход при изменении входа. Чем больше т, тем быстрее затухают колебания.

Регулятор 1 иллюстрирует действия медленной адаптации, ему соответствует постоянная времени Т1, значительно большая постоянной времени Т2 регулятора 2 (Т1 >> Т2), что отражает его действие как процесс медленной адаптации на большем промежутке времени, чем процесс быстрой адаптации, представленный регулятором 2. Соотношение параметров затухания т1 и т2 для регуляторов 1 и 2 соответственно рассматривается нами как специфичное для каждого человеческого организма и характеризующее индивидуальный характер протекания процессов быстрой и медленной адаптации. Регулятор 2 включен в контур отрицательной обратной связи, что иллюстрирует его «оперативную» работу как механизма кратковременной, быстрой адаптации наряду со «стратегической» работой регулятора 1 как механизма медленной, иначе — долговременной адаптации.

Общее же уравнение рассматриваемого контура управления может быть получено путем преобразования типовых звеньев, широко используемых в ТАУ:

Ж (8) =

01(8)

1 + 02(8)01(8)

(2)

Нами проведено имитационное моделирование разработанной схемы двухуровневой адаптации в среде МЛТКЛВ БТМ^ШК путем подбора значе-

Рис. 2

Реакция модели двухуровневой адаптации на воздействие, представленное единичной ступенчатой функцией

ний параметров и Т1 и Т2, Т1 и Т2) на основании предполагаемых нами эмпирических соотношений между ними. Возмущающее воздействие на входе контура автоматического регулирования условно обозначает изменение артериального давления х(¿) при практически мгновенном подъеме на значительную высоту с помощью специального устройства по типу «катапульты». В данной модели в качестве наглядного аналога подобного воздействия рассматривается единичная ступенчатая функция, а реакция на его выходе у(£) — реакция перехода внутреннего давления организма на новый уровень в соответствии с полученным воздействием. Результат имитационного моделирования в виде графика функции реакции модели на ступенчатое воздействие представлен на рис. 2 и отражает рассмотренную колебательную природу процесса адаптации, что подтверждает представленные нами положения.

Для исследования процессов адаптации организма человека был сформирован натурный эксперимент, в котором приняли участие добровольцы, не имеющие противопоказаний по состоянию здоровья. Эксперимент предполагал длительный непрерывный мониторинг параметров состояния организма каждого участника и факторов окружающей среды с помощью переносного малогабаритного устройства. Каждый участник в течение эксперимента пребывал в двух резко различающихся функциональных состояниях: состоянии естественного уровня активности и состоянии нагрузочного тестирования с помощью специального устройства по типу «катапульты» (подбрасывание человека на 70 м вверх и дальнейшее свободное падение). Время пребывания в каждом из указанных состояний и результаты измерений фиксировались переносным устройством для дальнейшей их обработки.

Поскольку в настоящее время на российском рынке мы не обнаружили серийные образцы медицинской техники, которые в полной мере решали бы задачу длительного непрерывного неинвазивного

к

мониторинга параметров ФС, то для проведения эксперимента был разработан и создан опытный образец такого прибора [9]. Среди опытных образцов наиболее близким по составу заложенных функций оказался программно-аппаратный комплекс «Опека» [10]. В отличие от него разработанный нами прибор ориентирован не только на обнаружение симптоматически острых проявлений заболеваний человека, но и на профилактику возникновения аномалий состояний его здоровья. Алгоритмы анализа и принятия решений нашего прибора ориентированы на обнаружение нарушений, связанных с реакцией организма на изменение условий среды его обитания. Таким образом, целью подготовки эксперимента стало создание технического инструмента для оперативной оценки персональной способности адаптации организма человека к изменяющимся условиям внешней среды путем расчета интегральных показателей границ нормы и патологии ФС. Поставленная цель потребовала поиска оригинальных схемотехнических, технологических и конструктивных решений. В основу решающих алгоритмов и правил принятия решений, заложенных в прибор, вошли результаты предшествовавших многолетних исследований в зонах Арктики и Антарктики. В данной статье представлено дальнейшее развитие технического и технологического решения, которое вобрало в себя опыт создания телемедицинской системы Ambulance для членов Российской антарктической экспедиции. Новая инструментальная база и уровень схемотехнических решений позволили выйти на качественно новый уровень комплексных неинвазивных измерений динамики параметров организма.

Техническое средство, предназначенное для контроля адаптации, представляет собой полностью автономный переносной малогабаритный прибор. Прибор состоит из средств подключения и согласования аппаратных интерфейсов для обеспечения интеграции с датчиками и устройствами измерения электрофизиологических сигналов и полей, средств анализа и принятия решения, средств управления, сигнализации и отображения информации. Управление и настройка режимов работы осуществляются с помощью мини-клавиатуры. 2,2-дюймовый цветной дисплей отображает по запросу пользователя или по определенному событию информацию о текущем состоянии пациента или о режимах работы прибора. Основные аккумуляторные батареи можно менять без прерывания функционирования благодаря наличию в приборе дополнительного аккумулятора малой емкости. Ресурса основных батарей достаточно для работы прибора в течение 2 суток. В режиме питания от резервного источника работоспособность сохраняется на протяжении более 1 ч. Одновременно со сбором данных происходит их запись на цифровой носитель (micro SD) для последующего более глубокого анализа на стационарном компьютере. На момент создания опытного образца используется накопитель объемом 16 Гбайт,

что достаточно для непрерывной записи сигналов, поступающих от базового набора датчиков электрофизиологических данных, на протяжении 15 суток. Опытный образец, изготовленный для проведения испытаний и отладки алгоритмов, имеет следующие метрологические характеристики:

• обработка сигнала ЭКГ с частотой оцифровки 1024 выб./с;

• измерение температуры кожных покровов в диапазоне от 20 до 45 °С с точностью ± 0,2 °С;

• измерение абсолютных значений кожно-гальванического сопротивления в пределах от 10 КОм до 2 МОм и относительных изменений сопротивления до 10 КОм/с;

• измерение двигательной активности (трех-осевой акселерометр) с частотой оцифровки 100 выб./с и диапазоном ускорений ± 75 м/с2 по каждой из осей;

• измерение относительной влажности в диапазоне от 0 до 100 % с точностью ± 2 %;

• измерение атмосферного давления в диапазоне 260-1260 мбар с разрешением 0,02 мбар;

• измерение температуры окружающей среды от минус 45 до 55 °С с точностью ±1 °С.

Информация, собираемая с датчиков и биоэлектродов, синхронизируется с внутренними часами прибора и между собой.

На рис. 3 представлен общий вид прибора без подключенных датчиков.

Основой встраиваемого программного обеспечения является операционная система реального времени (RTOS), поставляемая вместе со средой разработки Keil uVision (фирмы Keil). Использование RTOS позволяет распределить процессорное время между задачами получения и обработки информации. Использование приоритетов для разных типов задач предотвращает потерю исходных данных, поступающих с датчиков и биоэлектродов, независимо от загрузки центрального процессора. На рис. 4 представлена структура внутреннего программного обеспечения тестовой версии прибора. Самой при-

Рис. 3 Прибор с основными аккумуляторными батареями и картой памяти

Часы реального времени

Обрабока аппаратных интерфейсов (SPI, I2C... )

isr: TIM4_IRQHadler

Task: synchronization

Модуль синхронизации данных

Модуль анализа ЭКГ

Модуль анализа температуры тела

Модуль комплексного

анализа и выработки диагноза

Task: analyzing

Модуль анализа условий среды

Рис. 4 Структура внутреннего программного обеспечения опытного образца прибора

оритетной задачей является обработка прерываний от таймера. Эта задача выполняется вне операционной системы и организует получение данных с различным разрешением по времени для каждого типа. Сформированный буфер (0,5 с) из обработчика прерываний поступает одновременно в задачу записи исходных данных на носитель (task: acquisition) и в задачу синхронизации (task: synchronization). Задача acquisition осуществляет потоковую запись данных в разные файлы на съемном носителе (micro SD-карта) с привязкой к внутренним часам прибора. Задача synchronization осуществляет синхронизацию всех информационных потоков с внутренними часами прибора, необходимую для удобства последующего корреляционного анализа. Задача (task: analyzing) состоит из нескольких программных модулей, производящих независимую обработку каждого параметра, а также модуля комплексного анализа. Модуль analyzing передает результаты обработки в модуль контроля. Модуль

контроля (task: control) обрабатывает системные события (состояние прибора, уровня заряда батареи, команда с клавиатуры) и производит манипуляции с настраиваемыми параметрами прибора, формирует данные, предназначенные для вывода на экран, осуществляет звуковую (динамик) или световую (светодиоды) сигнализацию о важном событии.

Результаты эксперимента были подвергнуты обработке по оригинальным алгоритмам вычисления патологических отклонений от нормального процесса адаптации, которые будут проиллюстрированы на примере обработки данных кардиоритмограммы для обеспечения наибольшей наглядности полученных результатов.

Все получаемые измерения проходят препро-цессинг с использованием алгоритма предсказания возможных границ функционального состояния. Алгоритм позволяет установить динамические границы нормального процесса адаптации на основании предшествующих наблюдений. Суть алгоритма состоит

в том, что для каждого момента времени вычисляется допустимый диапазон изменения рассматриваемого параметра на основании заданного интервала предшествующей динамики для данного параметра. Рассматриваемая динамика характеризует процесс медленной адаптации организма, и отклонение текущего значения от предсказанного позволяет выделить процесс быстрой адаптации и в дальнейшем характеризовать его вид как патологический или характерный для нормального уровня адаптации. Важно отметить, что данный алгоритм получен с помощью разработанной нами модели адаптации (см рис. 1 и 2), он позволяет учитывать процессы медленной адаптации и контролировать протекание быстрой адаптации, представленной колебательным звеном в составе регулятора 2 (см. рис. 1), выявлять различные виды его колебательной активности, свойственные в одном случае нормальному протеканию процесса быстрой адаптации и патологическому — в другом случае, при этом параметры быстрой адаптации определяются параметрами колебательного звена регулятора 2 — коэффициентом усиления к, постоянной времени Т и параметром затухания т.

На примере данных кардиоритмограммы показана реализация алгоритма методом «скользящего окна»с учетом того, что запись кардиоритмограммы содержит два вида активности (нормальный уровень жизнедеятельности и нагрузочное тестирование). Ширина «скользящего окна» к подбирается эмпирически для каждого наблюдаемого в процессе первичной настройки алгоритма как необходимое число кардиоинтервалов для предсказания верхнего и нижнего значений для каждого последующего кардиоинтервала. После предсказания следующего значения окно в к интервалов смещается и уже включает в себя последнее текущее значение, освободив при этом первое значение из числа кардиоин-тервалов, входящих в «скользящее окно».

Математическая форма записи первой части данного алгоритма показана ниже на примере расчета границ кардиоинтервалографической нормы состояния. Остальные показатели границ нормы ФС, входящие в комплексный оценочный показатель, рассчитываются следующим образом:

1 ]

ши) = - £ вв(1); (3)

к 1=] - к

% - £ \-Rrn - Ш(Ш2; (4)

]1 к I=;-к

VRR(j) = V(j) + Леи); (5)

ЯвиМ) = VU) + Лст(и), (6)

где и — номер текущего кардиоинтервала, для которого осуществляется предсказание; г — порядковый номер кардиоинтервала в записи; к — чис-

ло кардиоинтервалов, входящих в «скользящее окно»; vrr(]) — верхняя граница предсказанного значения; nrr(j) — нижняя граница предсказанного значения; M(j) — функция нахождения математического среднего (MC); RR(i) — i-й кардиоин-тервал; a(j) — функция нахождения среднеквадра-тического отклонения (СКО); A — эмпирический коэффициент.

Следующая часть алгоритма предназначена для обнаружения патологического процесса и связана с предыдущей частью алгоритма, обеспечивающего предсказание возможных границ функционального состояния. В данном алгоритме по мере прохождения «скользящего окна» сравнивается каждое текущее значение кардиоинтервала RR(j) с верхней и нижней границами предсказанного значения vrr(^) и Nrr( j) соответственно. Если число кардиоинтервалов, выходящих за пределы верхней и нижней границ, превышает эмпирически установленное количество С, то алгоритм обеспечивает распознавание на данном участке патологического процесса и нарушения процесса быстрой адаптации на рассматриваемом участке, т. е. обнаружение процесса дезадаптации:

{[RR(j) > VRR(j)] и [RR j) < NRR(j)]} с T; (7)

{[RR(j) < vrRj)] и [RR(j) > NRR(j)]} с Q, (8)

где T — множество значений кардиоинтервалов, выходящих за границы нормы; Q — множество значений кардиоинтервалов в пределах границ нормы.

Решающее правило составлено на основе сравнения мощностей множеств T и Q:

\т\

^—100 % > C — обнаружена патология. (9)

К настоящему времени эмпирическим путем был установлен допустимый уровень отклонений для С, составляющий 30 % от общего числа кар-диоинтервалов, входящих в «скользящее окно». Превышение данного уровня рассматривается как признак наличия патологического процесса и нарушения процесса быстрой адаптации. Подобно правилу (9) построены обнаружители аномалий для остальных измеряемых параметров ФС.

Результаты эксперимента обработаны с использованием специального программного обеспечения (СПО) FORTISCOR (Свидетельство Роспатента на регистрацию программы для ЭВМ № 2013613595, опубликовано 11.04.2013 г.) и алгоритмов обработки информации, подобных алгоритмам разработанного переносного мобильного прибора, и представлены в удобной графической форме.

Для минимизации миографических помех и других артефактов, сопутствующих регистрации карди-оритмограммы, применена медианная фильтрация с шириной окна в девять отсчетов. Способ фильтра-

ции и ширина окна подобраны на основании требований к обеспечению представительности собранных данных и наиболее эффективного подавления обнаруженных артефактов. Для алгоритма предсказания границ функционального состояния установлено эмпирическое значения А = 1,5 для обеспечения диапазона, в три раза большего СКО, известного как 3-сигма.

Ниже представлены результаты обработки на примере кардиоритмограммы для двух участников.

У ч а с т н и к А. Рассматриваемая запись состоит из 485 кардиоинтервалов, из которых 144 представляют состояние нормальной активности и 341 — нагрузочного тестирования (рис. 5, см. обложку с. 3).

Ширина «скользящего окна» установилась равной числу интервалов нормальной активности. На основании «скользящего окна» в 144 кардио-интервала проведено предсказание возможных верхнего и нижнего уровней ДД-интервалов согласно алгоритму предсказания возможных границ функционального состояния. На части записи, соответствующей нагрузочному тестированию, верхняя граница изображена на рисунке зеленой линией, нижняя — розовой.

Согласно алгоритму обнаружения патологического процесса автоматически подсчитаны кардио-интервалы на интервале нагрузочного тестирования с помощью специального устройства, подобного «катапульте». Число интервалов, выходящих за рассчитанные границы нормы, составило 105 при установленном 30-процентном уровне от их общего числа, равного 102 кардиоинтервалам, что говорит о пребывании организма на грани адаптации к предоставленной нагрузке. Также рассчитаны основные показатели ритмической деятельности сердца на участке нагрузочного тестирования согласно методике Р. М. Баевского.

У ч а с т н и к Б. Рассматриваемая запись состоит из 831 кардиоинтервала, из которых 318 представляют состояние нормальной активности и 513 — нагрузочного тестирования (рис. 6, см. обложку с. 3). Ширина «скользящего окна» установилась равной числу интервалов нормальной активности.

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

На основании «скользящего окна» в 318 кардио-интервалов проведено предсказание возможных верхнего и нижнего уровней ДД-интервалов согласно алгоритму предсказания возможных границ функционального состояния. На части записи, соответствующей нагрузочному тестированию, верхняя граница изображена на рисунке зеленой линией, нижняя — розовой.

Число интервалов, выходящих за рассчитанные границы, составило 112 при установленном 30-процентном уровне от их общего числа, равного 153 кардиоинтервалам, что указывает на ФС в границах нормы.

Для вычисления текущих границ нормы ФС и выработки принятия решения о возникновении патологических нарушений ФС были подобраны эмпирические коэффициенты (таблица). Поиск оптимальных значений этих коэффициентов является отдельным планируемым исследованием.

На последнем уровне анализа осуществляется автоматическая кластеризация обнаруженных функциональных отклонений с использованием многопараметрической метрики нормированного Евклида, которые в дальнейшем служат материалом для разработки базы изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека состояний организма.

Результаты представленного исследования показали:

• возможность учета влияния медленно меняющихся составляющих электрофизиологических сигналов и полей человека на определение границ психофизиологической нормы его состояния;

• возможность снижения ошибок измерений показателей психофизиологического состояния человека путем непрерывной корректировки допустимых границ нормы текущего состояния с учетом рассчитанных значений параметров его индивидуальной психофизиологической реакции.

Разработка новой методики контроля адаптации и создание прибора для ее реализации являются

Та,блица | Значения коэффициентов для расчета границ нормы текущего психофизиологического состояния

Показатель Оцениваемый параметр Характеристика Значение

Кардиографическая норма Среднее значение ДД-интервалов Мдд Ширина «скользящего окна» измерения 300 Мдд

Среднеквадратическое отклонение значений ДД-интервалов адд Верхняя граница нормы + 1,5аДД

Нижняя граница нормы -1,5аДД

Время пребывания за границами нормы Сумма всех интервалов Свыше 30 %

Температурная норма Среднее значение температуры Мт Период усреднения 100т*

Среднеквадратическое отклонение значений температуры а? Верхняя граница нормы + 1,2аДД

Нижняя граница нормы -1>2акк

Время пребывания за границами нормы Сумма всех интервалов 80 %

Кожно-гальваническая норма *т = 10 с — интер Среднее значение температуры М8 Ширина «скользящего окна» измерения 5 с

Относительное изменение сопротивления вал измерений температуры. Границы нормы ± 15 % от М8

начальным этапом планируемой нами серии иссле- 3. дований по поиску путей профилактики системных заболеваний организма на основании долговременного непрерывного мониторинга физиологической 4. нормы, автоматически формируемой с учетом индивидуальных особенностей испытуемого. Следую- 5. щий этап исследований предусматривает опытную эксплуатацию, а также спланированную с участием авторов длительную апробацию разработанного прибора и метода в условиях арктических и антарктических экспедиций, а также внедрение в обще- 6. клиническую практику медицинских учреждений, обеспечивающих профилактику заболеваемости 7. различной этиологии.

Литература 8.

1. Анохин П. К. Узловые вопросы теории функциональной системы. М.: Наука, 1980. 197 с. 9.

2. Биологический энциклопедический словарь / Гл. ред. М. С. Гиляров; редкол.: А. А. Бабаев, Г. Г. Винберг, Г. А. За-варзин [и др.]. 2-е изд., исправ. М.: Сов. энциклопедия, 10. 1986.

Экологическая физиология человека. Адаптация человека к экстремальным условиям среды / Под ред. О. Г. Газенко. М.: Наука. 1979. С. 333-336.

Баевский Р. М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина, 1979. 295 с. Теория автоматического управления в примерах и задачах с применением пакета Matlab: учеб. пособие / Л. В. Баб-ко, В. П. Васильев, В. С. Королев, Н. Д. Тихонов. СПб.: Санкт-Петербургский государственный технический университет, 2001.

Цыпкин Я. 3. Основы теории автоматических систем. М.: Наука. 1977. 560 с.

Молчанов А. М. Релаксационная модель адаптации // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 1969. №3. 24 с. URL: http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=1969-3 Сенкевич Ю. И., Яфаров А. 3. Моделирование процессов изменения температуры тела человека при воздействии холода // Мед. техника. 2014. № 2 (284). С. 33-36. Сенкевич Ю. И., Криволапов М. С. Портативное устройство контроля адаптации человека к изменяющимся условиям среды обитания // Мед. техника. 2014. № 2 (284). С. 29-32. Радиоэлектронная система «Опека». Электронный ресурс: http://opeka.npp-test.ru/

jA L ul 1\(

Издательская и полиграфическая деятельность с 1938 года

Основная тематика: машиностроение приборостроение медицина

Издательство выпускает монографии, справочники, учебники, словари, альбомы и журналы в различных областях науки, технологии и техники

литерными мешктрыыи ресурсов в [ооЮлмок экономике

ОАО «Издательство "ПОЛИТЕХНИКА"»

191023, Санкт-Петербург, Инженерная ул., д. 6. Тел.: (812) 312-44-95,710-62-73, тел./факс (812) 312-57-68.

http//www.polytechnics.ru E-mail: gfm@polytechnics.spb.ru, 710-62-73@polytechnics.ru

№ 4C34J/2D14 |

биотехносфера

Иллюстрации к статье:

А. 3. Яфаров, М. С. Криволапов, Ю. И. Сенкевич. «Разработка и создание портативного мобильного прибора в целях изучения механизмов возникновения опасных для здоровья человека

состояний организма» (с. 55-62)

ЦэЫз»!

File Edit View Insert Tools Desktop Window

Расчёт ПАРС Суммарный эффект регуляции +2 Выраженная тахикардия

Функция автоматизма +1 Выраженная синусовая аритмия

Вегетативный гомеостаз О Вегетативный гомеостаз сохранён

Устойчивость регуляции О Устойчивая регуляция

Активность ПНЦ +2 Выраженное усиление активности ПНЦ

ПАРС=4 [5.0] _Функциональное напряжение

За предепами=105 (У? Долустимое=102 ЯР

График нормированной гистограммы RP-интервалов 50

График скатерограммы

0.2 0.4 0.6 0.8 Расчётные значения

0.2 0.4 0.6 0.8

ИН=50.8648 ед ИВР=45.7783 ед ПАПР=74.9747 ед ВПР=3.0152ед ИЦ=0.085046 ед Мо=0.45с АМо=33.7386 % 1к=0.96638 RRmean=0.51932 с RRmin=0.24c RRmax=0.977c dRR=0.737c ЧП=127 уд/мин СКО=0.18532с V=35.6848 с VIF=92% LF=5% HF=3%

Введите метку:

Сохранить в файл

Рис. 5 Обработка кардиоритмограммы участника А

В FORT1SCOR CSV

'■■ -1181 ir^ftf

Рис. 6 Обработка кардиоритмограммы участника Б

13018776

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.