CC BY
4
© Геращенко С.И., КарнауховВ.В., Полосин В.Г., ГеращенкоМ.С., Махов А.А., Хизбуллин Р.Н. УДК 519.8
РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПЕРЕДАЧИ АРТЕРИАЛЬНОГО
ДАВЛЕНИЯ В МАНЖЕТУ
Геращенко С.И.1, Карнаухов В.В.1, Полосин В.Г.1, Геращенко М.С.1, Махов А.А.1, Хизбуллин Р.Н.2
1 Пензенский государственный университет», г. Пенза, Россия 2 Казанский государственный энергетический университет, г. Казань, Россия
tempercore@mail. ru
Резюме: В настоящей статье представлена разработка новой модели передачи артериального давления с использованием гидроманжетной технологии, направленная на повышение точности и помехоустойчивости систем измерения артериального давления. АКТУАЛЬНОСТЬ исследования обусловлена необходимостью учета индивидуальных особенностей тканей плеча и повышения эффективности гемодинамического мониторинга. ЦЕЛЬЮ работы является разработка модели, позволяющей учитывать вязкоупругие свойства биологических тканей и интегрирующей их в гидроманжетную систему для точного измерения артериального давления. МЕТОДЫ исследования включают математическое моделирование и анализ временных характеристик передачи давления. РЕЗУЛЬТАТЫ подтверждают, что амплитуда колебаний давления в гидроманжете значительно меньше, чем в артерии, что связано с вязкоупругими свойствами тканей. Однако амплитуда пульсаций в гидроманжете выше, что может повысить помехоустойчивость системы измерения. ЗАКЛЮЧЕНИЕ подчеркивает научную значимость модели и её перспективы в создании более эффективных систем оценки гемодинамических параметров с повышенной точностью и помехоустойчивостью в медицинской практике.
Ключевые слова: гидроманжетная технология; моделирование; вязкоупругие свойства; гемодинамические параметры.
Благодарности: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-25-00404, https://rscf.ru/project/24-25-00404/.
Для цитирования: Геращенко С.И., Карнаухов В.В., Полосин В.Г., Геращенко М.С., Махов А.А., Хизбуллин Р.Н. Разработка математической модели передачи артериального давления в манжету // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2024. Т. 16. № 2 (62). С. 22-33.
DEVELOPMENT OF A MATHEMATICAL MODEL OF BLOOD PRESSURE TRANSMISSION TO THE CUFF
Gerashchenko S.I.1, Karnaukhov V.V.1, Polosin V.G.1, Gerashchenko M.S.1, Makhov Л.А.1, Khizbullin R.N.2
1 Penza State University, Penza, Russia 2 Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia
tempercore@mail. ru
Abstract: This paper presents the development of a new blood pressure transmission model using hydrocuff technology, aimed at improving the accuracy and noise immunity of blood pressure measurement systems. THE RELEVANCE of the study is due to the need to take into account the individual characteristics of the shoulder tissues and increase the efficiency of hemodynamic monitoring. THE OBJECT of the work is to develop a model that allows taking into account the viscoelastic properties of biological tissues and integrating them into a hydrocuff system for accurate measurement of blood pressure. Research METHODS include mathematical modeling and analysis of the time characteristics of pressure transfer. The RESULTS confirm that the amplitude of pressure fluctuations in the hydraulic cuff is significantly less than in the artery, which is associated with the viscoelastic properties of the
tissues. However, the pulsation amplitude in the hydraulic cuff is higher, which can increase the noise immunity of the measurement system. CONCLUSION emphasizes the scientific significance of the model and its prospects in creating more effective systems for assessing hemodynamic parameters with increased accuracy and noise immunity in medical practice.
Keywords: hydrocuff technology; modeling; viscoelastic properties; hemodynamic parameters.
Acknowledgments: The research was supported by a grant from the Russian Science Foundation № 24-25-00404, https://rscf.ru/project/24-25-00404/.
For citation: Gerashchenko S.I., Karnaukhov V.V., Polosin V.G., Gerashchenko M.S., Makhov AA., Khizbullin R.N. Development of a mathematical model of blood pressure transmission to the cuff. KAZAN STATE POWER ENGINEERING UNIVERSITY BULLETIN. 2024. T. 16. No. 2 (62). P. 22-33.
Введение (Introduction)
Цель исследования заключается в разработке модели, которая связывает изменение давления крови в артерии с формой осцилляций в гидроманжете в виде обобщенной передаточной функции, коэффициенты которой можно установить экспериментально и позволяет учитывать индивидуальные функциональные особенности строения тканей плеча.
Практика использования гидроманжетной технологии показала существенное повышение помехоустойчивости систем измерения АД и это направление требует развития в части учета индивидуальных особенностей тканей пациента [1].
Научная значимость исследования состоит в разработке новой модели передачи артериального давления с учетом тканей плеча и внедрение этой модели для использования в гидроманжетных системах. Разработанная модель позволит учитывать индивидуальные особенности организма и поспособствует более точному измерению и оценке гемодинамических параметров, что имеет важное значение для научного сообщества в области медицинской техники и биомедицинской инженерии.
Использование модели предполагает изучение процесса формирования пульсаций стенки артерии, с учетом воздействия гидроманжеты и тканей, расположенных между гидроманжетой и артерией. Необходимо исследовать влияния избыточного давления гидроманжеты на формируемую амплитуду пульсаций.
Реализация поставленной цели позволит разработать новые методики оценки гемодинамических параметров, создать малогабаритные, удобные в эксплуатации, быстродействующие системы оценки артериального давления (АД), обладающих повышенной точностью и способных оценить критические состояния сердечно -сосудистой системы с высокой достоверностью.
Материалы и методы (Materials and methods)
Исследование взаимосвязи между гемодинамическими параметрами и механической, электрической моделями
Кровоток определяется перепадом давления между двумя концами сосуда и сосудистым сопротивлением. Во время систолы кровь выбрасывается из левого желудочка в аорту (т.е. левый желудочковый сердечный выброс (СВ). СВ левого желудочка вместе с податливостью аорты в основном определяют систолическое АД (САД). Диастолическое АД (ДАД) в первую очередь определяется расслаблением левого желудочка и системным сосудистым сопротивлением, причем последнее регулирует кровоток через периферические сосуды. Пульсовое давление (ПД) представляет собой разницу между САД и ДАД и тесно связано с УО. Среднее АД (СрАД) — это не среднее арифметическое САД и ДАД, а скорее среднее давление за один сердечный цикл [2].
Сопротивление току крови со стороны большого круга кровообращения называется системным сосудистым сопротивлением или общим периферическим сопротивлением и в основном определяется сосудистым тонусом мелких сосудов, особенно артериол, которые обладают способностью сокращаться.
Согласно закону Пуазейля сосудистое сопротивление сосуда в основном определяется радиусом кровеносного сосуда.
Кровоток определяется разностью давлений между средним артериальным давлением (САД) и центральным венозным давлением (ЦВД), а также системным сосудистым сопротивлением (ССС). Сосудистое сопротивление (R) сосуда в основном
определяется радиусом сосуда (r). Когда кривая АД достигает более мелких артерий, артериол и капилляров, ПД постепенно снижается.
Связь между этими тремя переменными — кровотоком, АД и сосудистым сопротивлением — может быть описана законом Дарси, который аналогичен закону Ома.
Для сравнения тепловых процессов сопоставим процессы диссипации энергии, рассеиваемой в пространстве. В механической цепи диссипативное рассеивание происходит за счёт вязких свойств среды при относительном смещении X элементов механической системы. Тепловая энергия Q, диссипативно рассеиваемая в окружающей среде в биологических тканях, пропорциональна скорости деформации среды s/t, силе вязкого сопротивления, равной произведению коэффициента демпфирования D на скорость деформации среды, и времени деформации. В электрической цепи диссипативные процессы рассеивания теплоты в пространстве определены законом Джоуля-Ленца, согласно которому теплота, рассеиваемая на резисторе с сопротивлением R при прохождении тока i, пропорциональна сопротивлению, квадрату тока и времени наблюдения At. Очевидно, что ток электрической цепи характеризует быстроту деформации среды. Тогда коэффициент демпфирования и электрическое сопротивление характеризуют диссипативные свойства механической неэлектрической моделей [3].
Энергетическое соответствие процессов в механической и электрической моделях иллюстрирует таблица 1.
Таблица 1
Энергетическая аналогия механической и электрической моделей_
Вид энергии Механическая модель Электрическая модель
Теплота dl Q = 0(ШМ) Q = Ri2At
Удельная теплота dQ „ py» = dv=}*E dQ de v™ = w=Tta
Работа АР =Ä*(P*S) A3 = q*e
Потенциальная энергия $ II loi Ä" im |<o II
Инертные свойства р dÀ _ W*=2<b>2 LI2 LW 1 2 2
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Накопление потенциальной энергии WМ в механической модели среды происходит в результате сил упругих деформаций, определяемых законом Гука. Эта энергия пропорциональна коэффициент упругости к квадрату смещение точек на поверхности биологической ткани X. Очевидно, что в качестве аналога упругих свойств среды в электрической модели следует использовать конденсатор как устройство накопления потенциальной энергии Wэ за счёт увеличения заряда q на конденсаторе с ёмкостью С. Тогда для построения электрической схемы аналога передачи давления, смещению ткани X следует сопоставить электрический заряд q, накапливаемый на конденсаторе.
Воздействие в системе артерии и гидроманжеты вызвано изменением давления на поверхность кожи и изменением давления в артерии. Работа сил давления АР, совершаемая при деформации биологических тканей, определяет произведение смещения ткани X на нормированную силу, заданную как произведение давления Р на площадь S воздействия. В электрической цепи работа внешних сил задана с помощью идеального источника, работа которого равна произведения разделённого заряда q на электродвижущую силу (ЭДС) е [4].
Очевидно, что прикладываемое давление АР удобно моделировать с помощью электродвижущей силы (ЭДС) источника.
Инерционные свойства биологической ткани связаны, в частности, с кинетической энергий деформации биологической ткани, которая выражается через скорость её деформации. Удельная плотность кинетической энергия Wк пропорциональна плотности среды р и скорости перемещения её точек в результате изменения их смещения X относительно равновесного состояния [5].
Инертные свойства электрической цепи выражены с помощью появления магнитного потока пронизывающее пространство катушки с индуктивностью L и током I. Инертные свойства электрической цепи характеризуются с помощью параметра индуктивности L.
Таким образом, аналогия между энергетическими процессами позволяет однозначно сопоставить значения величин механической и электрической цепей.
24
Электрическая модель инерционного звена
Под влиянием природных и искусственных воздействий (механических) в системах, органах и биологических тканях распространяются волны, возникает механическое движение, появляется напряжения и деформация. Физико -механические свойства описываются с помощью вязкоупругих звеньев. Упругие и вязкие свойства биологической ткани моделируются сочетанием идеально упругого и вязкого элемента.
На основе вязкоупругой модели по аналогии может быть построена электрическая модель. Электрическая модель вязкоупругого звена представлена последовательным соединением конденсатора и резистора. Изменение заряда на конденсаторе моделирует смещение стенки кровеносного сосуда, в результате кровяного давления. Резистор отвечает за вязкие свойства артерии. Ток, протекающий по цепи, соответствует скорости смещения стенки артерии [6-7].
При измерении напряжения показатели снимаются с конденсатора. Поскольку при распространении пульсовой волны кровяное давление действует на стенки кровеносного сосуда. В результате происходит увеличение объема сосуда, стенки смещаются относительно своего первоначального положения на величину. Далее пульсовая волна распространяется по биологическим тканям, которые окружают сосуд, и в конечном итоге доходит до поверхности кожи, которое находится непосредственно над артерией. В результате происходит увеличение объема исследуемого участка кожи (рис. 1).
Механизм работы электрической схемы заключается в том, что создаваемое напряжение заряжает конденсатор, ёмкости которых описывают упругие жидкости и жировые ткани. Заряд конденсатора моделирует смещение биологической ткани во время распространения пульсовой волны.
Увеличение объема артерии АУа связано с увеличением объема поверхности кожи АУ{ соотношением (1).
АУ = 2АШ (1)
К
Рис.1. Схема передачи артериального давления Fig.1. Diagram of blood pressure transmission от артерии from an artery
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Инерционные свойства модели следует рассматривать как звено передачи давления с внешней поверхности на звено Зинера. Физическая и электрическая модели инерциальных свойств мягких тканей при сжатии даны на рисунке 2. Дифференциальное уравнение для инерциального звена мягких тканей (2) выражает движение инерциальной массы под действием разности давлений в манжете на внешней поверхности мягких тканей и давления на звено Зинера.
Ptx-Ps=m^ (2)
Рис. 2. Модель инерциальных свойств мягких тканей при сжатии
а) инерциальное звено мягких тканей;
б) электрический аналог инерциального звена;
в) структурная схема и передаточная функция инерциального звена
Fig. 2. Model of inertial properties of soft tissues under compression
a) inertial link of soft tissues;
b) electrical analogue of the inertial link;
c) block diagram and transfer function of the inertial link
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Выполнив преобразованию Лапласа, получим выражение вида (3). Р* <Х>-^ (з)=тз2-А х2(5) (3)
Передаточная функция для изображения смещения инерциального звена от изображения разности давления в манжете и звена Зинера имеет вид (4).
Gm — ■
Âx2(s)
(4)
РйсМ-^М пи2
Передаточную функция давления на ткани от смещения поверхности точек 5 на коже следует рассматривать как сумму передаточных функций инерционного звена и звена Зинера (5).
1
Gs(s)
■ + ■
■ = ms +
(kt+Dts)kbn
(5)
Cm (s) ' Ges(s) "" ' (kbn+kt+Dts)' где Dt - коэффициент демпфирования тканей мышц; kt и kbn - коэффициенты упругости тканей мышц и кости, соответственно.
Если для передаточной функции (5) модели инерциального упруго вязкого звена мягких тканей выделить инерциальную, диссипативную и потенциальную составляющие, то формула для передаточной функции давления к смещению внешней поверхности примет вид (6).
" „2 i kbnDt „ i ktkbn
-= ms +
Gs(s) (kbn+kt+Dts)
S + ■
(6)
(кЬп+к[+0[5)
Вследствие того, что коэффициент упругости кости на шесть порядков превышает коэффициент упругости ткани и коэффициент демпфирования, то на низких частотах знаменатели диссипативной и потенциальной составляющих выражения (6) принимаем равными коэффициенту упругости костной ткани.
После проведения упрощений в выражении (6) мы получаем передаточную функцию инерционно-упруго-вязкого звена мягких тканей (скелетной мышцы) в виде (7).
С. (5) =-^-. (7)
Уравнение дифференциального типа, применяемое в электрической модели для описания поведения мягких тканей, на которые действует давление манжеты, описывается (8).
(8)
где es(t) представляет собой модель электрического воздействия на изменение давления в манжете через ее внешнюю оболочку в форме источника электродвижущей силы. Передаточная функция, описывающая заряд конденсатора и электродвижущую силу в электрической модели мягких тканей и кости, изображенной на рисунке 2, определяется следующим образом (9).
(9)
Gs(s) = ^l = - 2
es(s) CtxLtxs2 + CtxRtxs+1
Путем сопоставления выражений (7) и (9) мы можем выразить параметры электрической цепи через характеристики инерциально-упруго-вязкой модели мягких тканей (10).
Li-y = mt
Rtr — Dt.
r - —
(10)
звено.
Передаточная функция мягких тканей представляет собой типичное колебательное
Полученная передаточная функция, основанная на электрической модели передачи
26
артериального давления в пневматическую манжету, определяется как отношение изображения заряда qt(s) к ЭДС eb(s), и ее формула записывается следующим образом (11).
Gq(s)=^=-^-^-Ц (11)
eb(S) UcaRas+l)Las2+?0^(CaLas2 + CaRas+l))
Электрическая модель внешнего источника давления es(t) учитывает избыточное давление в манжете, которое на порядок больше изменений, вызванных периодическими изменениями артериального давления. Электрическая модель артериального давления eb(t) учитывает избыточное (относительно атмосферного) давление в артерии, которое в более чем в 4 раза больше разницы между систолическим и диастолическим давлением. Тогда отношение es(t) / eb(t) при использовании передаточной функции ( 11) определяется как отношение усреднённых давлений за период систолического и диастолического изменения давления [8-10].
Из (11) следует, что если избыточное давление es(t) в манжете равно нулю, то в числитель (11) отсутствует первое слагаемое, что снижает передачу давления из артерии в манжету.
Отличительная особенность гидроманжеты в том, что в схему замещения дополнительно добавлены инерционные и вязкие свойства за счёт включения электрических приборов резистора с сопротивлением R0 и катушки с индуктивностью L0, которые включены последовательно с приборами Rt и Lt, которые моделируют вязкие и инерционные свойства биологических тканей руки.
Дифференциальные уравнения, описывающие эквивалентную электрическую модель передачи артериального давления в гидроманжету, получены на основе анализа контурных токов и изменения заряда на конденсаторах описываются (12).
-es(t) = (lt + l0) dt2 + (rt + r0) ■ + cc <7t(0 + ra • dt + ç-qa(P);
H (f) -<&)+ ^Ч. (V (12)
Далее, проведены преобразования, аналогичные тем, которые использовались для моделирования пневматической манжеты, с целью получения передаточной функции для гидроманжеты на основе электрической модели передачи артериального давления (13).
Gq(s)=^=-^--J (13)
e"(S) i(CaflaS+l)LaS2+^l(caLaS2 + caflaS+l)j
Модель внешней не деформированной оболочки в составе вязкоупругого звена Фойгта среды, заполняющей её полость воздуха или жидкости, имеет структуру звена Зинера с коэффициентом упругости внешней оболочки с коэффициентом упругости на несколько порядков превосходящем коэффициент упругости среды (т. е. стремящемуся к бесконечности). Электрическая модель содержит параллельно включенный конденсатор с ёмкостью, стремящейся к нулю. В связи с этим, емкость не деформируемой манжеты была исключена из электрической модели манжеты, аналогично тому, как это было сделано при моделировании костных тканей [11].
Уникальной характеристикой эквивалентной электрической модели при передаче артериального давления в гидроманжете является интеграция инерционных и вязких свойств жидкости, которые эмулируются в электрической схеме замещения через использование параметров индуктивности L0 и сопротивления R0 [11-13].
Инертностные свойства жидкости определяют динамические свойства всей жидкости, находящейся в манжете, т е массой жидкости равной произведению плотности жидкости на её объём mmax =Vp. Такая оценка задаёт верхнее значение инертностных свойств жидкости в манжете. Реальные значения значительно меньше этой массы, так как не вся жидкость претерпевает смещение. По этой причине в модели реальное значение варьируются в пределах от 0 до максимального значения mmax [13].
Относительно вязких характеристик жидкости в манжете, их величина значительно ниже, чем у биологических тканей, примерно на один порядок. Поскольку всё внутреннее напряжение, создаваемое процессами удлинения или сжатия, преобразуется в тепло, оценку коэффициента демпфирования можно провести через измерение изменения температуры жидкости в процессе искусственного изменения давления [14-16].
Результаты и обсуждение (Results and discussion)
Моделирование было осуществлено в программной среде OrCAD, модуль PSpiee.
27
Электрическая модель упругости ткани и артерии включает в себя ёмкости С^ и Са с номиналами 0,387 мФ и 0,75 мФ соответственно. Для моделирования вязких свойств стенок артерии используется резистор с номинальным сопротивлением 82,25 кОм, а для моделирования вязкости воды - резистор с сопротивлением 13,3 Ом. Для учета инертных свойств сосуда используется катушка с индуктивностью 199 Гн, а для мягких тканей -диапазон индуктивности от 50 до 2500 Гн. Изменения ЭДС модели артериального давления крови задаются в диапазоне от 5 до 7 кВ, при этом значения 10,7 кВ и 16 кВ соответствуют границам диастолического и систолического давления соответственно. Изменение ЭДС внешнего источника задается в диапазоне от 0 до 26,4 кВ. Давление представлено в Па [17]. Схема модели процесса передачи артериального давления от артерии к манжете в среде PSpice представлена на рисунке 3.
Рис.3. Модель процесса передачи артериального Fig.3. Model of the process of trrmsfemng blood давления от артерии в манжету в среде PSpice pressure from the artery to the cuff in the PSpice
environment
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
На рисунке 4 представлены графики временных характеристик передачи артериального давления от артерии к манжете.
Рис.4. Графики временных характеристик Fig.4. Graphs of pressure transfer time передачи давления: 1 - давление в артерии; characteristics: 1 - pressure in the artery; 2 - давление в манжете 2 - pressure in the cuff
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
По результатам анализа временных характеристик отмечается, что амплитуда колебаний давления в манжете приблизительно в пять раз меньше, чем амплитуда колебаний давления в артерии. Это снижение передачи колебаний обусловлено вязкоупругими свойствами биологических тканей. Модель позволяет оценить соотношение амплитуд в зависимости от анатомических особенностей, которые имитируются вязкостью, упругостью и массогабаритными размерами исследуемого участка [18].
На рисунке 5 представлен график, иллюстрирующий моделирование осцилляций в гидроманжете в процессе декомпрессии при изменении давления в манжете от 140 до 70 мм рт. ст.
ч
\ л
\ Л
\ л (
J1 f 1
s 1 1
S 1 1
J\
M i
s s l L
y S s
\ s l
i- l\ l L « л (1 Л
Js l'a k k il Д, /u /V,
Рис.5. График моделирования осцилляций в Fig.5. Graph for modeling oscillations in the гидроманжете в процессе декомпрессии hydraulic cuff during decompression
*Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Также, на изображении 6 отображен график, иллюстрирующий моделирование осцилляций в воздушной манжете в процессе декомпрессии при изменении давления от 140 до 70 мм рт. ст.
\
'Ч
'V
140V
80V
Рис.6. График моделирования осцилляций в Fig.6. Graph of simulation of oscillations in the air воздушной манжете в процессе декомпрессии cuff during decompression *Источник: Составлено авторами Source: compiled by the author.
Из графиков временных характеристик передачи давления видно, что колебания давления в гидроманжете примерно в пять раз меньше, чем в артерии, и это снижение передачи колебаний обусловлено вязкоупругими свойствами биологических тканей. Однако амплитуда пульсаций в гидроманжете практически на порядок больше по сравнению с воздушной манжетой.
Общие ограничения анализа передачи давления от артерии к манжете. Помимо присущих каждой технологии анализа пульсовой волны технических ограничений, у анализа пульсовой волны есть некоторые имманентные общие ограничения метода, которые необходимо учитывать. анализа пульсовой волны зависит от оптимального сигнала формы волны артериального давления, который может быть нарушен в определенных клинических ситуациях [19-20].
29
Недостаточное демпфирование и особенно избыточное демпфирование могут привести к невозможности правильного выполнения анализа пульсовой волны, поскольку многие алгоритмы анализа пульсовой волны полагаются на правильную идентификацию дикротической выемки, которая необходима для различения систолической и диастолической частей волны АД. Большинство устройств анализа пульсовой волны автоматически не обнаруживают и не исправляют неправильные показания сигнала точки доступа. Поэтому оператору необходимо регулярно визуально проверять и, при необходимости, корректировать кривую AP. Таким образом, тесты быстрой промывки должны выполняться неоднократно, поскольку динамический отклик может меняться со временем [21].
Заключение (Conclusions)
1. Разработка модели передачи артериального давления: в статье предложена модель, связывающая изменение давления крови в артерии с формой осцилляций в гидроманжете. Эта модель учитывает индивидуальные особенности строения тканей плеча и может быть полезной для создания более точных систем измерения артериального давления.
2. Улучшение помехоустойчивости систем измерения АД: практика использования гидроманжетной технологии показала значительное повышение помехоустойчивости систем измерения артериального давления. Это указывает на потенциальную эффективность таких систем и необходимость их дальнейшего развития.
3. Научная значимость исследования: разработанная модель и методики оценки гемодинамических параметров могут иметь значительное значение для медицинской техники и биомедицинской инженерии. Они могут способствовать более точному измерению и оценке состояния сердечно -сосудистой системы, что важно для различных областей медицины.
4. Результат сравнительного анализа применения модели процесса передачи артериального давления от артерии в манжету для гидро- и воздушных систем показал, что амплитуда осцилляций в гидроманжете на порядок превышает этот показатель в воздушной системе.
5. Практическое применение: Разработанная модель и методики оценки гемодинамических параметров могут привести к созданию новых, более точных и удобных в эксплуатации систем оценки артериального давления. Это может быть полезно для медицинских учреждений и специалистов для более эффективного мониторинга состояния пациентов.
Литература
1. Бадеева Е.А., Мурашкина Т.И., Васильев Ю.А., Геращенко С.И., Бростилова Т.Ю. Проблемные вопросы применения волоконно-оптических датчиков давления в медицинской практике. В сборнике: Новые технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии Международной конференции Международной конференции NT + M&Ec'2020. Весенняя сессия. Москва, 2021. С. 16-32.
2. Izzo JL Jr, Mitchell GF. Pitfalls of Pulse Wave Analysis and Oscillometric Blood Pressure Derivatives. Hypertension. 2021 Aug;78(2):372-375. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.121.17228. Epub 2021 Jul 7. PMID: 34232680.
3. Pilz N., Patzak A., L. Bothe T. Continuous cuffless and non-invasive measurement of arterial blood pressure—concepts and future perspectives, Blood Pressure, 2022 31:1, 254-269, DOI: 10.1080/08037051.2022.2128716.
4. Родина О.П., Моисеева И.Я., Геращенко С.И., Геращенко М.С., Водопьянова О.А., Митрошин А.Н. Возможности и перспективы способов и приборов для измерения уровня артериального давления // Фундаментальные исследования. - 2014. - №10-1. - С. 166-169.
5. Lee B., Jeong JH., Hong J. et al. Correlation analysis of human upper arm parameters to oscillometric signal in automatic blood pressure measurement. Sci Rep 12, 19763 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24264-9..
6. Dewi EM, Hadiyoso S, Mengko TLER, Zakaria H, Astami K. Cardiovascular System Modeling Using Windkessel Segmentation Model Based on Photoplethysmography Measurements of Fingers and Toes. J Med Signals Sens. 2022 Jul 26;12(3):192-201. doi: 10.4103/jmss.jmss_101_21. PMID: 36120404; PMCID: PMC9480512.
7. Traver J.E., Nuevo-Gallardo C., Tejado I., Fernández-Portales J., Ortega-Morán J.F., Pagador J.B., Vinagre B.M. Cardiovascular Circulatory System and Left Carotid Model: A Fractional Approach to Disease Modeling. Fractal Fract. 2022, 6, 64. https://doi.org/10.3390/fractalfract6020064.
8. Munneke AG, Lumens J, Arts T and Delhaas T (2022) A Closed-Loop Modeling Framework for
Cardiac-to-Coronary Coupling. Front. Physiol. 13:830925. doi: 10.3389/fphys.2022.830925.
9. Charlton P.H., Mariscal Harana, J., Vennin, S., Li, Y., Chowienczyk, P. & Alastruey, J., "Modelling arterial pulse waves in healthy ageing: a database for in silico evaluation of haemodynamics and pulse wave indices," AJP Hear. Circ. Physiol., [in press], 2019.
10. Trinkmann F, Benck U, Halder J, Semmelweis A, Saur J, Borggrefe M, Akin I, Kaden JJ. Automated Noninvasive Central Blood Pressure Measurements by Oscillometric Radial Pulse Wave Analysis: Results of the MEASURE-cBP Validation Studies. Am J Hypertens. 2021 Apr 20;34(4):383-393. doi: 10.1093/ajh/hpaa174. PMID: 33140085.
11. Писарев М.А., Чувыкин Б.В., Геращенко С.И., Геращенко М.С., Волкова Н.А. К вопросу о реализации неинвазивных методов измерения параметров пульсовой волны автономными портативными приборами // измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - №1(15). - С. 89-94.
12. Al-Qatatsheh A, Morsi Y, Zavabeti A, Zolfagharian A, Salim N, Z Kouzani A, Mosadegh B, Gharaie S. Blood Pressure Sensors: Materials, Fabrication Methods, Performance Evaluations and Future Perspectives. Sensors (Basel). 2020 Aug 11;20(16):4484. doi: 10.3390/s20164484. PMID: 32796604; PMCID: PMC7474433.
13. Saugel B, Kouz K, Scheeren TWL, Greiwe G, Hoppe P, Romagnoli S, de Backer D. Cardiac output estimation using pulse wave analysis-physiology, algorithms, and technologies: a narrative review. Br J Anaesth. 2021 Jan;126(1):67-76. doi: 10.1016/j.bja.2020.09.049. Epub 2020 Nov 24. PMID: 33246581.
14. Mynard JP, Kondiboyina A, Kowalski R, Cheung MMH, Smolich JJ. Measurement, Analysis and Interpretation of Pressure/Flow Waves in Blood Vessels. Front Physiol. 2020 Aug 27;11:1085. doi: 10.3389/fphys.2020.01085. PMID: 32973569; PMCID: PMC7481457.
15. Kang X, Zhang J, Shao Z, Wang G, Geng X, Zhang Y, Zhang H. A Wearable and Real-Time Pulse Wave Monitoring System Based on a Flexible Compound Sensor. Biosensors (Basel). 2022 Feb 20;12(2):133. doi: 10.3390/bios12020133. PMID: 35200393; PMCID: PMC8870208.
16. Blok S, Piek MA, Tulevski II, Somsen GA, Winter MM. The accuracy of heartbeat detection using photoplethysmography technology in cardiac patients. J Electrocardiol. 2021 Jul-Aug;67:148-157. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2021.06.009. Epub 2021 Jul 2. PMID: 34256184.
17. Karnaukhov V. V., Gerashchenko S. M. Developing a Pulse Wave Model Using the Lumped-Element Method. 2023 IEEE XVI International Scientific and Technical Conference Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE), Novosibirsk, Russian Federation, 2023, pp. 210-213, doi: 10.1109/APEIE5 9731.2023.10347774.
18. Astrid N L Hermans, Jonas L Isaksen, Monika Gawalko, Nikki A H A Pluymaekers, Rachel M J van der Velden, Hilco Snippe, Stijn Evens, Glenn De Witte, Justin G L M Luermans, Martin Manninger, Joost Lumens, J0rgen K Kanters, Dominik Linz, Accuracy of continuous photoplethysmography-based 1 min mean heart rate assessment during atrial fibrillation, EP Europace, Volume 25, Issue 3, March 2023, Pages 835-844, https://doi.org/10.1093/europace/euad011.
19. Jeong JH., Lee B., Hong J. et al. Reproduction of human blood pressure waveform using physiology-based cardiovascular simulator. Sci Rep 13, 7856 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35055-1.
20. Charlton PH, Mariscal Harana J, Vennin S, et al. Modeling arterial pulse waves in healthy aging: a database for in silico evaluation of hemodynamics and pulse wave indexes. American Journal of physiology. Heart and Circulatory Physiology. 2019 Nov;317(5):H1062-H1085. DOI: 10.1152/ajpheart.00218.2019. PMID: 31442381; PMCID: PMC6879924.
21. Naqvi S, Husain MD, Potluri P, Mandal P, Lewis P. Pressure distribution under different types of blood pressure measurement cuffs. Journal of Industrial Textiles. 2017;47(1):89-103. doi:10.1177/1528083716637868.
Авторы публикации
Геращенко Сергей Иванович - д-р. техн. наук, профессор, заведующий кафедрой «Медицинская кибернетика и информатика» ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-4503-0639. Email: [email protected]
Карнаухов Виктор Вячеславович - аспирант Пензенского государственного университета, кафедра «Медицинская кибернетика и информатика» ORCID: https://orcid.org/0009-0009-5794-6714 Email: [email protected]
Полосин Виталий Гермонович - д-р. техн. наук, профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» ORCID: http://orcid.org/
© Геращенко С.И., КарнауховВ.В., Полосин В.Г., ГеращенкоМ.С., Махов А.А., Хизбуллин Р.Н. orcid.org>0000-0003-1301-4965 Email: [email protected]
Геращенко Михаил Сергеевич - канд. техн. наук, доцент кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8512-6865 Email: [email protected]
Махов Айдар Альбертович - аспирант Пензенского государственного университета. ORCID: https://orcid.org/0009-0009-4419-084X Email: [email protected]
Хизбуллин Роберт Накибович - д-р. техн. наук, доцент, профессор кафедры «Электротехнические комплексы и системы», ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет» ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6239-9681 Email: [email protected]
References
1. Badeeva E.A., Murashkina T.I., Vasiliev Yu.A., Gerashchenko S.I., Brostilova T.Yu. Problematic issues of using fiber-optic pressure sensors in medical practice. In the collection: New technologies in medicine, biology, pharmacology and ecology of the International Conference of the International Conference NT + M&Ec'2020. Spring session. Moscow, 2021. pp. 16-32.
2. Izzo JL Jr, Mitchell GF. Pitfalls of Pulse Wave Analysis and Oscillometric Blood Pressure Derivatives. Hypertension. 2021 Aug;78(2):372-375. doi: 10.1161/HYPERTENSI0NAHA.121.17228. Epub 2021 Jul 7. PMID: 34232680.
3. Pilz N., Patzak A., L. Bothe T. Continuous cuffless and non-invasive measurement of arterial blood pressure—concepts and future perspectives, Blood Pressure, 2022 31:1, 254-269, DOI: 10.1080/08037051.2022.2128716.
4. Rodina O.P., Moiseeva I.Ya., Gerashchenko S.I., Gerashchenko M.S., Vodopyanova O.A., Mitroshin A.N. Possibilities and prospects of methods and devices for measuring blood pressure // Fundamental Research. - 2014. - No. 10-1. - pp. 166-169.
5. Lee B., Jeong JH., Hong J. et al. Correlation analysis of human upper arm parameters to oscillometric signal in automatic blood pressure measurement. Sci Rep 12, 19763 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24264-9..
6. Dewi EM, Hadiyoso S, Mengko TLER, Zakaria H, Astami K. Cardiovascular System Modeling Using Windkessel Segmentation Model Based on Photoplethysmography Measurements of Fingers and Toes. J Med Signals Sens. 2022 Jul 26;12(3):192-201. doi: 10.4103/jmss.jmss_101_21. PMID: 36120404; PMCID: PMC9480512.
7. Traver J.E., Nuevo-Gallardo C., Tejado I., Fernández-Portales J., Ortega-Morán J.F., Pagador J.B., Vinagre B.M. Cardiovascular Circulatory System and Left Carotid Model: A Fractional Approach to Disease Modeling. Fractal Fract. 2022, 6, 64. https://doi.org/10.3390/fractalfract6020064.
8. Munneke AG, Lumens J, Arts T and Delhaas T (2022) A Closed-Loop Modeling Framework for Cardiac-to-Coronary Coupling. Front. Physiol. 13:830925. doi: 10.3389/fphys.2022.830925.
9. Charlton P.H., Mariscal Harana, J., Vennin, S., Li, Y., Chowienczyk, P. & Alastruey, J., "Modelling arterial pulse waves in healthy ageing: a database for in silico evaluation of haemodynamics and pulse wave indices," AJP Hear. Circ. Physiol., [in press], 2019.
10. Trinkmann F, Benck U, Halder J, Semmelweis A, Saur J, Borggrefe M, Akin I, Kaden JJ. Automated Noninvasive Central Blood Pressure Measurements by Oscillometric Radial Pulse Wave Analysis: Results of the MEASURE-cBP Validation Studies. Am J Hypertens. 2021 Apr 20;34(4):383-393. doi: 10.1093/ajh/hpaa174. PMID: 33140085.
11. Pisarev M.A., Chuvykin B.V., Gerashchenko S.I., Gerashchenko M.S., Volkova N.A. On the issue of implementing non-invasive methods for measuring pulse wave parameters with autonomous portable devices // measurement. Monitoring. Control. Control. - 2016. - No. 1(15). - pp. 89-94.
12. Al-Qatatsheh A, Morsi Y, Zavabeti A, Zolfagharian A, Salim N, Z Kouzani A, Mosadegh B, Gharaie S. Blood Pressure Sensors: Materials, Fabrication Methods, Performance Evaluations and Future Perspectives. Sensors (Basel). 2020 Aug 11;20(16):4484. doi: 10.3390/s20164484. PMID: 32796604; PMCID: PMC7474433.
13. Saugel B, Kouz K, Scheeren TWL, Greiwe G, Hoppe P, Romagnoli S, de Backer D. Cardiac output estimation using pulse wave analysis-physiology, algorithms, and technologies: a narrative review. Br J Anaesth. 2021 Jan;126(1):67-76. doi: 10.1016/j.bja.2020.09.049. Epub 2020 Nov 24. PMID: 33246581.
14. Mynard JP, Kondiboyina A, Kowalski R, Cheung MMH, Smolich JJ. Measurement, Analysis and Interpretation of Pressure/Flow Waves in Blood Vessels. Front Physiol. 2020 Aug 27;11:1085. doi: 10.3389/fphys.2020.01085. PMID: 32973569; PMCID: PMC7481457.
15. Kang X, Zhang J, Shao Z, Wang G, Geng X, Zhang Y, Zhang H. A Wearable and Real-Time
Pulse Wave Monitoring System Based on a Flexible Compound Sensor. Biosensors (Basel). 2022 Feb 20;12(2):133. doi: 10.3390/bios12020133. PMID: 35200393; PMCID: PMC8870208.
16. Blok S, Piek MA, Tulevski II, Somsen GA, Winter MM. The accuracy of heartbeat detection using photoplethysmography technology in cardiac patients. J Electrocardiol. 2021 Jul-Aug;67:148-157. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2021.06.009. Epub 2021 Jul 2. PMID: 34256184.
17. Karnaukhov V. V., Gerashchenko S. M. Developing a Pulse Wave Model Using the Lumped-Element Method. 2023 IEEE XVI International Scientific and Technical Conference Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE), Novosibirsk, Russian Federation, 2023, pp. 210-213, doi: 10.1109/APEIE5 9731.2023.10347774.
18. Astrid N L Hermans, Jonas L Isaksen, Monika Gawalko, Nikki A H A Pluymaekers, Rachel M J van der Velden, Hilco Snippe, Stijn Evens, Glenn De Witte, Justin G L M Luermans, Martin Manninger, Joost Lumens, J0rgen K Kanters, Dominik Linz, Accuracy of continuous photoplethysmography-based 1 min mean heart rate assessment during atrial fibrillation, EP Europace, Volume 25, Issue 3, March 2023, Pages 835-844, https://doi.org/10.1093/europace/euad011.
19. Jeong JH., Lee B., Hong J. et al. Reproduction of human blood pressure waveform using physiology-based cardiovascular simulator. Sci Rep 13, 7856 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35055-1.
20. Charlton PH, Mariscal Harana J, Vennin S, et al. Modeling arterial pulse waves in healthy aging: a database for in silico evaluation of hemodynamics and pulse wave indexes. American Journal of physiology. Heart and Circulatory Physiology. 2019 Nov;317(5):H1062-H1085. DOI: 10.1152/ajpheart.00218.2019. PMID: 31442381; PMCID: PMC6879924.
21. Naqvi S, Husain MD, Potluri P, Mandal P, Lewis P. Pressure distribution under different types of blood pressure measurement cuffs. Journal of Industrial Textiles. 2017;47(1):89-103. doi:10.1177/1528083716637868.
Authors of the publication
Sergey I. Gerashchenko - Medical Institute of Penza State University, Penza, Russia ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-4503-0639. Email: [email protected]
Viktor V. Karnaukhov - Medical Institute of Penza State University, Penza, Russia ORCID: https://orcid.org/0009-0009-5794-6714 Email: [email protected]
Vitaly G. Polosin - Medical Institute of Penza State University, Penza, Russia ORCID: http://orcid.org/ orcid.org>0000-0003-1301-4965 Email: [email protected]
Mikhail S. Gerashchenko - Medical Institute of Penza State University, Penza, Russia ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8512-6865 Email: [email protected]
Aidar A. Makhov - Medical Institute of Penza State University, Penza, Russia ORCID: https://orcid.org/0009-0009-4419-084X Email: [email protected]
Robert N. Khizbullin - Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6239-9681 Email: [email protected]
Шифр научной специальности: 2.2.12. Приборы, системы и изделия медицинского назначения
Получено 29.02.2024 г.
Отредактировано 13.03.2024 г.
Принято 20.04.2024 г.
