CC BY
62
СЛЕДЯЩИЕ ОДНОКООРДИНАТНЫЕ ДВИЖЕНИЯ У ПАЦИЕНТОВ С ЧМТ
В.И. Лукьянов, Е.Л. Машеров, В.О. Захаров
НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н.Бурденко, г. Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д.16, тел.:250-56-26, факс:250-93-51, e-mail: Lukianov@nsi.ru
Работа посвящена вопросу оценки двигательной активности пациентов проходящих курс реабилитации в институте нейрохирургии.
В этой работе делается попытка ввести в пространство показателей и факторов реабилитационного процесса показатели, дающие возможность оценить количественные и качественные изменения части двигательной сферы пациента.
Основным контингентом являлись пациенты с отдаленными последствиями черепно-мозговой травмой. Обязательным условием являлось наличие у них зрительно - цветового гнозиса. Возможная асимметрия в свободе движений не являлась препятствием для проведения методик.
Наличие цветового гнозиса определяли с помощью разработанной нами компьютерной программы. Испытуемому предлагалось найти и показать на экране дисплея среди зеленых кружков - красный и обратная задача: среди красных -зеленый. При длительности каждого теста по 30 секунд среднее время поиска точек в каждом из них не должно было превышать 2 сек.
Двигательный однокоординатный тест проводился с помощью специально сконструированного линейного реохорда крепящегося к столу струбциной. На экране дисплея компьютера появлялась эталонная кривая зеленого цвета и линия красного цвета, которая изменялась в зависимости от положения движка реохорда. Задача испытуемого: перемещая движок реохорда максимально точно совместить красную линию с зеленой.
Время выполнения теста - 30 сек. Количество выполняемых тестов - не менее 3-х.
В расчет принимался последний выполненный тест.
Эталонный сигнал генерировался как композиция синусоидального и равномерного законов распределения амплитуд и частоты. При этом мы могли изменять долю в результирующем сигнале равномерного распределения, среднюю частоту синусоидальной составляющей и длительность тестирования. Результаты представлены в относительных единицах.
Частота квантования была равна 100 Гц. Из полученных временных рядов получали скорости и ускорения перемещений эталонного сигнала и руки испытуемого.
Вычисляли: временные задержки по кросс- корреляционным функциям, отношения дисперсий, среднее и максимальное значение абсолютной ошибки, информационные показатели, такие как, энтропию по Шеннону [1] и разницу относительных организаций систем в процентах [2]:
Re =(1- И/ Hme ); Rp =(1- И/ Итр );
5R = Re - Rp
где Re относительная организация системы тестовых сигналов;
а Rp относительная организация реакции пациента на тестовый сигнал.
Наша выборка состояла из 20 обследованных в норме и 12 пациентов с последствиями черепно-мозговой травмы.
Процесс реабилитации можно рассматривать как помощь в самоорганизации сложной системы (пациента) в новых условиях.
Для здоровых испытуемых характерно увеличение запаздывания и абсолютной ошибки с возрастанием средней частоты сигнала. В тоже время при малой средней частоте тестируемого сигнала время запаздывания стремиться к нулю,
МИС-2004
Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии
уменьшается абсолютная ошибка. Разница показателей тестирования между левой и правой руками отсутствует.
Для пациентов с последствиями ЧМТ характерно "уменьшение надежности операторской деятельности"[4] как с увеличением, так и с уменьшением средней частоты. Для каждого пациента можно было говорить о диапазоне оптимальности тестируемых частот. Особенно это проявлялось для сверхмедленных частот.
Коридор "оптимальности " изменялся в зависимости от состояния пациента. В наших наблюдения частота предъявления сигнала порядка 0,4-0,9 Гц и вероятностной компонентой не более 20% являлась оптимальной для всех наших пациентов.
Примененная схема тестирования предполагает элементы прогнозирования движения, т.е. сознательную или подсознательную оценку скоростей и ускорений тестирующего сигнала [5]. Нами была рассмотрена линейная модель (как одна из возможных) реакции пациента на входное воздействие. Полученные данные свидетельствуют о практической возможности ее использования в результатах тестирования.
Рассмотрим конкретные результаты тестирования.
Больная М, 22 года. Пострадала в ДТП. Утрата сознания с момента травмы. В коматозном состоянии находилась несколько недель.
Верифицированный диагноз: Последствия ЗЧМТ (диффузное аксональное повреждение головного мозга). Спастический тетрапарез с нарушением статики и походки. Моторная афазия. Остаточные интеллектуально-мнестические
эмоционально-личностные нарушения.
В целом за время лечения отмечалось значительное улучшение в виде восстановления сознания, полного купирования вегетативных пароксизмов и гиперкинезов, постепенного регресса двигательных и речевых нарушений. Значительно регрессировали интеллектуально-мнестические нарушения,
сохраняются незначительно выраженные эмоционально-личностные изменения. Время пребывания в клинике - 178 дней.
Это первая возможная тестовая запись у пациента левой и правой рук. Нам кажется уместным приведение 2-х записей изменения скоростей перемещений.
Таблица 1.
погш Ь М Я М
Т 1 58.75 100 110
Т V 73.75 130 140
Т а 110 170 190
Р 1 0.88 1.2 1.09
Р V 1.03 1.84 1.52
Р а 2.28 5.5 3.38
М егг 1 0.15 0.29 0.26
М егг V 0.76 1.63 1.36
М егг а 7.11 13.9 10.5
ла Я 0.90 0.76 0.79
5Я 1 -1.70 -2.18 -1.33
5Я V -5.16 -10.54 -8.46
5Я а -11.38 -4.58 -2.78
В таблице 1 приведены данные, которые позволяют сравнить показатели пациента и усредненные значения нормы. Так первые три показателя характеризуют временную задержку между сигналами по перемещению, скорости и ускорению.
Последующие 3 (F_l, F_v, F_a) показывают отношение дисперсий выходного сигнала к входному и отражают возможное усиление по мощности (если пользоваться радиотехническими терминами). Значения M_err_l, M_err_v, M_err_ это средние значения абсолютных ошибок по перемещениям, скоростям и ускорениям. Ad. R -скорректированное значение множественной корреляции показателей тестового сигнала на перемещение руки испытуемого. Последние три показателя характеризуют разницу относительных организаций систем или эквивокацию (ненадежность).
Отрицательные значения эквивокации свидетельствуют о большем значении энтропии испытуемых по сравнению с энтропии тестируемых сигналов, и как следствие этого речь идет о порождении информации в биологической системе и неприемлемость без коррекции принятие критериев информационных показателей для технических систем [3].
ЛИТЕРАТУРА
1. A Mathematical Theory of Communication. C.E. Shannon. //www.dsp-book.narod.ru
2. Моделирование биологических систем. Ю. Г. Антомонов. г.Киев, "Нукова думка", 1977
3. Основы информационной теории измерительных устройств. П. В. Новицкий, г. Ленинград, "Энергия", 1967
4. Авиационная инженерная психология. В.Г. Денисов, В. Ф.Онищенко, А. В. Скрипец, г. Москва, "Машиностроение", 1983
5. Человек как звено следящей системы. И. Е. Цибулевский, г. Москва, "Наука", 1981
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРОГРАММНОЕ ВОПЛОЩЕНИЕ КОНТУРНОГО АНАЛИЗА КАРДИОСИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ
ВРЕМЕНИ.
Калантар В.А.| , Аракчеев А.Г., Сивачев А.В.
ЗАО "ВНИИМП-ВИТА" - НИИ медицинского приборостроения РАМН, г.Москва 127422ул. Тимирязевска дом.1, тел.(095) 211-09-55, факс (095) 200- 22-13, arakcheev@vniimp-vita.ru
Первым и во многих случаях самым важным этапом автоматизированного анализа биомедицинского сигнала вообще и кардиологического в частности, является его подготовка для последующего анализа. Алгоритмов автоматизированного анализа с 1959 г. наработано немалое количество. Широкое распространение и всеобщее признание получили методы преобразования ЭКГ, разработанные одновременно и независимо друг от друга в 1959 году Пипбергером и Касересом . В основу этих методов легло автоматизированное опознавание координат отдельных волн ЭКГ, измерение их параметров (амплитудных, временных) и их взаимоотношений. Успех этого направления, ставшего в настоящее время классическим, обеспечивается тем, что подобного рода алгоритмы имитируют проверенные временем методы практических врачей.
