автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Автоматизированная регистрация и обработка фотоплетизмограмм с использованием относительного описания цифровых сигналов

На правах рукописи

ХАМДАН Сайд

УДК 681.327.18+531.391

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ И ОБРАБОТКА

ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОТНОСИТЕЛЬНОГО ОПИСАНИЯ ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ

Специальность: 05 13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в машиностроении и вычислительной технике)

Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ижевск 2005

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет»

Научный руководитель:

заслуженный деятель науки УР,

доктор технических наук, профессор Алексеев В.А.

Научный консультант:

кандидат технических наук, доцент Юран С.И. Официальные оппоненты:

Член-корр. РАН, доктор технических наук, профессор Кондратьев В.В. (Нижегородский государственный технический университет) кандидат технических наук Оленчикова Т.Ю. (Ижевский государственный технический университет)

Ведущее предприятие: Институт прикладной механики УрО РАН (г.Ижевск)

Защита состоится 28 июня 2005 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета К212.065.01 в ИжГТУ по адресу: 426069, г.Ижевск, ул.Студенческая, 7, корпус 1

Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью, просим высылать по указанному адресу

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Иж-

ГТУ»

Автореферат разослан 20 мая 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совет Кандидат технических наук, доцент

SU4

M 53 Ш

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Важнейшей системой, обеспечивающей жизнедеятельность организма, является сердечно-сосудистая система (ССС). Поэтому создание приборов оперативного контроля состояния ССС человека и животных является актуальной задачей. При этом следует отдавать предпочтение приборам, основанным на неинвазивных и бесконтактных методах измерения.

Оценка деятельности ССС осуществляется путем регистрации механических, акустических и биоэлектрических проявлений сердечной деятельности. Среди инструментальных методов, позволяющих объективно оценить состояние ССС, широкое применение нашли метод электрокардиографии (ЭКГ) и методы, основанные на регистрации пульсовой волны.

Одним из аппаратурных методов контроля состояния сердечнососудистой системы является метод фотоплетизмографии (ФПГ), являющийся предметом рассмотрения в данной работе.

Первыми авторами, использовавшими метод ФПГ для измерения кровотока и объема крови в сосудах, были H.Molitor и Р.J. Hanzlik с коллегами в 1936 году.

Фотоэлектрической плетизмографией называется регистрация изменений светопроницаемости органа или части тела, связанных с изменениями степени их кровенаполнения. Светопроницаемость различных частей тела определяется светопроницаемостью крови, заполняющей кровеносные сосуды.

Фотоплетизмография является одной из ветвей применения раздела физической оптики - денситометрии, которая изучает проникновение и поглощение света различными средами.

Параметры фотоплетизмограммы характеризуют пульсовую волну.

Форма пульсовой волны отражает состояние гемодинамики человека и животных, в чем заключается диагностическая ценность метода фотоплетизмографии.

Достоинствами фотоплетизмографии являются удобство исследования сосудистых реакций на плоских участках тела, возможность снятия фотоплетизмограмм в условиях высокой влажности окружающей среды, отсутствие непосредственных электродных контактов с кожей, отсутствие электрических воздействий на исследуемый объект.

Однако при использовании метода фотоплетизмографии существенное влияние на качество получаемой диагностической информации оказывают различные мешающие (искусственные) факторы (артефакты), связанные с движением и дыханием человека, внешними электромагнитными полями, состоянием кожных noKf

<1

А

При регистрации фотоплетизмограммы влияние артефактов проявляется в искажении формы пульсовой кривой, что не позволяет проводить объективную диагностическую процедуру.

Уменьшение влияния артефактов на результаты измерений достигается за счет создания специальных условий, в которых проводятся измерения (затемнение, отсутствие электромагнитных полей, исключение движений обследуемого и др.).

При конструировании и разработке приборов для регистрации качественной фотоплетизмограммы необходимо:

- создание прибора с заданными частотами диапазоном и автоматизированной обработкой данных;

- разработка датчиков фотоплетизмографа, обеспечивающих снятие фотоплетизмограмм с различных участков тела человека и животных;

- обеспечение условий съема фотоплетизмограмм, при которых значительно уменьшаются мешающие факторы (артефакты).

Однако решение указанных технических проблем не исключает появление артефактов, связанных с естественными движениями и колебаниями человека, в том числе, при стрессовых ситуациях. Небольшие габариты фотоплетизмографической аппаратуры с применением полупроводниковых излучателей, возможность регистрации пульсовых кривых с различных участков тела, работа в условиях повышенной влажности кожных покровов, отсутствие электрических контактов с телом обследуемого и неинвазивность метода открывают большие перспективы развития метода фотоплетизмографии, как диагностического метода.

Таким образом, актуальна задача уменьшения влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм с использованием методов цифровой обработки сигналов, что позволит совместить задачу исключения аномальных результатов измерений с задачей экспресс-обработки параметров пульсовой кривой на фотоплетизмограмме.

Анализ литературных источников показал, что зарубежные приборы с использованием метода фотоплетизмографии не обладают свойствами, позволяющими уменьшить влияние артефактов с исключением аномальных результатов. Отечественные приборы, выпускаемые серийно, не имеют автоматизации обработки результатов измерений, а отдельные разработки используют методы цифровой обработки сигналов без учета влияния артефактов.

С другой стороны, имеется опыт цифровой обработки сигналов в технических системах, где при описании сигналов с датчиков импульсных процессов используются: спектральное представление, методы нечеткой логики, относительное описание и др. Например, работы Кондратьева

В.В., Мучника И.Б., Алексеева'В.А. и др. Однако, применение их в зада*

«

чах автоматизации обработки фотоплетизмограмм требует дополнительного изучения и экспериментальных исследований. В данной работе изложены результаты одного из подходов решения указанных выше задач.

Объектом исследования являются: метод фотоплетизмографии; система автоматизации регистрации и обработки фотоплетизмограмм; артефакты, влияющие на качество регистрации фотоплетизмограмм; аномальные результаты исследований; относительное описание фотоплетизмограмм.

Предметом исследования являются: методы относительного описания фотоплетизмограмм с целью их анализа и классификации; алгоритмы автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов измерений; определение диагностических показателей в виде параметров формы пульсовых кривых на фотоплетизмо-грамме; экспериментальные исследования разработанной системы в медицинских учреждениях; характеристики фотоплетизмографа и структура его элементов.

Целью работы являлось исследование и разработка методов и алгоритмов устранения влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

- анализ артефактов, возникающих при регистрации фотоштетизмо-граммы и возможности ослабления их влияния при автоматизированной обработке результатов измерений;

- разработка и исследование методов описания и классификации фотоплетизмограмм с применением относительного описания цифровых сигналов;

- разработка алгоритмов автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов;

- создание автоматизированной системы регистрации фотоплетизмограмм;

- экспериментальная апробация автоматизированной системы в лечебных и ветеринарных предприятиях.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследования.

Теоретические методы. При описании и классификации фотоплетизмограмм использованы теория отношений, методы цифровой обработки сигналов с использованием относительного описания. Для представления описаний использовалась теория графов и методы структурного анализа систем.

Экспериментальные методы. При оценке предложенных алгоритмов проводились эксперименты на разработанной аппаратуре в медицинских

и ветеринарных учреждениях. Оценка достоверности исключения аномальных результатов проводились с участием медиков.

Достоверность и обоснованность. Достоверность теоретических разработок подтверждена испытаниями созданной системы автоматизации регистрации и обработки фотоплетизмограмм с хорошей воспроизводимостью результатов. Для сравнения использовалась аппаратура для снятия фотоплетизмограмм, аттестованная в медицинских учреждениях.

На защиту выносятся:

- методика гомоморфного относительного описания фотоплетизмограмм;

- алгоритмы классификации фотоплетизмограмм по относительному описанию цифровых сигналов;

- алгоритм исключения аномальных результатов регистрации фотоплетизмограмм с использованием относительного описания;

- аппаратурные и программные решения создания автоматизированной системы регистрации и обработки фотоплетизмограмм;

- алгоритм автоматизированной экспресс-обработки фотоплетизмограмм;

- экспериментальная апробация алгоритмов и системы автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм в лечебных и ветеринарных учреждениях.

Научная новизна результатов диссертации определяется впервые проведенными системными исследованиями, направленными на разработку алгоритмов, программных и технических средств автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм, в которых:

- разработаны алгоритмы относительного описания фотоплетизмограмм с использованием матрицы отношения на множестве составляющих дискретного сигнала фотоплетизмограммы;

- впервые предложена методика анализа и классификации фотоплетизмограмм, представленных в виде относительного описания, с использованием гомоморфного эталона;

- разработан алгоритм исключения аномальных результатов из длинной реализации пульсовых кривых с использованием гомоморфного относительного описания дискретных сигналов;

- разработан алгоритм автоматизированной экспресс-обработки фотоплетизмограмм с усреднением пульсовых кривых на заданном интервале и с исключением аномальных результатов;

- установлено, что для каждого класса фотоплетизмограмм существует гомоморфный эталон, позволяющий выделить аномальные результаты измерений;

- впервые показано в экспериментальных исследованиях, что возможно выделение ряда информативных признаков пульсовой кривой для использования их в качестве диагностических параметров;

Реализация работы в производственных условиях. Разработанная система автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмо-грамм, а также ее отдельные элементы прошли апробацию в Ижевской государственной медицинской академии; Ижевской государственной сельскохозяйственной академии; Физико-техническом институте УрО РАН; на ряде сельскохозяйственных предприятий Удмуртии; в клиниках Сирийской Арабской Республики.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на научно-технической конференции ИжГТУ «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2004 г.); семинарах Физико-технического института УрО РАН (Ижевск, 2002-2004 г.г.); семинаре кафедры «Лазерные системы» ИжГТУ (Ижевск, 2002 г.); НТК Laser sciences and applications (Syria, University of Aleppo, 2002 г.); XV НТК с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» (Гурзуф-Москва, 2003 г.); Всероссийской НПК «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения», ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА» (Ижевск, 2005 г.); V Республиканской НПК «Проблемы и приоритеты в обеспечении качества жизни населения» (Ижевск, 2005 г.); III Российской конференции с международным участием «Новейшие технологические решения и оборудование» (Кисловодск, 2005 г.); заочной электронной конференции РАЕ «Приоритетные направления развития науки, технологий и техники» (Москва, 2005 г.); международной HTK"Environment and Sustainable Development" (Al-Baath University Campus, Horns, Syria, 2004 г.).

Публикации. Результаты работы отражены в 10 научных трудах: 8 статьях в сборниках и журналах, 1 тезисе доклада, 1 свидетельстве о регистрации программы в фонде алгоритмов и программ.

Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 135 с. машинописного текста. В работу включены 49 рис., 2 табл., список литературы из 111 наименований и приложение, содержащее акт об использовании результатов работы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе дан анализ способов регистрации пульсовой волны, несущей полезную информацию о состоянии сердечно-сосудистой системы человека и животных. Рассмотрены биофизические основы проявления пульсовой волны, связанные с механической деятельностью сердца и перемещением крови по сосудам. Исходя из этого, проанализированы различные способы регистрации пульсовой волны: механические, электрические, оптические, в основе которых лежат следующие эффекты: изменение давления крови внутри сосудов, колебания и деформации участков тела и кожи, изменение электрического сопротивления на участках тела и изменение оптической плотности участков тела.

Приведена классификация способов регистрации пульсовой волны, в которых большое значение имеют методы, прямо или косвенно измеряющие объем участка тела. Их относят к методам плетизмографии -записи изменений объема органа или участка тела, зависящих от степени их кровенаполнения. Среди этих методов выделены механическая плетизмография, электроплетизмография и фотоплетизмография.

На рис. 1 представлена нормальная пульсовая кривая, снятая одним из указанных методов, которая в основных чертах повторяет кривую объемного пульса.

Дан анализ основных амплитудных (Н|...Н5), временных (длительности анакроты, катакроты, периода и др.), и относительных (скорость нарастания амплитуды волны, диастолический индекс, скорость кровенаполнения и др.) информативных параметров пульсовой кривой, характеризующих состояние сердечно-сосудистой системы (ССС). Указана связь этих параметров с показателями, используемыми при исследованиях гемодинамики, а также при сложных функциональных пробах. Кроме этого, проанализировано влияние наложенных на пульсовую кривую дыхательных волн и волн третьего порядка.

В результате анализа методов регистрации пульсовой волны обоснован выбор метода фотоплетизмографии (ФПГ), которой называется регистрация изменений светопроницаемости органа или части тела, связанных с изменением степени их кровенаполнения. Светопроницаемость различных частей тела определяется светопроницаемостью мягких тканей и светопроницаемостью крови, заполняющей кровеносные сосуды. Причем вторая величина является переменной. Регистрация этой составляющей и дает пульсовую кривую в виде фотоплетизмограммы.

В работе обоснован диапазон длин волн излучателей светового потока, позволяющий с одной стороны избавиться от влияния на проницаемость тканей органа изменений насыщения крови кислородом, а с другой - обеспечить максимальную глубину проникновения излучения в биоткань. В результате выбран диапазон длин волн ближнего инфракрасного излучения 0,81.. .0,95 мкм.

Сравнительный анализ аппаратурной реализации и методики регистрации пульсовой волны рассмотренными способами позволил выявить ряд существенных преимуществ метода ФПГ, среди которых неинвазив-ность, удобство исследования сосудистых реакций на плоских участках тела, отсутствие непосредственных электродных контактов с кожей, отсутствие электрических воздействий на исследуемый объект. Благодаря отмеченным преимуществам фотоплетизмография находит все большее применение, как в медицине, так и ветеринарии.

Аналитический обзор, а также экспериментальные исследования показали, что при регистрации ФПГ существенное влияние на качество получаемой диагностической информации оказывают различные мешающие факторы (артефакты), связанные с движением и дыханием, внешними электромагнитными полями, состоянием кожных покровов и др.

Проблема устранения или, по крайней мере, ослабления влияния артефактов имеет большое значение для ФПГ. Причем эта проблема является весьма сложной в связи с тем, что источники возникновения артефактов очень разнообразны, а построение их моделей оказывается затруднительным.

Выяснено, что основные виды артефактов, влияющие на точность регистрации пульсовых кривых, имеют электрическую (влияние внешних электромагнитных полей), оптическую (засветка фотоприемников датчика посторонними источниками света) и физиологическую (непроизвольные движения биологического объекта) природу.

Сложность получения качественного ФПГ сигнала заключается в том, что частотный спектр артефактов в ряде случаев близок к частотному спектру полезного сигнала. На рис. 2, а приведена реализация пульсово-

го сигнала, искаженная артефактами, а на рис. 2, б - фотоплетизмограм-ма при отсутствии артефактов.

Снижение влияния артефактов осуществляется как аппаратурно за счет схемных и программных средств на базе микропроцессорных устройств обработки информации, так и совершенствованием конструкции датчиков и способов их установки.

т'к НШ 1

"ЩИ"*

ш .

Рис 2 Фотоплетизмограммы: а- с артефактами; б - без артефактов

Какие бы аппаратурные методы снижения артефактов не применялись при регистрации фотоплетизмограмм, задача их устранения при обработке фотоплетизмограмм остается.

Хотя в литературе известны методы, позволяющие снижать артефакты при компьютерной обработке фотоплетизмограмм, однако во всех алгоритмах обработки необходимо выполнять операции с ФПГ сигналом по нормализации длинной реализации, среди которых выделяются две задачи: исключение аномальных результатов (искаженных пульсовых кривых); поиск периода пульсовой кривой и его выделение.

При этом первая задача определяет эффективность решения второй.

Известные методы исключения аномальных результатов базируются на особенностях формы пульсовой кривой (анакрота, дикрота и т.п.), что может привести к ошибкам, то есть могут быть исключены информативные пульсовые кривые, искажение формы которых связано с нарушением гемодинамики обследуемых человека и животных.

Поэтому разработка методов определения и исключения аномальных результатов при обработке фотоплетизмограмм является актуальной задачей.

Эта задача и определила цель диссертационной работы.

Во второй главе анализируются способы задания и описания в системе обработки информации (СОИ) экспериментальной информации, представленной в виде электрических сигналов или в виде графиков этих сигналов.

Способ описания формы сигналов определяется той априорной информацией, которую экспериментатор имеет до начала опыта и которая определяется видом исследования, типами применяемых датчиков, условиями исследований, а также состоянием объекта исследования. При диагностике гемодинамики экспериментатор задает и использует классы сигналов, как правило, в виде следующих описаний:

- график экспериментальных сигналов;

- словесное описание формы сигнала, "портрет" отдельных признаков сигналов;

' - численные значения (количественные признаки) отдельных пара-

метров сигналов;

- относительное (сравнительное) описание элементов (фрагментов) сигнала, которые могут быть получены сравнением с эталонным сигналом или сравнением отдельных элементов (составляющих) сигнала.

Словесное и относительное описание сигналов относятся к качественному описанию формы сигналов, а описание, использующее численные значения - к аналитическому виду описания формы сигналов. К аналитическому виду также относится и графическое описание сигналов, но в дальнейшем есть смысл выделить это описание в отдельное.

В разделе дается классификация способов задания и описания экспериментальных сигналов, из которых выделяется относительное описание.

Рассмотрим основные принципы относительного описания формы дискретного сигнала.

Относительное описание является одним из способов качественного (логического) описания сигналов. Описание составляет отношение, заданное на множестве отдельных признаков или составляющих дискретного сигнала. В общем случае такое описание может быть построено с использованием матрицы отношения.

Пусть задано п - элементное множество признаков М и выбрана ну> мерация на этом множестве (М упорядочено). Кроме того, задана матрица ||Рц|| размером п х п, состоящая из элементов Рц. Причем:

Р, = {1, если [1, если выполняется х.Ях^

[О, если не выполняется х 1 Ях},

где це{1,2,... ,п}; - отношение на множестве М, х„х,еМ.

Таким образом, задано бинарное отношение на множестве М. Матрица ||РУ|| называется матрицей отношения. Такие матрицы отражают «граф отношения» относительного описания сигнала и являются одной из форм задания качественного описания сигнала (или структурной информации образа).

Матрицу отношения представим в виде:

М-М-

Х\Я\Хх Х2К2\Хх

Х,ЯлХх

ХпК„\Х\

Х\ЯхгХг

X 2^22^ 2

Х}Я32Х2

Х/Я^Х 2

Х„Я„2Х2

Х2Я2 пХ п ХзЯ3„Х„

х,ЯпХ„

X(п-1)&(п-\)пХ п х„к„х„

где Яу^Х,] соотношение между элементами множества X, и Х^

С целью удобства использования матрицу [Я] запишем следующим образом:

[Я]-

Я., Яг «13 ■ я.,

/?21 К22 Я2Ъ ■ *2,

Л32 я3} •

я

12

Я

'(«-1)1

VI

1)2

я

п2

*,3

Я(п-1)4

Кг

Я,

Я

(п-Щ

я

\п

я

2п

Л? л

«(л-1)л Ли.

Пусть из непрерывного сигнала в^) получена решетчатая функция РФ = {в 0,)}, ¡={1,2, ... п}на решетке а х п, где - а-число уровней квантования по амплитуде составляющих РФ; п - число составляющих РФ, ДБ - шаг квантования (рис. 3).

РФ представляет один из видов представления цифрового сигнала. Рассмотрим следующий пример. Пусть задана РФ (рис. 3). Используя соотношения амплитуд составляющих (компонент) РФ, построим треугольную матрицу [II] следующего вида:

м-

SoR llSl

S„fl)4S4 S„Rl5S5

SoR 22$2

SaRMS4

S„/?44 s4

$0^5585

Используя введенные понятия, преобразуем [R] в [R]„ с помощью правила:

[o.s^s,,

0

1

S.RS, -> Р =

[4 =

0 0 0 0 О 1 о 1 1 о

Таким образом, получено неполное описание формы сигнала через отношение порядка между амплитудами составляющих РФ.

В дальнейшем рассматриваются только отношения строгого и нестрогого порядка на множестве составляющих РФ.

Определенные изменения формы РФ на заданной решетке приводят к другому виду матрицы [R]H.

«AS

/ \ / \

/

As

1 2 3 4 5 6 »

Рис 3. Пример РФ, заданной на решетке axn

В работе исследованы свойства матрицы отношения и условия однозначного соответствия [Я],, <-> РФ.

Для описания формы РФ могут быть использованы не только матрицы отношения на множестве составляющих РФ, но и матрицы отношения на множестве разностей составляющих РФ. Совместно с матрицей отношения составляющих РФ они дают более полное описание формы РФ.

Показаны свойства инвариантности преобразования [Я]и РФ к линейному растяжению или сжатию РФ на решетке одной размерности.

Приведенные определения и утверждения позволяют на основании анализа структуры различных матриц [Я]и перевести качественное или графическое описание формы огибающей цифрового сигнала в относительное описание, позволяющие проводить анализ формы исследуемого сигнала.

В диссертации приведены примеры свойств структуры матрицы [Я]и для различных классов функций РФ. Показано, что определенные изменения формы РФ приводят к другому виду матрицы [Я]и.

Например, элементы матрицы [Л]и, расположенные в "главной" диагонали матрицы {P12.P23.P34,•••Р(п-1)п} отражают общий характер поведения функции: наличие экстремумов, выпуклость, вогнутость, возрастание, убывание, характер расположения экстремумов функции по оси п.

Таким образом, показанные свойства относительного описания могут быть использованы при задании сигналов, отражающих фотоплетизмо-граммы в системе обработке информации.

В третьей главе рассмотрены алгоритмы классификации фотопле-тизмограмм с целью исключения аномальных результатов с использованием относительного описания.

При анализе и классификации фотоплетизмограммы необходимо определить вид относительного описания для данного класса сигналов. В диссертации показано с использованием теории графов, что матрица отношений [Я]„ является матрицей инциденций ориентированного графа. При выделении подграфа мы получаем гомоморфное описание РФ.

В большинстве задач идентификаций РФ не требуется использовать полный набор соотношений между составляющими. Поэтому на практике достаточно выделить подграф исследуемого графа, который будет являться «гомоморфным» эталоном в процедуре идентификации.

Использование гомоморфного эталона позволяет также значительно сократить информационную избыточность относительного описания. Общую структуру алгоритма построения такого эталона можно представить в следующей последовательности:

- анализ главной диагонали [Я]и в обучающей выборке;

- анализ логических связей [К]и в той же выборке;

- выбор элементов [11]н для построения гомоморфного эталона;

- анализ выбранных элементов на логические связи;

- построение эталона.

Подобного рода алгоритмы реализуются как программно, так и аппа-ратно.

Гомоморфный эталон предполагает, как и при оптимальном кодировании, независимость отдельных составляющих его. Например, одним из простых вариантов построения такого эталона является выбор в качестве эталона элементов диагонали матрицы [Я]и.

В разделе приведены блок-схемы классификаторов с использованием матриц отношений, а также показаны правила выделения гомоморфного описания из полной матрицы [Я]„.

Рассмотрены также задачи синтеза РФ по относительному описанию для организации в СОИ тестового контроля.

В качестве примера рассмотрим один из алгоритмов однозначного восстановления РФ по заданной матрице отношения. Пусть РФ содержит теоретически любое количество составляющих, значения которых определяются рядом амплитуд уровней квантования РФ, то есть, задана размерность решетки - (а + 1).

Очевидно, поскольку в РФ содержится несколько составляющих с одним значением амплитуды, то однозначное восстановление функции по одной заданной матрице отношения нестрогого порядка («однослойное» описание) в общем случае невозможно. Действительно, в этом случае Рц для [Я]н принимает одно и то же значение для равных и сравниваемых составляющих РФ. Например, для отношений типа «меньше-равно» и «больше», если 8,< SJ, Б, = SJ, Ри принимает одно и то же значение.

Исключить неоднозначность позволяет дополнительное описание РФ через вторую матрицу отношения нестрогого порядка для этой же РФ, но пронумерованной в обратном порядке при построении [Я], то есть: ¡<3;

[Л] имеет следующий вид:.

Алгоритм восстановления РФ по двум матрицам отношения, в случае, когда число составляющих РФ больше, чем число уровней квантования составляющих (а+1), приведен на рис. 4.

В диссертации рассмотрены и другие алгоритмы восстановления РФ при некоторых условиях, ограничивающих классы воспроизводимых функций.

1

2Л21°1

м

,5,

Рис. 4. Алгоритм синтеза РФ, когда число составляющих исходной РФ больше, чем число уровней квантования (а+1)

Для классификации фотоплетизмограмм по их относительному описанию РФ в диссертации приведены примеры гомоморфных эталонов для ряда свойств (признаков) кривых, отображающих РФ.

Алгоритмы классификации фотоплетизмограмм будут определяться гомоморфным описанием, но можно выделить общие следующие основные операции:

1. Отбор части длинной реализации, содержащей фотоплетизмограм-

С С \ С1 с1

мы ": 8 = { , ч,... »• ■ г»}, - где Б - длинная реализация, содержащая определенное количество пульсовых кривых, * - часть реализации, длина которой больше длины возможной пульсовой кривой, то есть

Т т Т Т

» > где п - длительность части реализации, »•« - длительность

пульсовой кривой максимально возможная.

£

2. Построение гомоморфного относительного описания РФ для ».

3. Сравнение построенного описания с эталонным описанием. При

с

сравнении возможно отличие по числу составляющих РФ для п и РФ эталонного описания. Эта разница связана с изменением длительности пульсовой волны в определенных пределах. Поэтому желательно в качестве априорных данных иметь частоту пульса. Но даже при известной частоте пульса задается диапазон "сканирования" эталона при сравнении с изменением длительности (число составляющих РФ) эталона. При отсутствии совпадения с эталоном происходит переход к следующей части

реализации, которая строится из предыдущей с исключением первых

я

нескольких элементов и с добавлением следующих за о элементов из

^ г,

общей реализации. Таким образом, следующая для сравнения 5 строям

ится из основной части с . Далее вновь идет построение относительного

п

описания, сравнение с эталоном и т.д. При совпадении описания с эталоном устанавливается "нормальная" пульсовая кривая, предыдущие значения с- исключаются как аномальные.

4. При определении первой пульсовой кривой берется следующей участок длинной реализации с , на котором происходит построение

Гн-к

относительного описания.

Большое значение имеет ответ экспертов, которые могут дать графическое или словесное описание пульсовой кривой для данного диагностического случая. Предложенный аппарат относительного описания позволяет построить эталон и для такого представления пульсовой кривой в силу свойств инвариантности относительного описания к линейным преобразованиям.

Важным моментом является определение количества составляющих решетчатой функции (п). Предлагается два подхода:

1. Известна частота пульса обследуемого, из чего и определяется количество составляющих решетчатой функции $ .

2. Неизвестна частота пульса или она изменяется в процессе измерения. В этом случае, берется минимальное количество составляющих из максимально возможной частоты пульса. Эталон "сканируется" по полученному относительному описанию в заданном диапазоне.

В том и другом случае вводится период стабилизации РФ, позволяющей учесть изменения пульса.

Автоматизированная обработка с целью исключения аномальных пульсовых кривых может содержать несколько циклов, в каждом из которых эталон становится более полным от цикла к циклу. Это позволило в эксперименте исключение аномальных фотоплетизмограмм с достоверностью более 75 %.

Блок-схема алгоритма исключения аномальных результатов для реализации ФПГ приведена на рис. 5.

Влияние артефактов на пульсовую кривую приводит к искажению длинной реализации из пульсовых кривых. Эти искажения приводят к искажению длительности волн, появлению множества «глубоких» волн, что исключает возможность сходства пульсовой кривой с искаженной частью длинной реализации (аномальные результаты). На рис.6 приведены примеры РФ для искаженных пульсовых кривых, полученных в эксперименте.

Рис. 5. Блок-схема алгоритма исключения аномальных результатов

Рис. 6. Примеры фотоплетизмограмм, где 1,2- искаженные кривые

Запись сигнала ФПГ производится в течение одной минуты и содержит в себе около 60 периодов пульсовой кривой. Совокупный сравнительный анализ большого числа кривых как для одного пациента, так и для разных пациентов достаточно неудобен с позиции выявления на кривых сходства и различия в элементах формы сигнала.

Поэтому было предложено в качестве основного материала для поиска диагностических критериев использовать усредненные периоды ФПГ. Усредненный период ФПГ представляет собой нормализованный по амплитудным и временным параметрам период кривой, получаемый как средний период на протяжении всей минутной реализации после исключения из рассмотрения всех периодов, искаженных артефактами или являющихся не показательными при представлении формы периода кривой на протяжении всей реализации (аномальные результаты).

В диссертации приведен алгоритм поиска диагностических критериев с учетом операции исключения аномальных результатов, который показал эффективность в ряде экспериментов, описанных в следующей главе.

В четвертой главе рассмотрены вопросы создания автоматизированной измерительной системы для регистрации и обработки фотоплетизмо-грамм и результаты ее применения. Структурная схема системы представлена на рис.7. Она состоит из фотоплетизмографа, содержащего датчик (D) в виде оптопары излучатель И - фотоприемник Ф, который крепится на биологическом объекте (БО) и усилитель фотосигнала (УФ), персонального компьютера (PC) типа Notebook и блока сопряжения (БС) на базе микроконтроллера PIC16F74 со встроенным 8-разрядным АЦП для связи ФПГ с компьютером, а также специализированного программного обеспечения (СПО) для ввода и представления полученных данных на экране монитора и для экспресс-обработки зарегистрированной информации. Питание всей системы осуществляется от блока питания аккумуляторного (БПА).

Рис. 7. Структурная схема системы

Комплект датчиков позволяет снимать фотоплетизмограммы с ушной раковины, лба, шеи, конечностей человека и животных, вымени коров и др. Разработаны варианты крепления датчиков на доильном стакане и внутри него для исследования кровоснабжения вымени коров в процессе дойки.

Программное обеспечение позволяет выполнять следующие функции: вводить в компьютер фотоплетизмограммы пациентов; наблюдать на экране монитора одновременно две фотоплетизмограммы пациента: одну из памяти компьютера, другую - записываемую; отображать частоту пульса пациента; сохранять графические изображения фотоплетизмо-грамм; вести базу данных фотоплетизмограмм пациентов; проводить поиск фотоплетизмограмм пациентов по базе данных.

На рис.8 представлен вид окна прибора на экране монитора.

Для оценки диагностических возможностей системы были проведены эксперименты на добровольцах: некурящий (Ahmad) 25 лет, курящий (Ali) 25 лет и некурящий (Hasan) 55 лет. Фотоплетизмограммы снимались со лба, голени, большого пальца ступни и пальца на руке. Результаты первой серии опытов приведены на рис. 8 (график 1-3). Сравнительный анализ фотоплетизмограмм показал, что пульсовые кривые, снятые

со лба некурящих, имеют более выраженный дикротический зубец и более острую вершину, чем у некурящего, что говорит о лучшем кровоснабжении в организме некурящих. Фотоплетизмограмма пожилого пациента (третий график) более сглажена, что свидетельствует о меньшей эластичности сосудов.

ТЖ

-- " I —• ^Ч*®*-1' 1 ; л*1 \ •

г'ШДШНЕ 11 .11

График 1

I:

"■у Л - —™ч »-

График 2

л £ \ л. \ ; л, К'кй^П /\Л г! ИЧ^ I

V V) Ч < Яг Ц,-У

График 3

Рис. 8. Фотоплетизмограммы, снятые со лба пациентов

Для апробации системы в лечебных учреждениях были проведены исследования 32 человек. В первую группу вошли больные с различными заболеваниями сердечно-сосудистой системы, во вторую - больные, которые по разным причинам могли попасть под ионизирующие воздействия, в третью - люди, работающие во вредных условиях труда, а четвертую группу составили практически здоровые люди. Основными точками исследования являлись фаланги пальцев рук.

При анализе усредненных результирующих периодов отмечены следующие характерные признаки, которые могут быть использованы для исследования нарушений микроциркуляции на основе метода фотоплетизмографии:

1) на кривой, полученной при фотоплетизмографии пораженной ткани, слабо выражен дикротический рубец (в отличие от кривой, полученной с реперной точки) или он поднят очень высоко; 2) на периоде для пораженной ткани имеется ступенька на восходящей части (анакроте); 3) нисходящая часть (катакрота) более пологая по сравнению с периодом сигнала ФПГ для здоровой ткани; 4) длительность анакроты увеличена (иногда за счет ступеньки); 5) вблизи вершины имеются дополнительные волны («петушиный гребень»); 6) вершина имеет плоский характер.

При использовании одиночных признаков наиболее информативными являются второй и пятый признаки, поскольку они полностью отсутствуют в группе здоровых обследуемых. Но с помощью данных признаков невозможно обнаружить заболевание во всей группе больных (частота появления данных признаков составляет соответственно 66,7 и 53,3 %). Наилучший результат по обнаружению заболевания при использовании одиночных признаков дает третий критерий (частота появления 86,7 %), но этот критерий с частотой 10 % встречается в группе здоровых обследуемых. Тщательный анализ полученных данных показывает, что для повышения достоверности диагностики необходимо использовать все 5 признаков с ранжированием их по значимости.

1 и (мм 7 иботи Э и боли 4 и бога* 3

Ком*ш»то гчяхттншся пщ» ни»

Рис 9. Частота появления признаков у различных групп обследуемых

При отнесении к группе больных пациента с проявлением не менее 3 признаков вероятность действительного заболевания составляет более 70 %. На рис.9 представлена графическая интерпретация частоты проявления того или иного числа признаков у различных групп обследуемых.

Для расширения функциональных возможностей разработанной системы и повышения оперативности исследования сердечно-сосудистой системы животных в условиях ферм были проведены ее испытания на молочной ферме колхоза-племзавода «Путь Ильича» Завьяловского района по снятию пульсовых кривых у коров.

На рис. 10, а и б приведены ФПГ, снятые с соска вымени коровы до и после машинной дойки. Анализ фотоплетизмограмм показал, что в результате воздействия вакуума доильной установки периферическое кровообращение в основании соска к концу дойки снижается в 2...5 раз. При этом форма пульсовой кривой, снятой после дойки, в значительной степени сглажена (рис. 10, б).

Рис. 10. Фотоплетизмограммы коровы

Разработанный комплекс на базе фотоплетизмографа может найти применение при контроле влияния пульсаций вакуума доильной установки на кровоснабжение вымени коров. В результате появляется возможность своевременно оценивать текущее техническое состояние элементов доильной установки, предупреждая заболевания коров маститом.

Разработанная ФПГ система может служить составной частью комплекса приборов (аппаратуры) для длительного контроля (мониторинга) физиологического состояния человека-оператора (его работоспособности, степени усталости, эмоционального состояния, изучения реакций на стрессовые воздействия), а также в сельском хозяйстве (ветеринария, селекционная работа и др.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Приведен анализ методов регистрации фотоплетизмограмм и выделены основные мешающие факторы (артефакты) для получения качественной фотоплетизмограммы.

2. Получены основные параметры, определяющие создание автоматизированной системы регистрации и обработки фотоплетизмограмм, учитывающие частотный диапазон оптического излучения, частотный диапазон сигнала фотоплетизмографа, отражения влияния артефактов для регистрации параметров гемодинамики человека и животных.

3. Разработана и создана автоматизированная система регистрации фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов при компьютерной обработке данных.

4. Предложена математическая модель описания фотоплетизмограмм с использованием относительного описания в виде матриц отношений, построенных на решетчатой функции, полученной из дискретного сигнала с датчиков фотоплетизмографа.

5. Установлены свойства относительного описания в виде матрицы отношения порядка построенной на составляющих дискретного сигнала фотоплетизмограммы, отражающие качественное поведение огибающей решетчатой функции. Выделенные свойства позволяют представлять в компьютере эталон относительного описания фотоплетизмограммы, которая задана в виде графического, словесного или аналитического описания.

6. Показано, что использование гомоморфного эталона относительного описания фотоплетизмограммы позволяет сократить избыточность описания с сохранением свойств для классификации фотоплетизмограммы и выделения аномальных результатов измерений.

7. Автором предложено для задания в компьютере эталонов фотоплетизмограммы с целью выделения аномальных результатов использовать относительное описание, представляющее отношение порядка, заданного на множестве составляющих дискретного сигнала.

8. На основе полученного относительного описания предложен и исследован алгоритм исключения аномальных результатов измерений фотоплетизмограмм с применением классификатора относительного описания решетчатых функций.

9. Проведена экспериментальная апробация автоматизированной системы регистрации фотоплетизмограмм в учреждениях медицины и ветеринарии.

Ю.Выполнено экспериментальное исследование с целью определения диагностических показателей гемодинамики человека. Определены пять характерных признаков нарушения микроциркуляции на основе метода фотоплетизмографии.

11.При экспериментальной апробации получена достоверность исключенных аномальных результатов при регистрации фотоплетизмограмм выше 75 %.

Результаты использования автоматизированного фотоплетизмографа оформлены совместным актом между Дамасским государственным университетом и Ижевским государственным техническим университетом.

.123 3

НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО

1. Alexeev V., Yuran S., Hamdan S. App for photoplethysmography of vascular system о applications» (Syria, University of Aleppo, 2-4 h

2. Alexeev V., Yuran S., Hamdan S. Esti farm through hemodynamic parameters of animals able Development", Материалы Международш (22-24 November 2004 г.), Al-Baath University Ca

3. Hamdan S. Studying blood flow signi. mascus University, Syria, №3737/S, 23.11.2004.-123 c.~ '

4. Алексеев B.A., Заболотских В.И., Юран С.И., Дюпин А.А., Хамдан С. Автоматизированная система на базе микроконтроллера для регистрации и анализа пульсовых кривых. «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» // Материалы XV НТК с участием зарубежных специалистов. М.: МГИЭМ, 2003,-с.322-323.

5. Алексеев В.А., Хамдан С., Юран С.И., Покоев П.Н. Использование фотоплетизмографии для контроля процедуры инфракрасной терапии сельскохозяйственных животных. «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» // Материалы XV НТК с участием зарубежных специалистов. М.: МГИЭМ, 2003, с.324.

6. Юран С.И., Хамдан С. Мобильный исследовательский комплекс сосудистой системы животных на базе фотоплетизмографа. Материалы Всероссийской НПК «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения», ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА», Ижевск: ИжГСХА, 2005. Т1, с. 189 -194.

7. Alekseev V.A., Hamdan S., Yuran S.I. Studying the blood flow signal using photoplethysmography. // Успехи современного естествознания, M.: 2005, №6, с.55-59.

8. Алексеев В.А., Хамдан С., Юран С.И. Повышение качества измерения гемодинамических показателей человека и животных при использовании метода фотоплетизмографии. Материалы V Республиканской НПК «Проблемы и приоритеты в обеспечении качества жизни населения» ГОУ ВПО ИжГТУ, 2005.

9. Алексеев В.А., Хамдан С., Юран С.И. Организация автоматизированного ветеринарного контроля на животноводческом комплексе // Успехи современного естествознания, М.: 2005, №7, с.48-49.

10. Алексеев В.А., Хамдан С., Дюпин А.А., Юран С.И. Регистрация фото-плетизмограмм / Программа для ЭВМ. Свидетельство о регистрации программы № 200561И84 от 20.05.2005. - М.: ФИПС, 2005.

РНБ Русский фонд

2006-4 8124

В авторской редакции

Подписано в печать 18.05.05. Усл. печ. л. 1,40. Тираж 120 экз. Заказ №176 Отпечатано в типографии Издательства ИжГТУ 426069, Ижевск, Студенческая, 7

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА РЕГИСТРАЦИИ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММ.

1.1. Биофизические основы проявления пульсовой волны.

1.2. Способы регистрации пульсовой волны.'.

1.2.1. Механическая плетизмография и сфигмография

1.2.2. Электроплетизмография.

1.2.3. Фотоплетизмография.

1.3. Источники погрешностей при исследовании гемодинамики методом фотоплетизмографии .:.

2. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ "ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

И ОПИСАНИЯ В ЭВМ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ, ОТОБРАЖАЮЩЕЙ ПАРАМЕТРЫ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММЫ.'

2.1. Основные способы задания сигналов в системах обработки информации (СОИ).

2.2. Описание цифрового сигнала через матрицу отношения [R].

3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СВОЙСТВ ОТНОСИТЕЛЬНОГО ОПИСАНИЯ

ДЛЯ АНАЛИЗА И КЛАССИФИКАЦИИ РФ ДЛЯ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММ.:.

3.1. Анализ и классификация фотоплетизмограмм по относительному описанию РФ.

3.2. Использование относительного описания в задаче синтеза РФ.

3.3. Алгоритмы обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов.

4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ

ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ И

ОБРАБОТКИ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММ.

4.1. Аппаратура для регистрации фотоплетизмограмм.

4.2. Исследования по применению фотоплетизмографии в медицине.

4.3. Применение разработанной аппаратуры в ветеринарии (животноводстве)

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ."

Актуальность темы. Важнейшей системой, обеспечивающей жизнедеятельность организма, является сердечно-сосудистая система (ССС). Поэтому создание приборов оперативного контроля состояния ССС человека и животных является актуальной задачей. При этом следует отдавать предпочтение приборам, основанным на неинвазивных и бесконтактных методах измерения.

Оценка деятельности ССС осуществляется путем регистрации механических, акустических и биоэлектрических проявлений сердечной деятельности. Среди инструментальных методов, позволяющих объективно оценить состояние ССС, широкое применение нашли метод электрокардиографии (ЭКГ) и методы, основанные на регистрации пульсовой волны.

Пульсовой волной называют распространяющуюся по артериям волну повышенного давления, которая вызвана выбросом крови из левого желудочка в аорту при сокращении сердечной мышцы. Прирост давления в артериях приводит к их расширению. Во время расслабления сердца (диастола) растянутые во время систолы сосуды сжимаются, и кровь движется от сердца к периферии. Параметры пульсовой волны' отражают эластичность и тонус сосудов, артериальное давление и другие физиологические показатели сердечно-сосудистой системы организма.

Способы снятия и регистрации пульсовой волны можно разделить на прямые и косвенные. Прямые способы предполагают непосредственное воздействие пульсовой волны на чувствительный элемент прибора. К ним относятся разновидности катетерных способов регистрации пульсовой кривой. Эти способы позволяют получить наиболее достоверную информацию о характере пульсовой кривой, но они применимы лишь в крупных кровеносных сосудах.

Косвенные способы съема и регистрации пульсовой волны используют различные физические явления, сопровождающие пульсовую волну в сосудах. В числе широко применяемых для этих целей способов можно назвать еледующие: механический, электроиндукционный, пьезоэлектрический, емкостной, ультразвуковой, импедансный и фотоэлектрический.

Все методы, прямо или косвенно измеряющие колебания объема участка тела, относятся к методам плетизмографии. Плетизмография, в переводе с греческого, означает запись изменений объема. При этом результат исследования определяется как артериальным притоком, так и венозным оттоком.

Можно выделить три вида плетизмографии:

- механическая;

- электроплетизмография;

- фотоплетизмография.

Одним из аппаратурных методов контроля состояния сердечно-сосудистой системы является метод фотоплетизмографии (ФПГ), являющийся предметом рассмотрения в данной работе.

Первыми авторами, использовавшими метод ФПГ для измерения кровотока и объема крови в сосудах, были H.Molitor и P.J. Hanzlik с коллегами в 1936 году.

Фотоэлектрической плетизмографией называется регистрация изменений светопроницаемости органа или части тела, связанных с изменениями степени их кровенаполнения. Светопроницаемость различных частей тела определяется светопроницаемостью крови, заполняющей кровеносные сосуды.

Фотоплетизмография является одной из ветвей применения раздела физической оптики - денситометрии, которая изучает проникновение и поглощение света различными средами.

Параметры фотоплетизмограммы характеризуют пульсовую волну.

На характер пульсовой волны могут влиять следующие факторы:

1. Систолический выброс, целостность аортальных полулунных клапанов, скорость, с которой кровь поступает в исследуемый сегмент сосудистого русла.

2. Вязкость крови.

3. Внутреннее состояние сосудистой стенки (растяжимость, эластичность, тонус).

Таким образом, форма пульсовой волны отражает состояние гемодинамики человека и животных, в чем заключается диагностическая ценность метода фотоплетизмографии.

Достоинствами фотоплетизмографии являются удобство исследования сосудистых реакций на плоских участках тела, возможность снятия фотоплетиз-мограмм в условиях высокой влажности окружающей среды, отсутствие непосредственных электродных контактов с кожей, отсутствие электрических воздействий на исследуемый объект.

Однако при использовании метода фотоплетизмографии существенное влияние на качество получаемой диагностической информации оказывают различные мешающие (искусственные) факторы (артефакты), связанные с движением и дыханием человека, внешними электромагнитными полями, состоянием кожных покровов и др.

При регистрации фотоплетизмограммы влияние артефактов проявляется в искажении формы пульсовой кривой, что не позволяет проводить объективную диагностическую процедуру.

Уменьшение влияния артефактов на результаты измерений достигается за счет создания специальных условий, в которых проводятся измерения (затемнение, отсутствие электромагнитных полей, исключение движений обследуемого и др.).

При конструировании и разработке приборов для регистрации качественной фотоплетизмограммы необходимо:

- создание прибора с заданным частотным диапазоном и автоматизированной обработкой данных;

- разработка датчиков фото плетизмографа, обеспечивающих снятие фото плетизм о грамм с различных участков тела человека и животных;

- обеспечение условий съема фотоплетизмограмм, при которых значительно уменьшаются мешающие факторы (артефакты).

Однако решение указанных технических проблем не исключает появление артефактов, связанных с естественными движениями и колебаниями человека, в том числе, при стрессовых ситуациях. Кроме того, это ограничивает широкое применение методов фотоплетизмографии в различных диагностических задачах, как в медицине, так и в ветеринарии.

Небольшие габариты фотоплетизмографической аппаратуры с применением полупроводниковых излучателей, возможность регистрации пульсовых кривых с различных участков тела, работа в условиях повышенной влажности кожных покровов, отсутствие электрических контактов с телом обследуемого и неинвазивность метода открывают большие перспективы развития метода фотоплетизмографии, как диагностического метода.

Таким образом, актуальна задача уменьшения влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм с использованием методов цифровой обработки сигналов, что позволит совместить задачу исключения аномальных результатов измерений с задачей экспресс - обработки параметров пульсовой кривой на фотоплетизмограмме.

Анализ литературных источников показал, что зарубежные приборы с использованием метода фотоплетизмографии не обладают свойствами, позволяющими уменьшить влияние артефактов с исключением аномальных результатов. Отечественные приборы, выпускаемые серийно, не имеют автоматизации обработки результатов измерений, а отдельные разработки используют методы цифровой обработки сигналов без учета влияния артефактов.

С другой стороны, имеется опыт цифровой обработки сигналов в технических системах, где при описании сигналов с датчиков ударных процессов используются: спектральное представление, методы нечеткой логики, относительное описание и др., например, работы Кондратьева В.В., Мучника И.Б., Алексеева В.А. и др. Однако, применение их в задачах автоматизации обработки фотоплетизмограмм требует дополнительного изучения и экспериментальных исследований. В данной работе изложены результаты одного из подходов решения указанных выше задач.

Объектом исследования являются: метод фотоплетизмографии; система автоматизации регистрации и обработки фотоплетизмограмм; артефакты, влияющие на качество регистрации фотоплетизмограмм; аномальные результаты исследований; относительное описание фотоплетизмограмм.

Предметом исследования являются: методы относительного' описания фотоплетизмограмм с целью их анализа и классификации; алгоритмы автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов измерений; определение диагностических показателей в виде параметров формы пульсовых кривых на фотоплетизмограмме; экспериментальные исследования разработанной системы в медицинских учреждениях; характеристики фотоплетизмографа и структура его элементов.

Целью работы являлось исследование и разработка методов и алгоритмов устранения влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

- анализ артефактов, возникающих при регистрации фотоплетизмограм-мы и возможности ослабления их влияния при автоматизированной обработке результатов измерений;

- разработка и исследование методов описания и классификации фотоплетизмограмм с применением относительного описания цифровых сигналов;

- разработка алгоритмов автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов;

- создание автоматизированной системы регистрации фотоплетизмограмм;

- экспериментальная апробация автоматизированной системы в лечебных и ветеринарных предприятиях.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследования.

Теоретические методы. При описании и классификации фотоплетизмо-грамм использованы теория отношений, методы цифровой обработки сигналов с использованием относительного описания. Для представления описаний использовалась теория графов и методы структурного анализа систем.

Экспериментальные методы. При оценке предложенных алгоритмов проводились эксперименты на разработанной аппаратуре в медицинских и ветеринарных учреждениях. Оценка достоверности исключения аномальных результатов проводились с участием медиков.

Достоверность и обоснованность. Достоверность теоретических разработок подтверждена испытаниями созданной системы автоматизации регистрации и обработки фотоплетизмограмм с хорошей воспроизводимостью результатов. Для сравнения "использовалась аппаратура для снятия фотоплетизмограмм, аттестованная в медицинских учреждениях.

На защиту выносятся: .

- методика гомоморфного относительного описания фотоплетизмограмм;

- алгоритмы классификации фотоплетизмограмм по относительному описанию цифровых сигналов;

- алгоритм исключения аномальных результатов регистрации фотоплетизмограмм с использованием относительного описания;

- аппаратурные и программные решения создания автоматизированной системы регистрации и обработки фотоплетизмограмм;

- алгоритм автоматизированной экспресс-обработки фотоплетизмограмм;

- экспериментальная апробация алгоритмов и системы автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм в лечебных и ветеринарных учреждениях.

Научная новизна результатов диссертации определяется впервые проведенными системными исследованиями, направленными на разработку алгоритмов, программных и технических средств автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм, в которых:

- разработаны алгоритмы относительного описания фотоплетизмограмм с использованием матрицы отношения на множестве составляющих дискретного сигнала фотоплетизмограммы;

- впервые предложена методика анализа и классификации фотоплетизмограмм, представленных в виде относительного описания, с использованием гомоморфного эталона;

- разработан алгоритм исключения аномальных результатов из длинной реализации пульсовых кривых с использованием гомоморфного относительного описания дискретных сигналов;

- разработан алгоритм автоматизированной экспресс-обработки фотоплетизмограмм с усреднением пульсовых кривых на заданном интервале и с исключением аномальных результатов;

- установлено, что для каждого класса фотоплетизмограмм существует гомоморфный эталон, позволяющий выделить аномальные результаты измерений;

- впервые показано в экспериментальных исследованиях, что возможно выделение ряда информативных признаков пульсовой кривой для использования их в качестве диагностических параметров;

Реализация работы в производственных условиях.

Разработанная система автоматизированной регистрации обработки фотоплетизмограмм, а также ее отдельные элементы прошли апробацию в:

- Ижевской государственной медицинской академии;

- Ижевской государственной сельскохозяйственной академии;

- Физико-техническом институте УрО РАН;

- на ряде сельскохозяйственных предприятий Удмуртии;

- в клиниках Сирийской Арабской Республики.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на научно-технической конференции ИжГТУ «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2004 г.); семинарах Физико-технического института УрО РАН (Ижевск, 2002-2004 г.г.); семинаре кафедры «Лазерные системы» ИжГТУ (Ижевск, 2002 г.); НТК Laser sciences and applications (Syria, University of Aleppo, 2002 г.); XV НТК с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» (Гурзуф-Москва, 2003 г.); Всероссийской • НПК «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения», ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА» (Ижевск, 2005 г.); V Республиканской НПК «Проблемы и приоритеты в обеспечении качества жизни населения» (Ижевск, 2005 г.); III Российской конференции с международным участием «Новейшие технологически е решения и оборудование» (Кисловодск, 2005 г.); заочной электронной конференции РАЕ «Приоритетные направления развития науки, технологий и техники» (Москва, 2005 г.); международной HTK"Environment and Sustainable Development" (Al-Baath University Campus, Homs, Syria, 2004 г.).

Публикации. Результаты работы отражены в 10 научных трудах: 8 статьях • в сборниках и журналах, 1 тезисе доклада, 1 свидетельстве об официальной регистрации программы для ЭВМ в Федеральном институте промышленной собственности.

Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 135 с. машинописного текста. В работу-включены 49 рис., 2 табл., список литературы из 111 наименований и приложение, содержащее акт об использовании результатов работы.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Приведен анализ методов регистрации фотоплетизмограмм и выделены основные мешающие факторы (артефакты) для получения качественной фотоплетизмограммы.

2. Получены основные параметры, определяющие создание автоматизированной системы регистрации и обработки фотоплетизмограмм, учитывающие частотный диапазон оптического излучения, частотный диапазон сигнала фотоплетизмографа, методы устранения влияния артефактов для регистрации параметров гемодинамики человека и животных.

3. Разработана и создана автоматизированная система регистрации фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов при компьютерной обработке данных.

4. Предложена математическая модель описания фотоплетизмограмм с использованием относительного описания в виде матриц отношений, построенных на решетчатой функции, полученной из дискретного сигнала с датчиков фотоплетизмографа.

5. Установлены свойства относительного описания в виде- матрицы отношения порядка построенной на составляющих дискретного сигнала фотоплетизмограммы, отражающие качественное поведение огибающей решетчатой функции. Выделенные свойства позволяют представлять в компьютере эталон относительного описания фотоплетизмограммы, которая задана в виде графического, словесного или аналитического описания.

6. Показано, что использование гомоморфного эталона относительного описания фотоплетизмограммы позволяет сократить избыточность описания с сохранением свойств для классификации фотоплетизмограммы и выделения аномальных результатов измерений.

• 7. Автором предложено для задания в- компьютере эталонов фотоплетизмограммы с целью выделения аномальных результатов использовать относительное описание, представляющее отношение порядка, заданное на множестве составляющих дискретного сигнала.

8. На основе полученного относительного описания предложен и исследован алгоритм исключения аномальных результатов измерений фотоплетизмограмм с применением классификатора относительного описания решетчатых функций.

9. Проведена экспериментальная апробация автоматизированной системы регистрации фотоплетизмограмм в учреждениях медицины и ветеринарии.

10. Выполнено экспериментальное исследование с целью определения диагностических показателей гемодинамики человека. Определены пять характерных признаков нарушения микроциркуляции на основе метода фотоплетизмографии.

11. При экспериментальной апробации получена достоверность исключенных аномальных результатов при регистрации фотоплетизмограмм выше 75%.

Результаты использования фотоплетизмографа оформлены совместным актом между Дамасским государственным университетом и Ижевским государственным техническим университетом.

Я приношу благодарность всем, кто мне помогал завершить научно-исследовательскую работу, всем в России и Сирии.

1. Прессман Л.П. Клиническая сфигмография. М\: Медицина, 1974.- 128 с.

2. Палеев Н.Р., Каевицер И.М. Атлас гемодинамических исследований в клинике внутренних болезней. М.: Медицина, 1975.- 240 с.

3. Каро К., Педли Т., Шротер Р., Сид У. Механика кровообращения. М.: Мир, 1981.- 624 с.

4. Чернух A.M., Александров П.Н., Алексеев О.В. Микроциркуляция. М.: Медицина 1984.-432 с.

5. Орлов В.В. Плетизмография. -М., Л.: Издательство АН СССР, 1961,- 254 с.

6. Общий курс физиологии человека и животных. В 2 кн. Кн.2 / А.Д. Ноздрачев, Ю.И.Баженов, И.А.Баранникова и др.; Под ред.А.Д.Ноздрачева. -М.: Высш.шк., 1991.-528 с.

7. Патологическая физиология./ Под ред. Зайко Н.Н., Киев: Вища школа, Головное изд-во, 1985.- 575 с.

8. Бранков Г. Основы биомеханики. -М.: Мир, 1981.-256 с.

9. Грачев К. О так называемом физиологическом венном пульсе. Казань: Типолитография Университета, 1895.- 51 с.

10. Никулин А.А., Петров В.К. Кровеносные сосуды. Тула, Приокское книжное издательство, 1981,- 348 с

11. Осадчий Л.И. Работа сердца и тонус сосудов.- Л.: Наука, 1975,- 188 с.

12. Тучин В.В. Исследование биотканей методами светорассеяния // Успехи физических наук, 1997, т. 167, №5, с.517-539.

13. Мошкевич B.C. Фотоплетизмография.-М.: Медицина 1970,-208 с.

14. Конради Г.Д. Регуляция сосудистого тонуса. Л.: Наука, 1973.- 328 с.

15. Губанов Н.И., Утенбергенов А.А. Медицинская биофизика. М.: Медицина,* 1978.- 336 с.

16. Науменко А.И., Скотников В.В. Основы электроплетизмографии. Л.: 1975,- 216 с.

17. Ремизов А.Н. Медицинская и биологическая физика. М.: Высш.школа, 1996.-608 с.

18. Старшов A.M., Смирнов И.В. Реография для профессионалов. Методы исследования сосудистой системы. М.: Познавательная книга пресс, 2003.-80 с.

19. Полищук В.И., Терехова Л.Г. Техника и методика реографии и реоплетизмографии. М.: Медицина, 1983. - 176 с.

20. Кулаичев А.П. Компьютерная электрофизиология М.: Изд-во МГУ, 2002.-379 с.

21. Леонов Е.П., Спекторова С.Я. Гемодинамическая сущность скорости распространения реографической волны. Здравоохранение Белоруссии, 1975, вып. 7, с. 59-61.

22. Пуриня Б.А., Касьянов В.А. Биомеханика крупных кровеносных сосудов человека. Рига: Зинатне, 1980,- 260 с.

23. Ренимер Р. Динамика сердечно-сосудистой системы / Пер. с англ.- М.: Медицина, 1981.-600 с.

24. Джонсон П. Периферическое кровообращение / Пер. с англ. М/ Медицина, 1982.- 440 с.

25. Фолков Б., Нил Э. Кровообращение/Пер.с англ.-М.: Медицина, 1976.-463 с.

26. Клиническая реография / Под ред. Шершнева В.Г. Киев: Здоров*я, 1977.168 с.

27. Реография и импедансная плетизмография / Под ред. Сидоренко Г.И. -Минск: Беларусь, 1978.- 159 с.

28. Баевский P.M. Физиологические изменения в космосе и проблема их автоматизации. М.: Наука, 1970.- 225 с.

29. Giltvedt J., Sira A., Helme P. Pulsed multifrequency photoplethysmograph // Med. and Biol. Eng. and Comput. 1984, 22, p.212-215.

30. Kamal A.A.R., Harness J.В., Irving G., Mearns A.J. Skin photoplethysmography-a review // Computer methods and Programs inbiomedicine, 1989, 28, p. p. 257-269.

31. Webster John. G. Measurement of flow and volume of blood. Medical Instrumentation Webster, 1990, chap.8, p.p. 399-414.

32. Калакутский Jl. И., Манелис Э.С. Аппаратура и методы клинического мониторинга. Самара: Самар. гос. аэрокосм, ун-т., 1999,- 161 с.

33. Попечителев Е.П., Чигирев Б.И. Двухлучевые фотометрические системы для клинико-физиологических исследований. Л.: Изд-во ЛГУ, 1991 .-224 с.

34. Юран С.И. Применение метода фотоплетизмографии в животноводстве // Техника в сельском хозяйстве, 2000, №1, с. 16-19.

35. Жигалов В.А., Юран С.И. Оптодиагностика сосудистой системы сельскохозяйственных животных // Доклады Россельхозакадемии, 2001, №3, с.50-53.

36. Шрайбер Г. Инфракрасные лучи в электронике: Пер.с франц.-М.: ДМК Пресс, 2001.-240 с.

37. Авт.свид. №1655463 (СССР). Фотоплетизмограф / Наумович А.С., Бойко С.Г., Золотой С.А., Сидорик П.И. И.А. Опубл. 1992, БИ №43.

38. Авт.свид. №1777077 (СССР). Способ определения кровенаполнения сосудов и устройство для его реализации / Наумович А.С., Бойко С.Г., Улащик B.C., Карпович И.А. Опубл. 1991, БИ №22.

39. Авт.свид. №1022288 (СССР). Фоточувствительный усилитель / Поляков В.Б., Огольцов Н.С., Соловов А.А. Опубл. 1983, Бюл.21.

40. Волков В.Я., Гладков Ю.М., Завадский В.К. и др. Принципы и алгоритмы определения оксигенации крови по измерениям пульсооксиметра // Медицинская техника, 1993, №1, с. 16-21.

41. Попечителев Е.П., Чигирев Б.И. Метрология фотометрических исследований в медико-биологической практике. «Измерительно-информационные технологии в охране здоровья» / Материалы международной НПК, С.-Петербург, СПбГТУ, 1995, с.28-29.

42. Алексеев В.А., Останин И.Е. Образный анализ длинных сигнальных реализаций / Анализ и интерпретация пространственно-распределенных структур. Свердловск: УрО АН СССР, 1988, с.64-77.

43. Останин И.Е. Образный анализ сверхдлинных сигнальных реализаций в биофизических исследованиях / Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.физ-мат. наук, МГУ, 1989.-24 с.

44. Микрокомпьютеры в физиологии: Пер.с. англ. / Под ред. П.Фрейзера.-М.: Мир, 1990.-383 с.

45. Юран С.И., Дюпин А.А. Снижение ' влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для с.х. животных / Автоматизация с.-х. производства. Материалы 8 Международной НТК, М.: ВИМ, 2004, часть 2, с.450-457.

46. Айзерман И.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.Н. Методы потенциальных функций в теории обучения машин. М., Наука, 1970.

47. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Теоретические основы метода потенциальных функций в задаче об обучении автоматов разделению входных ситуаций на классы //Автоматика и телемеханика, 1964, №6, С.364-370.

48. Френке Л. Теория сигналов / Под ред. Вахмана: Пер. с англ. М.: Сов. радио, 1974.344 с.

49. Алберг Дж., Нильсон Уоми Дж. Теория сплайнов и ее приложения. М.: Мир, 1972,-212 с.

50. Харкевич А.А. О принципах построения читающих машин / Теория информации. Опознавание образов. Т.З. М., Наука, 1973, С.468-477.52.