Методы, алгоритмы и мобильные средства контроля жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации

Савельев, Сергей Викторович

автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Методы, алгоритмы и мобильные средства контроля жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации

кандидата технических наук: Савельев, Сергей Викторович
город: Курск
год: 2013
специальность ВАК РФ: 05.11.17

Диссертация по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам на тему «Методы, алгоритмы и мобильные средства контроля жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации»

Автореферат диссертации по теме "Методы, алгоритмы и мобильные средства контроля жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации"

На правах рукописи

Савельев Сергей Викторович

МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ И МОБИЛЬНЫЕ СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА В ЛАВИНООПАСНОЙ

СИТУАЦИИ

Специальность 05.11.17-Приборы, системы и изделия медицинского

назначения

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 ОКТ 2013

005535865

Курск 2013

005535865

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» на кафедре Конструирования и технологии электронных вычислительных средств.

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Рыбочкин Анатолий Фёдорович

Официальные оппоненты: Дегтярёв Сергей Викторович

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет»,

кафедра Информационных систем и технологий, профессор

Уварова Анна Георгиевна кандидат технических наук, ФГОУ ВПО «Курская государственная сельскохозяйственная академия имени профессора И.И. Иванова», кафедра Стандартизации и оборудования перерабатывающих производств, доцент

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Воронежский государ-

ственный технический университет

Защита состоится «15» ноября 2013 г. в // часов ОО минут на заседании диссертационного совета Д 212.105.08 при ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Юго-западный государственный университет»

Автореферат разослан « »октября 2013г.

Учёный секретарь диссертационного совета,

д.м.н., профессор Снопков В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Чрезвычайная ситуация - совокупность обстоятельств, сложившихся в соответствующей зоне в результате чрезвычайного события, оказывающая отрицательное воздействие на жизнедеятельность человека, природную среду и т.п. Пребывание человека в потенциально опасных зонах, таких как горная местность, где находится большое число курортных объектов и где велика вероятность схода лавин, связано с высоким риском для жизни и здоровья. Современный уровень вычислительной техники, ее миниатюрность и дешевизна позволяют оснастить каждого человека мобильными лавинными маячками, предназначенными для обнаружения с целью оказания помощи пострадавшим в результате схода лавины. Их наличие позволяет уменьшить количество человеческих жертв и способствует большей уверенности в сохранении "жизни спортсменов в экстремальных видах спорта.

Для создаваемых в настоящее время мобильных средств обнаружения пострадавших при ликвидации последствий схода лавин предъявляются жесткие требования к надежности, компактности, простоте в эксплуатации. Не менее важным параметром для данного типа техники является его функциональность, благодаря которой возможно оптимально решить задачу обнаружения пострадавших и оказания им своевременной помощи в кратчайшие сроки, в том числе и силами уцелевших участников группы. Избежать большого количества жертв удается при оказании помощи постравшим людям в течение 15 минут после схода лавины. Однако отсутствие информации о порядке приоритета оказания помощи, основанной на данных о функциональных состояниях пострадавших, приводит к увеличению времени поисково-спасательных работ за счет оказания помощи тем, кто первоочередно в ней не нуждается. Решение научно-технической задачи по уменьшению временных затрат на организацию и проведение поисково-спасательных работ, оказание помощи пострадавшим в результате схода лавин в порядке приоритета оказания помощи силами уцелевших участников группы обосновывает актуальность разработки методов, алгоритмов и мобильных средств контроля жизнедеятельности человека, оказавшегося под завалом.

Диссертация выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований - грант № 10-08-00591.

Цель диссертационной работы Разработка методов, алгоритмов и мобильных средств контроля жизнедеятельности человека, оказавшегося под завалом для уменьшения временных затрат на организацию и проведение поисково-спасательных работ.

Задачи исследования

- анализ существующих методов и технических средств обнаружения и контроля состояния организма пострадавших людей в результате схода лавин;

— разработка методов и алгоритмов анализа сейсмокардиосигнала на основе двоичного кодирования с использованием форм представления фрагментов сейсокардиосигнала;

- разработка метода формирования вектора признаков из форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала для нейросетевого моделирования;

- разработка мобильных средств для автоматизированного дистанционного контроля состояния человека и диагностической модели классификации состояний организма человека;

- проведение экспериментальных исследований средств дистанционного контроля состояния организма человека, находящегося в лавиноопасной ситуации.

Объект исследования. Сейсмокардиосигналы, двигательная активность и температура тела человека, находящегося в условиях лавиноопасной ситуации.

Предмет исследования. Методы, алгоритмы и мобильные средства контроля жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы математического анализа, двоичного кодирования, математической статистики, теории информации и теории нейронных сетей, программного моделирования, а также современная элементная база электронно-вычислительных средств, средств разработки программного обеспечения, таких как Statistica 6, AVR Studio 4, Borland С++ Builder 6.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной и выносимые на защиту:

- метод и алгоритм двоичного кодирования сейсмокардиосигнала и формирования форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала, отличающийся двоичным кодированием на выбранном участке сейсмокардиосигнала, который разделён на К одинаковых по длительности временных участков, позволяющий на основе сочетательного сравнения средних значений интенсивности участков сейсмокардиосигнала формировать двоичные коды из пространства К! и соответствующие им формы представления фрагментов сейсмокардиосигнала, которые учитывают текущую фазу и частоту повторений схожих временных участков сейсмокардиосигнала;

- метод определения наиболее информативного временного участка для анализа сейсмокардиосигнала, отличающийся возможностью вариации длительности временного интервала, в котором проводится анализ кардиосигнала, позволяющий получить кодовые сообщения с наибольшей информативностью;

- комплекс мобильных устройств, предназначенных для пеленгации, приема и отображения результатов диагностики, для автоматизированной диагностики и передачи по радиоканалу данных о состоянии людей, находящихся в условиях лавиноопасной ситуации, отличающийся повышенной надёжностью контроля температуры в прикардиальной области грудной клетки человека в расширенном температурном диапазоне, возможностью съёма сейсмокардиосигналов людей и определения ориентации в пространстве и их двигательной активности;

- метод формирования вектора признаков из форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала, отличающийся использованием частот

появлений кодов или общих элементов, выявленных из матрицы кодов К! совместно с нейронными сетями, позволяющий строить классы состояний при пребывании человека в лавиноопасной ситуациях;

— алгоритм классификатора состояний организма человека на основе системы разделяющих функций, отличающийся визуально-графическим разделением пострадавших на несколько групп по приоритетам состояний, позволяющий уменьшить временные затраты на организацию и проведение поисково-спасательных работ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: И, III Международная научно-техническая конференция «Информационно-измерительные диагностические и управляющие системы» (Курск, 2011, 2013); Региональный семинар «Инновационные научно-технические разработки и направления их развития» (Курск, 2010); XIII, XV Международная научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2010, 2012); Первая международная научно-техническая конференция «Компьютерная биология - от фундаментальной науки к биотехнологии и биомедицине». (Пущино, 2011).

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные методы, алгоритмы и аппаратно-программные решения составили основу построения поисково-маркерных приборов для обнаружения пострадавших в лавиноопасных ситуациях. Применение предложенных результатов в поисково-маркерных приборах позволяет уменьшить временные затраты на организацию и проведение поисково-спасательных работ, оказание помощи пострадавшим в результате схода лавин в порядке приоритета оказания помощи, в том числе и силами уцелевших участников группы. Результаты работы могут быть использованы в телемедицине для организации дистанционного мониторинга состояния обследуемых.

Результаты работы внедрены в структуре работы НИЦ г. Курск ФГУП «18 ЦНИИ» МО РФ и использованы при проведении опытно-конструкторской работы, выполняемой по заказу ФГУ МО РФ «Войсковая часть 45807» (№ 12/10 от 18.06.2010), в учебный процесс и используются в Юго-Западном государственном университете в курсовом и дипломной проектировании, при подготовке магистерских диссертаций и дипломных проектов на кафедре КиТ ЭВС.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности.

Содержание диссертации соответствует в области исследования специальности 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения. Пункт 1. Исследование, разработка и создание медицинской техники, изделий, инструментов, методов и способов диагностики и лечения человека, которые рассматриваются как средства восстановления нарушенной поливариантной системы, представление которой возможно математической, физико- и биотехнической, механической моделью, а также энергетической, физико-химической, химической, электрохимической моделью и т.д.

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, из них 5 работы — в рецензируемых научных журналах и изданиях, 2 свидетельства о регистрации программы в РОСПАТЕНТ, 7 работ — в материалах конференций.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты получены лично автором. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [4] соискателем рассмотрена возможность использования кодовых сообщений при анализе сейсмокардиосигналов, в [1] предложен алгоритм формирования двоичных кодов и соответствующих им форм представления фрагментов сигнала, в [2, 3, 5] приведены результаты натуральных испытаний устройств для дистанционного мониторинга деятельности сердца, предложены алгоритмы анализа и поиска наиболее информативного интервала сейсмокардиосигнала. Разработанное программное обеспечение [6, 7] было применено при разработке поисково-маркерных приборов для обнаружения пострадавших при лавиноопасных ситуациях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 111 отечественных и 18 зарубежных наименований. Работа изложена на 120 страницах машинописного текста, содержит 68 рисунков и 31 таблицу.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цели и задачи исследования, представляются научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.

В первой главе рассмотрены этапы развития чрезвычайной ситуации и установлен один из показателей качества организации поисково-спасательных работ при чрезвычайной ситуации, представляющий собой время между стадией инициирования чрезвычайного события и окончанием стадии ликвидации последствий. Проведен обзор современных методов и технических средств контроля состояния и обнаружения пострадавших при чрезвычайных ситуациях, особое внимание уделено лавинным маячкам, предназначенным для поиска пострадавших при сходе лавин, типовых структур построения систем дистанционного контроля состояния организма, средств регистрации и способов обработки физиологических параметров организма. Рассмотрен метод анализа, основанный на относительном описании формы сейсмокардиосигнала. Однако этот метод основан на использовании для описания сейсмокардиосигнала в строго детерминированной фазе без учета межфазовых переходов. Проанализирован визуально-графический подход при определении приоритетов оказания помощи, основанный на оценке физиологических параметров организма людей, пострадавших в результате чрезвычайной ситуации.

Во второй главе разработан метод и алгоритм двоичного кодирования сейсмокардиосигнала и формирования форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала, позволяющий учитывать текущую фазу сигнала,

6

реализованный с применением представления ссйсмокардиосигнала в цифровой потоковой форме с использованием сдвигового буфера FIFO, который является одномерным массивом с размером [0 .. N-IJ. Текущее значение ссйсмокардиосигнала с частотой дискретизации /,, которая задается с помощью таймера записи, записывается в ячейку FIFO с адресом [N-I], сдвигая хранящиеся значения в буфере в сторону ячейки FIFO с адресом ¡0], выталкивая более старые значения за пределы буфера.

С использованием предложенного метода формируются двоичные коды В=Ь,.Ь,.Ь,.....Ьс,, соответствующие формам представления фрагмагтов

ссйсмокардиосигнала, из пространства К! разрядностью С\~г, где К -количество равных временных участков, на которое разбивается участок установленной длительности ссйсмокардиосигнала в буфере FIFO:

«тоГо т-ФНЕНН

Значения из буфера FIFO считываются и разделяются на равные временные интервалы по выражению (1) с частотой дискретизации f4, которая задается с помощью таймера считывания сигнала из сдвигового буфера. Каждый бит двоичного кода В формируется путем компарнрования по числу возможных парных сочетаний относительно друг друга интснсивностсй сигнала М, (рис. 1) на заданных временных участках (2). Каждый участок ссйсмокардиосигнала можно предстаешь в виде форм фрагментов представления ссйсмокардиосигнала из пространства А.'.'.

' F!FO[,\

Рис. 1. а) разделение фрагмента ссйсмокардиосигнала в FIFO на К равных временных шгтервалов и определение для них интенсивностей сигнала; б) последующий сдвиг ссйсмокардиосигнала в буфере

Для представления ссйсмокардиосигнала в виде форм представления фрагментов ссйсмокардиосигнала достаточно выбранный по длительности

участок сигнала для его анализа в буфере FIFO разделить на четыре равных по длительности временных участка, т.е. к'=4:

,].

а в результате попарного сравнения интснснвностей согласно алгоритму (рис.

2) формируется шестиразрядный двоичный фрагмента сейсмокардиоснгнала B=(,blbtbtbJ>,bt).

код формы представления

<Ь

Рис. 2. Алгоритм формирования двоичного кода, соответствующего форме представления фрагмента ссйсмокардносигнала

Каждый код формы представления фрагмента сейсмокардиоснгнала нз пространства 4! описывает бесконечное множество относительных изменений амплитуд сейсмокардиоснгнала, не имеющих пересечений с другими кодами форм представления ссйсмокардиоснгналов из пространства 41. Границы разделения форм представления фрагментов ссйсмокардносигнала заданы четко с использованием системы неравенств, полученной в результате сочетательного попарного сравнения интснснвностей сигнала.

Сформированные шестиразрядные коды В соответствуют видам форм представления фрагмента сейсмокардиоснгнала, приведенным на рисунке 3. Ось абсцисс соответствует временным интервалам участка анализа сейсмокардиоснгнала в буфере FIFO, ось ординат соответствует четырехуровневой интенсивности. Каждый уровень количественно не определен.

oiu2u»u4 шигкпш тигигил unit шил

Рис. 3. Пример формы представления фрагментов сейсмокардиосигназа и соответствующие им двоичные и восьмеричные коды

Формы представления фрагментов сейсмокардиоснгнала имеют общие элементы Рч , где /' - номер столбца, / - номер уровня формы представления сейсмокардиоснгнала (табл. I).

Таблица 1

Коды, содержащие общие элементы форм представления фрагментов ссйсмокарлносигнала

Г. Р* Р,. Р.. Л. р„ Р., Р.. Р,, Р» Р„ Рч Рч РЦ Ри Р..

77 и 60 \ь 77 п 1 17 77 и А 71 76 Т7

71 17 53 ы 17 76 71 41 26 74 74 7 4 70 73

71 17 11 34 Я 13 17 6 15 Я )7 {1 1 Я 26 37

70 7 4 И 1 7 а 41 1 6 1 1 41 1уГ 17

74 6 I 0 60 24 0 70 24 64 60 6 60 24 53

76 3! 41 4.1 64 4 4Л 74 40 А 4 ' и "7 40 74 13

На основе предложенного метода разработан алгоритм двоичного кодирования сейсмокардиосигнала н формирования форм представления

формирования форм представления фрагментов сейсмокардиосигнапа

Разработан метод определения наиболее информативного временного участка для анализа сейсмокардиосигнапа с использованием форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала для использования которого необходимо определить априорную и апостериорную энтропии.

Априори двоичные коды В, имеют равновероятную возможность выпадения

р.± (3)

Априорная энтропия для равновероятных кодов определяется следующим выражением:

ШЛ)- -¿я, Ю«л- (4)

1-1

Для К=4 энтропия (4) составляет:

Н(Л)--^р,\огр, = 4,58 (бит)

При двоичном кодировании сейсмокардиосигнала с постоянной частотой дискретизации /, появляются кодовые сообщения, имеющие длину

S.-LI., (5)

где f, - длительность опыта, S, - суммарное количество выпавших кодов из пространства K!.

Апостериорная энтропия кодового сообщения находится по формуле

= (6)

i- \ \

где В - выпадающие коды выборки. Л - кодовое сообщение. - суммарные частоты выпадающих j-x кодов.

Разность между априорной и апостериорной эитропиями отражает количество информации, содержащейся в кодовом сообщении:

1(В.А)-Н(А)-Н(В/А). (7)

Сейсмокардиосигналы (рис. 5) были оцифрованы с частотой дискретизации =956,94 Гц, размер сдвигового буфера FIFO был задан равным N=1024.

Рис. 5. Сейсмокардиосигнал

Для определения наиболее информативного временного участка сейсмокардиосигнала ограничили длительность анализируемого сейсмокардиосигнала в буфере FIFO с помощью индекса смешения i, границы буфера FIFO[N- i» ..N - 1].Чем меньше значение индекса i„ тем больше длительность анализа сейсмокардиосигнала и, следовательно, во временные интервалы М, входит больше элементов буфера FIFO. С помощью системного таймера проводится асинхронное считывание буфера FIFO с постоянной частотой дискретизации «60 Гц, таким образом, часть считанного буфера FIFO, начиная с индекса смешения оканчивая значением (N-1), разделяется на 4 равных временных участка

FIFO[i„ FIFO I ,o + iLzL.. im + j y,

" К к. к

FIFOf,c + 2<>'~C.+ 17, FIFO[+ . ,v-1J, где K=4.

" к к к

Для каждого временного участка с учетом индекса смещения определяется интенсивность, представляющая собой среднее значение амплитуды сейсмокардиосигнала:

fFIFO[i]

М< = ЛГГТ; > где (8)

К

Метод определения наиболее информативного временного участка сейсмокардиосигнала заключается в том, что индекс смещения /„ задается равным нулю, что соответствует длительности анализируемого сейсмокардисигнала размером с буфер FIFO[O..N-1], Далее последовательно загружаются файлы FILE[j] с оцифрованными записями сейсмокардиосигналов в память ПЭВМ, где j - порядковый номер файла. Для каждого файла проводится двоичное кодирование сейсмокардиосигнала (рис. 4) с использованием форм представления фрагментов сигнала и формируется кодовое сообщение, содержащее последовательность двоичных кодов, после чего определяется апостериорная энтропия сформированного кодового сообщения Н(В/А). Затем определяется количество информации 1(В,А) (7), содержащейся в кодовом сообщении. Данное значение 1(В,А)

N — 4

записывается с накоплением в массив I[i'], где /'={!.. }. После анализа/

записей сейсмокардиосигналов по полученным кодовым сообщениям находится среднее значение Ifi'J для индекса смещения io= const. Далее индекс смещения /„ последовательно увеличивается на значение, равное четырем, что кратно количеству временных участков буфера FIFO, в результате чего уменьшается длительность временного участка анализа сейсмокардиосигнала. Проводится определение I[i'] и последовательное увеличение пока значение i0 не станет равным значению N—4=1020. Чем меньше разность между априорной и апостериорной неопределенностью Ifi'J, тем более информативным является сообщение.

На основе предложенного метода разработан алгоритм определения среднего значения количества информации Ifi'J формируемых кодовых сообщений в зависимости от значения индекса смещения /„ границы буфера FIFO, представленный на рисунке 6. Для определения наиболее информативного временного участка сейсмокардиосигнала были собраны 500 файлов записей сейсмокардиосигналов, соответствующих различным состояниям волонтеров, находящихся в имитирующем воздействии лавиноопасной ситуации.

В результате выполнения алгоритма при j={1..500} получены значения 1(В,А) в зависимости от значения индекса смещения ío, содержащиеся в массиве I, на базе которого построена гистограмма (рис. 7). Из гистограммы следует, что на интервале, соответствующем индексу смещения <о от 624 до 720, количество информации ЦВ,А), полученных во время экспериментов, имеет наименьшее значение, следовательно в данном интервале значений индекса <о получаемые кодовые сообщения в результате анализа с использованием форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала являются наиболее информативными.

информации формируемых кодовых сообщений в зависимости от значения индекса смещения границы буфера FIFO

Рис. 7. Гистограмма средней разности между априорной и апостериорной неопределенностью в зависимости от значения индекса

смещения ¡а

Для дальнейшего анализа сейсмокардиосигналов было принято значение индекса смещения /„=624, откуда длительность временного участка, в котором анализируется сейсмокардиосигнал, равна

12

г = (ЛГ-10)~. (9)

где =956,94 Гц - частота дискретизации сейсмокардиосигнала, отсюда т = 0,418 с.

В третьей главе разработан метод формирования вектора признаков х = [х„ х2, ..., хв], составленного из частот выпадения кодов, для 0=К! форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала или составленного из общих элементов для <2=К.г, полученного при анализе сейсмокардиосигналов, имеющих длительность 10 с.

Из полученных векторов признаков формируется обучающая база знаний, с помощью которой проводится обучение нейронной сети. После обучения нейронная сеть подает на вывод результат своей работы.

Для эффективного использования нейронной сети было принято решение выбрать одну из шести различных нейронных сетей с неблочной структурой, смоделированных в программном пакете 6, имеющую

наилучшие показатели качества классификации: линейная нейронная сеть для частот появления кодов (ЛНС1), линейная нейронная сеть для частот появления общих элементов (ЛНС2), радиальная базисная нейронная сеть для частот появления кодов (РБНС1), радиальная базисная нейронная сеть для частот появления общих элементов (РБНС2), вероятностная нейронная сеть для частот появления кодов (ВНС1), вероятностная нейронная сеть для частот появления общих элементов (ВНС2).

В качестве основы для разработки алгоритма классификации состояний выбран классификатор (рис. 8) на основе системы разделяющих функций #,(», где ¡=1..с. Данный классификатор ставит в соответствие вектор

признаков х по независимым классам о,, если > gj(x) для всех у Ф /.

функций

Классификатор рассматривается как устройство, вычисляющее с-разделяющих функций и выбирающее с помощью сравнивающей функции СМР решение, соответствующее наибольшей из них.

В четвертой главе разработан комплекс мобильных устройств, предназначенных для пеленгации, приема и отображения результатов диагностики, для автоматизированной диагностики и передачи по радиоканалу данных о состоянии людей, находящихся в условиях лавиноопасной ситуации. Устройства индивидуально крепится на теле каждого человека поверх легкой одежды, что способствует снижению раздражения кожного покрова при

ношении устройства не теле и позволяет использовать устройство при низких температурах окружающей среды.

Устройство 1 (рис. 9а) включает в себя электромеханический сейсмический преобразователь 2, аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 3, инструментальный усилитель 4, акселерометр-инклинометр 5, микроконтроллер 6, регулятор усиления 7, цифровой термометр 8, беспроводной интерфейс 9. Устройство 1 с помощью цифрового термометра 8 регистрирует температуру поверхности тела человека в прикардиальной области грудной клетки. Данные об ориентации в пространстве и ускорения движения тела человека оцениваются с помощью акселерометра-инклинометра 5 устройства 1, прикрепленного к телу человека.

Тор Ь^а

I !

а) 6)

Рис. 9. Структурная схема устройства на основе электромеханического преобразователя а) в качестве самостоятельного устройства; б) в составе комплекса с идентичным устройством 10, принадлежащим участнику поисково-спасательной группы

Основным недостатком устройства 1 (рис. 9а) является отсутствие возможности выделить полезный сейсмокардиосигнал при наличии интенсивных движений и перемещений в пространстве тела человека, а также внешних вибрационных воздействий на устройство 1. Данный недостаток учитывался при разработке алгоритма классификатора состояний при регистрации движения человека с использованием акселерометра-инклинометра. С использованием устройства 1 (рис. 9а), выполненного на основе электромеханического преобразователя 2 возможно регистрировать сейсмокардиосигнал, ориентацию в пространстве и ускорения движения, температуру поверхности тела человека в нестационарных условиях при лавиноопасных ситуациях и передавать данные по радиоканалу на идентичное устройство 3 (рис. 96), принадлежащее участникам поисково-спасательной группы.

Использование электромеханического преобразователя в устройстве 1 (рис. 9а) позволяет расширить температурный диапазон работы, уменьшить массу и габариты мобильного средства дистанционного контроля, повысить удобство при установке и эксплуатации.

Проведены экспериментальные исследования сейсмокардиосигналов с использованием разработанного мобильного комплекса.

Сейсмокардиосигналы были записаны при 10 различных состояниях (табл. 2) волонтеров, находящихся под воздействием имитации последствий лавиноопасной ситуации. Набор данных при К=4 для обучения и тестирования нейронных сетей был составлен из частот выпадения

14

шестиразрядных двоичных кодов из пространства 4!, и частот выпадения общих элементов из пространства 42, формируемых во время анализа сейсмокардиосигналов.

Таблица 2

Сейсмокардиосигналы и соответствующие им состояния волонтеров

№ Состояние Давление на грудною клетк\ Обучающая выборка Контрольная выборка

I. Без функциональной нагррки (ФН) 0 кг/см 2 700 350

2. После 1-минугной ФН 0 кг/см ^ 162 81

3. После 5-минугной ФН 0 кг/см 2 162 81

4. Без ФН 0.16 кг/см 54 27

5. После 1-минутной ФН 0 16 кг/см 2 54 27

6. После 5-минугной ФН 0,16 кг/см 2 54 27

7. Без ФН 0.33 кг/см ~ 48 24

8. После 1-минугной ФН 0.33 кг/см 2 48 24

9. После 5-минугной ФН 0 33 кг/см ~ 48 24

10. Пульс отсутствует 0 кг/см 2 48 24

Всего: 1378 689

Результат построения и тестирования нейронных сетей на контрольной выборке (табл. 3) показал, что наилучший результат в задаче классификации состояний организма достигается при анализе частот выпадения кодов с использованием вероятностной нейронной сети (табл. 4).

На выходе нейронной сети наблюдаются цифровые значения от 1 до 10 (табл. 2), характеризующие функциональное состояние организма. Нейронная сеть частично играет роль одной из разделяющей функции, предварительно разделяющей между собой функциональные состояния организма, в классификаторе состояния.

Таблица 3

Процент верной клиссификации НС на контрольной выборке

№ состояния 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

ЛНС1 98.86 40.74 46.91 14.81 0 3.7 4,17 4,17 0 100

ЛНС2 68,57 35.8 48,15 0 7.41 11,11 4,17 0 8,33 100

РБНС1 96,86 56.79 66,67 85.19 66.67 74,07 87,5 75 66,67 100

РБНС2 88,86 51.85 61,73 77,78 70.37 66,67 75 70,83 66,67 100

ВНС1 99.43 77.78 83,95 77,78 70.37 88.89 95,83 87,5 83,33 100

ВНС2 81,14 71.6 69.14 62.96 66.67 77,78 83,33 79,17 75 100

Таблица 4

Матрица ошибок ВНС1

№ состояния Результат классификации

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 ; 348 2 0 0 0 0 0 0 0 0

2 2 0 2 3 1 1 3 6 0

3 0 3 « «8 к 0 1 6 0 2 1 0

4 4 0 0 0 0 2 0 0 0

а 5 0 4 0 1 0 0 2 1 0

6 0 2 1 0 0 0 0 0 0

7 0 0 0 0 1 0 .к'».»:™. 0 0 0

и 8 0 1 0 0 1 0 0 21 1 0

и 9 0 0 1 0 1 0 0 2 0

10 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Температура тела регистрируется устройством 1 (рис. 9а) в прикардиальной области грудной клетки за счет теплообмена корпуса устройства и кожного покрова тела человека. Классификационным

характеристикам тела человека соответствуют цифровые значения от 1 до 5, приведенные в таблице 5, которые являются разделяющей функцией, построенной на основании экспертного заключения.

Таблица 5

Цифровые значения, соответствующие классификационным характеристикам __температуры тела_

№ состояния Характеристика состояния Регистрируемая температура

1. Критическое <28.0 °С

2. Удовлетворительное [28.0-33) °С

3. Нормальное [33.0-38.0) °С

4. Удовлетворительное [38.0-41.0) °С

5. Критическое >41 °С

Выходными данными микросхемы акселерометра-инклинометра являются сигнал прерывания, ' выдаваемый на микроконтроллер при детектировании наличия перемещения микросхемы в пространстве, и регистрируемые значения разности проекций между абсолютным и гравитационным ускорением, действующим на микросхему, в плоскостях пространства х, у, г. Ориентации микросхемы акселерометра-инклинометра в пространстве, а вместе с тем и тела человека под завалом, соответствуют цифровые значения от 1 до 5, приведенные в таблице 6, которые являются разделяющей функцией, построенной на основании экспертного заключения.

Таблица 6

Цифровые значения, соответствующие ориентации в пространстве

№ состояния Характеристика состояния Ориентация в пространстве Регистрируемые данные

1. Удовлетворительное Стоя М>|у| и х|> г и х<0

2. Критическое Вниз головой м>|у| и Х|> ъ ихХ)

3. Удовлетворительное На спине или на животе И>|х| и |г|>|у|

4. Удовлетворительное На боку |у|>|х| и |у|>|г|

5. Нормальное Наличие движения тела Сигнал прерывания

На основе имеющихся разделяющих функций, разработан алгоритм классификатора состояний СМР (рис. 10) для диагностики состояний с визуально-графическим разделением людей, пострадавших в результате схода лавины, на четыре сортировочные группы, являющаяся составным элементом модели классификатора состояний организма человека на основе системы разделяющих функций (рис. 8). Входными данными являются переменные с выхода нейронной сети гЫ (табл. 3), термометра \>Т (табл. 5) и акселерометра-инклинометра \'А (табл. 6).

Выходными данными являются логические уровни, соответствующие цвету по приоритету оказания помощи: черный - умирающие пострадавшие с травматическими повреждениями, не совместимыми с жизнью и агонирующие, прогноз неблагоприятен для жизни; красный - пострадавшие с быстро нарастающими опасными для жизни расстройствами основных жизненно важных функций организма, прогноз может быть благоприятен; желтый - повреждения средней тяжести, т.е. не представляющие непосредственной угрозы для жизни, прогноз относительно благоприятный

для жизни; зеленый - пострадавшие с легкими повреждениями, прогноз благоприятный для жизни.

Рис. 11. Алгоритм классификатора состояний с визуально-графическим

разделением

Результаты, полученные с использованием разработанных методов и алгоритмов анализа состояния по сейсмокардиосигналу, классификатора на основе разделяющих функций, мобильных аппаратно-программных средств обнаружения пострадавших при лавиноопасных ситуациях, позволили уменьшить временные затраты на организацию и проведение поисково-спасательных работ, своевременное оказание помощи пострадавшим в результате схода лавин в порядке приоритета оказания помощи, в том числе и силами уцелевших участников группы, за счет радиопеленгации местоположения и дистанционной диагностики состояний пострадавших в локальной зоне чрезвычайного события.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенных исследований разработаны методы, алгоритмы и мобильные средства контроля и жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты.

1.Показано, что для реализации средств контроля жизнедеятельности человека в лавиноопасной ситуации целесообразно использовать мобильные лавинные маячки, расположенные на телах пострадавших от схода лавины и у участников поисково-спасательных работ, имеющие возможность дистанционного контроля состояния организма пострадавших и функцию определения приоритета оказания помощи.

2. Разработаны методы и алгоритм анализа сейсмокардиосигнала, на основе двоичного кодирования с использованием форм представления фрагментов кардиосигнала и нейросетевого моделирования, включающие:

- метод и алгоритм двоичного кодирования сейсмокардиосигнала и формирования форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала, позволяющие на основе сочетательного сравнения средних значений интенсивности участков сейсмокардиосигнала формировать двоичные коды из пространства К! и соответствующие им формы представления фрагментов сейсмокардиосигнала, которые учитывают текущую фазу и частоту повторений схожих временных участков сейсмокардиосигнала;

- метод определения наиболее информативного временного участка для анализа сейсмокардиосигнала, позволяющий получить кодовые сообщения с наибольшей информативностью.

3. Разработан комплекс мобильных устройств, предназначенных для пеленгации, приема и отображения результатов диагностики, для автоматизированной диагностики и передачи по радиоканалу данных о состоянии людей, находящихся в условиях лавиноопасной ситуации, содержащих акселерометр-инклинометр, цифровой термометр, АЦП, микроконтроллер, инструментальный усилитель, регулятор усиления, беспроводной интерфейс, электромеханический сейсмический преобразователь, позволяющий с повышенной надёжностью дистанционно контролировать температуру в прикардиальной области грудной клетки человека, качественно вести съём сейсмокардиосигнала человека, определять ориентацию в пространстве под завалом, температуру и двигательную активность тела человека, сохранять работоспособность мобильного устройства.

4. Разработана диагностическая модель классификации состояний организма человека, включающая:

- метод формирования вектора признаков из форм представления фрагментов сейсмокардиосигнала, позволяющий строить классы состояний при пребывании человека в лавиноопасной ситуации;

- алгоритм классификатора состояний организма человека на основе системы разделяющих функций, позволяющий уменьшить временные затраты на организацию и проведение поисково-спасательных работ.

5. Проведена апробация предложенных методов и средств при имитации последствий лавиноопасной ситуации. На базе разработанных методов, алгоритмов и аппаратно-программных решений была изготовлена серия опытных образцов поисково-маркерных приборов для обнаружения пострадавших в результате схода лавины, позволяющих уменьшить временные затраты на организацию и проведение поисково-спасательных работ, оказание помощи пострадавшим в результате схода лавин в порядке приоритета оказания помощи в том числе и силами уцелевших участников группы.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ Публикации в рецензируемых научных журналах и изданиях.

1. Савельев, C.B. Системный анализ функционального состояния человека с использованием неинвазивного контроля сердца [Текст] / C.B. Савельев, Я.С. Мамонтов, А.Ф. Рыбочкин // Альтернативная энергетика и экология. - 2013. — № 8. -С.125-130.

2. Савельев, C.B. Информационно-техническая система регистрации и анализа параметров функционирования сердечно-сосудистой системы [Текст] / C.B. Савельев, А.Ф. Рыбочкин, А.Т Миргалеев // Телекоммуникации. -2012.-№4.-С.42-47.

3. Савельев, C.B. Мониторинг деятельности сердца в условиях чрезвычайной ситуации [Текст] / C.B. Савельев, А.Ф. Рыбочкин // Биотехносфера. -2011. -№5-6/17-18. - С.49-58.

4. Савельев, C.B. Мониторинг сердечной активности человека в условиях чрезвычайной ситуации. [Текст] / Савельев C.B., Рыбочкин А.Ф. // Альтернативная энергетика и экология. -2011. — № 11. - С.89-95.

5. Савельев, C.B. Анализ фотоплетизмограммы с использованием кодовых сообщений [Текст] / А.Ф. Рыбочкин, C.B. Савельев, JI.B. Плесканос // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2010. -№2. — С.43-48.

Свидетельства на программы.

6. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012612161 Российская Федерация, заявл. 29.12.2011, зарегистрировано 27.02.2012./ Савельев C.B. // Программа исследования сигнала механокардиограммы с использованием двоичного кодирования (CYTech 2.0).

7. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012612165 Российская Федерация, заявл. 29.12.2011, зарегистрировано 27.02.2012./ Савельев C.B. // Программа исследования фотоплетизмограммы, двигательной активности, параметров терморегуляции верхних конечностей тела человека (CYTech 1.0).

Статьи, труды и материалы конференций

8. Савельев, C.B. Диагностирование функционального состояния человека и использование анализа сигнала механокардиограммы / C.B. Савельев, А.Ф. Рыбочкин, Я.С. Мамонтов // Информационно-измерительные диагностические и управляющие системы: сборник материалов III Международной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГУ, 2013. — С.163-175.

9. Савельев, C.B. Повышение информативности кодовых сообщений при анализе сигнала механокардиограммы с использованием двоичного кодирования [Текст] / Савельев C.B., Рыбочкин А.Ф. // Сборник материалов XV Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии». — Курск: ЮЗГУ, 2012. - С.136-144.

10. Савельев, C.B. Устройство для повышения качества организации поисково-спасательных работ [Текст] / Савельев C.B., Рыбочкин А.Ф // Сборник материалов XV Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии». - Курск: ЮЗГУ, 2012. - С.144-150.

11. Савельев, C.B. Мониторинг функционального состояния человека в условиях чрезвычайной ситуации [Текст] / Савельев C.B., Рыбочкин А.Ф. // Сборник материалов первой международной научно-технической конференции «Компьютерная биология - от фундаментальной науки к биотехнологии и биомедицине». — Пущино, 2011. — С.71-73.

12. Савельев, C.B. Исследовательский комплекс регистрации пульсовых волн и анализа параметров функционирования сердечно-сосудистой системы [Текст] / Савельев C.B., Рыбочкин А.Ф. // Информационно-измерительные диагностические и управляющие системы: сборник материалов II Международной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГУ, 2011. -С.246-251.

13. Савельев, C.B. Аппаратно-программный комплекс диагностирования состояния человека по сигналу фотоплетизмограммы. [Текст] / C.B. Савельев // Инновационные научно-технические разработки и направления их развития: сборник материалов регионального семинара. — Курск: ЮЗГУ, 2010. - С.74-77.

14. Савельев, C.B. Исследовательский комплекс анализа фотоплетизмограммы с использованием двоичного кодирования [Текст] / C.B. Савельев, А.Ф. Рыбочкин, О.В. Шаталова // Сборник материалов XIII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии». - Курск: ЮЗГУ, 2010. - С.130-134.

Подписано в печать II .10.2013 г.

Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печ. л. 1,0.

Тираж 100 экз. Заказ № Q 'i.

Юго-Западный государственный университет 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94 Отпечатано в ЮЗГУ

Текст работы Савельев, Сергей Викторович, диссертация по теме Приборы, системы и изделия медицинского назначения

На правах рукописи

04201452093

Савельев Сергей Викторович

МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ И МОБИЛЬНЫЕ СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА В ЛАВИНООПАСНОЙ

СИТУАЦИИ

Специальность 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского

назначения

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент Рыбочкин Анатолий Федорович

Курск 2013

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................4

ГЛАВА 1. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА В ЛАВИНООПАСНОЙ СИТУАЦИИ .................................................................................................................................12

1.1. Технические средства контроля и обнаружения пострадавших при сходе лавин........................................................................................................12

1.2. Обзор структуры построения систем биорадиотелеметрии..................15

1.3 Модель поиска пострадавших с использованием лавинных маячков... 21

1.4 Анализируемые параметры, средства регистрации и способы обработки сигналов в системах биорадиотелеметрии.....................................................24

1.5. Принятие решений при сортировке пострадавших в лавиноопасной ситуации.............................................................................................................30

1.6. Развёрнутая формулировка цели и задач диссертационной работы.... 31

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА СЕЙСМОКАРДИОСИГНАЛОВ.....................................................35

2.1. Разработка методов и алгоритмов двоичного кодирования сейсмокардиосигнала.......................................................................................35

2.2. Разработка метода определения наиболее информативного временного участка для анализа сейсмокардиосигнала...................................................49

ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА........................................................55

3.1. Разработка метода формирования вектора признаков...........................55

3.2. Оценка классификатора состояний на основе системы разделяющих функций..............................................................................................................65

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ ДЛЯ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА В ЛАВИНООПАСНОЙ СИТУАЦИИ....................................................................70

4.1. Разработка и исследование комплекса мобильных устройств контроля состояния организма в лавиноопасной ситуации..........................................71

4.2. Построение нейронных сетей для классификации состояний при

анализе сейсмокардиосигнала.........................................................................80

4.3. Разработка программной модели классификатора состояний на основе системы разделяющих функций......................................................................96

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...................................................................................................103

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК...............................................................105

ПРИЛОЖЕНИЯ...................................................................................................116

Приложение 1. Внешний вид поисково-маркерного прибора.......................116

Приложение 2. Расположение элементов поисково-маркерного прибора внутри корпуса....................................................................................................117

Приложение 3. Крепление поисково-маркерного прибора на теле человека 118

Приложение 4. Принципиальная схема поисково-маркерного прибора, перечень элементов и программное обеспечение...........................................119

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Чрезвычайная ситуация - совокупность обстоятельств, сложившихся в соответствующей зоне в результате чрезвычайного события, оказывающая отрицательное воздействие на жизнедеятельность человека, природную среду и т.п. Пребывание человека в потенциально опасных зонах, таких как горная местность, где находится большое число курортных объектов и где велика вероятность схода лавин, связано с высоким риском для жизни и здоровья. Современный уровень вычислительной техники, ее миниатюрность и дешевизна позволяют оснастить каждого человека мобильными лавинными маячками, предназначенными для обнаружения с целью оказания помощи пострадавшим в результате схода лавины. Их наличие позволяет уменьшить количество человеческих жертв и способствует большей уверенности в сохранении жизни спортсменов в экстремальных видах спорта.

Для создаваемых в настоящее время мобильных средств обнаружения пострадавших при ликвидации последствий схода лавин предъявляются жесткие требования к надежности, компактности, простоте в эксплуатации. Не менее важным параметром для данного типа техники является его функциональность, благодаря которой возможно оптимально решить задачу обнаружения пострадавших и оказания им своевременной помощи в кратчайшие сроки, в том числе и силами уцелевших участников группы. Избежать большого количества жертв удается при оказании помощи постравшим людям в течение 15 минут после схода лавины. Однако отсутствие информации о порядке приоритета оказания помощи, основанной на данных о функциональных состояниях пострадавших, приводит к увеличению времени поисково-спасательных работ за счет оказания помощи тем, кто первоочередно в ней не нуждается. Решение научно-технической задачи по уменьшению временных затрат на организацию и проведение поисково-спасательных работ, оказание помощи пострадавшим в результате

схода лавин в порядке приоритета оказания помощи силами уцелевших участников группы обосновывает актуальность разработки методов, алгоритмов и мобильных средств контроля жизнедеятельности человека, оказавшегося под завалом.

Диссертация выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований - грант № 10-08-00591.

Цель диссертационной работы Разработка методов, алгоритмов и мобильных средств контроля жизнедеятельности человека, оказавшегося под завалом для уменьшения временных затрат на организацию и проведение поисково-спасательных работ.

Задачи исследования

- анализ существующих методов и технических средств обнаружения и контроля состояния организма пострадавших людей в результате схода лавин;

- разработка методов и алгоритмов анализа сейсмокардиосигнала на основе двоичного кодирования с использованием форм представления фрагментов сейсокардиосигнала;