автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Методы расчета активных фильтров в медицинских диагностических системах

РГб и*

На правах рукописи

Тушсв Александр Николаевич

Методы расчета активных фильтров в медицински диагностических системах

Специальность: 05.11.13 — приборы и методы контро* родной среды, веществ, материалов и изделий

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Барнаул 1997

Работа выполнена в Алтайском государственном техническом университете им. И.И. Ползунова

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

А.Г. Якунин.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор М.М. Горбов;

кандидат технических наук, доцент A.C. Шатохин.

Ведущая организация: АО ОКБА

Защита состоится "____" июня 1997 г. в 10 часов

на заседании специализированного совета K064.29.0J, действующего при Алтайском государственном техническом университете им. И.И. Ползунова.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Алтайского государственного технического университета.

Ваш отзыв в 1 экземпляре, заверенный гербовой печатью, просим направлять по адресу: 656099, г. Барнаул, пр —т Ленина 46.

Автореферат разослан "____" мая 1997 г.

Ученый секретарь специализированного совета,

доктор технических паук, профессор В.И. Замятии

Общая характеристика диссертационной работы

Актуальность проблемы. По данным официальной медицинской статистики, сердечно —сосудистые заболевания являются главной причиной смертности и инвалидности населения во всех странах мира. На совершенствование методов диагностики заболеваний в развитых странах тратятся огромные средства. Вместе с тем, сложные методы исследования органов тела человека (УЗИ, томографы), дающие наиболее полные картины заболеваний, недоступны для массовых обследований из—за их дороговизны. В поликлиниках остается актуальным использование хорошо проверенных методов обнаружения болезней сердечно —сосудистой системы. Важнейшими из них являются электрокардиография, а также реография и фонокардиография.

В настоящее время большинство лечебных учреждений России плохо оснащены современными устройствами, позволяющими проводить перечисленные исследования. Это связано с сокращением их выпуска, и, соответственно, роста цены. Поэтому задача создания доступного но цене прибора, с помощью которого врач может выполнять полномапггабные кардиографические обследования больных, дополняя их реографией и фонокардиографией, является очень актуальной. Важным свойством такого прибора должен быть цифровой способ регистрации сигналов, что позволяет использовать мощные компьютерные алгоритмы фильтрации и обработки сигналрв, автоматизировать расчет их параметров и применять машинную диагностику заболеваний.

Для того, чтобы прибор с указанными характеристиками был компактным и экономичным, необходима оптимальная конструкция составляющих его агрегатов, позволяющая, в частности, использовать одни и те же узлы для фильтрации различных типов сигналов. Кроме того, из —за характерных особенностей кардиологических сигналов требуется разработка новых критериев качества фильтрации и методов расчета активных фильтров.

Целью работы является разработка критериев и методов расчета активных фильтров для медицинской кардиологической аппаратуры, учитывающих особенносчи регистрируемых

сигналов, для оптимального создания программно -аппаратного обеспечения диагностических комплексов.

Поставленная цель достигалась решением следующи основных задач:

— построение моделей кардио, peo и фонокардиографи -ческих сигналов;

— исследование свойств кардио, peo и фонокардиогра-фических сигналов на основе предложенных моделей, разработка требований для их фильтрации и обработки;

— разработка критериев оптимизации и методов расчет активных фильтров в соответствии с сформулированным] требованиями;

— совершенствование методов регистрации и обработк: цифровых сигналов в реальном времени;

— практическая реализация в виде разработки про -граммного обеспечения предложенных методов расчета активных фильтров и обработки сигналов;

— создание на основе проведенных исследований программно—аппаратного диагностического комплекса. Научная новизна. Решение поставленных задач определил« новизну данной диссертационной работы, которая заключается в следующем:

— разработаны модели кардио, peo и фонокардиографи -ческих сигналов, позволяющие проводить как аналитические так и численные расчеты, а также компьютерное моделирование обработки сигналов;

— разработаны новые критерии оценки качества фильтрации на основе модели с —слоя, наложенного на сигнал, . также на амплитудно-частотную характеристику (АЧХ);

— использован многокритериальный подход и обобщенный метод покоординатного спуска при разработке активны: фильтров;

— разработана двухпроцессорная модель регистрации i обработки сигналов в реальном времени;

Методика исследований. Исследования проводились путеь построения математических моделей, допускающих аналитическое или численное решение, а также алгоритмически: моделей. При разработке использовались математически» методы оптимизации, численные методы аппроксимацш функций, комплексный анализ.

Практическая ценность. Полученные результаты дают возможность проектироват ь активные фильтры не только для целей медицинской диагностики, но и в других областях применения контрольно — измерительной аппаратуры, при сложном характере взаимодействия сигналов и нетрадиционных критериях оптимизации.

Реализация научно-технических результатов. В результате проведенных исследований был разработан программно — аппаратный диагностический комплекс ЭФКР, позволяющий проводить кардиографические, реографические и фонокар — диографические исследования. В настоящее время в различных лечебных учреждениях Алтайского кран находится в эксплуатации 30 таких комплексов. Первые варианты прибора функционируют в течение трех лег. Основные защищаемые положения.

— применение метода к—слоя для проектирования активных фильтров;

— многокритериальный подход к разработке активных фильтров;

— двухпроцессорная модель регистрации и обработки сигналов в реальном времени;

— реализация разработанных методов обработки сигналов в виде программно— аппаратного диагностического комплекса.

Публикации. По материалам выполненных и диссертации исследований опубликовано 6 печатных работ. Апробация работы. Материалы работы обсуждались на научно-технических семинарах Центра медицинской электроники при АлгГТУ, кафедры "Прикладной математики". Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, списка литературы и приложений, изложена на 112 листах м.п.т., содержит 32 рисунка, 1 фото, список литературы из 45 наименований.

Содержание работы

Во введении обоснованы актуальность, научная и практическая значимость проблемы, сформулированы цель работы и ее научная новизна, приведена краткая характеристика работы.

В первой главе диссертации рассматривается современное состояние и тенденции развития медицинской аппаратуры

функциональной диагностики заболеваний сердечнососудистой системы. Отмечена важность совместной регистрации электрокардиографических, реографических и фоно — кардиографических сигналов для диагностики сердечнососудистых заболеваний, а также преимущества объединения различных регистрирующих устройств в единый корпус полиграфа. Проведен анализ методов расчета активных фильтров и указана Етедостаточность традиционных критериев качества фильтрации и методов расчета для проектирования активных фильтров в области медицинского приборостроения. Рассмотрены проблемы цифровой регистрации сигналов и их компьютерной обработки. Выбраны и обоснованы направления диссертационных исследований.

Для медицинской диагностики важна вся совокупность процессов, связанных с кровообращением. Эти процессы можно расположить в следующем порядке: 1) электрические проявления сердечной деятельности; 2) механические проявления сердечной деятельности; 3) перемещение крови; 4) обменные процессы в органах и тканях. Электрические проявления деятельности сердца отображаются на электрокардиограммах, механические — регистрируются на фоно — кардиограммах, а процессы 3 и 4 групп относятся к области реографии. Поэтому указанные диагностические методы, применяемые совместно для обследования больных дают более полную картину заболевания, чем каждый в отдельности.

С другой стороны кардиологические, реографические и фонокардиологические сигналы имеют во многом схожие характеристики, поскольку представляют собой линейные электрические сигналы в диапазоне частот от 10 до 1000 Гц. Поэтому целесообразно совместно использовать одни и те же электронные компоненты для фильтрации и обработки различных сигналов. Но известные типы полиграфов содержат для каждого из каналов отдельные многокаскадные схемы фильтрации и усиления, что приводит к громоздкости устройств и нерациональному использованию их узлов.

Для создания компактного и экономичного диагностического комплекса необходимо решить ряд научных и инженерных проблем, связанных, прежде всего, с фильтрацией регистрируемых сигналов. Анализ существующих методов расчета активных фильтров показал, что они, в основном, опираются на каскадное проектирование из типовых звеньев

первого и второго порядка, а для оптимизации используются одноточечные критерии. Главным достоинством таких методов является простота расчетов. Однако для кардиологической аппаратуры необходимы более сложные критерии фильтрации и современные мощные компьютерные методы оптимизации. Например, для фоновых сигналов важным является вид кривой АЧХ в рабочей зоне, а при велоэргометрии необходимо учитывать сохранение формы отдельных составляющих сигнала. При разработке блоков совместной фильтрации кардио и реографических сигналов или фоно — кардиографических сигналов для различных диапазонов частот целесообразно использовать многокритериальные методы.

При цифровой регистрации сигналов, которая находит все большее применение в современных диагностических системах вместе с явными преимуществами ее использование приводит к ряду проблем, основной из которых является необходимость приобретения дорогостоящего компьютера. Частичное решение этой проблемы состоит.в использовании более дешевых микропроцессорных устройств с невысоким быстродействием, но для этого необходимо совершенствование методов регистрации сигналов в реальном времени.

По проведенному анализу произведен выбор направлений исследования, которые обеспечивают решение сформулированных задач и позволяют создать программно —аппаратный диагностический комплекс с требуемыми характеристиками.

Во второй главе рассматриваются теоретические методы, позволяющие решить задачи фильтрации медицинских диагностических сигналов. Рассмотрены варианты однопарамет — рических критериев и предложен критерий г. —слоя в применении к АЧХ и фильтруемому сигналу. Проведено обоснование использования ряда математических методов оптимизации, среди которых градиентные, метод Бокса — Уилксона, многокритериальные методы, дискретные методы оптимизации, поиск глобального оптимума. Рассмотренные методы были реализованы в виде программного комплекса для проектирования и анализа активных фильтров. Дается характеристика разработанных модулей комплекса. Кроме этого, рассмотрены вопросы использования схемотехнических решений, не встречающихся в литературе.

При каскадном проектировании фильтров после подбора коэффициентов полиномов передаточной функции, удовле —

творяющей заданным техническим требованиям, остается ряд свободных параметров, позволяющих выполнить оптимизацию фильтра по построенному для этой цели критерию.

В однопараметрических критериях оптимизируется отклонение единственной величины F при изменении схемотехнических параметров фильтра vj.....v„. Для построения

критерия вводится понятие относительной чувствительности:

S^ =S[lnF]/d[lnv/]*(AF/F)/(Äv/v,) (l)

А сам критерий определяется в зависимости от введенной нормы в п —мерном евклидовом пространстве параметров vi,...(vn. В основном используются критерии минимизации суммы квадратов отклонений (Скоефлера) и минимаксный критерий:

4> = minZK (2)

»1-- -ЧП '=1

1 = min (max 1^1)

где: I=S£(ÄV,/V,).

При использовании в качестве параметра F частоты среза или наклона АЧХ на частоте среза, возможно получение приемлемых решений, поэтому однопараметрические методы должны являться важной составной частью любого программного продукта, предназначенного для проектирования активных фильтров.

Вместе с тем, для качественного решения задач фильтрации кардиологических сигналов требуются более сложные критерии. В работе предложен критерий оптимизации, основанный на методе е —слоя, позволяющий свести многопара — метрическую задачу к однопараметрической путем построения функционала на пространстве оптимизируемых функций и последующей его минимизации.

Пусть F(x,v) — функция, сохранение. формы участков которой на оси ОХ составляет сущность задачи оптимизации. Обычно в качестве F используется АЧХ или модель фильтруемого сигнала, v — вектор параметров. Построим семейство

функций F(X,V,б), связанных с F, зависящих от скалярного

вещественного параметра с и удовлетворяющих условию монотонности:

Г(х, у.е.,) > Р(х, V,е2), при с,>с2 (4)

для всех допустимых значений х.

Для произвольного малого смещения вектора параметров у'=(у, 4-Ду,,...,уп + Дуп) определим максимальное значение, для которого выполнено условие:

V*) - у)| < Г(х, V, ё) (5)

Целью оптимизации является определение точки V в пространстве параметров, для которой Б достигает минимального значения.

Для быстрого вычисления значения целевой функции был предложен алгоритм нахождения в, являющийся модификацией метода дихотомии. Он состоит из следующих этапов:

1.Определяется исходный интервал [ст;п,стах], на правом конце которого условие (5) заведомо не выполняется, а

Ун

2.Если для середины интервала Еср выполняется условие (6), то полагается Бт1П = еС1} , иначе етс1Х = еСр .

3.Алгоритм заканчивается, когда разность сШ(1Х — ет;п становится меньше заданной точности. Тогда

Е = (етах + £тт) / 2. В противном случае выполняется переход к пункту 1.

В качестве функций F(X1V1e) предложены функции сдвига, семейства экспоненциальных, нормальных функций, а также произвольно определяемые функции, заданные путем выбора опорных точек и их последующей аппроксимации кубическим сплайном.

Поскольку передаточные функции звеньев проектируемого фильтра представляют собой дробно — рациональные функции, очевидно имеется гладкая аналитическая зависимость целевых функций (2) и (3) от вектора параметров. Гладкими также являются и предложенные семейства функций в методе е — слоя, кроме произвольно определяемых, которые являются дважды непрерывно дифференцируемыми. Поэтому представляется обоснованным использовать для он —

химизации градиентные методы, опирающиеся на диффе — ренцируемость целевой функции.

Однако опыт применения этих методов показывает их недостаточно эффективную сходимость в ряде случаев и важно иметь возможность применения других методов при возникновении трудностей. Наиболее перспективным для решения данного типа задач является метод Бокса — Уилксона. Его отличие от градиентного метода состоит в том, что при выборе направления поиска от опорной точки выполняется многофакторный эксперимент, по которому определяется направление перемещения. Современные методы планирования эксперимента позволяют значительно сократить число опытов, что ускоряет поиск решения, несмотря на менее точное вычисление направления максимального убывания целевой функции. В совокупности оба метода позволяют эффективно решать непрерывную задачу многопараметри— ческой оптимизации.

При проектировании активных фильтров встречаются ситуации, когда необходимо выполнять оптимизацию по нескольким критериям, частично противоречащим друг другу. Такие задачи называются многокритериальными и они по своей сути не сводятся к однокритериальным. Свертка локальных критериев не дает удовлетворительных результатов. Основными принципами решения подобных задач является автоматизированный, а не автоматический поиск решения, т.е. необходимо участие человека на некоторых стадиях работы, а также построение парето —оптимального множества. Важность множества Парето состоит в том, что при любой системе предпочтений по критериям, оптимальный вектор всегда находится в данном множестве. На практике применение многокритериального подхода встречает ряд трудностей. Необходимо ввести дополнительные ограничения при переборе элементов этого множества, а также направлять поиск в зависимости от оценок человеком предложенных решений. Одним из подходов к решению проблем, является обобщенный метод покоординатного спуска. Его применение показало эффективность совместного использования вычислительной мощи компьютера и опыта инженера.

При схемотехнической реализации результатов оптимизации возникает проблема замены полученного вектора параметров на его значения, выбираемые из дискретного

множества номенклатурного ряда радиотехнических ЯС — элементов. Поскольку округление полученного непрерывного значения до ближайшего дискретного не дает оптимального решения, необходимо использовать при проектировании чисто дискретные методы оптимизации, такие как метод Го — мори, чтобы сравнить дискретный оптимум с непрерывным. При этом нужно учитывать как принципиальные ограничения на номинальные значения элементов, так и ограничения, связанные с отсутствием элементов в данных условиях производства или нерентабельности их использования.

Наличие кратных полюсов и нулей в передаточных функциях активных фильтров приводит к появлению колебательных составляющих в целевой функции и возможным ее локальным минимумам. Существуют методы поиска глобального оптимума, причем все они принципиально основаны на наличии априорной информации о целевой функции. В рассмотренном варианте поиска используется предположение, что целевая функция удовлетворяет условию ограниченности Липшица.

При выполнении этого условия становится возможным построить неравномерную сетку поиска глобального оптимума путем построения миноранты целевой функции по проведенным испытаниям и оценки ограничивающей константы методом максимума правдоподобия. Данный метод, примененный к задачам построения оптимальных фильтров показал его пригодность для быстрого выхода в область глобального оптимума, т.е. для получения начальной опорной точки рассмотренных выше методов непрерывной параметрической оптимизации.

Рассмотренные методы были реализованы в виде программных модулей и составили программный комплекс проектирования и анализа активных фильтров. Из рассмотренных в работе характеристик комплекса, отметим наличие обширной библиотеки звеньев фильтров, которая допускает расширение, возможность временного прерывания работы программы для просмотра текущего состояния процесса поиска и общий графический интерфейс всех модулей.

Во второй главе рассмотрены также вопросы применения звеньев третьего порядка на одном операционном усилителе.

Расчет схемотехнических параметров данных звеньев приводит к необходимости решения следующей системы уравнений:

х0г1т2=Е1 О1Т0Т1 + О2Т0Т2 + 03Т} т2 = Е2

Е]Т() + Е2тI + Е3Т2 = Е3, где ц = Ri /Су \ = 1,3.

С|, Я;— значения емкостей и сопротивлений составляющих звена, а величины ООл,Е¡,Е2,Еу,Е ¡,Е2,Рд определяются коэффициентами полиномов передаточной функции звена. С помощью алгебраических преобразований данную систему удалось свести к 'одному алгебраическому уравнению 6 —го порядка и применить для его решения стандартный численный метод. Это позволило упростить расчеты, облегчить изучение свойств звеньев и использовать их для разработки диагностической аппаратуры.

В третьей главе рассмотрены особенности применения теоретических методов расчета активных фильтров для фильтрации кардио, рео и фоиокардиографических сигналов. Построены математические модели фильтруемых сигналов. Рассмотрены также вопросы совершенствования дискретной регистрации указанных сигналов.

Для оценки качества фильтрации сигналов и оценки алгоритмов их программной обработки необходимо иметь ма — тематические модели обрабатываемых сигналов, причем степень сложности модели и ее характер определяются видом сигнала и методом его обработки.

ОсновЕШМ требованием для модели кардиологического сигнала ее простота, поскольку при исследовании приходится изучать спектр исходного сигнала, а также использовать е-слой, наложенный на сигнал. Поэтому наиболее удобным представлением сигнала является кусочно — полиноминальная зависимость, причем степень полинома на различных составляющих кардиологического сигнала определяется вариабельностью соответствующего сегмента или интервала. Стандартный вид модели кардиологического сигнала изображен на рис. 1.

Рис. 1. Модель кардиологического сигнала.

Зубец Р аппроксимируется параболой, позволяющий с достаточной точностью учесть его вид и амплитуду. Сегмент (х2>хз1 представляет собой участок изолинии, т.е. нулевой отрезок. Далее следует желудочковый СЖБ — комплекс. Поскольку для диагностики важна его амплитуда и ширина составляющих участков достаточна его аппроксимация линейными отрезками. Участок кривой ЭКГ [х4,Х5], называется БТ— сегментом. Он чрезвычайно важен при велоэргометри— ческих исследованиях и представляет собой линейный уча — сток, причем имеет значение как его отклонение от изолинии, так и направление. Последним в кардиограмме следует зубец Т и поскольку его форма может значительно меняться для его аппроксимации используется кривая второго порядка общего вида: Ах2 + Ву2 + Сху + Ох + Еу+1 =0. За зубцом Т следует небольшой участок изолинии и цикл повторяется. Подобная модель не является гладкой, что приводит при использовании фильтров высокой частоты к появлению выбросов на сигнале. Для решения этой проблемы, степени аппроксимирующих полиномов при необходимости увеличиваются на единицу с добавлением условий равенства производной на стыке сегментов.

Другим регистрируемым сигналом является реографиче — ский, который регистрируется вместе со своей производной (дифференциальным каналом), поэтому модель сигнала должна быть непрерывно дифференцируемой функцией. При полиноминалыюй аппроксимации для сохранения характерной формы сигнала требуется полином не ниже 6 степени. Более оптимальным, поэтому, является использование куби — ческого сплайна. Граничные условия при этом отличаются от

стандартных и в работе предложен эффективный алгоритм расчета коэффициентов сплайна f(x), позволивший быстро • генерировать случайные варианты реосигналов и проводить статистические исследования качества различных алгоритмов их обработки. На рис.2 приведен стандартный вид модели реологического сигнала для двух кардиологических циклов.

Рис.2 Модель реологического сигнала.

Точки X]1 называются точками перехода от быстрого наполнения кровью сосудами к медленному наполнению. В них вторая производная сигнала равна нулю, что и позволяет эффективно решить задачу, сведя ее к трехдиагональным системам уравнений. Сначала вычисляются коэффициенты на последнем (п) участке сплайна, проходящем через точки Х]Л"'хпв со стандартными граничными условиями: Г^Хц1)^, Г'Ып0)^ Затем определяется сплайн, проходящий через точки хп° и Хц1, по заданным 4 условиям. После этого, для каждого 1 —го участка (1=п —1,1) последовательно вычисляются коэффициенты сплайна, проходящего через точки х/,...^6, по граничным условиям: Г(х1Ч=0, Г(х16)=г, где Ъ — заданное значение, равное производной сплайна на (¡+1) участке, и через точки Х10 и Х11, аналогично последнему участку. К моделям кардио и реосигналов добавляются шумы различного спектрального состава и интенсивности.

Наконец, последними моделируемыми сигналами являются фонокардиографические- сигналы. Для адекватности модели в ней должны присутствовать короткие низкочастотные составляющие (тоны сердца) и высокочастотные составляющие (шумы) различной формы. Кроме того, в патологических случаях в спектре звуков сердца появляются и высокочастотные тоны. Проведенные исследования и изу —

1ение литературы позволили построить характерные спектры 'онов и шумов. Модельный сигнал вычисляется преобразо — )анием Фурье сгенерированного белого шума, умножения на ;пектр шумов и тонов с выбранными свойствами и вычисле — гием обратного преобразования Фурье. Предусматривается ■акже возможность моделировать высокочастотные тона и )азличные формы шумов путем умножения сигнала на окно юответствующей формы. На рис.3 приведен пример сгене — шрованного модельного фонокардиологического сигнала.

высокочастотный тон / низкочастотный тон

веретенообразный шум

Рис.3. Модели фонокардиологичсского сигнала.

Применение разработанного программного комплекса эасчета фильтров к построенным моделям сигналов позволило юлучить следующие результаты, подтвержденные в ре — (ультате экспериментов:

1. Разработан фильтр высокой частоты для велоэргомет — жческих исследований. При динамической нагрузке паци — ;нта на кардиографический сигнал налагается дрейф 13олинии, представляющий собой синусоидальные колебания гастотой 3—10 Гц. Их программная фильтрация невозможна 13 —за выхода сигнала за динамический диапазон. Использо — 1ание простых ВЧ фильтров на частоте среза 2 — 3 Гц приводит к значительному искажению сигнала. На первом этапе 1сследования проблемы использовалась приближенная модель фильтра в виде наклонно —ступенчатой функции, характери — (ующейся частотой среза и углом наклона АЧХ на этой час — оте. После вычисления преобразования Фурье модели сардиологического сигнала и умножения результата на спектр фильтра, вычислялось обратное преобразование Фурье. В юзультате было® получено аналитическое выражение, содер — кащее функции интегральной экспоненты ЕЦх). Разложение ¡го в ряд позволило выполнить оценку искажения модели

сигнала из —за появления в полиномах слагаемых с более высокими степенями. Анализ данной модели послужил исходной точкой для разработки фильтра, которая выполнялась методом е —слоя, наложенного на модель сигнала, причем наиболее жесткие ограничения применялись на ST—сегмент, наиболее важный для диагностики ишемической болезни. В результате было получено приемлемое решение проблемы, но следует заметить, что необходимы дальнейшие исследования, связанные с экспертной оценкой кардиологами степени допустимости искажений различных составляющих кардиосиг — налов.

2. Разработаны фильтры с высокой устойчивостью для решения задач фильтрации кардиосигналов, включающих антитреморный режим и подачу успокоения, а также для фильтрации реосигналов. Верхняя граница фильтра нижних частот для кардиосигналов составляет 100 Гц, а для реосигналов — 32 Гц. Кроме этого во многих кардиографах предусмотрен антитреморный режим работы, с границей среза также около 32 Гц. Поэтому было проведено исследование возможности объединения фильтрации peo и кардиосигналов путем включения в функциональную схему электронного коммутатора, переключающего сигналы на входе блока фильтрации. Проведенные эксперименты продемонстрировали возможность объединения как фильтра нижних частот, так и верхних частот на частоте среза 0,2 Гц. Разработанные в итоге фильтры оказались на 20% устойчивее, чем фильтры Баттерворта 4 —го порядка (предложенные первоначально) и позволили объединить фильтрацию реосигналов и кардиосигналов в антитреморном режиме. Для съема кардиосигналов в обычном режиме было предложено ввести в схему дополнительные звенья, с тем чтобы настройка фильтра на частоту среза 100 Гц выполнялась перекоммутацией частотно—зависимых элементов электронными ключами. Наконец, для сброса разности потенциалов используется разработанный фильтр верхних частот на частоте среза 1,2 Гц вместо кнопки "успокоение", имеющейся на многих кардиографах.

3. Разработаны устойчивые фильтры нижних частот для фильтрации фоновых сигналов. При разработке фильтров в фонокардиографах учитывается особенность восприятия звука ухом человека и, поэтому, АЧХ фильтров в рабочей зоне имеет наклон вверх. Для разработки фильтров с указанной особенностью использовался метод е —слоя, нйло —

женного на АЧХ с дополнительными однопараметрическими критериями устойчивости.

4. Разработан блок фильтрации фонокардиологических сигналов, отличающийся от стандартных использованием общего звена верхних частот для 5 диапазонов частот фильтрации. Сходство формы кривых АЧХ в рабочей зоне на 5'частотах регистрации фонокардиограмм по Маасу —Веберу позволило использовать одно общее звено второго порядка, а звенья НЧ фильтров оптимизировать по каждой из частот. Задача имеет многокритериальный характер и решалась обобщенным методом покоординатного спуска с разработкой критериев по каждому диапазону.

В третьей главе рассматриваются также вопросы совершенствования регистрации дискретных сигналов. В первых разработках диагностического комплекса для удешевления использовались доступные отечественные микро-ЭВМ, но их быстродействие было неудовлетворительным. Но, при этом, некоторые модели имели дополнительный процессор и использование разработанной двухпроцессорной модели регистрации и предварительной обработки сигналов позволило ' решить задачу, в частности, в реальном времени отображать на экране монитора одновременно до четырех регистрируемых сигналов в виде непрерывных линий, заменить некоторые сигналы программным вычислением и обеспечить расчет параметров сигналов.

В разработанной модели взаимодействие между процессорами выполняется путем передачи информации через регистры, установкой и сбросом соответствующих битов готовности. Сигналы от регистрирующего прибора поступает центральному процессору через последовательный интерфейс, где происходит их выделение, обработка и запись в оперативную память. Дополнительный процессор (периферийный) обеспечивает отображение информации на экране монитора и посылает центральному процессору сигналы о прерываниях от клавиатуры.

Данная модель позволила также решить задачу создания современной интегрированной системы программирования языка Паскаль для отечественных микро-ЭВМ, содержащую встроенный редактор, интегрированный отладчик и графический модуль, которая соответствует по возможностям системе Турбо— Паскаль у.5.0. Система получила название Алт—Паскаль и применяется более чем в 250 учебных заведениях России [6].

В четвертой главе рассматриваются вопросы применения разработанных методов для создании программно — аппаратного диагностического комплекса. Дана характеристика аппаратной части комплекса, методов цифровой регистрации, фильтрации сигналов и их программной обработки.

Цифровая регистрация сигналов также как разработанные методы расчета фильтров, позволила упростить и удешевить аппаратуру из—за особенностей регистрации кардио и реосигналов. Реосигналы регистрируются вместе с дифференциальными каналами и вместо включения в комплекс аппаратных дифференцирующих цепей, вычисление дифференциальных сигналов выполняется программно. При этом оптимальной оказалась 5—и точечная схема дифференцирования с оконной фильтрацией сигнала и вычисленной производной. Для полномаштабного кардиологического обследования необходима запись 12 отведений (1,11,III,aVL,aVR, aVF,Vi,V-2,V3,V4,V5,V6). Вместе с тем, только 8 из них являются независимыми. Поэтому в разработанном комплексе аппа — ратно регистрируются 8 сигналов, а III стандартное и уси — AeHHbie(aVL,aVR,aVF) вычисляются программно.

К дополненшю аналоговой фильтрации в программной части диагностического комплекса разработан ряд цифровых фильтров. Отметим из них разработанный адаптивный ре — жекторный фильтр для удаления сетевой помехи с частотой 50 Гц, которая является одной из основных при приеме кар — диосигналов и плохо поддается аппаратной фильтрации. На рис.4 приведен пример работы фильтра. Эксперименты показали высокую эффективность фильтрации при практически полном сохранении формы сигнала.

U

л/*

I.

Рис.4. Исходный зарегистрированный кардиосигнал и сигнал посла фильтрации рсжскторным фильтром.

В целом разработанное программное обеспечение прибора позволяет проводить следующие исследования:

1. Выполнять кардиологическое обследование с одновременной регистрацией 12 отведений и возможностью длительного мониторирования и автоматическим вычислением параметров интервалов и зубцов.

2. Выполнять велоэргометрические исследования с регистрацией ЧСС в реальном времени, возможностью выбора фрагментов регистрации, их записью и последующей обработкой.

3. Выполнять кардиоинтервалографические исследования с построением ритмограммы, скаггерграммы, гистограммы и расчета индексов эластичности сердца.

4. Выполнять биполярные реографические исследования с регистрацией 4 реоканалов и II кардиологического отведения с последующим автоматическим расчетом 12 показателей.

5. Выполнять фонокардиологические исследования с регистрацией 5 частотных каналов (tj,m|,mg,ni2.hi) по Маасу — Веберу и одновременной регистрацией II стандартного кардиологического отведения.

Разработанный прибор отличается компактностью, надежен в эксплуатации и может использоваться как с отечественными микро-ЭВМ, так и с IBM-совместимыми компьютерами, начиная с модели PC/AT 286.

Выводы

1.Применение разработанных критериев фильтрации, в частности модели я—слоя и многокритериальный подход позволяет повысить эффективность разработки активных фильтров и применять новые схемотехнические решения для создания компактных и экономичных приборов.

2.Разработка двухпроцессорной модели регистрации сигналов позволяет повысить эффективность их обработку реальном времени и может использоваться в других областях

3.Разработан[Iый диагностический комплекс представляс собой компактный полиграф для медицинских исследованш который нашел широкое применение в лечебных учреждениях Алтайского края.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Гордиенко Г.Ю., Тушев А.Н., Якунин А.Г. Автоматизированный диагностический комплекс для кардиологически ЭФКР—4. //Приборы и техника эксперимента. М.,— 1995. -№2. —С.207.

2. Gordienko G.U., Tushev A.N., Yakunin A.G. The application of к—layer method for optimal electronic design. //Tl: Scientific Conference On The Use Of Research Conversion Results In The Siberian Institutions Of Higher Education For International Cooperation. Abstracts. — Tomsk. —1995. —C.53.

3. Гордиенко Г.Ю., Тушев A.H., Чалоиа Г.Б., Якунин А. Применение комплексного подхода в области синтеза автоматизированных систем функциональной диагностики. // кн. Современные методы функциональной диагностик: Барнаул, АДЦ. -1994. -С.27.

4. Гордиенко Г.Ю., Тушев А.Н. Разработка программно аппаратных средств для автоматизации систем регистрации обработки кардиологических сигналов. //52—я Научно техническая конференция АлтГТУ. Барнаул. —1994. —С.34.

5. Тушев А.Н. Разработка ПО для цифровой обработь медицинских диагностических сигналов. //52 — я Научно техническая конференция АлтГТУ. Барнаул. —1994. —С.34.

6. Гриценко А.Н., Тушев А.Н. Возможности и перспектив классов УКНЦ в учебном процессе.//Информатика и обра зование. М., -1995. -№6. -С65. ——'

Заказ 2.61

Типография издательства АГУ: Барнаул, ул.Димитрова, 66.

Подписано к печати 14.05.97.

Объем 1п.л.

Бесплатно

Бумага писчая №1 Тираж 100 экз.