автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Повышение достоверности результатов измерений в ИИС для виомедицинских исследований со слабыми вызванными потенциалами

Ч V«'

7 окт

На правах рукописи

САЛЬНИКОВ Вячеслав Юрьевич

ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ В ИЙС ДЛЯ ВИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СО СЛАБЫМИ ВЫЗВАННЫМИ ПОТЕНЦИАЛАМИ. •

Спиральное» 05.11.16 - Информацяоино-тмернтелышесистемы.

АВТОРЕФЕРАТ

и сопли нив ученой степени кандидата техническое наук.

Санкт-Петербург -1996

Работа выполнена • Саякт-Петербургском государственном техническом уввверсвтеп.

Научный руководитель:

- доктор техввческнх наук, профессор Кворрвяг В.Г. Офвцяальвыеоттинегш: ■ - ''-л-7;-"

- доктор технических наук, профессор Поапггеле* Е.П.

- ' кандидат: техническвх яадгр'ДЦпяегР.2!..' Ведущая оргшкзадм:

• АООТ Научво-всследовательсквй я кояструктирскнй ввкггвтут ' медмциасвок лабораторво! техшцсм (г. Савкт-Петербург).

Эшцгга состоятся 24 октября 1996 гад» в ___ часов м

заседаем двсссртйцвоваого совета Д 063.38.1! а Саякт-Петербургском государствеивом тихввчсском уввверсвтете во адресу: 193251, г. Саввт-Пстербург, ул. Полвкхапвсвм, д. 29, »Iшч>пус,вуд,■/

• С диссертацией можво озвакомвться • фувдакевталыюй ■ бвйлвотеке уищвс^сртЛ^'Д ' • ;' V

Автореферат раэфлая 1996 №»

Учены! секретарь дж^ертацвоишго совета, каидвдаттехв1г»есв«х ваук, доиевт .С.В.Молитвоа

ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ В ИИС ДЛЯ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СО СЛАБЫМИ ВЫЗВАННЫМИ ПОТЕНЦИАЛАМИ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность.

Среди различных применений средств измерений, тестирования я контроля все более важное место занимает медицинская диагностика. Если в этой обширной области выделить средства диагностирования сенсорных систем, прежде всего, зрения н слуха, то можно отметить субъективность большинства применяемых методик в смысле их зависимости от способности пациента дать верную оценку своим субъективным ощущениям и высказать ее врачу. Отсутствие такой способности у малолетних детей и некоторых инвалидов ограничивает применимость соответствующе К диагностической аппаратуры.

Отмеченного недостатка лишена аппаратура, реализующая объективные методики диагностирования, в частности, осуществляющая выделение и регистрацию электрических вызванных потенциалов (ВП), т.е. потенциалов, генерируемых нервной системой пациента под действием тех или иных стимулов. Например, слуховые ВП (СВП) дают богатую информацию о. состоянии различных отделов слухового анализатора (СА).

Наиболее объективными и часто используемыми среди СВП являются коротколатентные СВП (КСВП), которые существуют ва протяжении 10 мс после подачи каядого стимула и в сотни раз слабее "естественного" энцефалографического (ЭЭГ) фона, ила вообще физиологического шума (ФШ). Поэтому для их выявления обычно используют синхронное накопление длнврых серий оцифрованных записей послествмулыюЗ активности ФШ, содержащих, сигнал КСВП, с предварительной аналоговой н последующей цифровой фильтрацией, а также устранением запксей с выбросами, перегружающих нзмерктельныЗ кавал (артефактов). Однако, в силу кестацио нар кости стапгстяческях характеристик (СХ) ФШ, качество процесса синхронного накопления не постоянно ва всем протяжения исследования, что приводит к неоптимальностн выделения сигнала КСВП, поэтому актуальной является задача контроля этого качества и улучшения результатов накопления путем использования более тонких критериев отбора устраняемых записей. .

Цель работы.

Настоящая работа посвящена повышению достоверности результатов, получаемых на ИИС для бкоиедицинских исследований, с учетом сложного характера сигнала слабых ВП и объекта исследований как системы, точности методов статистической обработки, специфических требований к ИИС и возможности автоматизации процесса исследований.

. Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие методы получения и обработки слабых сигналов в биомедицинской технике;

- сформировать и исследовать модели процессов (сигнал объекта, шум объекта как помеха и различные составляющие внешней помехи);

- рассмотреть и разработать аппаратные и программные методы борьбы с этими составляющими помехи на этапе первичного измерения в обработки сигналов:

- разработать методику, повышающую степень достоверности результатов'при применении статистических методов обработки, основанную па реальных характеристиках полезного сигнала и помехи прн конкретном виде исследований;

- рассмотреть возможность переноса части выводов о качестве процесса накопления' из субъективной области (выводы делает исследователь) в объективную (автоматизация процесса выявления сигнала).

Методы исследований основаны на применении аппарата теории вероятностей, математической статистики, моделирования, системотехники, теории управления, вычислительной математики н вычислительной техники.

Научная йавизна работы заключается в - - создании уточненной математической модели полезного согнала и помехи, учитывающей степень их вестационарности;

- выделении в принятой модели быстрой и медленной нестационарных компонент прн использовании скользящего окна;

- введении понятий коэффициентов детерминированности и синхронизации для описания взаимодействия записей пра накоплении;

- создании методики разделения быстрой и медленной нестационарных компонент в принятой модели;

- разработке алгоритма отбора (отбрасывания) отдельной записи ал и группы занясен по критерию нх принадлежности к быстрой

2

нестационарной составляющей;

- указания способов определения коэффициента детерминированности я синхронизация группы ' записей в скользящем окне с целью автоматического формирования критерия отбора;

- использовании реальных экспериментальных данных для проверки качества алгоритма отбора.

Практическая ценность работы заключается в том, что разработаны, созданы и внедрены:

- ИИС для регистрация зрительных я слуховых ВП;

- программное обеспечение (ПО), позволяющее сохранять в процессе эксперимента все полученные записи с целью

. последующей обработки;

- ПО для многостороннего постзкспернмеиталыгого анализа с сего процесса регистрации ВП с использованием ранее сохраненных записей;

-г мобильный программный модуль, .осуществляющий аизляз качества, процесса накопления, формирование критерия отбора, отбраковку не прошедших критерий оценки уровня допустимой кестацпонарностн записей я реальном временя;

- полноценные специализированные программы регистрации, ' анализа н представления зрительных и слуховых ВП с

использованием алгоритма отбора. Полученные результаты могут быть использованы н в других областях биологии, медицины и т.д., где требуется анализ слаб г.-х сигналов.

Результаты работ использованы в созданных крп участии автора ИИС для регистрация слуховых ВП з проблемкой лаборатория восстановления слуха и речя Сапетг-Петербургссого Медицинского, университета им. акад. И.П.Пазлова п а ЛЕЙораторпп физиологии сенсорных систем Института эволюционной физиояопш п. биохимии им. И.М.Сеченова, для регистрации зрительных ВП в лаборатории фвзнологпн зреаая в Инстсггуте физиология пм. акад. И.П.Пазлова, ИИС для новиторинга кровеносг?ых сосудов в НИИ кардиологии Минздрава РФ, ИИС для получения и анализа хронатографэтескях проб з Научно - производственной фирме "Микрон" (И пет птут высокомолекулярных соединений РАН) и в Радасизатспиой клинической лаборатория НИИ кардиологии Минздрава РФ, ко которым получены акты о внедрения. Частвчло результаты реализованы в прогрзи'ше "Город п техника - д^яям-ткаладам" (Санкт-Петербург, 1993,1521).

Апробация работы.

Основные результаты работы были представлены на Российской научно-технической конференции "Инновационные наукоемкие технологии для России" (Санкт-Петербург, 1995), семинаре "Computer Signal Processing In Clinical Medicine and Biomedical Engineering" (Bern, 1995), международной научно-практической конференции "Измерительно-информационные технологии в охране здоровья Метромед-95" (Санкт-Петербург, 1995), Второй Всероссийской конференция "Врачи и пациенты за качество медицинского обслуживания" (Санкт-Петербург, 1995) и семинаре "Средства измерения, тестирования я контроля" Универсальной электротехнической выставки "UNEL-96" (Санкт-Петербург, 1996).

Публикация. По теме диссертационной работы опубликовано 9 печатных трудов, ее материалы вошли в отчеты по НИР кафедры ИИТ СПбГГУ.

Структура н объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 133 наименований и приложений. Работа изложена на 137 страницах основного текста, содержит 43 рисунка в 8 таблиц. Общий объем приложений составляет 10 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении сформулирована проблема исследования, его цель. Определены положенця, выносимые на запилу. Дав перечень основных научных и практических результатов.

В первой главе' показано . место ВП среди других физиологических процессов, их СХ, оцениваемые параметры. Рассмотрена математическая модель процесса накопления, используемого для выделения сигнала ВП из ФЦ1, в предположении, что последний является стационарным процессом 2-го порядка, указаны методы улучшения отношения сигнал/шум. Далее показано, что конкретные экспериментальные данные не соответствуют принятой стационарной модели, проанализированы известные методы борьбы с вестационарностью.

В организме человека и животных ■ каждый момент времени активны сразу множество различных физиологических процессов различной природы. Все они, как правило, намного сальнее сигнала BII (Табл.1). Сами различные сигналы ВП, кроме того, обладают разбросом средних характеристик, определяющимся природой стимулирующего воздействия и способа их формирования • организме. Если рассматрвпать отдельные записи ФЩ,

содержащего сипгал Dil, то иожпо заметить, что для некоторых ВП степепь их влияния на СХ каждой отдельной записи настолько слаба, что сравнима с допускпемоя погрешностью оцепки их определения или даже меньше се. Такне сигналы Dil (папрпнер, КСВП) пивапы "слабыми".

Табл.1. Электрические сигналы физиологических процессов, их амплятуднке и частотные диапазоны.

Физический процесс Основной частотный диапазон, Гц Амплитудный диапазон, икВ

Кожногальваппческая реакции 0.1 ... 1.0 до 800000.0

Электрокардиограмма (ЭКГ) 0.5 ... 30.0 10.0 ... 1500.0

Электромиограмма (ЭМГ) 100.0 ... 10000.0 20.0 ... 1000.0

Электроэнцефалограмма (ЭЭ1) 0.5 ... 100.0 1.5 ... 500.0

Электрорегнпограмма 1.0 ... 1000.0 5.0 ... 100.0

"Сильные" ВП 10.0 л. 1000.0 . 0.5 ... 100.0

"Слабые" ВП 100.0 ... 3000.0 0.1 ... 0.5

Проведенный анализ СА человека показал, что для КСВП свойственна нечувствительность к изменениям состояния центральной нервной системы лацнепта, т.к. в нх формировании участвуют лишь периферийные ее отделы. Тогда с малой погрешностью можно считать сигнал КСВП детерминированным'.

Peic.1. Врекепзьге параметры КСВП, вссользуемые в еачестсе

Д1^Г1!ОСТ1Г!гССКШГ.

Исследования способа формирования КСВП показало, что нельзя твердо утверждать ^ какой анатомической структурой СА порождается тот или иной пек КСВП. Поэтому на практике определяются лишь основные параметры сигнала КСВП, даищке общее представление о тенденциях изменения п патологиях ранних отделов СА, такие как латеитиость и амплитудные соотвошеши пиков (рие.1). Таким образом, критическими параметрами системы выделения КСВП являются временные характеристике (фазовый сдвиг, искажение формы сигнала фильтрацией, погрешность датирования) и нелинейность.

В качестве критерия качества выделешш сигнала ВП выбрано отношение сигнал/шум (ОСШ), как отношение действующего значения сигнала к среднеквадратичному отклонению шума, так как именно с этой величиной имеет дело исследователь. Для отдельной запссп ОСШ будет:

р-Ь. (1)

Стаедартяая методика усреднения, базирующаяся па допущении, что шум является стацкряарвым случайным процессом 2-го порядка, дает следующее ОСШ при суммировании А/ записей:

_ я УН

|+4 К1 - ¿К^+0 - '

где С„(АГ0) - автокорреляционная функция шума, а Т0 -межстнмульвый интервал.

Видно, что даже если шум является коррелированным процессом, ОСШ монотонно растет с ростом чесла просуммированных записей Ы, пропорционально ^/^7.

Итак, казалось бы, увеличивая число получаемых записей N. ' можно получить сколь угодно большое отношение сигнал/шум. Однако число N ограничена допустимой длительностью процесса регистрация ВП. В таком случае наиболее аффективным способом улучшения ОСШ является увеличение этого отношения еще иа входе системы усреднения путем фильтрации сигнала каждой отдельной задней. что приведет к расширении динамического диапазона т.е. увеличению чувствительности системы. Так как характеристики сигнала КСВП известны и постоянны во Бремени, возможна разработка оптимального фильтра. Однако, фильтрация 1 может исказить измеряемые параметры КСВП.

На практика при регистрации ЭЭГ, ЭМГ, ВП, вычислении статистических характеристик спонтанных потенциалов все

6

исследователя отмечают нестационарность, которой подвержены я той или иной степени все виды сигналов физиологической активности. Анализ литературы по ¡«следованию ФШ позволил сделать следующие выводы:

1. Гипотеза о стационарности ФШ не. получила подтверждения - большинство исследователей, напротив, отмечают его существенную нестационарное«.

2. Хорошо исследованы методы обнаружения и устранегпш коротких всплесков кестационариости, мешающих при определении интегральных параметров длительных записей сигнала ЭЭГ и ЭМГ.

3. Проявление различных типов кестацнокарности в условиях, типичных для исследования слабых ВП (короткие участки записи при длительных межстимульных интервалах, специфичный частотный диапазон) изучено слабо и требует анализа.

Анализ известных, методов борьбы с пестацпопарностью ФШ при регистрации ВП позволил сделать вывод о том, что оин обладают определенными недостатками или вообще не применимы для работы со слабыми БП. Так методы усреднения с отбором, коррекция по • кросскорреляцнп н латенткостн, а также отбор на основе многопараметрического анализа требуют достаточно сильного сигнала отклика для того, чтобы СХ отдельной записи или взаимные СХ (например, кросскорреляцкокные функции) двух . любых записей имели существенную компоненту, определяемую сигналом ВП. Очевидно, что для слабых ВП, для которых вклад детерминированного сигнала сравним с погрешностью оценки^ данные методы не применимы. Более того, нет основания ожидать изменения формы отклика от одной записи к другой, т.к. сигнал слабых ВП полностью детерминирован.

В заключении главы дана постановка задачи исследовали как разработки алгоритма отбора записей, основывающегося па контроле кестацнокарности характеристик ФШ.

Вторая глава посвящена построению математической модели ФШ и ИИС для регистрации ВП.

Для построения модели ФШ были проведены ксследозапая качества процесса накопления на компьютерном даагяоетяг^о-псслвдовательском комплексе КА-1, разработанном н изготовленном на кафедре Измерительных информационных технологий СПбГТУ при участии автора [1-4]. С помощью программы, разработанной автором специально для многокомпонентного анализа отдельных записей или групп коротких записей, полученных на протяжении процесса выделения ВП, мояво просмотреть все записи, рассчитать

7

их СХ, проанализировать процесс суммирования всех записей или их части на предмет наличия нестационарности. ' На рис.2 представлены оценки дисперсий первых 300 записей (30 с) накопления КСВП. Ясно видно, что существуют "тихие" я "шумные" участки, а также отдельные кратковременные всплески.

. ®

Рве.2. Дисперсия отдельных записей (а) и их суммы (Ь).

Предложено выразить сигнал на входе ИИС (будем называть его шумом) для регистрации "слабых" ВП через основные его . компоненты:

W')+*3Mr(t)+x*3r(t)+xn(t). (3)

где ХФШ(£) - ФШ, Xn(t)- в вешняя помеха, X3Jtr(i) - сигнал ЭКГ, сигнал ЭМГ, X3af(i)- сигнал ЭЭГ. В сапу специфики процесса получения записей (для КСВП -по 10 мс .через. 100 мс) предложено использовать модели сигналов во временной области. Сконструированы математические модели для каждого из компонентов и сгруппированы однотипные составляющие:

Щ = «.-кМ + в/' +' *.W+, I sin(<ouU + ч„)Лапд4кЭ) + —"Т- *1Г У"'» ^ " ■

--- iff" 1 ~ ' • ■ ^ ^ . v

где I - недленио меняющееся иатожндаиие процесса (тренд), II -стационарный нормальный шум,. III - редкие мощные почти периодические и ' случайные импульсы типа комплексного экспоненциального сигнала, IV - редкие мощные случайные импульсы типа идеального полосового сигнала, V - синхронные

8

квазипериоднческие помехи, VI - асинхронные квазиперноднческие помехи, функция Яапде[к) выбирает текущий квазкстационарный участок н основывается на функции Хевисайда

Показано, что Для канала получения отклика ИИС, представляющего собой в общем случае ' полосовой фильтр длительность переходного .процесса с допустимой точностью не превышает длительности межстимульного интервала (100 мс) даже для узкополосной системы. '

Построение математических моделей ФШ, внешней помехи и специализированной ИИС позволило оценить нестационарность на входе узла накопителя и разделить ее на два основных класса:

1) "медленная" пестационарвость - медленное плавное случайное изменение статистических характеристик шума, которое можно выявить лишь на большом количестве записей (10...200);

2) "быстрая" нестационарность ' Кратковременное (на время 1...3 периодов повторения стимула) всылескообразное увеличение значения оценок. -

Исходя из этого, я, приникая во внимание то, что для выявления слабых ВП требуется большое количество записей ' (несколько тысяч), принято допущение, что устранение нескольких записей на длительном участке приведет к: незначительному увеличению длительности процесса Накопления, Чего нельзя сказать ' об устранения группы записей, т.к. при. рездоц увеличении ' значений оценок характеристик ("быстрая" яесгационарность) можно ожидать, что оно продлится недолго, а плавное нарастание может пе закончиться вовсе. - » >

В, результате предложено разработать автоматический , алгоритм отбора, который мог бы адаптироваться к "медленным" нестационарным изменении шума и отбрасывал "быстрые" кратковременные изменения.

В конце главы представлена: методика приведений нестационарного эргодического процесса, каковым является ФЩ, к стационарному неэргодическому в контексте специфики процесса накопления. Показано, что в принятой модели процесс усреднения не вносит методических искажений в статистические, характеристики сигналов. В то же время, для контроля . неэргодичности можно использовать статистические оценки, получаемые по каждой отдельной записи и, таким образом, пытаться привести процесс к стационарному эргодическому.

В третьей главе рассмотрен, способ оценки текущей '"медленной" нестацнонарности физиологического шума и внешней помехи с .целью предсказания поведения статистических оценок

9

суммарной записи путем оценки текущего (интегрального на некотором числе записей) отношения мощностей случайной и детерминированной компонент шума.- Сформулирован критерий отбора записей по принадлежности их к записям с "быстрыми" нестационарными всплесками' или к записям с "медленными" нестационарными изменениями и рассмотрено качество работы критерия для наборов .' записей с "граничными" . отношениями детерминированной и случайной составляющих шума.

Проведено детальное рассмотрение процесса суммирования, не использующее допущение о стационарности шума. Получено . выражение для изменения оценки дисперсии суммарной записи при добавлении к ней вновь полученной

о? cov(fk;fJ

которое представляет собой сумму оценки дисперсии вновь полученной записи я оценки взаимной корреляции cov() этой записи и суммарной для %, равного пулю (взаимной дисперсии).

Показано, что для принятой модели всегда возможно выбрать несколько ближайших записей не содержащих "быструю" нестационарность, обладающих сходными индивидуальными СХ (второго порядка) с достаточной точностью, т.е. "медленная" i нестационарность еще не сказывается сильно на атом участке. Тогда, используя этот набор записей, возможно перейтк от индивидуальных характеристик к характеристикам средней по совокупности запаси. Очевидно также, что характеристики , суммарной'записи могут сильно отличаться от индивидуальных, Что определяется наличием детерминированной составляющей.'' Отвлекаясь от природы возникновения этой составляющей, за вее предложено принять некоторую часть ФШ, вес которой изменяется со скоростью, отличной от скорости роста веса случайной его составляющей в оценке дисперсии суммарной no N записи, т.к. именно эта ее характеристика важна при анализе процесса накопления.

Рассмотрены различные модели формирования детерминированной составляющей ФШ. В качестве основных приняты модели синхронного синфазного периодического сигнала, если скорость роста вклада детерминированной составляющей в оценку дисперсии суммарной записи больше скорости роста вклада

10

случайной и синхронного противофазного (меняющего фазу в каждой коеой записи) периодического сигнала для обратного ' случпя, т.к. зтя иоделл являкгся "граничными" п иогут быть использованы для оценки сеерху погрешности метода раздележЫ составляющих.

Введен коэффициент детерминированности (КД), характеризующий соотиошенпе детермгщированкоя я случайной составляющих а сигнале как отношение их СКО:

где параметр с нидексом <1 относятся к детерминированной частц сигнала, а с индексом г - к случайной, „и, коэффициент синхронизации (КС), отражающий знак вклада детерминированной' составляющей.

Определены выражения для изменения оценки дисперсна суммарной записи для положительного и отрицательного КС IЛ5)

Для определения КД и веса случайной составляющей построены системы уравнений. Для'положительного КС:

[н^ + Ыа) = о^

где а.4 - дисперсия отдельной записи из набора N записей. Для отрицательпого КС:

* ' »»I

(8)

Обоапачая я = '*',■ , (9)

получаем = 51дп{1 - Я). (¡0)

Для КС=+1: 00

а для КС=-1: >ы/г = Н-1. (12).

Приведена уточненная методика расчета текущего ОСШ, базирующаяся иа интегральных значениях КД н КС.

Сформулировано базовое требование критерия , отбора записей. Пусть имеется 2 набора записей:

- первый набор из Ы, записей со средней дисперсией сг!^ и

и

- второй набор из записей со средней дисперсией а^ и

Будем на этом этапе считать также; что наборы записей однотипны, т.е. на этих наборах записей не проявляется "быстрая" нестационарность. Пусть полное число записей будет N = ЛГ, + Л/з .Пусть, также о?, £ о^. Будем считать, что записи 2-го набора могут быть использованы для суммирования с записями 1-го , набора, если в результате в суммарной по N записи ОСШ не ухудшится по сравнению с суммарной по Щ записью.

Получена формулировка этого требования для КС=+1:

• ^ ^ ' (13)

ну.« + Л^а.',, + N.о;,, + о» а 4- 2сосЦ.Л,)'

А. Д,

где а^ - оценка дисперсии суммарной по ЛГг записи, а сос^с/,,^) -оценка взаимной дисперсии суммарных по и по записей. Его решение имеет следующий вид: "

Для КС=-1 получаем ^ с К (12)

ом + + 2соЦ^,(/2) Д, д,

и, соответственно + —1—а?. (13)

С целью контроля "быстрой" Нестационар ноств рассмотрены характеристики критерия, для случая добавления каждой новой записи. Тогда оценки статистических характеристик суммарной по N2 записи для второго набора данных будут заменены па индивидуальные оценки характеристик вновь добавляемой записи:

Х = ог + 2сЦ4,,££). (14)

В результате получено окончательное выражение для критерия отбора записей, который на скользящем окне из N последовательно полученных записей детектирует наличие "быстрой" ««стационарности и адаптируется к "медленной". Для КС=+1:

^гсос^.)^.^]^1-, (15)

\ л>() N1

гд? о^, - оценка дисперсна суммарной г.о N^ записи.

Для КС—1" показано, что необходимо сеости коррекцию !сратер!ш с цглмо нзбезкашя "провалов" при сильтюй

12

детерминированной составляющей. В результате получено:

ей + гсо^А)^ [2-1: (Ш

На базе критерия сформирован алгоритм отбора записей по дисперсионным характеристикам (ДиХ алгоритм).

Рассмотрена погрешность расчета критерия. Показано, что для полностью случайного сигнала погрешность оцейки-дисперсионных характеристик от ограниченного объема выборки не превышает 41% для записей, состоящих, более Чем из 500 оцифрованных значений. Методическая погрешность разделений детерминированной и случайной составляющих оценена сверху для. граничного случая, когда сигнал полностью детермииирован. но КД получается равным нулю. Показано, что в этой случае погрешность не превышает 30%, что для 200%-го критерия отбора (при отсутствии "медленной" иестационариости) приемлемо.

Проведено моделирование поведения ДиХ алгоритма .на граничных значениях "нестацйонарностн" сигнала. Показано, что на Окне из N записей происходит 100%-ая настройка критерия. 1

В конце главы рассмотрены возможные дальнейшие шаги по улучшению критерия, в частности:, " ' •

- формирование доверительного интервала для диспёрсиопкых характеристик записей; '

- контроль однородности дисперсионных характеристик записей в группе. ■ . ■ ■

В четвертой главе рассмотрена практическая реализацию ДиХ алгоритма отбора записей. . ^

Проведенный анализ существующих микропроцессоров. и специализированных микроконтроллеров - (МКР) позволил , предположить, что одним из наиболее перспективных предложений ; для реализации ДиХ алгоритма является МКР 1386ЕХ25 фирмы Intel Inc. ■ '

Приведен программный модуль, реализующий ДиХ алгоритм в реальном времени (во время иежстимульного интервала).

Определены затраты системных ресурсов, необходимых для ■ работы модуля. Требуемый объем памяти не превышает 64 Кбайт. Время выполнения алгорнтма для указанного МКР, составляет около 40 мс, что при длительности межстимульного интервала в 100 мс составляет 40% процессорного времени.

Для проверки ДиХ алгоритма на реальных данных проводились следующие исследования. Производилось стандартное накопление с полным количеством записей 2000. Во время первых

13

300 500 записей пацвентов просили разговаривать, шевелиться, , смеяться, т.е. вести себя Непринужденно. При этом единственным контролем нестацвонарвости записей было простое отбрасывание записей, в которых амплитуда сигнала превысила некоторый порог. Таким образом сильная нестационарность устранялась. Однако вид промежуточного результата накопления по этим "шумным" записям практически всегда сильно отличался от конечного результата по прошествии всех 2000 записей, т.к. во время получения остальных 1500-1700 записей пациента просили вести себя по возможности тише (молчать, расслабиться, закрыть глаза и т.и.).

Далее эти первые '"шумные" записи пропускались через ДнХ алгоритм отбора и конечный результат суммирования сравнивался с оригинальным, полученным путем суммирования всех этих записей и конечным по 2000 записей. , В процессе экспериментов производилась настройка длины скользящего окпа' для ДнХ • алгоритма. . "

В результате для этих первых "шумных" записей алгоритм отбрасывал до 40% записей, но при этом получался устойчивый сигнал КСВП. Кроме того, форма ппков, кх латентность и амплитудные отношения больше соответствовали конечному результату, Чем в результате стацдартпого суммирования всех первых "шумных" записей.

В конце главы представлены результаты сравнения действия ДиХ алгоритма с другими не автоматическими (оптимизируемыми вручную) алгоритмами отбора. В частности:

- с отбором по порогу для оценки дисперсии отдельной записи;

- с отбором но порогу для оценки взаимной дисперсии вновь полученной записи и суммарной записи. по всем прошедшим до этого момента критерий записям.

^ В результате сделан вывод, что среди "безразличных" к форме сигнала отклика методов, типичным представителем которых является отбор по величине оценки дисперсии отдельных записей, ДиХ алгоритм передает форму сигнала наилучшим образом. Методы же, "привязывающиеся" к форме сигнала ( могут принципиально искажать его форму, сак в случао с отбором ко величине оценки взаимной дисперсии.

В пятой главе приведены рекомендации по построению а программированию ИИС для биомеднцинских исследований. В частности рассматриваются принципы выбора рацвокагсыюй структуры ИИС, способ уменьшения сипхрошюл помехи, возникающей о блоках ИИС для регистрации слабмх ВП, н метод использования управляющего пассива при создания ПО ИИС.

14

В приложениях ■ приведены программа реализации ДиХ алгоритма, результаты использования алгоритма на конкретных . экспериментальных данных, а также материалы о внедрении результатов работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

1. Построена математическая модель ФШ, выявляющая природу нестационарности его СХ.

2. Предложена методика деления несгационарностя СХ ФШ на "быструю" и "медленную" как оптимальную с точкй зрения специфики процесса синхронного накопления.

3. Предложен способ представления дисперсионных характеристик отдельных записей, групп записей и суммарной-записи в виде суммы детерминированной н случайной составляющих как близких к реальному составу ФШ с ярко выраженными, в общем случае асинхронными периодическими помехами, имеющими место при выделении слабых ВП. ;

4. Предложены модели детерминированной составляющей ФШ в виде синхронного синфазного кли противофазного периодического процесса, которые могут быть использованы для оценки сверху погрешности метода разделения составляющих. Введены понятия КД н КС.

5. Для указанных моделей представлен метод вычисления текущих КД и КС, а по ним и текущего ОСШ.

6. Сформулирован критерий отбора записей по ' их принадлежности к проявлениям "быстрой" нестационарности' и адаптирующийся к "медленной".

7. Разработан ДиХ алгоритм, реализующий отбор записей по представленному критерию, работающий в реальном времени.

8. Предложены пути дальнейшего улучшения ДиХ алгоритма.

9. Сформулированы рекомендации по рациональному построению ИИС для биомедицинских исследований.'

10. Построены и внедревы ИИС для регистрации слуховых и зрительных ВП с соответствующим ПО.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ.

1. Кноррииг Л.Н., Сальников В.Ю. Выбор структуры многоканального АЦП для ПЭВМ. .// Вычислительные, измерительные и управляющие системы. Сборник научных трудов: №440., Л.: изд. ЛГТУ., 1991

2. Киоррннг В.Г., Кнорринг Л.Н^, Сальников В Ю., Мартынов ■ В.Н. Биомеднцинские диагностико-исследомэтельские комплексы.с

15

перестраиваемой структурой. , // Международная научно-практическая конференция "Измерительно-информационные технологии в охране здоровы! МЕТРОМЕД-95". Тезисы докладов, спб., 1995

3. Кяорринг В.Г., Кнорринг Л.Н., Сальников В.Ю. Мартынов В.Н. Функциональные возможности автоматизированных

, комплексов для биологических и медицинских Исследований. // Приборы и системы управления, 1995, >&8.

4. Кнорринг В.Г., Кяорринг Л.Н., Сальников В.Ю. Аппаратно-программные средства для медико-биологических исследований, связанных с созданием и регистрацией вызванных потенциалов. // Российская научно-техническая конференция "Инновационные наукоемкие технологии для России". Тезисы докладов. Часть 8. СПб., 1995. ■ /:'

5. Кяорринг В.Г., Кнорринг Л.Н., Сальников В.Ю. Система модулей для компьютеризованной медицинской аппаратуры.. // Медицинская техника: Труды СПбГТУ. N9453., СПб.: Изд. СПбГТУ, 1996. •

.6.' Сальников В.Ю. Использование управляющего массива при создании программного обеспечения измерительных информационных систем. // Приборы и системы управления, 1995, №6.

7. Сальников В.Ю. Простой АЦП для IBM PC. // Российская научно-техническая конференция "Инновационные наукоемкие технологии для России". Тезисы докладов. Часть 8. СПб., 1995.

8. Сальников В.Ю., Соловьев М.А. Простой АЦП для IBM PC. // Приборы и системы управления, 1996, №2

9. Gurevlch V.S., Salnlkov. V.Yu., Yaichnlkov I.K. The computer program for feedback analysis of isolated arterial ring tension. // Computer signal processing in clinical medicine and biomedical , engineering. Workshop., Bern, 1995