автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Распределенная компьютерная система сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов

02-5 1136 -X

На правах рукописи

Нагин Владимир Александрович

РАСПРЕДЕЛЕННАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА СБОРА И МАТЕМАТИЧЕС1СОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ

СИГНАЛОВ

Специальность 05.13.01- Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации па соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2002

Работа выполнена в Московском государственном институте электронной техники (техническом университете) на кафедре биомедицинских систем

Научный руководитель:

Доктор физико-математических наук, профессор C.B. Селищев Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор С.И. Щукин

Кандидат технических наук, с.н.с. Г.В.Фролова Ведущая организация:

ЗАО «ВНИИМП-ВИТА» (НИИ медицинского приборостроения) РАМН

Защита состоится____па заседании диссертационного совета

Д 212.134.02 в Московском государственном институте электронной техники (техническом университете) по адресу: 124498, Москва, Зеленоград, К-498. МИЭТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ.

Соискатель:

Автореферат разослан _ноября 2002 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, профессор у Н.В.Воробьев

( I IЛI 1111 !

Ь 11 IМ1 1 I \

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Сбор, обработка и автоматизированный анализ физиологической информации человека составляют важнейшую часть многих диагностических методов современной медицины. Компьютерные системы сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов являются сложными аппаратно-программными комплексами, состоящими из множества программных компонент, выполняющих функции регистрации биомедицинской информации (БМИ), ее обработки и анализа, а также диагностические и сервисные операции. Основной подход к проектированию подобных комплексных систем долгое время базировался на разработке монолитной программной архитектуры с заранее определенной функциональностью, обеспечиваемой жестко связанными друг с другом программными компонентами. Функциональные свойства подобных систем практически невозможно было расширить, так как они были способны выполнять лишь те функции, которые были заложены на этапе проектирования. Однако современные требования, предъявляемые к данным системам, в значительной мере, связаны с возможностями постоянного расширения и наращивания их функциональных свойств. Важными проблемами являются также универсализация биомедицинского программного обеспечения, под которой, прежде всего, понимается проблема повторного использования кода, и преодоление имеющихся препятствий на пути интеграции разнородных компьютерных биомедицинских систем (БМС).

С этой точки зрения актуальным является исследование общих свойств компьютерных биомсдицинских сиотсм и разработка с учетом требований современных стандартов единых информационных моделей их функционирования. Реализация на этой основе универсальной объектно-ориентированной инфраструктуры, под которой понимается множество программных компонент и интерфейсов с четкой регламентацией возможностей их использования, дает возможность перейти от монолитной к компонентно-ориентированной распределенной программной архитектуре, решить проблемы универсализации программного обеспечения (ПО) и значительно повысить экономическую эффективность разработок. Цель и задачи исследования

Цепыо исследования являлась разработка распределенной компьютерной биомедицинской системы регистрации и математической обработки электрофизиологичсской ииформации на основе единых информационных моделей, исследование их свойств и определение характеристик отдельных элементов, в том числе:

1) анализ существующих направлений стандартизации данных биомедицинских систем, изучение возможностей интеграции разнородных систем в гетерогенной среде;

2) построение единых информационных моделей функционирования рассматриваемых систем, включая модель распределения и представления данных, формирование единой программной архитектуры;

3) решение задачи функционирования исходной системы путем введения ряда независимых процессов, допускающих параллельное выполнение в режиме разделения времени, и решение проблемы их планирования;

4) разработка программного обеспечения распределенной компьютерной системы сбора и математической обработки физиологической информации;

5) реализация эффективных методов цифровой обработки данных в реальном масштабе времени, в том числе, методов предварительной обработки сигналов, выделения из электрокардиограммы ОКБ-комплексов и их анализа, сжатия и отображения биомедицинской информации;

6) оценка эффективности разработанного программного обеспечения на основе выбранных критериев и показателей.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Впервые разработана распределенная компонентно-ориентированная компьютерная система сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов реального времени, в которой применены принципы динамического связывания и удаленного распределения вычислений на основе использования компонентной архитектуры промежуточного ПО СОМ+.

2. Впервые создана универсальная программная компонентная архитектура построения биомедицинских приложений регистрации и обработки электрофизиологических сигналов реального времени, основанная на разработанных математических и имитационных моделях функционирования и взаимодействия отдельных элементов программных систем.

3. Предложен и реализован единый цикл проектирования биомедицинских систем регистрации электрофизиологических данных: формирование целей и задач разрабатываемой системы, исследование архитектурных решений на основе методов моделирования, разработка и апробация программных реализаций;

4. Установлена эффективность реализации биомедицинских программных систем регистрации и обработки биомедицинской информации на основе компонентной объектно-ориентированной архитектуры.

Практическая значимость работы

• Разработана и реализована распределенная компонентно-ориентированная программная архитектура (ПА) для компьютерных биомедицинских систем регистрации и обработки электрофизиологических сигналов, основанная на компонентной архитектуре СОМ+. Реализация ПА включает спецификации интерфейсов взаимодействия, реализованных средствами языка ШЬ, и механизмов интеграции на основе ведущих стандартов, представленных иМЬ-моделями.

• На основе разработанной ПА построен экспериментальный переносной компьютерный комплекс регистрации и математической обработки БМИ «ШеШСагс!» (см. рис, 1), обеспечивающий функции регистрации, хранения, обработки и анализа ряда физиологических сигналов, в том числе

электрокардиограмм, степени насыщения крови кислородом, артериального давления, с поддержкой возможности подключения произвольных устройств регистрации электрофизиологических данных. Программное обеспечение комплекса полностью реализовано средствами языка С++ в интегрированной среде разработки Visual Studio.

Рис, 1, Компьютерный диагностический комплекс «IntelliCard».

• Разработана система математических и имитационных моделей отдельных элементов компьютерных биомедицинских систем регистрации и обработки электрофизиологической информации, позволяющих подойти к разработке данных систем с единых позиций. Созданы модели распределения и физического представления данных, решена задача выделения параллельно выполняемых процессов и их планирования. Имитационные модели выполнены средствами визуальной среды Siinulink пакета Matlab.

• Созданы с использованием языка Visual С++, разработанного инструментария и вспомогательного программного обеспечения отладки и профилирования программные модули универсального представления, печати и хранения БМИ, интерфейсы прикладного программирования для реализации коммуникационных функций.

• Реализованы в виде универсальных программных компонент методики предварительной обработки сигналов, сжатия БМИ, выделения и анализа QRS-комплексов.

• Разработана программная библиотека поддержки динамически подключаемых модулей, основанная на технологиях СОМ и ActiveX, и инструментарий разработчика данных модулей.

• Создам программный слой динамического подключения устройств регистрации физиологических данных и соответствующие библиотеки прикладного программирования для использования в рамках ОС семейства Windows NT\2000\XP.

Положения, выносимые на защиту:

1. Переход от монолитной к распределенной компонентно-ориентированной архитектуре на базе принципов динамического связывания и распределения вычислений обеспечивает системы сбора и обработки электрофизиологической информации возможностями постоянного расширения и наращивания их функциональных свойств, интеграции в единую систему разнородных компьютерных биомедицинских систем.

2. Использование современных компонентно-ориентированных систем промежуточного программного обеспечения позволяет избежать дополнительных затрат и падения производительности при переходе к распределенной модели компьютерных ВМС.

3. Эффективность проектирования распределенных ВМС реального времени может быть значительно повышена за счет использования предложенных параметрических моделей функционирования, в том числе, представления и распределения данных, планирования вычислительных процессов.

4. Интеграцию программных ВМС предпочтительно осуществлять на основе ' разрабатываемых современных биомедицинских стандартов IEEE и Европейского комитета по стандартизации.

Достоверность результатов

Достоверность полученных результатов обусловлена использованием общепринятых математических методов обработки сигналов, методов разработки и верификации программного обеспечения, российских и международных стандартов на программно-аппаратные комплексы съема и обработки биомедицинских сигналов. Внедрение результатов работы

Результаты диссертационной работы были использованы при подготовке и реализации следующих проектов кафедры биомедицинских систем МИЭТ.

• Научно-исследовательские работы по тематическому плану вуза: «Моделирование биомедицинских электронных систем на базе фундаментальных принципов биоинформатики, твердотельной электроники, микроэлектроники и наноэлектроники», 2002-2004 гг.

• Научно-технические программы Министерства образования Российской Федерации:

«Внешний дефибриллятор-монитор нового поколения с программируемой формой электрического импульса», 2001-2002 гг.

«Системы сбора и обработки биомедицинских сигналов на основе сигма-дельта АЦП», 2001-2002 гг.

• Договорные научно-исследовательские работы:

«Разработка и изготовление экспериментальных образцов блоков управления и индикатора для дефибриллятора», 2001-2002 гг.

«Разработка и изготовление экспериментального образца силового блока», 2001-2002 гг.

«Разработка наземного программного обеспечения (ПО) для обработки и анализа физиологических данных, получаемых в • ходе проведения эксперимента "ПУЛЬС"», 2001 г.

б

«Разработка алгоритмов и ТЗ к программному обеспечению для автоматизированного анализа данных, получаемых с помощью комплекса СОНОКАРД», 2002 г.

Разработка технического предложения на создание «Системы оперативного медицинского контроля, сбора научной информации, прогноза и диагностики состояния человека-оператора в условиях моделирования динамических факторов авиационного полета на базе центрифуги», 2002 г. • Международное сотрудничество:

«Разработка макетного образца носимого внешнего дефибриллятора-монитора», 2002-2003 гг.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры биомедицинских систем МИЭТ, дисциплина «Системы медицинской диагностики».

Апробация работы

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на

следующих научно-технических конференциях и семинарах:

• Электроника и информатика - 97.Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием, Москва, МИЭТ, 1997г.

• Биомедприбор - 98. Международная конференция по биомедицинскому приборостроению, Москва, ВНЙИМП РАМН, 1998 г.

• Микроэлектроника и информатика - 98. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 1998 г.

• Микроэлектроника и информатика - 99. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 1999 г.

• Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX-XXI. Международный симпозиум, Москва, 1999 г.

• Микроэлектроника и информатика - 2000. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2000 г.

• Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - 2000. Международная научно-техническая конференция, Владимир, ВлГУ, 2000 г.

• Биомедприбор - 2000. Международная конференция по биомедицинскому приборостроению, Москва, ВНИИМП-РАМН. 2000 г.

• Электроника и информатика - 2000. Международная научно-техническая конференция, Москва , МИЭТ, 2000 г.

• Микроэлектроника и информатика - 2001. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2001 г.

• Медицинская физика-2001, 1-й Евразийский конгресс по медицинской физики и инженерии, Москва, МГУ, 2001 г.

• Радиоэлектроника в медицинской диагностике - 2001. Международная научно-техническая конференция, Москва, ИРЭ РАН, 2001 г.

• 23rd Annual international conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Istanbul, 2001 r.

• Микроэлектроника и информатика - 2002. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2002 г.

• The 17lh international congress of European Federation for Medical Informatics, Budapest, 2002 r,

• Электроника и информатика - 2002. Международная научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2002 г.

Публикации по теме диссертации

По теме диссертации опубликованы 23 научные работы.

Объем и структура работы

Диссертация состоит из введения, списка основных сокращений, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 119 наименований, и 6 приложений. Объем основного текста работы составляет 140 страниц, включая 58 иллюстраций и 9 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приведена общая характеристика работы с обоснованием ее актуальности, практической значимости и формулировкой целей и задач исследования.

В первой главе представлены сведения о биомедицинских системах регистрации и математической обработки биомедицинской информации, определяется их место в системе здравоохранения и рассматриваются основные требования к ним. Рассмотрены существующие и развивающиеся системы стандартизации биомедицинского ПО, а также методы проектирования сложных распределенных аппаратно-программных компьютерных медицинских комплексов. На основании данного анализа выявлен недостаток каких-либо рекомендаций и методологических подходов к проектированию компьютерных биомедицинских систем регистрации электрофизиологических данных на основе современных стандартов. Многие широко распространенные методы реализации биомедицинского ПО не способны удовлетворить современным требованиям в части универсализации, возможности повторного использования кода и расширяемости. Стандартизация в области биомедицинских аппаратов и систем наталкивается на ряд трудностей, вызванных, прежде всего, сложностью в формализации задач и построении общих моделей компьютерных БМС, учитывающих все возможные области их клинического применения. В главе отмечается, что одной из наиболее важных целей быстро развивающихся процессов стандартизации является преодоление имеющихся препятствий на пути интеграции систем и достижения, так называемой, иитероперабемьности {от англ. interoperability), под которой понимается способность систем эффективно взаимодействовать друг с другом на основе некоторых априорных данных. Данное понятие имеет широкое значение: от возможности различным системам иметь доступ к единым информационным ресурсам до способности систем быть эффективно интегрированными для решения прикладных задач в масштабе реального времени.

Таким образом, на основании изучения литературы можно сформулировать несколько методов разработки интегрируемых компьютерных БМС:

1) использование регламентированных стандартов представления медицинских данных, позволяющих решить вопросы совместимости систем на уровне использования файлов хранения БМИ;

2) создание специализированного промежуточного ПО на базе известных компонентных архитектур, реализующих необходимый набор интерфейсов взаимодействия;

3) применение стандартов унифицированного представления медицинских данных и единых протоколов обмена, таких как Medical Information Bus (MIB), входящих в стандарт IEEE 1073;

4) комбинированное использование трех представленных выше методов.

Во второй главе представлена концепция решения поставленных задач по формированию систем регистрации электрофизиологической информации на основе анализа технических требований, разработки и исследования единых моделей функционирования систем. Структурная схема проведения исследования представлена на рис . 2.

Анализ первоначальных технических требований, предъявляемых к системам такого класса, исходя из особенностей их клинического и лабораторного использования, позволил выработать расширенные требования, предъявляемые к современным комплексам сбора и математической обработки физиологической информации человека. Расширенные технические требования могут быть условно разделены на две группы: архитектурные и функциональные. Архитектурные - состоят в:

• модульной компонентно-ориентированной архитектуре программной системы;

• гибкой модели взаимодействия и взаимозаменяемости модулей (динамическое связывание);

• открытой архитектуре управления взаимодействием компонент (возможность создания новых модулей сторонними разработчиками);

• надежности комплекса, не уступающей надежности БМС, построенных на базе жестких моделей взаимодействия.

Функциональные требования заключаются в:

• легкости обучения пользовательскому интерфейсу;

• возможности адаптации комплекса как для различных применений (клинические, лабораторные, научно-исследовательские работы), так и для конкретного пользователя;

• наличия документированного интерфейса взаимодействия с оборудованием, обеспечивающего возможность работы с приборами разных производителей;

• поддержке общего хранилища данных, доступного каждому элементу системы и инкапсулирующего методы взаимодействия с различными внешними источниками данных (СУБД, системы резервирования, сетевые ресурсы);

• возможности интеграции комплекса в информационные медицинские системы на основе современных стандартов.

ЭТАПЫ

Содержание этапов

щ

Изучение проблемы

Системы регистрации и математической обработки физиологических данных

Объект исследования

Предмет исследования [

Программная архитектура, методы представления и обработки данных

Выбор базисного метода исследования

Начальные технические требования

Обобщение опыта

Анализ предметной области

Формулирование целей и задач исследования

; Системный метод

ш- разработка концепции решения проблемы

Постановка задачи

проектирования

Концептуальная модель системы

Источники информации

Среда

Свойства элементов |_| Эмерджемтные

11 свойства системы

Постановка задач проектирования и синтез целей системы

Модели функционирования системы

Показатели и критерии эффеетивности

Требования к качеству решений

Формирование программной архитектуры (ПА)

Исследование

программной

архитектуры

: Апробация результатов исследования

щ

Синтез результатов исследования

со

Формулирование заключения

Архитектура подсистем

Модели представ* пения данных

Модели распределения данных

Реализация компьютерной БМС «МеШСагсЬ

Анализ статистических данных

Оценка применимости результатов

Ртрпботка мешов обрпботхи данных реального ирсмени

Оценка соогоегстеил речуль-тагов цели исследования

Определение пугсИ внедрения результатов

Доказательство полноты решения поставленных задач

Рис. 2. Структурная схема проведения исследований.

Установлено, что перечисленные требования обладают определенными противоречиями, которые в первую очередь продиктованы проблемой выбора между жестким и гибким архитектурными решениями.

Таким образом, цель исследования заключается в поиске решения задачи синтеза систем регистрации и обработки электрофизиологической информации, позволяющего достичь наиболее полного компромисса между архитектурными и общими функциональными требованиями, предъявляемыми к системам такого класса.

На основании анализа предметной области разработана концептуальная модель полиграфических систем регистрации электрофизиологических сигналов, учитывающая несколько возможных сценариев клинического и лабораторного использования (Рис. 3), которая послужила отправной точкой исследования. Данная модель представляет собой результат структуризации процессов и процедур формирования, преобразования и представления данных согласно общим техническим требованиям, предъявляемым к компьютерным БМС. В модели в отдельные блоки по функциональному назначению выделены процессы сбора элсктрофизиологической информации, ее преобразования во внутреннее представление, предварительной обработки, анализа, накопления и отображения информации, а также телекоммуникационные функции. Концептуальная модель, имеющая иерархическую структуру, объединяет несколько подсистем, среди которых отдельно выделена аппаратная часть системы: устройства регистрации электрофизиологических данных, средства обработки и анализа, в частности ПЭВМ, средства визуализации и печати. Решение комплексной задачи синтеза программной системы на этапе проектирования возможно лишь при условии разработки ряда логико-математических моделей различного уровня детализации, которые позволяют решить задачу формирования оптимальной программной архитектуры, определить иерархию подсистем и особенности внутренних связей, получить характеристики отдельных элементов.

Основной задачей проектирования любой системы обработки информации реального времени, к которым относятся и ряд компьютерных БМС, является разработка и реализация процедур обработки данных.

Рассматриваемые во второй главе методы решения данной проблемы разделены на несколько этапов:

а) декомпозиция программной системы на ряд независимых задач, исследование их свойств и решение задачи планирования параллельных процессов;

б) проектирование магистрали данных, под которым понимается регламентация доступа компонентов системы к данным, моделей физического представления данных и их передачи;

в) разработка и тестирование реализаций различных методов обработки данных в имитационной среде.

Уровень коммуникационных интерфейсов

Менеджер Архивов

:са

Телекоммуникационный

контроллер _ /

£2 -л"

Рис. 3. Структуризация компьютерных систем регистрации и обработки ожктрофизиологической информации.

Проблема планирования вычислительных задач возникает в тех случаях, когда есть необходимость разделения ограниченных системных ресурсов (времени центрального процессора (ЦП), постоянной памяти, устройств ввода/вывода) между несколькими параллельными задачами. Цель решения задачи планирования - выделение в системе процессов, использующих в режиме разделения времени ресурсы системы, и разработка алгоритма обеспечения

защищенного доступа к данным ресурсам таким образом, чтобы гарантировалось завершение процессов в заранее заданное время. Так как в общем виде данная задача является ЫР-гюлной, то поиск решения возможен на основе анализа некоторой адекватной модели системы, позволяющей существенно упростить исходную проблему. В качестве подобного аналитического построения в диссертации выступает модель распределения данных, включающая несколько элементов: процессы обработки данных, механизмы их взаимодействия, процедуры обмена и функции преобразования данных. Данная модель основывается на схеме синхронных потоков данных, широко известной и активно применяемой в настоящее время для формализации систем цифровой обработки сигналов. В схсмс синхронных потоков, представленной на рис. 4, присутствует единственный источник данных, а процессы обработки условно разнесены по функциональным модулям, в каждом из которых в отдельные задачи выделены процедуры получения данных через коммуникационный интерфейс, преобразование их во внутренне представление (Р'„) и обратно (Р"„), а также основной процесс обработки БМИ (Р„). Параметры сети, количество обрабатываемых каждым процессом Р„ отсчетов на одном шаге (входящих 1„ и исходящих 0„), известны на этапе проектирования.

Анализ статической сети потоков данных позволяет получить зависимости вычислительной нагрузки в единицах используемого времени ЦП в каждом из процессов обработки данных от интенсивности источника биомедицинской информации. Исследование полученных результатов позволяет в каждом конкретном случае в зависимости от выбранной стратегии определить группы процессов, которые целесообразно сделать параллельными, выделив им различный приоритет выполнения. Результатом решения задачи выделения параллельных процессов является информационный граф, раскрашенный согласно принадлежности процессов обработки данных различным задачам

данных.

, где Hj- множество задач,

операционной системы (ОС). В простейшей ситуации все процессы принадлежат одной задаче ОС, что соответствует приложению с одним потоком выполнения.

В результате планирование структурированных таким образом задач может быть осуществлено статически, т.е. на этапе проектирования, методом монотонных частот, предусматривающим присвоение более высокого приоритета задачам с меньшим периодом выполнения. Планирование процессов может осуществляться стандартным планировщиком задач ОС и соответствующую верхнюю грань коэффициента использования ЦП можно оценить следующим выражением, являющимся хорошим приближением для ОС семейства Windows NT:

ni i ( ^

sup и,. = X CL + BL + IcjL

ye//, 'imk 'task ^ ksH]

вытесняющих задачу i, имеющую более низкий приоритет согласно алгоритму монотонных частот, Hj'- множество более приоритетных задач, имеющих периоды длиннее, чем у i, В'^-время блокировки задачами с более низким приоритетом в случае инверсии приоритетов, С^-время ЦП, необходимое для однократного запуска задачи, Т^-среднее время между последовательными вызовами периодической задачи.

Таким образом, применение данного метода позволяет использовать статические методы определения параллелизма процессов в биомедицинских системах и разнообразные алгоритмы динамического планирования, в частности, метод иерархического планирования, позволяющий преодолеть трудности статического подхода - отсутствие динамического контроля качества обслуживания планировщиком ОС вычислительных задач. Так как для полиграфических биомедицинских систем реального времени является характерным наличие ограниченного числа источников событий, прежде всего, контроллеров устройств регистрации, то иерархия процессов, наделенных функцией планирования, может быть сведена к двум уровням: супервизора и задач, осуществляющих распределение данных от каждого устройства регистрации.

Недостатки статической модели распределения могут быть устранены путем построения гибридной модели сети информационных потоков данных, объединяющей свойства синхронных потоков и дискретных событий.

В данном подходе произвольное дискретное событие рассматривается как

F = V N х Т

элемент множества " , где N-количеетво реальных сигналов (потоков

отсчетов), VN-MHQ>KecTBo значений (vb v2,...vn), соответствующих сигналов, а Т -множество временных интервалов Т = [0, со). Таким образом, в рамках данного подхода множество сигналов S = р(Е|) является множеством всех подмножеств событий. З^множество наборов из N-сигналов SN={S|, s2„. sN}, SN = p(EN). Подобным образом можно связать набор из N сигналов с множеством событий. Каждое событие помечено некоторой временной меткой tsT, T(SN)cT-

множество временных меток, набора исходных сигналов SN. Таким образом, некоторая последовательность SdN = {(t,vb...vn): teT, t2>t|} представляет собой последовательность событий с временными метками tn. Произвольный процесс Ф в потоковой схеме передачи данных осуществляет преобразование входных данных F: SM—>SN, где М-количество входных сигналов, a N- выходных. В дискретно-событийной модели эквивалентный дискретный процесс Фи может быть описан в терминах преобразования Fj, которое в общем виде принадлежит множеству функций Г:

Г = { : S" х Т-» ST х Т }

Поток событий, описываемый последовательностью меток sn= {tb t2, t3,.., t„}, преобразуется процессом Ф1: в аналогичный s'n= {t ь t'2, t'3,.., t'n}. В случае эквидистантных отсчетов для привязки события ко времени достаточно одной метки времени для каждого дискретного события. Поэтому событию Е,п, помеченному временем t„, соответствует N = (tn+rtn)Fs серий отсчетов. Следовательно, при t„+|-tn=A=const исходный поток превращается в стационарный и соответствует сети синхронных потоков данных. В простейшем случае период передачи Д может быть задан фиксировано в каждом источнике данных в соответствии с интенсивностью обработки БМИ. В более сложных ситуациях необходимо решение задачи интервального планирования, т.е. определения следующего момента вызова функции передачи.

Представленные во второй главе результаты позволяют говорить о том, что эффективное представление БМИ в магистрали данных, управляемой дискретными событиями, может быть обеспечено массивами отсчетов, которые являются последовательными кортежами значений в представлении с плавающей

точкой одинарной точности _Циклический буфер_ согласно стандарту IEEE 754 (Рис.

Lj J s)-

Это позволяет обеспечить значительный динамический диапазон представления амплитуд сигналов и точность,

определяемую длиной мантиссы, равной 25 бит.

На основании исследования особенностей процедур доступа к данным построена модель управления, отражающая механизмы представления и доступа к информации, составляющие основу программной архитектуры рассматриваемых биомедицинских приложений.

Выборка одного отсчета в n каналах

Канал 1 Канал 2 | Канал n Время

Рис. 5. Физическая модель данных.

В рамках данной модели механизмы управления передачей данных сведены к реализации логики работы функции передачи, при этом организация очередей событий в межзадачном обмене осуществляется циклическими буферами FIFO.

Завершающим этапом исследования является построение моделей функционирования отдельных подсистем в имитационной среде, позволяющей изучить поведение подсистемы в условиях реальной эксплуатации и провести разработку и тестирование отдельных компонент программной архитектуры. В качестве имитационной среды в данной работе использована среда Simulink пакета Matlab, который также использует идеологию синхронных потоков данных.

Глава завершается формированием групп критериев и показателей, дающих возможность оценить эффективность реализации программной архитектуры. Для сложных аппаратно-программных комплексов выработка какого-либо единого совокупного критерия является весьма затруднительной из-за проблем компенсации негативных показателей позитивными, поэтому оценка эффективности может быть проведена на основании исследования нескольких групп частных показателей, вес которых может быть различным в каждом конкретной случае. В качестве таких групп были выбраны: клинические показатели, характеризующие эффективность и степень соответствия функциональных элементов (медицинских методик обработки и анализа и т.д.) установленным требованиям, технологические, структурно-топологические, позволяющие оценить такие количественные характеристики топологии компонентной системы, как связность, структурную избыточность, степень централизации, а также экономические, характеризующие затраты, связанные с реализацией требуемых функциональных характеристик.

Третья глава содержит описание распределенной компьютерной системы регистрации и обработки электрофизиологических сигналов «Intell¡Card», разработанной на основе программной архитектуры и моделей функционирования, рассмотренных в предыдущей главе диссертации (Рис. 6). Основой компьютерной системы является программный комплекс, функционирующий в ОС семейства Windows NT и обеспечивающий следующие функции:

• регистрацию ЭКГ по одной из следующих схем отведений: 12 стандартных, системы Неба, Франка, биполярных ортогональных, а также схемы Мак Фи;

• отображение и печать от 1 до 12 отведений сигналов с частотами дискретизации до нескольких кГц и разрядностью 22 бита на скоростях развертки 1.25, 2.5, 5, 10 см/секс различными масштабами по амплитуде;

• съем БМИ с любых устройств регистрации биомедицинских сигналов, имеющих электрический интерфейс сопряжения с ЭВМ, в том числе электрокардиографа, пульсового оксиметра, монитора артериального

давления, подключаемых на основе универсального компонентно-ориентированного интерфейса прикладного программирования (ИПП);

• гибкое управление процессом печати с поддержкой произвольных струйных или лазерных принтеров с разрешающей способностью до 1200 пиксель/дюйм;

• предварительную обработку биологических сигналов, выделение и анализ QRS-комплексов, сжатие данных, текстовое и голосовое аннотирование результатов исследований;

• возможность динамического подключения новых компонент, реализующих дополнительные функции регистрации, обработки, анализа и визуализации данных;

• хранение обработанной БМИ во встроенной базе данных с возможностью ее передачи через устанавливаемое модемное соединение или электронной почтой через ИПП MAPI.

Рис. б. Компьютерная система «1п1еШСап1» и исследовательском исполнении. 13 состав системы могут «ходить: устройство регистрации ЭКГ, портативная ЭВМ, генератор тестовых ЭКГ-сигналов и прочие устройства регистрации эяектрофизиояогическнх сигналов.

Компонентные преимущества системы позволили значительно структурировать архитектуру системы и выделить в полностью независимые компоненты уровня представления ряд методик обработки данных, в частности, модуль предварительной обработки, выделения и анализа (ЗЯБ-комплексов. системные модули визуализации и доступа к встроенной БД пациентов,

поддерживающей возможности администрирования конфиденциальных данных пациентов на основе смарт-карт (рис. 7).

В результате реализации основных компонент системы были решены несколько прикладных задач, в частности, эффективного отображения сигналов в заданном масштабе путем прореживания или интерполяции исходных данных, а также задача организации потокового хранилища БМЙ, допускающего быстрый произвольный доступ к условно бесконечному объему данных.

Компьютерная БМС *lntelllCard»

Универсальное хранилище БМИ

Менеджер динамически подключаемых модулей

Модуль визуализации электрофиэиологических сигналов

Модуль визуального y„paD„e„„„

УПРр—мГшИ M" интегрированной БД

Модуль регистрации и предварительной обработки БМИ

Модуль выделения и классификации QRS-комплексов

Прочие модули расширения...

М«мдж«р устройств регистрации

I Контроллер пуль-I coBOfo огеимвтра

Контроллер уст • роиства X

Подсистема внешних цоммукиадциониых интерфвйсор

Модул«» импорта-мспорга 1, данных в различные Nr. форматы БМИ р

nt I UKIMXZSL&zszxuvzJ^I'

Служба удаленной передачи дачных (GSM-модем)

11. Модуль взаимодействия с внешними БД. ,

12. Компонент аннотирования исследований (текст, речь). } [ 3. Служба отправки/приема почтовых сообщений.

¡4. Служба поддержки многояэыкового интерфейса. |

j 5. Служба обеспечения безопасности на основе смарт-карт. |

Рис. 7. Укрупненная архитектура БМС "IntelliCarcf".

Важнейшей подсистемой «IntelliCard» является менеджер устройств регистрации, построенный на основе парадигмы программных агентов, которая наиболее лолно согласуется с основными принципами организации подсистемы обслуживания и поддержки распределенных устройств регистрации различной электрофизиологической информации. Задача реализации подсистемы регистрации БМИ решена методом взаимно однозначного отображения ряда представлений информационной базы медицинских данных (ИБМД)1 , которая представляет собой модель предметной области БМС и входит в семейство стандартов ШЕЕ 1073, в описания интерфейсов СОМ+. ИБМД является формальным описанием всех существующих в рамках логических моделей биомедицинских систем объектов, которые являются элементарными моделируемыми элементами из «реального мира» такими, как медицинская

От англ. Medical Data Information Base(MDIB).

система (МС), виртуальное медицинское устройство (ВМУ), массив отсчетов реального времени (МОРВ), массив отсчетов (МО), событие и т.д.(рис. 8).

Т|)1И|спо{>т)||.тП уропсш, I

Рис. Н, Детализация подсистемы управления устройствами регистрации «lntelliCard».

Внешний коммуникационный протокол «lntelliCard» строится на основе стандартных сетевых уровней ISO/OSI и поддерживается слоем Association Control Service Elément (ACSE), обеспечивающим логическую связь между взаимодействующими сторонами и уровнем Common Médical Device Information Service Element (CM.DISE), дающим доступ к внутренней объектной инфраструктуре «lntelliCard»,которая регламентируется ИБМД.

Наиболее важным компонентом представленной схемы является ВМУ, который служит абстрактным представлением компонента, обслуживающего устройство регистрации БМИ. В медицинской системе может присутствовать несколько ВМУ, более того, не все присутствующие ВМУ могут иметь соединение с медицинской системой (МС). Ассоциирование ВМУ с МС означает подключение соответствующего ВМУ в схему менеджера устройств регистрации, после чего ВМУ становится управляемым БМС.

Дополнительному анализу подвергнуты статистические данные о затратах времени ЦГ1 на выполнение разного рода операций обработки и визуализации данных, выполняемых в различных компонентах системы «lntelliCard»,в зависимости от значений параметров. Результаты анализа представлены в Табл.

1, отражающей закономерности процессов работы программного комплекса в целом. Важным показателем эффективности любой объектно-ориентированной архитектуры может служить отношение времени, затраченного на поддержку специфических механизмов обработки данных и дополнительных сервисных функций компонентной модели к общему времени, выделенного приложению ОС. Подобным способом можно оценить дополнительную вычислительную

нагрузку, приходящуюся на реализацию компонентно-ориентированной программной архитектуры, по сравнению с монолитной. Установлено, что в случае применения компонентной архитектуры СОМ+ подобное соотношение не превышает 4-7% от общего времени ЦП, выделенного приложению.

Табл. 1.

Распределение коэффициента использования ЦП между компонентами системы.

Коэффициент использования ЦП

Системный и, (в процентах)

компонент и* у 1Д)М И|)1ШСЛуры и,тм/ Ц(%)

тшкржки СОМ* ^

Контроллер ЭКГ-устройства 5.0% 0.1% 2%

Фабрика носителей данных 0.1% 0.1% 100%

Унифицированное хранилище БМИ 0.2% 0.1% 50%

Менеджер подключаемых модулей 1.5 % . 0.8% 53%

Модуль предварительной обработки ЭКГ 3.0% 0.3% 10%

Визуализатор ЭКГ 14.0% 0.1% 1%

Клиент БД пациентов 0.2% 0.0 0

Модуль управления устройством регистрации 0.2% 0.1% 50%

Прочие компоненты 1.0% 0 0

Система <26% <2% <7%

Во второй части главы рассмотрена реализация отдельных подсистем БМС «[пгеШСагс!», по результатам исследований сформулированы рекомендации по реализации распределенных систем реального времени регистрации, обработки и хранения электрофизиологических данных на основе компонентной модели СОМ+.

В четвертой главе представлены некоторые математические методы обработки биомедицинских сигналов, регистрируемых компьютерными БМС. Для систем ЭКГ основной регистрируемой информацией является электрокардиографический сигнал, а также ряд дополнительных данных: насыщенность крови кислородом, артериальное давление, дыхательные шумы и т.д. В данной главе на основании общих представлений о системах реального времени рассмотрены важнейшие требования, предъявляемые к алгоритмам обработки БМИ в реальном масштабе времени:

1) соответствие производительности алгоритма скорости входящего потока данных;

2) гарантированность получения результата или выработки управляющего воздействия в течение заранее заданного промежутка времени;

3) возможность эффективной работы при ограниченной доступности входных данных.

Согласно общей структурной модели компьютерных БМС, рассматриваемые задачи обработки данных реального времени для подсистемы цифровой обработки сигналов системы ЭКГ условно разделены на несколько групп, которые в конечной реализации в рамках выбранной программной архитектуры принимают вид функционально законченных модулей:

1) предварительной обработки электрофизиологических сигналов;

2) выделения (¡»КЗ-комплексов и измерения параметров элементов ЭКГ;

3) буферизации, кэширования и сжатия информации;

4) визуализации БМИ;

Решение данных задач цифровой обработки информации рассмотрено в два этапа: исследования и реализации с последующей фазой оптимизации в рамках исследовательской системы «Intel 1 ¡Card». Этап исследования заключался в разработке математических моделей вычислительных операций и реализации алгоритма в имитационной среде Simulink.

Для описания входных тестовых данных использована аддитивная модель исходного сигнала ЭКГ, учитывающая присутствующие в реальном электрокардиографическом сигнале внешние помехи: шум силовых электрических линий, емкостной шум электродов, электрическая активность мышц, смещение электродов, дрейф изолинии, вызванный дыхательной активностью человека, а также шум периферийного оборудования. Модель позволяет учесть также и инструментальные шумы, обусловленные особенностями используемой элементной базы в регистраторе ЭКГ и выбранными алгоритмами обработки:

1) инструментальный шум аналого-цифровых схем регистратора ЭКГ;

2) смещение электрического потенциала на выходе АЦП;

3) шумы квантования цифровых фильтров.

Задача предварительной обработки ЭКГ, состоящая в подавлении нежелательных помех до последующего анализа сигнала, решена путем синтеза

линейных фильтров, работающих в некотором диапазоне частот, причем согласование

осуществляется на основе учета групповой задержки каждого из фильтров в системе (рис. 9):

Гц (/) = - H(f)}, где Н -

Фильтрация F,

>0

Фильтрация F2

z-n

Фильтрация F„

z.n

Рис. 9. Система потоковых фильтров.

■■ тах0(п)т„,гг)ев(п) =

2 к аУ ампл итудно-частотная характеристика.

При этом максимальная групповая задержка определяется как

включен О, вы ключей

Подобная структура позволяет использовать в процедурах фильтрации разнообразные БИХ- и КИХ-фильтры, а также применять адаптивную и частотную Фурье-фильтрацию.

Представленная в четвертой главе методика выделения и анализа <ЗК£>-комплексов разработана с учетом требований систем электрокардиографии реального времени, специально адаптирована для реализации с использованием высоко оптимизированной библиотеки цифровой обработки сигналов БРЬ

компании Intel и позволяет надежно в режиме реального времени выделять положение QRS-комплексов в каждом из 12 стандартных отведений и определять их характеристики.

Методика состоит из несколько шагов:

1) выделение R-зубца QRS-детектором (Рис. 10);

2) анализ Q-волны, определение ее амплитуды и первого отсчета QRS-комплекса (Рис. 11.1,11.2);

3) коррекция изолинии методом полиномиальной аппроксимации (Рис. 11.3,11.4);

4) анализ S-волны, определение последнего отсчета QRS-комплекса;

5) коррекция определенного последнего отсчета QRS-комплекса;

6) верификация Q- и S-зубцов.

») V/h

6)

~ .................Т" 1 п П п —

- Г Г Г

! 1 1 V"

t 1 1 1

О 200 600 1000 1400

Время

Рис. 10. Работа адаптивного порогового О^-дитектора. а) Предварительно обработанный исходный сигнал и соответствующая пороговая функция; П) Интегральный сигнал и соответствующая пороговая функция; с) Функция превышения двух порогов, В качества безразмерной величины по оси ординат отложено отношение амплитуды сигнала и мкП к неличине единицы младшего разряда АЦП. Врем« по оси абсцисс указано в отсчетах, один отсчет соответствует 2 ми.

1) Определение (З-зубиа при помощи анализа адаптивных значении 3) Определение изолинии методом кусочно-гладкой интерполяции

Рис. 11. Определение параметров ОИЗ-колтлекса и коррекция изолинии. Время по оси абсцисс уксишю а ит счет ах, одни отечет соответствует 2 мс.

Наибольшая вычислительная нагрузка приходится на детектор <3118-комплексов, алгоритм работы которого можно условно разделить на несколько этапов:

1) предварительная обработка ЭКГ, которая заключается в ВЧ- и НЧ-фильтрации входящего потока ЭКГ;

2) вычисление 2-х входных потоков данных - сигнала, прошедшего предварительную обработку и сигнала, дополнительно подвергнутого ряду нелинейных преобразований;

3) вычисление и сравнение адаптивных пороговых значений соответственно с двумя входными потоками;

4) определение интервала, в котором предположительно содержится Я-зубец;

5) фильтрация некорректно определенных 11-з^бцов;

6) определение положения Я-зубц'ов в каждом'из 12 стандартных отведений.

Чувствительность алгоритма, определяемая отношением количества корректно определенных ОЯ-Б-комплексов к их общему числу в тестовых ЭКГ, соответствовала уровню 96-99% в зависимости от соотношения присутствующих в тестовой подборке патологических ЭКГ и характера этих патологий.

Выяснено, что основные ошибки алгоритма происходят за счет того, что используемые пороги могут оказаться достаточно высокими, и существует небольшая вероятность того, что настоящий Я-зубсц не будет определен пороговым детектором, особенно в первые секунды работы алгоритма, когда происходит первоначальная подстройка адаптивных пороговых значений.

В приложения сведены: характеристика основных свойств компонентной архитектуры СОМ+, реализация модели (ЗЯБ-детектора в среде ЗтшПпк, спецификации основных разработанных ИПП, покомпонентная структура разработанного программного обеспечения, а также акт внедрения результатов работы.

ВЫВОДЫ

1. Распределенная компонентно-ориентированная архитектура ПО на базе принципов динамического связывания и распределения вычислений обеспечивает системы сбора и обработки электрофизиологической информации возможностями постоянного расширения и наращивания их функциональных свойств, интеграции в единую систему разнородных компьютерных биомедицинских систем.

2. На основе разработанной программной архитектуры, включающей спецификации интерфейсов взаимодействия, модели организации вычислительных процессов, физическую модель данных и модель распределения БМИ, построен экспериментальный переносной электрокардиографический компьютерный комплекс «ЫеШсагс!», обеспечивающий функции регистрации и обработки данных.

3. Использование современных компонентно-ориентированных систем промежуточного ПО позволяет избежать дополнительных затрат и падения производительности при переходе от монолитной к распределенной программной архитектуре.

4. Решающее значение при проектировании программных ВМС сбора и математической обработки физиологических сигналов имеет ориентация на общепризнанные стандарты в данной области, в частности, IEEE 1073.

5. Выделение вычислительных задач регистрации БМИ и математической обработки данных в отдельные процессы на основе технологий промежуточного ПО позволяет организовать распределенную схему вычислений без дополнительных затрат на синхронизацию и взаимодействие удаленных процессов.

6. Внедрение принципов разработки распределенных компьютерных ВМС реального времени на основе компонентных архитектур промежуточного ПО позволяет сократить время проектирования, повысить их качество и эффективность, решить многие проблемы интеграции и взаимодействия ВМС различных производителей.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Нагии В.Л., Потапов И.В., Селищев C.B., Шарф В. Программный комплекс сбора и математической обработки ЭКГ-данных на основе компонентной архитектуры СОМ// Медицинская техника,-2001. -№ 1.-е. 3-7.

2. Нагни B.Â.. Селигцев C.B. Выделение QRS-комплексов в ЭКГ-системах реального времени // Медицинская техника. -2001. -№ б.-с. 18-23.

3. Нагин В.А., Потапов И.В., Селищев C.B. Разработка и тестирование в распределенной объектно-ориептироваиной среде СОМ+ программных электрокардиографических систем реального времени // Бмомсдицинскме технологии и радиоэлектроника. -2001.-№12, с. 67-72.

4. Nagln KA., Poiapov I.У., Selishchev S. V. Design оГ acquisition devices management subsystem for IEEE 1073 compliant software agents// Studies in Health Technology and Informatics, vol. 90,- IOS Press-Amsterdarçi-2002,-pp. 774-779.

5. Nagln V.A., Poiapov I.V., Selishchev S. У. A Distributed component-oricnted architecture for real-time ECG data acquisition systems II CD-ROM Proceedings of 23rd IEEE Annual international conference on engineering in medicine and biology. - Istanbul, October 25-28, 2001.

6. Нагип В.А., Селищев C.B. Реализация алгоритма выделения QRS-комплексов на микроконтроллерах семейства С166// Труды международной конференции «Радиоэлектроника в медицинской диагностике-2001».- Москва,- 2001 - с. 72-74.

7. Nagin V.A., Poiapov I.V., Selishchev S. V. A universal objcct-oriciited medical database system // CD-ROM Proceedings of 23rd IEEE Annual international conference on engineering in medicine and biology. - Istanbul, October 25-28,2001.

8. Нагип В,А., Потапов И.В., Селищев C.B. Алгоритм выделения QRS-комплексов для ЭКГ-систем реального времени // Материалы 4 международной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии-2000»,- Владимир, 2000,-ч. с. 201-204.

9. Нагип В.А., Потапов И.В, Селищев C.B. Применение микропроцессорных smart-карт для защиты данных медицинских приложений// Труды международной конференции по биомедицшкжому приборостроению - «Биомсдприбор-2000».- Москва, 2000.- ч, 2. с, 217-218.

10. Нагин В.А., Потапов И.В., C.B. Селищев. Система удаленного доступа к данным медицинских приложений на основе микропроцессорных smart-карт// Материалы 4

международной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии-2000». - Владимир, 2000. -ч. 2, с. 122-124.

11. Нагни В.А., Селищев C.B. Методика анализа QRS-комплексов для ЭКГ// Материалы I Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии «Медицинская физигса-2001», часть XI,"Математические, компьютерные и информационные технологии в медицине"// Медицинская физика. - М.:2001. - с 78.

12. Нагин В.А., Потапов И.В., Селищев C.B. Выделение QRS-комплексов в компьютерных ЭКГ-системах // Труды международной конференции по. биомедициискому приборостроению - «Бномедприбор-2000», - М.,2000 - ч. I.e. 120-121.

13. Нагин B.À'. Применение стандарта SCP-ECG в компьютерной электрокардиографии// Тезисы докладов И Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Электроника и информатика-97»,- Москва, 1997.- ч. 2, с. 144.

14. Нагин В.А., Потапов И.В. Применение технологий OLE и СОМ в разработке программного обеспечения медицинских информационных систем.// Тезисы докладов Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика-98».-Москва, 1998.-ч. 1, с. 201.

15. Нагин В.А., Потапов И.В., ПргтуцкийД.А., Селищев C.B. Программная система для ЭКГ на основе компонентной архитектуры СОМ// Тезисы докладов международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомсдприбор-98»,-Москва,1998,- с. 215-217.

16. Нагин В.А.. Потапов И.В. Высокопроизводительная компонентная архитектура цифровой обработки сигналов для систем компьютерной электрокардиографии // Тезисы докладов Всероссийской межвузовской научно-техническом конференции «Микроэлектроника и информатика - 99».-Москва.- 1999.-е. 121.

17. Нагин В.А., Потапов И.В. Программный комплекс для компьютерной электрокардиографии на основе компонентной архитектуры СОМ// Тезисы докладов Международного симпозиума "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX-XXI".- Москва, 1999.- с. 270-272.

18. Нагин В.А. Методика предварительной цифровой обработки ЭКГ для программных ЭКГ-систем // Тезисы докладов Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика - 2000»,- Москва,- 2000,- с. 97.

19. Нагин В.А. Алгоритм выделения QRS-комплексов для ЭКГ-систем реального времени// Тезисы докладов III международной конференции «Электроника и ипформатика-2000».-Москва,-2000, с. 85.

20. Нагин В.А. Сжатие ЭКГ в компьютерных ЭКГ-системах// Тезисы докладов Всероссийской межвузовской конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2001».- Москва - 2001, с. 129.

21. Нагин В.А. Система защищенного хранения медицинских данных // Тезисы докладов Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика-2002»,- Москва, 2002 - с. 85.

22. Нагин В.А. Планирование вычислительных процессов в компьютерных биомсдицииских системах // Тезисы докладов международной научно-технической конференции «Электроника и ииформатика-2002».-Москва, 2002,- с. 297-298.

23. Потапов И.В., Нагин В.А. Использование сервиса USSD в сетях GSM для задач телемедицины // Тезисы докладов Международной научно-технической конференции «Электроника и информатика-2002». - Москва, 2002,- с. 303-304. ■

Лицензия ЛР №065815 от 1998 г.

Подписано в печать: 20.11.02

Заказ № Тираж 100 экз. Уч.-изд.л. Формат 60x84 1/16

Отпечатано в типографии ООО «['Ф 1С-Имидж Лаб» 107076, Москва, Преображенская пл., д. 6/68.

• СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. ОСНОВНЫЕ ИСХОДНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ.

1.1. Биомедицинские системы регистрации и математической обработки электрофизиологической информации.

1.1.1 Понятие о биомедицинских системах регистрации и математической обработки физиологических сигналов.

1.1.2 Основные направления стандартизации в области аппаратно-программных систем регистрации и обработки биологических сигналов.

1.1.3 Расширенные требования, предъявляемые к компьютерным биомедицинским системам.

1.2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ БИОМЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ.

1.2.1 Основные понятия и общая терминология.

1.2.2 Разработка биомедицинских программных систем на основе компонентной программной архитектуры.

1.2.3 Применение архитектур промежуточного ПО при проектировании программных биомедицинских систем.

ГЛАВА 2. РАСПРЕДЕЛЕННАЯ КОМПОНЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ ПРОГРАММНАЯ АРХИТЕКТУРА ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ БИОМЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ РЕГИСТРАЦИИ ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Основные этапы исследования.

2.2. Разработка концепции решения задач.

2.2.1 Структуризация биомедицинских систем регистрации электрофизиологической информации.

2.2.2 Показатели и критерии эффективности. ф 2.3. Разработка основных моделей компонентной архитектуры БМС.

2.3.1 Модель организации вычислительных процессов.

2.3.2 Структурная модель данных.

2.3.3 Имитационная модель подсистемы распределения и обработки данных.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ИНТЕГРИРОВАННАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА РЕГИСТРАЦИИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ "1NTELLICARD".

3.1. Основные функциональные характеристики аппаратно-программного комплекса.

3.1.1 Краткая характеристика и назначение компьютерной БМС "IntelliCard".

3.1.2 Состав и структура программного комплекса.

3.2. Основные программные компоненты системы "IntelliCard".

3.2.1 Подсистема записи данных с устройств регистрации электрофизиологических сигналов и распределения данных.

3.2.2 Подсистема визуализации и печати биомедщинских данных.

3.2.3 Подсистема хранения и накопления биомедицинских данных.

3.2.4 Подсистема внешних коммуникационных интерфейсов.

3.3. Анализ эффективности реализации элементов системы.

3.3.1 Планирование внутренних задач системы.

3.3.2 Исследование производительности программной реализации на основе СОМ+.

3.3.3 Оценка затрат на реализацию дополнительных требований программной архитектуры

ГЛАВА 4. ПРИКЛАДНОЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ БИОМЕДИЦИНСКОЙ СИСТЕМЫ "INTELLICARD".

4.1. Предварительная обработка ЭКГ реального времени.

4.1.1 Характеристики и классификация шумов, присутствующих в электрокардиограмме.

4.1.2 Методы подавления ряда инструментальных шумов. щ 4.1.3 Реализация подсистемы подавления шумов ЭКГ методами цифровой фильтрации.

4.2. Выделение и анализ QRS-комплексов в ЭКГ-системах реального времени.

4.2.1 Классификация методик выделения QRS-комплексов.

4.2.2 Алгоритм детектирования QRS-комплексов.

4.2.3 Определение параметров Q-волны.

4.2.4 Коррекция дрейфа изолинии.

4.2.5 Определение параметров S-волны и окончания QRS-комплекса.

4.2.6 Особенности реализации QRS-детектора.

4.2.7 Реализация алгоритма детектирования QRS- комплексов на базе микроконтроллера.

Сбор, обработка и автоматизированный анализ физиологической информации человека являются важнейшей составной частью многих диагностических методов современной медицины. Компьютерные системы сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов являются сложными аппаратно-программными комплексами, состоящими из множества программных компонент, выполняющих функции регистрации биомедицинской информации (БМИ), ее обработки и системного анализа, а также диагностические и сервисные операции. Основным подходом к проектированию подобных комплексных систем долгое время была реализация монолитной программной архитектуры с заранее определенной функциональностью, обеспечиваемой жестко связанными друг с другом программными компонентами. Функциональные свойства подобных систем практически невозможно было расширить, так как они были способны выполнять лишь те функции, которые были заложены на этапе проектирования. Однако современные требования, предъявляемые к данным системам, в значительной мере, связаны с возможностями постоянного расширения и наращивания их функциональных свойств. Важными проблемами являются также универсализация биомедицинского программного обеспечения, под которой, прежде всего, понимается проблема повторного использования кода, и преодоление имеющихся препятствий на пути интеграции разнородных компьютерных биомедицинских систем (БМС).

За последнее десятилетие достигнут значительный прогресс в области проектирования сложных программных систем, который в корне изменил подход к их разработке и моделированию. Однако отсутствие соответствующих стандартов не позволяет полностью воспользоваться преимуществом нового подхода. Успехи процесса стандартизации, в значительной степени, состоят в разработке документов рекомендательного характера, регламентирующих инфраструктуру низшего звена — протоколов обмена, форматов файлов данных, медицинских записей и сообщений, а также концептуальные модели взаимодействия систем. Вне рассмотрения остается, так называемое, промежуточное программное обеспечение (ПО) (англ. middleware), под которым понимается определенный функционально законченный набор программных средств, интегрированных в рамках выбранной операционной системы (ОС), обеспечивающий прозрачную работу программ в неоднородной среде. Неоднородными средами, с точки зрения информатики, являются системы (локальные или глобальные), состоящие из компонент, не совместимых друг с другом с точки зрения программного окружения.

Таким образом, для реального обеспечения взаимодействия разнородных программных и аппаратных систем необходима выработка единых спецификаций программных интерфейсов ПО промежуточного звена. В данный момент эта работа имеет высокий приоритет у ведущих мировых учреждений по стандартизации, хотя и далека до завершения.

С этой точки зрения актуальным является исследование общих свойств компьютерных биомедицинских систем и разработка с учетом требований современных стандартов единых информационных моделей их функционирования. Реализация на этой основе универсальной объектно-ориентированной инфраструктуры, под которой понимается множество программных компонент и интерфейсов с четкой регламентацией возможностей их использования, дает возможность перейти от монолитной программной архитектуры к компонентно-ориентированной распределенной, решить проблемы универсализации программного обеспечения (ПО) и значительно повысить экономическую эффективность разработок. Существенная разнородность и различная функциональная направленность биомедицинских систем делает задачу в общем смысле практически невыполнимой. Однако существует относительно широкий спектр программных биомедицинских систем, для которых подобная задача может быть успешно решена и, прежде всего, для компьютерных биомедицинской систем сбора и математической обработки электрофизиологической информации.

Цель и задачи исследования

Целью исследования являлась разработка распределенной компонентно-ориентированной компьютерной биомедицинской системы регистрации и математической обработки электрофизиологической информации на основе единых информационных моделей, исследование их свойств и определение характеристик отдельных элементов, в том числе:

1) анализ существующих направлений стандартизации данных биомедицинских систем, изучение возможностей интеграции разнородных систем в гетерогенной среде;

2) построение единых информационных моделей функционирования рассматриваемых систем, включая модель распределения и представления данных, формирование единой программной архитектуры;

3) решение задачи функционирования исходной системы путем введения ряда независимых процессов, допускающих параллельное выполнение в режиме разделения времени, и решение проблемы их планирования;

4) разработка программного обеспечения распределенной компьютерной системы сбора и математической обработки электрофизиологической информации;

5) реализация эффективных методов цифровой обработки данных в реальном масштабе времени, в том числе, методов предварительной обработки сигналов, выделения из электрокардиограммы QRS-комплексов и их анализа, сжатия и отображения биомедицинской информации;

6) оценка эффективности разработанного программного обеспечения на основе выбранных критериев и показателей.

Основные результаты работы:

• Разработана и реализована компонентно-ориентированная программная архитектура (ПА) для компьютерных биомедицинских систем регистрации и обработки физиологических сигналов, основанная на компонентной архитектуре СОМ+. Реализация ПА включает спецификации интерфейсов взаимодействия, реализованных средствами языка IDL и механизмы интеграции на основе ведущих стандартов, представленные UML-моделями.

• На основе разработанной ПА построен экспериментальный электрокардиографический переносной компьютерный комплекс «Intellicard» (см. Рис. 1), обеспечивающий функции регистрации, хранения, обработки, анализа ряда физиологических сигналов: электрокардиограмм, степени насыщения крови кислородом, артериального давления. ПО программного комплекса полностью реализовано средствами языка С++ интегрированной среды разработки Visual Studio.

Рис. 1. Компьютерная

БМС «Intellicard» в полной комплектации.

В состав комплекса "IntelliCard" могут входить следующие аппаратные компоненты:

• портативная ЭВМ;

• генератор тестовых сигналов ЭКГ;

• сотовый телефон с поддержкой функций модема через инфракрасный порт IrDa;

• пульсовой оксиметр, управляемый через интерфейс последовательного порта;

• монитор артериального давления;

• компьютерный электрокардиограф «КАРДИ», разработанный на основе сигма-дельта АЦП;

• прочие устройства регистрации электрофизиологической информации.

Разработана система математических и имитационных моделей отдельных элементов компьютерных биомедицинских систем регистрации и обработки электрофизиологической информации, позволяющих подойти к разработке данных систем с единых позиций. Созданы модели распределения и физического представления данных, решена задача выделения параллельно выполняемых процессов и их планирования. Имитационные модели выполнены средствами визуальной среды Simulink, входящий в пакет Matlab.

Созданы с использованием языка Visual С++, разработанного инструментария и вспомогательного программного обеспечения отладки и профилирования программные модули универсального представления, печати и хранения БМИ, интерфейсы прикладного программирования для работы с телекоммуникационными интерфейсами.

Реализованы в виде универсальных программных компонент методики предварительной обработки сигналов, сжатия БМИ, выделения и анализа QRS-комплексов.

Разработана программная библиотека поддержки динамически подключаемых модулей, основанная на технологиях СОМ и ActiveX, и инструментарий разработчика данных модулей. Создан программный слой динамического подключения устройств регистрации физиологических данных и соответствующие библиотеки прикладного программирования для WindowsNT\2000\XP. В настоящее время реализована подсистема управления несколькими устройствами съема, реализовано несколько модулей, позволяющих вести запись 12-ти, 6-ти и 3-канальной ЭКГ, а также съем данных с монитора артериального давления и пульсового оксиметра. Аппаратная

часть системы поддерживает съем с фиксированной частотой дискретизации, равной 500 Гц, с 22-битным аналого-цифровым преобразованием на основе сигма-дельта АЦП [1], что обеспечивает достаточную точность для дальнейшего анализа.

• На базе комплекса «Intellicard» разработан встраиваемый модуль ЭКГ, построенный на базе промышленного компьютера, представляющего в качестве интерфейса управления несколько функциональных клавиш, расположенных по периметру ЖК-экрана, и манипулятор. Программное обеспечение встраиваемого модуля построено из компонент, используемых в системе «IntelliCard».

Достоверность полученных результатов обусловлена использованием общепринятых математических методов обработки сигналов, методов разработки и верификации программного обеспечения, российских и -международных стандартов на программно-аппаратные комплексы съема и обработки биомедицинских сигналов.

Верификация разработанного программного обеспечения заключалась в:

1) проверке эффективности разработанного программного обеспечения поддержки компонентно-ориентированной архитектуры на основе ПО промежуточного уровня СОМ+[2];

2) отладке и оценке работоспособности системы «Intellicard», как в целом, так и отдельных ее компонент, реализующих различные функции, в том числе, сжатия и хранения БМИ, предварительной обработки, выделения и анализа элементов ЭКГ;

3) опытном применении разработанного программного обеспечения. Апробация работы

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

• Электроника и информатика - 97.Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием, Москва, МИЭТ, 1997г.

• Биомедприбор - 98. Международная конференция по биомедицинскому приборостроению, Москва, ВНИИМП РАМН, 1998 г.

• Микроэлектроника и информатика - 98. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 1998 г

• Микроэлектроника и информатика - 99. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 1999 г.

• Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий XX-XXI. Международный симпозиум, Москва, 1999 г.

• Микроэлектроника и информатика - 2000. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2000 г.

• Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - 2000. Международная научно-техническая конференция, Владимир, ВлГУ, 2000 г.

• Биомедприбор - 2000. Международная конференция по биомедицинскому приборостроению, Москва, ВНИИМП-РАМН, 2000 г.

• Электроника и информатика - 2000. Международная научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2000 г.

• Микроэлектроника и информатика - 2001. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2001 г.

• Медицинская физика-2001. 1-й Евразийский конгресс по медицинской физики и инженерии, Москва, МГУ, 2001 г.

• Радиоэлектроника в медицинской диагностике - 2001. Международная научно-техническая конференция, Москва, ИРЭ РАН, 2001 г.

• 23rd Annual international conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Istanbul, 2001 r.

• Микроэлектроника и информатика - 2002. Межвузовская научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2002 г.

• The 17th international congress of European Federation for Medical Informatics. Budapest, 2002 r.

• Электроника и информатика - 2002. Международная научно-техническая конференция, Москва, МИЭТ, 2002 г.

1. Распределенная компонентно-ориентированная архитектура ПО на базе принципов динамического связывания и распределения вычислений обеспечивает системы сбора и обработки электрофизиологической информации возможностями постоянного расширения и наращивания их функциональных свойств, интеграции в единую систему разнородных компьютерных биомедицинских систем. Особенно следует отметить обеспечение полной интероперабельности в рамках программной архитектуры и широкие возможности повторного использования кода уже разработанных элементов системы.2. На основе разработанной программной архитектуры, включающей спецификации интерфейсов взаимодействия, модели организации вычислительных процессов, физическую модель данных и модель распределения БМИ, построен экспериментальный переносной электрокардиофафический компьютерный комплекс «Intellicard», обеспечивающий функции регистрации и обработки данных.3. Разработанные программные компоненты, в том числе методики предварительной обработки сигналов, сжатия и визуализации БМИ, выделения и анализа QRS-комплексов, подсистема управления устройствами регистрации, могут быть применены в качестве базового набора модулей при проектировании произвольной ВМС регистрации и обработки электрофизиологических сигналов.4. Использование современных компонентно-ориентированных систем промежуточного ПО позволяет избежать дополнительных затрат и падения производительности при переходе от монолитной к распределенной программной архитектуре. Применение компонентной архитектуры промежуточного ПО СОМ+ не приводит к сколько-нибудь заметной потере производительности и не уступает в этом параметре монолитным архитектурам. Затраты выделяемого времени ЦП на выполнение специфических процедур поддержки распределенных компонент, в частности, создание, удаление и управление объектами, не превышает нескольких процентов от общего времени, выделяемого ОС всей системе в целом.5. Решающее значение при проектировании программных ВМС сбора и математической обработки физиологических сигналов имеет ориентация на общепризнанные стандарты в данной области, в частности, ШЕЕ 1073.6. Выделение вычислительных задач регистрации ВМИ и математической обработки данных в отдельные процессы на основе технологий промежуточного ПО позволяет организовать распределенную схему вычислений без дополнительных затрат на синхронизацию и взаимодействие удаленных процессов.Внедрение принципов разработки распределенных компьютерных БМС реального времени на основе компонентных архитектур промежуточного ПО позволяет существенно сократить время проектирования, повысить их качество и эффективность, решить многие проблемы интеграции и взаимодействия БМС различных производителей.

1. Kurekov S. F., Prilutski D. A., Selishchev S. V. Sigma-Delta Analoque-to-Digital converters for Biomedical Data Acquisition Systems // Proceeding of 4th European conference on engineering and medicine.- Warsaw, May 25-28, 1997.-P. 163-164.

2. Distributed Component Object Model Protocol. Microsoft, version 1.0, January 1998.

3. Bronzino J. Biomedical Engineering Handbook, Biomedical Signals: Origin and Dynamic Characteristics; Frequency-Domain Analysis. CRC Press. -1999. - pp. 805-827.

4. E.B. Аксенов и др., Системы сбора и обработки электрофизиологической информации на основе сигма-дельта аналого-цифрового преобразования //Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. №12-2001. - стр. 56-65.

5. Водолазский J1. А. Основы техники клинической электрографии Москва: Медицина.-1966.-270 с.

6. Шакин В. В. Вычислительная электрокардиография.- М.: Наука.-1981.-166 с.

7. Дроздов Д. В. Персональный компьютер в качестве электрокардиографа — за и против. // М: Компьютерные технологии в медицине.-1996.-№1.-С. 18-23.

8. Metnitz P. G. Н., Lenz К. Patient data management systems in intensive care the situation in Europe. - Intensive Care Medicine, Springer-Verlag. -1995,21(7). - pp. 703-710.

9. ISO/IEC 7498: Information Technology Open System Interconnection. - Internation Organization for Standartization. - Geneva.

10. Health Level 7. ANSI Standard. - version 2.4,2000.

11. ENV 13606-1: Health informatics Electronic healthcare record communication. -European committee for standardization.

12. IEEE 1073: Standard for Medical Device Communications. Overview and Framework.-The Institute of Electrical and Electronics Engineers, 1996.

13. Booch G. Object Solutions.-Addison-Wesley, 1996.- 322 p.

14. Shaw M., DeLine R., Klein D., Ross Т., Young D., Zelesnik G. Abstraction for Software Architecture and Tools to Support Them. IEEE Transactions on Software Engineering. - Vol. 21, No. 4.- 1995.

15. Селищев C.B. Автоматизированное проектирование биомедицинских электронных систем // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника.- М.: №12, 2001. с. 5-17.

16. Роджерсон Д. Основы СОМ. М: Русская редакция ТОО " Channel Trading Ltd.". - 1997

17. The component object model specification. Draft Version 0.9. Microsoft-1995.

18. Box D. Essential COM.- Addison Wesley Longman, Inc, 1998.

19. Чаппел Д. Технологии ActiveX и COM. Microsoft Press- 1997.

20. Хабибуллин И.Ш. Создание распределенных приложений на Java 2 // М.- 2002 г. 704 стр.

21. CORBA/IIOP 2.2 Specification. OMG. - version 2.2. - June, 1998.

22. CEN/TC251/N98-108: Short strategic study: enabling technologies CORBA and COM/DCOM, Final Report. -TC251 Secretariat. -Brussels, Belgium. - 1998.

23. Recommendations for HL7 messaging over component technologies.-HL7 Committee.-ver. 1.0.- 1998.

24. Jean F.C., и д.р. The HELIOS medical connection services // Computer methods programs, biomed. 1994; 45 - pp. 117-126.

25. Lavril M., и д.р. A Reuse oriented development database: The HELIOS object information system // Comput. methods programs biomed., 1994, pp. 35-45.

26. Wiederhold G, Mediators in the architecture of future information systems// IEEE Computer, 1992: 25 (3): 38-49.

27. Xu Y., Degoulet P. Using XML in a component based mediation architecture for the integration of applications // CD-ROM Proceedings of International Conference "XML Europe-2001".- Berlin.- May, 2001.

28. ActiveX for Healthcare messaging, Programmer's guide.- Microsoft Healthcare user group, ActiveX for Healthcare Committee, version 1.60, November 1998.

29. CEN ENV 12967-1: Healthcare Information System Architecture (HISA) Part 1: Healthcare Middleware Layer - European Prestandard. - CEN - 1998.

30. Ferrara F.M. The standard "Healthcare Information Systems Architecture" and the DHE middleware // Int. J. med. Inf. 52 (1998), p. 39-51.

31. В. Cesnik, A.T.McCray, J.-R. Scherrer (Eds.) Systems // MEDINFO 98 . IOS Press, Amsterdam, 1998, p. 217-21.

32. Spahni S., Scherrer J.R., Sauquet D., Sottile P.A. Middleware for healthcare information systems// In:MEDINFO 98. IOS Press - Amsterdam, 1998,pp. 212-16.

33. Nagin.V.A, Potapov I,V, Selishchev S.V. A universal object-oriented medical database system // CD-ROM proceeding of 23 IEEE International conference on engineering in medicine and biology. Istanbul, October 25-28,2001.

34. Нагин B.A., Потапов И.В., Прилуцкий Д.А., Селищев С.В. Программная система для ЭКГ на основе компонентной архитектуры СОМ// Тезисы докладов международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-98», М.,1998 - с. 215-217.

35. Scherrer J.R., MD, Spahni S., Healthcare Information System Architecture (HISA) and its Middleware Models// In:MEDINFO 98.- IOS Press Amsterdam 1998. - pp. 212-16.

36. Крачтен Ф. Введение в Rational Unified Process, 2-е изд.: пер. с англ. -М.:Издательский дом «Вильяме», 2002.-240 стр.

37. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон A. UML: руководство пользователя: пер. с англ. М.: ДМК, 2000.- 432 с.

38. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. изд. 2-е.- СПб.: СПбГТУ, 1999.-512 с.

39. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ СПб.: Бином.- 1998 - 560 с.

40. Потапов И.В., Нагин В.А. Использование сервиса USSD в сетях GSM для задач телемедицины //Тезисы докладов Международной научно-технической конференции «Электроника и информатика-2002», М., 2002.

41. Потапов И.В., Нагин В.А., Селищев С.В. Применение микропроцессорных smart-карт для защиты данных медицинских приложений// Труды международнойконференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-2000», — М.,2000 -ч. 2. с. 217-218

42. Нагин В.А. Система защищенного хранения медицинских данных // Тезисы докладов Всероссийской межвузовской конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2002», М.,2002. - с. 85.

43. Гома X. Проектирование систем реального времени, распределенных и параллельных приложений: Пер. с англ. М.:ДМК Пресс,2002. - 704 с.

44. Michael R. Garey and David S. Johnson. Computers and Intractability: A Guide to the Theory ofNP-Completeness.-W. H. Freeman and Company.-New York. 1979.

45. Walid A. Najjar, Edward A. Lee,Guang R. Gao Advances in the data flow computational model, // Parallel Computing, 25 (1999). Elsevier, pp. 1907±1929,

46. Lee E. A. and Messerschmitt D. G. Static scheduling of synchronous data flow Programs for Digital Signal Processing// IEEE Trans, on Computers. January 1987. -c-36(2).

47. Halbwachs N., P. Caspi, P. Raymond, and Pilaud D. The synchronous data flow programming language LUSTRE.// Proc. of the IEEE, 79(9).- pp. 1305-1321. -Sept. 1991.

48. Нагин В.А. Планирование вычислительных процессов в компьютерных биомедицинских системах// Тезисы докладов Международной конференции «Электроника и Информатика 2002», Москва, Зеленоград.

49. Sha L., Goodenough J.B. Real-time scheduling theory and Ada // IEEE Computer, 23, no. 4.-1990.

50. Ida Т., Tanaka J. Functional programming with streams. Information Processing '83. -Elsevier Science pubs. - 1993.

51. Franco J., Friedman D. P., and Johnson S. D., Multi-way streams in scheme. -Comput. Lang., Vol. 15, No. 2.-pp. 109-125.-1990.

52. Chang W.T., Ha S., Lee E. A., Heterogeneous simulation—mixing discrete-event models with dataflow// Journal of VLSI Signal Processing 15.-127-144 (1997).- Kluwer Academic Publishers.

53. Шибанов Г.П. Количественная оценка деятельности человека в системах «человек-техника» М.: Машиностроение, 1983 - 263 с.

54. Lee Е. A., Murthy Р. К. Multidimensional synchronous dataflow// IEEE Transactions on Signal Processing July 2002.

55. IEEE 754-1985: Standard for Binary Floating-Point Arithmetic. IEEE. - 1985.

56. Shuvra S. Bhattacharyya Edward A. Lee A Memory management for dataflow programming of multirate signal processing algorithms.- IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 42, No. 5. May 1994.

57. Гультяев A. K. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows. //М.: Корона Принт, 2001 - 400 с.

58. Таха Х.А., Введение в исследование операций, 6-е издание: пер. с англ. М: Издательский дом «Вильяме», 912 с.

59. Ramamritham К., and others, Using Windows NT for real-time applications: experimental observations and recommendations// Proceedings of the IEEE Real-time technology and applications symposium. -1998.-Denver, Colorado.

60. Нагин В.А., Потапов И.В., Селищев С.В.,Шарф В. Программный комплекс сбора и математической обработки ЭКГ-данных на отснове компонентной архитектуры СОМ. // М.: Медицинская техника.-2001.-№1. С. 3-7.

61. Цимерман Ф. Клиническая электрокардиография. М.: Восточная Книжная Компания, 1997.-448с.

62. Java Remote Method Invocation (RMI), Developer documentation // http ://j ava. sun.com/products/j dk/rmi/.

63. CEN ENV 13735: Interoperability of patient connected medical devices. European Commission for Standardisation (CEN), Briissel.

64. Wooldridge M.,. Jennings N. R. Agent Theories, Architectures and languages: a survey and in intelligent agents. Berlin: Springer-Verlag. - 1995.

65. Nagin V.A., Potapov I.V., Selishchev S. V. Design of acquisition devices management subsystem for IEEE 1073 compliant software agents// Studies in Health Technology and Informatics, vol. 90, pp. 774-779, IOS Press, Amsterdam, 2002.

66. Куцевич H.A Средства визуализации в системах реального времени// CD-ROM Proceedings of ICSNET'99. -Moscow, 1999.

67. American national standard: ambulatory electrocardiographs. Arlington, VA: ANSI/AAMI; 1994. EC 38.

68. Нагин В.А. Сжатие ЭКГ в компьютерных ЭКГ-системах // Тезисы докладов Всероссийской межвузовской конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2001», М., - 2001, с. 129.

69. Плотников А. В., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Стандарт DICOM в компьютерных медицинских технологиях. // М: "Медицинская техника".-1997.-№2.-С. 18-24.

70. ENV-1613 Messages for exchange of laboratory information// European Committee for Standardisation (CEN). Brussel. - Belgium.

71. B.Kemp,A. Vaerri,A.C. Rosa,K.D. Nielsen, J.Gade,Data interchage for clinical neurophysiology. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol., vol. 82., pp. 391-393,1992.

72. A. Vaerri, B. Kemp, T. Penzel,A. Schloegl, Standards for biomedical signal databases. -IEEE Engineering in medicine and biology mag. vol. 20, No. 3,2001. - pp. 33-44.

73. ASTM El467-94: Standard specification for transferring digital neuropsychological data between independent computer systems American Society for Testing and Materials ASTM, 1994.

74. CEN ENV 1064. Standard Communications Protocol for Computer-Assisted Electrocardiography// European Committee for Standardisation (CEN), Brussel, Belgium, 1996.

75. Нагин В. А. Применение стандарта SCP-ECG в компьютерной электрокардиографии// Тезисы докладов II Всероссийской конференции с международным участием «Электроника и информатика-97», М., 1997 - ч. 2, с. 144.

76. CEN\TC251\PT-40: File exchange format for vital signs, Interim Report, Revision 2. — TC251 Secretariat. Sweden. - 2000.

77. CEN ENV 13734: Vital Signs Information Representation. CEN. -Brussels, Belgium, 2000.

78. Hellmann G., Kuhn M., Prosch M., Spreng M., Extensible biosignal (EBS) file format -simple method for EEG data exchange // EEG clinic. Neurophysiol., in press, 1996.

79. Cunha, M.B., Cunha, J.P. and Oliveira e Silva, T. SIGIF: A digital signal interchange format for biological signals// Proceedings of the 15th Annual International Conference of the IEEE Engineering Medicine and Biology Society, 1993, 2:644-5.

80. Friesen G.M., Jannett Т.С., Jadallah М.А., Yates S.L., Quint S.R., Nagle H.T, A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms// IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-37, pp. 85-98, 1990.

81. Куриков С. Ф., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Применение технологии многоразрядного сигма-дельта преобразования в цифровых многоканальных электрокардиографах. // М.: Медицинская техника.-1997.-№4. С. 7-10.

82. Солонина А.И. и др. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов // СПб.:БХВ-Петербург, 2001-464 с.

83. Curtin М. Sigma-Delta techniques reduce hardware count and power consumption in biomedical analog front end // Analog Dialogue Journal.-1994.-V. 28.-№2.-. 6-8.

84. Куприянов M.C., Матюшкин Б.Д. Цифровая обработка сигналов // СПБ: Политехника, 2002, стр. 304-358.

85. Ветвицкий Е.В., Плотников А.В., Прилуцкий Д.А., Селищев С.В. Применение универсального последовательного интерфейса USB в компьютерных медицинских комплексах. // М: Медицинская техника. 2000. - №4. - С.3-7.

86. Куриков С. Ф., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Применение технологии многоразрядного сигма-дельта преобразования в цифровых многоканальных электрокардиографах. // М.: Медицинская техника.-1997.-№4. С. 7-10.

87. Curtin М. Sigma-Delta techniques reduce hardware count and power consumption in biomedical analog front end // Analog Dialogue Journal. 1994. V. 28. №2. P. 6-8.

88. Kurekov S. F., Prilutski D. A., Selishchev S. V.Sigma-Delta Analoque-to-Digital converters for Biomedical Data Acquisition Systems // Proceedings of 4th European conference on engineering and medicine Warsaw, May 25-28, 1997. - P. 163-164.

89. McK.ee J. J., Evans N. E. and Wallace D.Sigma-Delta analogue-to-digital converters for ECG signal acquisition. // in CD-ROM Proceedings of 18th Annual International Conference of the IEEE EMBS. Amsterdam, 1996.

90. Oppenheim, A.V., and R.W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1989,

91. Нагин В. А. Методика предварительной цифровой обработки ЭКГ для программных ЭКГ-систем // Тезисы докладов Всероссийской межвузовской конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика 2000», - М., 2000, - с. 97.

92. Haykin S. Adaptive Filter Theory, 3rd ed Englewood Cliffs//NJ: Prentice Hall, 1996.

93. Pan J., Tompkins, A real-time QRS detection algorithm// IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-32, pp. 230-236,1985.

94. Kaplan D., Simultaneous QRS detection and feature extraction using simple matched filter basis functions// Computers in Cardiology- IEEE Computer Society Press. 1990, pp.503-506.

95. Li C., Zheng C, Tai C. Detection of ECG characteristic points using the wavelet transform// IEEE Trans. Biomed. Eng., 1995;42: pp.21-28.

96. Xue Q., Hu Y. H., and Tompkins W. J., Neural-network- based adaptive matched filtering for QRS detection// IEEE Trans. Biomed. Eng., BME-39(4): pp. 317-329,1992.

97. Mahalingam N., Kumar D., Neural networks for for signal processing applications: ECG classification// Australas. Phys. Eng. Sci. Med.,vol. 20, no. 3, pp 147-151,1997.

98. Trahanias, P.; Skordalakis, E. Syntactic pattern recognition of the ECG// IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, July 1990, vol.12, (no.7): pp 648657.

99. Kohler В., Hennig C., Orglmeister R., The principles of software QRS detection// IEEE Engineering in Medicine and Biology, No.l, 2002,pp. 42-57.

100. Intel Signal Processing Library, Library Manual. Intel Corp. - 1995.

101. Нагин В.А., Потапов И.В., Селищев C.B. Алгоритм выделения QRS-комплексов для ЭКГ-систем реального времени // Материалы 4 международной конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии-2000»,- Владимир, 2000. - ч. 1, с. 201-204.

102. Нагин В.А., Селищев С.В. Выделение QRS-комплексов в ЭКГ-системах реального времени // М: Медицинская техника. 2001. - № 6- с. 18-23.

103. Нагин В.А., Потапов И.В., Селищев С.В. Выделение QRS-комплексов в компьютерных ЭКГ-системах // Труды международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-2000», - М.,2000 - ч. I.e. 120121.

104. Sedaaghi М. Н., ECG wave detection using morphological filters.- Applied Signal Processing, Springer-Verlag, London. 1998.- vol.5. - pp. 182-194.

105. Иванов Г.Г., Потапова Н.П., Буланова H.A. Современные неинвазивные методы оценки и прогнозирования развития потенциально опасных и угрожающих жизни аритмий: состояние проблемы и перспективы развития. Кардиология. 1997.- N2.- с. 70-75.

106. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.- 448 с.

107. Cooley J., Tukey J., An algorithm for the machine computation of complex Fourier Series.- Math. Сотр. 19(1065):pp. 297-301.

108. Нагин В.А. Алгоритм выделения QRS-комплексов для ЭКГ-систем реального времени// Тезисы докладов III Международной конференции «Электроника и информатика-2000», М., - 2000, с. 85.

109. Sun Y., Suppappola S., Wrublewski Т.A., A microcontroller-based real-time QRS detection// Biomed. Instrum. Technol., vol 26, no. 6, pp. 447-484,1992.

110. Нагин В.А., Селищев С.В. Реализация алгоритма выделения QRS-комплексов на микроконтроллерах семейства С166 // Труды международной конференции «Радиоэлектроника-2001» М.,2001, с. 72-74.