автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Разработка аппаратно-программных комплексов с целью повышения эффективности мониторинга биосистем

003483792

На правах рукописи

/

ЖЕЛУДЬКО Сергей Петрович

РАЗРАБОТКА АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОНИТОРИНГА

БИОСИСТЕМ

Специальность: 05.11.13 - Приборы и методы контроля природной

среды, веществ, материалов и изделий

05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 9 НОЯ "

Красноярск - 2009

003483792

Работа выполнена в Институте инженерной физики и радиоэлектроники (ИИФиРЭ) ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»

(ФГОУ ВПО «СФУ»)

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

кандидат технических наук, доцент Алдонин Геннадий Михайлович доктор технических наук, профессор Ченцов Сергей Васильевич доктор технических наук, доцент Белик Дмитрий Васильевич

ФГУ «Красноярский це1 стандартизации, метрологии сертификации»

Защита диссертации состоится « 27 » ноября 2009 г. в 14°° часов заседании диссертационного совета ДМ 212.099.05 при ФГОУ В «Сибирский федеральный университет» по адресу: 660074, г. Красноярск, Академика Киренского, 26, ауд. УЛК 115.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского федералы: университета по адресу: 660074, г. Красноярск, ул. Академика Киренск 26, ауд. Г 2-74.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью организац с подписью составителя просим направить в наш адрес:

ауд. УЛК 318, ИКИТ, ул. Ак. Киренского, 26, г. Красноярск, 660074.

Автореферат разослан « 26 » октября 2009 г. и выставлен на сайте СФУ URL: http://www.sfii-kras.ru/

Ученый секретарь

диссертационного совета ДМ 212.099.05

Е.А. Вейс

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Актуальность работы заключается в необходимости создания систем массового мониторинга населения в условиях возрастающих неблагоприятных воздействий окружающей среды и антропогенных факторов.

Рост сердечно-сосудистых, онкологических и других заболеваний серьезно влияет на демографическую ситуацию в настоящее время и, как следствие, может сказаться на ухудшении демографической ситуации в будущем.

Так, ишемическая болезнь сердца является основной причиной смерти в экономически развитых странах и выходит на первое место в структуре смертности и заболеваемости в развивающихся. По данным доклада Европейского регионального бюро Всемирной организации здравоохранения, охватывающего 34 страны мира, с 1972 года Россия занимает первое место по смертности от кардиапьно-обусловленных заболеваний. Статистика по России выглядит следующим образом: из 100 тысяч человек только от инфаркта миокарда в России ежегодно умирают 330 мужчин и 154 женщины. Среди общей смертности в России сердечно-сосудистые заболевания составляют 57 %, в то время как современные медицинские технологии позволяют снизить эту цифру до 2 %.

Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, со своевременным обнаружением заболеваний и быстрым оказанием квалифицированной помощи, в т. ч. средствами телемедицины. На сегодняшний день всё более широкое распространение приобретают автоматические методы анализа биопроцессов и биосигналов.

Такие системы необходимы не только для клинического использования, но и в амбулаторно-бытовых условиях для анализа различных степеней функционального состояния организма (ФСО): нормального, состояний утомления, депрессии, преморбидных и патологических.

Необходима разработка методического и информационного обеспечения дистанционных систем локального и регионального мониторинга биосистем, алгоритмического и программно-технического обеспечения процессов обработки и адекватного представления результатов контроля.

Однако в настоящее время аппаратно-программные комплексы мониторинга используют лишь диагностику по одному биосигнапу (электрокардиограмма, пульсовая волна и т. д.). В то же время существующий уровень технологий позволяет наращивать функциональные возможности мониторинга по многим параметрам. Современный уровень инфокоммуникационной инфраструктуры позволяет обеспечить возможность дистанционного мониторинга, улучшить эксплуатационные характеристики комплексов, расширить область их применения и мобильность реализации,

уменьшить затраты врача по документообороту, обеспечить его актуалык информацией и удаленными средствами связи.

Удобство таких систем заключается в том, что данные обработ биосигналов можно получить оперативно в любой момент времени, и запу может быть осуществлён самим больным при плохом самочувствии или время сердечного приступа.

Основная задача проектирования технических средств мониторин заключается в создании адекватных моделей процессов с использовани современного математического аппарата и разработке корректных метод обработки информации на основе наиболее современного подхода информационно-измерительных системах.

Объектом исследования являются биопроцессы и биосигнал аппаратно-программные комплексы для мобильного контроля параметр функционального состояния организма.

Цель диссертационной работы - исследование, разработка применение методов повышения корректности и достоверности мониторин функционального состояния организма аппаратно-программны средствами.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной рабо решались следующие задачи:

1. Повышение достоверности количественной оценки индекс функционального состояния организма при мониторинге отражающих к само состояние организма, его адаптивные возможности и эффективное терапевтического воздействия на организм, в частности:

• индекса напряжения (ИН) регуляторных систем по P.M. Баевскому;

• индекса лабильности (ИЛ) - функциональной подвижности организм

• индекса эффективности (ИЭ).

2. Разработка методики мониторинга артериального сосудистого тонус

3. Разработка методики структурного анализа биопроцессов и биосигналов для количественной оценки степени нормы и патологии ФСО.

4. Разработка вариантов построения аппаратно-программных комплекс (АПК) полифункционального мониторинга.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на осно анализа биопроцессов и биосигналов методами теоретических экспериментальных исследований.

Широкий круг моделей физиологических процессов и техническ систем подвергался экспериментальным исследованиям, в том числе авторских аппаратных средствах.

Большой объем и разнохарактерность экспериментов потребов применения известных и разработки новых методов, методик и аппарата средств и компьютерных программ анализа, которые изложены в работе.

Обработка полученных данных проводилась в пакете Matlab 7, 20 2008b. Результаты экспериментальных исследований обрабатывалась

использованием аппарата математической статистики и пакета прикладных программ SPSS 13.

Научная новизна:

1. Разработаны варианты построения АПК полифункционального мониторинга с возможностью использования существующей инфокоммуникационной инфраструктуры.

2. Разработан метод получения максимально правдоподобной оценки индекса напряжения регуляторных систем по P.M. Баевскому, минимизирующий влияние высокой нестационарности кардиоритма.

3. Разработан алгоритм оценки лабильности ФСО (индекс лабильности) учитывающий время релаксации и динамику восстановления регуляторных функций.

4. Разработан алгоритм количественной оценки эффективности терапевтических бальнео- и физиопроцедур на основе индекса эффективности (ИЭ), позволяющего произвести корректную дозировку и исключить неблагоприятные последствия.

5. Разработана методика неинвазивного, атравматичного мониторинга артериального сосудистого тонуса.

6. Разработана методика оценки ФСО на основе структурного анализа биосигналов.

Практическая ценность и внедрение результатов работы:

использование разработанных моделей и методик позволяет повысить эффективность мониторинга биосистем на основе индексов, адекватно отражающих состояние пациентов. Обеспечивает возможность ввести в медицинские исследования новые методики анализа и полифункциональные, мобильные и адаптированные к современной инфокоммуникационной инфраструктуре аппаратно-программные комплексы.

Модели и методики использованы в аппаратно-программных комплексах (АПК) холтеровского типа МКМ-07, 08, разработанных в лаборатории медицинского приборостроения ИИФиРЭ СФУ.

Апробация АПК холтеровского типа МКМ-07,08 проходила на реальных пациентах, находящихся на стационарном лечении в кардиологическом отделении Городской больницы скорой медицинской помощи (ГБСМП, ГКБ № б им. Н.С. Карповича), в Городском кардиологическом центре (г. Красноярск), а также на воспитанниках Специализированной детско-юношеской школы олимпийского резерва № 1 (по спортивной гимнастике) (г. Красноярск). Получены акты о внедрении результатов работы.

На защиту выносятся:

1. Варианты построения АПК полифункционального мониторинга, обеспечивающие анализ проводящей, сосудистой и мышечной систем сердца с возможностью дистанционного мониторинга на основе существующей инфокоммуникационной инфраструктуры, предназначенных для клинического, амбулаторного и бытового использования.

2. Метод повышения достоверности оценки индекса напряжет регуляторных систем по P.M. Баевскому при мониторинге ФСО использованием скользящего усреднения и определения квазистационарн интервалов по методу наименьших квадратов (МНК).

3. Алгоритм оценки функциональной подвижности организма на осно индекса лабильности (ИЛ) как отношение показателей экспоненциальн аппроксимации кардиоритма, учитывающих время релаксации и динами восстановления регуляторных функций.

4. Алгоритм количественной оценки эффективности терапевтическ бальнео- и физиопроцедур на основе индекса эффективности (ИЭ) д корректной дозировки и исключиния неблагоприятных последствий.

5. Методика неинвазивного, атравматичного мониторинга артериально сосудистого тонуса с помощью измерения времени распространен пульсовой волны на основе совместного анализа электрокардиограммы пульсовой волны.

6. Методика структурного анализа биопроцессов для количественн оценки ФСО на основе скелетных функций вейвлет-диаграмм и фрактальн размерности биосигналов.

Апробация работы. Результаты, полученные в диссертационной рабо докладывались и обсуждались на всероссийских и международных науч технических конференциях и выставках, а именно: международной выстав Сибирском авиакосмическом салоне «САКС-2006», VIII, IX Всероссийск выставке научно-технического творчества молодежи «НТТМ-2008-200 всероссийских с международным участием научно-техническ конференциях молодых ученых и студентов «Современные пробле радиоэлектроники» в 2006, 2007, 2008 и 2009 годах, Второй общегородск ассамблее «Красноярск. Технологии будущего» в 2009 году.

Полученные результаты отражены в информационно-образовательн проекте (ИОП) «Распределенная автоматизированная систе дистанционного мониторинга состояния человека» ИОП-49 СФУ, 2008 год.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликова II работ, в том числе 1 статья опубликована в журнале, рекомендованн ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего наименований, и приложений. Основная часть работы изложена на 1 страницах машинописного текста. Работа содержит 112 рисунков и 50 табл

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении к диссертации обоснована актуальность исследован сформулированы цели и задачи работы, объект и предмет исследован сформулированы научные положения, выносимые на защиту, определены

научная новизна и практическая значимость, приведены сведения по апробации работы и публикации.

В первой главе рассмотрены существующие в настоящее время подходы к контролю и анализу функционального состояния организма и основные направления дальнейшего развития средств мониторинга, а также методы анализа кардиоинформации, ВСР-диагностика.

Типичные медицинские комплексы на платформе карманного персонального компьютера, состоят из четырёх компонентов: 1) модуля получения и первичной обработки информации (чувствительный элемент и преобразователи); 2) модуля передачи данных (передача может осуществляться по проводам - через порт RS232, звуковой выход, US В и др., а также с использованием беспроводных технологий - IrDa, Bluetooth, Wi-Fi); 3) карманного персонального компьютера (КПК), это практически всегда стандартная модель, которую пользователь может приобрести самостоятельно по рекомендации фирмы-разработчика и 4) программного обеспечения КПК (для операционных систем семейства Windows либо Palm OS). Программное обеспечение определяет возможности и функциональность комплекса, а также удобство работы с ним. Практически все электрокардиографы имеют программный модуль анализа вариабельности сердечного ритма ВСР (HRV), в том числе и по традиционным показателям P.M. Баевского. Существующие методы измерения имеют существенные ограничения по интервалам измерения при постоянном мониторинге, эти оценки являются недостоверными и нуждаются в верификации.

Исходя из анализа современного состояния АПК контроля ФСО можно выявить следующие направления совершенствования таких систем: расширение функциональных возможностей систем (АПК, предназначенных для длительного наблюдения автономно и в режиме on-line кардиограмм, кардиоритма (KP), электрокардиосигналов (ЭКС) и пульсовой волны (ПВ), кровотока и фонокардиограммы (ФКГ), длительного наблюдения и накопления кардиоинтервалов в режиме of-line в твердотельном запоминающем устройстве (на основе мультимедийной карты памяти ММС) с последующей обработкой и статистическим, спектральным и структурным анализом кардиоинформации на персональном компьютере (ПК) с целью выявления аритмий; контроль действия физических нагрузок, лекарственных препаратов, физио- и бальнеопроцедур, аутотреннинга и психотерапии для донозологической диагностики и в спортивной медицине.

В качестве объектов анализа рассмотрены электрокардиограмма, пульсовая волна и фонокардиограмма, которые являются наиболее оперативными и информативными показателями состояния организма человека. Они в достаточной степени отражают процессы, происходящие в сердечно-сосудистой системе (ССС).

Вторая глава посвящена разработке методики оценки ФСО на основе системы специальных индексов.

Необходимость повышения достоверности анализа напряжен! функциональных систем с помощью ИН P.M. Баевского обусловлена тем, ч кардиоритм является нестационарным процессом. Для выявления эт информации необходимы алгоритмы анализа динамики структу кардиоритма, которые включают динамический ряд индекса напряжения P.M. Баевского. Динамический ряд плотности распределения отража перестройку гомеостаза под влиянием эндогенных и экзогенных факторов виде ваготонической и симпатотонической реакции.

Для корректной оценки динамики необходимо найти эффективнь квазистационарный интервал разбиения вариационного ряда, в предел которого мы можем найти наиболее достоверную оценку. Это возможно помощью применения процедуры метода наименьших квадратов (МН нахождения «скользящих» средних.

Алгоритм разбиения кардиоинтервалограмм (КИГ) > квазистационарные интервалы для максимально правдоподобной оценки И приведен на рис. 1.

Рис. 1. Алгоритм разбиения КИГ на квазистационарные интервалы

1900 § 1800 7 ° 1700

г I 1боо

I £ 1500 д о 1400

г Л 1зоо

| 2 2 3 4 5 6 7

о. и

Длительность интервала разбиения, мин Рис. 2. Кривая вычисления о ИН

На рис. 2 представлена кривая среднеквадратического отклонения ИН при разбиении кардиоинтервалограммы по 2-, 3-, 4-, 5-, 6-, 7-минутным интервалам в течение 30 минут методом скользящего среднего.

Полученные данные были проверены с помощью непараметрического критерия Колмогорова - Смирнова по уровню а = 0,05 (для данного распределения А. = 0,746 при норме критического значения, по уровню а=0,05, критерий Колмогорова-Смирнова А0.95 = 1,358), также строится гистограмма распределения (выборка 25,83,18, Мест = 220,64), (рис. 3).

Г Г— 1 п

ООО 100.00 эео,оо «эом ям.00

Рис. 3. Гистограмма полученных экспериментально данных

Статистическая проверка показала соответствие полученных данных нормальному закону распределения, что позволяет сделать вывод о том, что данная оценка является оценкой максимального правдоподобия.

Во втором разделе указано на то что наряду с контролем напряженности функциональных систем большое значение имеет оценка функциональной подвижности (лабильности) организма.

При контроле влияния каких-либо воздействий на организм человека частности физических нагрузок, лекарственных препаратов и др.) необходм оценка индивидуальной реакции, по которой можно судить об адаптивнь способностях организма. Функциональная подвижность (лабильност организма как структурная оценка однозначно отражает индивидуальну реакцию на какое-либо воздействие.

Лабильность (от лат. /а6/7м — скользящий, неустойчивый) (физиол.) функциональная подвижность, скорость протекания элементарных цикл возбуждения в нервной и мышечной тканях. Понятие «лабильность» введе! русским физиологом Н.Е. Введенским (1886), который считал мер лабильности наибольшую частоту раздражения ткани, воспроизводимую е без преобразования ритма. Лабильность отражает время, в течение которо ткань восстанавливает работоспособность после очередного ци возбуждения.

Традиционно лабильность оценивается как время восстановления нормального уровня ЧСС в покое. При внешних воздействиях различи природы (эмоциональные факторы, физические нагрузки, лекарственн терапия, бальнеопроцедуры и т. п.) возможна структурная перестрой кардиоритма.

Экспериментальные исследования показывают, что характ восстановления после внешнего воздействия близок к экспоненциальн зависимости. По мере релаксации появляются и возрастают волны кардиоритме, показывающие степень восстановления регуляторных функци Соответственно необходимо определить показатели минимальной максимальной экспоненты, аппроксимирующие кардиоритм во вре релаксации после внешнего воздействия. Модель, отражающая проце восстановления, задается в виде

где Я - параметр, характеризующий степень крутизны экспонен аппроксимирующей кривой.

Точкой привязки служит момент снятия внешнего воздейств (физических нагрузок, ортостатических проб и т. п.).

Решая системы нелинейных уравнений на основе моделей при помо метода наименьших квадратов, получаем граничные параметры А,акс и , для максимальной и минимальной огибающих экспериментальнь зависимостей. Отношение этих параметров можно определить индекс лабильности, характеризующим функциональную подвижно физиологического состояния человека:

На рис. 4 представлен алгоритм модуля оценки индекса лабильности.

( Конец

Рис. 4. Алгоритм модуля оценки индекса лабильности (функциональной подвижности)

организма

Предлагаемый функционал использовался в экспериментальных исследованиях среди здоровых людей, и людей с различными патологиями при сеансах психотерапии. Ниже приводятся примеры таких исследований.

В качестве примера хорошей функциональной подвижности дана оценка лабильности молодого человека 21 года. Запись кардиоинтервалограммы и фрагмент записи с физической нагрузкой приведены на рис. 5.

а)

б)

Рис. 5. Кардиоинтервалограмма молодого человека 21 года (а), участок кардиоинтервалограммы, по которому производится анализ (б).

Далее запись аппроксимируется и вычисляется индекс лабильности.

0,0024 „

ШЪ

0,0003

Кардиоинтервалограмма пациента, перенесшего инфаркт миокарда, рис.

н*и акг

. ! А;

6)

Рис. 6. Кардиоинтервалограмма мужчины (ишемическая болезнь сердца (ИБС), стенокардия) (а), участок кардиоинтервапограммы по которому производится анализ (б)

Для данного пациента:

ил =

0,0039

2,6

0,0015

Таким образом, на основе экспериментально полученных данных бы построена зависимость ИЛ от параметров кардиоритма (см. рис. 6). экспериментальных наблюдений предположили, что существу экспоненциальная зависимость восстановления кардиоритма поел воздействия, которая в силу вариабельности кардиоритма имеет показател экспоненты огибающих по максимуму и минимуму. Эти показатели м можем задать аналитически. Отношение этих пар экспонент представлены н графике (рис. 7). Из приведенных графиков следует, что данная оценка И имеет монотонный характер, т. е. отражает уровень лабильности в норме патологии.

Эксперимент^

Рис. 7. Зависимость ИЛ от параметров кардиоритма, экспериментальная

Моделирование изменение lambda

Модель,N

Рис. 8. Зависимость ИЛ от параметров кардиоритма, теоретическая

В таблицу 1 сведены определенные в экспериментах ИЛ, в зависимости от состояний человека (диагнозы верифицированы).

Таблица 1

Различные наблюдаемые состояния и значение ИЛ

Состояние пациентов/Диагноз ИЛ

Вариант нормы 8

Астма 3,74

ИБС, стенокардия 2,6

ИБС, стенокардия 2,14

ИБС, стенокардия 2,1

ИБС, ИМ 1,98

ИБС, ИМ 1,32

ИБС, ИМ 1,01

Вариант нормы 5,75

Приведенные клинические данные показывают соответствие этой оцен состоянию организма и корректную количественную оценку снижен адаптационных возможностей.

В третьем разделе показано, что изучение данных спектрального анали помогает количественно оценивать вклад тех или иных влияний на человек Особенно важно это для наблюдений в динамике.

Суммарная мощность периодических компонентов сердечного рит позволяет судить о степени активации тех звеньев регуляторного механизм которые работают в определенном диапазоне частот в пределах длительно анализируемой записи сердечного ритма.

Методы спектрального анализа позволяют выделять колебательнь составляющие, характерные для работы различных звеньев регуляторно механизма. При коротких записях (5 минут) выделяют три главнь спектральные компоненты. Эти компоненты соответствуют диапазон дыхательных волн и медленных волн 1-го и 2-го порядка. В настоящее вре они получили названия высокочастотных (High Frequency - HF, в диапазо 0,4 - 0,15 Гц), низкочастотных (Low Frequency - LF, в диапазоне 0,15 - О, Гц) и очень низкочастотных (Very Low Frequency - VLF, в диапазоне 0,04 0,015 Гц).

Процедура оценки реакции организма на какие-либо воздейств заключается в следующем: на определенных временных интервалах снят кардиоинтервалограммы (КИГ) - до воздействия, во время воздействия после воздействия - снимается спектр КИГ. При этом разность спектральнь плотностей мощности (СПМ) КИГ отражает силу воздействия на организм, отношение спектральных плотностей мощности соответствующих интервал КИГ может служить индексом эффективности (ИЭ) воздействия перестройку функциональных систем. В медицинских исследовани используется подобная, но качественная, а не количественная оценка реакц организма, при этом она не используется при проведении мониторинга.

ИЭ может определяться дифференцированно в заданных полос спектра, соответствующих определенным регуляторным циклам, в частно как для стандартных диапазонов (VLF, LFuHF).

Интегральное отношение спектральных плотностей мощности Sy(f) S2(f) соответствующих интервалов КИГ дает индекс эффективности (И воздействия на перестройку функциональных систем:

ИЭ = Sx(f)/ S2(f)

Под влиянием различных факторов «стационарно-равновесно состояние организма нарушается и его дальнейшее состояние зависит результата взаимодействия условий окружающей среды и внутренн резервов организма.

Рис. 8. Алгоритм модуля оценки индекса эффективности Приводятся обширные экспериментальные данные, в частности о

влиянии галокамеры.

Пациект: 6812 В5-В5-208В 18:18 Кдао» 88.58-68.17 Карддоинтйрмш-ранма

(-«с

: вш «rHViWK Ш : le Ни** M.SI«'. 1

8.6' 3.4 8,2

|

frr STfM

1

—г

t _ Tll'1 - .

-L-17S« m

- noaua 3Sa

- №35M */

iV" I

•g— n»=Muszfi

» | № 4.1 M5 t.г 8.K 1.3 t.3S 8 4 J.CIi

-

-4.....

в 1 2 3 4 5 6 7 В 9 кии. . ,, а

Рис. 9. Кардиоинтервалограмма до сеанса (а) и кардиоспектрограмма до сеанса (б)

, <•-. '. t й ¡U ».35 * « б

Ишмт: 8812 85-85-2888 1В:18 1оив M.SM3.17 КардноимтерБ1лоГРамна

Не 1,8 U 1.4 1.2 1.8 3.8 8.6 3.4 3.2

i ! 1

1 1 Il 1 "" 11

У te P tr №

1 i 1—

дйгт:

1 2 3 4 5 6 7 8 8 « а

L*4tl*S Mt K-mf! Иг

И=2«ЙК1 Ну ©

Рис. 10. Кардиоинтервалограмма после сеанса (а) и кардиоспектрограмма после сеанса (б)

15

^ о- ^ ^ £

Р.Ги

а

б

Рис. 11. СПМ до сеанса (а) и после сеанса (б)

ИЭ 3

гл 1 ш

км

14М

□ РЧЯ1

■ рлз:

Рис. 12. ИЭ и сравнительная оценка СПМ в УЬР, ¿.Р и ЯР диапазонах при психоэмоциональной коррекции

Для данного пациента в ходе эксперимента под влиянием процедур психоэмоциональной коррекции положительный эффект отражается низкочастотной области (¿/*), что характеризует улучшение состоянр гуморальных регуляторов.

Поскольку центральная нервная система более оперативна, то в спект{ кардиоритма она отражается в высокочастотном диапазоне (Я?| Гуморальная регуляция осуществляется за счет транспорта кровоток продуктов деятельности секреторных систем, что определяет бол^ длительные циклы регуляции, что отражается в низкочастотном спектр кардиоритма (Х.Р). И еЩе более длительные циклы (УЫ7) определяют: влиянием экосферы (солнечная активность, магнитное поле, атмосфернс давление).

Третья глава посвящена исследованию и разработке метод структурного анализа биопроцессов для количественной оценки ФСО К основе определения фрактальной размерности скелетных функций вейвле диаграмм биосигналов по методу, рассмотренному в работе, на осно «деревьев» Кейли (Олемский, Флат) (рис. 14, в).

Конец")

Рис. 13. Алгоритм вейвлет-преобразования

На рис. 13 представлен алгоритм структурного анализа биосигналов, вейвлет-преобразования, построения «дерева» Кейли и вычисления фрактальной размерности.

В таблицу 2 сведены определенные в экспериментах ФР, в зависимости от состояний ССС человека (диагнозы верифицированы).

Таблица 2

Различные состояния пациентов и значения ФР

Состояние пациентов/Диагноз ФР

Вариант нормы 4,95

Вариант нормы 5,67

ИБС, ИМ 3,47

ИБС, ИМ 3,32

ИБС, ИМ 2,1

ИБС, ИМ 2,54

ИБС, ИМ 2,78

ИБС, ИМ 3,43

ИБС, ИМ 3,14

ИБС, ИМ 1,89

ИБС, ИМ 2,3

ИБС, ИМ 3,0В

ИБС, ИМ 3,29

ИБС, ИМ 3,34

ИБС, ИМ 2,97

ИБС, ИМ 3,13

Предложенные структурные оценки в виде фрактальной размерное! скелетонов позволяют более объективно оценить норму и патологи функционального состояния.

Анализ экспериментальных данных показывает, что д; нормального состояния скелетоны имеют большую динамику и регулярна ветвления. В случае стенокардии и инфаркта миокарда динамика и ветвлеш вырождаются по мере выраженности патологии, т. е. структурнс дезорганизации гомеостаза. В норме экстремумы скелетонов хорои приближаются к Фибоначчи-сечениям.

й = 5,09

Рис. 14. Электрокардиограмма человека, перенесшего инфаркт миокарда, и вейвлет-преобразование (а), скелетоны (б), «дерево» Кейли (в)

В четвертой главе рассмотрены возможности полифункционально; мониторинга ФСО, представлен разработанный аппаратно-программнь комплекс МКМ-08.

В АПК МКМ-08 введены расширенные функциональные возможное!] позволяющие извлекать дополнительную информацию из совместно анализа различных биосигналов и их производных, в частности информащ; о состоянии артериального и венозного сосудистого тонуса по скорое распространения пульсовой волны и фотоплетизмографического индек Предусмотрена возможность дистанционной передачи информации че

сети сотовой связи. Функциональная схема АПК МКМ-08 представлена на рис. 15.

Рис. 15. Функциональная схема АПК Для реализации системного подхода программное обеспечение мониторинга включает следующие модули (рис. 16).

ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

> 5 Г ,

Н II

ИЗ ;

» и 11

» М

БД

Исключение артефактоа

Выделение фрйгменто!

вржоюфор

Выбор И) БД

"А"

БАЗА ДАННЫХ М011ИТ0РШ1ГА

Елок «налим

Вычисление •ерифициро минога ИН Вычисление модифициро ванного ИЛ

Вычисление 6РГТВ. ФПИ Вычисление специального ИЭ

СпектриышЯ йшхмпаао» ЫчстФР.

Ж

ФфЧ1фОМИИС Блок

фомироваяия

«рсмги* заключен и а

Блок обслужим»

настроек

Рис. 16. Структурно-функциональная схема программных средств

Программный комплекс «Биосигнал». Программный комплекс разработан для микроэлектронного кардиомонитора МКМ-08. Он позволяет считывать массив записей ЭКГ, ПВ, ФКС из кардиомонитора с последующей их визуализацией на экране и проведением различных методов анализа (спектральный, статистический и др.). Также предоставляется возможность ведения базы данных пациентов.

На АПК МКМ-08 была проведена серия экспериментов по измерени времени распространения пульсовой волны (ВРПВ).

На рис. 17 показана совместная запись ЭКГ и ПВ, а также ме определения времени распространения пульсовой волны.

Рассматрены. аппаратно-программные средства диагноста функционального состояния организма, обеспечивающие возможно автономного дистанционного мониторинга на основе существующ инфокоммуникационной инфраструктуры.

Сигналы ЭКГ и ПВ от пациента поступают на вход МКМ-0 Исследуемому измеряют артериальное давление (АД) общепринята методом Короткова. Полученные цифры систолического и диастолическо давления, рост, а также возраст исследуемого вносят в ПК, и с этого момен начинают собственно мониторирование ВРПВ.

Используется задержка между R зубцом, снятого электрокардиограммы, и пиком пульсовой волны.

Это позволяет непрерывно и с достаточной точностью определи длительность фаз напряжения и изгнания левого желудочка и, следователь силу сердечных сокращений, а также возможность осуществлять мониторн контроль артериального сосудистого тонуса и возможность определен скорости распространения пульсовой волны.

Предлагаемый механизм реализации телемедицины посредством е-гп на базе АПК МКМ-08 выглядит следующим образом (функциональная схе представлена на рис. 18, фотография рекордера МКМ-08 - на рис. 19):

• посредством АПК МКМ-08 снимаются кардиосигналы;

• через сменный накопитель (А/Л/С-карта) или интерфейс USB данн предаются в компьютер;

• с помощью программы «KSRG» и «Диагностика» обрабатываю полученные данные и представляются в виде графического файла;

посредством электронной почты графический файл передается либо в соответствующий консультационный центр, либо лечащему врачу-специалисту;

Специалист, получив электронную почту, анализирует полученные данные и принимает оперативные решения по поводу состояния

Рис. 19. Фотография рекордера МКМ-08

Примеры передачи данных на смартфон представлены на рис. 20

Во всех предложенных схемах врач-специалист принимает решение основе анализа удаленно полученных данных. Все схемы реализац! телемедицины используют существующую инфокоммуникационн) инфраструктуру и не требуют введения дополнительных стандартов и систе Приводится оценка ресурсов, необходимая для передачи данных для вс уровней.

Рис. 20. Передача данных на смартфон

Заключение

По результатам приведенных исследований были определены пу совершенствования аппаратно-программных средств холтеровского типа д диагностики функционального состояния организма, исследованы адекватн модели биопроцессов и биосигнапов. Разработаны АПК, соответствующ! современному уровню техники и технологии. I

Основные результаты диссертационной работы можно сформулирова следующим образом:

1. Разработанный метод оценки ИН по P.M. Баевскому долж| использоваться при мониторировании для повышения достоверности оцен ФСО по методу максимального правдоподобия (ММП) путем определен! оптимального по МНК интервала вычисления ИН в реальных исследования;

2. Разработан алгоритм оценки функциональной подвижности организ| (ФПО) с помощью индекса лабильности (ИЛ), учитывающий вре( релаксации и динамику восстановления регуляторных функц'! Программный модуль АПК МКМ-08 контроля ФСО показывает адекватно ; оценки лабильности предлагаемым функционалом; наряду со скорост., релаксации оценивает также динамику регуляторных циклов, выраженнук амплитуде их колебаний, что количественно характеризует возможное] адаптации организма к внешним воздействиям.

Экспериментальные данные показывают, что предлагаемая оценка ИЛ достаточно корректно отражает степень адаптивности организма в зависимости от индивидуального состояния здоровья пациента.

3. Разработан алгоритм оценки индекса эффективности (ИЭ), позволяющий количественно оценить эффективность терапевтических бальнео- и физиопроцедур и исключить их неблагоприятные последствия.

4. Разработана методика неинвазивного, атравматичного мониторинга артериального сосудистого тонуса.

5. Разработана методика оценки ФСО на основе вейвлет-анализа. Показано, что процессы в живом организме определяются морфологией физиологических систем.

6. Разработаны варианты построения автономных АПК для мониторинга и методика контроля ФСО на основе полифункционального анализа.

Прогресс в микроэлектронной технологии позволяет неограниченно наращивать функциональные возможности извлечения и обработки информации для более глубокого анализа ФСО и обеспечивать простоту, удобство использования в клинических, амбулаторных, бытовых условиях, а также для дистанционного мониторинга (телемедицины) и большей доступности в медицинской практике и в быту.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Желудько, С.П. Моделирование и анализ сигналов сердечнососудистой системы/ С.П. Желудько, C.B. Исаев, Г.М. Алдонин // Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр./ ред.: А. И. Громыко, А. В. Сарафанов. - М.: Радио и связь, 2006. - С. 194-196.

2. Аппаратно-программные средства в медицинских исследованиях / С.П. Желудько, О.Ю. Тарасова, Т.А. Гаврилова, Г.М. Алдонин // Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. ст./ред.: А. И. Громыко, А. В. Сарафанов; отв. за вып. В.В. Сухотин, С.И. Трегубов. -Красноярск: ИПК СФУ, 2007. - С. 372-374.

3. Применение СМТ у юных гимнастов 13 лет, имеющих 2-1 взрослый массовый спортивный разряд для повышения физической работоспособности / Г.М. Алдонин, О.Ю. Тарасова, С.П. Желудько, И.В. Кубушко, C.B. Клеменков, Э.В. Каспаров // Научные труды VIII Международного конгресса «Здоровье и образование XXI веке. Концепции болезней цивилизации», 14-17 ноября 2007 г., РУДН. - М., 2007.

4. Оптимизация тренировочного процесса у юных гимнастов 9 лет 3,2 юношеских массовых спортивных разрядов с помощью СМТ /Г.М. Алдонин, О.Ю. Тарасова, С.П. Желудько, И.В. Кубушко, C.B. Клеменков, Э.В. Каспаров// Актуальные вопросы современной хирургии: сб., посвященный 60-летию со дня рождения проф. Ю.С. Винника. - М;Красноярск, 2008. - С. 421-423.

5. Желудько, С.П. Разработка программного модуля вейвлет-анал биосигналов / С. А. Дорофеева, С.П. Желудько, Г.М. Алдонин// Современ проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр. / ред.: А. И. Громыко, А. Сарафанов. - Красноярск: ИПК СФУ, 2008. - С. 173-175.

6. Программный модуль оценки индекса лабильности организма / Т. Казакова, В.В.Черепанов, С.П. Желудько, Г.М. Алдонин// Современ проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр. / ред.: А. И. Громыко, А. Сарафанов. - Красноярск: ИПК СФУ, 2008. - С. 176-178.

7. Аппаратно-программный комплекс мониторинга и фракталь коррекции функционального состояния организма/ К.А. Жоров, Шалыгин, O.A. Тронин, С.П. Желудько, Г.М. Алдонин// Современ проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр. / ред.: А. И. Громыко, А. Сарафанов. - Красноярск: ИПК СФУ, 2008. - С. 181-184.

8. Желудько, С.П. Структурный анализ на основе полифункционапьн мониторинга состояния сердечно-сосудистой системы /С.П. Желудько, Г Алдонин// Известия Томского политехнического университета. - 2008. -Т. 313.-№ 4. — С. 102-106.

(Журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

9. Желудько, С.П. Автоволновая модель возбуждения проводящей с сердца / С.П. Желудько, Г.М. Алдонин // Современные пробле радиоэлектроники: сб. науч. тр./науч. ред.: А. И. Громыко, А. В. Сарафан отв. за вып. A.A. Левицкий. - Красноярск: ИПК СФУ, 2009. - С. 200-203.

10. Желудько, С.П. Фотоплетизмографический дистанционн мониторинг сосудистого тонуса/Н.К. Латышева, С.П. Желудько, Г Алдонин// Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр./науч. р А. И. Громыко, А. В. Сарафанов; отв. за вып.: A.A. Левицкий. - Краснояр ИПК СФУ, 2009. - С. 215-218.

11. Желудько, С.П. Повышение корректности оценки инде напряжения при мониторинге функционального состояния организма/ Г. Алдонин, С.П. Желудько// ЭФТЖ. 2009. Т. 4. С. 48-53 зарегистрирован Информрегистре 11.08.2009 № 0420900047/0005

Желудько Сергей Петрович Разработка аппаратно-программных комплексов с целью повышения эффективности мониторинга биосистем Автореферат диссертации Подписано в печать 22.10.09 г. Формат 60x84/16 Усл. печ. л. 1. Тираж 100 экз. Отпечатано в ИПК СФУ

660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 82 -

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СРЕДСТВА МОНИТОРИНГА ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА.

1.1. Основные направления эволюции аппаратных средств мониторинга ФСО.

1.2. Анализ информационного пространства мониторинга ФСО.

1.3. Основные методы обработки информации и их ограничения при анализе биосигналов.

1.3.1. Описание биосигналов в вероятностном пространстве.

1.3.2. Анализ биосигналов в частотной области.

1.3.3. Представление информации о кардиосигнале в пространственно-временной области на основе вейвлет-анализа.

1.3.4. Фракталы и фрактальная размерность биосигналов.

Выводы к гл. 1.

Глава 2. ВЕРИФИКАЦИЯ ИНДЕКСОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА.

2.1 Разработка модуля достоверной оценки индекса напряжения (ИН) функциональных систем P.M. Баевского.

2.1.1. Методика повышения достоверности оценки ИН.

2.1.2. Алгоритм модуля оценки ИН P.M. Баевского.

2.1.3. Экспериментальные данные оценки верифицированного ИН

P.M. Баевского.

2.2 Разработка модуля оценки модифицированного индекса лабильности

ИЛ) организма.

2.2.1 Методика оценки ИЛ организма.

2.2.2 Алгоритм работы программного модуля оценки ИЛ.

2.2.3 Экспериментальные данные оценки ИЛ ФСО.

2.3 Разработка модуля оценки индекса эффективности (ИЭ).

2.3.1 Методика оценки ИЭ.

2.3.2 Алгоритм модуля оценки ИЭ.

2.3.3 Экспериментальные данные оценки ИЭ.

Выводы к гл. 2.

Глава 3. СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ

ПРЕОБРАЗОВАНИЯ БИОПРОЦЕССОВ И БИОСИГНАЛОВ.

3.1. Выбор и обоснование базиса вейвлет-преобразования биосигналов.

3.2. Структурный анализ проводящей системы сердца.

Выводы к гл. 3.

Глава 4. ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА

ПОЛИФУНКЦИОНАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА.

4.1. Особенности применения полифункционального мониторинга ФСО.

4.2. Теледиагностика в современной инфокоммуникацонной среде.

4.3 Оценка необходимых ресурсов для реализации передачи данных.

4.4. Структура программных средств анализа ФСО.

4.5. Мониторинг артериального сосудистого тонуса.

Выводы к гл. 4.

Актуальность работы заключается в необходимости создания систем массового мониторинга населения в условиях возрастающих неблагоприятных воздействий окружающей среды и антропогенных факторов.

Рост сердечно-сосудистых, онкологических и других заболеваний серьезно влияет на демографическую ситуацию в настоящее время и, как следствие, может сказаться на ухудшении демографической ситуации в будущем.

Так, ишемическая болезнь сердца является основной причиной смерти в экономически развитых странах и выходит на первое место в структуре смертности и заболеваемости в развивающихся. По данным доклада Европейского регионального бюро Всемирной организации здравоохранения [1, 2], охватывающего 34 страны мира, с 1972 года Россия занимает первое место по смертности от кардиально-обусловленных заболеваний. Наглядно смертность от ишемической болезни в мире представлена на рис. 1. Статистика по России выглядит следующим образом: из 100 тысяч человек только от инфаркта миокарда в России ежегодно умирают 330 мужчин и 154 женщины. Среди общей смертности в России сердечно-сосудистые заболевания составляют 57 %, в то время как современные медицинские технологии позволяют снизить эту цифру до 2 %.

Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны, прежде всего, со своевременным обнаружением заболеваний и быстрым оказанием квалифицированной помощи, в т. ч. средствами телемедицины. На сегодняшний день всё более широкое распространение приобретают автоматические методы анализа биопроцессов и биосигналов.

Рис. 1. Смертность от ишемической болезни сердца в мире

Такие системы необходимы не только для клинического использования, но и в амбулаторно-бытовых условиях для анализа различных степеней функционального состояния организма (ФСО): нормального, состояний утомления, депрессии, преморбидных и патологических.

Необходима разработка методического и информационного обеспечения дистанционных систем локального и регионального мониторинга биосистем, алгоритмического и программно-технического обеспечения процессов обработки и адекватного представления результатов контроля.

Однако в настоящее время аппаратно-программные комплексы мониторинга используют лишь диагностику по одному биосигналу (электрокардиограмма, пульсовая волна и т. д.). В то же время существующий уровень технологий позволяет наращивать функциональные возможности мониторинга по многим параметрам. Современный уровень инфокоммуникационной инфраструктуры позволяет обеспечить возможность дистанционного мониторинга, улучшить эксплуатационные характеристики комплексов, расширить область их применения и мобильность реализации, уменьшить затраты врача по документообороту, обеспечить его актуальной информацией и удаленными средствами связи.

Удобство таких систем заключается в том, что данные обработки биосигналов можно получить оперативно в любой момент времени, и запуск может быть осуществлён самим больным при плохом самочувствии или во время сердечного приступа.

Особую проблему представляет интерпретация данных по измерениям биосигналов при мониторинге ФСО, необходимо совершенствовать методики контроля с учетом специфики мониторинга, особенно в мобильных системах.

Основная задача проектирования технических средств мониторинга заключается в создании адекватных моделей процессов с использованием современного математического аппарата и разработке корректных методов обработки информации на основе наиболее современного подхода в информационно-измерительных системах.

Цель диссертационной работы - исследование, разработка и применение методов повышения корректности и достоверности мониторинга функционального состояния организма аппаратно-программными средствами.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решались следующие задачи:

1. Повышение достоверности количественной оценки индексов функционального состояния организма при мониторинге отражающих как само состояние организма, его адаптивные возможности и эффективность терапевтического воздействия на организм, в частности:

• индекса напряжения (ИН) регуляторных систем по P.M. Баевскому;

• индекса лабильности (ИЛ) — функциональной подвижности организма;

• индекса эффективности (ИЭ).

2. Разработка методики мониторинга артериального сосудистого тонуса.

3. Разработка методики структурного анализа биопроцессов и биосигналов для количественной оценки степени нормы и патологии ФСО.

4. Разработка вариантов построения аппаратно-программных комплексов (АПК) полифункционального мониторинга.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на основе анализа биопроцессов и биосигналов методами теоретических и экспериментальных исследований.

Широкий круг моделей физиологических процессов и технических систем подвергался экспериментальным исследованиям, в том числе на авторских аппаратных средствах.

Большой объем и разнохарактерность экспериментов потребовали применения известных и разработки новых методов, методик и аппаратных средств и компьютерных программ анализа, которые изложены в работе.

Обработка полученных данных проводилась в пакете Matlab 7, 2007, 20086. Результаты экспериментальных исследований обрабатывалась с использованием аппарата математической статистики и пакета прикладных программ SPSS 13.

Научная новизна

1. Разработаны варианты построения АПК полифункционального мониторинга с возможностью использования существующей инфокоммуникационной инфраструктуры.

2. Разработан метод получения максимально правдоподобной оценки индекса напряжения регуляторных систем по P.M. Баевскому, минимизирующий влияние высокой нестационарности кардиоритма.

3. Разработан алгоритм оценки лабильности ФСО (индекс лабильности) учитывающий время релаксации и динамику восстановления регуляторных функций.

4. Разработан алгоритм количественной оценки эффективности терапевтических бальнео- и физиопроцедур на основе индекса эффективности (ИЭ), позволяющего произвести корректную дозировку и исключить неблагоприятные последствия.

5. Разработана методика неинвазивного, атравматичного мониторинга I артериального сосудистого тонуса.

6. Разработана методика оценки ФСО на основе структурного анализа биосигналов.

Практическая ценность и внедрение результатов работы: использование разработанных моделей и методик позволяет повысить эффективность мониторинга биосистем на основе индексов, адекватно отражающих состояние пациентов. Обеспечивает возможность ввести в медицинские исследования новые методики анализа и полифункциональные, мобильные и адаптированные к современной инфокоммуникационной инфраструктуре аппаратно-программные комплексы.

Модели и методики использованы в аппаратно-программных комплексах (АПК) холтеровского типа МКМ-07, 08, разработанных в лаборатории медицинского приборостроения ИИФиРЭ СФУ.

Апробация АПК холтеровского типа МКМ-07, 08 проходила на пациентах, находящихся на стационарном лечении в кардиологическом отделении Городской больницы скорой медицинской помощи (ГБСМП, ГКБ № 6 им. Н.С. Карповича), в Городском кардиологическом центре ( г. Красноярск ), а также на воспитанниках Специализированной детско-юношеской школы олимпийского резерва № 1 (по спортивной гимнастике) ( г. Красноярск ). Получены акты о внедрении результатов работы.

На защиту выносятся:

1. Варианты построения АПК полифункционального мониторинга, обеспечивающие анализ проводящей, сосудистой и мышечной систем сердца с возможностью дистанционного мониторинга на основе существующей инфокоммуникационной инфраструктуры, предназначенных для клинического, амбулаторного и бытового использования.

2. Метод повышения достоверности оценки индекса напряжения регуляторных систем по P.M. Баевскому при мониторинге ФСО с использованием скользящего усреднения и определения квазистационарных интервалов по методу наименьших квадратов (МНК).

3. Алгоритм оценки функциональной подвижности организма на основе индекса лабильности (ИЛ) как отношение показателей экспоненциальной аппроксимации кардиоритма, учитывающих время релаксации и динамику восстановления регуляторных функций.

4. Алгоритм количественной оценки эффективности терапевтических бальнео- и физиопроцедур на основе индекса эффективности (ИЭ) для корректной дозировки и исключения неблагоприятных последствий.

5. Методика неинвазивного, атравматичного мониторинга артериального сосудистого тонуса с помощью измерения времени распространения пульсовой волны на основе совместного анализа электрокардиограммы и пульсовой волны.

6. Методика структурного анализа биопроцессов для количественной оценки ФСО на основе фрактальной размерности скелетных функций вейвлет-диаграмм биосигналов.

Апробация работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на всероссийских и международных научно-технических конференциях и выставках, а именно: международной выставке - Сибирском авиакосмическом салоне «САКС-2006», VIII, IX Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи «НТТМ-2008-2009», всероссийских с международным участием научно-технических конференциях молодых ученых и студентов «Современные проблемы радиоэлектроники» в 2006, 2007, 2008 и 2009 годах, в III научной конференции «Системный анализ в медицине» в 2009 году, Второй общегородской ассамблее «Красноярск. Технологии будущего» в 2009 году.

Полученные результаты отражены в информационно-образовательном проекте (ИОП) «Распределенная автоматизированная система дистанционного мониторинга состояния человека» ИОП-49 СФУ, 2008 год.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 11 работ [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], в том числе 1 статья [10] опубликована в журнале, рекомендованном ВАК.

1. Информационные технологии и средства мониторинга ФСО

Основные результаты диссертационной работы:

1. Разработаны варианты построения АПК полифункционального мониторинга, обеспечивающие анализ проводящей, сосудистой и мышечной систем сердца с возможностью дистанционного мониторинга на основе существующей инфокоммуникационной инфраструктуры, предназначенные для клинического, амбулаторного и бытового использования.

2. Разработанный метод оценки индекса напряжения (ИН) по P.M. Баевскому повышает её достоверность при мониторинге ФСО. Это обеспечивается определением квазистационарных интервалов по минимуму дисперсии оценки ИН на различных интервалах усреднения при скользящем сглаживании вариационного ряда кардиоинтервалограммы. Таким образом дисперсия оценки ИН уменьшается в 1,5-3 раза.

3. Разработан алгоритм оценки функциональной подвижности организма (ФПО) с помощью индекса лабильности (ИЛ), учитывающий время релаксации и динамику восстановления регуляторных функций. Аппаратно-программный комплекс МКМ-08 контроля ФСО адекватно оценивает лабильность с помощью предложенных алгоритмов, так как наряду со скоростью релаксации оценивает и динамику регуляторных циклов, выраженную в нарастании амплитуды колебаний кардиоритма. Отношение показателей аппроксимирующих экспонент характеризует степень адаптации организма к внешним воздействиям. Экспериментальные данные показывают, что предлагаемая оценка ИЛ корректно отражает степень адаптивности организма в зависимости от индивидуального состояния здоровья пациента.

4. Разработан алгоритм количественной оценки эффективности терапевтических бальнео- и физиопроцедур на основе индекса эффективности (ИЭ) для корректной дозировки и исключения неблагоприятных последствий. При положительном эффекте терапии происходит увеличение мощности спектральных составляющих УЬР по мере улучшения состояния организма, если этого не происходит — терапия не эффективна.

5. Разработана методика неинвазивного, атравматичного мониторинга артериального сосудистого тонуса с помощью измерения времени распространения пульсовой волны на основе совместного анализа электрокардиограммы и пульсовой волны. Этот метод максимально комфортен, не имеет неблагоприятных последствий от механического воздействия, позволяет непрерывно контролировать изменения АД.

6. Разработана методика структурного анализа биопроцессов для количественной оценки ФСО на основе фрактальной размерности скелетных функций вейвлет-диаграмм биосигналов. Данная методика позволяет количественно оценивать меру деградации ФСО, учитывает меру иерархической структурной организации и согласие регуляторных циклов.

Прогресс в микроэлектронной технологии позволяет неограниченно наращивать функциональные возможности извлечения и обработки информации для более глубокого анализа ФСО и обеспечивать простоту, удобство использования в клинических, амбулаторных, бытовых условиях, а также для дистанционного мониторинга (телемедицины) и большей доступности в медицинской практике и быту.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По результатам приведенных исследований были определены пути совершенствования аппаратно-программных средств холтеровского типа для диагностики функционального состояния организма, исследованы адекватные модели биопроцессов и биосигналов. Разработаны АПК, соответствующие современному уровню техники и технологии.

1. Atlas ofhealth in Europe/2nd edition 2008 World Health Organization 2008 Publications WHO Regional Office for Europe, Scherfigsvej 8, DK-2100 Copenhagen, Denmark, 2009. 138 c.

2. Avoiding heart attacks and strokes: don 't be a victim protect yourself. Всемирная организация здравоохранения, 20 Avenue Appia, 1211 Geneva 27, Switzerland, 2006. 48 c.

3. Желудько С.П. Моделирование и анализ сигналов сердечно-сосудистой системы / С.П. Желудько, С.В. Исаев, Г.М. Алдонин // Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр./ ред.: А. И. Громыко, А. В. Сарафанов. М. : Радио и связь, 2006. - С. 194-196.

4. Программный модуль оценки индекса лабильности организма / Т. Ю. Казакова, В.В.Черепанов, С.П. Желудько, Г.М. Алдонин // Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр. / ред.: А. И. Громыко, А. В. Сарафанов. Красноярск: ИПК СФУ, 2008. - С. 176-178.

5. Желудько С.П. Структурный анализ на основе полифункционального мониторинга состояния сердечно-сосудистой системы / С.П. Желудько, Г.М. Алдонин//Известия Томского политехнического университета. — 2008. — Т. 313.-№4.-С. 102-106.

6. Желудько С.П. Повышение корректности оценки индекса напряжения при мониторинге функционального состояния организма / Г.М. Алдонин,

7. С.П. Желудько // Электронный физико-технический журнал: электронный научный журнал. Барнаул. 2009. Т.4. С. 48-53. Электронный ресурс. Шифр Информрегистра № 0420900047/0005. URL: http://eftj.secna.ru/vol4/090405.pdf (дата обращения: 11.08.2009).

8. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: учеб. пособие для вузов. A.JI. Барановский, А.Н. Калиниченко, JI.A. Манило / под ред. A.J1. Барановского. М.: Радио и связь, 1993. 248с.

9. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования / Рабочая группа Северо-Американского общества стимуляции и электрофизиологии. СПб.: Институт кардиологической техники, 1977. 64 с.

10. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (методические рекомендации) // Вестник аритмологии. 2001. № 24. 23 с.

11. Диагностика состояния человека: математические подходы / A.B. Богомолов, JI.A. Гридин, Ю.А. Кукушкин и др.. М. Медицина, 2003. 464 с.

12. Ритмы сердца у спортсменов / под ред. P.M. Баевского. М.: Физкультура и спорт, 1986. 148 с.

13. Лемешко Б.Ю., Чимитова Е.В. Об ошибках и неверных действиях, совершаемых при использовании критериев согласия типа с2 // Измерительная техника. 2002. № 6. С. 5-11.

14. Рекомендации по стандартизации. Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. М.: Изд-во стандартов, 2002. Часть II: Непараметрические критерии. 64 с.

15. Большее Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983.416 с.

16. Кузнецов В. А., Ялунина Г.В. Общая метрология. М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. 272 с.

17. Алдонин Г.М. Робастность в природе и технике. М.: Радио и связь, 2003. 336 с.

18. Баевский P.M., Иванов Г.Г., Рябыкина Г.Г. Современное состояние исследований по вариабельности сердечного ритма в России // Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий: Материалы Международного симпозиума. М., 1999. С. 21—25.

19. Калоша В.К., Лобко С.И., Чикова Т.С. Математическая обработка результатов эксперимента. Мн.: Выш. школа, 1982. 103 с.

20. Баевский P.M., Кириллов О.И., Клецкин С.З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М.: 1984. 25 с.

21. Казначеев В.П., Баевский P.M., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. JL: Медицина, 1980.225 с.

22. Дабровски А., Дабровски Б., Пиотрович Р. Суточное мониторирование ЭКГ. М.: Медпрактика, 1998. 208 с.

23. Рябыкина Г.В., Соболев A.B. Вариабельность ритма сердца. М.: Старко, 1998. 200 с.

24. Введенский Н.Е. Полное собрание сочинений. JL: Изд-во Ленингр. гос. ун-та, 1951. Т. 1-2.

25. Физиология сердца: учебное пособие / под редакцией академика РАМН Б.И. Ткаченко. СПб.: Специальная литература, 1998. 128 с.

26. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1973. 720 с.

27. Морман Д., Хеллер Л. Физиология сердечно-сосудистой системы. СПб.: Издательство Питер, 2000. 256 с.

28. Сыркин А. Л. Инфаркт миокарда. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Медицинское информационное агентство, 2003. 466 с.

29. Торшин В.И., Власова В.М., Агаджанян H.A. Основы физиологии человека: учебник для студентов вузов, обучающихся по медицинским и биологическим специальностям. 2-е изд., испр. М.: РУДН, 2001. 408 с.

30. Кузнецов СЛ., Мушкамбаров H.H., Горячкина В.Л. Атлас по гистологии, цитологии и эмбриологии. М.: Медицинское информационное агентство, 2002. 374 с.

31. Гистология: учебник / Ю.И. Афанасьев, H.A. Юрина, Е.Ф. Котовский и др. / под ред. Ю.И. Афанасьева, H.A. Юриной. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Медицина, 2002. 744 с.

32. Большой атлас анатомии человека /под ред. акад. В.П. Воробьева. М.: Харвест, 2007. 1312 с.

33. Me Donald T.F., Электромеханическое сопряжение. Связь медленного входящего тока с сокращением / В кн.: Физиология и патофизиология сердца. М.: Медицина, 1988. Т.1, С. 278-295.

34. Изаков В.Я. Исследование клеточных систем регуляции механической активности миокарда (биомеханический аспект): автореф. дис. . докт. мед. наук. Томск, 1985. 43 с.

35. Изаков В.Я., Антьюфьев В.Ф., Проценко Ю.Л. Ритмоинотропные явления в сердце человека // Физиология человека. 1983. № 5-9.

36. Биомеханика сердечной мышцы / В.Я. Изаков, Г.П. Иткин, B.C. Мархасин и др.. М.: Наука, 1981. 325 с.

37. Автоволновые процессы в нелинейных средах с диффузией / Е.Ф. Мищенко, В.А. Садовничий, А.Ю. Колесов и др.. М.: Физматлит, 2005.432 с.

38. Филиппов А.Т. Многоликий солитон. М.: Наука, 1990. 288 с.

39. Чуличков А.И. Математические модели нелинейной динамимики. М.: Физматлит, 2000. 296 с.

40. Мелик-Гайказян И.В., Мелик-Гайказян М.В., Тарасенко В.Ф. Методология моделирования нелинейной динамики сложных систем. М.: Физматлит, 2001. 272 с.

41. Васильев В.А., Романовский Ю.М., Яхно В.Г. Автоволновые процессы / под ред. Д.С. Чернавского. М.: Наука, 1987. 240 с.

42. Смолянинов В.В. Математические модели биологических тканей. М.: Наука, 1980. 368 с.

43. Елькин Ю.Е. Автоволновые процессы // Математическая биология и биоинформатика: материалы межд. науч. конф. Пущино, 2006. С. 27-40.

44. Елькин Ю.Е., Москаленко А.В., Стармер Ч.Ф. Спонтанная остановка дрейфа спиральной волны в однородной возбудимой среде / Математическая биология и биоинформатика: материалы межд. науч. конф. Пущино, 2007. С. 73-81.

45. Компьютеры и суперкомпьютеры в биологии / под редакцией В.Д. Лахно, М.Н. У станина. М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002. 528 с.

46. Hodgkin A.L., Huxley A.F. A quantative description of membrane current and its application conduction and excitation in nerve // J. Physiol. (London), 1952 C. 500-544

47. Москаленко A.B., Русаков A.B. Использование отображений электрокардиограмм для анализа сердечной деятельности / Фундаментальные науки и прогресс клинической медицины: материалы науч. конф. М.: 2004.

48. Исследование автоволновых механизмов вариабельности электрокардиограмм во время высокочастотных аритмий: результат математического моделирования / А.Б. Медвинский, А.В. Русаков, А.В. Москаленко и др. // Биофизика. 2003. № 48. С. 314-323.

49. FitzHugh R.A. Impulses and physiological states in theoretical model of nerve membrane//Biophys. 1961. № 1. C. 445-466.

50. Winfree A.T. Varieties of spiral wave behaviour an experimentalist's approach to the theory of excitable media // Chaos. 1991. C. 303-334.

51. Aliev R.R., Panfilov A.V. Asimple model of cardiac excitation // Chaos, Solitons &Fractals. 1996. № 3. C. 293-301.

52. Zeeman E.C. Differential equations for the heartbeat and nerve impulses Mathematical Institute, University of Warvick, Coventry. 1972.

53. Biktashev V.N. Dissipation of excitation of wavefronts // Phys. Rev. Lett. 2002. № 89(16).

54. Харди Г.Г., Рогозинский B.B. Ряды Фурье. M.: КомКнига, 2006. 158 с.

55. Булыгин В.П. Перспективы развития автоматизированной ЭКГ -диагностики / Информационные технологии в медицине: материалы науч. конф. М., 1993. С. 12-14.

56. Зудбинов Ю.И. Азбука ЭКГ. 3-е изд. Ростов-на-Дону: Феникс, 2003. 160 с.

57. Алдонин Г.М. Синергетическая концепция гомеостаза / Проблемы ноосферы и устойчивого развития: Материалы I междунар. конф. СПб., 1996. 84 с.

58. Алдонин Г.М. Синергетика и биоритмы // Биомедицинская радиоэлектроника, приложение к журналу «Радиоэлектроника». 1999. № 1.1. С. 51-56.

59. Урицкий В.М., Музалевская Н.И. Фрактальные структуры и процессы в биологии / Биомедицинская информатика и эниология (проблемы, результаты, перспективы): сб. трудов / под ред. Р.И. Полонникова и Г.К. Короткова. СПб.: Ольга, 1995. С. 84-129.

60. Олемский А.И., Флат А .Я. Использование концепции фракталов в физике конденсированной среды // УФН. 1993. Т. 163 (№12). С. 6-9.

61. Алдонин Г.М. Синергетика в техническом проектировании. Красноярск: КГТУ, 1998. 248 с.

62. Дроздов Д.В. Современные системы дистанционного анализа ЭКГ: от разработок к внедрению // Телекардио. 2007. Электронный ресурс. URL: http://www, telecardio. com. ua/?pid=211 (дата обращения: 04.12.2008)

63. Гольдбергер Э.Л., Ригни Д.Р., Уэст Б.Д. Хаос и фракталы в физиологии человека // В мире науки. 1990. № 4. С. 24-32.

64. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир, 1973. 280 с.

65. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166 (№ 11). С. 1050—1056.

66. Вейвлет-анализ вариабельности частоты сердечных сокращений при ишемической болезни сердца / Ю.М. Титов, A.A. Темников, С.Г. Куклин и др. // Медицинская физика. 2001. № 1. С. 21-23.

67. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

68. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB. Учебный курс. СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005. 512 с.

69. The РТВ Diagnostic ECG Database II PhysioBank physiologic signal archives for biomedical research. 1999 Электронный ресурс. / URL: http://www.vhvsionet.org/physiobank/database/ptbdb/ (дата обращения 15.10.2008).

70. Фрактальная размерность кардиоритма / В.К. Ерагани, К. Сринивассан, С. Вемпати и др. //Прикладная физиология. 1993. № 75(6). С. 2429-2438.

71. Алдонин Г.М., Алешечкин A.M., Горнакова Т.Ю. Формирование спектра 1 If при самоорганизации динамических систем. / Современные проблемы радиоэлектроники: сб. научных тр. М.: Радио и связь, 2006. С. 192-193.

72. Подклетнов Г.М. Вейвлет-преобразование электрокардиосигнала для компьютерных систем диагностики ишемической болезни сердца: дис. . канд. техн. наук. СПб., 2005. 162 с.

73. Жемайтите Д.И. Вегетативная регуляция синусового ритма сердца у здоровых и больных // Анализ сердечного ритма / под ред. Д.И. Жемайтите, Л. Талькснис. Вильнюс: Москлас, 1982.

74. Пригожин И.Р. Введение в термодинамику необратимых процессов М.: ИЛ, 1960.

75. Хакен Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М.: Мир, 1985. 424 с.

76. Алдонин Г.М. Аппаратно-программные средства медицинской диагностики. Красноярск: КГТУ, 2002. 156 с.

77. Короновский A.A., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлет анализ и его приложения. М.: Физматлит, 2003. 196 с.

78. Явелов И.С., Колпаков Е.В. Компьютерный анализатор пульсовой волны и электрической активности сердца «Пульс» // Медицинская техника. 2003. № 4.

79. Большая медицинская энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1978. Т.7. С. 252-255

80. Бэссинвейт Дж. Б., Реймонд Г.М. Вычисления фрактальной размерности временных рядов методом дисперсионного анализа // Биомедицина. 1995. № 23(4). С. 491-505.