автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Выделение приоритетных параметров фотоплетизмограмм

Ои34762Ьи ДЮПИН Александр Алексеевич

На правах рукописи

УДК 004.67:619:616-073.173

ВЫДЕЛЕНИЕ ПРИОРИТЕТНЫХ ПАРАМЕТРОВ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и технике)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О (ТЧ 2009

Ижевск-Г 09

003476250

Работа выполнена в федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Ижевской государственной сельскохозяйственной академии (ФГОУ ВПО Ижевская ГСХА).

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Юран Сергей Иосифович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ротков Сергей Игоревич, г.Н.Новгород

доктор технических наук, профессор Кучуганов Валерий Никанорович, г.Ижевск

Ведущая организация:Научно-исследовательский институт управляющих машин и систем, г. Пермь

Защита состоится 8 октября 2009 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.065.06 в ГОУ ВПО ИжГТУ по адресу: 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7.

Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью, прошу выслать по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ГОУ ВПО ИжГТУ.

Автореферат разослан 29 августа 2009 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Проблема автоматизации процессов, связанных с хранением, обработкой и поиском необходимых данных имеет первостепенное значение в работе ветеринарных врачей, зоотехников, селекционеров и других специалистов, работающих с сельскохозяйственными животными. В процессе своей деятельности специалисты сталкиваются с необходимостью обработки большого объема информации о животных, особенно в условиях крупных животноводческих комплексов. При этом получаемые в результате измерения параметры, как правило, обрабатываются вручную. Процесс поиска и обработки параметров, содержащих необходимую информацию, нередко занимает недопустимо большое время и ведет к информационной перегрузке ветеринарных специалистов.

Одной из важнейших систем организма человека и животных является сердечно-сосудистая система (ССС). Поэтому создание приборов оперативного контроля состояния ССС животных, особенно высокопродуктивных и ценных в племенном отношении, является актуальной задачей. Большими возможностями обладают оптические методы, в том числе и метод фотогтетизмографии (ФПГ), с помощью которого можно снять пульсовую кривую, позволяющую установить многие показатели сосудистого тонуса и кровенаполнения, а также - состояние гемодинамики исследуемого участка тела или органа.

Разработке методов и аппаратуры для фотоплетизмографии посвящены работы B.C. Мошкевича, Л.И. Калакутского, E.JI. Малиновского, Е.П. Попечите-лева, L. G. Lindberg, J. Spigulis, Н. Asada и др. Однако, регистрация фотоплетиз-мограмм с животных имеет ряд особенностей, связанных с состоянием кожных покровов, двигательными артефактами и др. Решению данных задач посвящены работы В.А. Алексеева, С.И. Юрана и др.

Проблема автоматизации при работе с диагностическими параметрами или, по крайней мере, уменьшение объема ручной обработки является актуальной и при регистрации пульсовых кривых методом ФПГ, имеющих важное диагностическое значение. Причем эта проблема является весьма сложной в связи с тем, что существует большое число параметров и они разнообразны по виду, структуре и информативности, а их контроль и обработка оказываются затруднительными.

Существуют комплексы по обработке и анализу пульсовых кривых (CONAN, Валента, Dopplex II, ПАРИС, VasoGuard, система, разработанная в ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова и др.) но нет удобных, и в первую очередь для неквалифицированного пользователя, автоматизированных систем, позволяющих оперативно следить за физиологическим состоянием большого числа животных в рамках обеспечения ветеринарного контроля, проведения лечебно-профилактических мероприятий, селекционной работы и др., облегчающих работу ветеринарных специалистов, зоотехников, селекционеров при использовании параметров пульсовой кривой в качестве информативных. Такие системы должны иметь специализированные базы данных параметров фотоплетизмограмм и показателей, вычисляемых на основе этих параметров.

Для решения указанной задачи в диссертации обоснован, разработан и экспериментально опробован программный комплекс, содержащий базу данных (БД) параметров пульсовых кривых.

Объектом исследования является автоматизированная система контроля состояния сосудистой системы животных по параметрам фотоплетизмограмм.

Предметом исследования является методика выделения приоритетных параметров фотоплетизмограмм животных в базе данных.

Цель работы: разработка программного комплекса регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных с занесением в базу данных параметров фотоплетизмограмм, отражающих состояние сосудистой системы животных, обеспечивающего неквалифицированному пользователю оперативность и достоверность получения информации по выделенным параметрам.

Для достижения указанной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать и исследовать методику выбора приоритетных параметров фотоплетизмограмм, включаемых в базу данных.

2. Обосновать требования и разработать структуру базы данных параметров ФПГ животных и программный комплекс регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных, включающий базу данных.

3. Разработать алгоритмы функционирования программного комплекса с базой данных фотоплетизмограмм животных.

4. Апробировать разработанный программный комплекс на сельскохозяйственном объекте.

Методы исследования. В работе применены методы системного анализа, теории информации, моделирования, автоматизированного проектирования информационных систем и технологии хранения данных, языки программирования VBA и Delphi.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов обеспечена корректным применением математических методов, а также совпадением результатов вычислительного эксперимента и натурных испытаний программного комплекса регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

1. Определены основные критерии анализа и оценки параметров фотоплетизмограмм, позволяющие всесторонне оценить эти параметры и выделить среди них приоритетные.

2. Предложена методика многоуровневого выбора приоритетных параметров фотоплетизмограмм, включаемых в базу данных, основанная на поэтапной количественной оценке каждого параметра с определением комплексных показателей.

3. Разработана структура бизнес-логики приложения по работе с базой данных, позволяющая накапливать и эффективно использовать основные параметры фотоплетизмограмм для большого числа объектов.

4. Разработан алгоритм расчета вычисляемых параметров, позволяющий автоматически пересчитывать их при введении новых формул, что повышает эффективность учета этих параметров.

Практическая ценность и использование результатов работы:

1. Разработанный программный комплекс регистрации и обработки фотопле-тизмограмм животных, предназначенный для исследования сердечно-сосудистой системы большого числа животных в условиях ферм, позволяет выполнять следующие функции:

- ручной ввод параметров животного;

- ручной и автоматический ввод фотоплетизмограмм и их параметров;

- автоматический расчет параметров ФПГ с занесением результатов в БД;

- графическое отображение изменений параметров фотоплетизмограмм за требуемый интервал времени, то есть возможность проведения динамических исследований;

- поиск необходимой информации;

- формирование и вывод отчетных форм;

- отбор параметров по заданным пользователем критериям.

2. Использование программного комплекса позволяет за счет сокращения времени поиска, обработки и анализа параметров фотоплетизмограмм более эффективно проводить диагностику физиологического состояния большого числа животных при исследовании периферического кровообращения и своевременно (на ранних стадиях) выявлять их заболевания, что снижает затраты на лечение, а также расширяет возможности ветеринарных и других специалистов при проведении исследовательских работ.

3. Разработанная методика позволяет применять ее и в других областях, где необходим отбор различных по типу параметров.

4. Внедрение программного комплекса позволяет расширить использование информационных технологий в области ветеринарии и сельскохозяйственного производства.

На защиту выносятся:

1. Методика многоуровневого выбора приоритетных параметров фотоплетизмограмм животных, включаемых в базу данных.

2. Структура базы данных параметров ФПГ животных и бизнес-логика по работе с БД.

3. Алгоритмы программного комплекса, работающего с БД фотоплетизмограмм животных:

• автоматический расчет вычисляемых параметров при вводе;

• добавление новых вычисляемых параметров;

• автоматический пересчет вновь введенных параметров по ранее записанным параметрам;

• графический анализ параметров с фильтрацией;

• алгоритм отбора и фильтрации параметров.

Апробация работы. Результаты, полученные в диссертации, докладывались на XV научно-технич. конф. с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» (Москва, 2003), Всероссийской научно-практ. конф. «Научное обеспечение АПК» (Ижевск, 2003), XVI научно-технич. конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измере-

ния, контроля и управления - Датчик 2004» (Москва, 2004), Республиканской на-учно-практич. конф. «Устойчивому развитию АПК-научное обеспечение» (Ижевск, 2004), VIII международной научно-практич. конф. «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2004), Всероссийской научно-практич. конф. «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения» (Ижевск, 2005), IX международной науч-но-практич. конф. «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2006), III научно-практич. конф. «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства» (Ижевск, 2006), VIII Международной научно-технич. конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир, 2008), X международной научно-практич. конф. «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2008), IV научно-практич. конф. «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства» (Ижевск, 2008), Российской конференции с международным участием «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» УКИ-08 (Москва, 2008), научно-технических и научно-методических конференциях и семинарах в 2003-2009 г., проводимых в ИжГТУ и Ижевской ГСХА. Результаты работы были представлены на всероссийской специализированной выставке «Комплексная безопасность - 2009» (Ижевск, 2009).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 20 работах, из них 4 работы опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК, в том числе свидетельство «Об официальной регистрации программы для ЭВМ» и свидетельство «Об официальной регистрации базы данных».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (112 наименований) и изложена на 165 страницах машинописного текста. Диссертация содержит 52 рисунка, 10 таблиц и 4 приложения.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель, задачи и методы исследования, определены новизна и практическая значимость работы.

В первой главе рассмотрены методы и средства фотоплетизмографии.

Одним из аппаратурных методов контроля состояния сердечно-сосудистой системы является метод ФПГ, с помощью которого регистрируется изменение оптической плотности биоткани за счет изменения ее объема, обусловленного деятельностью сердца. Данный метод характеризуется высокой точностью, стабильностью, устойчивостью к электрическим помехам, простотой использования и др.

Пульсовая кривая (рисунок 1), зарегистрированная с помощью метода ФПГ, представляет собой кривую, косвенно отражающую объемные изменения пульсового кровенаполнения сосудов биологической ткани организма. Изучение с ее помощью центрального и периферического кровообращения и изменения тонуса сосудов при нормальных и патологических состояниях организма имеет большое теоретическое и практическое значение при физиологических исследо-

ваниях и диагностике заболеваний ССС.

Из анализа параметров, характеризующих фотоплетизмограмму, можно сделать вывод о значительной физиологической информации, содержащейся в ее показателях, что позволяет успешно использовать метод ФПГ в медицине и ветеринарии: для выявления на ранних стадиях сердечно-сосудистых заболеваний, оптимизации дозирования физиотерапевтических процедур, и др.

Рисунок 1 - Пульсовая кривая и ее параметры

Исследования показывают, что накопленный в медицине опыт по изучению ССС с использованием пульсовых кривых, может быть применен для фотоплетизмографии животных, особенно высокопродуктивных, испытывающих большие перегрузки в процессе их «биологической эксплуатации».

Вместе с тем в арсенале ветеринарного врача практически отсутствуют современные технические средства диагностики состояния ССС животных, в том числе и на основе анализа пульсовых кривых. При этом работа с большим числом животных на фермах и комплексах, требующая в ряде случаев их ежедневного обследования в рамках технологического цикла, существенно затрудняет оперативный поиск и обработку необходимой информации, что снижает эффективность труда специалистов, работающих с животными. Хотя в известной аппаратуре для исследования ССС человека по параметрам пульсовых кривых имеются базы данных для хранения пульсовых кривых, сведений о пациентах и диагнозах болезней, но они имеют ограниченные возможности и не адаптированы к работе неквалифицированными пользователями.

Решением данной задачи является создание специализированного программно-аппаратного комплекса (рисунок 2) с простым интерфейсом и большими исследовательскими возможностями для регистрации, обработки и хранения фотоплетизмограмм животных, оснащенного базой данных параметров фотопле-тизмограмм. Создание такого комплекса связано с проведением всесторонних исследований, успешная реализация которых невозможна без применения методов системного анализа. Исследованиям в этом направлении посвящены работы А.П. Кулаичева, Л.П. Карташова, М.Б. Славина, С.И. Маторина, Л.В. Александрова, Е.Л. Малиновского, и др.

Во второй главе определен перечень параметров, подлежащих обязательному хранению в базе данных.

Обработка всех параметров ФПГ животных ветеринарным врачом занимает большой объем времени и ведет к его информационной перегрузке, что в свою очередь снижает качество работы ветеринарного специалиста. Также хранение параметров занимает определенное место в памяти компьютера. И чем больше хранится параметров, тем больший необходим объем памяти. Кроме того, обработка большого объема информации в ЭВМ требует большего количества времени. Отсюда следует вывод о необходимости сокращения количества параметров ФПГ, с которыми работает ветеринарный специалист.

Для сокращения количества хранимой в БД информации определены параметры, обязательные для хранения. Поскольку сравнить все параметры между собой невозможно, была предложена методика сравнительной (количественной) оценки параметров пульсовой кривой, описанная ниже.

Аппарп-1ШШЙ

комплекс ФПГ

Рисунок 2 - Программно-аппаратный комплекс с БД

В основу методики положены следующие принципы:

• Параметры, хранимые в БД, должны быть наиболее информативны.

• Параметры при вычислении должны быть менее требовательны к аппаратной части техники.

Предложено сравнительную оценку параметров фотоплетизмограмм проводить в следующей последовательности:

1. Формирование рабочей группы и экспертной комиссии.

2. Определение целевого назначения БД.

3. Деление параметров на группы.

4. Определение критериев оценки параметров и весовых коэффициентов.

5. Расстановка количественных и качественных значений параметров.

6. Расчет комплексных показателей параметров.

7. Проведение графического отбора параметров.

Одним из основных критериев, определяющих количество параметров, вносимых в базу данных фотоплетизмограмм, является ее целевое назначение, а именно:

- в исследовательских целях. Для этого в ней должно храниться как можно больше параметров и функций. Такая БД имеет сложный интерфейс и может использоваться только квалифицированными специалистами;

- для диагностики заболеваний. В этом случае БД должна содержать только те параметры, которые используются для диагностики конкретных заболеваний, на которые она рассчитана;

- для обнаружения и своевременного оповещения об изменениях микроциркуляции в биотканях животного. Для этого необходимо хранить и обрабатывать только те параметры, изменение которых информирует пользователя об отклонении состояния сосудистой системы животного от нормы с целью дальнейшей своевременной диагностики и если требуется лечения.

Для нашей задачи выбрано последнее целевое назначение.

Согласно методике (пункт 3), все параметры были разбиты на группы следующим образом.

Первая группа - это параметры, которые используются для вычисления других параметров; они являются первичными. В данную группу входят измеряемые параметры (параметры которые непосредственно определяются на пульсовой кривой). В нее вошли 19 параметров.

Вторая группа - это визуальные параметры, которые невозможно задать числовым значением (они описывают вид определенных участков кривой). В данную группу внесены 9 параметров.

Третья группа содержит вычисляемые параметры (параметры, вычисляемые на основе первичных параметров). Группа состоит из 26 параметров.

Далее были определены критерии, по которым проведена оценка параметров. Такими критериями являются:

Зависимость от первичного параметра других параметров. Данный критерий оценивает, какие параметры вычисляются с помощью текущего параметра. В данном критерии анализируется количество появлений первичного параметра в формуле вычисляемого параметра.

Принадлежность к группе. Он оценивает важность группы параметров. Например, группа «Первичные параметры» наиболее важна, так как на ее основе вычисляются параметры из группы «Вычисляемые параметры». В результате данный критерий определяет значимость группы.

Важность внутри группы. Данный критерий показывает значимость параметра внутри группы. Экспертами проставляется уровень важности.

Частота определения параметра. Данный критерий определяет, насколько часто появляется параметр на пульсовой кривой.

Сложность вычисления параметра. Он учитывает количество арифметических операций, необходимых для вычисления параметра.

Целевая функция. Данный критерий определяет влияние параметра на целевое назначение БД, то есть он характеризует состояние микроциркуляции животного. Уровень влияния параметра проставляется следующим образом: чем он ниже, тем более значим параметр для целевой функции.

Все выявленные критерии занесены в таблицу 1.

Экспертами рабочей группы рассчитывались показатели и баллы, а правильность расчета показателей и баллов проверялась рабочей группой. Затем группа экспертов определяла коэффициенты весомости. Исходя из значений этих коэффициентов, присвоенных каждым экспертом, рассчитывался определяющий показатель, который является основой для принятия решения об определении наиболее информативных параметров.

Комплексный показатель (комплексная функция - Б^), служащий для срав-

нительной оценки параметров экспертами, имеет вид:

/-1

где Рк - значение комплексной функции для к-го параметра; с^ - весовой коэффициент ]-го критерия; N - принятое число критериев, по которым проводится оценка параметра ФПГ; к - порядковый номер параметра в конкурсной группе (к=1,2,3 и т.д.); К^ - оценка параметра для ]-го критерия.

Таблица 1- Классификация критериев определения приоритетности параметров

н X « а о £ м В о 5 о -в Количественные или качественные критерии

Показатель интервалов изменений ¡-го параметра для установленных границ и их оценка в баллах

Ю п о и 1 2 3 4

Зависимость от параметра Количество 0,1 1 До 5 До 9 Более 9

Баллы 1 2 3 4

Принадлежность к группе Количество 0,3 I II III

Баллы 8 5 2

Важность внутри группы Количество 0,2 I II III IV

Баллы 4 3 2 1

Частота определения Количество 0,05 Очень редко Редко Часто Постоянно

Баллы 1 2 3 4

Сложность вычисления Количество 0,05 1 или менее До 2 До 4 Более 4

Баллы 4 3 2 1

Целевая функция Количество 0,3 I II III

Баллы 5 3 1

Коэффициент щ определялся методом экспертных оценок, а критерии (К^ вычислялись.

Комплексная функция Рк рассчитывалась в баллах и позволяла сочетать экспертные методы с расчетно-аналитическими методами при проведении оценки предлагаемых параметров ФПГ.

Представленные выше условия формирования комплексной функции дали возможность количественно осуществить оценку параметров ФПГ, представленных на конкурс.

Также проводилось ранжирование параметров по определенным выше критериям (пункт 5 методики).

Рассмотрим параметры первой группы. От этих параметров зависят параметры третьей группы, так как вычисляются на их основе. В результате анализа частоты появления первичного параметра в формуле вычисляемого параметра экспертами были расставлены уровни важности от I до IV, а также частота определения и целевое назначение параметров данной группы. Сложность вычисления всей группы равна нулю, так как данные параметры не вычисляются.

От параметров второй группы не зависят другие параметры. Невозможно также определить сложность их вычисления, так как при вычислении этих пара-

метров не выполняются арифметические действия. В результате значения данных критериев равны нулю. Параметры второй группы необходимо рассматривать с точки зрения важности внутри группы, частоты определения, а также с точки зрения целевой функции: насколько данный параметр может помочь в определении заболевания или отклонения от нормального состояния животного.

Третья группа оценивалась по всем критериям, перечисленным в таблице

1.

Перечисленные количественные показатели не всегда дают исчерпывающую информацию о характере пульсовой волны, поэтому немаловажное значение для диагностики имеет качественная оценка формы пульсовой кривой, нередко имеющая решающее значение.

Качественные характеристики учитываются в критерии «целевая функция». В нашем случае необходимо отобрать параметры, изменение которых наиболее точно характеризует нарушение микроциркуляции животного. Для этого все параметры разбиты на три уровня взаимной степени зависимости параметров. В них указаны связи параметров, изменение которых ведет к изменению других параметров. Изменения параметров высшего уровня изменяют параметры низших групп. В связи с этим параметры, находящиеся на высшем уровне, получили наибольший балл.

Определение уровня зависимости происходило в несколько этапов.

На первом этапе все параметры были проанализированы с использованием математической модели целевой функции:

(3)

' I1 ■Л=ЛР1)\

где:

Ьк- степень зависимости К-го параметра ФПГ Рк, для которого производится анализ степени зависимости значения целевой функции (К =1, 2, З...и); и-количество параметров ФПГ; ЯР,)- функция от ¡-го параметра ФПГ; а, - логическое значение зависимости.

Данная модель определяет степень взаимозависимости параметров. Если параметр зависит только от самого себя, то степень зависимости (Ц.) равна единице. Параметрам, которые получили степень зависимости равную 1, был присвоен первый уровень.

На втором этапе параметры, которые получили степень зависимости больше единицы, были повторно проанализированы согласно формулам (2),(3), при этом в анализе не участвовали параметры первого уровня. Параметрам, которые получили степень зависимости равную 1, был присвоен второй уровень.

На следующем этапе был проведен аналогичный анализ как и на втором этапе, при этом в анализе не участвовали параметры первого и второго уровней. Параметрам, получившим степень зависимости равную 1, был присвоен третий уровень.

Анализ проводится до тех пор, пока все параметры не будут распределены

по уровням.

Алгоритм расчета показателей для проведения сравнительной оценки параметров фотоплетизмограмм включал:

1. Расчет показателя зависимости б/

в, = а,КЗ ,

где КЗ - количество повторений параметра в формулах; а/ - весовой коэффициент показателя.

2. Расчет показателя принадлежности к группе С2 02 = а2КЛ ,

где КП- номер группы, относящейся к параметру; а2 - весовой коэффициент показателя.

3. Расчет показателя важности внутри группы С3 С3 = а3КВ ,

где КВ - количество баллов важности, определенных комиссией для параметра; а3 — весовой коэффициент показателя.

4. Расчет показателя частоты определения 04 вА = а4КЧ ,

где КЧ- количество баллов, определенных для данной частоты появления параметра; а4 — весовой коэффициент показателя.

5. Расчет показателя сложности вычисления С^

= а5КС ,

где КС — количество арифметических операций для определения параметра; а5 -весовой коэффициент показателя.

6. Расчет показателя целевой функции Сб о6= «6КЦ ,

где КЦ — количество баллов, определенных комиссией для параметра; а6-весовой коэффициент показателя.

Все весовые коэффициенты а должны принимать значения от 0 до 1 и быть одинаковыми для всех сравниваемых параметров пульсовой кривой. Сумма их значений равна 1.

По приведенной выше методике были рассчитаны значения критериев в баллах для каждого параметра ФПГ, после чего рассчитывался комплексный показатель качества для каждого параметра ФПГ. При этом формула (1) принимает вид:

рк = о1+о2+о3+о4+о5+о6,

На основе полученных результатов построены графики изменения комплексного показателя от параметров.

На рисунке 3 представлены графики зависимости комплексного показателя от параметра фотоплетизмограмм для каждой из групп параметров, где по оси абсцисс отложены порядковые номера параметров фотоплетизмограмм в каждой группе, а по оси ординат - значения комплексных показателей. На графиках вид-12

ны границы резкого снижения значений комплексных показателей. Параметры, оказавшиеся за пределами отмеченных границ, были отброшены ввиду их относительно малой значимости для БД параметров фотоплетизмограмм. В результате для хранения в БД оставлено 16 первичных параметров, 5 визуальных и 7 вычисляемых параметров.

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Рисунок 3 - Комплексные показатели параметров, где 1- первичные параметры;

2 - визуальные параметры; 3 — вычисляемые параметры

На основе предложенной информационной модели (рисунок 4) системы фотоплетизмографии проведена оценка количества полезной информации, содержащейся в фотоплетизмограмме, а также определен объем информации, необходимый для хранения параметров фотоплетизмограмм, что важно для определения объема информации при построении базы данных параметров фотоплетизмограмм.

Модель содержит следующие блоки (рисунок 4): <Р]> - преобразование изменений объемных параметров кровенаполнения биотканей в оптические характеристики и параметры биообъекта (БО); <Р2> - преобразование оптических характеристик биообъекта в электрические сигналы, и далее в цифровой сигнал; <Р3> - преобразование цифрового сигнала в параметры ФПГ; <Р4> - отбор параметров фотоплетизмограмм и занесение их в БД; <Р5> - преобразование информации, содержащейся в параметрах фотоплетизмограмм и гемодинамических показателях на выходе системы фотоплетизмографии, в информацию, интерпретированную человеком-оператором.

Рисунок 4 - Модель преобразования информации в системе фотоплетизмографии

Очевидно, что объем полезной информации, уменьшается после каждого преобразования

1бО пол ^огтт пол >1,л пол >1фПГ пол ^ ^БД пол пол.

Для получения достоверной диагностической информации необходимо минимизировать потери информации на каждом этапе ее преобразования (<Р|>...<Р5>) от биологического объекта до оператора. Другими словами необходимо, чтобы потери информации в системе были обусловлены только потерями на ее преобразование, а не за счет влияния артефактов.

На основе предложенной модели проведен анализ изменения количества информации от биообъекта до пользователя и определено, на каком этапе преобразования данные рациональнее заносить в БД. Например при использовании БД в исследовательских целях преобразование Р4 избыточно, и данное преобразование можно не применять.

Как было показано выше, в базу данных должны заноситься 6 амплитудных, 8 временных, 9 цифровых, 5 визуальных значений параметров ФПГ, а также фотоплетизмограмма целиком. База данных должна содержать информацию, идентифицирующую животное и измерения, снятые с данного животного, а также время проведения измерений. Для этого в базе данных должна храниться следующая информация о животном: код, кличка, тип, пол, дата рождения; итого получаем 1 числовой, 1 текстовый, 2 визуальных параметра и один параметр даты.

Рассчитанный объем информации, занимаемый одним периодом фотопле-тизмограммы в виде решетчатой функции, составил около 1 Кб.

При определении регламента проведения измерений за основу взята методика измерений, используемая для профилактики воспалительных заболеваний вымени коров, в том числе мастита. Периодический контроль периферического кровообращения (два раза в день до дойки) позволяет выявить заболевание на субклинической стадии, когда оно еще не перешло в активную фазу. В этом случае процесс лечения сокращается до 5...7 дней, что уменьшает ущерб от потери молока из-за перерывов в дойке.

Контроль периферического кровообращения в процессе каждой дойки важен и для оперативной оценки качества настройки доильной аппаратуры. Отсутствие постоянного контроля этих параметров приводит к нарушению режима доения, травмированию сосков молочной железы и, как следствие, возникновению воспалительных заболеваний вымени, что наносит значительный ущерб молочному животноводству. Для оценки работы доильной аппаратуры необходимо снимать фотоплетизмограммы до и после дойки с последующим их сравнением один раз в день.

При выявлении нарушений кровоснабжения молочной железы фотоплетизмограммы повторно регистрируются на протяжении 10...20 периодов пульса, причем для локализации очага воспаления регистрация производится с каждой доли вымени коровы два раза в день. Исходя из данного регламента, проведен расчет объема памяти БД.

Количество информации на одно животное определялось по формуле:

I = I, + 1Д + 1да + 1Т + 1С = пчЬч + ПдЬд + ПдаЬда +п1Ьт+псЬс, где 1ч — количество информации, заключенное в числовых значениях; - количество информации, заключенное в значении «даты»; 1д, - количество информации, заключенное в значении «даты-времени»; 1т - количество информации, заклю-

ценное в значениях текста; 1с — количество информации, заключенное в значениях ссылки; пч - количество числовых параметров; пд - число параметров даты; пда

— число параметров даты и времени; пт — число символов; пс - число ссылок; Ьч — количество байт, занимаемое числовыми значениями; Ьд - количество байт, занимаемое значениями даты; Ьдв - количество байт, занимаемое значениями даты и времени; Ь<. - количество байт, занимаемое значениями ссылки; Ьт - количество байт, занимаемое значениями символов.

Для учета возможности увеличения параметров ФПГ, хранимых в БД, свыше определенных 28, необходимо обеспечить хранение параметров из разных групп в разных таблицах. В связи с этим добавляется 15 параметров ссылки на животное при записи значений одного измерения ФПГ и 15 параметров даты и времени снятия ФПГ. Объем информации, занимаемый однократным измерением отобранных параметров фотоплетизмограмм, составляет 252 байт. Для сравнения

- объем информации занимаемый всеми параметрами ФПГ (без отбора), составляет 546 байт.

В результате проведенные расчеты показали, что необходимый объем базы данных для животноводческого комплекса на 1500 коров при «биологической эксплуатации» животного в течение пяти лет составляет около 7 Гб.

Таким образом, использование в базе данных только отобранных приоритетных параметров привело к уменьшению нагрузки на ветеринарного специалиста, а также к повышению быстродействия системы и сокращению объема памяти практически в два раза.

В третьей главе проведена разработка структуры БД и на ее основе -структуры бизнес-логики приложения, позволяющей не только хранить данные, но и обрабатывать их.

На первом этапе проектирования БД определены содержащиеся в базе сведения о том, как она должна использоваться, и какую информацию необходимо получить в процессе ее эксплуатации. В результате установлены атрибуты, содержащиеся в отношениях БД, и связи между ними.

На втором этапе проектирования БД с помощью метода нормальных форм, позволяющем выявить зависимости между атрибутами отношений, решена задача нормализации отношений реляционной БД.

В результате проектирования получена БД, состоящая из 12 таблиц.

Основой программного комплекса параметров ФПГ животных является БД параметров ФПГ, для которой разработан программный комплекс регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных с использованием БД.

Целью разработки программного комплекса, в первую очередь, являлась автоматизация работы специалистов-исследователей и ветеринарных врачей, осуществляющих исследование, мониторинг и лечение животных. При этом программный комплекс предоставляет пользователю удобный интерфейс, обеспечивает учет и быстрый поиск информации о параметрах ФПГ и их изменениях на протяжении заданного интервала времени как для одного, так и для группы обследуемых животных, расчет вычисляемых параметров по первичным с занесением в БД, а также формирование и печать основных отчетов.

Исходя из этого, к основным функциям программного комплекса можно отнести следующие:

- ввод ФПГ и их параметров, учет обследуемых животных, а также добавление, удаление, изменение и корректировка данных, просмотр накопленных данных;

- анализ данных с целью получения отчетов;

- формирование и выдача на печать основных отчетов для внутреннего использования;

- достижение полного и дружественного интерфейса с пользователем программного комплекса независимо от уровня его подготовленности.

Процедура проведения учета состоит из следующих этапов.

1. Поступление документа о животном для исследования. В документе указывается код, кличка, тип, возраст, особые отметки животного.

2. Обработка документа: заводится карточка животного, которая размещается в нужной папке.

3. Регулярное снятие ФПГ ветеринарным специалистом и вычисление параметров, которые записываются в карточку.

4. Обработка информации о животном ветеринарным специалистом и подготовка различных отчетов.

Процедура учета определяет специфические части структуры БД.

Функциональная структура приложения представляет собой комплекс взаимосвязанных частей и средств передачи данных между ними. Можно выделить несколько основных частей программного комплекса: 1) Картотека животных, 2) Справочники, 3) Ввод ФПГ, 4) Ввод параметров ФПГ, 5) Обработка параметров ФПГ.

Первая часть программного комплекса включает в себя следующие задачи:

- задача «управление данными с помощью электронных документов» (работа с картотекой, работа с параметрами) обеспечивает основные действия над информацией о животных, накапливаемой в программном комплексе, такие как ввод, поиск, удаление, изменение, корректировка и просмотр данных;

- задача «формирование данных о животных» (просмотр параметров) обеспечивает выборку необходимой информации из таблиц, расчет данных по параметрам и фотоплетизмограммам животных, и вывод этих данных в отчеты.

Вторая часть программного комплекса включает в себя одну задачу: «управление данными с помощью электронных документов», что обеспечивает основные действия над справочниками, такие как ввод, поиск, удаление, изменение, корректировка и просмотр данных.

Третья и четвертая части программного комплекса включают в себя одну задачу: «управление данными с помощью электронных документов», что обеспечивает основные действия по занесению информации о ФПГ в программный комплекс.

Пятая часть программного комплекса включает в себя одну задачу: «Формирование отчетов», что обеспечивает формирование и выдачу на печать отчетов, а также выборку необходимой информации из таблиц.

Бизнес-логика приложения программного комплекса представлена на рисунке 5.

При проектировании программного комплекса обеспечены открытость, модифицируемость и модульность (наращиваемость) структуры базы данных и самой базы, а также независимость логических структур базы данных от структуры носителя.

При решении задачи по добавлению в БД параметров возникла проблема по введению формул вычисляемых параметров, точнее их обработка. Т.к. формулы вводятся в текстовом формате, а вычисления производятся с помощью арифметического кода программы, необходимо преобразовать эти два формата. Встроенных функций, решающих эту задачу, в языке программирования нет, что не дает простого и занимающего мало ресурсов решения.

При изучении используемых для создания базы данных языков программирования было найдено решение поставленной задачи. В языке запросов SQL и его реализации в языке программирования Visual Basic (один из языков, на котором был реализован программный комплекс) как раз используется запись в виде текстовой строки. Команда SQL в языке Visual Basic записывается следующим образом:

DoCmd.RunSQL Stroka,

где DoCmd.RunSQL - команда выполнения запроса на языке SQL; Stroka - текстовая переменная, представляющая запись команды на языке SQL.

В результате использования строки SQL был разработан алгоритм расчета определяемых параметров. Он основан на использовании таблицы parametr_d, в которую занесены вычисляемые параметры и их формулы, а также таблицы dan_par_d, в которую заносятся результаты вычисленных параметров (см. рисунок 6). После ввода первичных параметров производится их проверка. Если проверка прошла успешно, производится расчет вычисляемых параметров.

В результате использования данного алгоритма решена задача добавления вычисляемых параметров в базу данных, и сокращены объем программы и время вычисления.

Рисунок 5 - Бизнес-логика приложения

Четвертая глава диссертации посвящена апробации созданного программного комплекса «Пульс-ветеринария». В ней описывается созданный программный комплекс (интерфейсы программного комплекса, структура БД), а

также приводятся результаты его тестирования и апробации. Оригинальность разработанного программного комплекса подтверждена свидетельством «Об официальной регистрации базы данных».

Программный комплекс построен на архитектуре «файл-сервер» и использует СУБД Microsoft Access фирмы Microsoft. Этот выбор обоснован большими возможностями по созданию экранных форм, отчетов и запросов, доступностью данной СУБД, и возможностью легкого перехода на СУБД более высокого уровня Microsoft SQL Server, что позволяет увеличить производительность БД при промышленном использовании программного комплекса. В качестве системы программирования выбран встроенный язык программирования Visual Basic. Для графических приложений выбран язык программирования Borland Delphi.

Размер пустой базы данных составляет 384 Кб. Объем базы данных с заполненными справочниками составляет 404 Кб. Размер клиентской части программы занимает объем 4,84 Мб. Ограничение по занимаемому объему таблицы составляет 2 Гб. Если пересчитать указанный объем памяти на количество записей в самой большой таблице раг_рег, то можно осуществить более 10 миллионов записей.

Основой автоматизированного программного комплекса «Пульс-ветеринария» является реляционная база данных, предназначенная для хранения параметров ФПГ и животных, и содержащая формулы расчета необходимых параметров. Структура разработанной базы данных приведена на рисунке 6.

Разработанная база данных состоит из следующих таблиц:

1. korov — таблица содержит информацию о животных. В данную таблицу заносится и хранится информация с помощью экранной формы «Карточка». Таблица имеет связь «один ко многим» с таблицами: dan_par_v, par_per, dan_par_d, fpg, dan_d_k, a также связь «многие к одному» с таблицей tip_g.

2. dan_par_v - таблица содержит значения визуальных параметров фотоплетиз-мограмм животного. Информация заносится с помощью экранной формы «dan_par_v». Она имеет связь «многие к одному» со следующими таблицами: korov, parametr_v, viz_par.

3. par_per - таблица содержит измеряемые параметры фотоплетизмограмм животных. Информация заносится вручную с помощью экранной формы «раг_рег» или автоматически с помощью экранной формы «Занесение параметров». Она имеет связь «многие к одному» с таблицами korov и mestsn.

4. dan_par_d - таблица содержит вычисленные значения вычисляемых параметров фотоплетизмограмм. Данные параметры заносятся автоматически после ввода первичных параметров в таблицу раг_рег. Она имеет связь «многие к одному» со следующими таблицами korov и parametr_d.

5. fpg - таблица содержит оцифрованные значения фотоплетизмограмм. Информация заносится автоматически с помощью экранной формы «fpg». Она имеет связь «многие к одному» с таблицей korov.

6. Dan_d_k - таблица содержит значения измеренных параметров животных и имеет связь «многие к одному» с таблицами korov и param_d_lc.

1- tip_g — таблица содержит информацию о типах животных, которые могут заноситься в базу данных. Она имеет связь «один ко многим» с таблицей korov.

8. рагате1т_у - таблица содержит все возможные визуальные параметры формы пульсовой кривой, снимаемой с животного. Она имеет связь «один ко многим» с таблицами с1ап_раг_у и раг.

9. у1г_раг — таблица содержит информацию обо всех возможных значениях визуальных параметров. Она имеет связь «многие к одному» с таблицей рагате1х_у, а также связь «один ко многим» с таблицей ёап раг у.

10. теБ^п - таблица содержит информацию о возможных местах снятия параметров ФПГ. Она имеет связь «один ко многим» с таблицей раг рег.

11. рагаше1г_с1 — таблица содержит информацию о вычисляемых параметрах фо-топлетизмограмм. Она имеет связь «один ко многим» с таблицей с1ап_раг_с1.

12.рагат_с1_к - таблица содержит информацию о параметрах, измеряемых у животного. Она имеет связь «один ко многим» с таблицей <3ап_с1_к.

Важным этапом разработки программного комплекса явилась его отладка и тестирование, охватывающие всю работу программного комплекса. При тестировании использовался метод "наращивания" испытаний, построенный по принципу "от простого к сложному".

Тестирование быстродействия программного комплекса показало, что рядовой запрос (формирование одной таблицы или запроса) выполняется за 1-2 с, формирование пакета таблиц при средних характеристиках компьютера не превышает 2 мин. При проверке корректности ввода первичных параметров, например, при вводе амплитуды Ад (высоты точки перехода от быстрого кровенаполнения к медленному) и амплитуды Ас (инцизуры)(см. рисунок 1) большими, чем максимальная амплитуда Ав пульсовой волны, программа данные ошибки обнаружила. Тестированию подвергалась и обработка искусственно введенных арте-фактных значений параметров, например, значения Ав, по которым можно явно (без ветеринарного специалиста) отследить правильность обработки данных.

Рисунок 6 - Структура базы данных

Результаты тестирования корректности динамического анализа для коровы Стрелка за период с 01.01.2006 по 01.06.2006 приведены на рисунке 7. На экран-

19

ной форме «Графики» отображены все ФПГ животного за выбранный период (трехмерный рисунок в левом верхнем углу, где по оси X расположены время появления параметра, по оси У значения параметров, а по оси Z дата и время измерений). Для фильтрации конкретной ФПГ и просмотра изменений параметра во времени на экранной форме предусмотрены поля для ввода информации и три области для построения графиков. Справа вверху отображается срез трехмерного графика по оси Ъ. В нижнем левом углу отображен срез этого графика по оси X. На графике (нижний левый угол) обнаружено резкое артефактное изменение параметра «Ав», что говорит о корректности графической фильтрации.

Тестирование проводилось и по отбору интересующих пользователя информативных параметров пульсовой кривой, например, первичного параметра «А0» как для одного, так и для группы из 30 животных с помощью экранной формы «Фильтрация». В результате были обнаружены отклонения параметров от нормы у трех животных.

Таким образом, тестирование созданного программного продукта показало корректную работу программного комплекса, имеющего простой и удобный интерфейс в процессе введения, хранения и определения параметров ФПГ, проведении динамических исследований, то есть просмотре изменений параметров за интересующий интервал времени, машинонезависимость (возможность работать на любых компьютерах, с различными операционными системами), а также длительную эксплуатацию без эффекта "морального старения".

График общий График на 13.05.2006 12:02:05

Рисунок 7 - Графическая обработка параметров ФПГ

Апробация программного комплекса проводилась в учебно-опытном хозяйстве «Июльское» Удмуртской республики. В базу данных была занесена полная информация об 30 исследуемых коровах. С этих животных были сняты фото-плетизмограммы, которые занесены в базу данных и определены их параметры. Результаты испытаний БД исследуемых животных, полученные по методике описанного выше тестирования, подтвердили корректность работы программного

комплекса «Пульс-ветеринария». При этом отмечено существенное снижение времени поиска и обработки необходимых параметров, а также облегчение работы ветеринарных специалистов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В результате проведения комплексных исследований, направленных на получение научно-обоснованных методических и технических решений, созданы методика отбора приоритетных параметров, база данных параметров фотопле-тизмограмм и программный комплекс, предназначенный для работы с большим числом животных, позволяющий повысить оперативность и достоверность контроля состояния сосудистой системы животных.

1. Обоснована необходимость разработки БД для улучшения существующих автоматизированных систем оценки состояния сердечно-сосудистой системы человека и животных, в том числе по параметрам пульсовых кривых.

2. Определены основные направления использования базы данных параметров ФПГ животных, а именно, в исследовательских целях, для диагностики заболеваний, для обнаружения и своевременного оповещения об изменениях микроциркуляции в биотканях животного.

3. Проведена классификация 53 выявленных информативных параметров пульсовой кривой, из которых сформированы 3 группы параметров: первичные, визуальные и вычисляемые. Определено 6 критериев, по которым проведен первичный анализ и оценка параметров фотоплетизмограмм.

4. Разработана методика многоуровневого выбора приоритетных параметров ФПГ, на основе которой рассчитаны комплексные показатели, количественно характеризующие каждый из выбранных параметров фотоплетизмограммы. В результате отобрано 28 приоритетных параметров: 16 первичных, 5 визуальных и 7 вычисляемых параметров фотоплетизмограмм для обязательного хранения в БД. Данная методика может быть применена для отбора необходимых параметров при разработке систем и в ряде других областей.

5. Разработана структура бизнес-логики приложения по работе с базой данных и программный комплекс, работающий с БД, позволяющий выполнять следующие функции при работе с большим числом животных:

- ручной ввод параметров животного;

- ручной и автоматический ввод фотоплетизмограмм и их параметров;

- автоматический расчет параметров ФПГ с занесением результатов в БД;

- графическое отображение изменений параметров фотоплетизмограмм за требуемый интервал времени;

- ведение картотеки животных;

- поиск необходимой информации;

- формирование и вывод отчетных форм;

- динамический анализ параметров фотоплетизмограмм;

- разделение прав доступа к БД.

6. Разработаны алгоритмы графической фильтрации параметров, отбора параметров по критериям, добавление и перерасчет новых параметров, алгоритм автоматического расчета определяемых параметров фотоплетизмограмм животных.

7. Апробация разработанного программного комплекса регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных в составе автоматизированного комплекса для регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных, позволила улучшить контроль состояния сосудистой системы коров.

8. Оригинальность и новизна разработанного программного комплекса подтверждена двумя свидетельствами об официальной регистрации программы и базы данных параметров фотоплетизмограмм.

В приложении приведены структура таблиц БД, программные коды программ, экранные формы и акты использования полученных результатов.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Свидетельство «Об официальной регистрации программы для ЭВМ» №2005611184. Регистрация фотоплетизмограмм [Текст]/ В.А.Алексеев, С.Хамдан, A.A. Дюпин, С.И. Юран.- Бюл. Пр ЭВМ, БД, ТИМС. -2005. -№3.

2. Юран, С.И. Снижение влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для сельскохозяйственных животных [Текст]/ С.И. Юран, A.A. Дюпин // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. -2005. -№3. -С.82-84.

3. Свидетельство «Об официальной регистрации базы данных» №2008620029. База данных параметров фотоплетизмограмм [Текст]/ В.А. Алексеев, A.A. Дюпин, С.И. Юран. - Бюл. Пр ЭВМ, БД, ТИМС. - 2008. - №1.

4. Алексеев, В.А. Выбор параметров для базы данных фотоплетизмограмм [Текст]/ В.А. Алексеев, A.A. Дюпин, С.И. Юран // Вестник ИжГТУ. -2008. -№4. -Ижевск :Изд-во ИжГТУ, 2008. -С.135-137.

Основные публикации

5. Алексеев, В.А. Автоматизированная система на базе микроконтроллера для регистрации и анализа пульсовых кривых [Текст] / В.А. Алексеев, В.И. Заболотских, С.И. Юран, A.A. Дюпин, С. Хамдан // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2003): матер. XV НТК с участием зарубежных специалистов. -М.: МГИЭМ, 2003.-С.322-323.

6. Дюпин, A.A. Фотоплетизмограф на базе микроконтроллера [Текст]/ A.A. Дюпин, С.И. Юран // Научное обеспечение АПК. Итоги и перспективы: мат-лы Всероссийской научно-практич. конф. -Ижевск: ИжГСХА, 2003. -С.204-208.

7. Алексеев, В.А. Автоматизированная система для фотоплетизмографии биологических тканей в различных спектральных диапазонах [Текст]/ В.А. Алексеев, В.И. Заболотских, С.И. Юран, A.A. Дюпин // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2004): матер. XVI НТК с участием зарубежных специалистов. -М.: МГИЭМ, 2004.-С.301-303.

8. Юран, С.И. Снижение влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для с.х. животных [Текст]/ С.И. Юран, A.A. Дюпин // Автоматизация с.-х. производства: матер. 8 Междунар. НТК 4.2. -М.: ВИМ, 2004. -С.450-457.

9. Юран, С.И. Оптимизация усилия прижатия оптоэлектрического датчика к биологическому объекту [Текст]/ С.И. Юран, A.A. Дюпин // Устойчивому развитию АПК-научное обеспечение: Матер. Республиканской науч.-практ.конф. /

ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА» T.II - Ижевск: РИО ФГОУ ВПО ИжГСХА, 2004. -С.378-382.

Ю.Дюпин, A.A. Связь автоматизированной системы контроля физиологических показателей коров с компьютером [Текст]/ A.A. Дюпин // матер. Всероссийской НПК «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения» Т2, -Ижевск: ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА», 2005. -С. 517-522.

11. Дюпин, A.A. Устройство для телеметрического контроля физиологического состояния животных [Текст]/ A.A. Дюпин, С.И. Юран // матер. Всероссийской НПК «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения» Т.2, -Ижевск: ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА», 2005. -С. 601-606.

12. Дюпин, A.A. Структура базы данных параметров фотоплетизмограмм [Текст]/ A.A. Дюпин, С.И. Юран // Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве: сб. докладов IX Международной НПК 4.2. -М.: ВИМ, 2006. -С.352-359.

13. Дюпин, A.A. Разработка системы «Параметры периферического кровообращения» [Текст]/ A.A. Дюпин, С.И. Юран //Вестник ИжГСХА.-2006.-№1. -С.33-36.

14. Дюпин, A.A. Особенности построения базы данных параметров фотоплетизмограмм [Текст]/А.А. Дюпин// Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве: сб. докладов IX Международной НПК 4.2. -М.: ВИМ, 2006.-С.310-317с.

15. Дюпин, A.A. Структура базы данных параметров фотоплетизмограмм [Текст]/ A.A. Дюпин, В.А. Алексеев, С.И. Юран // Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства. Труды III научно-практической конф. (Ижевск, 14-15 апреля 2006 г.) - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007.-С.163-169.

16. Алексеев, В.А. Принципы построения базы данных параметров фотоплетизмограмм [Текст]/ В.А. Алексеев, A.A. Дюпин, С.И. Юран// Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства. Труды III научно-практической конф. (Ижевск, 14-15 апреля 2006 г.) - Ижевск: Изд-во ИжГТУ,

2007.-С.157-163.

17. Дюпин, A.A. Методология автоматического расчета определяемых параметров фотоплетизмограмм животных в разработанной базе данных [Текст]/ A.A. Дюпин // Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства. Труды IV научно-практической конф. (Ижевск, 17-19 мая 2007 г.) -Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008.-С.178-182.

18. Дюпин, A.A. Выбор параметров фотоплетизмограмм для базы данных [Текст] / A.A. Дюпин, С.И. Юран // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ'2008: труды VIII Международной научн.-техн. конф. - Владимир, ВГУ,

2008. - Т.1. — С.339-343.

19. Дюпин, A.A. Выборка параметров для базы данных фотоплетизмограмм [Текст] / А.А.Дюпин // Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве: сб. докладов X Международной НПК 4.2. -М.: ВИМ, 2008. -С.153-161.

20.Дюпин? A.A. Выбор параметров фотоплетизмограмм для базы данных [Текст]/ A.A. Дюпин // Научный потенциал - аграрному производству. Материа-

лы Всероссийской научно-практической конференции. (Ижевск, 26-29 2008г.) - Ижевск: ФГОУ ВПО Ижевская ГСХА, 2008. -С. 16-23.

Подписано в печать 28 августа 2009. Усл. печ. л. 1,4. Тираж 100 экз. Заказ №188. Отпечатано в типографии ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА»

Введение.

Глава 1 Методы и средства фотоплетизмографии.

1.1 Методы изучения состояния сердечно-сосудистой системы.

1.2 Методы исследования пульсовых кривых.

1.3 Метод фотоплетизмографии.

1.4 Параметры фотоплетизмограмм и показатели, рассчитываемые на их основе.

1.5 Проблемы регистрации, хранения и использования параметров, и показателей фотоплетизмограмм животных.

1.6 Постановка цели и задач диссертации.

1.7 Выводы.

Глава 2 Определение приоритетных параметров, подлежащих хранению в базе данных.

2.1 Параметры пульсовой кривой.

2.2 Качественные критерии оценки фотоплетизмограмм.

2.3 Выбор основных параметров для хранения в базе данных.

2.3.1 Общие требования к основным параметрам.

2.3.2 Методика сравнительной оценки основных параметров ФПГ.

2.3.3 Определение целевого назначения базы данных.

2.3.4 Разделение параметров фотоплетизмограммы на группы.

2.3.5 Определение критериев оценки параметров весовых. коэффициентов.

2.3.6 Критерий - целевая функция.

2.3.7 Расстановка количественных и качественных значений параметров.

2.4 Алгоритм расчета критериев для проведения сравнительной оценки основных параметров ФПГ.

2.5 Результаты отбора параметров ФПГ, необходимых для хранения в базе данных.

2.6 Расчет количества информации, занимаемого значениями. фотоплетизмограмм, занесенными в базу данных.'.

2.6.1 Информационная модель.

2.6.2 Расчет объема памяти, занимаемого значениями параметров. фотоплетизмограмм при занесении в базу данных.

2.6.3 Регламент проведения измерений.

2.7 Выводы.

Глава 3 Создание программного комплекса базы данных. параметров ФПГ.

3.1 Структура базы данных.

3.1.1 Особенности проектирования базы данных параметров. периферического кровообращения.

3.1.2 Проектирование базы данных.

3.2 Разработка бизнес-логики приложения программного комплекса.

3.2.1 Обоснование состава автоматизируемых задач.

3.2.2 Обоснование применения типовых решений.

3.2.3 Основные требования к программному комплексу.

3.2.4 Основные технические решения проекта программного комплекса.

3.2.5 Разработка подсистемы «картотека животных».

3.2.6 Разработка подсистемы «Справочники».

3.2.7 Разработка подсистемы «Ввод ФПГ».

3.2.8 Разработка подсистемы «Ввод параметров ФПГ».

3.3 Выбор метода расчета параметров.

3.4 Выводы.

Глава 4 Апробация программного комплекса.

4.1 Описание реализованного программного комплекса.

Пульс-ветеринария».

4.2 Описание реализованной базы данных параметров. фотоплетизмограмм в программном комплексе «Пульс-ветеринария».

4.3 Функциональные возможности программного комплекса.

Пульс-ветеринария».

4.4 Тестирование разработанного программного комплекса.

4.4.1 Тестирование первичного ввода и расчета параметров.

4.4.2. Тестирование обработки параметров.

4.5 Выводы.

Актуальность темы.

Проблема автоматизации процессов, связанных с хранением, обработкой и поиском необходимых данных имеет первостепенное значение в работе ветеринарных врачей, зоотехников, селекционеров и других специалистов, работающих с сельскохозяйственными животными. В процессе своей деятельности специалисты сталкиваются с необходимостью обработки большого объема информации о животных, особенно в условиях крупных животноводческих комплексов. При этом получаемые в результате измерения параметры, как правило, обрабатываются вручную. Процесс поиска и обработки параметров, содержащих необходимую информацию, нередко занимает недопустимо большое время и ведет к информационной перегрузке ветеринарных специалистов.

Одной из важнейших систем организма человека и животных является сердечно-сосудистая система (ССС). Поэтому создание приборов оперативного контроля состояния ССС животных, особенно высокопродуктивных и ценных в племенном отношении, является актуальной задачей. Большими возможностями обладают оптические методы, в том числе и метод ф 'отоплетизмографии (ФПГ), с помощью которого можно снять пульсовую кривую, позволяющую установить многие показатели сосудистого тонуса и кровенаполнения, а также - состояние гемодинамики исследуемого участка тела или органа.

Разработке методов и аппаратуры для фотоплетизмографии посвящены работы B.C. Мошкевича, Л.И. Калакутского, E.JI. Малиновского, Е.П. Попечителе-ва, L. G. Lindberg, J. Spigulis, Н. Asada и др. Однако, регистрация фотоплетизмо-грамм с животных имеет ряд особенностей, связанных с состоянием кожных покровов, двигательными артефактами и др. Решению данных задач посвящены работы В.А. Алексеева, С.И. Юрана и др.

Проблема автоматизации при работе с диагностическими параметрами или, по крайней мере, уменьшение объема ручной обработки является актуальной и при регистрации пульсовых кривых методом ФПГ, имеющих важное диагностическое значение. Причем эта проблема является весьма сложной в связи с тем, что 4 существует большое число параметров и они разнообразны по виду, структуре и информативности, а их контроль и обработка оказываются затруднительными.

Существуют комплексы по обработке и анализу пульсовых кривых (CONAN, Валента, Dopplex II, ПАРИС, VasoGuard, система, разработанная в ИЛУ РАН им. В.А. Трапезникова и др.) но нет удобных, и в первую очередь для неквалифицированного пользователя, автоматизированных систем, позволяющих оперативно следить за физиологическим состоянием большого числа животных в рамках обеспечения ветеринарного контроля, проведения'лечебно-профилактических мероприятий, селекционной работы и др., облегчающих работу ветеринарных специалистов, зоотехников, селекционеров при использовании параметров пульсовой кривой в качестве информативных. Такие системы должны иметь специализированные базы данных параметров фотоплетизмограмм и показателей, вычисляемых на основе этих параметров.

Для решения указанной задачи в диссертации обоснован, разработан и экспериментально опробован программный комплекс, содержащий базу данных (БД) параметров пульсовых кривых.

Объектом исследования является автоматизированная система контроля состояния сосудистой системы животных по параметрам фотоплетизмограмм.

Предметом исследования является методика выделения приоритетных параметров фотоплетизмограмм животных в базе данных.

Цель работы: разработка программного комплекса регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных с занесением в базу данных параметров фотоплетизмограмм, отражающих состояние сосудистой системы животных, обеспечивающего неквалифицированному пользователю оперативность и достоверность получения информации по выделенным параметрам.

Для достижения указанной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать и исследовать методику выбора приоритетных параметров фотоплетизмограмм, включаемых в базу данных.

2. Обосновать требования и разработать структуру базы данных параметров ФПГ животных и программный комплекс регистрации и обработки фото-плетизмограмм животных, включающий базу данных.

3. Разработать алгоритмы функционирования программного комплекса с базой данных фотоплетизмограмм животных.

4. Апробировать разработанный программный комплекс на сельскохозяйственном объекте.

Методы исследования. В работе применены методы системного анализа, теории информации, моделирования, автоматизированного проектирования информационных систем и технологии хранения данных, языки программирования VBA и Delphi.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов обеспечена корректным применением математических методов, а также совпадением результатов вычислительного эксперимента и натурных испытаний программного комплекса регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

1. Определены основные критерии анализа й оценки параметров фотоплетизмограмм, позволяющие всесторонне оценить эта параметры и выделить среди них приоритетные.

2. Предложена методика многоуровневого выбора приоритетных параметров фотоплетизмограмм, включаемых в базу данных, основанная на поэтапной количественной оценке каждого параметра с определением комплексных показателей.

3. Разработана структура бизнес-логики приложения по работе с базой данных, позволяющая накапливать и эффективно использовать основные параметры фотоплетизмограмм для большого числа объектов.

4. Разработан алгоритм расчета вычисляемых параметров, позволяющий автоматически пересчитывать их при введении новых формул, что повышает эффективность учета этих параметров.

Практическая ценность и использование результатов работы:

1. Разработанный программный комплекс регистрации и обработки фо-топлетизмограмм животных, предназначенный для исследования сердечнососудистой системы большого числа животных в условиях ферм, позволяет выполнять следующие функции:

- ручной ввод параметров животного;

- ручной и автоматический ввод фотоплетизмограмм и их параметров;

- автоматический расчет параметров ФПГ с занесением результатов в БД;

- графическое отображение изменений параметров фотоплетизмограмм за требуемый интервал времени, то есть возможность проведения динамических исследований;

- поиск необходимой информации;

- формирование и вывод отчетных форм;

- отбор параметров по заданным пользователем критериям.

2. Использование программного комплекса позволяет за счет сокращения времени поиска, обработки и анализа параметров фотоплетизмограмм более эффективно проводить диагностику физиологического состояния большого числа животных при исследовании периферического кровообращения и своевременно (на ранних стадиях) выявлять их заболевания, что снижает затраты на лечение, а также расширяет возможности ветеринарных и других специалистов при проведении исследовательских работ.

3. Разработанная методика позволяет применять ее и в других областях, где необходим отбор различных по типу параметров.

4. Внедрение программного комплекса позволяет расширить использование информационных технологий в области ветеринарии и сельскохозяйственного производства.

На защиту выносятся:

1. Методика многоуровневого выбора приоритетных параметров фотоплетизмограмм животных, включаемых в базу данных.

2. Структура базы данных параметров ФПГ животных и бизнес-логика по работе с БД.

3. Алгоритмы программного комплекса, работающего с БД фотоплетиз-мограмм животных: . .

• автоматический расчет вычисляемых параметров при вводе;

• добавление новых вычисляемых параметров;

• автоматический пересчет вновь введенных параметров по ранее записанным параметрам;

• графический анализ параметров с фильтрацией;

• алгоритм отбора и фильтрации параметров.

Апробация работы. Результаты, полученные в диссертации, докладывались на XV научно-технич. конф. с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2003» (Москва, 2003), Всероссийской научно-практ. конф. «Научное обеспеi * ' чение АПК» (Ижевск, 2003), XVI научно-технич. конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления - Датчик 2004» (Москва, 2004), Республиканской научно-практич. конф. «Устойчивому развитию АПК-научное обеспечение» i

Ижевск, 2004), VIII международной научно-практич. конф. «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2004), Всероссийской научно-практич. конф. «Современные проблемы аграрной науки и пути их решения» (Ижевск, 2005), IX международной научно-практич. конф. «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2006), III научно-практич. конф. «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства» (Ижевск, 2006), VIII Международной научно-технич. конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир, 2008), X международной научно-практич. конф. «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2008), IV научно-практич. конф. «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства»

Ижевск, 2008), Российской конференции с международным участием «Техниче . 8 ские и программные средства систем управления, контроля и измерения» УКИ-08 (Москва, 2008), научно-технических и научно-методических конференциях и семинарах в 2003-2009 г., проводимых в ИжГТУ и Ижевской ГСХА. Результаты работы были представлены на всероссийской специализированной выставке «Комплексная безопасность - 2009» (Ижевск, 2009).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 20 работах, из них 4 работы опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК, в том числе свидетельство «Об официальной регистрации программы для ЭВМ» и свидетельство «Об официальной регистрации базы данных».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (112 наименований) и изложена на 165 страницах машинописного текста. Диссертация содержит 52 рисунка, 10 таблиц и 4 приложения.

Основные выводы и результаты

В результате проведения комплексных исследований, направленных на получение научно-обоснованных методических и технических решений, созданы методика отбора приоритетных параметров, база данных параметров фотоплетизмограмм и программный комплекс, предназначенный для работы с большим числом животных, позволяющий повысить оперативность и достоверность контроля состояния сосудистой системы животных.

1. Обоснована необходимость разработки БД для улучшения существующих автоматизированных систем оценки состояния сердечно-сосудистой системы человека и животных, в том числе по параметрам пульсовых кривых.

2. Определены основные направления использования базы данных параметров ФПГ животных, а именно, в исследовательских целях, для диагностики заболеваний, для обнаружения и своевременного оповещения об изменениях микроциркуляции в биотканях животного.

3. Проведена классификация 54 выявленных информативных параметров пульсовой кривой, из которых сформированы 3 группы параметров: первичные, визуальные и вычисляемые. Определено 6 критериев, по которым проведен первичный анализ и оценка параметров фотоплетизмограмм.

4. Разработана методика многоуровневого выбора приоритетных параметров ФПГ, на основе которой рассчитаны комплексные показатели, количественно характеризующие каждый из выбранных параметров фотоплетизмограммы. В результате отобрано 28 приоритетных параметров: 16 первичных, 5 визуальных и 7 вычисляемых параметров фотоплетизмограмм для обязательного хранения в БД. Данная методика может быть применена для отбора необходимых параметров при разработке систем и в ряде других областей.

5. Разработана структура бизнес-логики приложения по работе с базой данных и программный комплекс, работающий с БД, позволяющий выполнять следующие функции при работе с большим числом животных:

- ручной ввод параметров животного;

- ручной и автоматический ввод фотоплетизмограмм и их параметров;

- автоматический расчет параметров ФПГ с занесением результатов в БД;

- графическое отображение изменений параметров фотоплетизмограмм за требуемый интервал времени;

- ведение картотеки животных;

- поиск необходимой информации;

- формирование и вывод отчетных форм;

- динамический анализ параметров фотоплетизмограмм;

- разделение прав доступа к БД.

6. Разработаны алгоритмы графической фильтрации параметров, отбора параметров по критериям, добавление и перерасчет новых параметров, алгоритм автоматического расчета определяемых параметров фотоплетизмограмм животных.

7. Апробация разработанного программного комплекса регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных в составе автоматизированного комплекса для регистрации и обработки фотоплетизмограмм животных, позволила улучшить контроль состояния сосудистой системы коров.

8. Оригинальность и новизна разработанного программного комплекса подтверждена двумя свидетельствами об официальной регистрации программы и базы данных параметров фотоплетизмограмм.

1. Ленец, И.А. Диагностика незаразных болезней животных с применением вычислительной техники Текст. / И.А. Ленец. М.: Агропромиздат, 1989. - 360 с.

2. Алексеев, В.А. Система автоматизации анализа гемодинамических показателей с.х. животных Текст./ В.А. Алексеев, С.И. Юран// «Электронизация животноводства». Материалы Международн. конф., Рига, ЦНТИ Латв.ССР, 1989, С.148-152.

3. Алексеев, В.А. Автоматизированный контроль сердечно-сосудистой системы животных Текст./В.А. Алексеев, В.И. Заболотских, С.И. Юран// Механизация и электрификация сельского хозяйства, 1996, N5, С. 25-26.

4. Алексеев, В.А. Проектирование устройств регистрации гемодинамичетских показателей животных на основе метода фотоплетизмографии Текст. : монография / В.А. Алексеев, С.И. Юран. Ижевск: ИжГТУ, ИжГСХА, 2006.-248 с.

5. Уша, Б.В. Клиническая диагностика внутренних незаразных болезней животных Текст. / Б.В. Уша, И.М. Беляков, Р.П. Пушкарев. М.: Колос, 2003.487 с.

6. Калакутский, Л. И. Аппаратура и методы клинического мониторинга Текст. / Л.И. Калакутский, Э.С. Манелис. -Самара: Самар. гос. аэрокосм, ун-т, 1999.- 160 с.

7. Ремизов, А.Н. Медицинская и биологическая физика Текст./ А.Н. Ремизов -М.: Высш.школа, 1996.-608 с.

8. Бороноев, В.В. Датчики пульса для практической диагностики в тибетской медицине Текст. / В.В. Бороноев, В.Д. Дашинимаев, Э.А. Трубачеев// Пульсовая диагностика тибетской медицины. Новосибирск: Наука, 1988, С.64-77.

9. Подлепецкий, Б.И. Микроэлектронные датчики для медикобиологических исследований Текст. //Приборы и системы управления. 1996, №5,1341. С.29-32.

10. Подлепецкий, Б.И. Микроэлектронные датчики и преобразователи для неинвазивного контроля состояния функциональных систем человека Текст./ Б.И. Подлепецкий, С.С. Скрипка // Измерительная техника. 1997, №2, С.15-16.

11. Мошкевич, B.C. Фотоплетизмография Текст. / B.C. Мошкевич. М.: Медицина, 1970. - 208 с.

12. Юран, С.И. Применение метода фотоплетизмографии в животноводстве Текст. // Техника в сельском хозяйстве, 2000, №1, С.16-19.

13. Жигалов, В.А. Оптодиагностика сосудистой системы сельскохозяйственных животных Текст./ В.А. Жигалов, С.И. Юран // Доклады Россельхозака-демии, 2001, №3,С.50-53.

14. Цицурин, В.И. Проблемы и перспективы метода фотоплетизмографии Текст. / В.И. Цицурин// Вестник АН Казахской ССР. Деп.статья №2988-85. Алма-Ата, 1985.-34с.

15. Hertzman, А.В. The blood supply of various skin areas as estimated by the photoelectric plethysmography Text. / A.B. Hertzman // Am.J.Physiol. 1938.-vol.124.- №2. - P. 328-340.

16. Kamal, A.A.R. Skin photoplethysmography-a review Text. / A.A.R. Kamal, J.B. Harness, G. Irving, A.J. Mearns // Computer methods and Programs in biomedi-cine. 1989. - Vol. 28. - P. 257-269.

17. Giltvedt, J. Pulsed multifrequency photoplethysmograph Text. / J. Giltvedt, A. Sira, P. Helme // Med. and Biol. Eng. and Comput. 1984. - Vol. 22. - P. 212-215.

18. Разработка прибора для комплексной диагностики физиологического состояния с.-х. животных Текст. : отчет о НИР с МСХ У дм. АССР / ИжСХИ, рук. Юран С.И. ; исполн.: Малков А.В., Трефилов Е.Г. и др. Ижевск, 1989. - 41 с. №ГР. 02.90.0049378.

19. Разработка комплекса диагностических приборов ветеринарного врача, предназначенных для работы в условиях ферм Текст. : отчет о НИР с ГУ ВУЗов МСХ и П СССР / ИжСХИ, рук. Юран С.И. ; исполн.: Алексеев В.А., Заболотских

20. B.И., Останин И.Е. и др. Ижевск, 1991. - 53 с. №ГР. 01860054212.

21. Палеев, Н.Р. Атлас гемодинамических исследований в клинике внутренних болезней Текст. / Н.Р. Палеев, И.М. Каевицер. М.: Медицина, 1975. - 240 с.

22. Логвинов, B.C. Метод диагностики по параметрам колебательных и волновых процессов в сердечно-сосудистой системе Текст. / B.C. Логвинов // Пульсовая диагностика тибетской медицины. Новосибирск: Наука, 1988. - С. 90-108.

23. Полищук, В.И. Техника и методика реографии и реоплетизмографии Текст. / В.И. Полищук, Л.Г. Терехова. М.: Медицина, 1983. - 176 с.

24. Юран, С.И. Контроль процесса дойки коров методом фотоплетизмографии Текст. // Механизация и электрификация сельского хозяйства, 1999, №10,1. C.11-13.

25. Sherebrin, М.Н. Frequency analysis of the peripheral pulse wave, detected in the finger with a photoplethysmograph Text. / M.H. Sherebrin, R.Z. Sherebrin // IEEE Transactions on biomedical engineering. — 1990. Vol.37. - №3. - P. 313-317.

26. Плепис, О.Я. Реография в оториноларингологии Текст./ О .Я. Плепис Л. : Медицина, 1988.-128с.

27. Баевский, P.M. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе Текст./P.M. Баевский, О.И. Кириллов, C.B. Клецкин М.: Наука, 1984.-219 с.

28. Юран, С.И. Методы аппаратурного анализа периодически нестационарных случайных процессов Текст./ С.И. Юран// Измерительная техника, 1980, №12, С.16-17.

29. Войчишин, К.С. Информационные связи био-гелио-геофизических явлений и элементы их прогноза Текст. / К.С. Войчишин, Я.П. Драган, В.И. Куксен-ко и др. Киев: Наукова думка, 1974.-208 с

30. Юран, С.И. Об аппаратурном подходе к анализу ритмических сигналов Текст. / С.И. Юран// Отбор и передача информации, вып.55, К.: Наукова думка, 1978, С.16-19.

31. Кулаичев, А.П. Компьютерная электрофизиология Текст. / А.П. Кулаичев. М.: Изд-во МГУ, 2002.-379 с.» !

32. Преобразователь для фото плетизмографии ФПГ-02 Текст. Паспорт и инструкция к применению. Брест, Брестский ЭМЗ, 1989.-49 с.г

33. Прохончуков, A.A. Функциональная диагностика в стоматологической практике Текст./ A.A. Прохончуков, Н.К. Логинова, Н.П. Жижина// М.: Медицина, 1980. - 272 с.

34. Милохов, К.В. Оценка эффективности влияния лазерного излучения накровообращение тканей по показателям фотоплетизмографии Текст. / К.В. Милохов, Е.П. Бугай// В кн. Лазеры в хирургической стоматологии. М.: ЦНИИ сто:матологии, 1982, С.17-20.

35. Патент RU №2032376. МПК 6 А61В 5/0295. Способ определения состояния биологической ткани и фотоплетизмограф Текст. / Александров М.Т., Осипов В.К., Герасимов И.М. и др. Опубл. 10.04.95, Бюл.№10.

36. Сигал, З.М. Жизнеспособность органов брюшной полости при оперативных вмешательствах Текст./ З.М. Сигал, А.П. Кравчук, И.С. Кузнецов Ижевск: Удмуртия, 1988.-212 с.

37. Шурыгин, И.А. Мониторинг дыхания: пульсооксиметрия, капнография, оксиметрия Текст./И.А. Шурыгин -СПб.: Невский диалект, 2000.-301 с.

38. Mendelson, Y. Noninvasive pulse oximetry utilizing skin reflectance pho-toplethysmography Text. / Y. Mendelson, B. Ochs // IEEE Trans, on biomedical engineering. 1988. - Vol.35. - №10. - P. 798-805.

39. Манойлов, B.E. Электричество и человек Текст./ В.Е. Манойлов JL: Энергоатомиздат. 1988.-224с.

40. Пракс, Я.О. Система автоматизированной регистрации и анализа сердечного ритма коров Текст. / Я.О. Пракс, П.П. Хорма, В.К. Пойкалайнен и др. // Сельскохозяйственная биология. 1988. - №1. - С. 130-134.

41. Menzies, P.I. An assessment of the utility of microcomputers and dairy herd management software for dairy farms and veterinary practices Text. / P.I. Menzies, A.H. Meek, B.W. Shtahlbaum // Can. vet. J. 1988. - № 29. - P. 287-293.

42. Мосийко, В.И. Интенсификация молочного скотоводства Текст. / В.И. Мосийко, А.Г. Зусмановский, В.Г. Зниняцковский.-М.: Агропромиздат, 1989.-352с.

43. Тот, JI. Применение микроэлектроники в животноводстве Текст. / JI. Тот, Л.М. Токарь. К.: Урожай, 1990. - 216 с.

44. Юран, С.И. Варианты использования технических средств в ветеринарном контроле Текст. / С.И. Юран // Труды НПК ИжГСХА. Ижевск, ИжГТУ, 1998.-Ч. 4.-С. 64-65.

45. Алексеев, В.А. Организация автоматизированного ветеринарного контроля на животноводческом комплексе Текст. / В.А. Алексеев, С. Хамдан, С.И. Юран // Успехи современного естествознания. 2005. - №7. - С. 48-49.

46. Диагностическая система Валента Электронный ресурс. — режим достуIпа: http://www.valenta.spb.ru/equipment/srheo.html

47. Комплекс «Телепат» Электронный ресурс. — режим доступа: http://www.potential.sp.ru

48. Система «Vaso Guard» Электронный ресурс. — режим доступа: http://medsystems.ru/nicolet.VasoGuard/index.shtml

49. Десова, A.A. Портативная компьютерная система регистрации, обработки и хранения пульсовых сигналов Текст. / A.A. Десова, А:А. Дорофеюк, Д.Ю. Максимов // Датчики и системы 2008, №4. С.29-32.

50. Заболотских, В.И. Портативная система фотоплетизмографии для медико-биологических исследований Текст. / В.И. Заболотских, С.И. Юран // Измерительная техника 1999. - №4.- С. 31-34.i

51. XV НТК с участием зарубежных специалистов. М.: МГИЭМ, 2003,-С.322-323.

52. XVI НТК с участием зарубежных специалистов. М.: 2004, МГИЭМ. - С. 301-303.

53. Юран, С.И. Портативный автоматизированный фотоплетизмограф Текст. / С.И. Юран // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 2006.-№7.-С. 17-19.

54. Алексеев, В.А. Снижение влияния артефактов при регистрации фотопле-1гтизмограмм Текст. / В.А. Алексеев, С.И. Юран // Датчики и системы.- 2007. №6.139-С. 19-22.

55. Юран, С.И. Фотоплетизмограф на базе микроконтроллера Текст. / С.И. Юран, A.A. Дюпин // Научное обеспечение АПК. Итоги и перспективы: материалы Всероссийской научно-практической конф. Ижевск: 2003, ИжГСХА. - С. 204208.

56. Юран, С.И. Снижение влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для с.х. животных Текст. / С.И. Юран, A.A. Дюпин // Автоматизация с.-х. производства. Материалы 8 Международной НТК, М.: ВИМ, 2004, часть 2, С.450-457.

57. Юран, С.И. Снижение влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для сельскохозяйственных животных Текст. / С.И. Юран, A.A. Дюпин // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. — 2005. №3. - С. 82-84.

58. Свидетельство «Об официальной регистрации программы для ЭВМ» №2005611184. Регистрация фотоплетизмограмм Текст. / Алексеев В.А., Хамдан С., Дюпин A.A., Юран С.И. Бюл. Пр ЭВМ, БД, ТИМС №3 (52) от 20.09.2005.

59. Гаранч, Э.Г. Автоматизированная система управления зоотехнической иветеринарной работами на молочных фермах Текст. / Э.Г. Гаранч, А.Р. Лауре //140

60. Acta Univ.Agric. Brno. - Fac.Agroecon. - 18. - 1982. - P. 3-8.

61. Алексеев, В.А. Проблемы автоматизации измерений физиологических параметров сельскохозяйственных животных Текст. / В.А. Алексеев, В.И. Заболотских, С.И. Юран // Методология измерений: материалы Всесоюзной научно-техн. конф. Л., ЛГТУ, 1991. - С. 65-66.

62. Краусп, В.Р. АСУТП молочной фермы беспривязного содержания высокоудойных коров АИСУ-400 Текст. / В.Р. Краусп // Автоматизированные технологии с.-х. производства: труды ВИЭСХ. М., ВИЭСХ, 1997. - Т. 83. - С. 68-83.

63. Data Flow™ Herd Management System Электронный ресурс. - режим доступа: http://scr.co.il

64. Микрокомпьютерные медицинские системы: Проектирование и применения Текст. / Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера.- М.: Мир, 1983. 544 с.

65. Микрокомпьютеры в физиологии Текст.; перевод с. англ. под ред. П. Фрейзера. М.: Мир, 1990. - 383 с.

66. Кулаичев, А.П. Компьютерный контроль процессов и анализ сигналов Текст. / А.П. Кулаичев. М.: Информатика и компьютеры, 2002. - 291 с.

67. Попечителев, Е.П. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника Текст. / Е.П. Попечителев, H.A. Кореневский.-М.: Высш.шк.,2002.-470 с.

68. Малиновский,ЕЛ. Учебно-методическое пособие по использованию пальцевой фотоплетизмографии Электронный ресурс./Е.Л. Малиновский режим доступа: http://www.tokranmed.ru/metod/fpg.htm

69. Орлов, А.И. Экспертные оценки Текст./А.И. Орлов // Учебное пособие. -М.: 2002.-31 с.

70. Орлов, А.И. Теория принятия решений Текст./ А.И.Орлов.// Учебное пособие М.: Издательство «Март», 2004. - 656 с "

71. Орлов, А.И. Высокие статистические технологии: Экспертные оценки Текст./А.И. Орлов// Учебник. М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики, 2008. - 372 с1

72. Дюпин, A.A. Выбор параметров фотоплетизмограмм для базы данных Текст. / A.A. Дюпин, С.Й.'Юран // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ'2008: труды VIII Международной научн.-техн. конф. Владимир, ВГУ, 2008. - Т.1. -С. 339-343.

73. Дюпин, A.A. Выборка параметров для базы данных фотоплетизмограмм Текст. /A.A. Дюпин// Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве. Сб. докладов X Международной НИК. М.: ВИМ, часть 2, 2008, С.153-161.

74. Алексеев, В.А. Выбор параметров для базы данных фотоплетизмограмм Текст./ В.А. Алексеев, A.A. Дюпин, С.И. Юран//Вестник ИжГТУ. -2008. -№4. -Ижевск :Изд-во ИжГТУ, 2008.-С.135-137.

75. Дюпин, A.A. Разработка системы «Парамётрьгпериферического кровообращения» Текст. / A.A. Дюпин, С.И. Юран // Вестник ИжГСХА. 2006. - №1. -С. 33-36.

76. Крамер, Г. Математические методы статистики Текст./ Г. Крамер// М.: Мир.-1976.- 648 с.

77. Рогачев, А.И. Системный подход при проектировании биотехнических комплексов Текст. / А.И. Рогачев, В.М. Шабер // Биотехнические технические системы: межвузовский сб. JL, ЛИАП, 1983. -Вып. 162. - С. 16-20.

78. Погорелый, JI.B. Биотехнические системы в животноводстве Текст. / J1.B. Погорелый, М.М. Луценко. К.: Урожай, 1992'. - 344 с.

79. Карташов, Л.П. Системный синтез технологических объектов АПК Текст. / Л.П. Карташов, В.Ю. Полищук-Екатеринбург:УрО РАН, 1998.-187 с.

80. Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ Текст. / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко.- М.: Высш.шк., 1989.-367 с.

81. Славин, М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях Текст. / М.Б. Славин М.: Медицина, 1989. - 304 с.' ,

82. Антонов, A.B. Системный анализ: Учебн. для вузов Текст. / А.В Антонов. -М.: Высш.шк., 2004.- 454 с.

83. Темников, Ф.Е. Теоретические основы информационной техники Текст.143

84. Ф.Е. Темников, В.А. Афонин, В.И. Дмитриев. М.: Энергия, 1971.- 424 с.

85. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник Текст. Учебн. пособие для вузов / Под ред. В.Н.Волковой, В.Н.Козлова.- М.: Высш.шк., 2004.-616 с.

86. Юран, С.И. Системный подход к регистрации и обработке фотопле-тизмограмм Текст. / С.И. Юран // Вестник ИжГСХА. 2006. - №1. - С. 27-29.

87. Алексеев, В.А. Информационная модель процесса регистрации и обработки фотоплетизмограмм Текст. / В.А. Алексеев, С.И. Юран, Н. Або Исса // Вестник ИжГТУ, Раздел 2: Приборы и методы контроля. 2006.- №3.- С. 48-52.

88. Патент РФ №2042321. Способ определения состояния лактирующей коровы и устройство для его осуществления Текст. / Мартыненко И.И., Рыбакова Л.В. A01J7/00. БИ №24, 1995.

89. Авт.свид. №1766336 (СССР). Устройство для измерения физиологических показателей с.-х. животных Текст. / Юран С.И., Алексеев В.А., Заболотских В.И. Опубл. 1992, Бюл. №37.

90. Патент РФ №2231952. Способ определения физиологических показателей вымени животных Текст. / Юран С.И. Опубл. 2004, Бюл. №19.

91. Юран, С.И. Измерение параметров фотоплетизмограмм с вымени коров во время дойки Текст./С.И. Юран// Механизация и электрификация сельского хозяйства, 2006, №10, С.17-19.

92. Харрингтон, Джен Л. Проектирование реляционных баз данных Текст. / Джен Л. Харрингтон -М.: «Лори», 2006. -241 с.

93. Чекалов, А. Базы данных: от проектирования до разработки приложений Текст. / А. Чекалов -М: «Мастер», 2003. 435 с.

94. Хомоненко, А.Д. Базы данных Текст. / А.Д. Хомоненко, В.М. Цыганков, М.Г. Мальцев. Под ред. проф. А.Д. Хомоненко.- 4-е изд., доп. и перераб. -СПб.: Корона принт, 2004.-736 с.

95. Гетц, К. Access. Сборник рецептов для профессионалов Текст. / К. Гетц, П. Литвин, Э. Бэрн. СПб.: Питер, 2003.-704 с.

96. Свидетельство «Об официальной регистрации базы данных» № 2008620029 от 09.01.2008. База данных параметров фотоплетизмограмм Текст. / В.А. Алексеев, A.A. Дюпин, С.И. Юран. Бюл. Пр ЭВМ, БД, ТИМС. - 2008. - №1.