WWW.LIBRUS.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - собрание публикаций
 

Pages:     | 1 ||

«ОСНОВЫ ТЕОРИИ БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ МОСКВА ФИЗМАТЛИТ С.А. Акулов А.А. Федотов ОСНОВЫ ТЕОРИИ БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ МОСКВА ФИЗМАТЛИТ ® УДК 57.087 ББК 32.811.3 А 44 Рецензенты: ...»

-- [ Страница 2 ] --

Третьим фактором, определяющим состояние организма, является функциональный резерв. Величину функционального резерва организма можно определить как разность между максимально достижимым уровнем его специфической функции и уровнем этой функции в условиях физиологического покоя .

Снижение функционального резерва вызывает повышение риска заболевания и может быть определено как ухудшение реакции организма на соответствующую функциональную пробу или по степени его адаптации к повседневной деятельности .

Оценка функционального резерва чаще всего осуществляется прогностическими методами, например, с помощью моделей с использованием стандартных нагрузочных проб, не позволяющих непосредственно измерить всю “глубину” резерва организма .

Функциональный резерв находится в определенной зависимости от уровня функционирования организма и степени напряжения регуляторных механизмов. В общем случае функциональный резерв тем выше, чем меньше степень напряжения регуляторных механизмов или чем выше уровень функционирования .

По аналогии с первыми двумя факторами, определяющими состояние организма, можно установить следующие градации функционального резерва :

- максимальный и высокий – характерные для нормального функционирования ;

- средний и ниже среднего – определяемые при донозологических формах;

- низкий и минимальный – характерные для патологических состояний .

Единство трех факторов, определяющих функционирование организма, позволяет описать его состояние с помощью фазового пространства с координатами “уровень функционирования – степень напряжения регуляторных механизмов – функциональный резерв”. Состояние организма в данном фазовом пространстве отображается точкой пространства, а динамика состояния – вектором, соединяющим точки, соответствующие начальному (А) и конечному (В) состояниям .

Состояния, отвечающие динамической норме, соответствуют точкам, расположенным в области, ограниченной двумя высшими градациями координат пространства. Патологии соответствуют точки в области, ограниченной двумя низшими градациями координат. Переход от состояния нормы (Н) к состоянию патологии (П) происходит в рассматриваемом пространстве по траекториям, проходящим через область донозологических форм .

Взаимное расположение областей, определяющих состояние организма, придает пространству донозологических форм вид “коридора”, соединяющего области нормы и патологии. Проекция вектора состояния на фазовую плоскость определяет связь двух факторов, обуславливающих состояние в динамике. Так, для вектора АВ переход из области Н в область П совершается по кратчайшей прямой, что может означать воздействие повреждающего фактора высокой интенсивности. Проекция вектора АВ на плоскость “уровень функционирования – напряжение регуляторных механизмов” показывает, что снижение уровня функционирования сопровождается ростом напряжения регуляторных механизмов, а проекция “уровень функционирования – функциональный резерв” показывает, что переход к патологии сопровождается снижением функционального резерва .

Если вектор состояния находится в области Н, то функциональные системы организма компенсируют внешние возмущающие воздействия, определяя состояние нормы .

При усилении интенсивности неблагоприятного воздействия эндогенная регуляция физиологических систем оказывается не в состоянии поддерживать систему на требуемом уровне функционирования, что означает движение вектора состояния в область П .





Данный переход сопровождается изменением физиологических показателей, связанных с факторами, определяющими текущее состояние организма. В этом случае контроль состояния путем оценки данных факторов дает важную диагностическую информацию о возможных направлениях изменения состояния .

Таким образом, фазовое пространство состояний позволяет определить взаимосвязь факторов, влияющих на состояние организма. При изменении состояния организма и выходе его на новый уровень функционирования важную информацию дает оценка факторов, определяющих текущее состояние организма (например, степени напряженности регуляторных механизмов или функционального резерва). Одним из эффективных способов лечебного воздействия на организм является усиление процессов регуляции в функциональных системах, определяющих текущее состояние организма .

Центральным моментом анализа диагностических БТС является задача оценки информативности физиологических показателей, регистрируемых техническими звеньями БТС относительно классифицируемых состояний (диагнозов), а также проблема разграничения и оценки состояний по выбранному комплексу значений показателей .

Формализованный алгоритм определения состояния (диагноза) может включать в себя логические правила (сопоставления), а также математические модели (вероятностные), повышающие надежность диагностических решений .

Логический анализ основан на клиническом методе, включающем определение набора качественных признаков состояния (симптом есть/нет) получение симптокомплекса и обоснование на основе базы знаний единственного или нескольких вероятных диагнозов. Для дифференциации диагноза используется методика дополнительных обследований .

Получаемые оценки учитывают известные статистические данные о частоте возникновения заболеваний и диагностической ценности отдельных симптомов. В бинарном варианте простейший

Байесовский подход может быть представлен в виде:

–  –  –

p[xi ( Aj)] – вероятность симптома xi при наличии симптома xi;

при состоянии Аj, известна из медицинской статистики; p( Aj) – априорная вероятность состояния Аj .

При независимых симптомах величина правдоподобия равна произведению отношений вероятность симптома xi при состоянии Аj При оценке состояния в БТС наиболее часто возникает вероятностная задача оценки состояния по комплексу значений физиологических показателей.

Разграничение состояний может быть проведено:

1. На основе сравнения величины одного или нескольких показателей с соответствующим пороговым уровнем. В этом случае надежно разграничиваются классифицируемые состояния, для которых пороговая область значений регистрируемых параметров не перекрываются. Например, состояние «опасности» при отклонении жизненно важных показателей сверх значений, при которых происходят патологические сдвиги: например, ЧСС 240 уд/мин или 40 уд./мин, SpO285%, и т.п .

Пороговый метод дает грубые оценки состояния, не позволяя прогнозировать развитие ситуации в динамике, следить за действием лечебных воздействий, определять направленность изменения состояния .

2. С помощью логических схем, дающих разбиения комбинаций значений показателей по классифицируемым состояниям .

3. С помощью формирования интегральной оценки, объединяющей информацию о значениях измеряемых показателей и позволяющей дать количественную меру приближения текущих значений параметров к отдельным классифицируемым состояниям .

Интегральная оценка позволяет следить за изменением состояния в динамике и может быть использована для прогнозирования, оценки эффективности выбранных показателей с точки зрения информативности, оптимизации количества наблюдаемых физиологических показателей в БТС .

4.3. Логические схемы разграничения состояний При использовании логических схем разграничения состояний оценивается степень приближения медико-биологических данных полученных при обследовании пациента и соответствующих данных для верифицированного диагноза .

Определение информативности регистрируемых показателей и степени разграничения классифицируемых состояний в результате логического анализа комплекса значений показателей может осуществляться методом обучающей выборки наблюдений .

В обучающей выборке данных разделение на классифицированные состояния (диагнозы) осуществляется по объективному критерию, не зависящему от наблюдаемых параметров. В клинической диагностике используются выборки наблюдений с верифицированным диагнозом .

Пример: создание диагностической системы для оценки состояния летчика при допуске его к полету Классифицируемые состояния (диагнозы): покой (П), стресс (С). Основные требования к выбору регистрируемых физиологических параметров: малое время регистрации, неивазивность метода регистрации, информативность параметров в отношении классифицируемых состояний .

В качестве индикатора состояния выбирается сердечнососудистая система, как ведущая система организма, реагирующая на стрессорные раздражители. Параметры сердечно-сосудистой системы удовлетворяющие поставленным требованиям: величина ЧСС, определяемая путем обработки реограммы при малом усреднении; величины АДдиаст, АДсред, Адсист определяемые осциллометрическим методом; величина Тиз – время изгнания крови из левого желудочка сердца, определяемая путем обработки реограммы .

Таблица 4.1 – Средние значения показателей для количества обследуемых N= 25 Состояние ЧСС АДд АДср АДс Тизг

–  –  –

Рисунок 4.2 – Гистограммы распределения значений ЧСС для двух состояний (покой – слева, стресс - справа) в обучающей выборке При построении гистограммы весь диапазон изменения показателей (для обеих состояний) разбивается на ряд узких поддиапазонов, затем подсчитывается число случаев попадания значения показателя в каждый поддиапазон которое откладываются по вертикали .

Данные свидетельствуют, что ни один из показателей не обеспечивает полного разграничения состояний. Распределения накладываются друг на друга. Визуально трудно оценить относительную информативность показателей. Можно оценить информативность по возрастанию показателя d (разность средних значений) и уменьшению показателя (разность крайних значений показателя) .

На основе анализа данных таблицы данных видно, что по критерию d/ показатели располагаются в следующем порядке: ЧСС, АДср, Тизг, АДmin, АДmax. Аналогичный результат может быть получен по t-критерию Стьюдента для оценки разности средних значений двух распределений .

Логический классификатор удобно пояснить, выбрав для рассмотрения два показателя. Возьмем наиболее информативные показатели ЧСС, АДср. Каждое наблюдение можно представить точкой фазовой плоскости состояния с координатами ЧСС, АДср .

Рисунок 4.3 – Фазовая плоскость «ЧСС – АДср»

Для состояния П и С характерны определенные области на фазовой плоскости. Разграничения состояний возможно с определенным риском ошибки. Однако, видно, что пара показателей разграничивает состояние более эффективно, чем отдельно взятые показатели .

Проведем линии минимальных и максимальных показателей в

П и С. Логический классификатор выглядит следующим образом:

Принадлежность состояния обследуемого П:

3 область – ЧСС ЧССсmin ; АД АДпmax 4 область – ЧСС ЧССпmax ; АД АДсmin

Принадлежность состояния обследуемого С:

1 область – ЧСС ЧССпmax ;АД АДпmax 2 область – ЧСС ЧССсmin ; АД АДпmax

Неопределенная принадлежность состояния обследуемого:

ЧССсmin ЧСС ЧССпmax АДсmin АД АДпmax Для разграничения состояний в области неопределенной принадлежности можно использовать два критерия перехода наблюдений из состояния ПС. Одновременное достижение ЧСС ЧССсmin и АД АДсmin. Приближение показателей: 1 случай – гипердиагностика; 2 – случай гиподиагностика .

Ограничение логического классификатора заключается в трудности ранжирования при переходе из одного состояния в другое .

Другим вариантом разграничения состояний является использование линейного решающего правила (ЛРП). ЛРП дает возможность разграничения состояний посредством прямой, проведенной таким образом, чтобы минимизировать ошибочные решения .

Принцип разграничения состояний с помощью ЛРП рассмотрим на том же примере .

Принадлежность наблюдений к определенному классу состояний определяется положением точки на плоскости, соответствующей наблюдаемым параметрам относительно разграничительной прямой (рисунок 4.4) .

Разграничительная линия может быть проведена через область взаимного наложения классов (прямая 2) или через области, чтобы точки одного класса располагались по одну сторону от границы (прямые 1 и 3). В последнем случае возможны гипо- и гипердиагностические ошибки .

При использовании ЛРП определяется диагностический показатель равный кратчайшему расстоянию от базовой линии параллельной разграничительной линии до точки, определяющей состояние .

<

–  –  –

x1p b2 = ( x1p ) 2 + ( x2p ) 2 Величина y увеличивается при переходе точки состояния из класса 1 в класс 2. Нахождение точки состояния на разграничительной линии определяет пороговое значение yпор сверх которого состояние относится к классу 2. Для определения принадлежности данного наблюдения к состоянию 1 или 2 сравнивают полученную оценку со значением yпор .

Эффективность разграничения классов зависит от информативности отдельно взятых показателей и связи их между собой .

Поэтому для нахождения b1, b2, определяющих положение разграничительной линии, учитывается оценка дисперсии и оценка ковариации. Эффект взаимосвязей может проявиться при выборе оптимальной пары из нескольких близких по информативности показателей .

Например, в рассматриваемом выше случае, судя по информативности, пары из ЧСС, АД, Тизг должны обеспечивать одинаковую разграничительную эффективность. Однако, известно, что

ЧСС и Тизг обладают высокой корреляцией. Расчет показывает:

процент ошибок ЧСС+Т составляет 22%, процент ошибок при выборе ЧСС +АД составляет 14% .

Метод Фишера нахождения комплексной оценки позволяет определить принадлежность данного наблюдения к одному из двух классов 1 и 2 (состояний) по р признакам .

Линейная дискриминационная функция имеет вид:

y = x1b1 + … + x p b p Вычислив оценки y для состояний 1 и 2, выбирают пороговые уровни рассчитанные на минимум ошибок определенного рода (например, гипо- или гипердиагностики) или общих ошибок.

Для нахождения коэффициентов bi необходимо решить систему уравнений:

–  –  –

4.4. Биотехнические системы клинического мониторинга Повышение эффективности современных медицинских технологий тесно связано с совершенствованием методов и инструментальных средств диагностики и объективного контроля состояния пациента в процессе лечения. В медицине критических состояний проблема непрерывного контроля диагностических данных занимает особое место, так как в этой области медицины мониторинг текущего состояния пациента может иметь жизненно важное значение .

Построение инструментальных средств диагностики состояния основано на регистрации и измерении физиологических показателей, характеризующих работу важнейших физиологических систем организма .

Первыми техническими средствами, используемыми для этой цели, стали ртутный термометр для определения температуры тела и звукоусилительная трубка для прослушивания шумов сердца и дыхания .

Развитие техники и, в особенности, электроники привело к созданию высокочувствительных методов регистрации биологических сигналов и эффективных средств их обработки и получения диагностических данных .

Биомедицинские сигналы представляют собой разнообразные по характеру проявления (электрические, механические, химические и др.) деятельности физиологических систем организма. Знание параметров и характеристик биологических сигналов дополняет клиническую картину заболевания объективной диагностической информацией, позволяющей прогнозировать развитие состояния пациента .

Современная концепция клинического мониторинга (от лат .

Monitor – предостерегающий) предполагает непрерывный контроль состояния пациента, осуществляемый на основе регистрации физиологических данных и оценки диагностических показателей организма с целью выявления отклонения показателей, предупреждения опасностей и осложнений, возникающих в процессе лечения .

Методы исследования физиологических процессов, используемые в приборах клинического мониторинга, должны обеспечивать непрерывность регистрации биологических сигналов в реальном масштабе времени при высокой диагностической ценности получаемых показателей. Этим требованиям удовлетворяют ряд методов физиологических исследований, широко используемых в функциональной диагностике .

Электрокардиография – метод исследования электрической активности сердца, осуществляемый с помощью регистрации и последующей обработки электрокардиограммы (ЭКГ). Используется в мониторах для визуального наблюдения ЭКГ и диагностики нарушений, для слежения за показателями вариабельности сердечного ритма, отражающими состояние регуляторных процессов в организме .

Электроэнцефалография – метод исследования биоэлектрической активности мозга, дающий информацию о функциональном состоянии мозга и его отдельных участков. Используется при мониторинге активности центральной нервной системы, в частности, при определении глубины анестезии с помощью биспектрального анализа электроэнцефалограммы, а также путем оценки слуховых вызванных потенциалов мозга .

Импедансная плетизмография (электроплетизмография, реография) – метод исследования центральной и периферической гемодинамики, основанной на изучении сопротивления тканей переменному электрическому току. При мониторинге параметров гемодинамики (частоты сердечных сокращений (ЧСС), ударного объема, общего периферического сопротивления, параметров венозного отдела кровообращения и др.) оценивается пульсирующая составляющая сопротивления тканей, возникающая вследствие изменения интенсивности кровотока. При мониторинге содержания и распределения жидкости в организме оценке подвергается базовая составляющая сопротивления тела на различных частотах .

В многоканальных мониторах метод используется для слежения за параметрами дыхания, например, частотой дыхания (ЧД) .

Фотоплетизмография – метод исследования периферической гемодинамики, основанный на изучении поглощения света, проходящего через исследуемый участок ткани с пульсирующей кровью .

Используется в мониторах пациента для определения ЧСС, величины интенсивности пульсации кровотока, а также в пульсоксиметрах .

Осциллометрия – метод исследования параметров периферической гемодинамики, осуществляемый путем регистрации и анализа пульсаций давления в окклюзионной манжетке, окружающей исследуемый сосуд. Используется в клиническом мониторинге для слежения за параметрами артериального давления (АД) крови .

Оксиметрия и капнометрия – методы исследования функции внешнего дыхания, основанные на анализе состава выдыхаемых газов или газов крови исследуемых участков тканей. Используется в клиническом мониторинге с целью следящей оценки концентрации кислорода (углекислого газа) в выдыхаемом воздухе, напряжения кислорода в крови, сатурации гемоглобина крови кислородом .

Развитие средств регистрации и методов обработки биологических сигналов, а также широкое использование микропроцессорной техники привело к объединению отдельных приборов измерения и контроля физиологических параметров в многофункциональные мониторные системы, позволяющие вести комплексную оценку состояния пациента .

1 – датчики физиологических параметров, 2 – блок первичной обработки данных, 3 – блок анализа информации, 4 – регистратор, 5 – дисплей, 6 – память Рисунок 4.5 – Структурное построение клинического монитора В клинических мониторных системах осуществляется сбор физиологических данных, анализ полученной информации, определение диагностических показателей с представлением результатов в удобном для восприятия виде (рисунок 4.5). Сбор данных в мониторных системах основан на регистрации биологических сигналов, то есть преобразовании сигналов, отражающих функционирование физиологических систем в форму, удобную для дальнейшей обработки и анализа .

Физиологические параметры могут быть определены либо непосредственно, как измеряемые физические величины, например, температура, давление, биоэлектрические потенциалы, либо как величины, характеризующие взаимодействие физиологических процессов организма с физическими полями, например, величина ослабления прошедших через исследуемые ткани оптического излучения, ультразвука, электромагнитных волн .

Для регистрации и измерения физиологических параметров служат датчики, содержащие чувствительные элементы, преобразующие исследуемый физиологический процесс в электрический сигнал. Анализ данных в мониторах включает первичную обработку электрических сигналов датчиков, например, усиление сигналов, фильтрацию помех, аналого-цифровое преобразование, измерение характеристик сигналов, имеющих диагностическую ценность .

Простейшим вариантом анализа данных, используемым в прикроватных мониторах является пороговый контроль величины текущих значений физиологических параметров с включением тревожной сигнализации при приближении значения контролируемого параметра к заранее заданной, “опасной”, величине .

После первичной обработки биологических сигналов анализ данных в мониторных системах ведется с помощью средств микропроцессорной техники, которая предоставляет большие возможности по реализации сложных диагностических алгоритмов обработки физиологической информации, в частности, проведение спектрального, статистического, регрессионного и других методов математического анализа .

В то же время цифровая обработка сигналов в мониторах упрощает построение аппаратуры – реализацию многоканального отображения физиологических кривых на графических дисплеях, организацию памяти данных, передачу информации по цифровым сетям, формирование баз данных для отсроченного анализа и т.д .

Цифровая обработка сигналов в современных мониторах позволяет провести сложный многопараметровый анализ поступающей физиологической информации, что приводит к снижению влияния артефактов, возникающих при регистрации сигналов .

Использование компьютерных средств обработки данных дает возможность предоставлять всю информацию, поступающую от аппаратуры в удобном для врача виде. В "интеллектуальных" мониторах осуществляется переход от контроля отдельных физиологических параметров к наблюдению за изменениями интегральных показателей, характеризующих состояние пациента .

Интегральный показатель состояния может быть определен по способу формирования обобщенного критерия на основе меры отклонения частных критериев от “идеальной” альтернативы. В качестве меры обобщенного критерия состояния может быть использована степень соответствия значений физиологических параметров, в рассматриваемый момент времени, границам их динамической нормы .

Величина интегрального показателя состояния может быть определена как минимальное расстояние между точкой многомерного пространства нормированных значений физиологических параметров и областью данного пространства, соответствующей динамической норме. Относительное изменение расстояния, определяемое в различные моменты времени характеризует динамику изменения состояния пациента .

На основе слежения за изменением интегрального показателя состояния строятся простые и наглядные способы отображения информации. Например, в одной из таких систем на дисплей наблюдения за состоянием больных в палатах выводится план отделения с расположением палат и размещением в них пациентов .

Каждое место в палате отображается на плане в виде цветной пиктограммы. Изменение цвета пиктограммы от зеленного к красному соответствует изменению показателя состояния пациента от нормы к “тревоге” и легко распознается медицинским персоналом, ведущим круглосуточное наблюдение .

В последние годы мониторные системы преобразуются в клинические информационные системы, обладающие широкими возможностями по использованию баз медицинских данных .

В таких системах реализуется концепция “гибкого” мониторинга, основанная на использовании технологии компьютерных локальных сетей. Каждый мониторный прибор, участвующий в контроле или управлении состоянием пациента, снабжается “сетевой картой” – устройством, с помощью которого осуществляется обмен данными в компьютерной сети клиники. Прикроватные мониторы, пульсоксиметры, инфузионные дозаторы, наркознодыхательная и другая аппаратура связываются с центральным компьютером – рабочей станцией клиники. Удобство использования компьютерных сетей в медицинских учреждениях заключается в том, что соединение всех приборов осуществляется с помощью дешевого телефонного кабеля, что существенно снижает стоимость оборудования клиники средствами мониторинга .

Рабочая станция является общим коллектором данных, поступающих со всех приборов. Данные о жизненно важных физиологических параметрах передаются от рабочей станции на мультидисплейные мониторы поста наблюдения за состоянием пациентов. База данных, являющаяся ядром клинической информационной системы, позволяет заносить данные пациента в “электронную” историю болезни, которая может быть распечатана в привычном для врача виде. Компьютерная сеть охватывает все источники информации в клинике: приемное отделение, клинические лаборатории, кабинеты функциональной диагностики, получения медицинских изображений и др., что позволяет концентрировать все данные относящиеся к пациенту на рабочей станции .

Локальная сеть системы имеет выход в сеть телемедицины, что дает возможность проводить консультации с ведущими специалистами других клиник. Терминалы системы могут быть установлены на любом рабочем месте врача, предоставляя ему всю необходимую информацию о пациенте. Имеется возможность включение баз знаний, предоставляющих обширный справочноинформационный материал, а также стандартные программные приложения, позволяющие вести обработку медицинских данных .

Таким образом, современные системы клинического мониторинга осуществляют не только многопараметровый контроль состояния пациента, но и подсказывают решения по диагностике, выбору оптимальной тактики лечения и даже по проведению неотложной интенсивной терапии .

Ценность использования систем мониторинга для клинической практики определяется следующими факторами:

• высокой точностью и объективностью получаемой диагностической информации;

• отслеживание изменений жизненно важных параметров организма в реальном масштабе времени, определяемым высоким быстродействием обработки физиологической информации;

• возможностью одновременной обработки изменений нескольких физиологических параметров и установлением связи между ними;

• ранним выявлением признаков нарушения управления в системах организма;

• наблюдением за изменениями диагностических показателей, являющихся производными от текущих значений физиологических параметров (например, слежение за изменением периферического сопротивления, сердечного выброса, индексов активности вегетативной регуляции и т.п.) .

Данные возможности делают методы и средства клинического мониторинга незаменимым фактором, без которого невозможно эффективное ведение больных, находящихся в критических состояниях .

Клинический мониторинг в медицине критических состояний может включать несколько направлений:

• контроль физиологических функций пациента, например, контроль частоты сердечных сокращений при электрической нестабильности сердца с включением сигнала тревоги при выходе параметра за установленные границы и автоматическое включение электрокардиостимулятора или дефибриллятора;

• контроль лечебных воздействий – мониторинг глубины анестезии, уровня нейромышечного блока, дозировки инфузии, концентрации вдыхаемых газов и др.;

• контроль окружающей среды – мониторинг температуры, влажности воздуха в кювете для новорожденного, давления и газового состава воздуха в барокамере и т.п .

Результаты клинического мониторинга позволяют более точно оценить состояние пациента, а также дают возможность реализации систем управления состоянием путем автоматического дозирования лечебных воздействий .

4.5. Особенности регистрации биомедицинских сигналов Биомедицинские сигналы представляют собой физические проявления физиологических процессов живого организма, которые могут быть измерены и представлены в виде удобном для обработки с помощью электронных средств (например, в виде величины электрического напряжения или тока). Обработка биосигналов проводится с целью выделения информативных, с точки зрения медицинской диагностики, признаков биосигнала, или с целью определения диагностических показателей, вычисляемых по параметрам биосигнала .

По механизму образования биосигналов в живом организме можно выделить две основные группы биосигналов .

К первой группе можно отнести биосигналы связанные с образованием в организме физических полей биологического происхождения, ко второй группе – биосигналы, связанные с изменениями физических характеристик участка биологической ткани происходящими под влиянием протекания физиологических процессов .

Первая группа биосигналов включает сигналы, обусловленные биоэлектрической активности органов и тканей, связанные с наличием в организме сравнительно низкочастотных электрических полей биологического происхождения, вызванные электрохимическими и кинетическими процессами, протекающими в организме. Они, как правило, характеризуют функционирование отдельных органов и функциональных систем. Низкочастотные электрические поля в значительной степени экранируются проводящими тканями биологического объекта с неоднородным распределением электрической проводимости .

Электрические поля являются причиной создания на кожном покрове биоэлектрических потенциалов, при этом можно выделить квазистатический электрический потенциал, имеющийся на определенном участке поверхности, и потенциал, изменяющийся синхронно с изменением свойств определенного органа или системы при его функционировании .

Таким образом, на кожном покрове будет иметься постоянный потенциал относительно зоны, взятой за базовую, и переменный – который характеризует работу соответствующего органа или функциональной системы. Спектр переменных биосигналов, характеризующих функционирование органов и систем, лежит в полосе частот от долей Гц до единиц кГц. Разность квазистатических потенциалов между участками на кожном покрове человека достигает долей вольта и, в значительной степени, зависит от электродов, с помощью которых они регистрируются. Разность переменных потенциалов оценивается в диапазоне от мкВ до десятков мВ .

Наибольшую диагностическую ценность имеют переменные биосигналы, характеризующие функционирование сердца, центральной нервной системы, опорно-двигательного аппарата, состояние нервно-мышечной проводимости и др. Приведем краткую характеристику некоторых из них .

Электрокардиографический (ЭКГ) сигнал представляет собой изменение во времени электрического потенциала определенных участков кожи возникающее под действием биоэлектрической активности сердца .

На рисунке 4.6 приведен фрагмент электрокардиографического сигнала (ЭКГ), зарегистрированного у здорового человека в нормальных условиях. Диапазон изменений амплитуды ЭКГ сигнала составляет 0,3…3,0 мВ; частотный диапазон сигнала составляет – 0,05…300 Гц .

Рисунок 4.6 – ЭКГ сигнал в норме, зарегистрированный в 12 отведениях Используется в кардиологической диагностике для контурного, в том числе и визуального анализа сигнала на коротких записях, автоматизированного поиска и идентификации аномальных участков сигнала при длительной записи (системы Холтеровского мониторирования), определении показателей вариабельности ритма сердца .

В системах клинического мониторинга электрокардиографический сигнал используется для отображения на экране монитора с целью визуального наблюдения сигнала в нескольких отведениях, диагностики нарушений ритма, для слежения за показателями вариабельности сердечного ритма, отражающими состояние регуляторных процессов в организме .

Магнитокардиографический сигнал представляет собой изменение во времени магнитного поля, возникающего вследствие биоэлектрической активности сердца. Регистрируется бесконтактно с помощью магнитометров, преобразующих интенсивность магнитного поля в электрический сигнал. Магнитокардиографический сигнал используется в кардиологической диагностике в частотности в перинатологии, для контурного визуального анализа сигнала на коротких записях, а также для картирования распределения магнитного поля по сердцу .

Электроэнцефалографический сигнал – представляет собой изменение во времени электрического потенциала определенных участков кожи головы возникающее под действием биоэлектрической активности центральной нервной системы. На рисунке 4.7 приведен электроэнцефалографический сигнал (ЭЭГ), зарегистрированный в восьми отведениях у здорового бодрствующего человека. Диапазон изменений амплитуды ЭЭГ сигнала составляет 0,002…0,1 мВ; частотный диапазон сигнала составляет – 0,3…80 Гц .

Регистрация и анализ ЭЭГ сигналов используется в диагностике функционального состояния мозга и его отдельных участков, в основном, путем топографического анализа амплитуд отдельных частотных компонент сигнала, называемых ритмами, на коротких записях.

Основными ритмами ЭЭГ сигнала являются:

альфа-ритм (8 … 13 Гц), бета-ритм (13 … 35 Гц) и гамма-ритм (35 … 80 Гц) .

Электроэнцефалография применяется при мониторинге активности центральной нервной системы, в частности, при определении глубины анестезии с помощью биспектрального анализа ЭЭГ сигнала, а также путем оценки вызванных аудиторных биопотенциалов мозга. ЭЭГ сигнал также находит применение в системах человеко-машинных интерфейсов для передачи данных от человека-оператора к управляемому с помощью биосигналов автоматизированному машинному комплексу .

Рисунок 4.7 – Электроэнцефалограмма здорового бодрствующего человека в состоянии покоя .

Одновременное отведение по 8 каналам Электрокортикографический сигнал представляет собой изменение во времени электрического потенциала определенных участков головного мозга с помощью электродов отводящих биопотенциалы непосредственно от коры головного мозга. Диапазон изменения амплитуды сигнала составляет 0,01 …0,2 мВ, частотный диапазон составляет 0,3 … 80 Гц .

Электрокортикографический сигнал используется в исследованиях и детальной диагностике функционального состояния мозга и его отдельных участков, в основном, путем топографического контурного анализа сигнала на коротких записях .

Электромиографический сигнал (ЭМГ) представляет собой изменение во времени электрического потенциала мышц. Регистрируется с помощью электродов накладываемых на кожу в проекции исследуемых мышц. Диапазон изменения амплитуды сигнала составляет 0,02 … 3,0 мВ, частотный диапазон составляет 0,1 … 1000 Гц .

Регистрация и обработка ЭМГ сигнала используется в диагностике функционального состояния нервно-мышечной проводимости, состояния опорно-двигательного аппарата в основном, путем анализа топографии и амплитуды сигнала на коротких записях .

Используется при исследовании выраженности Н-рефлекса, также применяется при мониторинге нервно- мышечной проводимости во время наркоза .

Электроокулографический сигнал представляет собой изменение во времени корнеоретинального электрического потенциала, вызываемого движением глазного яблока. Регистрируется с помощью электродов накладываемых на кожу в области век. На рисунке 4.8 приведены электроокулографические сигналы (ЭОГ), записанные одновременно с ЭЭГ сигналом и ЭМГ сигналом напряжения мышц подбородка .

Рисунок 4.8 – Сон с быстрым движением глаз .

Сверху вниз: ЭЭГ сигнал; электроокулограмма обоих глаз; ЭМГ сигнал напряжения мышц подбородка Диапазон изменения амплитуды электроокулографического сигнала составляет 0,01 … 0,2 мВ, частотный диапазон составляет 0,1 … 7 Гц. Электроокулографические сигналы используется в диагностике функционального состояния вестибулярного аппарата у человека, путем топографического контурного анализа сигнала на коротких записях, в частности, для диагностики нистагма, характеризующего нарушения нормального функционирования организма на вестибулярные воздействия .

Электрогастрографический сигнал представляет собой изменение во времени электрического потенциала, возникающего при работе желудочно-кишечного тракта. Регистрируется с помощью электродов накладываемых на кожу передней брюшной стенки. На рисунке 4.9 приведены записи электрогастрографического сигнала человека, записанные до и после лечения язвенной болезнью желудка .

Рисунок 4.9 – Электрогастрограммы больного язвенной болезнью желудка: 1 — до лечения; 2 — после лечения Диапазон изменения амплитуды электрогастрографического сигнала составляет 0,2 … 1,0 мВ, частотный диапазон составляет 0,05 … 2,0 Гц .

Электрогастрография используется в диагностике функционального состояния желудочно-кишечного тракта, в основном, путем топографического контурного анализа сигнала на коротких записях .

Сигнал кожногальванической реакции (по Тарханову) представляет собой медленное изменение во времени электрического потенциала определенных участков кожи в ответ на психологические тесты. По Фере кожногальваническая реакция проявляется в изменении электрокожного сопротивления. Кожногальваническую реакцию связывают с секреторной деятельностью потовых желез, расположенных под электродами и контролируемыми непосредственно ЦНС. Резкое падение сопротивления кожи является показателем эмоциональной активации в момент принятия решения .

Диапазон изменения амплитуды сигнала кожногальванической реакции составляет 0,1 … 2 мВ, частотный диапазон составляет 0,1 … 10 Гц. Регистрация и обработка сигнала кожногальванической реакции используется в диагностике психоэмоционального состояния человека путем контурного анализа сигнала на коротких записях .

Фонокардиографический сигнал представляет собой изменение во времени акустических (звуковых) проявлений работы сердца. Регистрируется с помощью микрофона, накладываемого на грудь обследуемого в проекции сердца и преобразующего звуковые колебания в электрический сигнал. На рисунке 4.10 приведен фонокардиографический сигнал, зарегистрированный одновременно с ЭКГ сигналом. Диапазон изменения амплитуды фонокардиографического сигнала в зависимости от типа используемого микрофона составляет 0,1 … 2 мВ, частотный диапазон составляет 20 … 800 Гц .

Рисунок 4.10 – Фонокардиограмма (а), электрокардиограмма (б);

систолический (I), диастолический (II), желудочковый (III) тон Фонокардиография используется в кардиологической диагностике путем контурного визуального анализа сигнала на коротких записях, часто в совокупности с электрокардиографическими сигналами. В электронных стетоскопах используется для прослушивания сердечных тонов и выявления патологий в биомеханике сердца .

Сфигмографический сигнал представляет собой изменение во времени колебаний сосудистой стенки. Регистрируется с помощью датчиков давления преобразующих колебания сосудистой стенки в электрический сигнал, накладываемых на кожу в местах пролегания сосудов в непосредственной близости от поверхности кожи. Диапазон изменения амплитуды сфигмографического сигнала в зависимости от применяемого датчика составляет 0,1 … 2 мВ, частотный диапазон составляет 0,3 … 70 Гц .

Регистрация сфигмографических сигналов используется в кардиологической диагностике для контурного анализа сигнала на коротких записях с целью определения эластических свойств сосудов и дисфункции сосудистого эндотелия, а также в системах неинвазивного мониторинга артериального давления .

Вторая группа биосигналов требует для своей регистрации приложения к биологическим тканям внешних физических полей .

Реографический сигнал представляет собой изменение во времени электрического сопротивления участка биологической ткани, расположенного между измерительными электродами. Для регистрации реографического сигнала через участок исследуемых биологических тканей пропускается переменный электрический ток с частотой порядка сотен кГц и амплитудой не превышающей 1 мА. Амплитуда сигнала измеряется как падение напряжения на участке биологических тканей, расположенных между измерительными электродами и составляет не менее 1 мВ. Частотный диапазон биосигнала составляет 0,3 … 70 Гц .

Методы реографии используются в кардиологической практике для определения параметров центрального кровотока (по Тищенко), например, величины сердечного выброса с помощью дифференциальной реограммы, и параметров периферического кровотока, например, формы пульсовой волны, величины индекса перфузии .

Фотоплетизмографический сигнал представляет собой изменение во времени объема кровеносного сосуда под действием пульсовых волн. Для регистрации фотоплезмографического сигнала через исследуемый участок биологических тканях пропускается поток излучения оптического или инфракрасного диапазона. Величина сигнала измеряется как ослабление излучения, проходящего через исследуемый участок биологической ткани, содержащей кровеносный сосуд (или отраженного от участка, исследуемой биологической ткани). Амплитуда сигнала при использовании широкополосного фотоприемника составляет не менее 0,1 мВ. Частотный диапазон составляет 0,3 … 70 Гц .

Методы фотоплетизмографии используются в кардиологической практике для определения параметров периферического кровотока, например, с целью определения эластических свойств сосудов. В клиническом мониторинге используется при построении пульсоксиметров для неинвазивного мониторинга степени насыщения крови кислородом .

Плетизмографический сигнал представляет собой изменение во времени давления в компрессионной манжетке, охватывающей исследуемый кровеносный сосуд (например, плечевая окклюзионная манжетка). Для регистрации плетизмографического сигнала в компрессионной манжетке создается окклюзионное давление воздуха. Величина сигнала измеряется с помощью датчика давления воздуха, подключаемого к манжетке. Амплитуда изменения сигнала при использовании современных тензометрических датчиков давления составляет порядка 0,1 мВ. Частотный диапазон составляет 0,3 … 70 Гц .

Методы плетизмографии используется при построении приборов измерения артериального давления крови, а так же при исследовании эластических свойств сосудов .

Краткое рассмотрение характеристик, наиболее часто используемых при построении диагностических методик регистрации и обработки биосигналов, обнаруживает их основные особенности – малую амплитуду, низкочастотный спектр и чувствительность к воздействию помех .

При проведении регистрации на биосигнал всегда накладываются сигналы наводок (помех) и шумов. Наводки возникают вследствие действия внешних физических полей, не имеющих прямого отношения к объекту исследований. Помехи физической природы возникновения оказывают влияние на чувствительный элемент измерительного преобразователя или на отдельные узлы или цепи устройства преобразования биосигнала .

Шумы характерны как для измерительной аппаратуры, так и для объекта измерений. Под шумами понимаются такие сигналы, которые появляются на выходе вследствие особенностей функционирования и параметров измерительной аппаратуры, а также вследствие работы других подсистем и наличия процессов в организме, в результате которых возникают сигналы, не имеющих прямого отношения к определяемым показателям или характеристикам .

Так, например, если при измерении малых разностей потенциалов между участками кожного покрова электроды будут непрерывно колебаться из-за колебаний кожи, то при больших переходных сопротивлениях в месте контакта электродов с кожей и при нестабильности контактных явлений аппаратура покажет наличие переменного сигнала, появившегося в результате взаимодействия чувствительного элемента (электродов) с объектом измерений и не характерен для объекта, находящегося в нормальном состоянии .

В медицинской практике шумы биологического происхождения, вызванные процессами, не имеющими прямого отношения к определяемым параметрам или характеристикам, называют часто влиянием артефактов. К артефактам биологического происхождения, как правило, относятся помехи, обусловленные дыханием или движениями обследуемого во время регистрации биосигналов, а также любую активность систем организма, не связанную с регистрируемым процессом, но оказывающую влияние на определяемые значения диагностических показателей. Наиболее ярким примером таких процессов может служить миографическая активность периферических мышц при регистрации ЭКГ сигнала .

Очень часто трудно отличить присутствующие помехи и шумы от биомедицинских сигналов, появившихся вследствие взаимодействия с объектом измерения чувствительного элемента измерительного преобразователя. Вследствие этого, даже располагая аппаратурой с гарантированными метрологическими характеристиками, нельзя с полной уверенностью утверждать, что погрешность результатов измерений не превышает значений, нормированных для технического измерительного средства .

Еще одним фактором важным при исследовании биологических организмов является их изменчивость и индивидуальность параметров и показателей. Даже на групповом уровне проявляется зависимость от национальных, возрастных, генетических и климатических особенностей, поэтому корректным является описание свойств биосигналов у группы организмов, в которой проводятся исследования одних и тех же проявлений .

Для установления каких-либо закономерностей в медицинской диагностике широко применяются методы математической статистики. Это обусловлено тем, что из-за субъективности и многофакторности получаемых результатов установить объективные закономерности можно только после математической обработки достаточно большого массива статистического материала. Получение такого фактического материала часто затруднительно, так как некоторые биологические процессы по длительности соизмеримы с продолжительностью существования биологической системы, и даже в тех случаях, когда определение интересующего параметра или показателя можно выполнить относительно быстро, набор статистического материала, анализ полученных данных с целью установления объективных закономерностей, занимает значительные промежутки времени .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В рамках данной монографии была осуществлена попытка ознакомить читателя с основами теории анализа и синтеза биотехнических систем различного назначения .

Основное внимание в монографии было уделено вопросам структурной и функциональной идентификации биотехнических систем, а также проблеме построения и биотехнических систем электроанестезии и электроанальгезии .

Приведена классификация биотехнических систем, рассмотрена обобщенная структурная схема биотехнических систем, проведен анализ особенностей построения эргатических и медицинских биотехнических систем .

Также в монографии рассмотрены вопросы математического моделирования биологических звеньев биотехнических систем, в том числе основные подходы к камерному моделированию биологических процессов .

Монография будет полезна широкому кругу читателей: специалистам, интересующимся вопросами построения биотехнических систем диагностического и терапевтического назначения, студентам и аспирантам, обучающимся по направлению биомедицинской инженерии, а также всем научно-техническим работникам, занимающимся исследованиями в области анализа сложных систем, прикладной биологии и математического моделирования бионических и живых систем .

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Гроп, Д. Методы идентификации систем. [Текст] / Д. Гроп.– М.:

Мир, 1979. – 302 с .

2. Биотехнические системы: теория и проектирование [Текст] / Под ред. В.М. Ахутина. – Л.: Издательство ЛГУ, 1981. – 204 с .

3. Льюнг, Л. Идентификация систем. Теория для пользователя [Текст] / Под ред. Я.З. Цыпкина. – М.: Наука, 1991. – 432 с .

4. Мармарелис, П. Анализ физиологических систем. [Текст] / П .

Мармарелис, В. Мармарелис. – М.: Мир, 1983. – 400 с .

5. Эйкхофф, П. Современные методы идентификации систем [Текст]: / П. Эйкхофф, А. Ванечек, Е. Савараги. – М.: Мир, 1983. – 400 с .

6. Деруссо, П. Пространство состояний в теории управления [Текст] / П. Деруссо, Р. Рой, Ч. Клоуз. – М.: Наука, 1970. – 620 с .

7. Grimnes, S. Bioimpedance and bioelectricity basics [Текст] / S .

Grimnes, O. Martinsen– London, Academic Press, 2000. – 265 p .

8. Калакутский, Л.И. Биотехнические системы электронейростимуляции [Текст] / В.И. Лощилов, Л.И. Калакутский / – М.: Издательство МГТУ, 1991. – 168 с .

9. Федотов, А.А. Математическое моделирование и анализ погрешностей измерительных преобразователей биомедицинских сигналов [Текст] / А.А. Федотов, С.А. Акулов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2013. – 282 с .

10. Калакутский, Л.И. Аппаратура и методы клинического мониторинга: Учебное пособие [Текст] / Л.И. Калакутский, Э.С. Манелис. – М.: Высшая школа, 2004 – 156 с .

11. Гусев, В.Г. Получение информации о параметрах и характеристиках организма и физические методы воздействия на него [Текст] / В. Г. Гусев – М: Машиностроение, 2004. – 597 с .

12. Федотов, А.А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга [Текст] / А.А .

Федотов, С.А. Акулов. – М.: Радио и связь, 2013. – 250 с .

13. Moore, J. Biomedical technology and devices. Handbook [Текст] / Edited by J. Moore – CRC Press LLC, 2004. – 750 p .

14. Попечителев, Е.П. Аналитические исследования в медицине, биологии и экологии [Текст] / Е.П. Попечителев, О.Н. Старцева. – М.: Высшая школа, 2003. – 279 с .

15. Попечителев, Е.П., Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника: Теория и проектирование [Текст] / Е.П. Попечителев, Н.А. Кореневский. – М.: Высшая школа, 2002. – 470 с .

16. Теория и проектирование диагностической электронномедицинской аппаратуры [Текст] / Под ред. В.М. Ахутина. – Л.: Изд-во ЛГУ, 1980. – 147 с .

17. Шмидт, Р. Физиология человека. В 3-х томах [Текст] / Р .

Шмидт – М.: Мир, 1996 .

18. Рубин, А.Б. Биофизика, книга 2. Учебное пособие для ВУЗов [Текст] ;/ Под ред. А.Б. Рубина. – М: Высшая школа, 1987. – 365 с .

19. Grimnes, S. Bioimpedance and bioelectricity basics [Текст] / S .

Grimnes, O. Martinsen. – London: Academic Press, 2000. – 265 p .

–  –  –

Основы теории биотехнических систем Подписано в печать 30.01.2014. Формат 60х90/16. Бумага офсетная .

Печать цифровая. Гарнитура Times New Roman. Объем 16,3 п.л. Тираж 500 экз.

Pages:     | 1 ||


Похожие работы:

«Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии УТВЕРЖДАЮ: Директор ФБУ "Тюменский ЦСМ" В.В. Вагин ""_2017г. ФБУ "Тюменский ЦСМ" Тарифы на работы и услуги Ханты-Мансийский автономный округ-Югра вводится в действие с 01.01.2018г. цены указаны без учета НДС 18% Тюмень 2017г. ОБЩИЕ УКАЗАНИЯ по применению тарифов н...»

«ОАО "Научно-исследовательский институт металлургической теплотехники – ВНИИМТ" В данном документе представлена информация по работам, выполненным в центре новых систем охлаждения и технологий термоупрочнения металлов ОАО "Научно-исследовательский институт...»

«ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ На изготовление и поставку оборудования очистных сооружений хозяйственно-бытовых сточных вод Инвентарный № ТЗ 8090220969 Назначение и состав оборудования очистных сооружений хозяйственн...»

«ОБЩЕСТВО С ОГРАНиЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ (‘ЦЕНТР СУДЕЕНЫХЯ НЕГОСУДАРСТВЕННЫХЭКСПЕРТИЗ ОКСПЕРТНЬ/И ЦЫ/ТР Н~ЕКС ‘йШдЕКО OTPH 1167746566987 I ИНН 7704361060 KIln 770401001 Твпефон: + 7 495 232-10-43 info@exp-index.ru www. ехр-iпdвх.ги Свидетельство об аккреднтацни на право...»

«ПАРТНЕРЫ ЛИГА ПО ЛИГА ПО ЛИГА ПО ЛИГА ПО ЛИГА ГЕОЛОГОРАЗВЕДКЕ МЕТАЛЛУРГИИ НЕФТЕГАЗОВОМУ ДЕЛУ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ ПО ГОРНОМУ ДЕЛУ НАЦИОНАЛЬНЫЕ СТРАТЕГИЧЕСКИЕ И ГЕНЕРАЛЬНЫЕ СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПАРТНЕР СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПАРТНЕР СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПАРТНЕР ЛИГИ ПО НЕФТЕГАЗОВОМУ Д...»

«Manzana Loyalty Руководство по техническому обслуживанию Оглавление Введение Часть 1. Мониторинг производительности Производительность модуля процессинга Производительность SQL Server Журналы выполнения задач SQL Ser...»

«Открытое акционерное общество "Научнотехнический центр по безопасности в промышленности" Годовой отчет за 2013 год ОГЛАВЛЕНИЕ Раздел I. Общие сведения Раздел П. Деятельность ОАО "НТЦ "...»

«МОДУЛЬ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ TTR-01D (Исполнение для систем отопления и горячего водоснабжения) Руководство по эксплуатации. ЮНСК . 421232.001 РЭ ООО "Проарм" +7 499 390 74 35 www.pro-arm.com e-mail: info@pro-arm.com _ Содержание 1 Назначение и область прим...»







 
2019 www.librus.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - собрание публикаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.