CC BY
13
ступ ко всем добавленным им видео, включая полные метаданные и содержание описания.
УДК 53.088.7
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛОВ ДЛЯ БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ВАЖНЕЙШИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
А. Е. Клебнева, Л. Ю. Кривоногое
В статье показано, что в настоящее время медицина выходит на новый уровень развития за счет применения и распространения беспроводных технологий, что способствует разработке уникальных по функциональности устройств. Выделены проблемы, связанные с работой беспроводных систем мониторинга в реальном времени. Предложены направления их решения в виде оригинальных адаптивных алгоритмов для качественной регистрации и эффективного подавления помех в беспроводных электрокардиографических датчиках.
Медицинские исследования - это идеальный полигон для отработки новых технологий; они открывают бескрайнее поле теоретических задач, напрямую связанных с медицинской практикой. Потребности медицины всякий раз оказываются на острие возможностей высоких технологий, и в совместных медико-технических проектах возникают новые методы, системы, алгоритмы, программы и даже целые научные направления.
Современное здравоохранение невозможно представить без сбора и обработки необходимой информации о пациентах. Часть данных собирается в режиме реального времени множеством разнородных устройств. Беспроводные технологии мониторинга позволяют непрерывно собирать физиологическую информацию, где бы ни находился пациент - это позволяет врачам концентрировать внимание на лечении пациента, а не на работе с оборудованием.
Современный уровень развития беспроводных технологий позволяет разрабатывать уникальные по функциональности устройства. Такие приборы могут взаимодействовать с широким спектром систем самого различного назначения и масштаба. В медицине подобные системы называют беспроводными системами мониторинга важнейших показателей жизнедеятельности (частота сердечных сокращений, температура, дыхание, двигательная активность).
Концепция беспроводной медицины заключается в том, что данные о состоянии пациента можно получить в любой момент из любого места - в рамках единой беспроводной сети. Такой подход позволяет оперативно принимать решения, упрощает рабочие процессы и оптимизирует документооборот, уменьшает затраты на диагностику и лечение и, самое главное, выводит медицину на новый уровень развития.
В настоящее время проводные соединения между датчиками и медицинским монитором целесообразно заменить беспроводными технологиями
(и соответствующими техническими средствами) передачи данных. При выборе беспроводной технологии необходимо учитывать экстремальные условия функционирования (высокий уровень помех, свободная двигательная активность пациентов, низкое энергопотребление и т.д.) [1].
Особое внимание следует уделить электрокардиографии, поскольку сердечно-сосудистые заболевания занимают в современном мире лидирующее место среди причин смертности. Электрокардиография - исторически первый и самый освоенный электрофизиологический метод. Регистрация и исследование ЭКС могут производиться длительно и многократно без каких-либо болезненных ощущений или вредного воздействия на организм. Общая структура беспроводных систем мониторинга представлена на рис. 1.
-А
Интеллектуальные беспроводные датчики
Смартфон с радиоадаптером
ПК врача
Рис. 1. Общая структура беспроводных систем мониторинга
На теле человека располагаются интеллектуальные беспроводные датчики для сбора медицинской информации, конструктивно они выполняются в виде эластичных клейких пластин (в зарубежной литературе используется термин Digital plaster - «цифровой пластырь»). Такие датчики, приклеенные к различным частям тела пациента, образуют беспроводную сенсорную сеть.
Основная функциональная обработка данных, собираемых датчиками, осуществляется на узле (шлюзе), в качестве которого используется смартфон пациента, который должен находиться в непосредственной близости с телом (например, в кармане). Узел (смартфон) получает информацию не от каждого датчика, а лишь от находящегося в непосредственной близости. Проблема получения сенсорной информации, собираемой датчиками, решается следующим образом. Датчики обмениваются между собой информацией с помощью приемопередатчиков (это, во-первых, измерительная медико-физиологическая информация, получаемая с преобразователей и электродов, а во-вторых, информация о состоянии устройств и результатах процесса передачи данных). Информация передается от одних датчиков другим по цепочке, и в итоге ближайшие к узлу датчики передают ему всю накопленную информацию. Если часть датчиков выходит из строя, работа сенсорной сети после реконфигурации должна продолжаться. При этом, естественно, уменьшается число источников информации.
На экране смартфона отображаются графическая информация (электрокардиограмма, ритмограмма), а также результаты измерений и анализа (частота сердечных сокращений и параметры вариабельности сердечного ритма, время обнаружения различных нарушений ритма и проводимости). При наступлении опасных для жизни ситуаций активируется звуковой сигнал тревоги. При необходимости информация со смартфона может передаваться на персональный компьютер врача посредством технологий '^И/ЗО.
Современными разработчиками беспроводных систем мониторинга, беспроводных датчиков являются Drager/Германия, Sensium/США и др. Они выделяют преимущества таких систем, но и говорят о ряде проблем, связанных с передачей, обработкой и анализом медицинской информации.
Поскольку подобные системы мониторинга относятся к системам реального времени, часть операций (регистрация и первичная обработка параметров ВПЖ) должна осуществляться непрерывно в темпе поступления данных, а диагностические решения должны приниматься с минимальной задержкой. В силу этих специфических особенностей систем реального времени к алгоритмам, реализующим обработку поступающей информации, предъявляют повышенные требования:
- соответствие производительности алгоритма скорости входного потока данных;
- гарантированность получения диагностического решения в течение заданного времени:
- возможность эффективной работы при ограниченной доступности входных данных.
Последнее требование является существенным для систем реального времени, поскольку его выполнение требует определенных качеств самого алгоритма и не может быть обеспечено повышением вспомогательными аппаратно-программными средствами.
При проектировании беспроводной системы мониторинга ВПЖ необходимо не только реализовать работу алгоритмов обработки ЭКС в реальном времени, но и обеспечить их высокую помехоустойчивость. Кроме того, требуется иерархическое деление всех алгоритмов регистрации, обработки и анализа ЭКС между беспроводными ЭКГ-датчиками, смартфоном и ПК врача.
Для качественного подавления помех в ЭКС и достоверного обнаружения/распознавания информативных кардиоимпульсов при разработке системы мониторинга ВПЖ предложены оригинальные адаптивные алгоритмы.
На первом этапе в беспроводных ЭКГ-датчиках реализуются алгоритмы нелинейной фильтрации помех на основе порядковых статистик, адаптированных к работе в реальном времени [2]. То есть осуществляется первичная обработка данных с целью подавления части помех. Должны быть применены элементарные, простейшие методы обработки.
Для второго этапа (смартфон) разработаны сверхпомехоустойчивый алгоритм обнаружения и классификации кардиоимпульсов [3] и алгоритм принятия диагностических решений о наличии опасных для жизни состояний на базе нечеткой логики, т.е. более детальная обработка и анализ медицинской информации.
На третьем этапе (ПК врача) реализуются сложные нейросетевые алгоритмы, обеспечивающие подробный ЭКГ анализ, визуализацию, архивирование, поддержку принятия диагностических решений.
Каждый этап имеет свой модуль - математический аппарат, который позволяет эффективно решать поставленную на нем задачу. Все алгоритмы предложено объединить в единый комплекс - специализированное программное обеспечение.
Применяемые стандартные беспроводные технологии и оригинальные алгоритмы обработки информации обеспечат качественную регистрацию и анализ ЭКС. Дальнейшим развитием системы мониторинга может стать включение в нее других датчиков для сбора важнейших показателей жизнедеятельности (температуры, дыхания, двигательной активности) и позиционирования пациентов.
Список литературы
1. Мур, К. Упрощение процессов медицинских измерений с использованием беспроводных датчиков / К. Мур, И. Чудовский // Беспроводные технологии. -2006. - № 2.
2. Кривоногов, Л. Ю. Методы и алгоритмы помехоустойчивой обработки электрокардиографической информации : дис. ... канд. техн. наук / Кривоногов Л. Ю. -Пенза, 2003.
3. Пат. 2410023 Российская Федерация С1 27.01.2011. Способ выделения QRS комплекса электрокардиосигнала / Бодин О. Н., Зайцева О. А., Кривоногов Л. Ю. [и др.] // Бюл. № 3.
УДК 530.192; 544.473-039.63-386
СИНЕРГИЗМ И АНТАГОНИЗМ В МОДЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ОКИСЛЕНИЯ СЕРНИСТЫХ СТОЧНЫХ ВОД
А. В. Сивцева
В настоящей работе исследовано совместное окисление цистеина и сульфида натрия молекулярным кислородом. Выявлено взаимное влияние данных процессов в сильнощелочных средах как в присутствии, так и в отсутствии катализатора, что обусловливает появление синергизма и антагонизма (эффектов неаддитивности) в системе. Причина возникновения эффектов неаддитивности: последовательное протекание окисления сульфида натрия и цистеина в смеси дает проявиться отрицательному эффекту (антагонизму). Положительный эффект (синергизм) обусловлен влиянием продукта окисления цистеина -цистина - на окисление сульфида натрия.
Явления синергизма, или синергические эффекты, очень распространены в химии, особенно в катализе. Здесь понимают неаддитивное увеличение активности, селективности, стабильности и других положительных характеристик каталитической системы (в простейшем случае из двух компонентов) при изменении количественного соотношения или суммарной концентрации ее компонентов. Противоположностью синергизму является антагонизм.
На роль модельной пары для исследования явлений синергизма в сложной каталитической системе были выбраны реакции окисления сульфида натрия и цистеина молекулярным кислородом. Они разрешены термодина-
