МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА СБОР И АНАЛИЗ ДАННЫХ Объект исследования Датчик (первичный преобразователь, сенсор) Нормирующий преобразователь (усилитель) Аналого-цифровой преобразователь (АЦП, квантование сигнала) Система обработки сигнала Электрический потенциал, температура, давление… Согласование входного сопротивления, преобразование.
Download ReportTranscript МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА СБОР И АНАЛИЗ ДАННЫХ Объект исследования Датчик (первичный преобразователь, сенсор) Нормирующий преобразователь (усилитель) Аналого-цифровой преобразователь (АЦП, квантование сигнала) Система обработки сигнала Электрический потенциал, температура, давление… Согласование входного сопротивления, преобразование.
Slide 1
МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И
ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ В ХОДЕ
ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО
ЭКСПЕРИМЕНТА
Slide 2
СБОР И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Объект исследования
Датчик (первичный
преобразователь, сенсор)
Нормирующий преобразователь
(усилитель)
Аналого-цифровой
преобразователь (АЦП,
квантование сигнала)
Система обработки сигнала
Электрический
потенциал, температура,
давление…
Согласование входного
сопротивления,
преобразование к
интервалу 0…5 V
Битность АЦП
8 бит – 0..256
10 бит – 0..1024
12 бит – 0..4096
Компьютер
(микроконтроллер) и
программа обработки
Slide 3
КВАНТОВАНИЕ СИГНАЛОВ
С и гн а л
Квантование сигнала производится по двум координатам- по времени и по уровню сигнала.
1 6b it
1 4b it
1 2b it
1 2b it
1 0b it
8 b it
t
Важно правильно выбирать интервал опроса (шаг квантования по времени). Для
идентификации кардиосигналов достаточно интервала опроса в 10 мс. При уменьшении
интервала опроса мы сталкивается с избытком информации и с увеличеним количества
шумов. При увеличении интервала опроса теряется информативность сигнала.
Slide 4
ОБРАБОТКА СИГНАЛА
Нормирование (калибровка)
Первичная
обработка сигнала
Фильтрация
Сглаживание
Линейные методы
Идентификация
сигнала
Дифференциальные методы
Сравнительный анализ
(критериальный)
Интерпретация
сигнала
Вычисление характеристик
сигнала, частотный анализ,
анализ вариабельности
сердечного ритма...
Slide 5
КАЛИБРОВКА СИГНАЛА
Данные в программу обработки поступают в кодах АЦП. На характеристики сигнала также оказывают
влияние усилители. Для приведения сигнала к реальным параметрам проводится калибровка.
В общем случае калибровка проводится при помощи аппроксимации зависимости исследуемого
параметра от сигнала АЦП
Параметр[давление, температура…] = f(Сигнал АЦП)
Для измерения давления
На практике используют полиномы не более третьего порядка
достаточно линейной
Параметр = a + b*[Сигнал АЦП] + c*[Сигнал АЦП]^2 +
зависимости (датчик
d*[Сигнал АЦП]^3
линеен), для сигнала
термопары необходим
кубический полином.
При сложной зависимости
параметра от сигнала
пользуются калибровкой по
реперным точкам.
В этом случае зависимость
параметра от сигнала
аппроксимируют сплайнами.
Существуют сигналы не
требующие калибровки,
поскольку важны только их
качественные изменения,
например ЭКГ, ЭЭГ.
Slide 6
МЕХАНИЗМ ФИЛЬТРАЦИИ
Свертка
Ядро свертки
Ker – ядро свертки
Dst [ i ] Src [ i ] Ker [ j ]
Dst [ i ]
Src [ i j ] Ker [ j ]
Ker
1
N
j
Src – исходный сигнал
Dst – фильтрованный сигнал
Xi
X
, X 2 , , X N
1
Передаточн ая функция
i 1
С и гн а л
N – размер ядра свертки, окно фильтрации
1
X1 X2 X3
*
N
t
...
Для справки: по такому же принципу работают фильтры PhotoShop.
Slide 7
ЛИНЕЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
0
1
2
3
Фильтрация по Гауссу
4
5
6
7
8
9
10
Фильтрация скользящим средним
Фильтры с рекомбинацией в окне свертки:
Медианный фильтр: исходные данные помещаются в окно свертки, сортируются по
возрастанию и в выходной сигнал записывается средний элемент (медиана).
Slide 8
ПОЛИНОМИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ
С и гн а л
Полиномиальное сглаживание осуществляется окном. Данные исходного сигнала
записываются в окно и аппроксимируются полиномом. Данные аппроксимации
записываются в выходной сигнал.
И сход н ы й
С гл аж ен н ы й
1
N
t
Для справки: частными случаями такого сглаживания являются популярные алгоритмы
сглаживания по четырем и семи точкам. В них данные аппроксимируются полиномами
второй и третьей степени соответственно.
Slide 9
СГЛАЖИВАНИЕ СПЛАЙНАМИ
Наилучшие результаты показал алгоритм сглаживания кубическим сплайном.
Для функции y f (t ) значения аппроксимировались функцией вида
(t ) K
(t j t )
j 1
t t j 1 , t j
,
( t t j 1 )
3
K
6h j
j
3
6h j
2
tj t
K j 1 h j
y
j 1
h j
6
t t j 1
hj
2
K jhj
y
j
6
,
, h j t j t j 1 .
где y = f(t)— функция значений сигнала АД;
t— время;
K— коэффициенты сплайна;
N— число экспериментальных значений.
Сглаживание достигалось введением параметра сглаживания при поиске
коэффициентов сплайна минимизацией функционала вида
( )
где
R
1
j 2 ,..., N
``( t )
R ( t
N
2
dt
j
) yj
,
2
1
2
j 1
R = 1, = 1
— параметр сглаживания;
0—
1
= 2
веса точек.
1
2
R > 1, < 1
hj
1
= 2
Slide 10
ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
Простейший метод- пороговый датчик. Работает на ровных сигналах без шума и
наложения других сигналов.
П о рог
срабаты ван и я
AD
Адаптивный пороговый датчик (удаления наложенного сигнала с меньшим периодом).
Сигнал аппроксимируется полиномом и вычитается из исходного. Затем применяется
пороговый датчик.
П о рог
срабаты ван и я
AD
A D = f(t)
П о рог
срабаты ван и я
A D -f(t)
2
f(t)= a+ bt+ ct + dt
3
Slide 11
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
y
t
Для каждой точки из набора экспериментальных данных вычисляются производные слева
и справа (рис. 1). Значение, удовлетворяющее условию
y
0
t 1
y
0
t 2
считается вершиной систолы. Правильность работы алгоритма достигается
регулированием ширины исследуемого интервала.
Slide 12
КРИТЕРИАЛЬНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ
AD
С р авн ен и е
п о к ри тери ю
О бр азец
Образец задается в виде оконной функции, при перемещении окна по сигналу
оконная функция сравнивается с формой сигнала по какому-либо критерию.
Пример критерия – коэффициент корреляции.
Для справки: по такому же принципу работает FineReader.
Slide 13
ПРИМЕРЫ СИГНАЛОВ (1)
Сигнал артериального давления
Электрокардиограммы и сфигмограммы
ЭКГ
СФГ
сон н ой
арт ери и
СФГ
л уч евой
арт ери и
СФГ
бед рен н ой
арт ери и
б
б
д
a
a
в
г
б
б
д
a
a
в
г
б
д д`
a
в
a
б
Slide 14
ПРИМЕРЫ СИГНАЛОВ (2)
Фотоплетизмография
B2
B4
B3
Реография
B5
B1
Slide 15
ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ
СЕРДЕЧНОГО РИТМА (1)
1. HR (Частота пульса) - Средний уровень функционирования системы кровообращения
2. SDNN (Стандартное отклонение полного массива кардиоинтервалов) - Суммарный эффект вегетативной регуляции
кровообращения
3. RMSSD (Квадратный корень суммы разностей последовательного ряда кардиоинтервалов) - Активность
парасимпатического звена вегетативной регуляции
4. pNN50 (Число пар кардиоинтервалов с разностью более 50 мс. в % к общему числу кардиоинтервалов в массиве) Показатель степени преобладания парасимпатического звена регуляции над симпатическим (относительное значение)
5. CV (Коэффициент вариации полного массива кардиоинтервалов) - Нормированный показатель суммарного эффекта
регуляции
6. MxDMn (Разность между максимальным и минимальным значениями кардиоинтервалов) - Максимальная амплитуда
регуляторных влияний
7. МxRMn (Отношение максимального по длительности кардиоинтервала к минимальному) - Относительный диапазон
регуляторных влияний
8. Mo (Мода) - Наиболее вероятный уровень функционирования сердечно-сосудистой системы
9. AMoSD (Амплитуда моды при ширене класса SD) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции
10. AMo50 (Амплитуда моды при ширене класса 50 мс) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции
11. AMo7,8 (Амплитуда моды при ширене класса 1/128 с) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции
12. SI (Стресс индекс) - Степень напряжения регуляторных систем (степень преобладания активности центральных
механизмов регуляции над автономными)
13. HF, [%] (Мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности парасимпатического звена регуляции
14. LF, [%] (Мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности вазомоторного центра
15. VLF, [%] (Мощность спектра сверхнизкочастотого компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности симпатического звена регуляции
16. CC1 (Значение первого коэффициента автокорреляционной функции) - Степень активности автономного контура
регуляции
Slide 16
ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ
СЕРДЕЧНОГО РИТМА (2)
17. CC0 (Число сдвигов автокорреляционной функции до получения значения коэффициента корреляции меньше нуля) Степень активности центрального контура регуляции
18. NArr (Число аритмичных сокращений) - Абсолютное число аритмичных сокращений за 5 минут
19. TP (Суммарная мощность спектра вариабельности сердечного ритма) - Суммарный уровень активности регуляторных
систем
20. HFmx (Максимум мощности спектра высокочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности парасимпатического звена регуляции
21. LFmx (Максимум мощности спектра низкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности вазомоторного центра
22. VLFmx (Максимум мощности спектра сверхнизкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности симпатического звена регуляции
23. ULFmx (Максимум мощности спектра ультранизкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности субкортикальных уровней регуляции (высших вегетативных центров).
24. HFt (Доминирующий период высокочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний период
дыхательного цикла
25. LFt (Доминирующий период низкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Среднее время
барорефлекторной реакции
26. VLFt (Доминирующий период сверхнизкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний
период рефлекторного ответа сердечно-сосудистого подкоркового центра
27. ULFt (Доминирующий период сверхнизкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний
период времени нейрорефлекторного ответа субкортикальных уровней регуляции (высших вегетативных центров).
28. (LF/HF) (Отношение значений низкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма) Соотношение уровней активности центрального и автономного контуров регуляции
29. (VLF/HF) (Отношение значений сверхнизкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма)
- Соотношение уровней активности центрального и автономного контуров регуляции
30. IC (Индекс централизации) - Степень централизации управления ритмом сердца
31. IARS (Показатель (индекс) активности регуляторных систем - ПАРС) - Показатель активности регуляторных систем
Slide 17
СПЕКТРОМЕТРИЯ СЕРДЕЧНОГО РИТМА
Для оценки вариабельности сердечного ритма использовался спектральный
Фурье анализ включающий в себя определение спектральной плотности и фазового
сдвига сигнала
S C ( )2 S S ( )2 ,
( ) arctg S S ( ) / S C ( ) ,
S ( )
N 1
где S C t y i cos(2fti ) ;
i 1
N 1
S S t y i sin(2fti ) ;
i 1
2f — угловая частота гармоники;
f— частота гармоники.
Slide 18
ВАРИАЦИОННАЯ ПУЛЬСОМЕТРИЯ
В этом виде анализа совокупность R-R- интервалов
подвергается статистичекому анализу по нормальному закону
распределения.
Результатом анализа является
график R-R интервала во
времени, гистограмма
распределения R-R интервала
и следующие расчетные
данные:
— HR— сердечный ритм,
1/мин;
— Mo— мода распределения,
мс;
— AMo— амплитуда моды, %;
— SDNN— стандартное
отклонение полного массива
кардиоинтервалов;
— MxDMn— разность между
максимальным и
минимальным значениями
кардиоинтервалов, мс;
— MxRMn— отношение
максимального по
длительности кардиоинтервала
к минимальному.
Slide 19
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Slide 20
КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РИТМОГРАФИЯ
Результатом анализа является ритмограмма и следующие расчетные данные:
— a— ширина эллипса;
— b— высота эллипса;
— a/b— соотношение ширины и высоты эллипса.
Slide 21
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
PhysExp
Тензодатчик
давления
МДМ усилитель с
автокорекцией
нуля
Программа
PhysExp Gold
Аналогоцифровой
преобразователь
Компьютер
Электронный
ключ защиты
Slide 22
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
PhysExp ПОЗВОЛЯЕТ ПРОВОДИТЬ
1. Доклиническую оценку эффективности гипотензивных
фармакологических препаратов
2. Изучение роли отдельных генов и их полиморфизмов в механизмах
развития артериальной гипертензии (АГ)
3. Контроль величины АД в экспериментальных моделях
артериальных гипертензий (SHR, SHR-SP и др.)
4. Разработку новых экспериментальных моделей АГ (н-р, при
эклампсии)
5. Изучение особенностей фармакотерапии АГ при наличии
сопутствующих заболеваний (н-р, сахарного диабета)
6. Оценку значимости
модифицируемых факторов в
патогенезе АГ (н-р, ожирения,
гиподинамии)
Slide 23
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
PhysExp
Slide 24
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА PhysExp
Slide 25
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА PhysExp ЗАЩИЩЕНА
НЕСКОЛЬКИМИ АВТОРСКИМИ СВИДЕТЕЛЬСТВАМИ
Slide 26
ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ
Установка перфузии
изолированного сердца
(Установка Лангендорфа)
Slide 27
ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ
Измерение показателей гемодинамики при исследовании новых
лекарственных препаратов
Slide 28
СОСТОЯНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ
РАЗРАБОТКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ
На базе Федерального центра сердца крови и эндокринологии им. В. А.
Алмазова Росмедтехнолгий и Санкт-петербургского государственного
медицинского университета им. акад. И. П. Павлова:
- Ведется тестирование программно-аппаратного комплекса
- Программно-аппаратный комплекс используется в доклинических
исследованиях новых лекарственных препаратов на лабораторных животных
На базе малого инновационного предприятия ООО «Кардиопротект» в рамках
договора о научно-техническом сотрудничестве:
- Доработана компьютерная программа «PhysExp Gold»
- Разработана аппаратная часть комплекса
- Разработана пользовательская, техническая, конструкторская
и производственная документация
- Разработан и выпущен опытный образец программно-аппаратного
комплекса
- Идет выпуск опытной партии
- Проводится изучение спроса и создание базы потенциальных клиентов
- Ведется поиск инвестора
МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И
ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ В ХОДЕ
ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО
ЭКСПЕРИМЕНТА
Slide 2
СБОР И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Объект исследования
Датчик (первичный
преобразователь, сенсор)
Нормирующий преобразователь
(усилитель)
Аналого-цифровой
преобразователь (АЦП,
квантование сигнала)
Система обработки сигнала
Электрический
потенциал, температура,
давление…
Согласование входного
сопротивления,
преобразование к
интервалу 0…5 V
Битность АЦП
8 бит – 0..256
10 бит – 0..1024
12 бит – 0..4096
Компьютер
(микроконтроллер) и
программа обработки
Slide 3
КВАНТОВАНИЕ СИГНАЛОВ
С и гн а л
Квантование сигнала производится по двум координатам- по времени и по уровню сигнала.
1 6b it
1 4b it
1 2b it
1 2b it
1 0b it
8 b it
t
Важно правильно выбирать интервал опроса (шаг квантования по времени). Для
идентификации кардиосигналов достаточно интервала опроса в 10 мс. При уменьшении
интервала опроса мы сталкивается с избытком информации и с увеличеним количества
шумов. При увеличении интервала опроса теряется информативность сигнала.
Slide 4
ОБРАБОТКА СИГНАЛА
Нормирование (калибровка)
Первичная
обработка сигнала
Фильтрация
Сглаживание
Линейные методы
Идентификация
сигнала
Дифференциальные методы
Сравнительный анализ
(критериальный)
Интерпретация
сигнала
Вычисление характеристик
сигнала, частотный анализ,
анализ вариабельности
сердечного ритма...
Slide 5
КАЛИБРОВКА СИГНАЛА
Данные в программу обработки поступают в кодах АЦП. На характеристики сигнала также оказывают
влияние усилители. Для приведения сигнала к реальным параметрам проводится калибровка.
В общем случае калибровка проводится при помощи аппроксимации зависимости исследуемого
параметра от сигнала АЦП
Параметр[давление, температура…] = f(Сигнал АЦП)
Для измерения давления
На практике используют полиномы не более третьего порядка
достаточно линейной
Параметр = a + b*[Сигнал АЦП] + c*[Сигнал АЦП]^2 +
зависимости (датчик
d*[Сигнал АЦП]^3
линеен), для сигнала
термопары необходим
кубический полином.
При сложной зависимости
параметра от сигнала
пользуются калибровкой по
реперным точкам.
В этом случае зависимость
параметра от сигнала
аппроксимируют сплайнами.
Существуют сигналы не
требующие калибровки,
поскольку важны только их
качественные изменения,
например ЭКГ, ЭЭГ.
Slide 6
МЕХАНИЗМ ФИЛЬТРАЦИИ
Свертка
Ядро свертки
Ker – ядро свертки
Dst [ i ] Src [ i ] Ker [ j ]
Dst [ i ]
Src [ i j ] Ker [ j ]
Ker
1
N
j
Src – исходный сигнал
Dst – фильтрованный сигнал
Xi
X
, X 2 , , X N
1
Передаточн ая функция
i 1
С и гн а л
N – размер ядра свертки, окно фильтрации
1
X1 X2 X3
*
N
t
...
Для справки: по такому же принципу работают фильтры PhotoShop.
Slide 7
ЛИНЕЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
0
1
2
3
Фильтрация по Гауссу
4
5
6
7
8
9
10
Фильтрация скользящим средним
Фильтры с рекомбинацией в окне свертки:
Медианный фильтр: исходные данные помещаются в окно свертки, сортируются по
возрастанию и в выходной сигнал записывается средний элемент (медиана).
Slide 8
ПОЛИНОМИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ
С и гн а л
Полиномиальное сглаживание осуществляется окном. Данные исходного сигнала
записываются в окно и аппроксимируются полиномом. Данные аппроксимации
записываются в выходной сигнал.
И сход н ы й
С гл аж ен н ы й
1
N
t
Для справки: частными случаями такого сглаживания являются популярные алгоритмы
сглаживания по четырем и семи точкам. В них данные аппроксимируются полиномами
второй и третьей степени соответственно.
Slide 9
СГЛАЖИВАНИЕ СПЛАЙНАМИ
Наилучшие результаты показал алгоритм сглаживания кубическим сплайном.
Для функции y f (t ) значения аппроксимировались функцией вида
(t ) K
(t j t )
j 1
t t j 1 , t j
,
( t t j 1 )
3
K
6h j
j
3
6h j
2
tj t
K j 1 h j
y
j 1
h j
6
t t j 1
hj
2
K jhj
y
j
6
,
, h j t j t j 1 .
где y = f(t)— функция значений сигнала АД;
t— время;
K— коэффициенты сплайна;
N— число экспериментальных значений.
Сглаживание достигалось введением параметра сглаживания при поиске
коэффициентов сплайна минимизацией функционала вида
( )
где
R
1
j 2 ,..., N
``( t )
R ( t
N
2
dt
j
) yj
,
2
1
2
j 1
R = 1, = 1
— параметр сглаживания;
0—
1
= 2
веса точек.
1
2
R > 1, < 1
hj
1
= 2
Slide 10
ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
Простейший метод- пороговый датчик. Работает на ровных сигналах без шума и
наложения других сигналов.
П о рог
срабаты ван и я
AD
Адаптивный пороговый датчик (удаления наложенного сигнала с меньшим периодом).
Сигнал аппроксимируется полиномом и вычитается из исходного. Затем применяется
пороговый датчик.
П о рог
срабаты ван и я
AD
A D = f(t)
П о рог
срабаты ван и я
A D -f(t)
2
f(t)= a+ bt+ ct + dt
3
Slide 11
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
y
t
Для каждой точки из набора экспериментальных данных вычисляются производные слева
и справа (рис. 1). Значение, удовлетворяющее условию
y
0
t 1
y
0
t 2
считается вершиной систолы. Правильность работы алгоритма достигается
регулированием ширины исследуемого интервала.
Slide 12
КРИТЕРИАЛЬНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ
AD
С р авн ен и е
п о к ри тери ю
О бр азец
Образец задается в виде оконной функции, при перемещении окна по сигналу
оконная функция сравнивается с формой сигнала по какому-либо критерию.
Пример критерия – коэффициент корреляции.
Для справки: по такому же принципу работает FineReader.
Slide 13
ПРИМЕРЫ СИГНАЛОВ (1)
Сигнал артериального давления
Электрокардиограммы и сфигмограммы
ЭКГ
СФГ
сон н ой
арт ери и
СФГ
л уч евой
арт ери и
СФГ
бед рен н ой
арт ери и
б
б
д
a
a
в
г
б
б
д
a
a
в
г
б
д д`
a
в
a
б
Slide 14
ПРИМЕРЫ СИГНАЛОВ (2)
Фотоплетизмография
B2
B4
B3
Реография
B5
B1
Slide 15
ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ
СЕРДЕЧНОГО РИТМА (1)
1. HR (Частота пульса) - Средний уровень функционирования системы кровообращения
2. SDNN (Стандартное отклонение полного массива кардиоинтервалов) - Суммарный эффект вегетативной регуляции
кровообращения
3. RMSSD (Квадратный корень суммы разностей последовательного ряда кардиоинтервалов) - Активность
парасимпатического звена вегетативной регуляции
4. pNN50 (Число пар кардиоинтервалов с разностью более 50 мс. в % к общему числу кардиоинтервалов в массиве) Показатель степени преобладания парасимпатического звена регуляции над симпатическим (относительное значение)
5. CV (Коэффициент вариации полного массива кардиоинтервалов) - Нормированный показатель суммарного эффекта
регуляции
6. MxDMn (Разность между максимальным и минимальным значениями кардиоинтервалов) - Максимальная амплитуда
регуляторных влияний
7. МxRMn (Отношение максимального по длительности кардиоинтервала к минимальному) - Относительный диапазон
регуляторных влияний
8. Mo (Мода) - Наиболее вероятный уровень функционирования сердечно-сосудистой системы
9. AMoSD (Амплитуда моды при ширене класса SD) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции
10. AMo50 (Амплитуда моды при ширене класса 50 мс) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции
11. AMo7,8 (Амплитуда моды при ширене класса 1/128 с) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции
12. SI (Стресс индекс) - Степень напряжения регуляторных систем (степень преобладания активности центральных
механизмов регуляции над автономными)
13. HF, [%] (Мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности парасимпатического звена регуляции
14. LF, [%] (Мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности вазомоторного центра
15. VLF, [%] (Мощность спектра сверхнизкочастотого компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности симпатического звена регуляции
16. CC1 (Значение первого коэффициента автокорреляционной функции) - Степень активности автономного контура
регуляции
Slide 16
ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ
СЕРДЕЧНОГО РИТМА (2)
17. CC0 (Число сдвигов автокорреляционной функции до получения значения коэффициента корреляции меньше нуля) Степень активности центрального контура регуляции
18. NArr (Число аритмичных сокращений) - Абсолютное число аритмичных сокращений за 5 минут
19. TP (Суммарная мощность спектра вариабельности сердечного ритма) - Суммарный уровень активности регуляторных
систем
20. HFmx (Максимум мощности спектра высокочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности парасимпатического звена регуляции
21. LFmx (Максимум мощности спектра низкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности вазомоторного центра
22. VLFmx (Максимум мощности спектра сверхнизкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности симпатического звена регуляции
23. ULFmx (Максимум мощности спектра ультранизкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень
активности субкортикальных уровней регуляции (высших вегетативных центров).
24. HFt (Доминирующий период высокочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний период
дыхательного цикла
25. LFt (Доминирующий период низкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Среднее время
барорефлекторной реакции
26. VLFt (Доминирующий период сверхнизкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний
период рефлекторного ответа сердечно-сосудистого подкоркового центра
27. ULFt (Доминирующий период сверхнизкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний
период времени нейрорефлекторного ответа субкортикальных уровней регуляции (высших вегетативных центров).
28. (LF/HF) (Отношение значений низкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма) Соотношение уровней активности центрального и автономного контуров регуляции
29. (VLF/HF) (Отношение значений сверхнизкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма)
- Соотношение уровней активности центрального и автономного контуров регуляции
30. IC (Индекс централизации) - Степень централизации управления ритмом сердца
31. IARS (Показатель (индекс) активности регуляторных систем - ПАРС) - Показатель активности регуляторных систем
Slide 17
СПЕКТРОМЕТРИЯ СЕРДЕЧНОГО РИТМА
Для оценки вариабельности сердечного ритма использовался спектральный
Фурье анализ включающий в себя определение спектральной плотности и фазового
сдвига сигнала
S C ( )2 S S ( )2 ,
( ) arctg S S ( ) / S C ( ) ,
S ( )
N 1
где S C t y i cos(2fti ) ;
i 1
N 1
S S t y i sin(2fti ) ;
i 1
2f — угловая частота гармоники;
f— частота гармоники.
Slide 18
ВАРИАЦИОННАЯ ПУЛЬСОМЕТРИЯ
В этом виде анализа совокупность R-R- интервалов
подвергается статистичекому анализу по нормальному закону
распределения.
Результатом анализа является
график R-R интервала во
времени, гистограмма
распределения R-R интервала
и следующие расчетные
данные:
— HR— сердечный ритм,
1/мин;
— Mo— мода распределения,
мс;
— AMo— амплитуда моды, %;
— SDNN— стандартное
отклонение полного массива
кардиоинтервалов;
— MxDMn— разность между
максимальным и
минимальным значениями
кардиоинтервалов, мс;
— MxRMn— отношение
максимального по
длительности кардиоинтервала
к минимальному.
Slide 19
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Slide 20
КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РИТМОГРАФИЯ
Результатом анализа является ритмограмма и следующие расчетные данные:
— a— ширина эллипса;
— b— высота эллипса;
— a/b— соотношение ширины и высоты эллипса.
Slide 21
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
PhysExp
Тензодатчик
давления
МДМ усилитель с
автокорекцией
нуля
Программа
PhysExp Gold
Аналогоцифровой
преобразователь
Компьютер
Электронный
ключ защиты
Slide 22
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
PhysExp ПОЗВОЛЯЕТ ПРОВОДИТЬ
1. Доклиническую оценку эффективности гипотензивных
фармакологических препаратов
2. Изучение роли отдельных генов и их полиморфизмов в механизмах
развития артериальной гипертензии (АГ)
3. Контроль величины АД в экспериментальных моделях
артериальных гипертензий (SHR, SHR-SP и др.)
4. Разработку новых экспериментальных моделей АГ (н-р, при
эклампсии)
5. Изучение особенностей фармакотерапии АГ при наличии
сопутствующих заболеваний (н-р, сахарного диабета)
6. Оценку значимости
модифицируемых факторов в
патогенезе АГ (н-р, ожирения,
гиподинамии)
Slide 23
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС
PhysExp
Slide 24
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА PhysExp
Slide 25
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА PhysExp ЗАЩИЩЕНА
НЕСКОЛЬКИМИ АВТОРСКИМИ СВИДЕТЕЛЬСТВАМИ
Slide 26
ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ
Установка перфузии
изолированного сердца
(Установка Лангендорфа)
Slide 27
ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ
Измерение показателей гемодинамики при исследовании новых
лекарственных препаратов
Slide 28
СОСТОЯНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ
РАЗРАБОТКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ
На базе Федерального центра сердца крови и эндокринологии им. В. А.
Алмазова Росмедтехнолгий и Санкт-петербургского государственного
медицинского университета им. акад. И. П. Павлова:
- Ведется тестирование программно-аппаратного комплекса
- Программно-аппаратный комплекс используется в доклинических
исследованиях новых лекарственных препаратов на лабораторных животных
На базе малого инновационного предприятия ООО «Кардиопротект» в рамках
договора о научно-техническом сотрудничестве:
- Доработана компьютерная программа «PhysExp Gold»
- Разработана аппаратная часть комплекса
- Разработана пользовательская, техническая, конструкторская
и производственная документация
- Разработан и выпущен опытный образец программно-аппаратного
комплекса
- Идет выпуск опытной партии
- Проводится изучение спроса и создание базы потенциальных клиентов
- Ведется поиск инвестора