Введение к работе
Актуальность темы. Разработка компьютерных автоматизированных систем медицинской и биологической диагностики является важным прикладным разделом современных научных исследований. Такие исследования основываются на поиске эффективных математических моделей, отражающих различные стороны гомеостаза, и алгоритмов, направленных на вычисление разного рода функциональных показателей (Амосов Н.М. 1982). На протяжении трех последних десятилетий в медицине и биологии проводились научные исследования, которые позволили установить, что у человека и животных существует определенная связь функционального состояния (ФС) с показателями, полученными в ходе электрофизиологических измерений (электрокардиограмма, электроэнцефалограмма и т.п.). Под ФС понимают некоторое клиническое заключение о текущей фазе гомеостаза, которое осуществляется на основе симптоматичесюгх и клинических показателей. Современный уровень развития вычислительных средств, с одной стороны, и разрабатываемые новые алгоритмы обработки данных, с другой стороны, открывают перспективу развития экспресс методов диагностики состояния здоровья. Эти методы могут быть реализованы как автоматизированные системы, позволяющие наблюдать динамику изменения ФС биологического объекта в ходе эксперимента или в практической медицине - осуществлять мониторинг ФС в реальном времени. Интерес к разработке эффективных алгоритмов выделения информации из биологических сигналов постоянно возрастает с появлением новых фактов, указывающих на связь данных электрофизиологических измерений не только с функционированием организма в целом, но и со специфической изменчивостью полученных показателей, связанной с конкретным заболеванием (Часнык В.Г. 1994). Эти факты указывают на возможность разработки автоматизированных систем дифференциальной диагностики. Сложность построения такого рода систем связана с тем, что электрофизиологические сигналы нестационарны. Известные в настоящее время алгоритмы обработки данных в условиях нестационарных сигналов не позволяют получить достаточно устойчивой совокупности признаков, которая могла бы использоваться в диагностических системах для распознавания и оценки ФС биологических объектов.
Актуальность темы обусловлена необходимостью создания автоматизированных средств экспресс контроля ФС биологических объектов.
Цель работы. Целью диссертационной работы, является разработка алгоритмов и программ оценки функционального состояния биологического объекта по данным кардиоритмограмм. Задачи работы.
1 .Обоснование и разработка модели связи ритмической деятельности сердца с изменениями функционального состояния биологического объекта.
2.Разработка алгоритма выделения примитивов из электрокардиограммы для синтаксического анализа ритмической деятельности сердца. 3.Разработка алгоритма синтаксического анализа ритмической деятельности сердца.
4.Разработка алгоритма оперативной оценки функционального состояния биологического объекта на основе энтропийно-синтаксического анализа ритмической деятельности сердца.
Методы исследований. Теоретические исследования основаны на применении математического аппарата нелинейных динамических систем, элементов матричной алгебры и алгоритмов распознавания образов. Для экспресс диагностики функциональных состояний биологических объектов был разработан алгоритм энтропийно-синтаксического анализа биологических сигналов. Эти исследования проводились с использованием разработанной модели и алгоритмов на универсальных и персональных ЭВМ в средах MathCad v.4.0, 6.0Plus, MS-Exel v.5.0, MathLab v.4.0. Практические исследования проводились на животных и в клинике с использованием специально разработанных программ в средах HP-UNIX, Borland C++ v.3.0., MS-Visual C++ v.4.1 pro. Научная новизна. В процессе решения поставленных задач получены следующие новые научные результаты, выносимые на защиту: 1. Модель связи параметров ритмической деятельности сердца с изменениями функционального состояния биологического объекта. 2.Алгоритм выделения примитивов из электрокардиограммы для синтаксического анализа ритмической деятельности сердца.
-
Алгоритм синтаксического анализа кардиоритмограмм.
-
Алгоритм оценки функционального состояния биологического объекта по данным энтропийно-синтаксического анализа кардиоритмограмм. Практическая значимость работы. Разработаны и программно реализованы алгоритмы реального времени для оценки функционального состояния человека и животных, а также для проведения экспресс-диагностики состояний нормы и патологии.
Реализацня и внедрение. Научные результаты работы внедрены: -в биомедицинский компьютерный комплекс анализа результатов коррекции функционального состояния методом биологической обратной связи Центра подготовки водолазов (г. Ломоносов) для прогнозирования устойчивости организма водолазов к функциональным нагрузкам; -в действующем макете распознавания изменений функционального состояния животных, который был разработан и апробирован в НИИ гриппа РАН;
-в разработанных программно-аппаратных лабораторных установках для решения задач анализа биомедицинской информации 172 НИЦ МО РФ.
-в действующий макет гидроакустической станции в целях классификации нелинейных гидроакустических сигналов энтропийно-синтаксическим методом, который был создан в Санкт-Петербургском филиале НИЦ "Кристалл" НПО "Волна".
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на:
-Всероссийский семинар "Медицина -93". Санкт-Петербург, 1993 г. -Международной конференции "Региональная информатика -94" .
Санкт-Петербург, 1994 г. -Международной конференции "Конверсионные технологии в гидроакустике" . Санкт-Петербург, 1994 г. -Программные реализации экспонировались на Международной выставке "Больница 94" (Санкт-Петербург, ЛЕНЭКСПО-1994 г) -Международной конференции "Региональная информатика -95".
Санкт-Петербург, 1995 г. -Международной конференции "Региональная информатика -96".
Санкт-Петербург, 1996 г. -Конференции по информационно-психологической безопасности -97".
Санкт-Петербург, 1997г. Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 76 наименований. Объем работы составляет 150 страниц основного текста, из них 36 рисунков, 8 таблиц, приложение на 6 листах.