Устройства для регистрации и передачи электрокардиограмм
Информация - Медицина, физкультура, здравоохранение
Другие материалы по предмету Медицина, физкультура, здравоохранение
?емов данных.
Встроенный блок сопряжения с телефонной линией 13 позволяет осуществлять передачу зарегистрированной информации по обыкновенному телефону. Блок телефонного интерфейса 12 построен на основе микросхемы модуляции/демодуляции фирмы CML, поддерживающей цифровую дуплексную связь по телефонному каналу по протоколу V.23. Это многостандартный модем, выполняющий QAM-, DPSK-, FSK-модуляцию (Quadrature Amplitude Modulation, Phase Shift Keying, Frequency Shift Keying - квадратурная амплитудная, фазовая и частотная) в зависимости от используемого стандарта, передает полученный сигнал в телефонную линию - через блок сопряжения с телефонной линией. Передача выполняется стандартом: v.32bis со скоростью 14 400 бит/с. Микросхема управляется микроконтроллером с помощью АТ-команд посредством последовательного интерфейса С-BUS.
Оптическая развязка обеспечивает гальваническую изоляцию рабочей части, имеющей непосредственный контакт iеловеком и другим оборудованием. Вся схема питается от двух батарей типа AAA, для стабилизации напряжения и исключения выхода из строя микроконтроллера используется стабилизатор напряжения 16 на переключаемых конденсаторах, имеющий КПД 90%; для питания блока усиления используется дополнительный преобразователь напряжения ( ЗВ).
Центральная автоматизированная станция используется для приема и обработки данных с персональных регистраторов, включает центральный компьютер 18 с периферией 20, 25, модем 20 для приема данных по телефонному каналу от персональных регистраторов 22.
Алгоритмы анализа персональных регистраторов ЭКГ
Разработка алгоритма автоматического анализа в портативных устройствах ограничена объемом памяти для обработки и хранения больших массивов промежуточных данных и техническими характеристиками микроконтроллера. Применение высокопроизводительных специализированных процессоров цифровой обработки сигналов (DSP) в данном случае невозможно из-за их высокого энергопотребления. В свою очередь необходимо создание надежного алгоритма выявления наиболее опасных видов нарушений ритма и проводимости сердца.
Любая ЭКГ (рис.2) содержит зубцы, сегменты и интервалы, которые отражают процесс распространения возбуждения, но форма и характер электрокардиосигнала у каждого человека зависят от особенностей строения сердца. При патологических изменениях в сердце форма ЭКГ может измениться и сохраняться на протяжении всей жизни. В этом случае необходим постоянный контроль ЭКГ для предотвращения дальнейших изменений. Поэтому необходимо создать алгоритм анализа, проводящий классификацию ЭКГ в реальном времени, используя вычислительные ресурсы встроенного в устройство микроконтроллера, и удовлетворяющий следующим условиям:
1.Минимальные затраты по вычислительной мощности - один из самых основных критериев для персональных устройств регистрации.
2.Способность алгоритма к классификации основных компонентов ЭКГ.
3.Положение комплекса определяется позицией максимума - зубца R (для сравнения с эталонным комплексом).
4.Высокая помехоустойчивость.
В настоящее время существует множество [1,4, 5] методов анализа ЭКГ, которые можно разделить на следующие основные группы:
а) частотно-временные методы;
б) методы, основанные на использовании нейронных сетей;в) синтаксические методы; - г) методы эталонов;
д) комбинированные методы.
Частотно-временные методы, например преобразование Фурье, представляет сигнал, заданный во временной области, в виде разложения по ортогональным базисным функциям, выделяя, таким образом, частотные компоненты. Недостаток преобразования Фурье заключается в том, что частотные компоненты не могут быть локализованы во времени, что накладывает ограничения на применимость данного метода. Более информативно исследовать динамику изменения частот в сигнале при помощи вейвлет-преобразования.
Вейвлет-преобразование позволяет раскладывать анализируемый сигнал по компактным, хорошо локализованным по времени и частоте базисам. Оно имеет хорошее разрешение по времени и плохое разрешение по частоте в области высоких частот и хорошее разрешение по частоте и плохое разрешение по времени в области низких частот. Этот подход дает хорошие результаты, особенно когда компоненты сигнала с высокой частотой имеют небольшую длительность, а низкочастотные компоненты - достаточно большую. Сигнал ЭКГ, как и большинство биологических сигналов, имеет именно такую структуру.
Нейросетевые методы, как и вейвлет-анализ, обладая большой помехоустойчивостью, позволяют построить достаточно точные алгоритмы анализа в зависимости от регистрируемого отведения. Недостатком является необходимость в больших вычислительных ресурсах.
Синтаксическими методами анализируется структура сигнала по некоторым синтаксическим правилам. На предварительном этапе алгоритма анализа структуры сигнала могут происходить интерполяция нулевого порядка и формирование сжатого описания сигнала. По построенному описанию с помощью синтаксических правил сигнала определяются основные характерные элементы ЭКГ. Эффективность алгоритма распознавания определяется синтаксическими правилами и пороговыми значениями для алгоритмов интерполяции и сжатого описания, которые подбираются опытно-логическим путем.
Структурное распознавание сигнала проводится с помощью синтаксических правил определения основных элементов ЭКГ. Эффективность алгоритма распознавания определяется правилами ?/p>