Длительный мониторинг дыхания человека

Размещено на http://www.allbest.ru/

Длительный мониторинг дыхания человека

С.А. Тараканов, В.И. Кузнецов, А.О. Кузнецов

Особый интерес в оценке функционального состояния, в том числе и дыхательной активности, на наш взгляд, представляют методы дистанционного непрерывного мониторинга. Возможность наблюдать основные функции организма на расстоянии в режиме реального времени может обеспечить оперативную информацию о редко или периодически появляющихся отклонениях, снизить травматический характер напряженных тренировок и чрезмерных физических нагрузок, подобрать наиболее продуктивный и безопасный для организма режим тренировок.

Дистанционный мониторинг дыхания можно реализовать на основе мобильных сотовых сетей. В настоящее время такой подход активно развивается в кардиологической диагностике [1 ? 3]. Заключается он в следующем: сигналы от диагностического портативного носимого устройства поступают на сотовый телефон диагностируемого пациента и далее, через каналы связи и Интернет, автоматически передаются на приемную станцию, на которой врач, в свою очередь, получает информацию о физиологическом состоянии пациента в режиме реального времени.

Определение респираторных параметров может быть осуществлено на основе следующих измерительных устройств:

датчик натяжения;

датчики давления и скорости воздушного потока;

датчики резистентности;

миниатюрные акселерометры.

Рассмотрим эти варианты реализации измерительной части с точки зрения их применимости к спортивной медицине.

Для контроля дыхания первым стал использоваться сенсор на основе датчика натяжения, встроенного в эластичный пояс [4, 5]. При вдохе и выдохе мониторируемого эластичный пояс соответственно растягивается и сжимается, что отражается на сигнале датчика натяжения. Необходимость постоянного ношения пояса сковывает движения и приводит к раздражению контактирующих поверхностей кожи.

В сенсорах на основе датчиков давления или скорости воздушного потока [6 ? 8] к дыхательным путям человека подводятся эластичные воздуховоды, что затрудняет длительное ношение прибора и технически не реализуемо при проведении повседневных тренировок.

Измерения резистентности (сопротивления) дыхательных путей человека [9, 10] возможно только при полной неподвижности пациента, т.к. малейшие естественные флуктуации сопротивления тела мониторирования приводят к значительным искажениям сигнала о дыхательной активности.

Наиболее перспективными и оптимальными для спортивного применения, по мнению авторов статьи, являются миниатюрные акселерометры [11 ? 14]. При дыхании мониторируемого движения грудной клетки фиксируются носимым устройством, по сигналам о геометрическом перемещении которого определяется дыхательная активность. К недостаткам метода следует отнести необходимость фильтрации посторонних сигналов, соответствующих движению человека, его речи, но современное развитие информационных технологий позволяет их преодолеть с удовлетворительным качеством.

Авторами статьи совместно был разработан миниатюрный прибор (10х20х30 мм) на основе трехосного акселерометра (рис. 1). Корпус прибора располагается на застежке в районе грудной клетки обследуемого, а регистрируемые сигналы передаются на персональный компьютер посредством технологии Bluetooth.

Рис. 1. Внешний вид разработанного авторами прибора

Полученные от акселерометра данные при помощи разработанного авторами программного обеспечения для персонального компьютера принимаются, записываются и фильтруются, после чего на основании информации о проекциях вектора ускорения грудной клетки рассчитывается выходной сигнал.

Для выделения кривой, трехмерное облако данных акселерометра трансформируется в плоский сектор, в котором определяется зависимость угла отклонения вектора ускорения свободного падения g от номинального положения во времени. Вследствие дыхательных движений грудной клетки вектор g совершает периодические колебания в пределах сектора, отклоняясь от среднего положения на угол dQ. Из-за шума реальные данные представляют собой облако, и для получения полезной информации трехмерное облако зашумленных данных необходимо свести к плоскому сектору. Для этого вначале облако аппроксимируется плоскостью (рис. 2А).

дыхательный респираторный акселерометр

Рис. 2. Алгоритм обработки данных акселерометра

Затем облако поворачивается так, чтобы аппроксимирующая плоскость совпала с плоскостью XoY (рис. 2Б). Средний элемент облака должен совпасть с положительным направлением оси oX. После этого множество точек проецируется в плоскость XoY, в результате чего получается желаемый плоский сектор (рис. 3А). Для получения дыхательной кривой в этом секторе необходимо найти зависимость угла отклонения от оси oX от времени Q(t). Примерный вид дыхательной кривой изображен на рис. 3Б.

Рис. 3. Результат обработки данных акселерометра

Авторами был проведен ряд исследований разработанного прибора при разной амплитуде дыхания исследуемого и в условиях его нахождения в покое, в том числе симулировалась остановка дыхания. Пример результатов измерения и обработки представлен на рис. 4, рамками отмечены эпизоды симуляции остановки дыхания. Как видно из графиков, разработанный прибор позволяет регистрировать с достаточной для длительного мониторинга точностью дыхательную активность человека.

Рис. 4. Пример результатов измерения и обработки сигналов о движении грудной клетки испытуемого

Заключение

Применительно к длительному мониторингу дыхания необходимо использовать методы, которые не затрудняют дыхание и не препятствуют интенсивному движению. С этой точки зрения датчики натяжения и резистентности не совсем подходят. Диагностирующие трубки, при измерении давления и скорости воздушного потока, искажают процессы дыхания, и также не подходят для длительного ношения.

Наиболее оптимальной по отношению к эргономике постоянного ношения является диагностика с использованием миниатюрных акселерометров. Авторы статьи разработали согласно этому подходу носимый прибор и продемонстрировали его возможности по регистрации дыхательной активности. Такой прибор благодаря способности передавать данные по Bluetooth после соответствующей разработки программного обеспечения для мобильного телефона и приемной станции врача позволит организовать простой и эргономичный длительный удаленный мониторинг дыхания человека.

Литература

1. Goсi A., Burgos A., Dranca L. et al. Architecture, cost-model and customization of real-time monitoring systems based on mobile biological sensor data-streams. // Computer Methods and Programs in Biomedicine. - 2009. - Vol. 96. ? № 2. - P. 141-157.

2. Wen C., Yeh M., Chang K., Lee R. Real-time ECG telemonitoring system design with mobile phone platform // Measurement. - 2008. - Vol. 41. ? № 4. - P. 463-470.

3. Winkler S., Schieber M., Lьcke S. et al. A new telemonitoring system intended for chronic heart failure patients using mobile telephone technology - Feasibility study // International Journal of Cardiology. - 2011. - Vol. 153. ? № 1. - P. 55-58.

4. Huang C., Shen C., Tang C., Chang S. A wearable yarn-based piezo-resistive sensor. // Sensors and Actuators A: Physical. - 2008. - Vol. 141. ? № 2. - P. 396-403.

5. Rauhala E., Virkkala J., Himanen S.-L. Periodic limb movement screening as an additional feature of Emfit sensor in sleep-disordered breathing studies // Journal of Neuroscience Methods. - 2009. - Vol. 178. ? № 1. - P. 157-161.

6. Al-Salaymeh A., Jovanoviж J., Durst F. Bi-directional flow sensor with a wide dynamic range for medical applications. // Medical Engineering and Physics. - 2008. - V. 26. ? № 8. - P. 623-637.

7. Lee-Chiong T. L. Monitoring respiration during sleep. // Clin. Chest. Med. - 2003. -Vol. 24. - P. 297-306.

8. Nakano H., Tanigawa T., Furukawa N., Nishima S. Automatic detection of sleep-disordered breathing from a single-channel airflow record. // Eur. Respir. J. - 2007. - Vol. 29. ? № 4. - P. 728-736.

9. Balleza M., Fornos J., Calaf N. et al. Monitoring of breathing pattern at rest by electrical impedance tomography. // Arch Bronconeumol. - 2007. - Vol. 43. ? № 6. - P. 300-303.

10. Yasuda Y., Umezu A., Horihata S. et al. Modified thoracic impedance plethysmography to monitor sleep apnea syndromes / Yasuda Y., Umezu A., Horihata S. // Sleep Medicine. - 2005. -Vol. 6. ? № 3. - P. 215-224.

11. Jourand P., Clercq H., Corthout R., Puers R. Textile integrated breathing and ECG monitoring system. // Procedia Chemistry. - 2009. - Vol. 1. ? № 1. - P. 722-725.

12. Morillo D.S., Ojeda J.L.R., Foix L.F.C., Jimйnez A.L. An accelerometer-based device for sleep apnea screening. // IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. - 2010. - Vol. 14. ? № 2. - P. 491-499.

13. Коноплев Б.Г., Лысенко И.Е., Шерова Е.В. Интегральный сенсор угловых скоростей и линейных ускорений [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2010, №3. - Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2010/240 (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

14. Лысенко И.Е., Лысенко А.В. Интегральные сенсоры угловых скоростей и линейных ускорений lr-типа на основе углеродных нанотрубок [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2012, №4. - Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n4p2y2012/1358 (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

Размещено на Allbest.ru