Разработка алгоритмов и прикладных программ низкочастотной фильтрации биосигналов на основе спектрального подхода

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СВЯЗИ, ИНФОРМАТИЗАЦИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

ТАШКЕНТСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Диссертация на соискание академической степени магистра

Разработка алгоритмов и прикладных программ низкочастотной фильтрации биосигналов на основе спектрального подхода

5A330203 - Прикладная информатика

Сыдыков Хусан Бахтиярович

Научный руководитель

к.т.н., доц. Каххаров А.А.

Ташкент - 2013

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Анализ компьютерных систем регистрации биосигналов

1. Системы регистрации и математической обработки биосигналов

2. Проектирование компьютерных биомедицинских систем реального времени

3. Компьютерные системы регистрации электрокардиограмм

4. Анализ погрешностей каналов измерения

Выводы по главе I

Глава 2. Методы и алгоритмы фильтрации сигналов ЭКГ

1. Характеристики помех при регистрации электрокардиограмм и методы их устранения

2. Методы идентификации с использованием калибровочных и синтезируемых сигналов

3. Фильтрация сигналов ЭКГ на основе спектральных функций

Выводы по главе II

Глава 3. Программная реализация алгоритма фильтрации ЭКГ на основе спектральных функций

1. Программы фильтрации сигналов ЭКГ на основе спектрального подхода

2. Порядок функционирования программ

3. Инструкции для пользователей программ

Выводы по главе III

Заключение

Список литературы

Приложение

ВВЕДЕНИЕ

Сбор, обработка и автоматизированный анализ физиологической информации человека являются важнейшей составной частью многих диагностических методов современной медицины. Компьютерные системы сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов являются сложными аппаратно-программными комплексами, состоящими из множества программных компонент, выполняющих функции регистрации биомедицинской информации, ее анализа и обработки, а также диагностики.

Роль электрофизиологических сигналов в современной диагностике трудно переоценить. Однако имеющиеся в клинике аппаратные комплексы записи и анализа электрофизиологических сигналов обладают рядом погрешностей различного происхождения. Это связано с тем, что электрокардиографы, электроэнцефалографы, эхокардиографы, ангиографические комплексы, томографическая аппаратура работают с малыми величинами токов и напряжений на уровне милливольт и микроампер. В этом случае несовершенство аппаратуры и наличие помех приводит к тому, что контроль одного и того же физиологического процесса, проводимый различными общепризнанными приборами, дает различные значения контролируемых параметров.

Качество оценки состояния больного зависит от того, насколько эти погрешности будут скомпенсированы. Учитывая, что автоматические способы мониторинга состояния больного постоянно развиваются, очевидно, что точность записи и обработки биологического сигнала приобретает принципиальное значение.

Для повышения качества диагностики заболеваний сердца на ранней стадии необходимо, в частности, увеличивать точность измерения электрокардиосигнала. Для ряда кардиологических обследований недостаточно интерпретации высоковольтных зубцов ЭКГ (P,Q,R,S,T). Получить информацию о низковольтных зубцах (например, о расщепленном зубце P) на стандартных кардиографах невозможно. Широко распространенные в настоящее время компьютерные регистраторы ЭКГ позволяют достаточно просто усилить исходный сигнал (в 10ч100 раз по отношению к обычному). При этом особенно важной оказывается проблема подавления помех близких к 50 Гц.

Преобладающая помеха, как правило, имеет частоту от 40 до 55 Гц, при этом может изменяться как по частоте, так и по амплитуде и фазе даже в течение нескольких секунд на одном отведении. Для сигналов, амплитудные и частотные параметры которых существенно отличаются от основного сигнала, наиболее эффективным способом подавления помех является низкочастотная фильтрация. Такой фильтр реализуется не аппаратно, а программным способом, что чрезвычайно важно, поскольку позволяет не усложнять средства регистрации, а использовать широчайшие возможности компьютера, входящего, как правило, в состав компьютерных комплексов.

В последнее время ведутся активные работы по разработке более точных и быстрых алгоритмов классификации электрокардиограмм. Широко используется спектральный анализ электрокардиограмм с последующим табличным преобразованием для нахождения QRS-комплексов. Также другие работы используют частотно-временной анализ для выявления QRS-комплексов, а также дополнительной информации об относительном смещении QRS-комплексов в отведениях.

Актуальность данной работы. Таким образом, проблема разработки алгоритмов фильтрации электрокардиосигналов для точного распознавания элементов электрокардиограмм (ЭКГ) весьма актуальна, особенно в связи с необходимостью постановки точного и быстрого диагноза.

В соответствии с вышеизложенным актуальность представленной проблемы не вызывает сомнений.

Целью диссертационной работы является анализ архитектуры компьютерных систем регистрации и обработки ЭКГ, используемых методов и средств обработки, разработка метода и алгоритма фильтрации медико-биологических сигналов на примере ЭКГ на основе спектрального анализа. При этом решаются следующие задачи.

1. Исследование аппаратно-программных средств регистрации кардиосигналов и анализ основных проблем по повышению качества обработки и постановке диагноза.

2. Исследование методов и алгоритмов программной фильтрации сигналов ЭКГ, разработка алгоритма низкочастотной фильтрации на основе спектральных методов.

3. Разработка и реализация прикладных программ обработки для фильтрации сигналов ЭКГ в системе 1-ого стандартного отведения с поддержкой измерения и анализа одноканальной ЭКГ на основе разработанного алгоритма.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

- исследованы современные средства обработки кардиографической информации, выявлены основные проблемы повышения качества обработки, исследованы методы и алгоритмы цифровой фильтрации ЭКГ (программная реализация);

- разработан метод и соответствующий алгоритм низкочастотной фильтрации, отличающийся высоким быстродействием (при сохранении заданной точности) и относительной простотой программной реализации.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования в данной диссертационной работе являются сигналы регистрации кардиограмм в медицинских исследовательских комплексах. Предметами являются устройство обработки и демонстрации ЭКГ сигналов.

Методы исследования. Теоретическую основу проведенных исследований составляют теория функционального анализа, методы спектрального анализа в Фурье-базисах, численные методы, а также теория рядов и матриц.

Практическая значимость - алгоритм и программа фильтрации имеют большую диагностическую значимость при расшифровке сигналов ЭКГ с целью постановки диагноза, поскольку устраняется зашумленность характерных участков ЭКГ. Разработанные прикладные программы и соответствующие инструкции пользователя могут быть использованы в медицинских учреждениях кардиологического профиля.

Объем и структура работы. Магистерская диссертация состоит из введения, четырёх глав и заключения, изложена на 82 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц и 24 рисунка. Список литературы содержит 40 публикаций.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ РЕГИСТРАЦИИ БИОСИГНАЛОВ

1. Системы регистрации и математической обработки биосигналов

В настоящее время одним из наиболее важных инструментов при проведении исследований по изучению биологических объектов и особенностей организма человека служат компьютерные биомедицинские системы (БМС) регистрации и обработки электрофизиологических сигналов, обеспечивающие функции записи, обработки и анализа биомедицинских сигналов различной природы.

Биологические сигналы допускают несколько возможных классификаций, наиболее важными из которых являются разделение по физической природе источника сигнала, по предметной области применения и, наконец, по характеристикам самого сигнала.

По физической природе источника регистрируемые биомедицинские сигналы можно разделить на несколько групп [6]:

- биоэлектрические -- связаны с активностью нервных и мышечных клеток;

- импедансные -- состоят в изменении импеданса тканей при пропускании переменных токов, с частотами до 1 Мгц;

- биоакустические - создаются различными физиологическими процессами человека: дыхание, движение и т.д.;

- биомагнитные - связаны с излучением человеком чрезвычайно слабых магнитных полей;

- биомеханические -- включают все виды механических функций человека;

- биохимические -- являются результатом измерений химических процессов, происходящих в тканях;

- оптические - связаны с регистрацией электромагнитных излучений в оптической области спектра, обусловленных функциональной деятельностью биологических систем или наведенных извне.

Основные биологические сигналы, с которыми наиболее часто работают компьютерные БМС, приведены в таблице 1.1.

Табл. 1.1. Характеристики основных физиологических сигналов человека.

Классификация сигналов по предметной области основывается на рассмотрении спектра биомедицинских задач, таких как диагностика, мониторинг, решение которых строится путем регистрации, математической обработки и анализа тех или иных электрофизиологических сигналов.

Классификация по физическим характеристикам предусматривает разделение множества сигналов на группы, которые в свою очередь, также делятся на подгруппы в соответствии с такими свойствами, как периодичность, стационарность, детерминированность и т.д.

Различные по своему назначению, компьютерные биомедицинские системы имеют одну общую особенность - источником данных является сам человек. Немалую роль в развитии БМС играет прогресс в области вычислительных средств и численных методов анализа. Возможности комплексов увеличиваются, совершенствуются методики и алгоритмы анализа данных, вычислительная нагрузка растет и перекладывается полностью с аппаратного обеспечения на программные средства. Ядром таких программных комплексов выступает подсистема цифровой обработки сигналов (ЦОС), от эффективности работы которой и зависит общая производительность системы, ее надежность и потребительские свойства комплекса в целом, в то время как качество биомедицинской информации в значительной мере определяется реализацией аналого-цифрового преобразования и схемотехникой аналоговых входных схем [5, 7, 8] (Рис. 1.1).

Рис. 1.1. Схема аналоговой части системы сбора электрофизиологической информации.

Одним из наиболее распространенных подходов при разработке биомедицинских систем является проектирование комплекса на базе аппаратной части персонального компьютера (ПК) или одноплатных ЭВМ, содержащих необходимый набор периферийных устройств со встроенным программным обеспечением. Это дает возможность использовать стандартные операционные системы, обслуживающие ресурсы системы, и сосредоточиться на реализации специфичной для биомедицинской системы функциональности. При этом большое значение получает выбор типа интерфейса ПК или одноплатной ЭВМ с проектирующимися периферийными устройствами. Подобные системы становятся автоматизированными или компьютерными [8].

В процессе проектирования компьютерных БМС часто выделяется два типа основных работ:

1) проектирование и реализация аппаратной части устройств регистрации биомедицинской информации (БМИ);

2) проектирование и разработка программного обеспечения, в том числе встраиваемого.

При этом, разработка программного обеспечения (ПО) может быть разделена на несколько функциональных этапов:

1) выбор программной платформы, под которой понимается операционная система (ОС) и набор предоставляемых ею инструментальных средств;

разработка архитектуры программного обеспечения системы на основании технического задания и исследование ее свойств на основе методов моделирования;

реализация отдельных функциональных компонент системы;

интеграция аппаратных средств регистрации БМИ;

выбор и реализация коммуникационных каналов для интеграции системы в информационное пространство.

Одним из старейших методов обработки и анализа электрофизиологической информации человека является электрографический метод. Этот метод регистрации и анализа биоэлектрических процессов человека и животных, нашел весьма широкое применение в клинической практике, физиологическом эксперименте, авиационной и космической медицине, исследованиях по физиологии труда и спорта. Столь широкое применение электрографического метода объясняется тем, что он позволяет получить ценную информацию о деятельности тканей, органов и систем. Электрическое возбуждение распространяется в определенных направлениях и последовательности, создавая на поверхности тела электрическое поле. Поскольку электропроводные свойства тканей неоднородны, электрическое поле асимметрично с разностью потенциалов между отдельными участками тела. Это свойство положено в основу метода электрокардиографии, который регистрирует разность потенциалов путем различных отведений от поверхности тела, что достигается с помощью приборов электрокардиографов [22, 23].

Компьютерные системы ЭКГ-диагностики берут свое начало в начале 70-х годов, когда появились достаточно дешевые и компактные аппаратные средства для их реализации. Первые программные комплексы являлись попыткой автоматизировать процесс получения из ЭКГ диагностической информации с помощью компьютера [8, 27]. Ожидалось, что кроме тех преимуществ, которые дает автоматизация, удастся также повысить диагностическую точность анализа, благодаря применению статистических методов, которые не могут быть использованы при обработке вручную. Результатом развития различных компьютерных систем явился ЭКГ-анализ, позволивший существенно повысить эффективность диагностики, уменьшить относительную частоту диагностических ошибок, сократить время электрокардиографического обследования, освободить квалифицированных врачей от выполнения трудоемких и рутинных процедур измерения и анализа электрокардиограмм. До начала 70-х годов ЭКГ-отведения записывались последовательно одно за другим. Лишь позже появились трехканальные электрокардиографы, позволявшие вести запись сразу трех отведений. Современная регистрирующая аппаратура может одновременно фиксировать до 12 отведений, а также больше, если это необходимо.

Развитие современных методов медицинской диагностики заключается в увеличении объема БМИ, необходимой в клинической практике. Поэтому для современных компьютерных БМС регистрации электрофизиологических сигналов характерна поддержка записи и обработки нескольких различных биоэлектрических сигналов. После ЭКГ наиболее значимыми клинически являются ЭЭГ и ЭМГ-сигналы, также велико значение таких физиологических параметров, как артериальное давление, степень насыщения крови кислородом, температура тела. Приведенная обобщенная схема на рис.1.2. является характерной для реализаций систем на основе компьютеров.



Рис. 1.2. Обобщенная схема компьютерной БМС.

Аппаратная часть представляет собой устройства регистрации и предварительной обработки сигналов, и эта аппаратная часть обычно осуществляет аналого-цифровое преобразование. Буферизация данных на выходе является обычным для систем реального времени с целью синхронизации или упаковки передаваемых данных. Интерфейсной частью со стороны программной системы выступает системное приложение - драйвер, обеспечивающий взаимодействие с аппаратной частью на низком уровне. Средства визуализации и печати обеспечивают представление данных в удобном для анализа формате. Все больший вес приобретает подсистема коммуникационных интерфейсов, поэтому она в данном представлении выделена в отдельный блок.

Стандарты в области аппаратно-программных систем регистрации и обработки биомедицинских сигналов.

Стандартизация в области медицинской информатики в целом, биомедицинских аппаратов и систем в частности, наталкивается на ряд трудностей, вызванных, прежде всего, сложностью в формализации задач и построении единых моделей подобных систем. Однако, несмотря на то, что развитие отрасли биомедицинских систем характеризуется, в значительной мере, противоречивостью и непоследовательностью, стандарты обмена медицинской информацией успешно развиваются и внедряются на уровне крупных и средних информационных систем. Задачей разработки информационных норм является построение на основе моделирования разнообразных биомедицинских данных единой номенклатуры, универсальных методов представления и кодирования данных, а также системы сообщений, позволяющей интегрировать подсистемы различных производителей в рамках единой информационной среды медицинских учреждений. Рост стоимости организации медицинского обслуживания привел разработчиков медицинских систем к необходимости применения нового подхода, главным принципом которого является ориентация на рядового пациента, вовлеченного в информационную среду здравоохранения.

Для настоящего времени характерно разделение вопросов стандартизации медицинских информационных систем масштаба крупных организаций с одной стороны, и биомедицинских программных систем регистрации и обработки данных - с другой. Данный факт в какой-то степени является логичным, поскольку подходы, применяемые в этих двух случаях, фактически противоположны. В первом случае, большое значение уделяется структурам данных, полноте представления и универсальности номенклатуры, а во втором - производительности, универсальности интерфейса и скорости взаимодействия между отдельными компонентами системы.

Создание огромного количества близких по своим функциям, но совершенно несовместимых друг с другом систем, стало серьезным препятствием на пути развития отрасли в целом. Наиболее сложной задачей, стоящей перед разработчиками любой программной биомедицинской системы, является обеспечение высокого уровня совместимости между биомедицинскими приложениями, разработанными различными производителями и работающими на различных платформах. Одной из наиболее важных целей быстро развивающихся процессов стандартизации биомедицинских систем является преодоление имеющихся препятствий на пути интеграции систем и достижения, так называемой интероперабельности (от англ. interoperability), под которой понимается способность систем эффективно взаимодействовать друг с другом. Данное понятие имеет широкое значение: от возможности различным системам иметь доступ к единым информационным ресурсам, до способности систем эффективно взаимодействовать друг с другом для решения прикладных задач в масштабе реального времени.

Под способностью разнообразных систем к взаимодействию по принципу plug-and-play понимают совокупность их свойств, благодаря которым подобные системы могут эффективно быть интегрированы в рамках единого аппаратно-программного комплекса на основании установленных общих принципов и разработанных протоколов. Данное свойство систем подразумевает взаимную совместимость на основании сертификации их соответствия установленным нормам и стандартам. Примерами подобных комплексов могут выступать системы интенсивной терапии, состоящие из набора разнообразных устройств, управляемых единой информационной системой [23]. Укрупненная схема с основными направлениями стандартизации в области медицинской информатики представлена на рис. 1.3.

Различные по своей направленности стандарты разнесены по разным предметным областям: нормы общего назначения, стандарты обмена клиническими данными, обеспечения конфиденциальности, а также спецификации в области разработки биомедицинских систем регистрации и обработки БМИ.

Рис. 1.3. Основные направления стандартизации современной медицинской информатики.

Нормы общего назначения во многом не являются специфичными для области биомедицинской информатики и относятся к информационной науке в целом. Эту категорию формируют нормы общего использования, в частности, основные стандарты построения открытых сетей [9], широко используемые в разработке аппаратно-программных систем, общие стандарты кодирования простых типов данных, а также биомедицинские спецификации общего характера.

Стандарты группы обмена клиническими данными сосредотачивают свое внимание на информационных системах масштаба крупных учреждений. Среди подобных групп стандартов следует выделить хорошо зарекомендовавший себя стандарт HL7 (Health Level 7) [8], официально получивший статус нормы ANSI (American National Standards Institute). HL7 является спецификацией клинического интерфейса, соответствующего седьмому уровню в стеке протоколов OSI (Open System Interconnection-международная программа стандартизации), и решает задачи связанные с организацией электронного обмена разнообразной клинической, финансовой и административной информацией. Основой стандарта выступает так называемая реферативная информационная модель, которая служит основой для методологии построения клинических сообщений, служащих основой протокола обмена. Это позволяет придать процессу формирования сообщений и прочих элементов протокола необходимую логичность. Дополнительно в стандарте приведена модель предметной области с соответствующей номенклатурой и моделями использования. Аналогом HL7 выступает Европейский стандарт Electronic healthcare record communication [9], рассматривающий проблему взаимодействия информационных систем со сходных позиций. В дальнейшем возможно объединение этих двух стандартов в единую спецификацию: в настоящее время подобные работы ведутся в рамках совместной рабочей группы.

Таким образом, в настоящее время можно выделить несколько подходов к решению задач информационного взаимодействия систем:

прямое использование стандартов представления и обмена медицинской

информацией, таких как HL7 или EHCR;

применение стандартов представления данных на уровне файлов общего

доступа и обмена;

комбинированное применение форматов представления данных на

уровне файловой структуры и стандартов обмена медицинскими

записями;

разработка и реализация частных протоколов обмена.

Долгое время разработка специфичного для производителя внутреннего представления данных и собственных закрытых протоколов обмена являлась обычной практикой, поскольку разработка каких-либо интегрирующих стандартов в области биомедицинских систем является гораздо более сложной задачей в силу широты предметной области и разной специфики. Биомедицинские программные системы регистрации биологических сигналов имеют широкую функциональную направленность, и их стандартизация предусматривает построение абстрактных информационных моделей всех этих систем, жестко регламентирующих механизмы работы всех элементов. Комплекс подобных моделей составляет метамодель предметной области, в рамках которой определена система связей всех элементов, разработана соответствующая номенклатура и формы кодирования событий и данных. В рамках такой метамодели, любой формат представления данных является некоторым логическим следствием системных построений и не привязан к конкретному транспортному уровню.

Группа стандартов в области биомедицинских систем нацелена на решение подобных задач и концентрирует свое внимание на регламентации коммуникационного интерфейса для интеграции данных систем. Существующие интерфейсные стандарты в вычислительной технике (например, IEEE 802.x,USB и т.д.) не способны решить в полной мере задачи по обеспечению интерактивного взаимодействия по принципу plug-and-play разнообразных устройств, осуществляющих регистрацию и обработку физиологических сигналов в режиме реального времени. Универсальный коммуникационный стандарт должен учитывать особенности функционального назначения разнообразных подключаемых устройств - систем регистрации сигналов, систем мониторинга т.д.

Таким образом, можно выделить несколько подходов к разработке интегрируемых систем регистрации и обработки физиологических сигналов:

применение регламентированных форматов, решающих вопросы

совместимости на уровне использования общих файлов хранения

и обмена;

создание специализированного промежуточного ПО,

реализующего необходимый открытый набор интерфейсов;

применение универсальных стандартов проектирования

биомедицинских систем регистрации и обработки разнообразных физиологических данных таких, как Medical Information Bus (Также известен как семейство стандартов IEEE 1073) (MIB) [15];

комбинированной применение трех представленных выше методов.

Форматы записей медицинских сигналов содержат спецификации представления биомедицинских данных: физиологических сигналов, информации о пациенте, аннотаций и прочей информации в виде бинарной последовательности данных. Данное представление может быть использовано для сохранения полученной информации на различных носителях, централизованной БД или для организации обмена данными между различными программными биомедицинскими системами. В настоящий момент насчитывается большое количество разнообразных открытых форматов представления электрофизиологических данных, многие производители БМС имеют также свой закрытый формат данных.

Требования, предъявляемые к компьютерным биомедицинским системам.

Современные программные биомедицинские системы являются сложными комплексами, состоящими из множества разнородных компонент. Основным подходом к их построению является создание монолитного приложения, обладающего заранее определенной функциональностью, которая обеспечивается жестко связанной группой компонент-модулей. В качестве примера можно привести типичную систему ЭКГ-диагностики, работающую под управлением операционной системы DOS. Она строится из законченных исполняемых модулей, взаимодействие между которыми осуществляется набором командных файлов: обмен данными обычно происходит через временные файлы. Обладая набором определенных характеристик, такая система способна обеспечить решение лишь тех задач, которые ставились перед разработчиками на этапе ее создания. С точки зрения пользователя система предоставляет законченный интерфейс, обладающий минимальными возможностями адаптации, а не редко и вовсе лишенный таковых. Одновременно с этим, такой интерфейс предполагает полную однозначность дерева реализуемых функций, прост в документировании и использовании. Однако по завершению работ над проектом развитие подобной системы застывает, или же она устаревает еще во время разработки. Причины этого кроются в проблемах, связанных с расширяемостью, надежностью и невозможностью повторного использования кода, свойственных такой архитектуре. Таким образом, подобная система не оправдывает как ресурсов, потраченных на ее создание, так и не оставляет конечному пользователю возможности модернизации существующего оборудования с развитием новых методов компьютерной диагностики.

На основе приведенных фактов можно сформулировать требования, предъявляемые к современным комплексам сбора и математической обработки ЭКГ-данных, которые можно разделить на две группы. Архитектурные:

модульная организация системы;

гибкая модель взаимодействия и взаимозаменяемости модулей

(динамическое связывание);

открытая архитектура управления взаимодействием модулей

(возможность создания новых модулей и моделей их взаимодействия

сторонними разработчиками);

надежность комплекса, которая не должна уступать надежности систем,

построенных на базе жестких моделей взаимодействия.

Функциональные:

Не исключая требования, характерные для большинства систем этого

класса, отметим наиболее важные для представленной реализации:

обеспечение легкости в обучении пользовательскому интерфейсу;

возможность адаптации комплекса как для различных применений

(клинические, лабораторные, научно-исследовательские работы), так и для конкретного пользователя;

документированный интерфейс взаимодействия с оборудованием,

обеспечивающий возможность работы с приборами разных

производителей;

общее хранилище данных, доступное каждому подмодулю системы и инкапсулирующее методы взаимодействия с различными внешними

источниками данных (СУБД, системы резервирования, сетевые

ресурсы);

интеграция комплекса в современные медицинские системы

посредством реализации требований стандарта IEЕЕ 1073.

Нетрудно заметить, что перечисленные требования обладают определенными противоречиями, которые в первую очередь продиктованы проблемой выбора между жестким и гибким архитектурными решениями.

2. Проектирование компьютерных биомедицинских систем реального времени

Потребность в прикладном программном обеспечении за последние годы растет значительными темпами. Это связано с проникновением вычислительных систем в новые области применения, характеризующиеся постоянным повышением сложности программных систем, что приводит к увеличению времени реализации и падению надежности. Производительность же процесса разработки за последнее двадцатилетие выросла незначительно, в основном, за счет совершенствования вычислительных систем и средств разработки. Ранее, когда аппаратные ресурсы вычислительных систем были незначительны, основной задачей теории программирования являлось совершенствование алгоритмических методов решения конкретных задач. В настоящее время принята обобщенная модель представления программной архитектуры: "Программная архитектура - структурная модель, представляющая программную систему множеством компонентов, соединением этих компонентов и различными спосбами реализации". Разработка теории проектирования программных систем началась сравнительно недавно и в настоящий момент предметная область не является полностью и однозначно определенной. Можно выделить несколько категорий предметной области программной архитектуры (ПА), иными словами, терминологии.

К первой из таких категорий относится ПА потоков данных, которая основывается на рассмотрении модели программной системы, состоящей из двух разновидностей компонент: каналов передачи и фильтров. В рамках данной модели каналы обеспечивают доставку данных от одного компонента-фильтра к другому. Фильтр, обладающий входом и выходом, осуществляет некоторые операции с данными, поступившими на его вход, и выдающий результат на выход, при этом к одному выходу можно подключить несколько каналов. Данная архитектура является прямой реализацией модели потоков данных, известной достаточно давно.

Вторая категория - ПА параметрического описания функций, основанная на соответствующих классической парадигме программирования компонентах - подпрограмм, образующих иерархическую структуру. На взаимодействие компонент не налагаются какие-либо ограничения в зависимости от уровня их реализации. Механизм удаленного вызова подпрограмм, обеспечиваемый сервисами аналогичными сервисам удаленного вызова процедур, или ПО промежуточного слоя, является предметной областью данной категории.

Третьей категорией является объектно-ориентированная ПА, которая основывается на иерархической структуре объектов, инкапсулирующих данные и соответствующие функции работы с ними. Взаимодействие между компонентами сводится к механизмам межобъектного взаимодействия.

К четвертой категории можно отнести многослойные, или многозвенные, ПА. Компоненты такой ПА являются слоями, реализующими дополнительную функциональность на основе функций, лежащих на нижнем уровне слоев. Реализация слоя не является существенной, он может являться, например, программной библиотекой, "надстроенной" над другой библиотекой, или же транслятором из одного языка в другой, для которого уже есть интерпретатор. Примерами подобных ПА могут служить виртуальные машины языков.

Пятой категорией являются ПА независимых компонент, представляющие собой исполняемые сущности, обменивающиеся сообщениями и реагирующие на сообщения на основе так называемой "модели событий". Последняя фактически представляет собой аналог уникальной для каждого компонента таблицы, ставящей в соответствие сообщению инициацию выполнения компонентом некоторого действия. Подобные таблицы получили название интерфейсов. Данная модель обеспечивает 100%-ное повторное использование кода, однако достаточно трудоемка при реализации.

Очевидно, что архитектура системы не может быть исчерпывающе описана на основании одной из пяти вышеописанных ПА. Структура любой системы может быть рассмотрена с различных позиций, например, ПА независимых компонент и объектно-ориентированной ПА.

Основным средством поддержки разработки значительных по объему проектов в настоящее время является применение объектно-ориентированной методологии проектирования (ООП). ООП фактически единственный в настоящее время подход, позволяющий эффективно решать вопросы проектирования сложных программных систем. Любая зрелая методология должна включать в себя возможность качественного и количественного анализа архитектурных решений, выбранных при проектировании той или иной системы, оценивать ее количественные характеристики - сложность, структуру, ожидаемое количество дефектов, длительность процесса отладки. Объединение различных идеологий и методов дало унифицированный объектно-ориентированный подход, получивший название UML - Unified modeling language. UML - это единый метод объектно-ориентированного анализа, включающий методы визуализации, описания и документирования ООП.

Широко используемым понятием в теории программирования является программная платформа, которая тесно связана с интерфейсом прикладного программирования (ИПП). Под ИПП понимается набор базовых сервисных функций, предоставляемых операционной системой (ОС) или дополнительными компонентами ОС приложениям. Разнообразие используемых ИПП и выбранную ОС принято называть программной платформой (ПП). Оптимальный выбор ПП, инвестиции на приобретение качественных программных и аппаратных средств является одним из стратегических решений, определяющих успех разработки в целом [13, 14, 15].

Важной стороной поставленной задачи является учет требований реального времени, соблюдение которых для систем регистрации и обработки сигналов необходимо.

В настоящий момент наметилась тенденция отказа от частных решений в пользу концентрации усилий на реализациях, опирающихся на общепринятые стандарты. Это, прежде всего, объясняется тем, что стандартизация в области подобных систем подошла к уровню, достаточному для начала работ по коммерческой реализации.

Для организации взаимодействия между различными устройствами регистрации медицинских сигналов и клиническими информационными системами необходимо использовать единый коммуникационный стандарт, удовлетворяющий ряду требований, наиболее важными из которых являются следующие:

уникальность имени. Устройство должно иметь идентификатор,

позволяющий однозначно выделить его в сети.

- надежность. Стандарт должен обеспечивать надежную работу в

случае отказа одного или нескольких устройств.

совместимость с производимым оборудованием. Технология

реализации стандарта должна позволять использовать имеющуюся

аппаратно-программную реализацию настолько, насколько это

возможно.

поддержка множества физических интерфейсов. Обеспечение

возможности устанавливать соединение, используя множество

доступных протоколов.

поддержка множества сетевых топологий. Поддержка прозрачности доступа к компонентам системы (устройствам, системе контроля) из внешних сетей.

синхронизация по времени. Обеспечение синхронизации передаваемых данных по времени.

совместимость с клиническими информационными системами.

Должна быть обеспечена возможность передачи данных в

информационную среду соответствующего стандарта обмена медицинскими записями.

защищенность. Интерфейс должен обеспечивать защищенность и

конфиденциальность передаваемых данных.

- масштабируемость. Архитектура должна позволять изменять

количество элементов системы.

Усилия по координации работ групп IEEE по стандарту MIB и комитета ТС251 Европейского института по стандартизации говорит в пользу единого семейства стандартов, которые уже в ближайшем будущем, возможно, будут приняты ISO в качестве полноценных норм.

3. Компьютерные системы регистрации электрокардиограмм

Проектирование любой программной системы включает в себя целый комплекс вопросов, связанных с выбором методологии проектирования, разработки программной архитектуры и выборе программной платформы, применения методов оценки качества программных приложений, гибкости реализации и тестирования функционального содержания, формирования требований рекомендательного характера, ориентированных на повышение качества продукта. Важным этапом проектирования является исследование структуры (структуризации) подобного класса систем с целью выявления общих элементов структуры, выработки единых требований к реализации. Это дает возможность подойти к разработке с позиций универсального подхода, дающего возможность использовать единые методы для построения целого класса систем. Поэтапная структура исследования, включая первый этап, состоящий в изучении проблемы, формулирования целей и задач исследования, рассмотренный в предыдущих главах, представлена на рис. 2.1.

Основным методом структуризации в данном исследовании явился системный метод, являющийся основой теории системного анализа.

В системно-структурном методе акцент преимущественно делается на исследование внутренней структуры системы, внутренних связей, тогда как системный подход, кроме этого, подразумевает исследование поведения системы и ее элементов в зависимости от связей с внешней средой, от происхождения ситуации, в которую попадает система. В данном случае, в понятие структура вкладывается смысл отображения определенных взаимосвязей, взаиморасположение составных частей системы, ее устройства (строения).

Методы системного анализа являются основой разработки технических средств, программного обеспечения [23], при этом регламентируется процесс проектирования ПО от этапа создания и сопровождения моделей системы до фазы тестирования и внедрения (этап 2).

В качестве метода формализованного представления систем в рамках данной методологии используются лингвистические, графические представления, языки моделирования.

Предварительный, поверхностный анализ систем требует их представления в виде схем, в которых фиксируются наиболее существенные параметры и связи между ними. При этом элементы данных схем не подвергаются какой-либо детализации до уровня конкретных используемых технологий. Такие схемы получили название концептуальных моделей, или структурных моделей [28], и являются отправной точкой исследования (этап 3).

Рис. 2.1. Структурная схема проведения исследований.

фильтрация биосигнал спектральный электрокардиограмма

Основными параметрами концептуальных моделей считаются элементы системы, источники информации, внешняя среда, каждый из которых характеризуется своими свойствами, а система - свойствами целостности. Эти свойства формируют совокупность факторов, влияющих на поведение системы. Важнейшим этапом исследования является переход от разработанных структурных представлений о системе, к программной архитектуре (этап 4) и ее дальнейшей реализации. Архитектурные решения должны приниматься только тогда, когда стала ясна структура системы в целом, т.е. полностью сформулированы требования, предъявляемые к системе.

Для решения поставленных задач необходимо обладать определенным набором приемов решения, среди которых наиболее результативны модели функционирования системы, среди которых стоит выделить модели процессов, формализующих механизмы параллелизма и синхронизации, представления и накопления данных, а также модель развертывания, отражающую топологию используемых аппаратных средств. Модель реализации служит заключительным представлением, реализующим покомпонентную конфигурацию системы (этап 4).

Завершающим этапом на основании полученных результатов выносится общее суждение о функционировании исследуемой программной системы, выявляются закономерности, присущие системе, которое приводит к формулированию заключения по теме.

Особенностью цифровых компьютерных комплексов регистрации электрофизиологической информации, осуществляющих запись и обработку данных непосредственно во время записи сигнала, является принадлежность к системам реального времени, так как функциональная часть этих систем должна непрерывно обрабатывать и анализировать поступающую информацию и оперативно реагировать на изменившееся состояние внешних параметров. Так, например, для полиграфических систем регистрации электрофизиологической информации такими сигналами могут являться ЭКГ, ЭЭГ, ЭМГ и ЭОГ, а также целый спектр физиологических сигналов, приведенный в табл.1.1. Исследовать структуру подобных аппаратно-программных систем можно с использованием двух подходов: информационного и функционального. Информационный подход подразумевает анализ на основе рассмотрения транспортных потоков данных, циркулирующих между элементами системы, в то время как функциональный основывается на рассмотрении разнообразных связей внутри комплексной системы, выделяя в отдельные единицы функционально законченные компоненты. С точки зрения формализации наиболее проработанным является информационный подход, поскольку он предоставляет возможность количественно и качественно проанализировать и представить структуру связей на основе математических методов. Функциональная схема отражает структуру в виде множества законченных элементов, реализующих определенные функции в рамках требований, предъявляемых к комплексам ЭКГ-диагностики, а также предоставляющих различные дополнительные диагностические или сервисные возможности. Детализация функциональной схемы подразумевает учет конкретной программной платформы, на базе которой строится реализация, накладывающей свой отпечаток на структуру связей и набор функциональных компонент, присутствующих в структурной схеме. Более того, цели и задачи самой биомедицинской системы также играют важную роль. Например, функциональная схема компьютерных систем ЭКГ-диагностики может существенно различаться по структуре (рутинная ЭКГ, ЭКГ физических нагрузок, системы прикроватного мониторинга) и иметь четко выраженную близость с используемым аппаратным обеспечением. Все дальнейшее рассмотрение будет касаться систем, ориентированных на получение и обработку БМИ в режиме реального времени.

На Рис.2.2 представлена структура многокомпонентной, полиграфической биомедицинской системы регистрации и обработки электрофизиологической информации, включающая основные элементы, отвечающие общим требованиям, предъявляемым к системам такого рода. Данная схема дает только общие представления о структуре систем и не отражает функциональную логику связей между отдельными его элементами в рамках каждой подсистемы. Выделение независимых подсистем заключается в выделении отдельных элементов с сильными функциональными взаимными связями. Для анализа функциональных связей отдельных подсистем необходим детальный анализ структуры подобных систем.

Структурно, произвольная компьютерная БМС может быть разделена на 4 уровня: уровень сопряжения с устройствами регистрации, уровень обработки БМИ, представления и коммуникационных интерфейсов.

Для обеспечения доступа к устройствам в большинстве современных ОС, в том числе и семейства Windows, необходимо наличие драйвера, чтобы обеспечить полный доступ к аппаратному обеспечению на уровне ядра ОС. Множество поддерживаемых аппаратных интерфейсов для подключения внешних устройств в настоящее время является достаточно широким, поэтому использование шин ISA/PCI для обеспечения высокоскоростного обмена не является необходимым. Среди поддерживаемых производителями портативных ПК интерфейсов, необходимо выделить USB, IrDA, Wi-Fi (стандарт IEEE 802.11b), BlueTooth, как наиболее перспективные для сопряжения с устройствами регистрации БМИ, поддерживающие скорости передачи от нескольких Мбит/с до десятков Мбит/с.

Таким образом, программный слой работы с оборудованием составляют компоненты-контроллеры, обеспечивающие прозрачный интерфейс доступа к соответствующим драйверам устройств, которые могут быть стандартными в случае использования поддерживаемых ОС интерфейсов, или специально разработанными для данного устройства при использовании стандартов ISA/PCI/PCMCIA. В предметную область стандарта IEEE 1073 контроллеры устройств внесены под наименованием виртуального медицинского устройства (ВМУ), так как с точки зрения БМС данный компонент является абстрактным представлением реального аппаратного устройства. Для обеспечения расширенной функциональности в подсистему управления устройствами регистрации может быть добавлен менеджер устройств, который позволяет пользовательскому процессу динамически подключаться к различным устройствам, сохраняя их параметры и обеспечивая стандартный интерфейс доступа. В качестве подобных устройств, например, в комплексе полнофункциональной диагностики ЭКГ могут выступать, собственно, регистратор ЭКГ, а также пульсовой оксиметр и монитор артериального давления (АД).

Рис. 2.2. Концептуальная модель полиграфической системы регистрации и анализа БМИ.

В целом, архитектура системы должна обеспечивать возможность подключения различных устройств в зависимости от назначения и требований диагностических методов, закладываемых в систему на этапе разработки или в процессе ее совершенствования.

Наиболее важным уровнем является уровень обработки данных, который составляют компоненты, выполняющие обработку данных, как в режиме реального времени, так и в автономном режиме. Здесь наибольшую важность приобретает возможность динамического изменения конфигурации обработчиков данных, добавление и удаление компонент во время работы. Это позволяет эффективно изменять заложенную на этапе проектирования системы функциональность в соответствии с новыми требованиями.

Уровень представления БМИ представлен компонентами, осуществляющими визуализацию БМИ и результатов анализа, а также пользовательский интерфейс управления различными подсистемами.

Выделение коммуникационных модулей в отдельный уровень обеспечивает режимы удаленного взаимодействия и организацию видеосвязи. Коммуникационная подсистема может обеспечивать интеграцию БМС с централизованной БД медицинского учреждения, сохранение и ведение архивов медицинских данных, поддержку телекоммуникационных функций, что особенно важно для портативных систем. При этом возможно широкое применение разнообразных доступных средств передачи данных. Поддержка смарт-карт позволяет обеспечивать конфиденциальность доступа к БД и защищенное управление данными пациентов.

Характеристики электрокардиограммы. Метод исследования биоэлектрической активности сердца, получивший название электрокардиографии, является сегодня незаменимым в диагностике нарушений ритма и проводимости, гипертрофии миокарда предсердий и желудочков, ишемической болезни сердца и других заболеваний. Метод основан на регистрации электрических потенциалов, возникающих в сердце.

Последовательность возбуждения мышечных масс сердца, обусловленная автоматизмом синусового узла и проведением импульса по проводящей системе сердца к отдельным кардиомиоцитам, формирует мощный электрический потенциал сердечной мышцы, регистрируемой с помощью накладываемых на поверхность тела электродов. Регистрация этих потенциалов во времени и графическое их отображение и есть электрокардиограмма. Изменение разности потенциалов, возникающих на поверхности тела при возбуждении сердца, записываются с помощью различных систем отведений. Каждое отведение, состоящее из пары электродов подсоединенных: один к положительному, другой к отрицательному полюсу входа усилителя электрокардиографа, регистрируют разность потенциалов, существующую между двумя определенными точками электрического поля сердца, в которых установлены электроды. В связи с тем, что многочисленные способы расстановки электродов могут привести к сложностям взаимопонимания врачей в трактовке ЭКГ, в международную клиническую практику была введена наиболее часто используемая система 12 отведений, состоящая из трех стандартных отведений, трех усиленных однополюсных от конечностей и шести грудных отведений (рис.2.3).

Стандартные двухполюсные отведения, предложенные в 1913

году открывателем ЭКГ Эйнтховеном, регистрируют разность потенциалов между двумя точками, удаленными от сердца и расположенными во фронтальной плоскости тела - на конечностях. Для записи этих отведений принята разноцветная маркировка электродов:

правая рука - электрод красного цвета;

левая рука - электрод желтого цвета;

левая нога - электрод зеленого цвета;

правая нога - электрод черного цвета

Попарное включение перечисленных электродов (кроме черного, подключенного к заземляющему проводу) формирует систему трех

стандартных отведений.

I отведение - правая рука (минус) и левая рука (плюс)

II отведение - правая рука (минус) и левая нога (плюс)

III отведение - левая рука (минус) и левая нога (плюс)

В 1942 году Гольдбергер, используя упомянутую систему наложений электродов предложил регистрировать разность потенциалов между одной из конечностей, на которой установлен положительный электрод и средним потенциалом двух других конечностей. Этот метод получил название усиленных однополюсных отведений от конечностей и имеет стандартную маркировку:

avR - усиленное однополюсное отведение от правой руки;

avL - усиленное однополюсное отведение от левой руки;

avF - усиленное однополюсное отведение от левой ноги.

Рис. 2.3. Пример расположения внешних электродов при регистрации 12 отведений ЭКГ с кабеля для 6 электродов

Систему стандартных и усиленных от конечностей отведений дополняют однополюсные отведения от грудной клетки, предложенные в 1934 г. Wilson. Они регистрируют разность потенциалов между положительным грудным электродом, расположенным в разных точках и объединенным электродом Вильсона, объединяющим три электрода от конечностей. Грудные электроды маркируются буквой V и расположены в следующих позициях:

V1 - четвертое межреберье справа от грудины;

V2 - четвертое межреберье слева от грудины;

V3 - промежуточная позиция V2 и V4;

V4 - пятое межреберье по левой срединно-ключичной линии;

V5 - пятое межреберье по левой передней подмышечной линии;

V6 - пятое межреберье по левой средней подмышечной линии;

Иногда в целях расширения диагностических возможностей 12

общепринятых отведений используют дополнительную расстановку электродов отведений Вильсона:

V7 - пятое межреберье по левой задней подмышечной лини;

V8 - пятое межреберье по левой лопаточной линии;

V9 - пятое межреберье по левой околопозвоночной линии.

Нормальные значения длительности интервалов сердечного цикла, в зависимости от частоты сердечных сокращений, часто обозначаемых как ЧСС, приведены в трех отдельных таблицах 2.1, 2.2 и 2.3. с указанием длительности интервала и частоты сердечных сокращений в минутах.

Таблица 2.1. Зависимость ЧСС от длительности интервала R-R

Длительность интервала R-R, с	ЧСС в мин.	Длительность интервала R-R, с	ЧСС в мин.
1.50	40	0.85	70
1.40	43	0.80	75

Подобные документы

• Разработка алгоритмов и программ

  Принципы разработки алгоритмов и программ на основе процедурного подхода и на основе объектно-ориентированного подхода. Реализация программы Borland Pascal 7.0, ее интерфейс. Разработка простой программы в среде визуального программирования Delphi.
  
  отчет по практике [934,7 K], добавлен 25.03.2012
  

• Исследование алгоритмов фильтрации и управления

  Методы проектирования систем автоматического управления: экспериментальный и аналитический. Моделирование замкнутой системы управления. Системы в динамике: слежение, стабилизация, алгоритм фильтрации. Математические модели систем, воздействий, реакция.
  
  контрольная работа [522,9 K], добавлен 05.08.2010
  

• Использование информационных технологий и систем автоматизированного проектирования в профессиональной сфере на основе системного подхода

  Анализ тенденций развития информационных технологий. Назначение и цели применения систем автоматизированного проектирования на основе системного подхода. Методы обеспечения автоматизации выполнения проектных работ на примере ЗАО "ПКП "Теплый дом".
  
  курсовая работа [210,0 K], добавлен 11.09.2010
  

• Разработка информационной системы компании ООО "Грин Строй" на основе процессного подхода

  Виды, классификация и состав информационных систем. Понятия "производственный процесс" и "бизнес-процесс". Анализ структуры управления и состояния информатизации компании ООО "Грин Строй", разработка информационной системы на основе процессного подхода.
  
  курсовая работа [125,7 K], добавлен 24.02.2014
  

• Профессия программист

  Особенности профессии программиста как специалиста, который занимается разработкой алгоритмов и компьютерных программ на основе специальных математических моделей. Категории программистов: прикладные, системные и web, доминирующие виды их деятельности.
  
  презентация [2,3 M], добавлен 29.01.2012
  

• Классификация пользователей форумов тематических ресурсов для разработки алгоритмов интеллектуальной фильтрации контента

  Необходимость ввода гибкой классификации пользователей на основе их поведения при работе с тематическими ресурсами. Параметризация классов пользователей, интеллектуальный алгоритм фильтрации контента. Параметры для принятия экспертной системой решения.
  
  статья [16,7 K], добавлен 15.11.2013
  

• Создание экспертных систем (ЭС) для компьютерных консультативных юридических служб

  Понятие и особенности экспертных систем, способных накапливать, обрабатывать знания из некоторой предметной области, на их основе выводить новые знания и решать на основе этих знаний практические задачи. История и устройство юридических экспертных систем.
  
  реферат [58,4 K], добавлен 17.03.2015
  

• Регулировка охлаждения компьютерных систем

  Общие принципы охлаждения и работы различных видов и типов охлаждения компьютерных систем. Технико-экономическое обоснование и анализ различных систем охлаждения. Проектирование и расчеты отопления, вентиляции, природного и искусственного освещения.
  
  дипломная работа [3,4 M], добавлен 10.07.2010
  

• Технология разработки экспертной системы. Выбор подходящей проблемы для разработки экспертной системы

  Технология экспертных систем на основе искусственного интеллекта: разработка и внедрение компьютерных программ, способных имитировать, воспроизводить области деятельности человека, требующих мышления, определенного мастерства и накопленного опыта.
  
  курсовая работа [264,8 K], добавлен 22.12.2008
  

• Подсистема подготовки видеопотока к онлайн-трансляции

  Анализ существующих алгоритмов фильтрации и сегментации изображений. Разработка алгоритмов обработки видеопотока на основе выделенных быстрых методов. Реализация принимающей части цепочки сервер-клиент, получающую видеопоток с мобильного устройства.
  
  дипломная работа [337,5 K], добавлен 24.01.2016
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам