МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА - PowerPoint PPT Presentation

slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА PowerPoint Presentation
Download Presentation
МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

play fullscreen
1 / 28
МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
195 Views
Download Presentation
murphy-rice
Download Presentation

МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ПРОГРАММНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ХОДЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

  2. СБОР И АНАЛИЗ ДАННЫХ Объект исследования Электрический потенциал, температура, давление… Датчик (первичный преобразователь, сенсор) Согласование входного сопротивления, преобразование к интервалу 0…5 V Нормирующий преобразователь (усилитель) Битность АЦП 8 бит – 0..256 10 бит – 0..1024 12 бит – 0..4096 Аналого-цифровой преобразователь (АЦП, квантование сигнала) Компьютер (микроконтроллер) и программа обработки Система обработки сигнала

  3. КВАНТОВАНИЕ СИГНАЛОВ Квантование сигнала производится по двум координатам- по времени и по уровню сигнала. 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.

  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...

  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) На практике используют полиномы не более третьего порядка Параметр = a + b*[Сигнал АЦП] + c*[Сигнал АЦП]^2 + d*[Сигнал АЦП]^3 Для измерения давления достаточно линейной зависимости (датчик 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.

  6. МЕХАНИЗМ ФИЛЬТРАЦИИ Свертка Ядро свертки Ker – ядро свертки Src – исходный сигнал Dst – фильтрованный сигнал N – размер ядра свертки, окно фильтрации Для справки: по такому же принципу работают фильтры PhotoShop.

  7. ЛИНЕЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ 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).

  8. ПОЛИНОМИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ Полиномиальное сглаживание осуществляется окном. Данные исходного сигнала записываются в окно и аппроксимируются полиномом. Данные аппроксимации записываются в выходной сигнал. 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.

  9. СГЛАЖИВАНИЕ СПЛАЙНАМИ

  10. ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ Простейший метод- пороговый датчик. Работает на ровных сигналах без шума и наложения других сигналов. Адаптивный пороговый датчик (удаления наложенного сигнала с меньшим периодом). Сигнал аппроксимируется полиномом и вычитается из исходного. Затем применяется пороговый датчик.

  11. ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ Для каждой точки из набора экспериментальных данных вычисляются производные слева и справа (рис. 1). Значение, удовлетворяющее условию считается вершиной систолы. Правильность работы алгоритма достигается регулированием ширины исследуемого интервала.

  12. КРИТЕРИАЛЬНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ 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.

  13. ПРИМЕРЫ СИГНАЛОВ (1) Сигнал артериального давления Электрокардиограммы и сфигмограммы

  14. ПРИМЕРЫ СИГНАЛОВ (2) Фотоплетизмография Реография

  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 регуляции6. MxDMn (Разность между максимальным и минимальным значениями кардиоинтервалов) - Максимальная амплитуда регуляторных влияний7. МxRMn (Отношение максимального по длительности кардиоинтервала к минимальному) - Относительный диапазон регуляторных влияний8. Mo (Мода) - Наиболее вероятный уровень функционирования сердечно-сосудистой системы9. AMoSD (Амплитуда моды при ширене класса SD) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции10. AMo50 (Амплитуда моды при ширене класса 50 мс) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции11. AMo7,8 (Амплитуда моды при ширене класса 1/128 с) - Условный показатель активности симпатического звена регуляции12. 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 регуляции14. LF, [%] (Мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности в % от суммарной мощности колебаний) - Относительный уровень активности вазомоторного центра15. 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

  16. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА (2) 17. CC0 (Число сдвигов автокорреляционной функции до получения значения коэффициента корреляции меньше нуля) - Степень активности центрального контура регуляции18. NArr (Число аритмичных сокращений) - Абсолютное число аритмичных сокращений за 5 минут19. TP (Суммарная мощность спектра вариабельности сердечного ритма) - Суммарный уровень активности регуляторных систем20. HFmx (Максимум мощности спектра высокочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень активности парасимпатического звена регуляции21. LFmx (Максимум мощности спектра низкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень активности вазомоторного центра22. VLFmx (Максимум мощности спектра сверхнизкочастотного компонента вариабельности в мс2) - Максимальный уровень активности симпатического звена регуляции23. 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 цикла25. LFt (Доминирующий период низкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Среднее время барорефлекторной реакции26. VLFt (Доминирующий период сверхнизкочастотного компонента спектра вариабельности сердечного ритма) - Средний период рефлекторного ответа сердечно-сосудистого подкоркового центра27. 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 регуляции29. (VLF/HF) (Отношение значений сверхнизкочастотного и высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма) - Соотношение уровней активности центрального и автономного контуров регуляции30. IC (Индекс централизации) - Степень централизации управления ритмом сердца31. IARS (Показатель (индекс) активности регуляторных систем - ПАРС) - Показатель активности регуляторных систем

  17. СПЕКТРОМЕТРИЯ СЕРДЕЧНОГО РИТМА

  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.

  19. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

  20. КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РИТМОГРАФИЯ Результатом анализа является ритмограмма и следующие расчетные данные: — a— ширина эллипса; — b— высота эллипса; — a/b— соотношение ширины и высоты эллипса.

  21. ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКСPhysExp Тензодатчик давления МДМ усилитель с автокорекцией нуля Аналого-цифровой преобразователь Программа PhysExp Gold Электронный ключ защиты Компьютер

  22. ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС PhysExp ПОЗВОЛЯЕТ ПРОВОДИТЬ • Доклиническую оценку эффективности гипотензивных фармакологических препаратов • Изучение роли отдельных генов и их полиморфизмов в механизмах развития артериальной гипертензии (АГ) • 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)

  23. ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКСPhysExp

  24. КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА PhysExp

  25. КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА PhysExp ЗАЩИЩЕНА НЕСКОЛЬКИМИ АВТОРСКИМИ СВИДЕТЕЛЬСТВАМИ

  26. ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ Установка перфузии изолированного сердца (Установка Лангендорфа)

  27. ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ Измерение показателей гемодинамики при исследовании новых лекарственных препаратов

  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